计量经济学
2016-2017（1）学期《计量经济学》结课论文我国人均GDP与居民消费的计量关系学院：会计与金融学院专业： 14级金融工程2班*名：***学号： ************摘要近20年来，我国国泰民安，繁华昌盛，经济得到持续发展，国内生产总值不断高涨。
尤其是在改革开放之后，经济发展如火箭升空一样迅猛。
纵使08年金融危机波及全球，但是仍未能阻止前进的步伐。
人们的生活也因此得到改善，越来越美好。
人们手中可以用的钱多了就会去消费，而消费又促进了GDP的增长。
由此可见，国内生产总值与居民消费水平之间存在着联系。
本文将运用计量经济学的相关知识和运用计量分析的方法，探求我国人均GDP与居民消费之间的关系。
关键词：人均GDP；居民人均消费；计量分析目录一、引言 (4)（一）论文写作的目的和现实意义 (4)（二）本课题国内外现状及对所研究问题的认识 (4)（三）提出论文的中心论点 (4)二、相关理论概述 (5)（一）人均国内生产总值 (5)（二）居民消费 (5)三、分析问题现状 (5)四、实证分析 (5)（一）数据来源和处理 (5)（二）模型构建 (6)（三）模型估计与检验 (7)（四）结论 (9)五、结论与建议 (9)一、引言如今，人均GDP和居民消费都已经成为国民经济核算中的重要指标之一，而两者都出现了一直增长的趋势，其中或多或少存在着联系。
而本文的论点，旨在通过计量分析来探究出两者之间的关系。
（一）论文写作的目的和现实意义在我国经济发展迅猛的同时，我国居民消费亦得到井喷般的发展。
众多文献中提到“消费是推动我国经济增长的持久拉动力，是所有经济行为的最终环节。
消费活动不只是所有经济行为的终点，由于人们的生活享受越来越好，消费需求亦随之提高，消费活动正是为了满足这消费需求；同时又是所有经济行为的起点，能够有效地促进社会经济的增长。
”显而易见，人均GDP与居民消费之间必然有所联系。
因此，对国内生产总值与居民消费的联系进行探究，探究出其规律性对于国家进行宏观调控，使得我国经济健康持续地发展。
（二）本课题国内外现状及对所研究问题的认识这两者的作用越来越重要，越引发起关注，亦得到国内外一众研究者的注意并去研究。
在众多文献中，你会发现关类似的文章、文献、分析或者研究数不胜数。
可见，研讨这两者之间关系是很有必要的，原因在于它可以分析我国经济状况。
（三）提出论文的中心论点在国内外的研究文献中，不难发现，它们都有着一个大同小异的结论。
那就是“人均GDP与居民消费必然存在着一定的线性关系”，而本文就通过计量分析来找出其函数关系。
二、相关理论概述（一）人均国内生产总值高鸿业说到：“人均国内生产总值（Real GDP per capita），简称‘人均GDP’，是将某个国家核算期内（通常是一年）完成的国内生产总值与这个国家的常住人口（或户籍人口）比较进行计算，计算出人均国内生产总值。
是研究宏观经济的重要指标之一，有利于人们对某个国家或地区的宏观经济运行状况进行了解。
”（二）居民消费高鸿业说到：“居民消费是指常住居民在一定时期内最终用于生活消费的所有货物和消费支出。
”按照用途壳分为：衣、食、住、医疗保健、交通和通讯等。
三、分析问题现状目前，我国的经济尚未超出发展阶段的范围，仍然会遭受到不少不确定要素的影响。
因此，我们必须立足于我国国情来进行分析。
经济的增长速度快慢决定了消费支出的增量，所以说，经济发展的速度对消费支出的影响是衡量一国经济发展水平的重要因素。
因此选取人均GDP、居民消费这两个重要经济因素来分析两者之间的关系。
四、实证分析（一）数据来源和处理以国家统计局已经公布的1995年-2014年的数据为样本，从“中国国家统计局网”可以收集到数据，见表1。
表1 1995年-2014年我国人均GDP、城乡居民消费数据单位：元/人（二）模型构建1. 模型设定（包括变量选择）由于本文是研讨人均国内生产总值与居民消费之间的线性关系，而作为影响因素的居民消费可分为城镇居民人均消费X1和农村居民人均消费X2，再加上解释变量Y——我国人均国内生产总值，简略地分析人均国内生产总值与居民消费之间的线性关系。
图1由图1可以看出，城乡居民消费的差异明显，其变动的方向基本相同，相互之间可能具有一定的相关性。
初步预计并建立出模型：Y=C+aX1+bX2。
2. 模型估计方法应用普通最小二乘法估计模型参数。
（三）模型估计与检验运用Eviews软件生成Y、 X1、 X2等数据，采用OLS方法估计参数模型，得到的回归结果如表2所示：表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/14/16 Time: 16:07Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -4728.152 519.2074 -9.106481 0.0000X1 2.141168 0.277857 7.706003 0.0000X2 -0.282012 0.817935 -0.344785 0.7345R-squared 0.996670 Mean dependent var 19661.25Adjusted R-squared 0.996278 S.D. dependent var 13433.53S.E. of regression 819.5041 Akaike info criterion 16.39276Sum squared resid 11416978 Schwarz criterion 16.54212Log likelihood -160.9276 Hannan-Quinn criter. 16.42191F-statistic 2544.209 Durbin-Watson stat 1.445531Prob(F-statistic) 0.000000根据表2中数据，模型估计的结果写为：Ŷ = -4728.152 + 2.141X1 - 0.282X2(519.2074) (0.2279) (0.8179)t = (-9.1065) (7.7060) (-0.3448)R2=0.9967 R̅2=0.9963 F=2544.209 D.W=1.44551.经济意义检验模型估计结果说明，在其他变量不变的情况下，如果城镇居民人均消费每增加1%，则我国人均国内生产总值将平均增加2.141%；如果农村居民人均消费每增加1%，则我国人均国内生产总值将平均减少0.282%。
