一分钟看完计量经济学

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。 培根阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。 培根学冋是异常珍贵的东西学冋是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。 阿卜日法拉兹阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。一一培根学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。 阿卜日法拉兹学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。 阿卜日法拉兹建模是计量的灵魂，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，确定变量矢系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正相尖2反相尖等等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，序列相尖性问题：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尖性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,差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。4‘随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立 对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相尖：有偏但一致 扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相尖：有偏且非一致 工具变量法可以克服参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质b无偏性c有效性d—致性eGauss-Markov定理—*%A虚拟解释变量问题a，加法方式：定性因素对截距的影响b，乘法方式：定性因素对斜率项产生的影响c加法与乘法结合方式：定性应诉对截距和斜率项同时产生影响B滞后变量问题a，分布滞后模型：经验加权法，Almon多项式法，Koyck方法…来减少滞后项的数目b自回归模型：工具变量法，OLS法C模型设定偏误问题a，解释变量选取偏误1漏选相尖变量：OLS在小样本下有偏，大样本下不一致2多选无尖变量：OLS估计量无偏且一致，但无效b，模型函数形式选取偏误：OLS有偏非一致且无效c,1用t检验和f检验检验无尖变量2用RESET检验是否遗漏相尖变量或模型函数选取错误四、联立方程计量经济学模型的单方程估计a、工具变量法IVb，ILS•…ab适用于恰好识别c，2SLS-适用于恰好识别和过度识别五、二元离散选择模型a，Probit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为标准正态分布 用最大似然估计法或GLSb，Logit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为logistic分布得到…用最大似然估计法或GLS六、 随机时间序列模型：a,纯自回归AR模型•…用Yule-Walker方程或OLS估计b，纯移动平均MA模型c,自回归移动平均ARMA模型•…be可以用矩估计法，对非平稳的时间序列检验协整性可用Engle-Granger两步法或直接估计法。注：此文只是小弟开学读书笔记的总结只能当个工程表，让大家知道所学阶段和所用罢了另：据小弟开学后了解的教材方面最初入门书首推古扎拉蒂的《计量经济学基础》，上下两本，想很快对计量经济学有全方位认识的弟兄可以看这本书的精写版《经济计量学精要》，机械工业出版社，世纪馆书店就有第二版卖'好几十块…想要免费电子版的姐妹们可以联系我==。伍德里奇的《计量经济学导论》真是讨论风格的啊，适合于中级使用，高级的书最经典的莫过于格林的《计量经济学分析》，还有《EconometricsIntroduction》，中国人写的书还是李子奈的《计量经济学》比较清楚，难度中级偏高级。研究的方面，微观注意面板数据，宏观注意时间序列，面板数据推荐伍德里奇的《横截面与面板数据的经济计量分析》，68元，人大出版社，时间序列推荐汉米尔顿的《时间序列分析》，传说中的经典教材。在此小弟加一句，尽量对照着英文看中文，因为