计量经济学1-01-Introduction_to_Econometrics(Friday)
ECON505
Econometrics I
Fall2008 Instructor: 阳和平(or Fred)
6449-3316 Office: 博学1118 Phone:
The best way to contact me is by email: engst.uibe@https://www.360docs.net/doc/4122203.html,
Other Example of Econometric
The difference between experimental
How can we get some numerical Initial data analysis:
1. The probability framework for
=175 cm
=7.1 cm
Conditional distributions
Inference about means, conditional
Simple random sampling
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记 第一章：统计基础 (2) 第二章：计量经济学总论 (7) 第三章：双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章：多变量回归分析 (13) 第五章：OLS的基本假设 (14) 第六章：多重共线性 (16) 第七章：异方差性 (17) 第八章：自相关 (18) 第九章：时间序列分析 (20) 第十章：面板数据分析 (30) 第十一章：其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后（PDLS） (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型（ECM） (57) 第十二章：EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章：SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章：数据分析实战经验 (70)
第一章：统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。 4在一个样本之中 包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公
计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)
1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。
进制转换+原码反码补码课堂小测验(有答案)
1、假设某计算机的字长为8位，则十进制数（-66）的补码为_______ [答案：C] A. 01000010 B. 11000010 C. 10111110 D. 10111111 2、假设某计算机的字长为8位，则十进制数（＋75）的反码为_______ [答案：A] A. 01001011 B. 11001011 C. 10110100 D. 10110101 3、执行下列二进制数算术加运算10101010+00101010其结果是_______ [答案：A] A. 11010100 B. 11010010 C. 10101010 D. 00101010 4、对于正数，其原码，反码和补码是_______ [答案：A] A. 一致的 B. 不一致的 C. 互为相反的 D. 互为相补的 5、已知8位机器码是10110100，若其为补码时，表示的十进制真值是_______ [答案：A] A. -76 B. -74 C. 74 D. 76 6、已知[X]补＝10111010，求X（真值）______。 [答案：A] A. －1000110 B. －1000101
C. 1000100 D. 1000110 7、写出 (176.5)8 的按权展开式。 [答案：(176.5)8 = 182+781 +680 +58-1] 8、(27B.7C)H = (10 0111 1011.0111 11 ) B 9、(36)16= ( 54 )10 10、(456)10 = ( 710 )8 11、 (54)10 = ( 36 )16 12、(1C8)16 = ( 710 )8 13、如果（42）x＝（2A）H，则x为_______ [答案：C] A. 2 B. 8 C. 10 D. 16 14、微机内存容量的基本单位是_______ [答案： B] A. 字符 B. 字节 C. 二进制位 D. 扇区 15、十进制数113.25转换成对应的十六进制数是_____________H [答案：B] A. 71.6 B. 71.4 C. 73.4 D. 73.6 16、存储器的1KB存储容量表示_______ [答案： B] A. 1024个二进制位 B. 1024个字节 C.
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学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （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） （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） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 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）
三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 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。
计量经济学第12章笔记
第12章自相关：误差项相关会怎么样？ 1、自相关的性质 （自相关与序列相关的区别，延特纳把一给定序列同它滞后若干期的序列的滞后相关称为自相关，而把不同时间序列之间的相关称为序列相关，本书中两个定义视为相同） 注意：自相关不仅限于当期与过去误差项之间的关系，还包括当期与过去误差方差之间的关系 自相关的原因： 1. 惯性：GDP、价格指数、生产、就业等时间序列数据呈现出一定的 周期性 2. 设定偏误：应含而未含的情形 3. 设定偏误：不准确的函数形式 4. 蛛网现象：供给对价格的反映要滞后一期 5. 滞后效应：（自回归模型） 6. 数据的操作:数据变换（一阶差分形式） 7. 非平稳性 2、自相关的后果 在，假定（马尔科夫一阶自回归AR（1）） ，，， 注意：具有以上性质的误差项称为白噪音误差项 ，，，斜率系数的OLS估计量的方差为，在AR（1）模式下 自相关出现时的BLUE（最优线性无偏估计） ， 出现自相关时使用OLS的后果 1、考虑到自相关的OLS估计量 尽管OLS估计量是线性无偏的，但为了构造置信区间并检验假设，要用GLS而不是OLS 2、忽略自相关的OLS估计 （1）残差方差很可能低估了真实的，结果高估了 （2）即使没有低估，也可能低估了（一阶）自相关情形下的方差，虽然较低效，因此通常的t或F检验都不再可靠 3、自相关的侦查 1、图解法（标准化残差对时间的散点图，即期残差与滞后残差的散点图） 2、游程检验
