计量经济学学习心得

学习心得

时至今日，论文基本完成，此时此刻，内心既喜悦又不安。喜悦是因为论文终于要完成了，完成一件任务总是一件让人高兴的事。而不安则是因为深怕达不到老师的要求，辜负了老师的期望。

吴老师学识渊博、治学严谨、要求严格，能成为他的学生，我一直深感荣幸。首先，很感谢老师对我在这门课程的悉心指导，通过这一学期的学习，我收获了很多，懂得了很多，同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我国经济的发展有重要的影响。计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。下面我先简单介绍一下这门程。

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

我们首先对我们搜集的数据进行了估计和建立了模型，可以用我们所学的计量经济学的系统知识来进行分析。我们组的模型是多元回归模型，而多元回归模型与一元回归模型的分析一样，多元回归模型要解决的主要问题仍然是，根据观测样本估计模型中的各个参数，对估计的参数及回归方程进行统计检验，利用回归模型进行预测和经济分析。只不过多元回归模型包含多个解释变量，相应的分析过程和解释过程要相对复杂些。我们还用EVIES软件用最小二乘法对模型进行了回归分析，然后还可以求出二元回归中的回归分析，还分析了其经济意义。我们所做的分析中存在异方差，通过加权最小二乘法并配以White检验，消除了异方差。同时我们做了相关系数检验，辅助回归模型检验，方差膨胀因子检验。

最后谈谈我个人学习了一个学期计量经济学的感受和体会。总体来说，计量经济学还是比较难的，其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力。但是，另外一个最大的体会，是计量经济

学的重要性。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找到其中的脉络，进而分析得更加清晰。

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。

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 心得

计量经济学学习心得报告 通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细 心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它；二：对于计量经济 学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固 了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。 以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。一：计量经济学教我了我很多。 在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即 将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。 二：计量经济学的系统知识 计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能 和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经 济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学 的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系 来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计 量经济学。 计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经 济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在 多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的 比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。 在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括： 我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n 组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然 估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽 取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：

(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

计量经济学读书笔记.doc

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。

计量经济学论文——商业银行规模经济实证分析

计量经济学论文 ——商业银行的规模经济实证分析 摘要：我国的商业银行经过了２０多年的发展，数目从少变多，规模从小变大，市场结构也发生了很大变化。但是由于市场机制和国家政策上的问题，商业银行在很多方面存在问题。最为突出的问题是巨额不良资产问题和公司治理结构的缺陷。现阶段，国内银行业无论是在规模方面或是经营效率、公司治理及技术方面均不同程度地落后于国外同行。研究中国银行业的规模经济问题具有重要的现实意义和理论价值，这有助于判断中国银行业的规模经营现状，分析影响中国银行业规模经济的主要因素，探讨中国不同商业银行的最佳规模及提升中国银行业规模经济和竞争优势的途径，为中国银行业的改革和发展提供新的解决思路和方法。本文将以建设银行的数据建立一个模型来分析银行的规模经济的影响因素，并由此提出相应的措施。 关键词：规模经济影响因素措施 一、商业银行规模经济的定义 商业银行规模经济是指随银行业务规模发展、人员数量增多和机构网点的扩大而引发的单位营运成本下降以及单位收益上升的现象，它反映着银行规模与成本、收益之间的变动关系。与之相对应的是规模不经济，它指的是在规模扩大之后，出现平均成本不变，甚至升高的状况。一般来说，商业银行的规模经济包括内在经济与外在经济两个方面。所谓内在经济是指单个银行由于业务运营规模的扩张，从内部引起收益的增加。如果银行在固定营业成本没有显著变化的情况下，因其经营规模扩大而相应降低了单位资金运营成本，这种节约所带来的效益提高便是内在经济。而外在经济是指整个银行产业规模扩大而使单个银行得到了良好的人才、信息、资金融通、联行结算等便利服务而引起收益递增的现象。 二、提高商业银行规模经济的意义 l、有利于资源优化配置、提高经济效益。规模经济的形成过程，就是商业银行经营成本尤其是固定成本不断降低的过程，同时，规模经济的形成过程，也是向效率较高、协作更紧密的单位集中的过程，从而使资源得到合理流动和优化配置。资源的优化配置有助于银行节省大量的费用，同时，合理的资金的运用也使得商业银行的收益能力大大提高，从而会提高商业银行的经营管理水平，增强盈利能力，提高竞争力。 2、有利于形成合理的市场结构。规模经济会促使大银行的产生，改变原有的规模结构，形成既具有竞争性又具有适度垄断性的市场结构。合理市场结构的产生对于缓解行业竞争压力，促进银行业合理、有序、竞争发展具有积极的作用。规模经济在促进合理市场结构形成的同时，也会促使银行采用先进的信息和网络技术，推动整个银行业的稳定、持续发展。3，有助于增强锓行的市场竞争力。规模经济所带来的规模壁垒效应、低成本优势、较高的创新水平和组织管理能力，以及对于市场的影响力，不仅提高了银行的收益能力和水平，更为重要的是使得银行在竞争中处于一种优势地位，从而银行可以利用一系列的优势进一步增加服务种类，并且提升服务质量，获取更多的市场份额，增加银行获利的能力。， 4、有助于加快金融创新。规模经济使银行拥有一方面或多方面的优势，可以节约大量的金融资源，银行要保持已有的优势地位，必须在金融创新方面加大投入，否则，在科技发展日新月异的今天，已有的优势很容易就会被在金融创新方面具有优势的银行超过。所以，规模

