计量经济学阿尔蒙法

课程实验报告

专业年级13级金融工程班

课程名称计量经济学

指导教师刘妍珺

学生姓名杨秀丽

学号20132202021045

实验日期2015年12月15 日实验地点笃行楼A栋207 实验成绩

教务处制

2015 年12 月15 日

实验项目名称运用阿尔蒙法多项式变换法估计分布

实验目的及要求

1.通过具体的实践操作，进一步熟悉Eviews 的具体功能。

2.掌握用Eviews 软件通过阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后的模型。

实验内容 1.对第七章案例分析进行验证，熟悉Eviews 软件检验、阿尔蒙多项式的步骤。 2.独立完成练习题7.2,完成实验报告。

实验步骤

建立工作文件，输入数据。如图

分布滞后模型：01144...t t t t t Y X X X u αβββ--=+++++ s=4，取m=2。假设00βα=，1012βααα=++，201224βααα=++，301239βααα=++，

4012416βααα=++ （*）

则模型可变为：001122t t t t t Y Z Z Z u αααα=++++，其中：

012341123421234

2344916t t t t t t t t t t t t t t t t Z X X X X X Z X X X X Z X X X X ------------=++++=+++=+++ 在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据，在工作文件窗口中点击Genr 工具栏，出现对话框，输入生成变量

的公式，点击OK ，类似地，可生成

、

变量的数据。进

入equation specification 对话框，键入回归方程形式： Y C

点击OK ，显示回归结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 25/02/10 Time: 23:19 Sample (adjusted): 1984 2001

Included observations: 18 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -35.49234 8.192884 -4.332093 0.0007 Z0 0.891012 0.174563 5.104248 0.0002 Z1 -0.669904 0.254447 -2.632783 0.0197 Z2

0.104392

0.062311

1.675338 0.1160

R-squared

0.984670 Mean dependent var 121.2322 Adjusted R-squared 0.981385 S.D. dependent var 45.63348 S.E. of regression 6.226131 Akaike info criterion 6.688517 Sum squared resid 542.7059 Schwarz criterion 6.886378 Log likelihood -56.19666 F-statistic 299.7429 Durbin-Watson stat 1.130400 Prob(F-statistic)

0.000000

回归方程：^

01235.492430.8910120.6699040.104392t t t Y Z Z Z =-+-+

01235.49124,0.89101,0.66990,0.10439αααα=-==-=

由（*）式可得，

012340.89101,0.32550,0.03123,0.17917,0.11833βββββ===-=-=-

由阿尔蒙多项式变换可得如下估计结果：

1234-35.49234 0.89101 0.32550-0.03123-0.17917-0.11833t t t t t t Y X X X X X ----=++

在实际应用中，Eviews提供了多项式分布滞后指令“PDL”用于估计分布

滞后模型。

在Eviews中输入X和Y的数据，进入equation specification对话栏，键

入方程形式ls y c pdl(x,4,2)

式中，PDL指令表示进行多项式分布滞后模型的估计，括号中的4表示X

的分布滞后长度，2表示多项式的阶数，在estimation settings栏中选择least

squares，点击OK，屏幕显示回归分析结果：

实验环境Eviews3.0

实验结果

与

分析

学会了阿尔蒙多项式变换法的估计过程,掌据了分布滞后模型的估计方法;

