计量经济学精要(第四版)重点.pdf

计量经济学精要重点 什么是 OLS 估计？原理 ols 估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织，即样本回归线上的点与真实观测点的总体 误差尽可能小的估计方法。 一、什么是计量经济学？ 答：计量经济学以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与及 经济活动数量规律的研究，并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。 计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数量方程加以描述。 二、建立计量经济学模型的步骤和要点 1.理论模型的设计（确定模型所包含的变量，确定模型的数量形式，拟定理论模型中的待估参数的理论期望值） 2.样本数据的收集（常用的样本数据：时间序列数据，截面数据，虚变量数据） 3.模型参数的估计（选择模型参数估计方法，应用软件的使用） 4.模型的检验 模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。 经济意义检验——需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验 和经济理论所拟订的期望值相符合； 统计检验——需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质； 计量经济学检验——需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的 多重共线性检验等； 模型的预测检验——主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可 以用于样本观测值以外的范围。 5.模型成功的三要素：理论、方法、数据 三、计量经济学模型的应用方面（功能） 答：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论 四、引入随机干扰项的原因，内容？ 原因 ：1.代表未知的影响因素 2.代表数据观测误差 3.代表残缺数据 4.代表模型设定误差 5.代表众多细小影响因素 6.变量 的内在随机性 内容： 1.被遗漏的影响因素 （由于研究者对客观经济现象了解不充分， 或是由于经济理论上的不完善， 以至于使研究者 在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量） ；2.变量的测量误差（在观察和测量变量时，种种原因使观 测值并不等于他的真实值而造成的误差） ；3.随机误差（在影响被解释变量的诸因素中，还有一些不能控制的因素） ；4. 模型的设定误差（在建立模型时，由于把非线性关系线性化，或者略去模型） 五、什么是随机误差项和残差，他们之间的区别是什么 随机误差项 u=Y-E(Y/X) ，而总体回归函数 Y=Y^+e ，其中 e 就是残差 ,利用 Y^ 估计 Y 时带来的误差 e=Y-Y^ 是对随机变 量 u 的估计 六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设是否就不能进行估计 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.解释变量在 x 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 u 具有给定 X 条件下的零均值，同方差以及不序列相关性，即 E(ui/Xi)=0 ； Var (ui/Xi)=sm2 ；Cov(ui ， uj/ Xi ，Xj)=0 5. 随机误差项与解释变量之间不相关： Cov(Xi, Ui)=0 By DT 6. 随机误差项服从零均值、同方差的正态分布 违背 ..还可进行估计，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。 七、高斯 -马尔可夫定理 如果满足古典线性回归模型的基本假定，则在所有线性无偏估计量中， OLS 估计量具有最小方差，即 OLS 估计量是最 优线性无偏估计量。 假设条件 ： 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 量在 x 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。