计量经济学 学习指导

1、 29/29计量经济学学学习指导1 计量经济学学模型计量经济学1.1.1 计计量经济学计量经济学是以以一定的经济济理论和统计计资料为基础础，运用数学学、统计学方方法与计算技术，以以建立计量经经济模型为主主要手段，定定量分析研究究具有随机性性特性的经济济变量关系。主主要内容包括括理论计量经经济学和应用用经济计量学学。理论经济计量学学主要研究如如何运用、改改造和发展数数理统计的方方法，使之成成为随机经济济关系测定的的特殊方法。应用计量经济学学是在一定的的经济理论的的指导下，以以反映事实的的统计数据为为依据，用经经济计量方法法研究经济数数学模型的实实用化或探索索实证经济规规律。1.1.2 计计量经济

2、学模模型 计量经济济模型包括一一个或一个以以上的随机方方程式，它简简洁有效地描描述、概括了了某个真实经经济系统的数数量关系特征征，更深刻地地揭示出该经经济系统的数数量变化规律律。是由方程程或方程组组组成，其中方方程由变量和和系数组成。计量经济模模型揭示经济济活动中各个个因素之间的的定量关系，用用随机性的数数学方程加以以描述。1.1.3计量量经济学的内内容体系1.2 计量经经济建模1.2.1 建建模程序1.2.2 建建模要素高效成功地建立立计量经济学学模型需要具具有三个要素：理论、方方法、数据。从上述建立计量量经济学模型型的步骤中，不不难看出，任任何一项计量量经济学研究究、任何一个个计量经济学学

3、模型赖以成成功的要素应应该有三个：理论、方法法和数据。 （1）理论，即即经济理论，所所研究的经济济现象的行为为理论，是计计量经济学研研究的基础。 （2）方法，主主要包括模型型方法和计算算方法，是计计量经济学研研究的工具与与手段，是计计量经济学不不同于其他经经济学分支学学科的主要特特征。 （3）数据，反反映研究对象象的活动水平平、相互间联联系以及外部部环境的数据据，或更广义义讲是信息，是是计量经济学学研究的原料料。这三方面面缺一不可。 一般情况下，在在计量经济学学研究中，方方法的研究是是人们关注的的重点，方法法的水平往往往成为衡量一一项研究成果果水平的主要要依据。这是是正常的。计计量经济学理理论

4、方法的研研究是计量经经济学研究工工作者义不容容辞的义务。但但是，不能因因此而忽视对对经济学理论论的探讨，一一个不懂得经经济学理论、不不了解经济行行为的人，是是无法从事计计量经济学研研究工作的，是是不可能建立立起一个哪怕怕是极其简单单的计量经济济学模型的。所所以，计量经经济学家首先先应该是一个个经济学家。相相比之下，人人们对数据，尤尤其是数据质质量问题的重重视更显不足足，在申请一一项研究项目目或评审一项项研究成果时时，对数据的的可得性、可可用性、可靠靠性缺乏认真真的推敲；在在研究过程中中出现问题时时，较少从数数据质量方面面去找原因。而而目前的实际际情况是，数数据已经成为为制约计量经经济学发展的的

5、重要问题。2 EViewws数据分析析基础工作文件对象数据处理3数据统计分析析3.1 描述统统计3.2 假设检检验4 经典多元回回归分析与修修正OLS4.1经典多元元线性回归分分析4.1.1 经经典回归分析析4.1.2 回回归模型检验4.1.3 模模型检验总结结1、模型统计经经验表 模型统计经经验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正拟合优度检验拟合程度好坏01，越大越越好F检验方程显著性经验验全部解释变量参参数同时等于于零P值小于某一显显著水平在某一显著水平平上方程是显显著的T检验变量显著性检验验解释变量参数等等于零P值小于某一显显著水平在某一显著