深入了解了国定資产投資与销售额之间的计量结果, 扩大了思路。

需要指出的是，用PDL估计分布滞后模型时，Eviews所采用的滞后系数多

项式变换不是阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式

1234 -35.49234 0.89101 0.32550-0.03123-0.17917-0.11833 t t t t t t Y X X X X X

----=++

但同前面分布计算的结果比，最终的分布滞后估计系数式β

，β

，

是相同的。

教师评语

《计量经济学》教学大纲

《中级计量经济学》教学大纲（Econometrics）一、编写说明学分：3学分；总课时：48学时，课内外学时比至少应达到1：2；课程性质：经济类学科各专业学位课、必修课，其他专业研究生的选修课。先修课程：《微积分》《线性代数》《概率论与数理统计》《西方经济学》《计算机基础》。课程简介：本课程以中级计量经济学为主，适当吸收高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本课程较为系统地介绍计量经济学的基本理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews。全书共分9章，第1章阐述回归分析的基本内容及应用问题，这是整个计量经济学的基础；第2章至第5章介绍异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量、模型设定误差、变量观测误差以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是本书的主要内容；第6章和第8章阐述滞后变量模型和联立方程模型，这是本课程的重点内容之一，第7章重点阐述时间序列分析，主要涉及ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验、ARIMA模型、向量自回归模型(V AR)、协整理论与向量误差修正模型(VEC)，这部分内容是当代计量经济学研究的热点问题；第9章介绍面板数据模型及其应用，这是计量经济学研究的最新近展。第7章和第9章是本书重点内容。本书特别强调应用EViews解决实际经济问题，具有很强的可操作性。（一）本课程的教学目的和要求本课程是中级计量经济学的系统讲授。要求学生通过本课程的学习，系统掌握各类计量经济模型的设定、估计与检验方法，能够熟练运用Eviews（或某一相关软件）建模；并且能够追踪有关专业领域计量经济模型方法的新发展，尝试运用计量经济分析方法进行课题研究。（二）大纲的教学体系 1．课程内容与学时分配。本课程48学时，每周3学时。各章内容与学时分配如下：第一章多元线性回归模型（6学时）；第二章异方差性（4学时）；第三章自相关性（4学时）；第四章多重共线性（4学时）；第五章单方程回归模型的几个专门问题（6学时）；第六章滞后变量模型（4学时）；第七章时间序列分析（8学时）；第八章联立方程模型（6学时）；第九章面板数据模型（6学时） 2．本课程教学方法。计量经济学是实践性很强的课程，为经济学研究提供坚实的基础和系统的

计量经济学复习知识点重点难点

计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论 1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。 2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。 3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12 月国际计量经济学会的成立。 4、计量经济学是经济学的一个分支学科。第二章简单线性回归模型 1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。 2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定； ③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。 3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。 4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。 5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。 6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。

第三章多元线性回归模型 1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定； ⑤正态性假定。 2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。 3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。 4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。 5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。 6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。第四章多重共线性 1、产生多重共线性的背景：①经济变量之间具有共同变化趋势； ②模型中包含滞后变量；③利用截面数据建立的模型也可能出现多重共线性；④样本数据自身的原因。 2、完全多重共线性的后果：参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大。 3、不完全多重共线性的后果：①参数估计值的方差和协方差增大； ②对参数区间估计时，置信区间趋于变大；③严重多重共线时，假设检验容易作出错误的判断；④当多重共线性严重时，可能造成可决系数

计量经济学案例分析报告

《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号： 2012213572 指导老师：蒋翠侠报告日期： 2015.06.18

目录第二章简单线性回归模型案例 0 1 问题引入 0 2 模型设定 0 3 估计参数 (2) 4 模型检验 (2) 第三章多元线性回归模型案例 (4) 1 问题引入 (4) 2 模型设定 (4) 3 估计参数 (5) 4 模型检验 (5) 第四章多重线性案例 (7) 1 问题引入 (7) 2 模型设定 (7) 3 参数估计 (7) 4 对多重共线性的处理 (8) 第五章异方差性案例 (10) 1 问题引入 (10) 2 模型设定 (10) 3 参数估计 (10) 4 异方差检验 (11) 5 异方差性的修正 (13) 第六章自相关案例 (14) 1 问题引入 (14) 2 模型设定 (14) 3 用OLS估计 (14) 4 自相关其他检验 (15) 5 消除自相关 (16) 第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (18) 7.2案例1 (18) 1 问题引入 (18) 2 模型设定 (18) 3 参数估计 (18) 7.3案例2 (20) 1 问题引入 (20) 2 模型设定 (20) 3、回归分析 (20) 4模型检验 (22) 第八章虚拟变量回归案例 (23) 1 问题引入 (23) 2 模型设定 (23) 3 参数估计 (25) 4 模型检验 (26)

