1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以以經(jīng)濟(jì)理論為為前提，利用用數(shù)學(xué)、數(shù)理理統(tǒng)計(jì)方法與與計(jì)算技術(shù)，根根據(jù)實(shí)際觀測測資料來研究究帶有隨機(jī)影影響的經(jīng)濟(jì)數(shù)數(shù)量關(guān)系和規(guī)規(guī)律的一門學(xué)學(xué)科。經(jīng)濟(jì)理理論、數(shù)據(jù)和和統(tǒng)計(jì)理論這這三者對于真真正了解現(xiàn)代代經(jīng)濟(jì)生活中中的數(shù)量關(guān)系系都是必要的的，但本身并并非是充分條條件。三者結(jié)結(jié)合起來就是是力量，這種種結(jié)合便構(gòu)成成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)。經(jīng)濟(jì)理理論的作用是是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象象進(jìn)行分析和和解釋，描述述在一定條件件下經(jīng)濟(jì)變量量之間的相互互關(guān)系。體現(xiàn)現(xiàn)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)模型之中中。三大要素的經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論：經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論對于計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是是建立計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)模型的依依據(jù)和出發(fā)點(diǎn)點(diǎn)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)對于經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論而言是是理論到實(shí)際際

2、的橋梁和檢檢驗(yàn)工具。觀測數(shù)據(jù)：主要是指統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和各各種調(diào)查數(shù)據(jù)據(jù)。是所考察察的經(jīng)濟(jì)對象象的客觀反映映和信息載體體，是計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)工作處理理的主要現(xiàn)實(shí)實(shí)素材。經(jīng)濟(jì)濟(jì)數(shù)據(jù)是計(jì)量量經(jīng)濟(jì)分析的的材料。經(jīng)濟(jì)濟(jì)數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)濟(jì)規(guī)律的信息息載體。數(shù)據(jù)據(jù)類型有時(shí)間間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、平行數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)數(shù)據(jù)。 統(tǒng)計(jì)理論：是是指各種數(shù)理理統(tǒng)計(jì)方法，包包括參數(shù)的估估計(jì)，假設(shè)檢檢驗(yàn)等內(nèi)容。是是計(jì)量經(jīng)濟(jì)的的主要數(shù)學(xué)基基礎(chǔ)，很多計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方方法都是在數(shù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基基礎(chǔ)上發(fā)展起起來的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的的應(yīng)用：結(jié)構(gòu)分析 經(jīng)濟(jì)預(yù)預(yù)測 政策評(píng)價(jià)價(jià) 檢驗(yàn)與與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理理論回歸的含義：回回歸分析是研研究關(guān)于一個(gè)個(gè)叫做被解釋釋變量的變

3、量量對另一個(gè)或或多個(gè)叫做解解釋變量的依依賴關(guān)系。其其用意在于通通過后者（在在重復(fù)抽樣中中）的已知或或被設(shè)定值去去估計(jì)和（或或）預(yù)測前者者的（總體）均均值。回歸分分析構(gòu)成計(jì)量量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方方法論基礎(chǔ)，主主要內(nèi)容包括括：根據(jù)樣本本觀察值對經(jīng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型型參數(shù)進(jìn)行估估計(jì)，求得回回歸方程；對回歸方程程、參數(shù)估計(jì)計(jì)值進(jìn)行顯著著性檢驗(yàn)；利用回歸方方程進(jìn)行分析析、評(píng)價(jià)及預(yù)預(yù)測。回歸分析的的用途：通過自變量量的值來估計(jì)計(jì)應(yīng)變量的值值。對獨(dú)立性性進(jìn)行假設(shè)檢檢驗(yàn)根據(jù)經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論建立適適當(dāng)?shù)募僭O(shè)。通通過自變量的的值對應(yīng)變量量進(jìn)行預(yù)測。上上述多個(gè)目標(biāo)標(biāo)的綜合。回歸關(guān)系與確定定性關(guān)系：回歸關(guān)系（統(tǒng)統(tǒng)計(jì)關(guān)系）：研究的是非非確

