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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)知識(shí)要點(diǎn)1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義。P1是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科,是以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科。是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合。 2建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟。P9-P18一、設(shè)定理論模型二、收集樣本數(shù)據(jù)三、估計(jì)模型參數(shù)四、檢驗(yàn)?zāi)P?理論模型的設(shè)計(jì)包含的三部分工作。P9選擇模型所包含變量、確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系、擬定模型中待估計(jì)參數(shù)的數(shù)值范圍4在確定了被解釋變量之后,怎樣才能正確地選擇解釋變量。P9-P10(1)需要正確理解和把握所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中暗含的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律。 (2)要考慮數(shù)據(jù)的可得性。 (3)要考慮所有入選變
2、量之間的關(guān)系,使得每一個(gè)解釋變量都是獨(dú)立的。 5如何恰當(dāng)?shù)卮_定模型的數(shù)學(xué)形式。P11(1)選擇模型數(shù)學(xué)形式的主要依據(jù)是經(jīng)濟(jì)行為理論。 (2)也可以根據(jù)變量的樣本數(shù)據(jù)作出解釋變量與被解釋變量之間關(guān)系的散點(diǎn)圖,作為建立理論模型的依據(jù)。 (3)在某種情況下,若無(wú)法事先確定模型的數(shù)學(xué)形式,那么就要采用各種可能的形式試模擬,然后選擇模擬結(jié)果較好的一種。 6常用的樣本數(shù)據(jù)類(lèi)型。樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量。P12,P13時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、虛變量數(shù)據(jù)。完整性:即模型中包含的所有變量都必須得到相同容量的樣本觀測(cè)值。 準(zhǔn)確性;有兩方面含義,一是所得到的數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確反映它所描述的經(jīng)濟(jì)因素的狀態(tài),即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或調(diào)查數(shù)據(jù)本身是準(zhǔn)
3、確的;二是它必須是模型研究中所準(zhǔn)確需要的,即滿(mǎn)足模型對(duì)變量口徑的要求。 可比性:也就是數(shù)據(jù)口徑和價(jià)格的可比性問(wèn)題。 一致性:即母體與樣本的一致性7虛變量。帶常數(shù)項(xiàng)的計(jì)量模型引入虛擬變量個(gè)數(shù)原則。P13,p145虛變量數(shù)據(jù)也稱(chēng)為二進(jìn)制數(shù)據(jù),一般取0或1。虛變量經(jīng)常被用在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中,以表征政策、條件等因素。 對(duì)于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,若想將含有m個(gè)互斥類(lèi)型的定性因素引入到模型中,則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為m-1 。 8計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型必須通過(guò)四級(jí)檢驗(yàn)。P14經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)9計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型成功的三要素。P14成功的要素有三:理論、方法和數(shù)據(jù)。理論:所研究的經(jīng)
4、濟(jì)現(xiàn)象的行為理論,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基礎(chǔ);方法:主要包括模型方法和計(jì)算方法,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的工具與手段,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不同于其他經(jīng)濟(jì)學(xué)分支科學(xué)的主要特征;數(shù)據(jù):反映研究對(duì)象的活動(dòng)水平、相互間以及外部環(huán)境的數(shù)據(jù),或更廣義講是信息,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的原料。三者缺一不可10相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別與關(guān)系。P23-P24相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先,兩者都是研究非確定性變量間的統(tǒng)計(jì)依賴(lài)關(guān)系,并能測(cè)度線(xiàn)性依賴(lài)程度的大小。其次,兩者間又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上測(cè)度變量間的相關(guān)程度,而無(wú)需考察兩者間是否有因果關(guān)系,因此,變量的地位在相關(guān)分析中飾對(duì)稱(chēng)的,而且都是隨機(jī)變量;回歸分析則
