计量经济学学习心得

计量经济学学习心得
计量经济学学习心得

计量经济学学习心得

经过一个学期对计量经济学的学习,我对这门经济类学科有了一个基本的认识,也从中学习和收获了很多。随着经济全球化的不断深入,中国经济走上了高速发展的通道,获得了前所未有的发展。越来越多的人认识到,要想真正融人现代社会,无论是什么专业背景、从事何种工作,学习经济类课程对工作都非常有帮助。因此在大学期间开设这门计量经济学的课程还是很必要,也是为以后走上工作岗位打下一个基础。

作为一名工管专业的学生,对计量经济学进行一个初步的了解对我们日后,无论是工作还是生活上都会有许多帮助的。计量经济学是将经济理论、数学和统计推断等工具应用于经济现象定量分析的经济学分支,产生于20世纪30年代,在随后数十年中得到了迅速的发展,现已成为经济学的一个重要组成部分。我们现在上的这门课就是对计量经济学的基本定义,和统计学,数学,经济学等学科之间的联系,用途具体方法,Eviews软件的基本操作与应用进行了讲解。计量经济学属实证经济学范畴,是一个应用性很强的学科。因此,强调理论与实际经济工作相结合,注重培养我们学生解决实际问题的能力,是我们学习这门课的原则之一。实现这一点的一项重要措施是学习过程中老师也安排计量经济分析软件的上机学习,使我们在学完本课程后,不仅能掌握计量经济学的理论和方法,而且能掌握应用计量经济学解决实际问题的工具。

说实话刚接触《计量经济学》这门课程时,觉得这门课并不简单,看着那繁琐的数学公式和看不明白的模型,把我吓住了,但通过一学期的学习,还是从中学到很多的东西。下面我就来说说从这门课我学到了什么。

第一,计量经济学是一门从数量方面研究各种经济变量变化规律的应用学科,是人们从数量方面探寻经济活动的规律,它是经济学、数学和统计学相结合的一门综合性学科,根据实际观测的统计数据,运用数学和统计学的方法,借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究,并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。本人能够对Eviews软件进行基本的操作和应用,学习了一元线性回归模型和多元线性回归模型等模型,把数据应用于建立的模型,然后进行分析检验,上一步骤的完成的好坏直接影响下一步骤的效果,真所谓环环相扣。

克莱因(R.Klein):“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”,“在多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。

计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用,经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程,所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时,一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。

第二,任何计量经济研究都包含两个基本要素:理论和事实。计量经济学的主要功能就是将这两个要素结合在一起。计量经济研究既使用理论,也使用事实,将二者结合起来,用统计技术估计经济关系。

理论是任何计量经济研究的基本要素,但理论必须以一种可用的形式给出。对于计量经济学来说,最可用的形式就是模型(model),具体地说,就是计量经济模型。模型概括了与所研究的系统相关的理论,是理论用于实证研究的最方便的方式。任何计量经济研究的一个必不可少的部分是模型的设定,也就是构筑一个能够恰当表示所研究现象的计量经济模型。

计量经济研究的另一个基本要素是事实(fact),指的是现实世界中与所研究的现象相联系的事件,这些事件导致代表相关事实的一组数据。一般来说,数据必须利用各种方式进行加工以适用于计量经济研究。这种加工包括各式各样的调整,如季节调整、插值、不同数据源的合并以及使用其他信息来修正数据等,结果是一组加工好的数据。

计量经济研究方法的下一步也是核心的一步,是两个基本要素的结合,即用加工好的数据估计计量经济技术模型。计量经济技术是经典统计学方法特别是统计推断技术的扩展,这种扩展是必要的,因为在估计计量经济模型时会遇到一些特殊问题。

上述过程的结果是一个估计好的计量经济模型。所谓估计模型就是依据有关数据估计模型的参数。估计好的模型可用于计量经济学的三个主要目的:结构分析、预测和政策评价。

第三,计量经济模型及其应用。计量经济模型可分为两类:单方程模型和联立方程模型。单方程模型用于描述一个因变量和若干个解释变量之间的结构关系,联立方程模型则是由多个程组成的方程组,一般用于描述整个经济系统或子系统。由于计量经济学的应用是通过计量经济模型实现的,因此,计量经济学的三项应用也就是计量经济模型应用的三个方面:1、结构分析2、预测3、政策评价。

