计量经济学1
计量经济学
1、一元线性回归模型：建立两个变量的数学模型：Yi=β?＋β?Xi ＋μi ，Yi 为被解释变量。
Xi 为解释变量。μi 为随机误差项（随机扰动项或随机项、误差项）。β?，β?为回归系数（待
定系数、待定参数）,这样的模型含有一个解释变量，而且变量之间的关系又是线性的，所
以上式称为一元线性回归模型。
2、线性回归模型的基本假设：假设1、解释变量X 是确定性变量，不是随机变量；假设2、
随机误差项μi 具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,n 。
V ar(μi )= δu2 i=1,2, …,n 。Cov(μi ,μj)=0，i≠j i,j= 1,2, …n,假设3、随机误差项μi 与解释变量X
之间不相关：Cov(Xi,μi)=0 i=1,2, …,n,假设4、μi 服从零均值、同方差、零协方差
的正态分布: μi -N(0,δu2)i=1,2, …,n 。注意：1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如
果假设4满足，则假设2也满足。
3、普通最小二乘法（OLS ）：为了研究总体回归模型中变量X 和Y 之间的线性关系，需要求
一条拟合直线，一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，以此为准则，确定X 与Y
之间的线性关系。
4、回归系数：β?=1／n ﹙∑Yi -β?∑Xi ﹚,β?=n∑XiYi -∑Xi∑Yi ／n∑Xi2-﹙∑Xi ﹚2
5、常用结果：1、∑ei=0即残差项ei 的均值为0，2、∑eiXi=0即残差项ei 与解释变量Xi 不
相关。3、样本回归方程可以写成Yi o-ˉYˉ=β?（Xi-ˉXˉ）即样本回归直线过点（ˉXˉ, ˉYˉ）
4、ˉYi oˉ=ˉYˉ即被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值
6、样本可决系数：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。样本观测值距回归
曲线越近，拟合优度越好，X 对Y 的解释程度越强。TSS=∑（Y i- ˉYˉ）2,RSS=∑（Yi o-ˉYˉ）
2,ESS=∑（Yi- Yi o）2其中TSS 为总离差平方和，RSS 为回归平方和（为样本回归线解释的
部分），ESS 为残差平方和（样本回归线不解释的部）R2=RSS ／TSS=1-∑ei2／∑yi2=β?2∑xi2
／∑yi=(∑xiyi) 2／∑xi2∑yi2，可决系数的取值范围：[0，1]，R2越接近1，说明实际观测点离
样本线越近，拟合优度越高。
7、样本相关系数：R=∑xiyi ／（∑xi2∑yi2）? 检验相关系数的t 统计量t=R(n-2) ?／(1-R 2)?～
t(n-2)
8、置信区间：β?～N （β·, δu2∑Xi2／n∑xi 2）, β?～﹙βo, δu2／∑xi2﹚令δu2=∑ei2／n-2，t=β?-βo
／δβ?～t(n-2)，＝＝≥βo∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?],β·∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?]
9、回归系数估计值的显著性检验-t 检验：t=β?-βo／δβ?～t(n-2),提出假设H0：βo=0，H1：
βo≠0 计算t=β2／δβ?，然后比较t 与tα／2(n-2)的大小
10、一元线性回归方程的预测：（1）点预测。将X 的一个特定值 代入样本回归方程，计算
得出的 就是 的点预测 （2）区间预测。是求出 的点预测值 之后在一定置信度下求 落在以
为中心的的一个区间，从而可以分析 与 的接近程度，分析结果的可靠性。（1）单个值的预测区间V ar(e o)=se 2[1+1／n+( - ) 2／∑xi 2],t= - ／δ(e o) ～t(n-2), ∈[ -t α／2δ(e o), + t α／2δ(e o) ]（2）均值的预测区间V ar(δ0)= se 2[1／n+( - )2／∑xi 2],,t=E( )- ／δ0～t(n-2), E( ) ∈[ - t α／2δ0， + t α／2δ0] 11、回归系数的经济意义：β?表示边际倾向，表示Xi 每增加或减少一单位，Yi 便增加或