第二章简单线性回归模型案例 1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。 2、模型设定（1）对数据X和Y的统计结果的描述图表2-1：X和Y的描述统计结果

计量经济学名词解释及简答

一、名词解释第一章 1、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、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，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、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。 3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。 4、政策评价：政策评价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价第二章 1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。 2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用 2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。 4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。第三章 1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。 2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2 R 表示。 3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。 4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。 5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。 6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础 1.随机事件的概念P2 2.古典概行例题P5例1.1P2例1.2 利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了 3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数 4.变异系数的概念P17 5.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P2 5第二章、矩阵代数 1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事 2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解） 3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断 1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P55 2.t分布的概率密度函数 3.矩估计法定义

4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.8 5.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了） 6.假设检验（1）基本思想P75 （2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P80 7.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型 1.虚拟变量的作用及模型 2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率 3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点 2007年计量经济学课程要点归纳 1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验） 2.BLUE估计量的证明 3.自相关检验方法（检验方法一定要记住） 4.异方差检验方法（至少三种） 5.孙老师讲过的附录要留意 6.异方差与自相关的补救措施 7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！

《计量经济学》课程教学大纲

《计量经济学》课程教学大纲英文名称：Econometric 课程代码：221102004 课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3 考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型 1．计量经济学的定义 2．计量经济学的类型

第二节计量经济学的特征 1．经典计量经济学在理论方法方面特征 2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤 1．计量经济学的目的 2．计量经济学研究问题的步骤 3．Eviews软件介绍学生学习预期成果： 1．理解计量经济学的含义 2．理解计量经济学的类型与特征 3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤 4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件 1．回归分析的概念 2．一元线性回归模型的介绍 3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计 1．普通最小二乘法的概念 2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质 1．线性性 2．无偏性 3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度 1．总离差平方和的分解 2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间 1．随机变量u的方差 2．t检验 3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测 1．点预测 2．区间预测第七节案例分析

计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学：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。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤：模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。外生变量:其数值由模型意外决定的变量。外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1. 4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值 5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型（线性）（1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项，（3）古典假设 A零均值假定 E（u i|X i）=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2

第六章-时间序列计量经济学(初步)(20140505)

第七章分布滞后模型与自回归模型第一节分布滞后模型与自回归模型的基本概念一、问题的提出 1、滞后效应的出现（1）在经济学分析中，研究消费函数，人们的消费行为不仅要受到当期收入的影响（绝对收入假设），还要受到前期收入的影响，甚至要受到前期消费的影响（相对收入假设）。（2）研究投资问题，由于投资周期的原因，本年度投资的形成，与上年度，甚至再上年度的投资形成有关。（3）运用经济政策调控宏观经济运行，经济政策的实施所产生的政策效果是一个逐步波及的扩散过程。用计量经济学模型研究这类问题，怎样度量变量的滞后影响？怎样估计有滞后变量的模型？对于上述消费的情况，设C 表示消费，Y 表示收入，则 123141t t t t t C Y Y C u ββββ--=++++ 对于上述投资的情况，设I 表示投资，Y 表示收入，则 12314253t t t t t t I Y I I I u ααααα---=+++++ 2、静态计量经济学模型向动态计量经济学模型的扩展什么为“动态计量经济学模型”？二、产生滞后效应的原因 1、心理预期因素的作用 2、技术因素的作用 3、制度因素的作用。上述原因的结果表现为经济现象中的“惯性作用”。二、滞后变量模型的类型