这与我们学到的理论知识、分析，还有经验判别都有所出入。
说明人均国内生产总值不单单受到城乡居民消费的影响，还有其他影响因素或者存在着严重的多重共线性。
2.统计检验（1）拟合优度：该模型R2=0.9967，R̅2=0.9963，可决系数很高，这说明模型对样本的拟合很好。
：a=0，b=0，在显著水平α=0.05下，在F分布表中（2）F检验：假定原假设H查出自由度为k-1=2和n-k=17的临界值Fα（3,17）=3.20.由表2得到F=2544.209> Fα（3,17）=3.20，应拒绝原假设H：a=0，b=0，这说明回归方程显著，城乡居民消费确实对人均国内生产总值有显著影响。
（3）t 检验：假定原假设H 0：a=0，b=0，在显著性水平α=0.05下，查t 分布表得自由度为n-k=17临界值（17）=2.11，由表2的数据可知，与a 、b 对应的t 统计量分别为7.7060，-0.3448，前者的绝对值大于（17）=2.11，这说明应当拒绝H 0：a=0，b=0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“城镇居民人均消费”（X 1）对被解释变量“人均GDP ”（Y ）有显著的影响。
而后者的绝对值小于（17）=2.11 ，不能拒绝H 0：a=b=0 ，“农村居民人均消费”（X 2）对被解释变量“人均国内生产总值”（Y ）的影响不明显。
（四）结论在真实的生活里，虽然回归分析所得出的结果无法与生活一模一样，不过这模型对于国民收入的增长、居民消费结构的合理性还是具有很大的意义，本文建立出的模型,没有消除多重共线性的影响造成了回归系数没有通过显著性检验、回归系数的正负号得不到合理的经济解释等情况。
出现这种情况，我们可以通过一些方法来补救，比如剔除高度共线性的变量、获取补充数据或新数据、变换模型形式、利用外部或先验信息、选择有偏估计量、横截面与时间序列数据并用等等。
调整过后的模型才能够更好地说明两者之间的函数关系。
在建立模型的时候应根据具体的实际情况，同时结合模型的特性,具体问题具体分析。
除此之外，居民消费支出会受到多种因素的共同影响，而且受到的影响程度也大小不一。
而模型本身就是动态的,因此不同时期内居民消费支出的影响因素会有所变动。
五、结论与建议人均国内生产总值与居民消费相互影响。
居民消费的增长推动我国经济的迅猛发展，而经济的迅猛发展反哺居民收入，促进了居民的消费。
显然，两者之间相互影响，对我国的经济发展有着巨大的贡献。
所以研究这两者之间的关系是具有现实意义的，能更好的反应和研究反应我国经济的发展状况。
将对解决居民消费水平低，人均GDP 低，给出下列一些提议：1.收入水平是居民消费的重要因素。
如若要扩大内需，提升居民消费水平，2t α2t α2t α增加居民可支配收入是我国政府的关注重点。
然而我国人民群众中以中低收入人群为主，因此对于中低收入阶层人们的收入来说，要做到稳中有升,从而拉近与上层人们的差距 ,最后达到居民消费得以提升的目标。
2.缩减城乡之间的差距，均衡城乡之间的消费。
从上述的剖析中，不难发现我国城乡居民人均消费之间有着一条沟壑，有着明显的差距。
问题显而易见，关键在于如何解决问题，如何做到令农村居民去消费得更多，拉近与城镇居民消费的差距。
促使人均国内生产总值得到增加。
3.建立通货膨胀预警和调节机制，保证经济健康地可持续发展。
通货膨胀会抑制我国居民消费的发展，比如：当居民的收入处于不变的状况时，一旦物品的价格出现了上涨，那么居民实际上的收入就相对于来说是减少了，居民如若要保持本来的生活消费水平，那么消费倾向就会提高；反之亦然。
因此不仅要重视经济增长，还要重视对物价作出合理的调控，减少通货膨胀。
计量经济学概念
第二节 计量经济学方法
一. 计量经济学方法的内容
任何计量经济研究包含两个基本要素：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，如图1.1所示。
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理论统计理论
计量经济模型
加工好的数据
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3. 学科发展环境 同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数
学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
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4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
1. 需求函数的数学模型
尽管需求定律假定价格(P)与需求量(Q)之间 呈反向关系，但并没有给出二者之间关系的精 确形式。例如，该定律并没有告诉我们价格与 需求量之间关系是线性的还是非线性的，如图 1.2中（a）和 (b) 所示。
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Q
Q
(a)
P
(b)
P
图1.2 线性和非线性的需求函数
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事实上，斜率为负的曲线有千千万万，在它们 之中选择正确的函数是计量经济学家的任务。
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计量经济学的艺术成分