减少β?个单位，β?是样本回归线在y 轴的截距，表示Y i 不受Xi 影响的情况下自发产生的
行为。
12、多元线性回归模型的基本假定：1、E （ui ）=0,即随机误差项是一个期望值或平均值为
零的随机变量。2、var(ui)=E(ui 2) =δ2即对于解释变量X1、X2、·····Xk 的所有观测值，
随机误差项有相同的方差3、cov(ui,uj)=E(uiuj)=0即随机误差项彼此之间不相关。4、
cov(Xij,uj)=0即解释变量X1、X2、····Xk 是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼
X 0Y ?0
Y 0Y 0Y ?0Y 0Y ?0
Y ?0
Y 0X 0X Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0
X 0X Y 0Y
?0
Y 0Y ?0Y ?0
此之间不相关5、rank(X)=k+1＜n 即解释变量X1、X2、·····Xk 之间不存在精确的（完全
的）线性关系，解释变量的样本观测值矩阵X 是满秩矩阵6、ui ～N （0，δ2）即随机误差
项服从正态分布，被解释变量也服从正态分布。N 为一多维正态分布。
13、多元线性回归模型的偏回归系数为：β=(X ’X ) －1X ’Y
14、R 2=1-ESS ／TSS=β’x ’y ／y ’y (原可决系数)一般来说，可决系数越接近于1，拟合程
度越好，但随着解释变量的增多，可决系数会逐渐增大，这样就导致可决系数不能真实反应
模型的拟合优度。为什么在模型中增加一个解释变量， R2往往增大？因为没有考虑三个平
方和的自由度。R 2的调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，
以剔除变量个数对拟合优度的影响:R 2=1-ESS ／﹙n-k-1﹚／TSS ﹙n-1﹚其中n-k -1为残差
平方和的自由度，n -1为总体平方和的自由度
15、回归方程的显著性检验（F 检验）：检验统计量：)1/(/F --=k n RSS k
ESS 结论：给定显著
性水平 ，如果 则否定原假设，即认为总体回归方程存在显著的线性关系。
16、拟合优度检验与方程显著性检验关系：
与可推出或F 与R 2同向变化：当R 2=0时，F=0，R 2越大，F
值也越大，当R 2=1时，F 无穷大，因此，F 检验是所估计回归的总显著性的一个度量，也
是R 2的一个显著性检验，即检验H0：β?=0、β?=0、……, βk=0等价于检验R 2=0
17、解释变量的显著性检验（t 检验）： 如果
则否定原假设，即认为解释变量对被解释变量有显著影响，否则，认为解释变量对被解释变量不存在显著影响。（注意：
一元线性回归中，t 检验与F 检验一致 ）
18、F 检验与t 检验的联系（一元线性方程）：一方面，t 检验与F 检验都是对相同的原假设H0：β1=0 进行检验;另一方面，两个统计量之间有如下关系：
F 检验：回归方程的显著性检验是指在一定显著性水平下，从总体上对模型中被解释变量与
解释变量之间的线性关系是否显著进行的一种统计检验对回归模型，F 检验：检验总体回归
方程是否显著的线性关系。T 检验：解释变量的显著性检验，是指在一定显著性水平下，检
验模型的解释变量是否对被解释变量有显著影响的一种统计检验。回归方程线性关系的显著
性，并不意味着解释变量对被解释变量的影响都是显著的，因此有必要对每个解释变量进行
显著性检验。T 检验是检验解释变量对被解释变量是否有显著影响。
19、多元回归系数的置信区间： ),1(~)(??---=k n t S i i i i t βββ，
对于给定的α分布表可从t 查出相应自由度），（水平的双侧分位数为ναναt k n 2,1--=置信度为则βi -1
222212221222122212212?)2(?)2(?)2(?)
2(?t x n e x n e x n e n e x n e y F i i i i i i i i i i =???? ???-=???