5、更關(guān)注具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析,變量的地位是不對(duì)稱(chēng)的,有解釋變量與被解釋變量之分,而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機(jī)變量。再次,相關(guān)分析只關(guān)注變量間的具體依賴(lài)關(guān)系,因此可以進(jìn)一步通過(guò)解釋變量的變化來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)被解釋變量的變化。 11計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型幾方面應(yīng)用領(lǐng)域。P18-P20結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)、檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。 12隨機(jī)誤差項(xiàng)包含哪些因素影響。P27(1)代表未知的影響因素; (2)代表殘缺數(shù)據(jù);(3)代表眾多細(xì)小影響因素; (4)代表數(shù)據(jù)觀測(cè)誤差; (5)代表模型設(shè)定誤差; (6)變量的內(nèi)在隨機(jī)性。 13線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)。違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否可以估計(jì)
6、。P30,P56-P57(1)解釋變量是非隨機(jī)的或固定的,且相互之間互不相關(guān)(無(wú)多重共線(xiàn)性)。 kXXX,21L(2)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有零均值、同方差及不序列相關(guān),即 E(i)=0 i=1,2,n Var(i)= i=1,2,n 2 Cov(ji,)=0 ij i,j=1,2,n (3)隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)。即 Cov(ijiX,)=0 j=1,2,k i=1,2,n (4)隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。即 iN(0, ) i=1,2,n 214最小二乘法和最大似然法的基本原理。P33最小二乘法的基本原理是當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后,最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好地?cái)M合樣本數(shù)據(jù)。最
7、大或然法的基本原理是當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后,最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。 15普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其含義。P36-P37線(xiàn)性。所謂線(xiàn)性是指參數(shù)估計(jì)量是的線(xiàn)性函數(shù)。 iY無(wú)偏性。所謂無(wú)偏性是指參數(shù)估計(jì)量的均值(期望)等于模型參數(shù)值,即,。 00)(=E11)(=E有效性。參數(shù)估計(jì)量的有效性是指在所有線(xiàn)性、無(wú)偏估計(jì)量中,該參數(shù)估計(jì)量的方差最小16最小樣本容量、滿(mǎn)足基本要求的樣本容量。P64-P65答:最小樣本容量,即從最小二乘原理和最大或然原理出發(fā),欲得到參數(shù)估計(jì)量,不管其質(zhì)量如何,所要求的樣本容量的下限。樣本容量必須不少于模型中
8、解釋變量的數(shù)目(包括常數(shù)項(xiàng))。即nk+1 雖然當(dāng) nk+1時(shí)可以得到參數(shù)估計(jì)量,但除了參數(shù)估計(jì)量質(zhì)量不好以外,一些建立模型所必須的后續(xù)工作也無(wú)法進(jìn)行。一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為,當(dāng)n30或者至少n3(k+1)時(shí),才能說(shuō)滿(mǎn)足模型估計(jì)的基本要求。 17在相同的置信概率下如何縮小置信區(qū)間。P72(1) 增大樣本容量n;(2)提高模型的擬合優(yōu)度,減少殘差平方和;(3)提高樣本觀測(cè)值的分散度。 18非線(xiàn)性計(jì)量模型轉(zhuǎn)化成線(xiàn)性模型數(shù)學(xué)處理方法。P74-p75直接置換法、對(duì)數(shù)(函數(shù))變換法和級(jí)數(shù)展開(kāi)法19異方差性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)方法的共同思路、解決辦法。P93-P101(2)異方差性的后果參數(shù)估計(jì)量仍然具有
9、無(wú)偏性,但非有效,在大樣本情況下仍不具有一致性。 變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義。 模型的預(yù)測(cè)失效。 (3)異方差性的檢驗(yàn)方法主要有圖示檢驗(yàn)法、等級(jí)相關(guān)系數(shù)法、戈里瑟檢驗(yàn)、巴特列特檢驗(yàn)、戈德菲爾特夸特檢驗(yàn)等。 (4)異方差性的檢驗(yàn)方法的共同思路 由于異方差性,相對(duì)于不同的樣本點(diǎn),也就是相對(duì)于不同的解釋變量觀測(cè)值,隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差,那么檢驗(yàn)異方差性,也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性。各種檢驗(yàn)方法就是在這個(gè)思路下發(fā)展起來(lái)的。 (5)異方差性的解決辦法主要有加權(quán)最小二乘法。20序列相關(guān)性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)方法的共同思路、解決辦法。P104-P112(2)序列相關(guān)
