《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)筆記》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)筆記（3頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、1、 隨機(jī)變量Ui中一般包括以下幾個(gè)方面的因素：A回歸模型中省略的變量B人們的隨即行為C建立的數(shù)學(xué)模型的形式不夠完善D經(jīng)濟(jì)變量之間的合并誤差
2、 一元隨機(jī)誤差項(xiàng)的假定條件（有了假定條件，就可以用普通最小二乘法估計(jì)回歸模型的參數(shù)）：E（Ui）=0，i=1，2，3。。。;每個(gè)Xi對(duì)應(yīng)的隨即誤差向Ui具有相同的常數(shù)方差；Xi和Yi所對(duì)應(yīng)的隨即誤差向Ui，Uj是不相關(guān)的，稱隨機(jī)誤差向U無(wú)序列相關(guān)；解釋變量X是確定變量，與隨機(jī)項(xiàng)U不相關(guān)，此假定保證解釋變量是非隨即變量；Ui服從正太分布
3、 多元隨機(jī)誤差項(xiàng)的假定條件：E（Ui）=0，i=1，2，3。。。;對(duì)于解釋變量X1,X2…Xk的所有觀測(cè)值隨
2、機(jī)誤差項(xiàng)有相同的方差；隨機(jī)誤差項(xiàng)皮策之間不相關(guān)；解釋變量X1,X2…Xk是確定性變量，不是隨機(jī)變量，與隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此之間不相關(guān)；解釋變量X1,X2…Xk之間不存在精確的線性關(guān)系；隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正太分布
4、 線性化的方法：（1）非標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型的線性化方法是變量替換法（2）可線性化的非線性回歸模型（指數(shù)型，冪函數(shù)型）的線性化方法：兩邊取對(duì)數(shù)
5、 異方差（1）來(lái)源：A截面數(shù)據(jù)B測(cè)量誤差和模型中被省略的一些因素對(duì)被解釋變量的影響C計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究的問(wèn)題本身D用分組數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型
（2）后果：使估計(jì)輛仍具有先行特性和無(wú)偏性，但不具有最小方差性
（3）檢驗(yàn)方法：圖示法，夸特檢驗(yàn)，懷
3、特檢驗(yàn)，戈里瑟檢驗(yàn)，斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)（4）修正方法：加權(quán)最小二乘法：每個(gè)觀測(cè)值都是用隨機(jī)誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)加權(quán)（即用1/X乘以兩邊）
6、 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)：A線性性：ββ均是Yi的線性函數(shù)B無(wú)偏性：ββ的數(shù)學(xué)期望分別等于總體回歸系數(shù)的值ββC最小方差性：最小二乘法估計(jì)量的方差最小
7、 總離差平方和=回歸平方和+殘差平方和 TSS=RSS+ESS
8、自相關(guān)（1）含義：回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)Ut與其滯后項(xiàng)的向關(guān)系（一般為正自相關(guān)，發(fā)生在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中）
（2）來(lái)源：A模型的數(shù)學(xué)形式不妥B慣性，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)事件序列其本期值往往受滯后值影響C回歸模型中略去了帶自相關(guān)的重要解釋
4、變量
（3）后果：回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量βj仍具有無(wú)偏型；Var（βj）不再具有最小方差性；有可能低估誤差項(xiàng)Ut的方差；根據(jù)普通最小二乘法得到的回歸方程，預(yù)測(cè)無(wú)效
9、DW檢驗(yàn)(1)使用條件：A誤差向Ut的自相關(guān)為一階自回歸形式B因變量的滯后值Yt-1不能在回歸模型中作解釋變量C樣本容量應(yīng)充分大（T）15）
（2）ρ的取值范圍[-1,1]，所以DW取值范圍是[0,4]
(3)自相關(guān)的解決方法：廣義最小二乘法 ρ=1-（DW/2）
10、多重共線性（1）含義：解釋變量Xj可由其他解釋變量的線性組合表示
（2）來(lái)源：A經(jīng)濟(jì)變量在時(shí)間上的有共同變動(dòng)的趨勢(shì)B把一些解釋變量的滯后值也作
5、為解釋變量在模型中使用
（3）后果：A參數(shù)β估計(jì)值不精確，也不穩(wěn)定，樣本觀測(cè)值稍有變動(dòng)，增加或減少解釋變量都會(huì)使參數(shù)估計(jì)只發(fā)生較大變化，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤B參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差較大，使參數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)增加了接受0假設(shè)的可能，從而社區(qū)對(duì)被解釋變量有顯著影響的解釋變量。
（5）檢驗(yàn)及解決方法：Frisch（逐步回歸法）步驟：A用被解釋變量分別對(duì)每個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)從中選擇一個(gè)最合適的回歸方程作為基本回歸方程，通常選取擬合度R最大的回歸方程B在基本回歸方程中逐個(gè)增加其他解釋變量，重新進(jìn)行線性回歸
1.解：
6、（1）建立中國(guó)1978年-1997年的財(cái)政收入Y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的線性回歸方程利用1978年-1997年的數(shù)據(jù)估計(jì)其參數(shù)，結(jié)果為
斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義：GDP增加1億元，平均說(shuō)來(lái)財(cái)政收入將增加0.1億元。
（2），說(shuō)明總離差平方和的99％被樣本回歸直線解釋，僅有不到1％未被解釋，因此，樣本回歸直線對(duì)樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度是很高的。
給出顯著水平＝0.05，查自由度v=20-2=18的t分布表，得臨界值＝2.10,，,故回歸系數(shù)均顯著不為零，說(shuō)明國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)財(cái)政收入有顯著影響，并且回歸模型中應(yīng)包含常數(shù)項(xiàng)。
從以上得評(píng)價(jià)可以看出，此模型是比較好的。
（3）若是1998年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為7
7、8017.8億元，確定1998年財(cái)政收入的點(diǎn)預(yù)測(cè)值為 (億元)
2. 解：（1）由模型估計(jì)結(jié)果可看出：旅行社職工人數(shù)和國(guó)際旅游人數(shù)均與旅游外匯收入正相關(guān)。平均說(shuō)來(lái)，旅行社職工人數(shù)增加1人，旅游外匯收入將增加0.1179百萬(wàn)美元；國(guó)際旅游人數(shù)增加1萬(wàn)人次，旅游外匯收入增加1.5452百萬(wàn)美元。
（2）取，查表得。因?yàn)?個(gè)參數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值均大于，說(shuō)明經(jīng)t檢驗(yàn)3個(gè)參數(shù)均顯著不為0，即旅行社職工人數(shù)和國(guó)際旅游人數(shù)分別對(duì)旅游外匯收入都有顯著影響。
取，查表得，由于，說(shuō)明旅行社職工人數(shù)和國(guó)際旅游人數(shù)聯(lián)合起來(lái)對(duì)旅游外匯收入有顯著影響，線性回歸方程顯著成立。
3．解：（1）給定和自由度為2下，查分布表，得臨界值，而White統(tǒng)計(jì)量，有，則不拒絕原假設(shè)，說(shuō)明模型中不存在異方差。
（2）因?yàn)閷?duì)如下函數(shù)形式得樣本估計(jì)式
由此，可以看出模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)有可能存在異方差。
（3）對(duì)異方差的修正，可取權(quán)數(shù)為。
4．答：（1）因?yàn)镈W=0.68<1.106，所以模型中的隨機(jī)誤差存在正的自相關(guān)。
（2）由DW=0.68，計(jì)算得=0.66（），所以廣義差分表達(dá)式為
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)筆記