?? ??-=-=-=-=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ββββ)1/()1(/22---=k n R k R F kF k n n R +----=1112)
1/(/--=k n RSS k ESS F )1/()1/(12----=n TSS k n RSS R α)1,(F F -->k n k α
)S(??ββi
i i t =)(2n t t i α>
的置信α)()(??2ββναi
i S t ?±区间的两个端点为 20、异方差的概念：对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方
差性。
21、异方差的来源与后果：来源：（1）异方差常来源于截面数据（2）有时异方差来源于测
量误差和模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响（3）此外，用分组数据来估计计量
模型也是异方差性的一个重要来源。后果：1、计量经济模型中若存在异方差性，采用最小
二乘法估计模型参数，估计量仍具有线性性和无偏性，但不具有最小方差性（即有效性）2、
变量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效
22、G-Q 检验以F 检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。G-Q 检验
的思想：先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，然后利用两个子样的残差平方
和之比构造统计量进行异方差检验。由于该统计量服从F 分布，因此假如存在递增的异方差，
则F 远大于1；反之就会等于1（同方差）、或小于1（递减方差）。G-Q 检验的步骤：①将n
对样本观察值(Xi,Yi)按解释变量观察值Xi 的大小排队②将序列中间的c=n/4个观察值除
去，并将剩下的观察值划分为较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为
(n-c)/2 ③，对每个子样分别求回归方程，并计算各自的残差平方和4、提出假设5、构造
统计量6、检验（117）
23、异方差性的修正方法:加权最小二乘法
24、自相关的定义：如果Cov (ui , uj ) ≠ 0, (i ≠ j) ，则称误差项ut 存在自相关
自相关又称序列相关。原指一随机变量在时间上与其滞后项之间的相关。这里主要是指回归
模型中随机误差项ut 与其滞后项的相关关系。自相关也是相关关系的一种。自相关按形式
可分为两类。(1) 一阶自回归形式当误差项ut 只与其滞后一期值有关时，即ut = f (ut -
1) + vt 称ut 具有一阶自回归形式。(2) 高阶自回归形式当误差项ut 的本期值不仅与其前
一期值有关，而且与其前若干期的值都有关系时，即ut = f (ut – 1, u t – 2 , … ) +
vt 则称ut 具有高阶自回归形式。r 的取值范围是 [-1，1]。当 r > 0 时，称ut 存在正自
相关；当 r < 0时，称ut 存在负自相关。当 r = 0时，称ut 不存在自相关。
25、自相关的来源与后果：(1) 模型的数学形式不妥(2) 惯性(3) 回归模型中略去了带有自
相关的重要解释变量。2.自相关的后果(1) 回归系数的最小二乘估计量β仍具有无偏性(2) Var （β）不再有最小方差性(3)有可能低估误差项U 的方差(4)由于u 存在自相关时Var （β）
和Su 2都变大都不具有最小方差性，所以用依据普通最小二乘法得到的回归方程去预测，
预测是无效的。
26、DW 检验法：满足如下三个条件：1）误差项Ut 的自相关为一阶自回归形式。（2）因变
量的滞后值Yt-1不能在回归模型中作解释变量。（3）样本容量应充分大（T > 15）DW 检验
步骤如下。给出假设H0: ρ=0(Ut 不存在自相关)H1：ρ≠0（Ut 存在一阶自相关）用残差
值et 计算统计量DW 。其中分子是残差的一阶差分平方和，分母是残差平方和。把上式展开，
整理，DW=2(1-r)
r 与DW 值的对应关系及意义
r DW
ut 的表现 r = 0
DW = 2 ut 非自相关 r = 1
DW = 0 ut 完全正自相关 0 < r < 1 0 < DW < 2
ut 有某种程度的正自相关
-1 < r < 0 2 < DW < 4 ut有某种程度的负自相关
(1) 若DW取值在（0, dL）之间，拒绝原假设H0 ,认为ut存在一阶正自相关。(2) 若DW 取值在（4 - dL , 4）之间，拒绝原假设H0 ,认为ut存在一阶负自相关。(3) 若DW取值在（dU, 4-dU）之间，接受原假设H0 ,认为ut非自相关。(4) 若DW取值在（dL, dU）或（４- dU, 4 - dL）之间，这种检验没有结论，即不能判别
ut是否存在一阶自相关。判别规则可用图1.2表示。当DW值落在“不确定”区域时，有两种处理方法。①加大样本容量或重新选取样本，重作DW检验。有时DW值会离开不确定区。
②选用其它检验方法。附表4给出检验水平α=0.05条件下DW检验临界值。DW检验临界值与三个参数有关。①检验水平a，②样本容量T, ③原回归模型中解释变量个数k（不包括常数项）。
DW检验注意3点：
（1）DW统计量只适用于检验一阶自相关形式（2）应用DW检验，样本容量不应太小（3）若原回归式的解释变量中含有因变量的滞后项，不能用DW检验。
27、多重共线性的概念：p161
28、多重共线性的来源：1）许多经济变量在时间上有共同变动的趋势。（2）把一些解释变量的滞后值也作为解释变量在模型中使用，连贯性原则解释变量与其滞后变量通常是相关的多重共线性的后果：(1)参数的估计值不精确，也不稳定，样本观测值稍有变动，增加或减少解释变量等都会使参数估计值发生较大变化，甚至出现符号错误，从而不能正确反映解释变量对被解释变量的影响(2)参数估计量的标准差较大，使参数的显著性t检验增加了接受零假设的可能，从而舍去对被解释变量有显著影响的解释变量③多重共线性的后果具有一定的不确定性④在近似多重共线性下，只要模型满足古典假设，回归系数的最小二乘估计量就具有线性、无偏性和最小方差性。但无偏性并不保证对某个给定样本参数估计值等于真值；最小方差性也不保证参数估计量的方差在给定样本下很小。
29、多重共线性修正方法1、增加样本观测值2、略去不重要的解释变量3、用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值4、利用参数之间的关系5、利用解释变量之间的关系6、如果某些解释变量之间高度相关，根据研究目的实际情况，可以通过改变模型实际形式，来避免多重共线性7、对数据进行中心化处理8、逐步回归法
30、逐步回归法该方法不仅可以对多重共线性进行检验，同时也是处理多重共线性问题的一种有效方法。
31、模型的联合显著性检验与参数显著性检验有什么不同：
