計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以一定的經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與計(jì)算技術(shù)，以建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為主要手段，定量分析研究具有隨機(jī)性特性的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系。主要內(nèi)容包括理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)。理論經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)主要研究如何運(yùn)用、改造和發(fā)展數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，使之成為隨機(jī)經(jīng)濟(jì)關(guān)系測(cè)定的特殊方法。應(yīng)用計(jì)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(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法研究經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型的實(shí)用化或探索實(shí)證經(jīng)濟(jì)規(guī)律。1.1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型包括一個(gè)或一個(gè)以上的隨機(jī)方程式，它簡(jiǎn)潔有效地描述、概括了某個(gè)真實(shí)經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述。1.1.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系1.2 計(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型需要具有三個(gè)要素：理論、方法、數(shù)據(jù)。從上述建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟中，不難看出，任何一項(xiàng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究、任何一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型賴以成功的要素應(yīng)該有三個(gè)：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(jì)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(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)分支學(xué)科的主要特征。 （3）數(shù)據(jù)，反映研究對(duì)象的活動(dòng)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(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，方法的研究是人們關(guān)注的重點(diǎn)，方法的水平往往成為衡量一項(xiàng)研究成果水平的主要依據(jù)。這是正常的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的研究是計(jì)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(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的探討，一個(gè)不懂得經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、不了解經(jīng)濟(jì)行為的人，是無(wú)法從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工作的，是不可能建立起一個(gè)哪怕是極其簡(jiǎn)單的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的。所以，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家首先應(yīng)該是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家。相比之下，人們對(duì)數(shù)據(jù)，尤其是數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的重視更顯不足，在申請(qǐng)一項(xiàng)研究項(xiàng)目或評(píng)審一項(xiàng)研究成果時(shí)，對(duì)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(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，較少?gòu)臄?shù)據(jù)質(zhì)量方面去找原因。而目前的實(shí)際情況是，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制約計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的重要問(wèn)題。2 EViews數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1. 工作文件2. 對(duì)象3. 數(shù)據(jù)處理3數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析3.1 描述統(tǒng)計(jì)3.2 假設(shè)檢驗(yàn)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(yàn)4.1.3 模型檢驗(yàn)總結(jié)1、模型統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)表 模型統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正擬合優(yōu)度檢驗(yàn)擬合程度好壞01，越大越好F檢驗(yàn)方程顯著性經(jīng)驗(yàn)全部解釋變量參數(shù)同時(shí)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(yàn)變量顯著性檢驗(yàn)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(yàn)表 殘差正態(tài)性與解釋變量多重共線性假設(shè)的檢驗(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正J-B統(tǒng)計(jì)量殘差正態(tài)性經(jīng)驗(yàn)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(jī)項(xiàng)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(diǎn)圖不在同一條直線上數(shù)據(jù)分布不服從選擇的理論分布經(jīng)驗(yàn)分布檢驗(yàn)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(yàn)不存在多重共線性相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值接近于1這兩個(gè)變量存在多重共線性逐步回歸剔除法；（時(shí)序）差分法逐步回歸法多重共線性檢驗(yàn)不存在多重共線性增減解釋變量時(shí)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(yàn)表 殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正DW統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差一階序列相關(guān)檢驗(yàn)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)；DW<1.5,較強(qiáng)的正一階自相關(guān)；DW<2,正一階自相關(guān)；DW=2,不一階自相關(guān)；2<DW<4,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(dòng)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(yàn)AC、PAC=0，序列不相關(guān)Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)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(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)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)T×R2殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)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(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正ARCH