计量经济学虽然以科学原理为基础，但仍保留了一 定的艺术成分，主要体现在试图找出一组合适的假设 ，这些假设既严格又现实，使得我们能够使用可获得 的数据得到最理想的结果，而现实中这种严格的假设 条件往往难以满足。
“艺术”成分的存在使得计量经济学有别于传统 的科学，是使人对它提供准确预测的能力产生怀疑的 主要原因。
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计量经济学
计量经济学计量经济学，是一门使用统计方法分析经济现象的学科。
计量经济学主要通过收集、处理、分析和解释经济数据，以确认和识别经济核心问题，比如需求和供给、价格变动、市场结构和经济增长等。
这门学科的进步和应用在各种政策制定和经济决策上有着广泛的应用领域，比如经济政策的分析，股票市场的预测和企业的经营决策等。
接下来，本文将解释计量经济学的主要内容和方法，并探讨计量经济学在实践中的应用。
一、计量经济学的主要内容计量经济学分析的主要对象是经济现象和经济数据。
这些现象和数据可以描述为变量和关系，比如价格，工资，利润和经济增长等。
计量经济学主要研究的是这些变量及其之间的相互关系，以便为决策者提供更好的政策建议。
在计量经济学中，通常会涉及到如下的主要内容：1. 变量的含义和测量。
计量经济学要求研究者对变量的含义进行明确界定，以便能够对其进行测量，并进行数据收集和分析。
例如，如果要研究通货膨胀的影响因素，通货膨胀就是一个重要的变量，需要进行合理的测量。
2. 经济关系的建模。
计量经济学则进一步探索变量之间的数量关系，并通过数学模型来描述它们之间的联系。
例如，经济学家可以建立一个供求模型来研究商品价格的形成。
3. 假设检验。
计量经济学通过提出假设并使用统计检验方法来验证假设。
通过检验结果，经济学家可以同样的推理得出各种假设是否成立。
4. 统计分析。
该领域强调通过统计分析方法检验模型的假设，这是检验数据和变量关系的重要手段。
统计分析包括回归分析、时间序列分析以及多元统计分析等方法。
二、计量经济学方法计量经济学的重要方法包括统计分析、回归分析、时间序列分析、概率论和经济实验等。
其中最常使用的方法是回归分析。
1. 回归分析回归分析是计量经济学的核心方法。
回归分析将一个自变量与因变量相关联。
例如，如果我们想知道变量X与变量Y的相关性，我们就会回归一个X对Y的方程。
这个方程告诉我们，当X发生变化时，Y的变化程度。
回归分析需要建立方程，并根据现有数据的信息来确定系数。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学
A．存在一阶正的序列相关 B．存在一阶负的序列相关 C．不存在序列相关 D．无法判定是否存在一阶序列相关 9、分析美国商业部门工资和生产率关系时，得到 JB 统计量的值为 2.872403，相应的概率为 0.237829，则是否服从正态分布（） 。 A．服从 B．不服从 C．未知 D．服从其他分布 10、犯第一类错误的概率称为（） 。 A．置信区间 B．决定系数 C．显著性水平 D．虚拟变量 根据美国 1962~1977 年的数据，得到如下汽车需求函数： r2=0.8823 可调整的 r2=0.8756 Y 表示私家车零售数量（千量） ，X 表示实际可支配收入。 1、对解释变量进行 t 检验，求出的 t 值为（） 。 2、样本观测值的个数为（） 。 3、结果中修正的决定系数为（） 。 4、被解释变量的变动百分比与解释变量的变动百分比称为（） 。 5、同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为（） 。 根据美国 1970~1985 年的数据，得到如下回归结果： se=（ ） （0.2197） t= (-10.10001) ( ) r2=0.9912 其中，GNP 是国民生产总值（10 亿美元） ，M1 是货币供给（10 亿美元） 。 注：对应自由度和 95%的置信区间，查表知 t 为 2.415。 1、填充括号中缺省的数值。 2、建立货币供给 95%的一个置信区间。 3、检验假设：如果该区间包括 B2=0。如果不包括，那么接受零假设吗？ 4、负的截距有什么意义？ 5、假定 1986 年 M1 为 5520 亿美元，预测该年平均的 GNP
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（3）相关分析中变量均是随机变量，回归分析中被及时变量是随机变量，解释变量是确定 性变量 5.回归分析的内容 （1）根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程 （2）对回归方程，参数估计值进行显著性检验 （3）利用回归方程进行分析，评价及预测 6.随机干扰项产生的原因 （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 7.随机干扰项与残差区别（总体回归直线与样本回归直线区别） （1）概念区别。残差是被解释变量实际值和样本回归的差值；随机干扰项是被解释变量实 际值和总体回归的差值。前者近似地可以看成是后者的估计和代理。 （2）图形区别 8.基本假设有哪些？ ①回归模型是正确设定的； ②解释变量 X 是确定性变量； ③解释变量 X 在所抽取的样本中具 有变异性； ④随机误差项μ 具有给定 X 条件下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。 9.如何缩小置信区间 ①提高模型的拟合优度。 因为样本参数估计量的标准差与残差平方和呈正比， 模型的拟合优 度越高，残差平方和应越小 ②增大样本容量 n。样本容量变大，可是样本参数估计量的标准差减小，同时，在同样的显 著性水平下，n 越大，t 分部表中的临界值越小。 10.