32、联合模型与单一模型的区别：单一模型：解释变量均为非随机变量，它们与随机误差项u相互独立，要求Xj是外生变量，并且其值是事先精确给定的，没有测量误差。联合模型：随机解释变量三种不同情况1、随机解释变量与随机误差项不相关2、随机解释变量与随机误差项在小样本下相关，在大样本下渐近无关3、随机解释变量与随机误差项高度相关随机解释变量问题主要表现于用滞后被解释变量作为模型的解释变量的情况。用OLS法进行参数估计带来两个后果：①模型必然具有随机误差项的自相关性。②D.W.检验失效
33、F 检验只能检验线性约束条件。如果F 检验的结论是接受原假设，则检验止。如果F 检
验的结论是拒绝原假设，则进一步作 t 检验。检验模型中哪个（或哪些）解释变量是重要解释变量，哪个是可以删除的变量。
34、间接最小二乘法与两阶段最小二乘法的区别：ILS 法只适用于恰好识别模型，ILS 估计量是有偏的，但具有一致性和渐近有效性。当结构方程为过度识别时，其相应简化型方程参数的OLS 估计量是有偏的，不一致的。采用ILS 法时，简化型模型的随机项必须满足OLS 法的假定条件。vi ～ N (0, σ2), cov (vi , vj ) = 0, cov (xi , vj ) = 0。当不满足上述 条件时，简化型参数的估计误差就会传播到结构参数中去；两阶段最小二乘法，把全部预定变量的线性组合作为工具变量，两阶段最小二乘是间接最小二乘法和工具变量法的结合 恰好识别和过度识别的结构模型可采用2SLS 法估计参数。2SLS 法即连续两次使用OLS 法。使用2SLS 法的前提是结构模型中的随机项和简化型模型中的随机项必须满足通常的假定条件，前定变量之间不存在多重共线性。
35、柯依克变换模型：2、科伊克（Koyck ）方法：科伊克方法是将无限分布滞后模型转换为自回归模型，然后进行估计。科伊克变换的具体做法:将科伊克假定βi=β0λi 代入无限分布
滞后模型，得滞后一期并乘以λ，得将（12）减去（13）得
科伊克变换模型：
整理得科伊克模型的一般形式： 科伊克模型的特点：1）以一个滞后因变量Yt-1代替了大量的滞后解释变量Xt-i ，最大限
度地节省了自由度，解决了滞后期长度m 难以确定的问题；（2）由于滞后一期的因变量Yt-1与Xt 的线性相关程度可以肯定小于X 的各期滞后值之间的相关程度，从而缓解了多重共线性。但科伊克变换也同时产生了两个新问题：（1）模型存在随机项和vt 的一阶自相关性；2）滞后被解释变量Yt-1与随机项vt 不独立。
（1）自回归模型的变换——柯依克变换模型
假设无限分布滞后模型所有的β具有相同的符号，分布滞后变量的参数按几何级数递减，经过变换，最后得
通过柯依克变换，将一个无限分布滞后模型化为自回归模型，模型中除包括Xt 外，还有 Yt 的一阶滞后变量Yt-1,仅有三个参数需要估计αβλ另外，有模型变换可以看出，解释变量之间的多重共线性已大大削弱。
t t t t v cY bX
a Y +++=-1101)1(---++-=-t t t t t X Y Y λμ
μβαλλt i i t i t X
Y μλβα++=∑∞
=-0001(1),;
其中：t t t a a b λβλμλμ-=-==- c =, v
1101 t t t t t t t u u Y X Y 其中
计量经济学1
计量经济学： 是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计量经济模型的建立和应用为核心，对经济关系与经济活动数量规律进行研究的一门应用型经济学科。 计量经济四个要素：经济变量（x ，y ）、参数（β）、误差项（u ）及方程的形式f （·） 利用方差分解表计算F 统计量的过程 完全多重共线性如果存在某解释变量是其他解释变量的线性组合，则称为存在完全多重共线性 近似（不完全）多重共线性若解释变量之间无准确的或完全的线性相关关系，但它们之间存在高度的线性相关性，称模型存在近似（不完全）多重共线性。 Y=X β+u 在多元线性回归模型中，回归系数 表示：在其它解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。u 是随机误差项。 多重共线性的判断：“经典”判断法多重共线性的“经典”特征是R2较高，方程的F 检验高度显著但参数t 检验显著的不多，如果一个回归分析结果中存在这一特征，则应考虑其是否存在多重共线性的问题。 方差扩大因子法（1-Rj 方）为自变量Xj 的容忍度（Tolerance ），其倒数称为方差扩大因子 经验表明，当VIFj ≥10时，自变量xj 与其它自变量之间的多重共线性程度就非常大了，以至于足以影响到OLSE 的稳定性（方差增大）。 双对数函数模型：βj 称为偏弹性系数。它度量了在其他变量不变的条件下，被解释变量y 对于解释变量Xi 的弹性系数。 对样本回归方程解释如下：斜率系数0.3397表示产出对劳动投入的弹性，即表明在资本投入保持不变的条件下，劳 动投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.3397个百分点。同样地，在劳动投入保持不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.8419个百分点。两个弹性系数相加为规模报酬系数，其数值大于1，表明该市经济的特征很可能是规模报酬递增的（如果数值等于1，属于规模报酬不变；小于1，则属于规模报酬递减）。根据单边检验的结果，这两个系数各自均是统计显著的（这是用单边检验，即 ，因为我们预期劳动力和资本对产出影响都是正向的），模型的F 值也是高度显著的（因为prob=0.0000），因此能够拒绝零假设：劳动力与资本对产出无影响。R2值为0.995，表明劳动力和资本（对数）的变动解释了大约99.5%的产出（对数）的变动，说明了模型很好地拟合了样本数据。 误差项一阶自相关的DW 检验DW 值越接近于2，ut 的自相关性越小；DW 值越接近于零， ut 正自相关程度越高；DW 值越接近于4， ut 负自相关程度越高 DW 检验的准则如下：⑴当DW
- (4－ dL)时,拒绝原假设 H0:ρ=0 ；接受备择假设H1:ρ≠0，ut 存在一阶负自相关。⑶当dU
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,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。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：
计量经济学复习要点1
计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 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 y ++=10ββ--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 y E 10)(ββ+=--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 y ++=10??ββ--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 y 10???ββ+=---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归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