1、分布滞后模型。如果模型中没有滞后的被解释变量，即 01122t t t t s t s t Y X X X X u αββββ---=++++++ 则模型为分布滞后模型。由于s 可以是有限数，也可以是无限数，则分布滞后模型可分为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。在分布滞后模型中，有关系数的解释如下： ⑴乘数（又称倍数）的解释。该概念首先由英国的卡恩提出（R.F.Kahn ，1931）。所谓乘数是指，在一个模型体系里，外生变量变化一个单位，对内生变量产生的影响程度。据此进行的经济分析称为乘数分析或乘数效应分析。如投资乘数，是指在边际消费倾向一定的情况下，投资变动对收入带来的影响，亦即增加一笔投资，可以引起收入倍数的增加。 ⑵短期乘数0β ⑶延迟乘数或动态乘数),,2,1(s i i =β ⑷长期乘数∑==s i i 0ββ 根据乘数的定义，教科书第183页，例7.1，短期乘数为0.4，动态乘数分别为0.3、0.2，则长期乘数为0.4+0.3+0.2=0.9。 2、自回归模型。如果模型中无滞后解释变量，即 011t t t q t q t Y X Y Y u αβγγ--=+++++ 则模型为自回归模型。如果模型无解释变量X ，则模型就是一个纯粹的关于被解释变量的自回归模型（统计模型），即 11t t q t q t Y Y Y u αγγ--=++++ 它的特点是，不考虑经济理论为依据的解释变量的作用，而是依据变量本身的变化规律，利用外推机制描述时间序列变量的变化。这样的模型在《时间序列分析》课程有专门的介绍。本章讨论自回归模型主要放在与分布滞后模型的关系上。 3、一般滞后变量模型设滞后变量模型的一般形式为 01111t t t s t s t q t q t Y X X X Y Y u αβββγγ----=++++++++

计量经济学第十讲

第五节滞后变量一、滞后变量模型（一）滞后变量现实经济生活中，许多经济变量不仅受同期因素的影响，而且还与某些因素甚至自身的前期值有关。例如，人们的消费支出不仅取决于当前收入水平，还在一定程度上与过去各期收入有关；通货膨胀与货币供给量的大幅度增加也不是同时发生的，往往要滞后若干时期；固定资产的形成也与本期和前几期的投资额有关；企业确定合理库存时，通常也是根据前几期的市场销售额和价格变动情况做出决定。将变量的前期值，即带有滞后作用的变量称为滞后变量（Lagged variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。（二）产生滞后效应的原因变量Y受其他因素前期值影响的现象称为滞后效应，即Y在其他因素变化之后，需要滞后若干时期才能做出响应。滞后效应是一个较为普遍的客观经济现象，其产生原因可以归结为以下三个方面：（1）心理因素：人们的观念和习惯是长期形成的，适应新的经济环境往往需要一段时间。例如，当收入水平提高或物价降低时，人们为了维持已经习惯的生活水准往往不会立即增加消费。（2）技术因素：生产过程中的投入和产出经常不是同步发生的。例如，农业生产中，从种植到收获存在着时间间隔；工业生产中，当年产出在一定程度上取决于过去若干年的投资；科研成果的完成到形成新的生产力也需要时间间隔。

（3）制度因素：契约、管理等因素也会形成一定程度的滞后。例如，企业往往受到过去签订合同的制约，不能根据市场变化情况随时调整产品的生产和价格。在管理体制中，管理层次过多，管理效率低下，也会造成严重的滞后现象。（三）滞后变量模型 1、分布滞后模型如果模型中的滞后变量只是解释变量x 的过去各期值，即： i k t k t t t x b x b x b a y ε+++++=-- 110 则称其为分布滞后模型，表明x 对y 的滞后影响分布在过去各个时期，例如：消费函数 i t t t t Y b Y b Y b a C ε++++=--22110 投资函数 i t t t Y b Y b a I ε+++=-110 2、自回归模型如果模型中包含解释变量x 的本期值和被解释变量y 的若干期滞后值，即： i k t k t t t t y b y b y b x b a y ε++++++=--- 12110 则称其为（k 阶）自回归模型。例如：消费函数 i t t t C b Y b a C ε+++=-110 税收函数 i t t t T b GDP b a T ε+++=-110 另外，根据滞后期的选取，又可以将滞后变量模型分成有限滞后模型（若滞后期有限）和无限滞后模型（若滞后期无限）。（四）滞后变量模型的特点