异方差产生的原因 ①模型中缺少某些解释变量， 从而干扰项产生系统模式②样本数据观测误差， 随着数据采集 技术的改进，干扰项的方差可能减少③经济结构发生了变化，但模型参数没做相应调整，比 如按照边错边放学习模型，人们在学习的过程中，其行为误差随时间而减少。④异常值的出 现也会产生。 11.序列相关产生的原因（实际经济问题中的序列相关性） ①经济变量固有的惯性②模型设定偏误③数据的“编造” 12.多重共线性产生的原因（实际经济问题中的多重共线性） 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 13.异方差的后果 ①参数估计量非有效②变量的显著性检验失去意义③模型的预测失效 14.序列相关的后果 ①参数估计量非有效②变量的显著性检验失去意义③模型的预测失效 15.多重共线性的后果 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（ 1−r²方差膨胀因子， r²为 X1 与 X2 的线性相关系数的平方，多重共线性下方差会变大，区间也会变大）③置信区 间变宽，检验的精确度下降④t（βj）=Se (β j)变小，变量的显著性检验失去意义⑤最小二乘估 计量及其标准差对数据的微小变化非常敏感，容易趋于不稳定⑥回归系数的符号容易有误， 参数估计量经济含义不合理⑦模型的预测功能失效，R²值高，但 t 统计量值并不都显著 16.多重共线性的检验及其修正
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
什么是计量经济学
第一二章1、什么是计量经济学？答：计量经济学是经济学、数学、统计学三者合一的课程，以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过坚力数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学分支学科。
2、什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间有什么区别？答：总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件期望值表现为解释变量X的函数，这个函数被称为总体回归函数。
样本回归函数：对应于解释变量的选定水平，对被解释变量Y的某些样本进行观测，然后通过对样本观测获得的信息去估计总体回归函数，这个函数被称为样本回归函数。
区别：总体回归函数是确定的，样本回归函数会随着抽样发生变化。
总体回归的参数β1和β2是确定的常数，而样本回归函数的参数是随抽样变化的随机变量。
总体回归函数中的μi 是不可直接观测的；而样本回归函数中的e i是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
3、对随机误差扰动项的假设？答：零均值假定：在给定解释变量X i的条件下，随机扰动项μi的条件期望或条件均值为零。
同方差假定：对于每一个给定的X i，随机扰动项的条件方差都等于一个常数。
无自相关假定：即随机扰动项μi的逐次值互不相关对于所有的i和j（i不等于j），μi和μj 协方差为零随机扰动项μi和解释变量X i不相关正态性假定：随机扰动项服从期望值为零，方差为σ2的正态分布也称高斯假定或者古典假定4、ols估计量的统计性质与对模型的基本假定的关系是什么？（p26）答：ols估计量的统计性质：线性特征、无偏性、有效性假定解释变量Xi是确定性变量，是非随机的，或者虽然是非随机的，但与随机扰动项μi不相关。
假定模型中的变量没有测量误差假设模型不存在设定误差解释变量Xi是确定变量，决定了回归模型具有线性特征；变量没有测量误差，决定了模型的无偏性；模型不存在设定误差，决定了模型的一致性。
1.多元回归的基本假设是什么，与简单线性回归的基本假设有什么区别？答：（1）零均值假定：假定随机扰动项的期望值或均值为零。
计量经济学
计量经济学计量经济学是:指通过计量工具来研究具有统计意义的经济问题的经济学科。
计量经济学的工具：数学（如优化理论，微分方程），概率与统计分析，计算机及其应用软件，数据分析等学科的相关知识。
计量经济学的研究对象：经济问题，包括各种经济现象。
经量经济学的研究目的：对所关心的经济问题做适当的经济预测，政策评估，评价或建议1.计量经济学的发展历程：经济学的一个分支学科 1926年挪威经济学家R.Frish 提出Econometrics1930年成立世界计量经济学会 1933年创刊《Econometrica 》20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的发展2.计量经济学模型的步骤：（1）、理论模型的设计 （2）、样本数据的收集 （3）、模型参数的估计（4）、模型的检验 （5）、计量经济学模型成功的三要素：理论，数据，方法3.随机误差项主要包括下列因素的影响：1）在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响； 4）其它随机因素的影响。
4.产生并设计随机误差项的主要原因：（1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。
5.参数的普通最小二乘估计（OLS ）给定一组样本观测值（Xi, Yi ）（i=1,2,…n ）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。
由于参数的估计结果是通过最小二乘法得到的，故称为普通最小二乘估计量。
6.最小二乘估计量的性质：一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
这三个准则也称作估计量的小样本性质。
拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量。
计量经济学
第二讲
●
第一章 绪论 第3节 计量经济模型及其应用 第4节 统计和计量经济分析软件
●