6、水平平上变量是显显著的2、残差正态性性与解释变量量多重共线性性假设的检验验表 残差正态性性与解释变量量多重共线性性假设的检验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正J-B统计量残差正态性经验验服从某理论分布布P值小于某一显显著水平数据分布不服从从选择的理论论分布广义自回归条件件异方差GAARCH模型型中的随机项项分布假设Q-Q图服从某理论分布布理论分布与数据据分布的分位位数散点图不不在同一条直直线上数据分布不服从从选择的理论论分布经验分布检验服从某理论分布布P值小于某一显显著水平数据分布不服从从选择的理论论分布相关系数矩阵多重共线性检验验不存在多重共线

7、线性相关系数绝对值值接近于1这两个变量存在在多重共线性性逐步回归剔除法法；（时序）差分法法逐步回归法多重共线性检验验不存在多重共线线性增减解释变量时时拟合优度变变化很大新引进变量与其其他变量存在在多重共线性性3、残差序列相相关假设的检检验表 残差序列列相关假设的的检验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正DW统计量检验验残差一阶序列相相关检验序列相关参数等等于0P值小于某一显显著水平；DW2,一阶阶自相关；DW1.5,较强的正一一阶自相关；DW2,正一一阶自相关；DW=2,不一阶自相相关；2DDW4,负负一阶自相关关；广义最小二乘法法GLS；广义差分

8、法GDDM；单整自回归移动动平均模型AARIMA相关图+AC、PPAC相关系系数残差序列相关检检验AC、PAC=0，序列不不相关Q统计量检验残差序列相关检检验残差序列中不存存在p阶自相相关P值小于某一显显著水平序列存在p阶自自相关LM检验F统计量残差序列相关检检验残差序列中直到到p阶滞后都都不存在自相相关P值小于某一显显著水平序列存在p阶自自相关TR2残差序列相关检检验P值小于某一显显著水平序列存在p阶自自相关4、残差异方差差检验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正ARCH LMM检验F统计量残差异方差检验验残差序列中直到到p阶滞后都都不存在ARR

9、CH效应P值小于某一显显著水平序列存在p阶异异方差加权最小二乘法法WLS；自回归条件异方方差ARCHH模型；广义自回归条件件异方差GAARCH模型型TR2残差异方差检验验P值小于某一显显著水平序列存在p阶异异方差残差平方相关图图残差异方差检验验AC、PAC=0，序列不不存在ARCCH效应序列存在p阶后后异方差残差平方Q统计计量检验残差异方差检验验P值小于某一显显著水平序列存在ARCCH效应White检验验残差异方差检验验不存在异方差辅助回归方程的的F统计量、LLM统计量、卡卡方检验P值值小于某一显显著水平序列存在ARCCH效应5、模型设定与与稳定性检验验表 模型设设定的系数与稳定定性检验作 用

10、检验名称原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正模型设定误差检检验，只适用于OLSS估计Ramsey RESETT检验模型不存在设定定误差F统计量、LRR统计量P值值小于某一显显著水平模型是合适的补充缺失变量；修正方程形式；替代随机解释变变量；参数约束条件经经验Wald检验参数约束条件方方程成立P值小于某一显显著水平不附加参数约束束条件受约束回归遗漏变量、多余余变量经验F检验添加/多余的变变量参数等于于0P值小于某一显显著水平添加的变量没有有显著解释贡贡献；多余变量具有显显著解释贡献献遗漏的变量加进进模型；多余的变量从模模型中剔除似然比（LR）检检验添加/多余的变变

11、量参数等于于0P值小于某一显显著水平模型稳定性检验验邹氏（Choww）分割点检检验模型无显著结构构变化F统计量、LRR统计量P值值小于某一显显著水平模型发生显著的的结构变化邹氏（Choww）预测检验验模型无显著结构构变化F统计量、LRR统计量P值值小于某一显显著水平模型发生显著的的结构变化4.2 经典假假设的不满足足及模型修正4.2.1 经经典假设对于经典多元线线性回归模型型经典假设：解释变量是非随随机的或固定定的，且相互互之间互不相相关，即无多多重共线性； 随机项具有零均均值，同方差差及不序列相相关性，即：随机项满足正态态分布，即解释变量与随机机项不相关，即即样本容量趋于无无穷时，各解解释变

