2023年计量经济学实验心得体会

2023年计量经济学实验心得

通过这个学期学习的计量经济学这门课程，新王华老师

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。

-：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码一事；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：

1.一元回归模型：

关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的

拟合程度。被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方

和可分解为两个部分：一部分来自于回归线，另一部分来自

于随机势力。所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的

总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的

拟合优度。这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围

是0<=R2〈=l。

关于变量的显着性检验，是要考察所选择的解释变量是

否对被解释变量有显着的线性影响。所应用的方法是数理统

计学中的假设检脸。我们在进行变量显着性检验时所应用的

方法主要是t检睑。这在之前我们的概率论与统计学的课程

中都有所涉及，不算是新的知识。

关于置信区间估计。当我们要判断样本参数的估计值在

多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要

通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考

察它以多大的概率包含这真是的参数值。这样的方法就是我

们所说的参数检验的置信区间估计。当我们希望缩小置信区

间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优

度。

2.多元回归模型

多元回归分析与一元回归分析的几点不同：

关于修正的可绝系数。我们可于发现，在样本容量一定

的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的

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。这样就引出了我们

这里说的调整的可绝系数。

关于对多个解释变量是否对被解释变量有显着线性影

响关系的联合性F检验。F检验的思想来自于总离差平方和

的分解式：TSS=ESS+RSS。通过比较F值与临界值的大小来

判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。

3.放宽基本假定模型

异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同

的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验

异方差，也就是检验随机干扰项的方差与解释变量观测值之

间的相关性。

还有序列相关性和多重共线性