计量经济学学总结

1.计量经济学的建模步骤？ 一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参 数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验 计量经济学模型的运用 1、结构分析， 2、经济预测， 3、政策评价， 4、检验与发展经济理论 2、相关分析和回归分析的区别 联系:两者都是研究非确定变量间的统计关系，并且能够度量线性依赖程度的大小。 区别：前者关注相关程度，后者关注因果分析，还有具体的依赖关系。 4、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量 Y的全部变量的替代物。 5、随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项： （1）代表未知的影响因素，（2）代表残缺数据，（3）代表众多细小影响因素，（4）代表数据观测误差，（5）代表模型设定误差，（6）变量的内在随机性 基本假设：（1）回归模型是正确设定的，（2）解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值，（3）解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数，（4）随机误差项μ具有给定X 的零均值、同方差以及不序列相关性（5）随机误差项与解释变量之间不相关（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。 记住：正态分布并不是得到最佳无偏估计的必要条件，只要满足前4个假设就可以得到最佳无偏估计。 7、普通最小二乘法（OLS）概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则 其 3、样本容量的关系 最小样本：样本容量必须不少于模型中解释变量中的数目（包括常数量） 一般认为，当n大于等于30或者至少n大于等于3（k+1）才能说满足模型估计的基本要求 9、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验） （1）拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数: TSS(总离差平方和):自由度为：n-1 ESS(回归平方和)：自由度为：k RSS(回归平方和)：自由度为：n-k-1 调整的可决系数:即

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

双一流建设学校

世界一流大学建设高校 A类：北京大学、中国人民大学、清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、中国农业大学、北京师范大学、中央民族大学、南开大学、天津大学、大连理工大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、复旦大学、同济大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、东南大学、浙江大学、中国科学技术大学、厦门大学、山东大学、中国海洋大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、中山大学、华南理工大学、四川大学、重庆大学、电子科技大学、西安交通大学、西北工业大学、兰州大学、国防科技大学 B类：东北大学、郑州大学、湖南大学、云南大学、西北农林科技大学、新疆大学 世界一流学科建设高校 1、北京大学： 哲学、理论经济学、应用经济学、法学、政治学、社会学、马克思主义理论、心理学、中国语言文学、外国语言文学、考古学、中国史、世界史、数学、物理学、化学、地理学、地球物理学、地质学、生物学、生态学、统计学、力学、材料科学与工程、电子科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术、环境科学与工程、软件工程、基础医学、临床医学、口腔医学、公共卫生与预防医学、药学、护理学、艺术学理论、现代语言学、语言学、机械及航空航天和制造工程、商业与管理、社会政策与管理 2、中国人民大学： 哲学、理论经济学、应用经济学、法学、政治学、社会学、马克思主义理论、新闻传播学、中国史、统计学、工商管理、农林经济管理、公共管理、图书情报与档案管理 3、清华大学： 法学、政治学、马克思主义理论、数学、物理学、化学、生物学、力学、机械工程、仪器科学与技术、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、电气工程、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、建筑学、土木工程、水利工程、化学工程与技术、核科学与技术、环境科学与工程、生物医学工程、城乡规划学、风景园林学、软件工程、管理科学与工程、工商管理、公共管理、设计学、会计与金融、经济学和计量经济学、统计学与运筹学、现代语言学 4、北京交通大学： 系统科学 5、北京工业大学： 土木工程（自定） 6、北京航空航天大学： 力学、仪器科学与技术、材料科学与工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、航空宇航科学与技术、软件工程