第七章练习题及参考解答(第四版)计量经济学

第七章练习题及参考解答 7.1表 7.4 中给出了 1981-2015 年中国城镇居民人均年消费支出 (PCE)和城镇居民人均可支配收入 (PDI) 数据。表7.4 1981-2015 年中国城镇居民消费支出(PCE) 和可支配收入(PDI) 数据(单位：元) 估计下列模型： PCE t A1 A2PDI t t PCE t B1 B2PDI t B3PCE t 1 t (1)解释这两个回归模型的结果。 (2)短期和长期边际消费倾向( MPC )是多少？分析该地区消费同收入的关系。 (3)建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。【练习题7.1 参考解答】 (1)解释这两个回归模型的结果。 Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005

Included observations: 25 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000 PDI 0.757527 0.005085 148.9840 0.0000 R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768 Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412 S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040 Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791 Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24 Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000 收入跟消费间有显著关系。收入每增加 1 元，消费增加 0.76 元。Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:13 Sample(adjusted): 1982 2005 Included observations: 24 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 147.6886 26.73579 5.524001 0.0000 PDI 0.679123 0.069959 9.707385 0.0000 PCE(-1) 0.111035 0.100186 1.108287 0.2803 R-squared 0.999012 Mean dependent var 3089.059 Adjusted R-squared 0.998918 S.D. dependent var 2354.635 S.E. of regression 77.44504 Akaike info criterion 11.65348 Sum squared resid 125952.4 Schwarz criterion 11.80074 Log likelihood -136.8418 F-statistic 10620.10 Durbin-Watson stat 0.688430 Prob(F-statistic) 0.000000 (2)短期和长期边际消费倾向( MPC )是多少？分析该地区消费同收入的关系。短期 MPC=0.68 ，长期 MPC=0.679/(1-0.111)=0.764 (3)建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。在滞后 1-5 期内，根据 AIC 最小，选择滞后 5 期，其回归结果如下 : Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:25 Sample(adjusted): 1986 2005 Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

《计量经济学》第8章数据

《计量经济学》各章数据第8章滞后变量模型例8.2.1 已知某地区制造业部门1955-1974年期间的资本存量y 和销售额x 的统计资料如表8.2.1(单位：百万元)。表8.2.1 某地区制造业部门资本存量和销售额资料设定有限分布滞后模型为 t t t t t t u x b x b x b x b a y +++++=---3322110 运用经验加权法，选择下列三组权数：递减滞后、A 型滞后、不变滞后 ①81,41,21, 1；②41,32,21,41；③4 1,41,41,41 分别估计上述模型，并从中选择最佳的方程。

例8.2.2 表8.2.3给出了某企业产品1988-2007年的产量y 和销售量x 的资料。试利用分布滞后模型建立产量关于销售量的回归模型。表8.2.3 某企业产品1988-2007年产量和销售量资料例8.3.1 表8.3.1给出了1994-2005年某地区居民消费y 与可支配收入x 的调查数据。假定本期消费不仅与本期收入有关，而且与以前各期收入有关，此时消费函数模型有如下形式 t t t t t u x b x b x b a y +++++=-- 22110 其中，t y 与t x 分别代表第t 期的消费和收入。假定随机项t u 满足全部经典假定，试用库伊克模型估计这一消费模型。表8.3.1 某地区居民消费与收入调查数据