4、定現(xiàn)象隨隨機(jī)變量間的的關(guān)系。確定定性關(guān)系（函函數(shù)關(guān)系）：研究的是確確定現(xiàn)象非隨隨機(jī)變量間的的關(guān)系。回歸關(guān)系與因果果關(guān)系：回歸關(guān)系研研究一個(gè)變量量對另一個(gè)變變量的統(tǒng)計(jì)依依賴關(guān)系，從從邏輯上說，統(tǒng)統(tǒng)計(jì)關(guān)系式本本身并不意味味著任何因果果關(guān)系。回歸分析與相關(guān)關(guān)分析：回歸分析/相關(guān)分析研研究一個(gè)變量量對另一個(gè)（些些）變量的統(tǒng)統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系系，但它們并并不意味著一一定有因果關(guān)關(guān)系。有相關(guān)關(guān)關(guān)系并不意意味著一定有有因果關(guān)系。相相關(guān)分析對稱稱地對待任何何（兩個(gè)）變變量，兩個(gè)變變量都被看作作是隨機(jī)的。回回歸分析對變變量的處理方方法存在不對對稱性，即區(qū)區(qū)分應(yīng)變量（被被解釋變量）和和自變量（解解釋變量）：前者是隨機(jī)機(jī)

5、變量，后者者不是。變量線性： VVL 、PLLV, PNLVNL,PNLL 參數(shù)線性 VL 、PPL VNNL , PPL VNL,PNNL隨機(jī)干擾項(xiàng)的定定義：隨機(jī)項(xiàng)又稱隨機(jī)機(jī)干擾項(xiàng)，是是從模型中省省略下來的而而又集體的影影響著因變量量y的全部變量量的替代物。主主要包括：模模型中被省略略的變量：理理論的含混不不清；數(shù)據(jù)的的不可得性；省略一些次次要變量（基基于節(jié)儉原則則保留主要變變量） 一些隨機(jī)因因素：眾多微微小的隨機(jī)因因素或者偶然然因素。一般般，這些因素素不可控制、不不可預(yù)測、不不可測量，但但影響是存在在的。測量誤誤差、確定的數(shù)學(xué)學(xué)模型形式的的誤差對ui分布的假假定： 為了假設(shè)檢驗(yàn)驗(yàn)，假定隨機(jī)

6、機(jī)項(xiàng)u服從均值為為0，方差為 u 2的正正態(tài)分布，即即 uN(0, u 22)一元：無自相關(guān)假定定：Cov(ui, uuj)=0, i j, ii,j=1,2.nn 隨機(jī)項(xiàng)與自自變量不相關(guān)關(guān)：Cov(ui, xxi)=0 同方差假定定：Var(ui)= u 22, ii=1,2,n 零均值值假定：E(ui)=00,i=1,2,.nn 二元：無自相關(guān)假定定：Cov(ui, uuj)=0, i j, ii,j=1,2.nn 隨機(jī)項(xiàng)與自自變量不相關(guān)關(guān)：Cov(ui, xxi)=0 同方差假定定：Var(ui)= u 22, ii=1,2,n 零均值值假定：E(ui)=00,i=1,2,.nn解釋變量

7、X11 ，X2之間不存存在線性相關(guān)關(guān)關(guān)系，即兩兩個(gè)解釋變量量之間無確切切的線性關(guān)系系。最小二乘估計(jì)量量b0 、b1的計(jì)算另：Xci=XXi-Xp, Yci=YYi-Yp則： b1=Xcci Ycii/Xci 22b0 =Ypp- b1Xp計(jì)算Y對X的線線性回歸方程程 YY= b00+b1XX 的平均數(shù) 4Y 的平均數(shù)14Xci Ycci =1886Xci 2 =62b1 =3 b0 =YYp- b11Xp =14-3*4=2最優(yōu)線性無偏（BBLUE）性性質(zhì)OLS估計(jì)量bb0 ,bb1具有線線性、無偏性性、有效性，簡簡化記為具有有最優(yōu)線性無無偏BLUEE(Bestt Lineear Unnbia