游程个数渐进服从正态分布，， ，其中为残差为正的总个数 3、德宾-沃森d检验 注意：（1）回归中含有截距项（2）解释变量X是非随机的（3）干扰项是按一阶自回归模式生成（4）服从正态分布（5）不适合自回归模型（6）没有缺失数据 d的值介于0到4之间， 1、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正相关 2、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的负相关 3、，若或，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正或负相关 当样本容量很大时， 4、布罗施-戈弗雷检验（BG检验） 允许非随机回归元，如回归子的滞后值；高阶自回归模式 令在，假定 该检验过程如下： （1）使用OLS估计模型，得到残差记为。 （2）进行辅助回归，并计算辅助回归模型的可决系数 （3）在大样本下，渐进地有： 缺陷：（1）滞后长度不能事先确定，需借助赤池和施瓦茨信息准则来筛选长度（2）假定了同方差 4、自相关的补救 若是模型误设，则改进模型假定，若是纯粹自相关，则选用广义最小二乘法，GLS的基本思想：将存在自相的误差项转化为一个满足经典假定的误差项，然后对转化后的模型进行OLS回归。 在，假定 (1) 已知，则模型转换为，普莱斯-温斯顿变换，将变换为 (2) 未知： 1、曼德拉提出一个粗略的检验法则，只要，则能用一阶差分形式，若一阶差分方程中含有截距项，则可检验原模型中是否出现趋势变量，一阶差分即消除了一阶自相关，又使时间序列变得平稳，可谓一箭双雕，严格地讲只有时才可运用一阶差分形式，贝伦布鲁特-韦布检验可检验，检验统计量 2、 3、从残差中估计出， 4、科克伦—奥克特迭代估计
吸收练习题 课堂测验
吸收练习题 一、填空题：（31） 1、压力__ _，温度____，将有利于解吸的进行。 2、由双膜理论可知,____ ___为吸收过程主要的传质阻力;吸收中,吸收质以 _____的方式通过气膜,并在界面处溶解,再以_ __ ____的方式通过液膜。 3、吸收操作的依据是____ ____,以达到分离气体混合物的目的。 4、亨利定律的表达式Ex p *，若某气体在水中的亨利系数E值很大，说明该 气体为___气体。 5、对极稀溶液，吸收平衡线在坐标图上是一条通过点的线。 6、由于吸收过程中，气相中的溶质组分分压总是___ _____溶质的平衡分压， 因此吸收操作线总是在平衡线的____ ____。 7、吸收过程中， X K是以___ _为推动力的总吸收系数，它的单位是____。 8、吸收操作中增加吸收剂用量，操作线的斜率___ ___，吸收推动力___ ___。 9、当吸收剂用量为最小用量时，完成一定的吸收任务所需填料层高度将为__ _。 10、用吸收操作分离气体混合物应解决下列三方面问题：_ 、 与。 11、填料塔操作中，气液两相在塔内互成__ _ 流接触，两相的传质通常在_ ___的液体和气体间的界面上进行。 12. 气体吸收计算中，表示设备（填料）效能高低的一个量是，而 表示传质任务难易程度的一个量是。 13.分子扩散中菲克定律的表达式为，气相中的分子扩散系数 D随温度升高而（增大、减小），随压力增加而（增大、减小）。 14.易溶气体溶液上方的分压，难溶气体溶液上方的分 压，只要组份在气相中的分压液相中该组分的平衡 分压，吸收就会继续进行。 15.某低浓度气体吸收过程，已知相平衡常数m=1 ，气膜和液膜体积吸收系 数分别为k ya =2×10-4kmol/m3.s, k xa =0.4kmol/m3.s, 则该吸收过程及气膜阻力占 总阻力的百分数分别为；该气体为溶气体。 二、选择题（40） 1、吸收操作的目的是分离。 A.液体均相混合物 B.气液混合物 C.气体混合物 D.部分互溶的液体混合物 2、难溶气体的吸收是受______。 A.气膜控制 B.液膜控制 C.双膜控制 D.相界面 3、在吸收塔的计算中，通常不为生产任务所决定的是：_____。 A.所处理的气体量 B.气体的初始和最终组成
一分钟看完计量经济学
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 建模步骤：A，理论模型的设计：a ,选择变量b ,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集：a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计：a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a , 经济意义的检验1 正相关 2反相关等等 b,统计检验：1 检验样本回归函数和样本的拟合优度, R 的平方即其修正检验 2 样本回归函数和总体回归函数的接近程度：单个解释变量显著性即t 检验,函数显著性即F 检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1 解释变量条件条件均值与个值的预测 2 预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验：1 参数线性约束的检验 2 模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验------------ 主要方法是以F 检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验：1 最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验------ 主要方法使用X 平方分布检验统计量分布特征 f , 计量经济学检验 1, 异方差性问题：特征：无偏,一致但标准差偏误。检测方法：图示法, Park 与Gleiser 检验法, Goldfeld-Quandt 检验法, White 检验法----- 用WLS 修正异方差 2, 序列相关性问题：特征：无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法：图示法, 回归检验法, Durbin-Waston 检验法, Lagrange 乘子检验法------ 用GLS 或广义差分法修正序列相关性 3 ，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t 减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围 ------------------- 用逐步回归法，差分法或