第二章 计量经济分析的统计学基楚 第1节 概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间 的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济 系统或子系统。 例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析 实证分析
三、 计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤 例： 一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下 面対该问题进行计量经济分析。 步骤1 陈述理论 根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。 步骤2 建立计量经济模型 （１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品 的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、 计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容 和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说 需求定律 ２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据 表１－１ ４．估计参数 ５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”， 出版了《数量经济技术经济研究》 〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会 〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版 《中国经济蓝皮书》 〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核 心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模 型的新阶段 －－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据 －－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济 学提供了重要手段 〇 发展应用时期（20世纪70年代后）
计量经济学
1、什么是计量经济学？计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
（同一）3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
①理论模型的建立；②收集数据，参数估计；③模型检验；④模型应用；4、并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？时间序列：同一个统计指标，在同一时间点上，不同的对象所得的数据；横截面积：同一指标，同一对象在不同时间点上所得的数据5、试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
6、常用的样本数据有哪些？（同第四题）1、最基础的：经典单方程计量经济学模型；2、运用最小二乘法，3、最基本假定：简单线性回归；对随机扰动项的假定：①零均值；②同方差；③无自相关4、统计检验：一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度5、后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
6、总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述7、样本估计量优劣的最主要的衡量准则：无偏性、有效性与一致性8、Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
9、运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
10、总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数11、样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系12、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
13、引入随机扰动项的原因：未知影响因素的代表●无法取得数据的已知影响因素的代表●众多细小影响因素的综合代表●模型的设定误差●变量的观测误差●变量内在随机性14、为什么要作基本假定：模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计●只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质15、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，16、可决系数：在总变差分解基础上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重1、多元线性回归模型基本假定：①零均值；②同方差；③无自相关；④不存在相关性2、在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。
计量经济学知识点
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。