LM檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差異方差檢驗(yàn)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T×R2殘差異方差檢驗(yàn)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(yàn)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(jì)量檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)White檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)不存在異方差輔助回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量、LM統(tǒng)計(jì)量、卡方檢驗(yàn)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(yàn)表 模型設(shè)定的系數(shù)與穩(wěn)定性檢驗(yàn)作 用檢驗(yàn)名稱原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型修正模型設(shè)定誤差檢驗(yàn)，只適用于OLS估計(jì)Ramsey RESET檢驗(yàn)?zāi)Ｐ筒淮嬖谠O(shè)定誤差F統(tǒng)計(jì)量、LR統(tǒng)計(jì)量P值小于某一顯著水平模型是合適的補(bǔ)充缺失變量；修正方程形式；替代隨機(jī)解釋變量；參數(shù)約束條件經(jīng)驗(yàn)Wald檢驗(yàn)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(yàn)F檢驗(yàn)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(méi)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(yàn)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(yàn)鄒氏（Chow）分割點(diǎn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜔o(wú)顯著結(jié)構(gòu)變化F統(tǒng)計(jì)量、LR統(tǒng)計(jì)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(cè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜔o(wú)顯著結(jié)構(gòu)變化F統(tǒng)計(jì)量、LR統(tǒng)計(jì)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(duì)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(jī)的或固定的，且相互之間互不相關(guān)，即無(wú)多重共線性； 2. 隨機(jī)項(xiàng)具有零均值，同方差及不序列相關(guān)性，即：3. 隨機(jī)項(xiàng)滿足正態(tài)分布，即4. 解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)，即5. 樣本容量趨于無(wú)窮時(shí)，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(jī)解釋變量經(jīng)典假設(shè)確定性解釋變量定義三種：與隨機(jī)項(xiàng)獨(dú)立；同期無(wú)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(shí)間序列數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢(shì)；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(jì)量不有效；變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義；模型的預(yù)測(cè)失效；參數(shù)估計(jì)量不有效；變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義；模型的預(yù)測(cè)失效；完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在；參數(shù)估計(jì)量的方差變動(dòng)；參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理；顯著性檢驗(yàn)、模型預(yù)測(cè)失去意義；OLS估計(jì)值失效檢驗(yàn)圖示檢驗(yàn)法；white異方差檢驗(yàn)圖示檢驗(yàn)法；D.W統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)；相關(guān)圖與Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)LM檢驗(yàn)是否存在：相關(guān)系數(shù)判斷；綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法存在范圍：判斷系數(shù)檢驗(yàn)法；逐步回歸法修正、補(bǔ)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(jì)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(jì)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(jì)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(xiàng)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(duì)數(shù)+替換普通最小二乘法OLS復(fù)雜函數(shù)泰勒級(jí)數(shù)展開法普通最小二乘法OLS無(wú)法線性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(jì)方法6.1 單方程模型的其他估計(jì)方法及適用場(chǎng)合6.2 單方程模型其他估計(jì)方法的選擇邏輯隨機(jī)誤差項(xiàng)white異方差檢驗(yàn)存在異方差問(wèn)題隨機(jī)誤差項(xiàng)序列自相關(guān)檢驗(yàn)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(jì)法WLSwhite異方差一致協(xié)方差估計(jì)方法回 歸 估 計(jì)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(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正ARCH LM檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差異方差檢驗(yàn)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T×R2殘差異方差檢驗(yàn)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(yàn)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(jì)量檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)P值小于某一顯著水平序列存在ARCH效應(yīng)White檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)不存在異方差輔助回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量、LM統(tǒng)計(jì)量、卡方檢驗(yàn)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(yàn)表 殘差序列相關(guān)假設(shè)的檢驗(yàn)檢驗(yàn)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(jì)方法/模型修正DW統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差一階序列相關(guān)檢驗(yàn)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)；DW<1.5,較強(qiáng)的正一階自相關(guān)；DW<2,正一階自相關(guān)；DW=2,不一階自相關(guān)；2<DW<4,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(dòng)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(yàn)AC、PAC=0，序列不相關(guān)Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)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(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)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)T×R2殘差序列相關(guān)檢驗(yàn)P值小于某一顯著水平序列存在p階自相關(guān)時(shí)間序列模型：d次差分序列不相關(guān)時(shí)間序列回歸估計(jì)預(yù) 測(cè)預(yù)測(cè)效果判斷平穩(wěn)時(shí)間序列建模非平穩(wěn)時(shí)間序列建模模型識(shí)別參數(shù)估計(jì)模型驗(yàn)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