10、性的后果 參數(shù)估計(jì)量仍然具有無(wú)偏性,但非有效,在大樣本情況下仍不具有一致性。 變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義。 模型的預(yù)測(cè)失效。 (3)序列相關(guān)性的檢驗(yàn)方法主要有圖示檢驗(yàn)法、馮諾曼比檢驗(yàn)法、回歸檢驗(yàn)法、D.W.檢驗(yàn)等。 (4)序列相關(guān)性的檢驗(yàn)方法的共同思路 由于自相關(guān)性,相對(duì)于不同的樣本點(diǎn),隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立,而是存在相關(guān)關(guān)系,那么檢驗(yàn)自相關(guān)性,也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性。各種檢驗(yàn)方法就是在這個(gè)思路下發(fā)展起來(lái)的。(5)序列相關(guān)性的解決辦法主要有廣義最小二乘法、差分法。21多重共線(xiàn)性的定義、后果、檢驗(yàn)方法、解決辦法。P117-P122(2)多重共線(xiàn)性的后果 完全共線(xiàn)性下參數(shù)估計(jì)量不
11、存在 一般共線(xiàn)性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量無(wú)偏,但方差較大。 參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理。參數(shù)并不反映各自與被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,而是反映它們對(duì)被解釋變量的共同影響。 (3)多重共線(xiàn)性的檢驗(yàn)方法主要有判定系數(shù)檢驗(yàn)法和逐步回歸檢驗(yàn)法。 (4)多重共線(xiàn)性的解決辦法主要有兩類(lèi)排除引起共線(xiàn)性的變量,差分法。22單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型與聯(lián)立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的區(qū)別。P177單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用單一方程來(lái)揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的單項(xiàng)因果的數(shù)量關(guān)系,適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究。 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用一組方程來(lái)揭示經(jīng)濟(jì)變量之間相互依存、相互因果的數(shù)量關(guān)系,適用于某一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的研究。 23計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中的聯(lián)立方程問(wèn)
12、題。聯(lián)立方程計(jì)量模型的單方程估計(jì)方法主要解決的問(wèn)題。P177-P178,P194計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中的聯(lián)立方程問(wèn)題主要表現(xiàn)以下三個(gè)方面:(1)隨機(jī)解釋變量問(wèn)題;(2)損失變量信息問(wèn)題;(3)損失方程之間的相關(guān)性信息問(wèn)題。 聯(lián)立方程計(jì)量模型的單方程估計(jì)方法主要解決的是聯(lián)立方程模型系統(tǒng)中每一個(gè)方程中的隨機(jī)解釋變量問(wèn)題,同時(shí)盡可能地利用單個(gè)方程中沒(méi)有包含的、而在模型系統(tǒng)中包含的變量樣本觀測(cè)值的信息,沒(méi)有考慮模型系統(tǒng)方程之間的相關(guān)性對(duì)單個(gè)方程參數(shù)估計(jì)量的影響。24內(nèi)生變量、先決變量、外生變量。P178-P179內(nèi)生變量是具有某種概率分布的隨機(jī)變量,內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的,同時(shí)也對(duì)模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生
13、變量一般都是經(jīng)濟(jì)變量。 外生變量一般是確定性變量,或者是具有臨界概率分布的隨機(jī)變量。外生變量影響系統(tǒng),但本身不受系統(tǒng)的影響。外生變量一般是經(jīng)濟(jì)變量、條件變量、政策變量、虛變量。 外生變量與滯后內(nèi)生變量統(tǒng)稱(chēng)為先決變量。25結(jié)構(gòu)式模型P179、結(jié)構(gòu)式方程及其類(lèi)型、結(jié)構(gòu)式參數(shù)P180;簡(jiǎn)化式模型P182、簡(jiǎn)化式參數(shù)P182+P184。結(jié)構(gòu)式模型根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟(jì)變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都是結(jié)構(gòu)方程。將一個(gè)內(nèi)生變量表示為其他內(nèi)生變量、先決變量、和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)形式,被稱(chēng)為結(jié)構(gòu)式方程的正規(guī)形式。 結(jié)構(gòu)方程類(lèi)型: 隨機(jī)方程:行為方程 技術(shù)方程 制度
