伍德里奇计量经济学知识点总结
计量经济学(伍德里奇第三版中文版)课后习题答案
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
伍德里奇计量经济学课件 (11)
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动因：优点
n
如果影响y的其它因素与x不相关，则改变x 可以保证u不变，从而x对y的影响可以被识 别出来。 多元回归分析更适合于其它条件不变情况 下的分析，因为多元回归分析允许我们明 确地控制许多其它也同时影响因变量的因 素。
Introductory Econometrics 6 of 89
n
Introductory Econometrics
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动因：一个例子
n
考虑一个简单版本的解释教育对小时工 wage b 0 b1educ b 2 exper u 资影响的工资方程。
• exper：在劳动力市场上的经 历，用年衡量
n
在这个例子中，“在劳动力市场上的经 历”被明确地从误差项中提出。
Introductory Econometrics
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“排除其它变量影响”（续）
上述方程意味着：将y同时对x1和x2回 归得出的x1的影响与先将x1对x2回归得 到残差，再将y对此残差回归得到的x1 的影响相同。 n 这意味着只有x1中与x2不相关的部分与 y有关，所以在x2被“排除影响”之后， 我们再估计x1对y的影响。
过原点的回归
y b1 x1 b 2 x2 b k x k x b x b x b y
1 1 2 2 k k
2
x b x b x ) min y ( b i 1 i 1 2 i 2 k ik
i 1
n
ˆ b ˆ x b ˆ x b ˆ x u ˆ yi b 0 1 i1 2 i2 k ik i
Introductory Econometrics
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伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第17章 限值因变量模型和样本选择纠正【圣才
第17章限值因变量模型和样本选择纠正17.1复习笔记一、二值响应的对数单位和概率单位模型1．线性概率模型的不足（1）拟合出来的概率可能小于0或大于1；（2）任何一个解释变量（以水平值形式出现）的偏效应都是不变的。
二值响应模型的核心是响应概率：()()12P 1x P 1 k y y x x x ===⋅⋅⋅，，，其中，用x 表示全部解释变量所构成的集合。
2．设定对数单位和概率单位模型（1）二值响应模型在LPM 中，响应概率对一系列参数j β是线性的，为避免LPM 的局限性，考虑二值响应模型：()()()01101x k k P y G x x G x βββββ==++⋅⋅⋅+=+其中，G 是一个取值范围严格介于0和1之间的函数：对所有实数z，都有0﹤G（z）﹤1。
这就确保估计出来的响应概率严格地介于0和1之间。
（2）函数G 的各种非线性形式①对数单位模型中，G 是对数函数：()()()()exp /1exp G z z z z =+=Λ⎡⎤⎣⎦对所有的实数z，它都介于0和1之间。
它是一个标准逻辑斯蒂随机变量的累积分布函数。
②概率单位模型中，G 是标准正态的累积分布函数，可表示为积分()()()d z G z z v vφ-∞=Φ≡⎰其中，()z φ是标准正态密度函数()()()1/222exp /2z z φπ-=-也确保了对所有参数和x j 的值都严格介于0和1之间。
③两个模型中G 函数都是增函数，在z＝0时增加的最快，在z →-∞时，()0G z →，而在z →∞时，()1G z →。
（3）两种函数形式的推导对数单位和概率单位模型都可以由一个满足经典线性模型假定的潜变量模型推导出来。
令y *为一个由0y x e ββ*=++，y＝1[y *﹥0]决定的无法观测变量或潜变量。
在其中引入记号1[·]来定义一个二值结果。
函数1[·]被称为指标函数，它在括号中的事件正确时取值1，而在其他情况下取值0。
伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题【
第11章OLS 用于时间序列数据的其他问题11.1复习笔记一、平稳和弱相关时间序列1．平稳和非平稳时间序列平稳时间序列过程，就是概率分布在如下意义上跨时期稳定的时间序列过程：如果从这个序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h 个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。
（1）平稳随机过程对于随机过程{ 1 2 }t x t =：，，…，如果对于每一个时间指标集121m t t t ≤<<⋅⋅⋅<和任意整数h≥1，()12m t t t x x x ⋅⋅⋅，，，的联合分布都与()12 m t h t h t h x x x ++⋅⋅⋅＋，，，的联合分布相同，那么这个随机过程就是平稳的。
这种平稳经常称为严平稳，它是从概率分布的角度去定义的。
其含义之一是（取m＝1和t 1＝1）：对所有t＝2，3,…,x 1与x t 都有相同的分布。
序列{ 1 2 }t x t =：，，…是同分布的。
不平稳的随机过程称为非平稳过程。
因为平稳性是潜在随机过程而非其某单个实现的性质，所以很难判断所搜集到的数据是否由一个平稳过程生成。
但是，要指出某些序列不是平稳的却很容易。