8.5 案例分析表8.5.1给出了某地区消费总额y(亿元)和货币收入总额x(亿元)的年度资料，试分析消费同收入的关系。表8.5.1 某地区消费总额和货币收入总额年度资料

思考与练习 14．表1给出了某行业1975-1994年的库存额y 和销售额x 的资料。试利用分布滞后模型： t t t t t t u x b x b x b x b a y +++++=---3322110 建立库存函数（用2次有限多项式变换估计这个模型）。表1 某行业1975-1994年库存额和销售额资料 15．表2给出了美国1970-1987年间个人消费支出（C ）与个人可支配收入(I )的数据（单位：10亿美元，1982年为基期）表2 美国1970-1987年个人消费支出与个人可支配收入数据 t t t u I a a C ++=21 t t t t u C b I b b C +++=-1321 请回答以下问题：(1)估计以上两模型；(2)估计边际消费倾向(MPC )

计量经济学第二部分计量专题学习总结

计量经济学第二部分计量专题学习总结一、分布滞后模型与自回归模型 1.1滞后效应与滞后变量模型滞后效应，滞后变量，滞后效应产生的原因滞后变量模型：有限滞后变量模型，无限滞后变量模型分布滞后模型（各个回归系数的经济含义），自回归模型滞后变量模型的作用 1.2 分布滞后模型的估计 1.2.1分布滞后模型估计的困难：损失自由度，多重共线性，滞后长度难于确定处理方法：对于有限分布滞后模型：通过对各滞后变量加权,组成线性组合变量作为新解释变量引入方程, 有目的地减少需要直接估计的模型参数个数，以缓解多重共线性，保证自由度。经验加权估计法,阿尔蒙法对于无限分布滞后模型：主要是通过适当的模型变换，使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。库伊克模型,自适应预期模型,局部调整模型 1.2.2经验加权估计法：根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再应用最小二乘法进行估计。（优缺点） 1.2.3阿尔蒙法：设置滞后项系数的取值结构，把它看成是相应滞后期的函数，进行阿尔蒙多项式变换。整理以后进行变量代换，可用最小二乘法对新模型进行估计。将估计的参数代入阿尔蒙多项式，就可求出原分布滞后模型参数的估计值。 1.2.4滞后长度S的确定：相关系数，调整的判定系数,施瓦茨准则 1.3自回归模型 1.3.1库伊克模型：对于如下无限分布滞后模型，假定假定滞后解释变量对被解释变量的影响随着滞后期的增加而按几何级数衰减。即滞后系数的衰减服从某种公比（分布滞后衰减率）小于1的几何级数。进行库伊克变换最终形式为一阶自回归模型。库伊克变换的优缺点：新模型的随机扰动项存在一阶自相关 1.3.2自适应预期模型：某些经济变量的变化会或多或少地受到另一些经济变量预期值的影响。可以将解释变量预期值引入模型建立“期望模型”。实际应用中需要对预期的形成机理作出某种假定。自适应预期假定就是其中之一，经济活动主体会根据自己过去在作预期时所犯错误的程度，来修正他们以后每一时期的预期，即按照过去预测偏差的某一比例（调节系数）对当前期望进行修正，使其适应新的经济环境。根据自适应预期假定，自适应预期模型可转化为一阶自回归形式。新模型的随机扰动项存在一阶自相关。 1.3.3局部调整模型：在经济活动中，会遇到为了适应解释变量的变化，被解释变量有一个预期的最佳值与之对应的现象。解释变量的现值影响着被解释变量的预期值，局部调整假设认为，被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分（由调整系数来体现）。在局部调整