第四,统计和计量经济分析软件。计量经济分析离不开相应软件的使用,这学期我们就学习使用了这类软件中最为著名的Eviews。Eviews是一款侧重于时间序列和计量经济分析的软件初步投身于计量经济学,通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践,让我加深了对理论的理解和掌握,直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力,还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度,并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误,但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光,丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。

计量经济学是一门比较难的课程,其中涉及大量的公式,不容易理解且需要大量的运算,其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力,以及良好的计量软件应用能力,所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验,我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解,在掌握理论知识的同时,将其与实际的经济问题联系起来。在目前的学术现状下,要求研究者必须掌握计量的研究方法,这是实证研究最好的工具。用计量的工具,我们才能够把经济现象肢解开来,找到其中的脉络,进而分析得更加清晰。对于计量经济学这一学科,对我们很有用,特别是对Eviews软件的运用。我自认为自己对这一软件还没有完全掌握,在后期的学习中,希望能继续学习,熟练掌握这一软件的运用。

大学学习至今,我们学习了很多关于经济方面的知识,虽然学习了很多,但有时候想起来,又觉得自己很多东西都只是浅尝辄止,根本就没真正的去认识它,去真正了解经济领域,而自己慢慢的也只是变成了学习的机器,对所学知识欠缺研究和思考。而通过这学期的计量经济学的学习,则很好地将我们的所学与现实经济现象相结合,不仅让我重新回顾了之前学习的数理统计知识,同时将我在计经课堂上所学的理论知识用于实际经济现象的研究,加强了我对所学知识的运用能力,也深刻认识到计经的实用性,可以

对很多经济理论进行研究分析。计量经济学这门课程虽然已经结束,不过所学的知识却没有完结,我们在以后的工作生活中还会加以使用论证一些显示问题。

计量经济学 心得

计量经济学学习心得报告 通过这个学期学习的计量经济学这门课程,王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细 心的讲解和耐心的指导,我们针对学习内容主要学到的主要有两点:一:对EVIES软件的熟练操作与应用,学会了Eviews软件,我感觉自己真的是很幸运,因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的,如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;二:对于计量经济 学各种案例分析的认识我是很深刻的,在这一次对一个案例进行回归分析讲述中,我不但巩固 了老师课堂所讲的知识,也提高了胆识,增长了见识,也学会了团队与协作的力量。 以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。一:计量经济学教我了我很多。 在学习计量经济学的过程中,我可以旁征博引,同时老师也给了我很多有意思的启发,因为即 将面临考研的抉择,这门课也是我考研过程中必备的一门课程,因此,它作为一门核心必修课,我们都会很用心得听讲,并对一些重要的知识做了记录,从而为自己的考研奠定一定的基础。 二:计量经济学的系统知识 计量经济学的定义为:用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一个方面都不能 和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经 济理论,尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学 的同义语。经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系 来说,都是必要的,但本身并非是充分条件。三者结合起来,就是力量,这种结合便构成了计 量经济学。 计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用,经济学理论提供对于经 济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程,所以一个经济议题可能存在 多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时,一个理论必须透过其预测与事实的 比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。 在计量经济学一元线性回归模型,我认识到:变量间的关系及回归分析的基本概念,主要包括:其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用,包括: 我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法,当从模型总体随机抽取n 组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据,而对于最大似然 估计法,当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽 取该n组样本观测值的概率最大。显然,这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即:

影响居民消费水平的主要因素分析

计量经济学大作业――影响居民消费水平的主要因素分析 学号:0120231 姓名:孙馥琳 专业:122税务 修课时间:2014—2015学年第二学期 任课教师:万建香老师 成绩: 评语:

影响居民消费水平的主要因素分析 摘要 就我国近阶段消费方面出现的一些情况,利用1993年至2008年的相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。目的在于让我们更加了解我国消费的因素。先通过相关的背景理论提出问题;搜集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。本文主要是通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题,并依此提出部分政策 关键词:居民消费水平国内生产总值收入 Abstract Abstractthe recent phase of consumption in China is in some cases, using the related data from 1993 to 2008, the empirical analysis on the influence factors of consumption in our country. Purpose is to let us know more about China's consumption factors. To pass the relevant background theory questions; Collected the relevant data, using EVIEWS software measurement model for the parameter estimation and test, and modified. This article mainly through the analysis of the main factors influencing the residents' consumption level to reveal current situation and problems of Chinese residents' consumption level, and accordingly puts forward some policies. Keywords: residents' consumption level Gross domestic product (GDP)