（2）协方差平稳过程（宽平稳，弱平稳）对于一个具有有限二阶矩()2t E x ⎡⎤∞⎣⎦＜的随机过程{ 1 2 }t x t =：，，…，若：（i）E（x t ）为常数；（ii）Var（x t ）为常数；（iii）对任何t，h≥1，Cov（x t ，x t＋h ）仅取决于h，而不取决于t，那它就是协方差平稳的。
协方差平稳只考虑随机过程的前两阶矩：这个过程的均值和方差不随着时间而变化，而且，x t 和x t＋h 的协方差只取决于这两项之间的距离h，与起始时期t 的位置无关。
由此立即可知x t 与x t＋h 之间的相关性也只取决于h。
如果一个平稳过程具有有限二阶矩，那么它一定是协方差平稳的，但反过来未必正确。
由于严平稳的条件比较苛刻，在实际中从概率分布的角度去验证是无法实现的，所以在实际运用中所指的平稳都是指宽平稳，即协方差平稳。
伍德里奇计量经济学课件 (1)
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计量经济学
n
若贝尔经济学奖获奖名单
2004 Finn Kydland , Edward Prescott 2003 Robert F. Engle, Clive W. J. Granger 2002 Daniel Kahneman, Vernon L. Smith 2001 George A. Akerlof, A. Michael Spence, Joseph E. Stiglitz 2000 James J Heckman, Daniel L McFadden 1999 Robert A. Mundell 1998 Amartya Sen 1997 Robert C. Merton, Myron S. Scholes 1996 James A. Mirrlees, William Vickrey
INTERMEDIATE ECONOMETRICS
计量经济学导论
Fall, 2012
1
Outline
有关信息 n 什么是计量经济学 n 计量经济学的作用 n 数据: 输入数据 n 经验分析的步骤 n 本课程涵盖的内容
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2
信息：课程——计量经济学
金融计量学 课号：01663 学分：4 课程性质：教育部规定核心课程
△诺贝尔经济学奖与计量经济学
77位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖 1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 R. F. Engle C. W. J. Granger
伍德里奇计量经济学第6章计算机习题详解STATA
伍德里奇计量经济学第6章计算机习题详解 STATA引言本文档旨在对伍德里奇计量经济学第6章的计算机习题进行详解和解答，使用计量经济学软件STATA进行操作和分析。
本文档将逐步解答各个习题，并给出相应的STATA代码和结果展示。
习题1假设我们有一个数据集data.dta，其中包含了变量y和x。
现在我们想要估计下列回归模型的系数：$$y = \\beta_0 + \\beta_1 x + \\beta_2 x^2 + u$$使用STATA进行分析，首先加载数据集：use data.dta然后我们可以采用如下代码进行回归分析：reg y x c.x#c.x这里的c.x#c.x表示将变量x进行平方。
执行上述代码后，STATA将输出回归结果。
习题2在第6章的习题2中，我们需要进行假设检验。
假设我们想要检验系数$\\beta_1=0$和$\\beta_2=0$的原假设。
我们可以使用STATA进行对应的假设检验。
首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：reg y x c.x#c.xestimates store reg1然后，我们可以使用如下代码进行假设检验：test x#c.x=0执行上述代码后，STATA将输出相应的假设检验结果。
习题3在第6章的习题3中，我们需要计算残差的平方和（Sum of Squared Residuals）。
我们可以使用STATA来计算残差的平方和。
首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：reg y x c.x#c.xestimates store reg1然后，我们可以使用以下代码计算残差的平方和：predict u, residegen ssr = sum(u^2)scalar ssr_sum = r(ssr)执行上述代码后，STATA将输出残差的平方和。
习题4在第6章的习题4中，我们需要计算拟合度（Goodness of Fit）度量指标，如R2，调整后R2等。
我们可以使用STATA计算拟合度指标。
计量经济学伍德里奇第六版stata代码
文章主题：探寻计量经济学伍德里奇第六版stata代码的应用与意义1. 引言计量经济学作为经济学的一个重要分支，旨在运用数学、统计学和计算机科学的方法来分析经济问题和经济现象，从而为实证经济研究提供理论和方法。
而伍德里奇的《计量经济学》第六版，作为该领域的经典教材，常常被用来进行实证研究和教学。
在本文中，我们将深入探讨这本教材中的stata代码部分，分析其应用与意义。
2. 计量经济学伍德里奇第六版stata代码的意义在《计量经济学》第六版中，作者伍德里奇通过stata代码来展示实证分析的方法和过程。
这些代码不仅仅是为了教学目的，更重要的是为了让读者能够学会如何用计量经济学的方法来研究实际经济问题。
通过学习这些stata代码，读者可以掌握实证分析的基本技能，了解如何处理实际数据、构建模型、进行估计和推断，从而在实际研究中能够灵活运用计量经济学的方法。
