2025年计量经济学核心要点梳理与重点解读

绪论计量经济学根据理论和观测的事实，运用合适的推理措施使之联络起来同步推导，对实际经济现象进行的数量分析计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、记录学和数学（定量分析）的结合目的把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现多种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济方略提供根据类型理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究环节（-）模型设定要有科学的理论根据选择合适的数学形式方程中的变量要具有可观测性（-）估计参数参数不能直接观测并且是未知的

（三）模型检查经济意义的检查、记录推断检查、计量经济学检查、模型预测检查

（四）模型应用经济分析、经济预测、政策评价和检查、发展经济理论计量经济模型计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括计量经济研究中应用的数据包括

①时间序列

②数据截面

③数据面板

④数据虚拟变量数据第二章简朴线性回归模型只有一种解释变量的线性回归模型有关系数两个变量之间线性有关程度可以用简朴线性有关系数去度量总体有关系数对于研究的总体，两个互相关联的变量得到有关系数r（X,Y）=Cov（X,Y）总体有关系数yJVar\X]Var\Y]ar方差Cov协议方差V2〈左―（匕—力rXY—「=I_2_2枢（X-X）X（Yi-Y）t总体回归函数将总体被解释函数Y的条件期望体现为解释变量X的函数总体E（y|xD=自+的左个体匕=用+的为+出随机扰动项四引入随机扰动项的原因？

①作为未知影响原因的代表

②作为无法获得数据的已知原因的代表

③作为众多细小原因的综合代表

④模型的设定误差

⑤变量的观测误差

⑥经济现象的内在随机性简朴线性回归的基本假定？.

（1）零均值假定期，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零

（2）同方差假定，即对于给定的每一种Xi,随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数

（3）无有关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j）,ui和uj的协方差为零

（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管

（5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为2的正态分布2侬―—P）伤一Z_22（Xj—x）—^****-—BUX最小二乘准则用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数最小二乘估计量评价原则无偏性、有效性、一致性记录特性线性特性、无偏性、有效性E（瓦）泡诙〜NP28拟合优度样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度可决系数R2=1-修正的决定系数巨2及其作用1e2/〃—k—1_〉解答穴2=]_2——-----------（2分）其作用有

（1）用自由度调整后，可以消除拟合皆丸优度评Z（y—刃2/1价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）

（2）对于包括解释变量个数不一样的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高下，但不能用本来未调整的决定系数来比较（1分）多重共线性指解释变量之间存在精确或近似的线性关系产生多重共线性的原因？

（1）经济变量之间具有共同变化趋势

（2）模型中包括滞后变量

（3）运用截面数据建立模型也也许出现多重共线性

（4）样本数据自身的原因完全多重共线性的后果？

（1）参数的估计值不确定

（2）参数估计值的方差无限大不完全多重共线性下产生得到后果？

（1）参数估计值的方差与协方差增大

（2）对参数区间估计时，置信区间趋于变大

（3）严重的多重共线性时，假设检查轻易作出错误的判断

（4）当多重共线性严重时，也许导致可决系数R2较高多重共线性检查措施？

（1）简朴有关系数检查法

（2）方差膨胀因子法

（3）直接观测法

（4）逐渐回归检测法减少多重共线性的经验措施？

（1）运用外部或经验信息

（2）横截面与时间序列数据并用

（3）剔除高度共线性的变量

（4）数据转换

（5）获取补充数据或新数据

（6）选择有偏估计量异方差性其他假设均不变，但模型中随机误差项七的方差Var（密）F,（i=i,

2..n）则必具有异方差性异方差性产生的原因？

（1）模型设定误差

（2）测量误差的变化

（3）截面数据中总体名单的差异异方差性产生的后果？

（1）对参数估计式记录特性的影响参数的OLS估计仍然具有无偏性参数OLS估计式得到方差不再是最小的

（2）对模型假定检查的影响参数估计的方差若还是用OLS措施去估计方差，一般得到t记录量不再服从t分布，并且使用大样本也不能处理这个问题⑶对预测的影响导致参数的明显性检查失效和预测的精度减少异方差性的检查

1.图示检查法有关图分析残差分布图分析

2.（Goldfeld—Quandt）检查

3.（White）检查

4.RCH检查异方差性的补救措施？

（1）对模型变换

（2）加权最小二乘法

（3）模型的的对数变换自有关指总体回归模型的随机误差项ui之间存在的有关关系自有关产生的原因？

（1）经济系统的惯性

（2）经济活动的滞后效应

（3）数据处理导致的有关

（4）蛛网现象

（5）模型设定偏误自有关的后果？

（1）一阶自回归形式的性质自协方差均不为零

（2）自有关对参数估计的影响导致低估真实的2

（3）对模型检查的影响参数的最小二乘估计量是无效的，使得F检查和R2检查也是不可靠的

（4）对模型预测的影响使预测的置信区间不可靠，从而减少了预测精度自有关检查？

（1）图示检查法

（2）DW检查法

（3）LM检查自有关的补救？

（1）广义差分法

（2）自有关系数p确实定Ze残差平方和Ze n-2ess1rss IRSS/n-k-lR2=R2—二1--------一_75s—tss tssn-\斤=1-n-k-\+kF…邛L2,nF检查的环节匕=/+/3\Xi\+02Xi2+kXik+jn,i=Ho/3\=0,42=0…，〃k=0提出假设0/=i,2,…，

1、ess/k在原假设“成立的条件下，记录量尸=

2、k不全为零

3、FFakn-k-l明显

4、给定明显性水平a,查表可得临界值尸a（匕〃-Z—l）Ho:尸i=0】、提出假设M:.2~N6b

2、在成立的前提条件下，由乃构造记录量1Edt=―——,〃一k一~t n-2〜1S、

3、给定明显性水平a,查表可得此（〃—攵―1）得出拒绝域卜|%式〃—Z—1）

4、把样本带入，求记录量值若%/区，则落入拒绝域，拒绝原假设2。