1什么是计量经济学
1什么是计量经济学? 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的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 2计量经济学分析问题的一般步骤？ 设计理论模型，包括模型中变量及模型形式的确定。收集样本数据。估计参数。对模型进行检验，包括经济意义的检验，模型参数的检验，模型假定条件的检验等 3现实数据包括哪几种类型？ 横截面数据时间序列数据集合数据 4回归分析的含义？ 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。 5回归分析和相关分析的区别？ 相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。 6线性回归和线性分析 8最小二乘法原则：最小二乘法的基本原则是各观察点距直线的纵向距离的平方和最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近,“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小. 9经典线性回归模型的基本假设：1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模型设定正确 10最小二乘估计量的统计性质？ 1.线性特性。 2.无偏性。 3.有效性 4.渐近无偏性 5.一致性 6.渐近有效性 17什么是多重共线性？ 对于多元性回归模型，如果某两个或多个解释变量间出现相关性，则称为多重共线性 18多重共线性诊断方法？ 1）对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1和X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说明两变量间存在较强的多重共 线性。 （2）对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法 若在OLS下，模型的与F值较大，但各参数估计值的t检验值较少，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显著。 20虚拟变量引入的原则是什么？虚拟变量的个数按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量
《计量经济学》复习重点及答案
各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R
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。
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第二章课后习题 2.1（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的数量关系： Y=56.64794+0.12836X1 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的数量关系： Y=38.79424+0.331971X2 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的数量关系：
Y=31.79956+0.387276X3 （2）对所建立的回归模型近性检验（假设显著性水平α为0.05）。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=56.64794，β2=0.12836，说明亚洲各国人均GDP每增加1美元，人均寿命将增加0.12836年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合有度检验：可决系数R2=0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国人均GDP对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=38.79424，β2=0.331971，说明亚洲各国成人识字率每增加1%，人均寿命将增加0.331971年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“成人识字率”对被解释变量“人均寿命”的大部分作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国成人识字率对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=31.79956，β2=0.387276，说明亚洲各国一岁儿童疫苗接种率每增加1%，人均寿命将增加0.387276年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“一岁儿童疫苗接种率”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国一岁儿童疫苗接种率对人均寿命具有显著影响。 2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义（假设显著性水平为0.05）。
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计量经济学试题 一、单项选择题(本大题共25小题，每小题1分，共25分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的。请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．经济计量分析工作的研究对象是（） A．经济理论 B．经济数学方法 C．经济数学模型 D．社会经济系统 2．在双对数线性模型lnY i=lnβ0+β1lnX i+u i中,β1的含义是（） A．Y关于X的增长量 B．Y关于X的发展速度 C．Y关于X的边际倾向 D．Y关于X的弹性 3．在二元线性回归模型：中，表示（） A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动 B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动 C．当X1和X2都保持不变时， Y的平均变动 D．当X1和X2都变动一个单位时， Y的平均变动 4．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（） A．无偏的，但方差不是最小的 B．有偏的，且方差不是最小的C．无偏的，且方差最小 D．有偏的，但方差仍为最小 5．DW检验法适用于检验（） A．异方差 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 6．如果X为随机解释变量，X i与随机误差项u i相关，即有Cov(X i， u i)≠0，则普通最小二乘估计是（） A．有偏的、一致的 B．有偏的、非一致的 C．无偏的、一致的 D．无偏的、非一致的 7．设某商品需求模型为Y t=β0+β1X t+ u t，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（） A．异方差性 B．序列相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性