3. 深入理解计量经济学伍德里奇第六版stata代码在伍德里奇的《计量经济学》第六版中，stata代码涵盖了从简单的OLS回归分析到复杂的面板数据模型的估计方法，涉及了各种实证问题和分析工具。
通过深入学习这些代码，读者可以逐步理解和掌握计量经济学的核心内容，包括数据的处理与清洗、模型的构建与估计、假设检验与推断等方面的知识和技能。
这样的深入理解将使读者能够更好地应用计量经济学的方法来解决实际经济问题，并且能够进行批判性思考和创新性研究。
4. 个人观点和理解作为一名计量经济学的研究者和教学者，我深切理解学习和掌握计量经济学伍德里奇第六版stata代码的重要性。
这些代码不仅仅是一种工具，更是一种思维方式和方法论，是我们用来研究经济现象和问题的利器。
通过不断地学习和实践，我相信我们能够更好地理解和应用计量经济学的方法，为经济学研究和实践带来更多的启发和进步。
5. 总结通过本文的探讨，我们深入了解了《计量经济学》第六版中stata代码的应用与意义。
这些代码的存在不仅仅是为了让我们学会如何进行实证分析，更重要的是让我们深刻理解和掌握计量经济学的思想和方法。
伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第9章 模型设定和数据问题的深入探讨【圣才出
（c）
来检验模型
y 0 1x1 2 x2 u
（d）
或者把这两个模型反过来。然而，它们是非嵌套模型，所以不能仅使用标准的 F 检验。
（1）综合模型的 F 检验
构造一个综合模型，将每个模型都作为一个特殊情形而包含其中，然后检验导致每个模
型的约束。在目前的例子中，综合模型为：
y 0 1x1 2 x2 3 log x1 4 log x2 u
y 0 1x1 2 x2 3 x3 u
但有 x3 的一个代理变量，并称之为 x3
x3 0 3 x3 v3
其中，v3 是因 x3 与 x3 并非完全相关所导致的误差。参数 3 度量了 x3 与 x3 之间的关系。 x3 和 x3 正相关，所以 δ3 0 。如果 δ3 0 ，则 x3 不是 x3 合适的代理变量。截距 δ0 ，是容许 x3
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第 9 章 模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 复习笔记
一、函数形式设误 1．函数形式设误的概念 遗漏一个关键变量能导致误差与某些解释变量之间的相关，从而通常导致所有的 OLS 估计量都是偏误和不一致的。在遗漏的变量是模型中一个解释变量的函数的特殊情形下，模 型就存在函数形式误设的问题。遗漏自变量的函数并不是模型出现函数形式误设的唯一方 式。
②用戴维森—麦金农检验拒绝了式（d），这并不意味着式（c）就是正确的模型。模型 （d）可能会因多种误设的函数形式而被拒绝。
③在比较因变量不同那么就不能得到上面的综合嵌套模型。
二、对无法观测解释变量使用代理变量 1．代理变量 代理变量就是某种与我们在分析中试图控制而又无法观测的变量相关的东西。例如，人 的能力无法观测，可以使用 IQ 得分作为能力的一个代理变量。 （1）遗漏变量问题的植入解 假设在有 3 个自变量的模型中，其中有两个自变量是可以观测的，解释变量 x3 观测不 到：
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伍德里奇计量经济学知识点总结
伍德里奇计量经济学是经济学领域的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系和经济政策的效果评估。
本文将对伍德里奇计量经济学的一些重要知识点进行总结，包括基本概念、假设条件、模型建立和推断方法等。
一、基本概念
1. 内生性：指研究对象与其他变量之间存在相互影响的关系。
在伍德里奇计量经济学中，内生性是一个重要的问题，需要通过合适的方法进行处理。
2. 差分：是一种常用的数据处理方法，通过对变量取差值，可以消除时间不变的个体效应或其他潜在影响因素，更好地分析变量之间的关系。
二、假设条件
1. 线性假设：伍德里奇计量经济学通常假设经济模型中的关系是线性的，即变量之间的关系可以用直线或平面来表示。
2. 多元正态分布假设：在伍德里奇计量经济学中，通常假设模型的误差项服从多元正态分布，这是进行模型推断的基础。
3. 没有遗漏变量假设：伍德里奇计量经济学通常假设模型中所包含的变量是完备的，不存在遗漏变量。
三、模型建立
1. 线性回归模型：是伍德里奇计量经济学最常用的模型之一，用于研究一个或多个解释变量对一个因变量的影响。
2. 工具变量模型：当存在内生性问题时，可以利用工具变量模型进行估计，其中工具变量是与内生变量相关但与误差项不相关的变量。
3. 面板数据模型：用于分析具有时间和个体维度的数据，可以控制个体固定效应和时间固定效应，更准确地估计变量之间的关系。
四、推断方法
1. 最小二乘法（OLS）：是伍德里奇计量经济学中最常用的估计方法，通过最小化观测值与模型估计值之间的差异来估计模型参数。
2. 工具变量法：用于处理内生性问题，通过利用工具变量的外生性来进行一致性估计。
3. 差分法：通过对变量取差分，可以消除时间不变的个体效应或其他潜在影响因素，更好地分析变量之间的关系。
4. 面板数据估计方法：可以利用固定效应模型或随机效应模型对面板数据进行估计，以控制个体固定效应和时间固定效应。
总结起来，伍德里奇计量经济学是经济学中重要的一个分支，它通过建立经济模型、处理内生性问题和进行推断分析等方法，帮助我们更好地理解经济现象和评估政策效果。
掌握伍德里奇计量经济学的基本概念、假设条件、模型建立和推断方法，对于进行实证研究和政策分析具有重要意义。