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回归系数的符号和值的大小是否符合经济理论要求改变模型形式之后是否使判定系数的值明显提高各个解释变量t检验的显著性根据残差分布观察分析在方程窗口点击View\Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph)残差分布表中，各期残差是否大都落在 ？的虚线框内。残差分布是否具有某种规律性，即是否存在着系统误差。近期残差的分布情况二、判断新的解释变量引入模型是否合适(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TOC\o"1-5"\h\z个变量的“增量贡献”或“边际贡献” 。不引入H (即引入的变量不显著)01, 一 JESSESSF /~F(k',k”)new /RSS knew old/(nk'')2 2 '(R"))k或F ~Fk'，k'')(1R2)/nkNEW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2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看，是值得增加的。若F>F 若F>F 或者对应的P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和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

模型的结构稳定性检CHOW检验1、基本原理模型结构稳定性，是指模型在样本期的不同期 （子样本），其参数不发生改变。若模型参数样随样本期（子样本）的不同而发生改变，则称模型不具有结构稳定性。另外，还可以引入虚拟变量四、模型的拟合优度检验四、模型的拟合优度检验“拟合优度；即所估计的模型对样本数据的近程 ，常用判定系数反映。Y =b bXbXkki1、总误差平方和的解总误差（TSS）自由度(n1)V(y?2y)e二回归误差k(nk1)ESS）+剩余误差（RSS总误差（TSS）自由度(n1)V(y?2y)e二回归误差k(nk1)ESS）+剩余误差（RSS）2.判定系数£2RV?Liyi? ?2bybx0 i 12

yy1ii2nyy)y)ki0<的值越接近于则表明模型对样本数据的拟合优度越高21e

(yiy)2iyy变动y变动2的100 %R是由模型中解释变量变动所引起判定系数与相关系数的区别和联系区别：（1）判定系数反映变量间不对称的因关系（2）相关系数反映变量间对称的线性I相关关系联系：相关系数判定系数RSSESSRSSRTSS—元线性多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1))R2(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,RSS(nk1)R21TSS(n1))R2(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则y2 jek1nInSC=ln()n n(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息准则2AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的拟合优度越高方程的显著性检验-F,R检验法方程的显著性检验，就是检验模型对总体的近似程度。最用的佥验方是F检验者检验。i1,2yi bi1,2ki若F>F,拒绝H,方程的线性关系显著；0若F<F,接受H0,方程的线性关系不显著，回归方程无效、。多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息准则)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的拟合优度越高方程的显著性检验-F,R检验法方程的显著性检验，就是检验模型对总体的近似程度。最用的佥验方法F检验者检验。检验。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒绝H,方程的线性关系显著；0若F<F,接受H0,方程的线性关系不显著，回归方程无效、。多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息准则)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的拟合优度越高方程的显著性检验-F,R检验法方程的显著性检验，就是检验模型对总体的近似程度。最用的佥验方法F检验者检验。检验。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒绝H,方程的线性关系显著；0若F<F,接受H0,方程的线性关系不显著，回归方程无效、。多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息准则)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的拟合优度越高方程的显著性检验-F,R检验法方程的显著性检验，就是检验模型对总体的近似程度。最用的佥验方法F检验者检验。检验。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒绝H,方程的线性关系显著；0若F<F,接受H0,方程的线性关系不显著，回归方程无效、。多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2ei k1nlnSC=ln()

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nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息准则)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的拟合优度越高方程的显著性检验-F,R检验法方程的显著性检验，就是检验模型对总体的近似程度。最用的佥验方法F检验者检验。检验。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒绝H,方程的线性关系显著；0若F<F,接受H0,方程的线性关系不显著，回归方程无效、。多元线性4.比较解释变量个数不同模型优劣时,4.比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如三指⑴⑴调整的判定系数RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型拟合优度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦兹准则2ei k