《計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 學(xué)習(xí)指導(dǎo)》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 學(xué)習(xí)指導(dǎo)（20頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)1 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型1.1 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.1.1 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以一定的經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計資料為基礎(chǔ)，運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)方法與計算技術(shù)，以建立計量經(jīng)濟(jì)模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系。主要內(nèi)容包括理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué)。理論經(jīng)濟(jì)計量學(xué)主要研究如何運用、改造和發(fā)展數(shù)理統(tǒng)計的方法，使之成為隨機經(jīng)濟(jì)關(guān)系測定的特殊方法。應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在一定的經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo)下，以反映事實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，用經(jīng)濟(jì)計量方法研究經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型的實用化或探索實證經(jīng)濟(jì)規(guī)律。1.1.2 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 計量經(jīng)濟(jì)模型包括一個或一個以上的隨機方程式，它簡潔有效地描述、概括了某個真實經(jīng)濟(jì)

2、系統(tǒng)的數(shù)量關(guān)系特征，更深刻地揭示出該經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)量變化規(guī)律。是由方程或方程組組成，其中方程由變量和系數(shù)組成。計量經(jīng)濟(jì)模型揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定量關(guān)系，用隨機性的數(shù)學(xué)方程加以描述。1.1.3計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系1.2 計量經(jīng)濟(jì)建模1.2.1 建模程序1.2.2 建模要素高效成功地建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型需要具有三個要素：理論、方法、數(shù)據(jù)。從上述建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟中，不難看出，任何一項計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究、任何一個計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型賴以成功的要素應(yīng)該有三個：理論、方法和數(shù)據(jù)。 （1）理論，即經(jīng)濟(jì)理論，所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的行為理論，是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基礎(chǔ)。 （2）方法，主要包括模型方法和計算方法，是計量

3、經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的工具與手段，是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)不同于其他經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科的主要特征。 （3）數(shù)據(jù)，反映研究對象的活動水平、相互間聯(lián)系以及外部環(huán)境的數(shù)據(jù)，或更廣義講是信息，是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的原料。這三方面缺一不可。 一般情況下，在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，方法的研究是人們關(guān)注的重點，方法的水平往往成為衡量一項研究成果水平的主要依據(jù)。這是正常的。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的研究是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工作者義不容辭的義務(wù)。但是，不能因此而忽視對經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的探討，一個不懂得經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、不了解經(jīng)濟(jì)行為的人，是無法從事計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工作的，是不可能建立起一個哪怕是極其簡單的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的。所以，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)家首先應(yīng)該是一個經(jīng)濟(jì)學(xué)家。相比之

4、下，人們對數(shù)據(jù)，尤其是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的重視更顯不足，在申請一項研究項目或評審一項研究成果時，對數(shù)據(jù)的可得性、可用性、可靠性缺乏認(rèn)真的推敲；在研究過程中出現(xiàn)問題時，較少從數(shù)據(jù)質(zhì)量方面去找原因。而目前的實際情況是，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制約計量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的重要問題。2 EViews數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1. 工作文件2. 對象3. 數(shù)據(jù)處理3數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析3.1 描述統(tǒng)計3.2 假設(shè)檢驗4 經(jīng)典多元回歸分析與修正OLS4.1經(jīng)典多元線性回歸分析4.1.1 經(jīng)典回歸分析4.1.2 回歸模型檢驗4.1.3 模型檢驗總結(jié)1、模型統(tǒng)計經(jīng)驗表 模型統(tǒng)計經(jīng)驗檢驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修

5、正擬合優(yōu)度檢驗擬合程度好壞01，越大越好F檢驗方程顯著性經(jīng)驗全部解釋變量參數(shù)同時等于零P值小于某一顯著水平在某一顯著水平上方程是顯著的T檢驗變量顯著性檢驗解釋變量參數(shù)等于零P值小于某一顯著水平在某一顯著水平上變量是顯著的2、殘差正態(tài)性與解釋變量多重共線性假設(shè)的檢驗表 殘差正態(tài)性與解釋變量多重共線性假設(shè)的檢驗檢驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正J-B統(tǒng)計量殘差正態(tài)性經(jīng)驗服從某理論分布P值小于某一顯著水平數(shù)據(jù)分布不服從選擇的理論分布廣義自回歸條件異方差GARCH模型中的隨機項分布假設(shè)Q-Q圖服從某理論分布理論分布與數(shù)據(jù)分布的分位數(shù)散點圖不在同一條直線上數(shù)據(jù)

