四川大学经济学院计量经济学(双语)课程期末复习资料


    2008—2009学年度第学期
    计量济学(双语)期末复()
    课老师: 课时间:周四第四节
    题型:
    1单项选择题
    2判断错说明理
    3简答题
    4推导题
    5计算题
    6分析说明题
    复重点:
    ()推导题复:
    1二法推导程:
    (1)二法(OLS)基思想:
    ①估计总体回函数优方法选择估计量残差
    ②二法基思路:选择参数全部观测值残差方(Residual sum of squaresRSS)
    ③残差数学表达:
    (1)
    (2)二法推导程:
    根二法原确定准残差方微分学数值原理(1)式阶偏导数零:



    中n样容量联立方程称正规方程(normal equation)normal equation进行变换:
    Ø (2)式左右
    Ø (3)式左右n
    消掉次联立式:

    知道:

    式子:



    2TSSESS+RSS推导
    证明:总离差()分两部分模型解释部分参差数量关系:


    关系式:


    里证明


    接知道
    定义:
    TSS(总离差方)
    ESS(回方)
    RSS
    TSSESS+RSS
    (二)计算题复:
    考虑两变量(元种计算)
    1回计算(OLS):
    (1)公式1:正规方程组

    (2)公式2:离差形式


    2RSSTSSESS拟合优度计算:
    (1)TSS
    (2)ESS
    (3)RSSTSSESS
    (4)
    3标准差计算:
    首先指出机干扰项方差未知偏估计量进行估计

    四式子说明方差标准差:
    (1)
    (2)
    (3)
    (4)
    4t检验构造计算置信区间计算
    做显著性检验例:
    t检验构造:

    算出t值查表:
    Ø 果|t|>置信度拒绝通显著性检验
    Ø 果|t|<置信度通没通显著性检验
    置信区间公式:
    置信区间
    5F检验计算(见简答题复重点)


    (三)简答题复:
    Chapter 0 序言
    1计量济学基步骤
    (1)陈列出济模型假设
    (2)构建计量济学模型(普通模型转换成计量济学模型)
    例:消费函数(0<<1)西方宏观济学模型没考虑残差计量济学模型转变模型计量济学模型:(0<<1)
    认定计量济学模型包含三部分变量解释变量误差
    (3)收集数
    (4)估计模型(估计变量例中)
    (5)假设检验
    (6)计量济学模型做预测政策分析
    2数类型:
    Ø 时间序列数:same object’ data collected at regular time intervals such as daily monthly
    quarterly annually
    Ø 横截面数:data of different objects collected at the same point in time
    Ø 混合数:combination of time series and crosssection data

    Chapter 1 古典双变量线性回
    1古典CLRM’s 假设基容:
    (1)模型参数线性
    (2)扰动项均值0

    (3)方差方差常数

    (4)相关两误差项间相关
    ()
    (5)解释变量(X)扰动项相关

    (6)观测值足够
    2满足CLRM’s 假设前提条件古典回模型特征(谓Blue)
    (1)线性机变量Y线性函数
    (2)偏

    (3)方差性:
    Ø 方差偏估计量方差
    Ø 方差偏估计量方差
    附:OLS性质
    (1)
    (2)
    (3)
    3参数线性含义:
    (参数线性)
    (参数非线性)
    4机扰动项(PRF中)表现形式:


    机扰动项点含义:
    (1)代表未列入模型中影响变量Y种种素
    (2)代表机素
    (3)代表测量误差
    (4)代表模型设定误差
    Chapter 2 元线性回模型假设检验
    1假设检验步骤
    (1)构造假设:

    (2)构建T统计量:
    ~
    (3)进行判断:
    Ø 果|t|>置信度拒绝通显著性检验
    Ø 果|t|<置信度通没通显著性检验
    注1:


    注2:
    关键概念:
    :显著水里固定
    :置信度
    :度
    Critical value:界值
    Pvalue:概率
    2方差分析:

    SS
    DF
    ESS

    1
    RSS

    N2
    TSS

    N1


    3预测分点预测区间预测:(略)
    4残差直方图应服正态分布:(略)

    Chapter 3 元回分析
    1元回表达式偏回系数:
    (1)表达式:

    (2)二元回例解释偏回系数含义:

    成偏回系数具体含义:
    ①度量保持变情况变动单位Y均值改变量
    ②度量保持变情况变动单位Y均值改变量
    2元线性回模型基假设(基CLRM’s 假设)
    (1)扰动项均值0