12、量的方方差趋于有界界常数；回归模型的设定定是正确的。4.2.2 经经典假设的不不满足与模型型修正异方差序列相关多重共线性随机解释变量经典假设确定性解释变量量定义三种：与随机项独立；同期无关但异期期相关；同期相关产生原因横截面数据作为为样本经济变量固有的的惯性；模型设定的偏误误；数据的编造；时间序列数据经济变量相关的的共同趋势；滞后变量的引入入；样本资料的限制制滞后被解释变量量作为模型的的解释变量后果参数估计量不有有效；变量的显著性检检验失去意义义；模型的预测失效效；参数估计量不有有效；变量的显著性检检验失去意义义；模型的预测失效效；完全共线性下参参数估计量不不存在；参数估计量的方方差变动；参数

13、估计量经济济含义不合理理；显著性检验、模模型预测失去去意义；OLS估计值失失效检验图示检验法；white异方方差检验图示检验法；D.W统计量检检验；相关图与Q统计计量检验LM检验是否存在：相关系数判断；综合统计检验法法存在范围：判断系数检验法法；逐步回归法修正、补救、克克服加权最小二乘法法WLS广义最小二乘法法；广义差分法:AARIMA模模型；剔除引起共线性性的变量；差分法；广义矩估计法GGMM；工具变量法5 经典回归模模型的拓展5.1非线性模模型的回归分分析表 多元非线性性回归模型的的线性化变换换与估计方法法总结线性化分类模型特征线性化变换方式式示例线性化变换后选选用的估计方方法可转换为线性

14、回回归模型倒数模型变量直接置换法法：引入替代代变量普通最小二乘法法OLS多项式模型变量直接置换法法：引入替代代变量普通最小二乘法法OLS幂函数模型、指指数函数模型型函数变换法：取取对数+替换换普通最小二乘法法OLS复杂函数泰勒级数展开法法普通最小二乘法法OLS无法线性化模型型非线性最小二乘乘法NLS5.2 特殊解解释变量模型型虚拟解释释变量5.3 特殊被被解释变量模模型离散及受受限被解释变变量6 单方程模型型的其他估计计方法6.1 单方程程模型的其他他估计方法及及适用场合6.2 单方程程模型其他估估计方法的选选择逻辑随机误差项随机误差项white异方差检验存在异方差问题随机误差项序列自相关检验

15、存在序列自相关Newey-West一致协方差HAC方法异方差形式已知异方差形式未知加权最小二乘估计法WLSwhite异方差一致协方差估计方法回 归 估 计不存在序列自相关，但存在异方差存在序列自相关，也存在异方差4、残差异方差差检验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正ARCH LMM检验F统计量残差异方差检验验残差序列中直到到p阶滞后都都不存在ARRCH效应P值小于某一显显著水平序列存在p阶异异方差加权最小二乘法法WLS；自回归条件异方方差ARCHH模型；广义自回归条件件异方差GAARCH模型型TR2残差异方差检验验P值小于某一显显著水平序列存在p

16、阶异异方差残差平方相关图图残差异方差检验验AC、PAC=0，序列不不存在ARCCH效应序列存在p阶后后异方差残差平方Q统计计量检验残差异方差检验验P值小于某一显显著水平序列存在ARCCH效应White检验验残差异方差检验验不存在异方差辅助回归方程的的F统计量、LLM统计量、卡卡方检验P值值小于某一显显著水平序列存在ARCCH效应5、残差序列相相关假设的检检验表 残差序列列相关假设的的检验检验名称作 用原假设判 断（拒绝原假设）拒绝原假设的经经济意义估计方法/模型型修正DW统计量检验验残差一阶序列相相关检验序列相关参数等等于0P值小于某一显显著水平；DW2,一阶阶自相关；DW1.5,较强的正一一阶自相关；DW2,正一一阶自相关；DW=2,不一阶自相相关；2DDW4,负负一阶自相关关；广义最小二乘法法GLS；广义差分法GDDM；单整自回归移动动平均模型AARIMA相关图+AC、PPAC相关系系数残差