计量经济学知识点(超全版)
1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2. 解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分） 3. 被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4. 内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5. 外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后 内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。（2分） &控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9?计量经济模型：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，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 .函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一
地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 .相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们 惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12 .最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小 二乘法。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线
计量经济学1
计量经济学 1、一元线性回归模型：建立两个变量的数学模型：Yi=β?＋β?Xi ＋μi ，Yi 为被解释变量。 Xi 为解释变量。μi 为随机误差项（随机扰动项或随机项、误差项）。β?，β?为回归系数（待 定系数、待定参数）,这样的模型含有一个解释变量，而且变量之间的关系又是线性的，所 以上式称为一元线性回归模型。 2、线性回归模型的基本假设：假设1、解释变量X 是确定性变量，不是随机变量；假设2、 随机误差项μi 具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,n 。 Var(μi )= δu2 i=1,2, …,n 。Cov(μi ,μj)=0，i≠j i,j= 1,2, …n,假设3、随机误差项μi 与解释变量X 之间不相关：Cov(Xi,μi)=0 i=1,2, …,n,假设4、μi 服从零均值、同方差、零协方差 的正态分布: μi -N(0,δu2)i=1,2, …,n 。注意：1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如 果假设4满足，则假设2也满足。 3、普通最小二乘法（OLS ）：为了研究总体回归模型中变量X 和Y 之间的线性关系，需要求 一条拟合直线，一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，以此为准则，确定X 与Y 之间的线性关系。 4、回归系数：β?=1／n ﹙∑Yi -β?∑Xi ﹚,β?=n∑XiYi -∑Xi∑Yi ／n∑Xi2-﹙∑Xi ﹚2 5、常用结果：1、∑ei=0即残差项ei 的均值为0，2、∑eiXi=0即残差项ei 与解释变量Xi 不 相关。3、样本回归方程可以写成Yi o-ˉYˉ=β?（Xi-ˉXˉ）即样本回归直线过点（ˉXˉ, ˉYˉ） 4、ˉYi oˉ=ˉYˉ即被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值 6、样本可决系数：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。样本观测值距回归 曲线越近，拟合优度越好，X 对Y 的解释程度越强。TSS=∑（Yi- ˉYˉ）2,RSS=∑（Yi o-ˉYˉ） 2,ESS=∑（Yi- Yi o）2其中TSS 为总离差平方和，RSS 为回归平方和（为样本回归线解释的 部分），ESS 为残差平方和（样本回归线不解释的部）R2=RSS ／TSS=1-∑ei2／∑yi2=β?2∑xi2 ／∑yi=(∑xiyi) 2／∑xi2∑yi2，可决系数的取值范围：[0，1]，R2越接近1，说明实际观测点离 样本线越近，拟合优度越高。 7、样本相关系数：R=∑xiyi ／（∑xi2∑yi2）? 检验相关系数的t 统计量t=R(n-2) ?／(1-R 2)?～ t(n-2) 8、置信区间：β?～N （β·, δu2∑Xi2／n∑xi 2）, β?～﹙βo, δu2／∑xi2﹚令δu2=∑ei2／n-2，t=β?-βo ／δβ?～t(n-2)，＝＝≥βo∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?],β·∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?] 9、回归系数估计值的显著性检验-t 检验：t=β?-βo／δβ?～t(n-2),提出假设H0：βo=0，H1： βo≠0 计算t=β2／δβ?，然后比较t 与tα／2(n-2)的大小 10、一元线性回归方程的预测：（1）点预测。将X 的一个特定值 代入样本回归方程，计算得出的 就是 的点预测 （2）区间预测。是求出 的点预测值 之后在一定置信度下求 落在以 为中心的的一个区间，从而可以分析 与 的接近程度，分析结果的可靠性。（1）单个值的预测区间Var(e o)=se 2[1+1／n+( - ) 2／∑xi 2],t= - ／δ(e o) ～t(n-2), ∈[ -t α／2δ(e o), + t α／2δ(e o) ]（2）均值的预测区间Var(δ0)= se 2[1／n+( - )2／∑xi 2],,t=E( )- ／δ0～t(n-2), E( ) ∈[ - t α／2δ0， + t α／2δ0] 11、回归系数的经济意义：β?表示边际倾向，表示Xi 每增加或减少一单位，Yi 便增加或 减少β?个单位，β?是样本回归线在y 轴的截距，表示Yi 不受Xi 影响的情况下自发产生的 行为。 12、多元线性回归模型的基本假定：1、E （ui ）=0,即随机误差项是一个期望值或平均值为 零的随机变量。2、var(ui)=E(ui 2) =δ2即对于解释变量X1、X2、·····Xk 的所有观测值， 随机误差项有相同的方差3、cov(ui,uj)=E(uiuj)=0即随机误差项彼此之间不相关。4、 cov(Xij,uj)=0即解释变量X1、X2、····Xk 是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼 X 0 Y ?0Y 0Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0Y 0X 0X Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0X 0X Y 0Y ?0 Y 0Y ?0Y ?0