计量经济学案例分析第七章

第七章案例分析【案例7.1】为了研究1955—1974年期间美国制造业库存量Y 和销售额X 的关系，我们在例7.3中采用了经验加权法估计分布滞后模型。尽管经验加权法具有一些优点，但是设置权数的主观随意性较大，要求分析者对实际问题的特征有比较透彻的了解。下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型： t t t t t t u X X X X Y +++++=---3322110ββββα 将系数i β(i =0,1,2,3)用二次多项式近似，即 00αβ= 2101αααβ++= 210242αααβ++= 210393αααβ++= 则原模型可变为 t t t t t u Z Z Z Y ++++=221100αααα 其中 3 212321132109432---------++=++=+++=t t t t t t t t t t t t t X X X Z X X X Z X X X X Z 在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据，在工作文件窗口中点击“Genr ”工具栏，出现对话框，输入生成变量Z 0t 的公式，点击“OK ”；类似，可生成Z 1t 、Z 2t 变量的数据。进入Equation Specification 对话栏，键入回归方程形式 Y C Z0 Z1 Z2 点击“OK ”，显示回归结果（见表7.2）。表7.2

表中Z0、 Z1、Z2对应的系数分别为210ααα、、的估计值210ˆ ˆˆααα、、。将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出 3210ˆˆˆˆββββ、、、的估计值为： -0.522)432155.0(9902049.03661248.0ˆ9ˆ3ˆˆ0.736725)432155.0(4902049.02661248.0ˆ4ˆ2ˆˆ 1.131142)432155.0(902049.0661248.0ˆˆˆˆ661248.0ˆˆ2101 2101 2101 00 =-⨯+⨯+=++==-⨯+⨯+=++==-++=++===αααβαααβαααβαβ 从而，分布滞后模型的最终估计式为： 32155495.076178.015686.1630281.0419601.6----+++-=t t t t t X X X X Y 在实际应用中，Eviews 提供了多项式分布滞后指令“PDL ”用于估计分布滞后模型。下面结合本例给出操作过程：在Eviews 中输入X 和Y 的数据，进入Equation Specification 对话栏，键入方程形式 Y C PDL(X, 3, 2) 其中，“PDL 指令”表示进行多项式分布滞后（Polynomial Distributed Lags ）模型的估计，括号中的3表示X 的分布滞后长度，2表示多项式的阶数。在Estimation Settings 栏中选择Least Squares(最小二乘法)，点击OK ，屏幕将显示回归分析结果（见表7.3）。表7.3 需要指出的是，用“PDL ”估计分布滞后模型时，Eviews 所采用的滞后系数多项式变换不是形如（7.4）式的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式。因此，输出结果中PDL01、PDL02、PDL03对应的估计系数不是阿尔蒙多项式

计量经济学填空题精选2

填空题： 1、计量经济模型中，参数估计的方法应符合尽可能地接近总体参数真实值的原则。 2．在计量经济模型中，加入虚拟变量的途径有两种基本类型：一是加法方式；二是乘法方式。 3所谓模型检验就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。 4.被解释变量的变化仅仅依赖于解释变量当期影响，没有考虑变量之间的前后联系，这样的模型称为静态模型。 5.所谓滞后变量，是指过去时期的，对当前被解释变量产生影响的变量。 6.无偏性保证了参数估计值是在参数真实值的左右波动，并且“平均位置”就是参数的真实值。 7. 应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域的经济数量问题。 8.当总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关时就产生了自相关或序列相关问题。 9.经济变量的内在联系是产生多重共线性的根本原因。 10.只有两个变量的相关关系，称为简单相关。三个或三个以上变量的相关关系，称为多重相关或复相关。 1.数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的关系，用随机性的数学方程加以描述。 2. 经济计量学对模型“线性”含义有两种解释，一种是模型就变量而言是线性的；另一种是模型就参数而言是线性的。通常线性回归更关注第二种解释。 3. 理论计量经济学研究如何建立合适的方法去测定有计量经济模型所确定的经济关系。 4. 模型设定或建立理论模型是计量经济学研究的起点，也是整个计量经济分析过程中最关键的一步。 5.计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系；二是因果关系。 6.构成计量经济模型的基本要素有：经济变量、待确定的参数和随机误差项。 8. 无偏性保证了参数估计值是在参数真实值的左右波动，并且“平均位置”就是参数的真实值。 9.计量经济学研究中，人们通常使用人为构造的虚拟变量表示客观存在的定性现象或特征。 10.被解释变量受自身或其他经济变量过去值影响的现象称为滞后效应。 1.计量经济学分为理论计量经济学和应用计量经济学。 4.阿尔蒙提出利用多项式来逼近滞后参数变化结构，从而减少待估参数的数目。 5.滞后变量可分为滞后解释变量和和滞后被解释变量两类。 6.一般来说，多重共线性是指各个解释变量X之间有精确或近似的线性关系。 9.各种经济变量相互之间的依存关系有两种不同的类型：一种是确定性的函数关系；另一种是不确定的统计关系，也成为相关关系。 1.计量经济学的主体是经济现象及其发展规律。