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 略，参考教材。
请用例中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在至厘米之间。 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
杨小凯
杨小凯（1948年10月6日－2004年7月7日），原名杨曦光，澳大利亚经济学家，华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县，出生于吉林省，在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括：《专业化与经济组织》、《经济学：新兴古典与新古典框架》、《发展经济学：超边际与边际分析》，使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖（2002年和2003年）2004年于澳洲墨尔本的家中去世，享年55岁。 主要成就：提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品：《专业化与经济组织》；《经济学：新兴古典与新古典框架》等重要事件：被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯，1988年获普林斯顿大学经济学博士学位，曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”，“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学：新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理，为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的，我敢预见，人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起，我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就，杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域：
(完整word版)计量经济学复习笔记
计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学： 以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤： 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据： 虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？ 有效：最小方差性 一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著 计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型（线性） （1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项， （3）古典假设 A零均值假定 E（u i|X i）=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0
伍德里奇计量经济学第六版答案Appendix-E
271 APPENDIX E SOLUTIONS TO PROBLEMS E.1 This follows directly from partitioned matrix multiplication in Appendix D. Write X = 12n ?? ? ? ? ? ???x x x , X ' = (1'x 2'x n 'x ), and y = 12n ?? ? ? ? ? ??? y y y Therefore, X 'X = 1 n t t t ='∑x x and X 'y = 1 n t t t ='∑x y . An equivalent expression for ?β is ?β = 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n y -=??' ??? ∑x which, when we plug in y t = x t β + u t for each t and do some algebra, can be written as ?β= β + 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n u -=??' ??? ∑x . As shown in Section E.4, this expression is the basis for the asymptotic analysis of OLS using matrices. E.2 (i) Following the hint, we have SSR(b ) = (y – Xb )'(y – Xb ) = [?u + X (?β – b )]'[ ?u + X (?β – b )] = ?u '?u + ?u 'X (?β – b ) + (?β – b )'X '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ). But by the first order conditions for OLS, X '?u = 0, and so (X '?u )' = ?u 'X = 0. But then SSR(b ) = ?u '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ), which is what we wanted to show. (ii) If X has a rank k then X 'X is positive definite, which implies that (?β – b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for all b ≠ ?β . The term ?u '?u does not depend on b , and so SSR(b ) – SSR(?β) = (?β– b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for b ≠?