计量经济学总结

计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝 则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。

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：

计量经济学试卷(2011年)中南大学

---○---○--- ………… 评卷密封线 ……………… 密封线内不要答题，密封线外不准填写考生信息，违者考试成绩按0分处理 ……………… 评卷密封 线 ………… 中南大学考试试卷答案(A) 2011 ~2011学年 第一学期 计量经济学课程 时间110分钟48学时， 3 学分，闭卷，总分100分，占总评成绩 70 % 一、基本知识类型题(本大题共40分，每小题8分) 1、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合？试述三者之关系。 答：计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的一门经济学学科，是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法,建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。 2、指出随机干扰项u i 和残差项e i 的区别。 答: 随机误差项是模型中不可观测到的随机因素，残差是真实值与拟合值得差，残差是对随机误差项的一个估计值。随机误差项也称误差项，针对总体回归函数而言。残差项是一随机变量，针对样本回归函数而言 3、请解释什么是虚拟变量？在模型中为什么要引入虚拟变量？如何引入虚拟变量？ 4、多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？ 答：多元线性回归模型的基本假定有：零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项服从均值为0方差为2 的正态分布假定。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机项独立同方差假定。 5、请解释概念：序列相关性和D.W.检验 序列相关性指对于不同的样本值，随机扰动项之间不再是完全相互独立，而是存在某种相关性。D.W.检验：，计算该统计量的值，根据样本容量n 和 k d d

计量经济学总结【重庆工商大学】

线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点： 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下： 作出其散点图如下： ②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上，这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。 总体回归方程的求法：以例1的数据为例 1）对第一个X i ，求出E (Y |X i )。

由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出0 1 ββ 和， 并进而得到总体回归方程。 如 将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得：0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为： ()|170.6i i i E Y X X =+ ，其图形为： ③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据：

那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归 模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出?β ，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示： ⑤四者之间的关系： ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确 定型依赖关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计；二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计； ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性 关系；样本回归方程是根据抽样数据得到的，它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果?β 足够接近 真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同，即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为

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。

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

计量经济学学习感悟

计量经济学课程学习感悟 姓名：贺璐 班级：金融1402班 学号：1605140228

计量经济学学习感悟 经过一学期的计量经济学习，我感触很深，获益匪浅。我是文科生，在金融的部分专业课有关模型或数据分析时，我总是不是很敏感、不能很快掌握所学内容，因此较少选数学模型的选修课，但这一次的计量经济学课让我收获了很多知识。 一、计量经济学的系统知识 计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从多个方面入手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学不等同于经济统计学、一般经济理论、数学，而是它们的有效结合共同促成了计量经济学。 二、state软件和理论 在用STATE软件做实证报告前，由于没有系统复习回顾，当时还有较多困惑：比如自相关补救程序是什么？什么时候该用线性或双对数模型或半对数模型？如何估计p?为什么有时回归系数与经济理论不符合等等。但我觉得求人不如求己，不能一有问题就找同学，很多东西需要自己慢慢琢磨。于是这段时间，我集中全力，一方面细细看书，一方面找大量资料案例研究state命令，选择自己原来不清楚的对数模型为我的实证研究函数，尽力寻找每一个当初不懂得问题。虽然从最初数据模型寻找到最后做出实证报告确实用了更久的实间，但自己扎扎实实，从统计学知识回顾沿着计量经济学框架脉络系统，复习了计量经济学各章知识；同时学会使用state这一有用的软件使用方式，有效的将理论与软件使用相结合。同时更加认识到，计量理论才是根本，只有计量理论弄清楚了软件才能发挥它最大的效用。 但是接触state软件的时间仅短短几个月，现在掌握的state的程序命令和结果解读仍很浅显，但是今后在找模型回归分析等问题时，我仍会尽可能多用state软件，加强学习应用。像上学期的统计学课spss的软件一样好好应用，在大学学习更多的知识充实自己。同时本