8、seed Esttimatoor)性質(zhì)。 b00 ,b11稱為BLUEE估計(jì)量。離差：Y的第i個(gè)觀測測值Yi與Y的樣本平均均值Yp之差叫做做Yi的離差。記記為： yii= Yi - Yp總離差平方和分分解公式：TTSS=ESSS+RSSS 其中TSS=yi2 ，ESS=yi2 ，RSS=ei 2 推導(dǎo)ESS= yyi2叫做做回歸平方和和，是由回歸歸直線所解釋釋的部分，表表示了解釋變變量X對Y的線性影響響。RSS= eei 2叫做做殘差平方和和，它是未被被回歸直線解解釋的部分。是是由解釋變量量X對Y的影響以外外的一切因素素對Y作用而造成成。樣本決定系數(shù):R2=ESS/TSS= yi2 / yi2

9、 0 R2 1如果R2越接近近于1，表示回歸歸直線與樣本本觀測值擬合合越好，稱“擬合優(yōu)度越越好”。 R2 =1時(shí)，表示示完全擬合。如如果R2越接近于于0，表示回歸歸直線與樣本本觀測值擬合合越差，稱“擬合優(yōu)度越越差”。 R2 =0時(shí)，表示示被解釋變量量與解釋變量量沒有線性關(guān)關(guān)系。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量tt統(tǒng)計(jì)量在基本假設(shè)下：在H0成立下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量FF統(tǒng)計(jì)量:F統(tǒng)計(jì)量：含義：其意義是是與殘差平方方和相比，回回歸平方和越越大，方程越越顯著P值檢驗(yàn)法(PP-Valuue)P值：準(zhǔn)則：當(dāng)P 值小于于顯著性水平平時(shí)，系數(shù)在在顯著性水平平下是顯著的的當(dāng)P 值大于于顯著性水平平時(shí)，系數(shù)在在顯著性水平平下是不顯著著的F檢驗(yàn)

10、法H0：b1 b2 =00 （零假設(shè)設(shè)） H1： b1，b2至少有一一個(gè)不等于00 （備擇假假設(shè)）F統(tǒng)計(jì)量：F=ESS/22/ RSS/(n-2-1) 服服從F(2,n-3)分分布含義：其意義是是與殘差平方方和相比，回回歸平方和越越大，方程越越顯著對數(shù)線性模型：度量彈性考慮函數(shù)：Y=AXb1 變量X非線性恒等變換：lnnY=lnAA+b1lnnXln表示自然對對數(shù)（以e為底的對數(shù)數(shù)）lnY=lnAA+b1lnnX+u 令b0=lnnA lnY= b0 +bb1lnX+u將形式如上式的的模型稱為雙雙對數(shù)模型。半對數(shù)模型：測測度增長率線性對數(shù)模型解釋變量是對數(shù)數(shù)形式，而因因變量不是對對數(shù)形式。考考

11、慮模型：YY=b0+bb1lnX+u雙曲函數(shù)模型：Y=b0+b1(1/X)+u參數(shù)線性 ：變變量非線性（X以倒數(shù)形式進(jìn)入模型）特征：X無限增增大時(shí)，1/X趨近于0，Y逐漸接近b00漸近值。多項(xiàng)式回歸模型型：在模型等等式右邊只有有一個(gè)解釋變變量，但卻以以不同的次冪冪出現(xiàn)，可將將它們看作多多元回歸模型型。多項(xiàng)式回回歸模型在生生產(chǎn)與成本函函數(shù)領(lǐng)域中被被廣泛應(yīng)用。雙曲函數(shù)模型平均固定成本恩格爾消費(fèi)曲線線菲利普斯曲線多重共線性的原原因：模型設(shè)定:在模模型中加入多多項(xiàng)式項(xiàng)，特特別是當(dāng)X的取值范圍圍很小的時(shí)候候。變量之間有共同同的時(shí)間趨勢勢 模型型的過定（ overddetermmined）解解釋變量的數(shù)數(shù)