6、分布不服從選擇的理論分布經(jīng)驗分布檢驗服從某理論分布P值小于某一顯著水平數(shù)據(jù)分布不服從選擇的理論分布相關(guān)系數(shù)矩陣多重共線性檢驗不存在多重共線性相關(guān)系數(shù)絕對值接近于1這兩個變量存在多重共線性逐步回歸剔除法；（時序）差分法逐步回歸法多重共線性檢驗不存在多重共線性增減解釋變量時擬合優(yōu)度變化很大新引進(jìn)變量與其他變量存在多重共線性3、殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗表 殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗檢驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正DW統(tǒng)計量檢驗殘差一階序列相關(guān)檢驗序列相關(guān)參數(shù)等于0P值小于某一顯著水平；DW2,一階自相關(guān)；DW1.5,較強的正一階自相關(guān)；DW2,正一階自相關(guān)；D

7、W=2,不一階自相關(guān)；2DW4,負(fù)一階自相關(guān)；廣義最小二乘法GLS；廣義差分法GDM；單整自回歸移動平均模型ARIMA相關(guān)圖+AC、PAC相關(guān)系數(shù)殘差序列相關(guān)檢驗AC、PAC=0，序列不相關(guān)Q統(tǒng)計量檢驗殘差序列相關(guān)檢驗殘差序列中不存在p階自相關(guān)P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)LM檢驗F統(tǒng)計量殘差序列相關(guān)檢驗殘差序列中直到p階滯后都不存在自相關(guān)P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)TR2殘差序列相關(guān)檢驗P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)4、殘差異方差檢驗檢驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正ARCH LM檢驗F統(tǒng)計量殘差異方差檢驗殘差序列中直到p

8、階滯后都不存在ARCH效應(yīng)P值小于某一顯著水平序列存在p階異方差加權(quán)最小二乘法WLS；自回歸條件異方差A(yù)RCH模型；廣義自回歸條件異方差GARCH模型TR2殘差異方差檢驗P值小于某一顯著水平序列存在p階異方差殘差平方相關(guān)圖殘差異方差檢驗AC、PAC=0，序列不存在ARCH效應(yīng)序列存在p階后異方差殘差平方Q統(tǒng)計量檢驗殘差異方差檢驗P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)White檢驗殘差異方差檢驗不存在異方差輔助回歸方程的F統(tǒng)計量、LM統(tǒng)計量、卡方檢驗P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)5、模型設(shè)定與穩(wěn)定性檢驗表 模型設(shè)定的系數(shù)與穩(wěn)定性檢驗作 用檢驗名稱原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的

9、經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正模型設(shè)定誤差檢驗，只適用于OLS估計Ramsey RESET檢驗?zāi)Ｐ筒淮嬖谠O(shè)定誤差F統(tǒng)計量、LR統(tǒng)計量P值小于某一顯著水平模型是合適的補充缺失變量；修正方程形式；替代隨機解釋變量；參數(shù)約束條件經(jīng)驗Wald檢驗參數(shù)約束條件方程成立P值小于某一顯著水平不附加參數(shù)約束條件受約束回歸遺漏變量、多余變量經(jīng)驗F檢驗添加/多余的變量參數(shù)等于0P值小于某一顯著水平添加的變量沒有顯著解釋貢獻(xiàn)；多余變量具有顯著解釋貢獻(xiàn)遺漏的變量加進(jìn)模型；多余的變量從模型中剔除似然比（LR）檢驗添加/多余的變量參數(shù)等于0P值小于某一顯著水平模型穩(wěn)定性檢驗鄒氏（Chow）分割點檢驗?zāi)Ｐ蜔o顯著結(jié)構(gòu)變化F統(tǒng)計量

10、、LR統(tǒng)計量P值小于某一顯著水平模型發(fā)生顯著的結(jié)構(gòu)變化鄒氏（Chow）預(yù)測檢驗?zāi)Ｐ蜔o顯著結(jié)構(gòu)變化F統(tǒng)計量、LR統(tǒng)計量P值小于某一顯著水平模型發(fā)生顯著的結(jié)構(gòu)變化4.2 經(jīng)典假設(shè)的不滿足及模型修正4.2.1 經(jīng)典假設(shè)對于經(jīng)典多元線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)：1. 解釋變量是非隨機的或固定的，且相互之間互不相關(guān)，即無多重共線性； 2. 隨機項具有零均值，同方差及不序列相關(guān)性，即：3. 隨機項滿足正態(tài)分布，即4. 解釋變量與隨機項不相關(guān)，即5. 樣本容量趨于無窮時，各解釋變量的方差趨于有界常數(shù)；6. 回歸模型的設(shè)定是正確的。4.2.2 經(jīng)典假設(shè)的不滿足與模型修正異方差序列相關(guān)多重共線性隨機解釋變量經(jīng)典假設(shè)確定

