计量经济学读书笔记 VQ@
第一部分 基础内容 DCa^
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一、 计量经济学与相关学科的关系 q<<v,ihh
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二、 古典假设下计量经济学的建模过程 372rbY
1. 依据经济理论建立模型 |e&\<LwsP
2. 抽样数据收集 pki%vRY
3. 参数估计
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4. 模型检验 qR{
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(1) 经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) 6MW{,N
(2) 统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显著性检验)
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(3) 计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性检验) >U>(`r*
(4) 模型预测性检验(超样本特性检验) $PPi5f}HD
5. 模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论) l)\! .X
三、 几个重要的“变量” uzPVTo|=
1. 解释变量与被解释变量 33q}CzK
2. 内生变量与外生变量 _H%c;z+
3. 滞后变量与前定变量 &z3o7rif$
4. 控制变量 aXYY:;
四、 回归中的四个重要概念
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1. 总体回归模型(Population Regression Model,PRM) tk`v:t!6U
--代表了总体变量间的真实关系。
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2. 总体回归函数(Population Regression Function,PRF) 8<.Oq4ku
--代表了总体变量间的依存规律。 f}e`XA?
3. 样本回归函数(Sample Regression Function,SRF) # W']6'O
--代表了样本显示的变量关系。 M }D}K\)
4. 样本回归模型(Sample Regression Model,SRM) vE?G7%,
---代表了样本显示的变量依存规律。 r19
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总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的改变而改变。 >bW#Zs,6
总体回归模型与样本回归模型的联系是:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。 eauF~md,
五、 随机误差项的内容 T8g$uFo
1. 模型中被忽略的影响因素的影响 5;EvNu
2. 模型关系设定不准确的影响 p5iuYHKk?
3. 变量的测量误差影响 4B.*g-L
4. 随机因素影响 e"<OELA
六、 一元线性回归模型的基本假定(古典假定) GTd,n=
①零均值 rILYI;'o
②同方差 fHFE){
③无自相关性 O0.*Pmt
④解释变量与随机扰动项 不相关 U xGApK=X
⑤随机扰动项服从正态分布 ktIFI`@w)
⑥解释变量之间不相关(多重共线性) (属于多元线性回归假定) PW0LG^xp`
七、 OLS估计式特性(Best Linear Unbiased Estimators) Zh~'9 JH
线性性(Linear,指参数估计量 与 分别为观测值 和随机误差项 的线性函数或线性组合) HRA
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无偏性(Unbiased,指参数估计量 和 的均值分别等于总体参数值 与 ) t6c4+D'{].
最小方差性(Best,有效性,指在所有的线性、无偏估计量中,最小二乘估计量 和 的方差最小) g_bLl)g<
第二部分 计量经济检验 {Sh ;(.u^
在古典线性回归模型中,应用最小二乘法估计的估计量具有BLUE的特性,但是当模型不是线性模型和不满足古典假设的时候,最小二乘法估计的估计量不再有BLUE的特性。本部分主要解决非、线性回归模型和违反古典假设下的参数估计与假设检验问题。 ;$4\e)AB
一、 非线性回归模型 ~n_HP_Kf?
1. 可线性化模型 '&b+R `g'
(1) 双对数模型(不变弹性模型) [a(#1
—— R;LP:,)
(2) 半对数模型(不变增长模型) Kg]J/|0\
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(3) 倒数模型(双曲线模型) .}+}8[p4l
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(4) 多项式模型 HzJz+ x:
(9)Q ' 'S
(5) 成长模型 ['D]>Ot68
A. Logistics成长曲线 "dlVk~
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简化式 —— 8P`"M#fI
A. Gompertz成长曲线 ar,7S&s