β. E.3 (i) We use the placeholder feature of the OLS formulas. By definition, β = (Z 'Z )-1Z 'y = [(XA )' (XA )]-1(XA )'y = [A '(X 'X )A ]-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1(A ')-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1X 'y = A -1?β . (ii) By definition of the fitted values, ?t y = ?t x β and t y = t z β. Plugging z t and β into the second equation gives t y = (x t A )(A -1?β ) = ?t x β = ?t y . (iii) The estimated variance matrix from the regression of y and Z is 2σ(Z 'Z )-1 where 2σ is the error variance estimate from this regression. From part (ii), the fitted values from the two
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （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） （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） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 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）
三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 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。 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
伍德里奇---计量经济学第8章部分计算机习题详解(STATA)
班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C8.1SLEEP75.RAW sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u 解：（ⅰ）写出一个模型，容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。 在sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u模型下，u方差要取决于性别，则可以写成：Var u︳totwork,educ,age,yngkid,male =Var u︳male =δ0+δ1male。所以，当方差在male=1时，即为男性时，结果为δ0+δ1；当为女性时，结果为δ0。 将sleep对totwork，educ，age，age2，yngkid和male进行回归，回归结果如下： （ⅱ）利用SLEEP75.RAW的数据估计异方差模型中的参数。u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高？ 由截图可知：u2=189359.2?28849.63male+r
20546.36 (27296.36) 由于male 的系数为负，所以u 的估计方差对女性而言更大。 （ⅲ）u 的方差是否对男女而言有显著不同？ 因为male 的 t 统计量为?1.06，所以统计不显著，故u 的方差是否对男女而言并没有显著不同。 C8.2 HPRICE1.RAW price =β0+β1lotsize +β2sqrft +β3bdrms +u 解：（ⅰ）利用HPRICE 1.RAW 中的数据得到方程（8.17）的异方差—稳健的标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。 ● 先进行一般回归，结果如下： ● 再进行稳健回归，结果如下： 由两个截图可得：price =?21.77+0.00207lotsize +0.123sqrft +13.85bdrms 29.48 0.00064 0.013 (9.01) 37.13 0.00122 0.018 [8.48] n = 88， R 2=0.672 比较稳健标准误和通常标准误，发现lotsize 的稳健标准误是通常下的2倍，使得 t 统计量相差较大。而sqrft 的稳健标准误也比通常的大，但相差不大，bdrms 的稳健标准误比通常的要小些。 （ⅱ）对方程（8.18）重复第（ⅰ）步操作。 n =706，R 2=0.0016
计量经济学论文读后感
文献读后感——基于动态计量经济学模型的房地产 周期研究 丁毅1 （南京财经大学国民经济学MG11001049） 摘要：本文作者参见清华大学学报2007年第47卷第12期《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一问，研究了动态计量经济学模型在现实的应用方法。参考文献对所涉及的内容包括自回归分布滞后的ARMAX模型，使用了ADF检验和多重协整JJ检验，求出了误差修正序列（ECM）。 关键词：动态经济学模型ECMARMAX模型JJ检验 0 文献内容 本文是研究张红教授等《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一文后的读后笔记。原文是以北京市1989年至2004年的时间序列数据为基础，建立了用于分析和判别房地产周期的动态计量经济学模型。原文作者使用的动态计量经济学模型，是有别于传统计量经济学模型的理论先导方法。张红教授认为如果后者先验理论的不准确，将导致传统计量经济学模型参数的错误。这与《中级计量经济学》中所认为的伪拟合问题含义相同。原文采用了误差修正模型和协整理论基础上的动态经济学模型，建立了北京房地产市场模型。经过系列分析后，得出结论：2006年北京房地产市场继续稳步上升。这与事实现今基本相同，因此本文作者认为该模型拟合过程正确。同时，张红教授指出，模型后期修正可以构建房地产周期识别指标和复杂性指标体系，时期合理体现市场的真实情况，而且可以考虑应用广义脉冲函数等分析某单独因素对房地产市场的周期的冲击性影响。[1] 1 原文解读 1.1选择动态经济学模型原因 中国房地产各种非理性因素对房地产有着深刻的影响能力，同时房地产行业的统计数据质量和时间序列长度无法满足分析需要，因此传统计量经济学模型效果差，应当考虑动态计量经济学模型。使用一个代表数据生成过程的自回归分布整合模型，然后推出包含变量间长期稳定关系的简单模型。这种模型使用了经济理论和统计数据，充分利用数据所包含的全部信息，适合于房地产市场周期分析。1.2建模思路 1.确定房地产周期变量相关的时间序列，建 立指标体系； 2.建立ARMAX模型； 3.确定模型参数，及ARMAX的滞后阶数； 4.对参数进行检验，ADF和多重协整JJ检验； 5.求出ECM，以此表明周期实际表征数据； 6.建立包含修正项的ARMAX模型； 7.模型的预测和分析； 1.3ARMAX模型 Eq1表示ARMAX模型。其中，RD表示销售率，INVT表示年度完成投资额，PRIE表示年度商品房平均销售价格，EARN表示家庭年均可支配收入；因为原文中，指标体系是通过经验判断和行业规范建立的，因此本文作者在此不进行叙述。 1.4JJ检验[2] Johansen和Juselius的似然比检验方法，简称JJ检验，主要用来分析诸多变量组成的V AR系统，借助典型相关理论在V AR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。其中，要注意的问题有 1.根据时间序列的数据生成过程正确选择确定成 分，正确处理好截距项和趋势项； 2.在实证分析阶段的结果上选择临界值； 3.协整关系非唯一性问题，当检验结果出现多个
