中南财经政法大学《计量经济学》复习总结.docx

导　论 经济计量学的概念及其认识 概念：计量经济学是以经济理论为前提，以经济数据为基础，运用数学和统计学的方法，通过建立经济计量模型来研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和规律的一门经济学科。 研究对象—经济现象 研究目的—揭示经济关系与经济活动数量规律 核心内容—建立和应用经济计量模型 计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的结合 了解计量经济学的内容体系 理论计量经济学：主要是寻找适当的方法，来测度由经济计量模型设定的经济关系式。 应用计量经济学：以经济理论和事实为出发点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题。 掌握经济计量分析工作的四个步骤 建立模型 ?模型方程的种类 随机方程，是根据经济行为构造的函数关系式，也常称它们为“行为方程”。 非随机方程，是根据经济学理论或政策、法规而构造的经济变量恒等式，也常称它们“定义方程”、“制度方程”或“政策方程”。 ?变量的种类： 从变量的性质区分：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—其数值由模型以外决定的变量（相关概念：滞后内生变量、前定变量） 经济变量：内生变量 前定变量：滞后变量 外生变量——外生经济变量 政策变量 虚拟变量 从变量的因果关系区分：被解释变量（因变量）——要分析研究的变量 解释变量（自变量）——说明因变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项） b.估计参数 参数估计的过程：收集模型所含经济变量的数据；方程识别条件的研究；解释变量间的相关程度，即多重共性的研究；选择适当的经济计量方法估计模型参数 模型中数据的类型： ?时间序列数据，是指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。例如1980—2012年间每年国民收入的数据构成这个变量的时间序列。 ?截面数据，是指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。如2012年我国各省市人口数、企业数等。 ?混合数据，是指兼有时间序列和截面数据两种成份的数据。 ④虚拟变量数据，是经济计量学家为不能量化的定性变量而设定的。例如职业、性别、宗教信仰都是影响面包、猪肉、化妆品等特定商品消费量的因素。这类具有质量属性的因素，可在方程中引进虚拟变量来近似反映其影响。虚拟变量的取值可为1或0。 c.验证模型 验证模型的三种准则：经济理论准则——所估计的模型与经济理论是否相符 统计准则——检验参数估计值是否是抽样的偶然结果 经济计量准则——是否符合计量经济方法的基本假定 d.使用模型 经济计量模型的主要用途：结构分析——分析变量之间的数量比例关系（如：边际分析、弹性分析、乘数分析、比较静力分析），例：分析消费增加对GDP的拉动作用 经济预测——由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据，例：预测股票市场价格的走势 规划政策——用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作出评价，例：分析道路收费政策对汽车市场的影响 第 二 章 一元线性回归模型 回归分析的概念 研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的是由给定的解释变量去估计被解释变量的总体均值 几个概念： Y的条件分布——当解释变量Y 取某固定值时（条件），Y的值不确定，Y的不同取值形成一定的分布，即Y的条件分布。 Y的条件期望——对于Y的每一个取值，对Y所形成的分布确定其期望或均值，称为Y的条件期望或条件均值 回归线——对于每个X的取值，都有Y的条件期望与值对应，代表这些Y的条件期望的点的轨迹所形成的的直线或曲线，成为回归线。 回归函数：应变量Y的条件期望随解释变量X的变化而有规律的变化，如果把Y的条件期望 表示为X的某种函数 这个函数称为回归函数。 2.一元线性回归模型 回归函数分为：总体回归函数（PRF）和样本回归函数（SRF） 总体回归函数的表现形式 均值形式：假如Y的条件均值是解释变量X的线性函数，可表示为（式2.2） 随机形式（个别值形式）：对于一定的，Y的个别值分布在的周围，若令各个与条件均值差为，显然是随机变量，则有或（式2.4） 随机误差项：为随机或非系统性成分，代表所有可能影响Y，但又未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。 有效估计量：在所有线性无偏估计量中具有最小方差的无偏估计量。 b.样本回归函数的表现形式 均值形式：样本回归函数如果是线