    (2)方差方差常数

    (3)相关两误差项间相关
    ()
    (4)解释变量(X)扰动项相关

    (5)假定机扰动项服均值0方差正态分布
    ~(0)
    (6)重线性:两变量间确切线性关系
    3普通二法(OLS)方差标准差估计(略)
    4拟合优度调整拟合优度判定:
    (1)ESSRSSTSS关系:

    SS
    DF(二元)
    DF(般情况)
    ESS

    2

    RSS

    N3

    TSS

    N1

    注意:解释变量数


    (2)拟合优度:

    落(01)中越SRF拟合越
    (3)调整拟合优度
    ①调整拟合优度表达式


    ②调整拟合优度特征
    (A)k越时越
    (B)负
    5元回t检验(元略)
    6元回F检验(步骤):
    (1)提出假设:

    (2)构建F统计量:

    (3)判定(定条件):
    ①拒绝回方程显著成立推断错误概率
    ②接受回方程显著意义显著水变量影响
    7关系:

    知道关系式子:



    8CHOW检验(略见虚拟变量)

    2008—2009年计量济学(双语)期末复重点()结束
    余部分见2008—2009年计量济学(双语)期末复重点()
    版权盗版必究
















    2008—2009学年度第学期
    计量济学(双语)期末复()
    课老师:张蕊 课时间:周四第四节
    题型:
    1单项选择题
    2判断错说明理
    3简答题
    4推导题
    5计算题
    6分析说明题
    复重点:
    (三)简答题复(接)

    Chapter 4 放宽基假定模型
    第部分:重线性
    1重线性数学表达完全线性相关
    (1)完全线性相关表达式:
    (1)
    (2)
    (2)谓重线性概念:
    ①式子(1)(2)完全线性表达式种极端情况相关系数1OLS失效
    ②相关系数0时存重线性问题
    ③相关系数时研究重线性问题
    2重线性原果:
    (1)产生原:
    ①济变量间固联系
    ②济变量时间方变动趋势
    ③模型身原:某解释变量滞值作单独新解释变量包含模型中
    (2)重线性产生果:
    注:OLS模型重线性然偏效
    ①二法估计回系数方差较模型精度降低增加估计困难
    ②估计值方差增置信区间变宽t值变某系数显著接受零检验
    ③会高难衡量单解释变量贡献
    ④回系数符号误符合济理
    ⑤二估计量标准差数微变化敏感
    3重线性判定(诊断)方法:
    (1)直观判断:高许显著
    (2)观察两两相关性
    注:两两相关性重线性充分必条件重线性存两变量间
    (3)利包括某解释变量构成绝系数:
    ①元线性回模型写成函数形式:

    ②设定判定系数假定次缺解释变量回方程

    ③定义绝系数……中知道应缺方程绝系数
    ④判定法:绝系数中应便元线性回方程中产生重线性严重变量
    (4)利解释变量间构成回方程绝系数
    ①设解释变量分构成回方程

    ②定义绝系数……中知道应解释变量回方程
    ③判定法:绝系数中接1应便元线性回方程中产生重线性严重变量
    (5)证值条件指数:
    ①定义条件数(k):

    ②定义条件指数(CI):

    ③验判定:
    (A):方程存轻度重线性
    (B):重线性问题较严重
    (C):重线性问题非常严重
    (6)方差膨胀子():
    ①方差膨胀子定义:

    知道:
    ②验判定:方程存严重重线性
    ③容许度定义

    4重线性补救方法(没固定办法略写)
    (1)什做
    (2)利先验信息
    (3)变换模型形式
    (4)扩样容量
    (5)删变量
    注:会导致模型失BLUE特征
    第二部分:异方差
    1异方差含义:
    Ø 古典假设中知道
    Ø 放宽基假设条件异方差
    2异方差产生原果:
    (1)产生原:
    ①统计失误致略某变量
    ②测量失误数收集技术改进
    ③特异变量(极极)出现
    ④横截面数
    (2)产生果:
    ①OLS回偏效失BLUE特征失方差


    ②难构建t检验(显著性检验)置信区间
    ③偏估计量进步导致偏
    ④预测精度降异方差导致OLS估计量变失预测精度
    3异方差诊断(重点White检验)
    (1)残差图形检验
    (2)GoldfeldQuandt检验
    (3)Park 检验
    (4)Glejser 检验
    (5)White检验:
    ①假定两解释变量线性回模型:
    (3)
    ②White检验基程:
    (A)OLS进行回然计算
    (B)做辅助回:

    (C)求出辅助回计算样容量积:
    注:零假设存异方差条件服分布度式子(3)中解释变量数(包括截距项)