12、目多于觀測測的數(shù)目。多重共線性的實(shí)實(shí)際后果：OLS估計(jì)量量的方差和標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差較大。也也就是說，OOLS估計(jì)量量的精確度下下降。置信區(qū)區(qū)間變寬。tt值不顯著， R2較高。OLSS估計(jì)量及其其標(biāo)準(zhǔn)差對數(shù)數(shù)據(jù)的微小變變化非常敏感感，也就是說說它們趨于不不穩(wěn)定。回歸歸系數(shù)符號(hào)有有誤。難以衡衡量各個(gè)解釋釋變量對回歸歸平方和（EESS）或R2的貢獻(xiàn)。異方差的性質(zhì)規(guī)模效應(yīng)：如果果截面數(shù)據(jù)來來自于一組規(guī)規(guī)模差異很大大的對象，在在數(shù)據(jù)中就會(huì)會(huì)存在異方差差性。比如，小小公司、中等等的公司、大大公司；低收收入家庭、中中等收入家庭庭、高收入家家庭。 在時(shí)間序列數(shù)據(jù)據(jù)中，變量趨趨于具有相似似的數(shù)量等級(jí)級(jí)。異方差的后果OL

13、S估計(jì)量仍仍然是線性的的OLS估計(jì)量仍仍然是無偏的的但無論是對大樣樣本，還是小小樣本，OLLS估計(jì)量不不再具有最小小方差性。也也就是說，OOLS估計(jì)量量不再是有效效的。根據(jù)常用估計(jì)OOLS估計(jì)量量方差的公式式得到的方差差通常是有偏偏的。因此，建建立在t分布和F分布之上的的置信區(qū)間和和假設(shè)檢驗(yàn)是是不可靠的。殘差平方模式 圖11不是GQ檢驗(yàn)：White檢驗(yàn)驗(yàn)：假定模型：Y=b0+b1X1+b2X2+uWhite檢驗(yàn)驗(yàn)步驟：用OOLS估計(jì)回回歸方程，得得到殘差eii然后作如下下回歸：ei 2 =AA0+A1XX1+A2XX2+A3XX1 2 +A4X2 2 +A55X1X2+v求輔助回歸方程程的R2

14、值。滿足足零假設(shè)，則則不存在異方方差。異方差的補(bǔ)救措措施(si)2已知知的加權(quán)最小小二乘法（WWLS）(si)2未知知時(shí)的變換：情形1：誤差與Xii 成比例：平方根變換換如果模型中包括括多個(gè)解釋變變量，可以根根據(jù)圖形找出出合適的解釋釋變量。如果有多個(gè)解釋釋變量都可以以，就不使用用任何解釋變變量，而是利利用Y的估計(jì)值Y作為變換變變量，因?yàn)閅Y是解釋變變量的線性組組合。情形2：誤差與與Xi 2成比比例重新設(shè)定模型自相關(guān)的性質(zhì)自相關(guān)問題通常常是與時(shí)間序序列數(shù)據(jù)有關(guān)關(guān)在橫截面數(shù)據(jù)中中也可能產(chǎn)生生自相關(guān)問題題，稱為空間間相關(guān)某一季度工人罷罷工對本季度度及下一季度度產(chǎn)出影響某一家庭消費(fèi)支支出與另一家家庭的消費(fèi)支支出自相關(guān)產(chǎn)生的原原因慣性模型設(shè)定誤差蛛網(wǎng)現(xiàn)象數(shù)據(jù)加工自相關(guān)的后果最小二乘估計(jì)量量仍然是線性性和無偏的但但不再是有效效的。