14、方程 統(tǒng)計(jì)方程;恒等方程: 定義方程 平衡方程 經(jīng)驗(yàn)方程簡(jiǎn)化式模型是將聯(lián)立方程模型的每個(gè)內(nèi)生變量表示成所有先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)形式,即用所有先決變量作為每個(gè)內(nèi)生變量的解釋變量,所形成的模型。簡(jiǎn)化式模型中每個(gè)方程稱(chēng)為簡(jiǎn)化式方程。方程的參數(shù)稱(chēng)為簡(jiǎn)化式參數(shù),簡(jiǎn)化式參數(shù)反映了先決變量對(duì)內(nèi)生變量的直接與間接影響之和。26方程的識(shí)別、模型的識(shí)別、恰好識(shí)別、過(guò)度識(shí)別。P185判斷聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程是否具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,則稱(chēng)結(jié)構(gòu)方程的識(shí)別問(wèn)題。 如果一個(gè)模型中的所有隨機(jī)方程都是可以識(shí)別的,則認(rèn)為該聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是可以識(shí)別的。如果一個(gè)模型系統(tǒng)中存在一個(gè)不可識(shí)別的隨機(jī)方程,則認(rèn)為該聯(lián)立
15、方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是不可識(shí)別的。 如果某一個(gè)隨機(jī)方程具有一組參數(shù)估計(jì)量,稱(chēng)其為恰好識(shí)別;如果某一隨機(jī)方程具有多組參數(shù)估計(jì)量,稱(chēng)其為過(guò)渡識(shí)別。27結(jié)構(gòu)式識(shí)別條件(秩條件、階條件)P189聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)式Y(jié)+X=N中的第i個(gè)方程中包含gi個(gè)內(nèi)生變量(含被解釋變量)和ki個(gè)先決變量(含常數(shù)項(xiàng)),模型系統(tǒng)中內(nèi)生變量和先決變量的數(shù)目仍用g和k表示,矩陣(0B0)表示第i個(gè)方程中未包含的變量(包括內(nèi)生變量和先決變量)在其它g-1個(gè)方程中對(duì)應(yīng)系數(shù)所組成的矩陣。于是,判斷第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程識(shí)別狀態(tài)的結(jié)構(gòu)式條件為:如果R(0B0)<g-1,則第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程不可識(shí)別:如果R(0B0)=g-1,
16、則第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別,并且 如果k-ki=gi-1,則第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程恰好識(shí)別, 如果k-ki>gi-1,則第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程過(guò)度識(shí)別。其中符號(hào)R表示矩陣的秩。一般將該條件的前一部分稱(chēng)為秩條件,用以判斷結(jié)構(gòu)方程是否識(shí)別;后一部分稱(chēng)為階條件,用以判斷結(jié)構(gòu)方程恰好識(shí)別或者過(guò)度識(shí)別。 28實(shí)際應(yīng)用中可以采用經(jīng)驗(yàn)方法解決聯(lián)立方程的識(shí)別問(wèn)題,那么運(yùn)用這種方法在建立模型時(shí)應(yīng)該遵守什么原則?P193在建立某個(gè)結(jié)構(gòu)方程時(shí),要使該方程包含前面每一個(gè)方程中都不包含的至少1個(gè)變量(內(nèi)生或先決變量);同時(shí)使前面每一個(gè)方程中都包含至少1個(gè)該方程所未包含的變量,且互不相同。29聯(lián)立方程計(jì)量模型估計(jì)方法種類(lèi)及名稱(chēng)。P1
17、94估計(jì)方法的類(lèi)型有兩類(lèi):一是單方程估計(jì)方法,指每次只估計(jì)模型系統(tǒng)中的一個(gè)方程,依次逐個(gè)估計(jì),例如間接最小二乘法、工具變量法、兩階段最小二乘法、有限信息最大或然法;另一個(gè)是系統(tǒng)估計(jì)方法,指同時(shí)對(duì)全部方程進(jìn)行估計(jì),同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量,例如三階段最小二乘法、完全信息最大或然法。30狹義工具變量法、間接最小二乘法、二階段最小二乘法的思路及其參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。見(jiàn)筆記和課件狹義IV估計(jì)方法只是用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。 IV估計(jì)方法思路: 工具變量方法(Instrumental Variables)是選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞看媾c誤差項(xiàng)高度相關(guān)的內(nèi)生解釋變量,以消除內(nèi)生解釋變量與誤差項(xiàng)的
18、高度相關(guān),再用OLS估計(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)。 工具變量的選取條件: (1)與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān); (2)與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān); (3)與模型中其他解釋變量不相關(guān),以避免出現(xiàn)多重共線(xiàn)性。 狹義工具變量法中的工具變量選?。簩⒌趇個(gè)方程中沒(méi)有包含的k-ki個(gè)先決變量,作為該方程中g(shù)i-1個(gè)內(nèi)生解釋變量的工具變量。ILV估計(jì)量統(tǒng)計(jì)性質(zhì): 一般情況下,在小樣本下是有偏的,但在大樣本下是漸進(jìn)無(wú)偏的。如果選取的工具變量與方程隨機(jī)誤差項(xiàng)完全不相關(guān),那么,其參數(shù)估計(jì)量是無(wú)偏性估計(jì)量。ILS估計(jì)方法只是用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。 ILS估計(jì)方法思路: (1)從結(jié)構(gòu)方程導(dǎo)出簡(jiǎn)化方程,使每個(gè)內(nèi)生變量均由先決變量表示; (2)用古典最小二乘法估計(jì)出
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