计量经济学作业

计量经济学第三章作业 经济131 王晨莹 13013121 15.(1)① 打开材料数据表3-5,获得如图3-5-1所示: 3-5-1 ② 根据题目确定被解释变量为税收收入(T )、解释变量为工业(GY )、进出口总额(IE )、金融业(JR )、交通运输业(JT)、建筑业(JY )。 ③ 建模: t t JY JT JR IE GY T μββββββ++++++=543210 ④ 建立变量组: 在主菜单上Eviews 命令框中直接输入命令“Data T GY IE JR JT JY ”,将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。如图3-5-2所示:

图3-5-2 ⑤估计模型参数: 在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”,弹出对话框,在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量(T)、常数项(C)、解释变量(GY、IE、JR、JT、JY)序列,并选择估计方法及样本区间(1985-2009)。如图3-5-3所示,其结果如图3-5-4所示: 图3-5-3

图3-5-4 ⑥ 参数估计结果分析: 经参数估计后,回归模型为 ∧T = 117.5 - 0.772 GY + 0.232 IE + 1.82 JR + 1.895 JT + 2.853 JY (0.2168) (-3.068) (5.552) (3.184) (2.261) (3.047) 995.02=R ,F=798 , d=0.674 ⑦ 模型中参数表明,在工业、建筑业、进出口、金融业、交通运输业中,建筑业对税收的影响最大,工业(GY )每增加1亿元,税收收入(T )将减少3.068亿元(但不符合经济意义);进出口总额(IE )每增加1亿元,税收收入(T )将增加5.552亿元;金融业(JR )每增加1亿元,税收收入(T )将增加3.184亿元;交通运输业(JT)每增加1亿元,税收收入(T )将增加2.261亿元;建筑业(JY )每增加1亿元,税收收入(T )将增加3.047亿元。抛出这5类因素对税收的影响,政府从其他部门和产业所征收数额为117.48。 (2)多重共线性检验:存在多重共线性 由上图可知,工业的结构参数为负,不符经济意义,故去掉工业得到新的模型:

计量经济学学总结

1.计量经济学的建模步骤? 一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参 数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验 计量经济学模型的运用 1、结构分析, 2、经济预测, 3、政策评价, 4、检验与发展经济理论 2、相关分析和回归分析的区别 联系:两者都是研究非确定变量间的统计关系,并且能够度量线性依赖程度的大小。 区别:前者关注相关程度,后者关注因果分析,还有具体的依赖关系。 4、随机误差项的含义:随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量 Y的全部变量的替代物。 5、随机误差项的内容有哪些?或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项: (1)代表未知的影响因素,(2)代表残缺数据,(3)代表众多细小影响因素,(4)代表数据观测误差,(5)代表模型设定误差,(6)变量的内在随机性 基本假设:(1)回归模型是正确设定的,(2)解释变量X是确定性变量,不是随机变量,在重复抽样中取固定值,(3)解释变量X在所抽取的样本中具有变异性,而且随着样本容量的无限增加,解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数,(4)随机误差项μ具有给定X 的零均值、同方差以及不序列相关性(5)随机误差项与解释变量之间不相关(6)随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。 记住:正态分布并不是得到最佳无偏估计的必要条件,只要满足前4个假设就可以得到最佳无偏估计。 7、普通最小二乘法(OLS)概念:残差平方和最小的准则,就是最小二乘准则 其 3、样本容量的关系 最小样本:样本容量必须不少于模型中解释变量中的数目(包括常数量) 一般认为,当n大于等于30或者至少n大于等于3(k+1)才能说满足模型估计的基本要求 9、回归模型的统计检验(拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验) (1)拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度,用R2表示,该值越接近于1,模型对样本观测值拟合得越好。可决系数: TSS(总离差平方和):自由度为:n-1 ESS(回归平方和):自由度为:k RSS(回归平方和):自由度为:n-k-1 调整的可决系数:即