11、性解釋變量定義三種：與隨機項獨立；同期無關(guān)但異期相關(guān)；同期相關(guān)產(chǎn)生原因橫截面數(shù)據(jù)作為樣本經(jīng)濟(jì)變量固有的慣性；模型設(shè)定的偏誤；數(shù)據(jù)的編造；時間序列數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢；滯后變量的引入；樣本資料的限制滯后被解釋變量作為模型的解釋變量后果參數(shù)估計量不有效；變量的顯著性檢驗失去意義；模型的預(yù)測失效；參數(shù)估計量不有效；變量的顯著性檢驗失去意義；模型的預(yù)測失效；完全共線性下參數(shù)估計量不存在；參數(shù)估計量的方差變動；參數(shù)估計量經(jīng)濟(jì)含義不合理；顯著性檢驗、模型預(yù)測失去意義；OLS估計值失效檢驗圖示檢驗法；white異方差檢驗圖示檢驗法；D.W統(tǒng)計量檢驗；相關(guān)圖與Q統(tǒng)計量檢驗LM檢驗是否存在：相關(guān)系數(shù)判斷；

12、綜合統(tǒng)計檢驗法存在范圍：判斷系數(shù)檢驗法；逐步回歸法修正、補救、克服加權(quán)最小二乘法WLS廣義最小二乘法；廣義差分法:ARIMA模型；剔除引起共線性的變量；差分法；廣義矩估計法GMM；工具變量法5 經(jīng)典回歸模型的拓展5.1非線性模型的回歸分析表 多元非線性回歸模型的線性化變換與估計方法總結(jié)線性化分類模型特征線性化變換方式示例線性化變換后選用的估計方法可轉(zhuǎn)換為線性回歸模型倒數(shù)模型變量直接置換法：引入替代變量普通最小二乘法OLS多項式模型變量直接置換法：引入替代變量普通最小二乘法OLS冪函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型函數(shù)變換法：取對數(shù)+替換普通最小二乘法OLS復(fù)雜函數(shù)泰勒級數(shù)展開法普通最小二乘法OLS無法線性

13、化模型非線性最小二乘法NLS5.2 特殊解釋變量模型虛擬解釋變量5.3 特殊被解釋變量模型離散及受限被解釋變量6 單方程模型的其他估計方法6.1 單方程模型的其他估計方法及適用場合6.2 單方程模型其他估計方法的選擇邏輯隨機誤差項white異方差檢驗存在異方差問題隨機誤差項序列自相關(guān)檢驗存在序列自相關(guān)Newey-West一致協(xié)方差HAC方法異方差形式已知異方差形式未知加權(quán)最小二乘估計法WLSwhite異方差一致協(xié)方差估計方法回 歸 估 計不存在序列自相關(guān)，但存在異方差存在序列自相關(guān)，也存在異方差4、殘差異方差檢驗檢驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正AR

14、CH LM檢驗F統(tǒng)計量殘差異方差檢驗殘差序列中直到p階滯后都不存在ARCH效應(yīng)P值小于某一顯著水平序列存在p階異方差加權(quán)最小二乘法WLS；自回歸條件異方差A(yù)RCH模型；廣義自回歸條件異方差GARCH模型TR2殘差異方差檢驗P值小于某一顯著水平序列存在p階異方差殘差平方相關(guān)圖殘差異方差檢驗AC、PAC=0，序列不存在ARCH效應(yīng)序列存在p階后異方差殘差平方Q統(tǒng)計量檢驗殘差異方差檢驗P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)White檢驗殘差異方差檢驗不存在異方差輔助回歸方程的F統(tǒng)計量、LM統(tǒng)計量、卡方檢驗P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)5、殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗表 殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗檢

15、驗名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計方法/模型修正DW統(tǒng)計量檢驗殘差一階序列相關(guān)檢驗序列相關(guān)參數(shù)等于0P值小于某一顯著水平；DW2,一階自相關(guān)；DW1.5,較強的正一階自相關(guān)；DW2,正一階自相關(guān)；DW=2,不一階自相關(guān)；2DW4,負(fù)一階自相關(guān)；廣義最小二乘法GLS；廣義差分法GDM；單整自回歸移動平均模型ARIMA相關(guān)圖+AC、PAC相關(guān)系數(shù)殘差序列相關(guān)檢驗AC、PAC=0，序列不相關(guān)Q統(tǒng)計量檢驗殘差序列相關(guān)檢驗殘差序列中不存在p階自相關(guān)P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)LM檢驗F統(tǒng)計量殘差序列相關(guān)檢驗殘差序列中直到p階滯后都不存在自相關(guān)P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)TR2殘差序列相關(guān)檢驗P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)時間序列模型：d次差分序列不相關(guān)時間序列回歸估計預(yù) 測預(yù)測效果判斷平穩(wěn)時間序列建模非平穩(wěn)時間序列建模模型識別參數(shù)估計模型驗證序列相關(guān)平穩(wěn)不平穩(wěn) 自回歸條件異方差模型： 20 / 20