计量经济学笔记(总)
计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目：
初、中级教程： 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics （印度）古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程： 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ，数据（演算一下）OLS 法（缺少数据） 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论
第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=，如果对两个？？？，都有唯一 w 的实数() x w与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。 二、分类（连续型和离散型）
例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。 再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。 引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。 =0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100） 问题：用什么衡量可能性呢？（概率） 我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是() p A，就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。
(整理)课堂测验答案整理
2013－2014 学年第二学期《工程光学》随堂测试（I） 2013－2014 学年第二学期《工程光学》随堂测试（II） 班级学号姓名成绩 2014 年3 月7 日班级学号姓名 2014 年3 月11 日 成绩 一、填空题（本题共6 分，第2 小题每空0.5 分，其余每空1 分） 1、可见光的波长范围380nm~760nm 。 2、几何光学的四大基本定律分别是光的直线转播定律，光的独立传播定律，光的折射定律， 光的反射定律。一、填空题（本题共6 分，每空2 分） 1、光学系统成完善像应满足的条件为： ①入射波面为球面波，出射波面也为球面波。②入射光为同心光束，出射光也为同心光束。③物点和像点之间任意两条光路的光程相等。2、在近轴区内，表征单个折射球面的物、像位置关系公式可以简化为 n ' - n = n '- n 的形式，阿贝不变量Q 的等式为Q = n '( 1 - 1 ) = n( 1 1 ) （已知 3、全反射的基本条件光线从光密介质向光疏介质入射，入射角大于临l ' l r r l ' r l 界角。 4、已知光在真空中的光速c≈3×108m/s 则光在水（n=1.333）中的光速为c = 2.25 ?108 m / s 。 n 物方折射率为n，像方折射率为n＇，球的半径为r，物方截距为l，像方截距为l＇）。 二、画图题（本题共4 分）。 试利用符号规则标出下面光组及光线的实际位置 二、简答题（本题共4 分，每题2 分）。 1、简述光路可逆性原理 Page 4 2、简述费马原理P a g e 5 r =-40 mm, L＇ = 200mm, U＇= -10°。
数据分析读后感
数据分析是一种信息提取过程。数据的搜索，聚集，整理是数据分析的前提，只有通过分析的数据才有使用的价值和意义。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 在统计学中，数据分析可划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征；探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征；而验证性数据析，则侧重于验证或推翻已有的假设。 《数据分析》一书中介绍了数据描述性分析、非参数方法、回归分析等分析方法并介绍了常用数据分析方法的SAS实现过程。第一章介绍的数据描述分析是利用最基础的数理知识实现最简单的数据分析，包括对均值、方差、中值等的计算，数据分布图的勾画，对多元数据的相关分析等。这些简单的分析是复杂数据分析的基础。简单的数据分析在大多数情况下无法满足信息使用者的要求，这时，就需要对数据进行更深入的分析。 回归分析基于观测数据，建立变量间的适当以来关系，用以分析数据的内在规律，可用于预报、控制等问题。回归分析中要解决的问题有：参数估计、假设检验、模型选取等。模型的选取尤为关键，一个好的模型，既要较好地反映问题的本质，又要包含尽可能少的自变量。模型的选取有穷举法和逐步回归法两种。一个好的模型可以准确地预测应变量的值，在数据分析中起到重大的作用。该部分内容与上学期所学的《计量经济学》有诸多相同之处。数据分为三大类，即：截面数据、时间序列数据和虚拟数据。 第七章所介绍的时间序列分析正是对时间序列数据的普遍的处理方法。时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。其中，AR序列、MA序列、ARMA序列是最基本的三种时间序列形式。时间序列分析旨在建立一个平稳的序列模型用以预测将来某一时刻的数据。平稳的时间序列满足序列的分布特征不随时间的变化而变化，宽平稳时间序列具体要求：有常数均值、常数方差、任何两点间的协方差只与两点间的间隔有关。 第八章介绍了Bayes统计分析，贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布。先验分布：总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。后验分布：根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。