高级计量经济学知识点总结

1. 计量经济分析的步骤 2)建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量;②确定模型的数学形式;③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3)收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4)估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容,并验证经济理论。 5)假设检验。①经济意义检验:根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6)预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析(理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量,⑤(K+1)< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2)A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度(决定系数、修正决定系数) 使用修正决定系数原因:决定系数是一个与解释变量的个数有关的量,解释变量个数增加,RSS 减小,从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1)单个系数显著性检验 2)若干个系数的显著性检验(联合假设检验) ~t(n-k-1) ~F(g,n-k-1) 3)全部斜率系数为0的检验 4)检验其他形式的系数约束条件(同联合检验) ~F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析: DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动(分别检验β2和β4的显著性即可) n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即:

计量经济学大作业——建立模型

学院:__________金融学院_____________ 上课学期: ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师:_______ _ ______________ 实验主题:_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员: 二零一一年十一月二十四日 目录

摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (3) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) 6.1.计量经济学检验 (9) 6.1.1.多重共线性检验 (9) 6.1.1.1.简单回归系数检验 (10) 6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10) 6.1.1.3.逐步回归法检验 (14) 6.1.2.异方差性检验 (15) 6.1.2.1.图示检验法 (16) 6.1.2.2.White检验 (16) 6.1.2.3.异方差的修正 (17) 6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18) 6.1.3.1.D.W.检验 (18) 6.1.3.2.拉格朗日乘数(LM)检验 (19) 6.1.3.3.序列相关性修正 (19) 6.2.经济意义检验 (20) 6.3.统计检验 (21) 6.3.1.拟合优度检验 (21) 6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21) 6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献: (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的,而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字:GDP增长;三大产业;产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是GDP发展的重要动力。十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业,第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势,对我国的经济影响作用是否

计量经济学总结

计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝 则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。

高级计量经济学复习精要

高级计量经济学复习精要 一、简答题(10分x 2): (一)多重共线性问题:(主要看修正方法) 1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系 而使模型估计失真或难以估计准确。完全共线性的情况并不多见,一般岀现的是在一定程度上的 共线性,即近似共线性。 2、产生原因主要有3各方面:(1)经济变量相关的共同趋势;(2)滞后变量的引入;(3)样本资料的限制。 3、造成的后果:(1)完全共线性下参数估计量不存在;( 2)近似共线性下 OLS估计量非有效;(3)参数估计量经济含义不合理;( 4)变量的显着性检验失去意义;( 5)模型的预测功能失效。 4、识别方法:(1)经验识别:对模型估计后,R1 2 3极高,多个变量不显着,出现与理论预期 相悖的情况,有理由怀疑存在多重共线性。(2)相关系数法:计算变量间两两相关系数。只要 其中一个大等于 0.6或0.7,则表明可能存在严重的共线性。(3)膨胀因子法:计算每个解释 变量的VIF,若某一个 VIF > 10,则表明存在严重的共线性。 5、修正方法[(※※※[根据潘老师讲课内容进行整理 共线性的修正方法有很多,按照优劣程度排序,主要有五种方法: 方法1:扩充样本以减弱共线性。主要通过增加自由度来提高精度,如将时序数据或截面数 据变为面板数据,从而将一维数据变为二维。 评价:这种方法最理想,但存在的缺点是:①效果不定;②不可行。 方法2:工具变量法(IV)。主要通过工具变量,运用两阶段最小二乘完成。 评价:这种方法目前最受欢迎,高质量的期刊论文通常都采用该方法。缺点是:①由于相关 关系具有传导性,工具变量S很难找;②用S替代X,有时经济正当性不足。 方法3:变量变换法。可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。 评价:这种方法最简单易行,但存在的缺点是:①简单相关系数描述的是线性关系,而对数 是非线性化过程;②功效不足;③不是所有变量都能用来做变换,必须有明确的经济学指代。 方法4:逐步回归法。主要是通过降维减少变量来减弱共线性。 评价:这种方法要慎用,最大的缺点是:虽然能很好地解决共线性问题,但是却引发了更严 重的内生性问题。 方法5:主成份分析法或因子分析法。具有降维的作用,主要用于多指标评价。 评价:该方法很好地消除了共线性。但这种方法要慎用,最大的缺点是:经济含义伤害过大。 (二)内生性问题 2内生性是指:模型中的解释变量与扰动项相关。通常我们做古典假设①;i为白噪声, _ 2 叮叮 E(;)=0,var () =;- ,cov(j)=0 :②X是非随机变量(微观可以通过固定抽样得到 解决,宏观则不可),贝U cov (X, )=0成立。但是当cov (X,'、丰0时上述假设便不再成立,我们称之为内生性,进而导致OLS失效,是非一致性的。 3 内生性产生的原因:①X与丫存在双向因果,即 X影响丫的同时,丫也影响X;如金融发展与经济增长;外商直接投资FDI与经济增长;犯罪率与警备投入。②模型遗漏重要解释变量。无论是缺失重要解释变量导致,还是无法获取数据导致,被遗漏的重要变量进入了残差项, 如果与其他解释变量相关,就会岀现 cov(U t,X t)工0,也就是内生性问题。③度量误差:由于关键变量的度量上存在误差,使其与真实值之间存在偏差,这种偏差可能会成为回归误差的一部分,