计量经济学要点
第一章 导论 1、什么是计量经济学模型？它有哪些要素？要素的内容是什么？ 计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般形式为： 模型由经济变量（x,y ），随机误差项（u ），参数（β）和方程的形式 f (?)等四个要素构成。 经济变量（x,y ）——用于描述经济活动水平的各种量，是经济计量建模的基础 随机误差项（u ）——表示模型中尚未包含的影响 因素对因变量的影响，一般假定其满足一定条件。 参数（β）——是模型中表示变量之间 数量关系的系数， 具体说明解释变量对解释变量的影响程度。 方程的形式 f (?) ——是将计量经济模型的三个要素联系 在一起的数学表达式，分为线性模型和非线性模型。 2、经典计量经济学模型的建模步骤及主要内容是什么？ 经典计量建模可分为四个连续的阶段：模型设定，参数估计，模型检验，模型应用。模型设定阶段需研究有关经济理论并确定变量以及函数形式，进行样本数据的收集与整理；模型的参数估计阶段要用到统计推断、回归分析方法，经常需要借助于统计软件的帮助得到参数的估计结果，参数一经确定，模型中各变量之间的关系就确定了，模型也就随之确定了。参数估计的主要方法有最小平方法（OLS ）及其拓展形式（GLS 、WLS 、2StageLS 等）、最大似然估计法、数值计算法等；模型检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济检验；模型可应用于验证与发展经济理论、结构分析、经济预测、政策评价等方面。 3、数据及数据类型 变量的具体取值称为数据(Data)。数据是经济计量分析的原材料，根据形式不同，数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。 1.时间序列数据（Time series data ）是按时间顺序排列而成的数据。 2.截面数据（Cross sectional data ）又称横断面数据，是指在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 3.合并数据（Pooled data ）是指既有时间序列数据又有横截面数据。 4、试题举例 1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列，是（ ）。 A 、 原始数据 B 、 合并数据 C 、 时间序列数据 D 、 横截面数据 2、既有时间序列数据又有横截面数据的数据是( )。 A 、 原始数据 B 、时间序列数据 C 、合并数据 D 、 截面数据 第二章 一元线性回归 一、主要内容： 1为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？（或：随机误差项包含哪些内容？） 在总体回归函数中引进随机扰动项，主要有以下几方面的原因： (,,) y f x u β=
计量经济学 作业1
Econometrics ASSIGNMENT 1 100 POINTS TOTAL DUE: Thursday, January 26, 3:20 p.m. **IMPORTANT REMINDER: LATE ASSIGNMENTS CANNOT BE ACCEPTED – NO EXCEPTIONS** Note : Questions 1~3 are simple and straightforward. Questions 4 & 5 are also simple, albeit long. Questions 7 & 8 are on hypothesis testing. 1. [5] Let X be the random variable distributed as Normal (5,4). Find the probabilities of the following events: (i) P(X ≤ 6) (ii) P(X > 4) (iii) P(|X – 5| > 1) 2. [5] Let X denote the prison sentence, in years, for people convicted of auto theft in California. Suppose that the pdf of X is given by 219()(,0 3.=< 2010－2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称：2008年12月我国税收多因素分析 组长： 学号：00 姓名：专业：财政学 成员： 学号：00 姓名：专业：财政学 学号：00 姓名：专业：财政学 选课班级：A01 任课教师：徐晔成绩： 评语:__________________________________________________ 教师签名：批阅日期： 计量经济大作业要求如下： 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法； 2.能够理论联系实际； 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析； 4.要求：word文档格式，内容四千字左右，并附数据。 内容： 1.确立问题： 选择一个经济预测问题或经济分析问题，根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些（至少二个）经济变量之间的因果关系。 2.建立模型： 初步建立其多元线性回归模型，利用软件求解回归方程；进行经济意义检验、统计与经济计量检验，解决可能出现的违反基本假设的问题，最后确定回归方程。 3.