计量经济学课后思考题答案

第五章异方差性思考题 5.1 简述什么是异方差？为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关？答：设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=，如果其他假定均不变，但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ，则称i μ具有异方差性。由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的，所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。 5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想，并指出这些方法的异同。答：各种异方差检验的共同思想是，基于不同的假定，分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性，以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。其中，戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本，其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验，ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差，怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断，而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。 5.3 什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？答：以一元线性回归模型为例： 12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差，公式可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。选取权数 i w ，当2i σ 越小时，权数i w 越大。当 2i σ越大时，权数i w 越小。将权数与残差平方相乘以后再求和，得到加权的残差平方和：2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑，求使加权残差平方和最小的参数估计值**ˆˆ21ββ和。这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。加权最小二乘的基本思想是通过权数Wi 使异方差经受了“压缩”和“扩张”变为同方差。区别对待不同的 2i σ 。对较小的2i e ,给予较大的权数，对较大的2i e 给予较小的权数，从而使∑2i e 更好地反映2i σ 对残差平方和的影响。 5.4 产生异方差的原因是什么？试举例说明经济现象中的异方差性。答：原因包括模型设定误差，模型中略去重要解释变量或者模型数学形式不正确都可能

用加法乘法方式引入虚拟变量阿尔蒙多项式法估计有限分布滞后模型

《计量经济学》上机指导手册三目录 §3.1 实验介绍 (2) 3.1.1 上机实验名称 (2) 3.1.2 实验目的 (2) 3.1.3 实验要求 (2) 3.1.4 数据资料 (2) §3.2 用加法和乘法加入虚拟变量 (4) 3.2.1 用加法方式引入虚拟变量 (4) 3.2.2 用乘法方式引入虚拟变量 (6) §3.3 阿尔蒙多项式法估计有限分布滞后模型 (9) 3.3.1 参数估计（方法一） (15) 3.3.2 参数估计（方法二） (15) 3.3.3 还原模型 (17) §3.4 Granger因果检验.............................................................................................. 错误!未定义书签。 3.4.1 序列平稳性检验及调整........................................................................ 错误!未定义书签。 3.4.2 Granger因果检验 ................................................................................... 错误!未定义书签。

§3.1 实验介绍 3.1.1 上机实验名称用加法和乘法引入虚拟变量阿尔蒙多项式估计有限分布滞后模型 Granger因果检验 3.1.2 实验目的通过对用加法和乘法引入虚拟变量、阿尔蒙多项式估计有限分布滞后模型、Granger因果检验的练习，掌握经典单方程模型中一些专门问题的理解及软件操作。 3.1.3 实验要求根据实验数据，完成实验报告。对于已经完成的工作，请自我测评。将完成要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。例如： 3.1.4 数据资料（1）《14-15-1 EViews上机数据3.xls》中《Dummy Variable》（2）《14-15-1 EViews上机数据3.xls》中《Almon》（3）《14-15-1 EViews上机数据3.xls》中《Granger Test》

计量经济学习题与解答5.

第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题一、内容提要本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的

计量经济学 阿尔蒙法