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号: 姓名: 专业:

税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型,通过对1991-2010年税收规模资料的分析,以了解税收的结构、规模及演变的新特点,并探讨影响税收的各因素,运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析,并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词:税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来,我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇,在新的经济背景下,基于知识和信息的产业发展迅速,全球一体化日渐深入,中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果,由于税收具有敛财与调控的重要功能,因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用,所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来,中国经济高涨,对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素,而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素,两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例,决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里,税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例,在人均国内生产总值260美元的低收入国家里,国内生产总值税收率为13.2%;人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家,这一比率为23.3%;而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家,这一比例是28.1%。显然,一国国内生产总值税收率愈高,税负承受能力愈强,因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上,引用计量的方法,将三者综合起来对税收进行探讨,作者认为,在我国经济飞速发展的过程中,国内生产总值有了很大的增长,因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

计量经济学总结【重庆工商大学】

线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点: 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型:研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点:由于随机误差项U 的存在,使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1:某镇共有60个家庭,经普查,60个家庭的每周收入(X )与每周消费(Y )数据如下: 作出其散点图如下: ②总体回归方程(线):由于假定0EU =,因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上,这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线(方程)。 总体回归方程的求法:以例1的数据为例 1)对第一个X i ,求出E (Y |X i )。

由于01|i i i E Y X X ββ=+,因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值,即可求出0 1 ββ 和, 并进而得到总体回归方程。 如 将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得:0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系,即所求的总体回归方程为: ()|170.6i i i E Y X X =+ ,其图形为: ③样本回归模型:总体通常难以得到,因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中,通过抽样考察,我们得到了20个家庭的样本数据:

那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归 模型。 ④样本回归方程(线):通过样本数据估计出?β ,得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示: ⑤四者之间的关系: ⅰ:总体回归模型建立在总体数据之上,它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系;样本回归模型建立在抽样数据基础之上,它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确 定型依赖关系。这种近似表现在两个方面:一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计;二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计; ⅱ:总体回归方程是根据总体数据得到的,它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性 关系;样本回归方程是根据抽样数据得到的,它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ:回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值,并要求估计结果?β 足够接近 真实值β。由于抽样数据有多种可能,每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同,即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法,使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因: ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为

2019年高级计量经济学考试

高级计量经济学考试 一、单选题(25 *2分) 1. Which of the following correctly identifies a difference between cross-sectional data and time series data? a. Cross-sectional data is based on temporal ordering, whereas time series data is not. b. Time series data is based on temporal ordering, whereas cross sectional data is not. c. Cross-sectional data consists of only qualitative variables, whereas time series data consists of only quantitative variables. d. Time series data consists of only qualitative variables, whereas cross-sectional data does not include qualitative variables. 2. A stochastic process refers to a: a. sequence of random variables indexed by time. b. sequence of variables that can take fixed qualitative values. c. sequence of random variables that can take binary values only. d. sequence of random variables estimated at the same point of tim e. 3. The model: yt = β0 +β1ct +μ , t = 1,2,……., n is an example of a(n): a. Autoregressive conditional heteroskedasticity model. b. static model. c. finite distributed lag model. d. infinite distributed lag model. 4. Refer to the following model yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μt This is an example of a(n): a. infinite distributed lag model. b. finite distributed lag model of order 1. c. finite distributed lag model of order 2. d. finite distributed lag model of order 3. 5. Refer to the following model. yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μtβ0+ β1 + β2 + β3 represents: a. the short-run change in y given a temporary increase in s. b. the short-run change in y given a permanent increase in s. c. the long-run change in y given a permanent increase in s. d. the long-run change in y given a temporary increase in s. 6. Which of the following is an assumption on which time series regression is based? a. A time series process follows a model that is nonlinear in parameters. b. In a time series process, no independent variable is a perfect linear combination of the others. c. In a time series process, at least one independent variable is a constant. d. For each time period, the expected value of the error ut, given the explanatory variables for all time periods, is positiv e.