提供图表： 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表，如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析： 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19 2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】：本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系，通过数据拟合模型，将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能，按照法定标准，无偿取得财政收入的一种手段，是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的，如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来，我国的税收增长远远快于GDP的增长速度，通过对税收增长的两个影响因素进行分析，从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能，凭借政治权利，参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家，具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的，这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入，可以是实物或货币，这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱，又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中，税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具，具有不可替代的作用，是国家职能实现不可缺少的手段。因此，分析税收收入，有助于正确把握宏观经济规律，有助于合理制定国家财政政策，从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析，并根据相关数据，建立模型，对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后，针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验，并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点： （1）结果分析，即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析； （2）预测未来，即预测未来税收收入的总量及规模； （3）政策评价，利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中，税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出，如下图： GDP分解： GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出：不可征税GDP（C）政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度：税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策，国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中，这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。 计量经济学考试重点整理 第一章： P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？ 定义：“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。” P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，确定变量之间的数学关系，拟定模型中待估计参数的数值范围。 P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据 P13：样本数据的质量（4点） 完整性；准确性；可比性；一致性 P15-16：模型的检验（4个检验） 1、经济意义检验 2、统计检验 拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 稳定性检验：扩大样本重新估计 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测 P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。 P18-20：计量经济学模型的应用 1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。 1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值 {}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组 值，即样本回归线上的点∧ i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。普通 最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和 最小。 2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义， 或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此 意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。 3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不 存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种 参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适 用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。 6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程 采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关 系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数， 而是互不相同，则认为出现了异方差性。 8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机 干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设， 称为存在序列相关性。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ， 其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释(可直接使用)计量经济学大作业(1).doc
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