计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)免费!!!.doc

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
Step2 建立数学模型
Step3 建立相应的计量经济学模型→分析经济问题的八个经典步骤
Step4 获取数据
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
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。
C=a+bI →确定性关系
Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项,非确定性关系
搜集80~91年美国消费及收入数据
估计参数:
解释:平均而言,收入↑1美元,消费↑ 72美分
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。
假设检验:H0 : β2 < 1 (边际消费倾向<1)
预测:给定X,算Y
控制:给定Y,算X
例2:受挫工人假说(P2~8)
基本的统计学术语和概念
1、随机变量()
以一定的概率取到各种可能值的变量,取值由抽样或试验结果决定。若取这些数值的概率为p,则p属于[0, 1]。,Z…表示。
如:人的年龄、身高、体重、肺活量;猪肉价格;
抛两枚硬币,正面朝上的个数
按其取值情况随机变量可分为两类:
:只可能取到有限或可列个结果
:可以取某一区间范围内的任意值
2、总体、个体、样本
总体(样本空间),,它=研究对象。
例:广西男青年的身高、南宁市猪肉价格、
东盟国家的出口额
个体,它是组成总体的基本单位,代表了样本空间中的某一种结果。
例:男青年甲的身高、某摊贩的猪肉价格、越南出口额
总体具有同质性:同一总体中的每个个体具有
某些共同的特征,因而与其它总体相区别
抽样:通常情况下总体难以被穷举,因此难以直接观测其性质。需要通过抽取样本的方法来研究其性质。
样本性质总体性质
样本,是总体中抽出若干个个体(样本点)组成的集合。样本中包含的个体个数称为样本的容量,又称为样本的大小。
注意:抽样是按随机原则选取的,即总体中每个个体有同样的机会被选入样本。
3、描述性统计量
期望值/均值:(Expected value/Mean)
方差、标准差:度量对均值的偏离程度(Variance、Standard Deviation / .)
第二部分线性回归模型
Ch6、7 双变量模型
——线性回归的基本思想、实现步骤
Ch8 多变量模型
Ch9 其它函数形式的回归模型实际运用得最多
Ch10 包含虚拟变量的回归模型
§1. 回归分析概述
回归分析:一种统计技术在计量经济学中被大量使用
主要用意:分析一个叫做被解释变量的变量对另外一个(或多个)叫做解释变量
的变量的统计依赖性
术语和符号
1、被解释变量与解释变量的多种叫法
被解释变量 Explained variable 解释变量 Explanatory variable
应变量 Dependent variable 自变量 Independent variable
预测子 Predictand 预测元 Predictor
回归子 Regressand 回归元 Regressor
响应 Response 控制变量 Contr