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2010-2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称:2008年12月我国税收多因素分析 组长: 学号:00 姓名:专业:财政学 成员: 学号:00 姓名:专业:财政学 学号:00 姓名:专业:财政学 选课班级:A01 任课教师:徐晔成绩: 评语:__________________________________________________ 教师签名:批阅日期:

计量经济大作业要求如下: 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法; 2.能够理论联系实际; 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析; 4.要求:word文档格式,内容四千字左右,并附数据。 内容: 1.确立问题: 选择一个经济预测问题或经济分析问题,根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些(至少二个)经济变量之间的因果关系。 2.建立模型: 初步建立其多元线性回归模型,利用软件求解回归方程;进行经济意义检验、统计与经济计量检验,解决可能出现的违反基本假设的问题,最后确定回归方程。 3.提供图表: 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表,如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析: 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19

2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】:本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系,通过数据拟合模型,将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能,按照法定标准,无偿取得财政收入的一种手段,是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的,如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来,我国的税收增长远远快于GDP的增长速度,通过对税收增长的两个影响因素进行分析,从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能,凭借政治权利,参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家,具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的,这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入,可以是实物或货币,这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱,又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中,税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具,具有不可替代的作用,是国家职能实现不可缺少的手段。因此,分析税收收入,有助于正确把握宏观经济规律,有助于合理制定国家财政政策,从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析,并根据相关数据,建立模型,对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后,针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验,并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点: (1)结果分析,即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析; (2)预测未来,即预测未来税收收入的总量及规模; (3)政策评价,利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中,税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出,如下图: GDP分解: GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出:不可征税GDP(C)政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度:税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策,国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中,这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。

计量经济学学习感悟

计量经济学课程学习感悟 姓名:贺璐 班级:金融1402班 学号:1605140228

计量经济学学习感悟 经过一学期的计量经济学习,我感触很深,获益匪浅。我是文科生,在金融的部分专业课有关模型或数据分析时,我总是不是很敏感、不能很快掌握所学内容,因此较少选数学模型的选修课,但这一次的计量经济学课让我收获了很多知识。 一、计量经济学的系统知识 计量经济学的定义为:用数学方法探讨经济学可以从多个方面入手,但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学不等同于经济统计学、一般经济理论、数学,而是它们的有效结合共同促成了计量经济学。 二、state软件和理论 在用STATE软件做实证报告前,由于没有系统复习回顾,当时还有较多困惑:比如自相关补救程序是什么?什么时候该用线性或双对数模型或半对数模型?如何估计p?为什么有时回归系数与经济理论不符合等等。但我觉得求人不如求己,不能一有问题就找同学,很多东西需要自己慢慢琢磨。于是这段时间,我集中全力,一方面细细看书,一方面找大量资料案例研究state命令,选择自己原来不清楚的对数模型为我的实证研究函数,尽力寻找每一个当初不懂得问题。虽然从最初数据模型寻找到最后做出实证报告确实用了更久的实间,但自己扎扎实实,从统计学知识回顾沿着计量经济学框架脉络系统,复习了计量经济学各章知识;同时学会使用state这一有用的软件使用方式,有效的将理论与软件使用相结合。同时更加认识到,计量理论才是根本,只有计量理论弄清楚了软件才能发挥它最大的效用。 但是接触state软件的时间仅短短几个月,现在掌握的state的程序命令和结果解读仍很浅显,但是今后在找模型回归分析等问题时,我仍会尽可能多用state软件,加强学习应用。像上学期的统计学课spss的软件一样好好应用,在大学学习更多的知识充实自己。同时本