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

经济学案例分析 (1)

经济学案例分析 价格管制的例子 1、一套房子的房东把房子出租，在市场自由运作之下，能收到的月租是1000元，然而政府为了让穷人也能租得起房子，强行规定房租只能是800元。 如果你是房东，你将如何应对 答：“钥匙金”、“鞋金”、“签约费”、服务减少，不搞卫生；少提供家具 最低价格分析 2、案例：最低工资法造成失业 问题是否出自曼昆经济学原理实证分析与规范分析。观点:最低工资标准会引发失业副效应赞同:市场价格(工人工资),应由市场的供(劳动力) 求(企业)关系调节,建立最低工资制度,属于政府人为干预市场(劳动力价格)的行为,短期内也许有利于市场的平衡 ,长期却不利于市场的健康发展. 提高了工人工资,企业的用工成本就增加,企业的盈利少了,用于再发展的钱也就少了,不理于公司的长期发展,所以工人的就业也就收到了影响. 例如:新劳动法出台,更多保护劳动者权益的法律执行,加上近些年,不断的提高工人工资标准 ,广东的许多企业纷纷关闭,转向东南亚等消费工资低的国家. 反对: 1.当前我国正处在经济的转型期，市场机制导向的劳动力市场还没有充分形成。政府的干预更能宏观的调控市场向健康的方向发展. 2.在理论上，一般只有当最低工资标准过高，违背了经济规律时，才会导致失业率的上升。但从我国最低工资保障制度的实践来看，这一最低工资标准水平并不高。

3.最低工资制度的经济和社会效应是一个复杂的问题，自从经济学家提出最低工资制度是政府对劳动力市场的一种干扰，如果实行最低工资制度，会导致对劳动力的需求减少，从而使失业人数增加的理论后， 国内外的许多学者纷纷展开了实证分析。到目前为止，尚没有得到建立最低工资制度会增加失业率的明显证据。反倒是，有研究表明，合理的最低工资标准不仅不会降低就业，却能促进企业提高管理和技术水平，进而改善收入的不平等状况，促进全社会共同富裕。 最低工资增长在有可能减少就业的同时，也会通过增加消费，拉动经济增长，提高劳动效率，从而促进就业增长。两者相抵，很有可能促进就业的正增长，维持经济的良性运行。 其实这是一个市场经济的市场调节还是宏观调控的问题, 是一个很复杂的问题 ,就像近期的政府对物件的调控 ,也有不少的反对观点. 我个人认为,完全的市场调节也是不对的,适当的宏观调控也是必要的,因为市场也有出现病态的时候,也有扭曲的时候 ,宏观调控可以及时的修正错误. 但宏调的力度,措施,应该是慎重考虑的. 3、诺贝尔说，父母有生儿育女的需求，子女其实是父母的“耐用消费品”。你怎么看 从原则上说，子女的净成本不难计算，它等于预期支出的当前价值加上父母劳务的估计价值，再减去预期货币收益的当前价值及子女劳务的估计价值。如果净成本为正，则子女总体说来是一项耐用消费品，也就有必要假定可以从中得到心理收入或效用。如果净成本为负，则子女是一项耐用生产品。 4、诺贝尔还说，“安全”也有需求和供给。有吗安全不是多多益善吗，怎会有价格呢 5、为什么钻石比水贵 用边际效用来解释 水对生命来说是重要的，所以它应该具有很高的价值。另一方面，钻石对生命来说是不重要的，所以人们应该认为它的价值比水低。但是，即使水能够提供更多的效用，它还是比钻石便宜得多。 钻石于人的用处确实远不如水，所以，人们从水的消费中所得的总效用远远大于人们从钻石的使用中所得的总效用。但是，商品的需求价格不是由商品的总效用而是由商品的边际效用决定，即P=MU/λ。 钻石作为一种奢侈品，可以给人们带来炫耀等效用，而且数量很少，所以增加一个单位的钻石消费给消费者带来的效用很大，即钻石边际效用很大，消费者愿意以较多的支出来购买。