    (D)判定异方差:
    a)计算出超选显著水界值拒绝零假设原线性回模型存异方差性
    b)计算出选显著水界值接受零假设原线性回模型存异方差性
    4异方差解决办法——加权均二法(WLS)
    (1)扰动项方差已知情况
    ①模型两端方差方差

    ②方程改写成:
    (4)
    ③保证()方差式子(4)进行回时候会BLUE方程
    (2)扰动项方差未知情况:
    ①假设误差方差成例
    (A)表达式:
    (B)回方程:

    ②假设误差方差成例
    (A)表达式:
    (B)回方程:

    补救方法(略)

    第三部分:相关
    1相关含义
    数学定义式:()
    2相关原果:
    (1)原:
    ①解释变量相关
    ②蛛网现象
    ③统计误差
    ④数加工处理传输
    (2)相关果:
    ①OLS回偏效失BLUE特征失方差
    ②OLS方差估计偏扰动项回参数方差严重低估
    ③②存T检验中t值严重高估T检验F检验
    ④通常计算准备度量真实
    ⑤预测方差标准差效
    注:相关异方差样OLS估计量偏效失BLUE特征预测检验置信区间
    3相关判断
    (1)图示检验法
    (2)游程检验(简):
    ①排列残差符号序列
    ②查SwedEisenhart界值表
    ③判定相关:
    (A)果正相关游程值会
    (B)果正相关游程值会
    (3)Durbin—Watson检验(重点)
    ①条件:
    (A)变量机变量
    (B)扰动项产生机制阶回:

    ()
    (C)适合解释变量滞模型
    (D)样充分
    ②统计量构造:

    ③关系:

    n足够时认:
    ④运行检验:
    (A)提出假设
    零假设:
    择假设:
    (B)OLS回算出
    (C)计算:
    (D)根表查出
    (E)出结:
    ü 拒绝正相关
    ü 接受非相关
    ü 拒绝负相关
    ü 判断
    (4)参差回

    4相关补救(阶差分法)
    (1)补救程(元例)
    (1)
    (2)
    (2)式左右均

    (3)
    (3)式—(1)式:
    (4)
    令:

    :新回方程变:(消相关)
    (2)确定
    ①根检验:


    ②残差中估计
    ③迭代法

    Chapter 5 虚拟变量
    1虚拟变量含义:变量取01表示存缺席
    2虚拟解释变量:
    (1)举例说明虚拟解释变量:





    女性工资:
    男性工资:
    (2)合适虚拟变量数量:果m种变量需设虚拟变量
    (果设m会出现重线性)
    (3)虚拟解释变量应:
    ①结构检验
    (A)果时间断点知道:
    模型变换成带虚拟变量模型:


    (B)果中统计显著便认时间断点发生结构改变
    附:结构检验CHOW检验较
    (略知道虚拟变量进行结构检验优CHOW检验)

    ②季度分析:


    定义:
    D20D30D40第季度
    D21D30D40第二季度
    D20D31D40第三季度
    D20D30D41第四季度
    ③piecewise linear regression分析:





    3虚拟解释变量:
    (1)LMP
    ①LMP模型意义:
    (A)设立模型
    (B)转换虚拟解释变量模型:

    ②基估计方法:OLS

    ③OLS方法估计LMP问题:
    (A)LPM中误差项服正态分布着n增加LMP误差项分布形式趋正态分布
    (B)误差项存异方差
    (C)估计Y值落01外
    (D)实际说线性
    (2)LOGIT模型
    ①LOGIT模型形式:

    ②LOGIT模型特点:
    (A)模型够确保落01范围
    (B)模型实际济理相致:说线性
    ③估计LOGIT模型方法:
    (A)单数数:ML(似然估计法)
    (B)分组数:OLS(普通二法)
















    Chapter 6 回模型补充问题
    1数模型(Cobbdouglas例)
    (1)转换数:

    (2)令:

    新线性回模型:

    (3)解释含义:



    认:
    ①测量Y弹性(资弹性)
    ②测量Y弹性(劳动弹性)
    ③规模效益递增



    2半数模型:
    (1)情况:

    令:
    模型转变:
    (2)情况二:

    令:
    模型转变:
    (3)情况二例子说明含义:

    (半弹性)

    3倒数模型:
    令:
    模型转变:
    意义:着X断增长Y逐渐趋极值

    *4POLYNOMIAL MODEL





    2008—2009年计量济学(双语)期末复重点()结束
    200812


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    文***享

    贡献于2021-07-03

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