高级计量经济学练习试题精编版63137

第一讲作业题 为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费,估计了如下的回归方程: 式中,S代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费;Y代表第i个州的资本收入;G代表第i个州公立学校学生的增长率。 1A 说明变量Y与变量G的参数估计值的经济意义。 作业题2 1B 你预期变量Y和G的参数符号各是什么请说明理由。估计结果与你的预期一致吗 作业题3 1C 变量G是用小数来衡量的,因此,当一个州的招生人数增加了10%时,G等于。如果变量G用百分比的形式来衡量,那么当一个州的招生人数增加了10%时,G等于10。此时,方程的参数估计值会如何变化(文字说明即可) 作业题4 Jaime Diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会(PGA)巡回赛中不同距离的推杆次数。论文中建立了推杆进洞次数百分比(P)关于推杆距离(L,英尺)的关系式。推杆距离越长,进洞的可能性越小。可以预测,L的参数估计值为负。回归方程如下: 2A 说明L的参数估计值的经济意义。 作业题5 2B 利用该方程估计一个PGA高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。再分别估计1英尺和25英尺的情况。结果是否符合现实 作业题6 2C 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题 第二讲作业题 作业题1 1 查尔斯·拉弗(Charles Lave)发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差(同一公路上汽车驾驶速度差异的程度)是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中,采用两年的全美数据分别估计,得出的回归方程为: 第一年: 第二年:

式中,代表第i个州州际公路上的交通事故数量(单位:车辆每行驶一亿英里的交通事故数);代表一个不确定的估计截距;代表第i个州的驾驶速度的方差;代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量;代表第i个州内每平方英里医院的数量。 1a.考察变量的理论依据,给出其参数符号的预期。 作业题2 1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视请说出你的理由。在什么情况下,应该关注这些差异呢 作业题3 1c.通过比较两个方程的调整的判定系数,哪一个方程具有更高的判定系数调整的判定系数越高,回归方程越好吗为什么 作业题4 假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据,因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后,你估计得到以下回归方程: 式中,代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量;代表t期的平均温度(单 位:华氏温度);代表t期该商店冷冻酸奶价格(单位:美元);代表反 映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量(1=店主在学校报纸上做了广告); 代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量(1=t期是学校学期时间,即9月初到12月初、1月初到5月底)。 2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”(提示:考虑模型是否满足经典假设) 作业题5 2b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业[1]

计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号:0090863 0090817 0090832 姓名:组长:邱碧涛组员:杨意钟丹兰 专业:财政学 修课时间:2011-2012第一学期 任课教师:朱永军 成绩: 评语:本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,采用中国1985年到2009年的数据,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看,说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解,并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.360docs.net/doc/a48934778.html,

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析 摘要 本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。 关键词:在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test

关于计量经济学的学习经验

关于计量经济学的学习经验 首先声明我的观点,计量是工具也是理论,它不是普通计算机软件,不懂背后的道理也可以用,我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学,那绝对是强奸数据。 本人学习经历:读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书(除了HAYASHI那本,没借到),熟悉SAS,做过大量计算机练习,“蹂躏”过不少中国的数据,现在读paper,参考手册。 开始篇(不是入门,那是很往后的事情了) 个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的(是那个初级本,国内译本也很好),古扎拉弟就算了,很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书我读了两遍,现在早就扔了。但现在依然常常翻阅WOO.对于开始的人,woo书上的海量例子太宝贵了,而且绝大多数取材于著名论文,值得仔细品味。 学习方法:用随便那个软件(我用SAS)把书中的例子几乎全部做一遍,知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的(不用知道的太精确),该怎么解释。―――书上后来那几章不懂也没关系。 数学要求:基础数理统计学(就是一般初级书上附录那些内容),不用懂大样本理论,知道有一致性这个概念就行了,并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁,达不到的标准。 忠告:1、别管R square,几乎不用管多重共线性,知道异方差和自相关的概念就行了,知道大概怎么诊断,至于纠正嘛,不用太在意。不过对于GLS还是要有个认识。 2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来,不多,但很重要。 3、这个阶段不要陷入公式推导。 4、如果你是初学者,不要指望把woo的书处处看懂,差不多就行了。 5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。 入门篇 数学要求:矩阵,大样本理论稍微再难一点的统计学 矩阵书很多,GREEN附录也可以(推荐Dhrymes --mathematics for econometrics,这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧)。大样本理论有难度,需要做比较严肃的准备,有比较好的概率背景的同学大概也需要时间来适应其中繁琐的推导,white---asympotic theory for econometricians前三四章是值得花时间的。数理统计学教材多如牛毛,不说了,大致GREEN附录的那些内容是要了解的(尤其MLE)。 教材:买一本GREEN的书放着,看完附录就算了,可以以后时不时的查阅其中其他内容。读过这本书的同学我相信会有很多人认为它是不值得通读的,没有重点,全面铺开,很恶心的做法。而且这本书例子不多,实际上我认为思想也很肤浅,没有着重捕捉回归的思想,

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