第一章 计量经济学的任 务是以经济学、统 计学、数学之间的 统一为工具，分析 经济中的数量关 系。
时序数据：同一统 计指标按时间顺 序记录的数据列， 同一数列中的各 个数据必须是同 口径的， 要求具有可比性。 时序数据可以是 时期数，也可以是 时点数。
横截面数据：同一 时间，不同统计单 位的相同统计指 标组成的数据列。 要求统计的时间 相同，
但不要求统计对 象及范围相同。也 要求数据的统计 口紧和计算方法 具有可比性。 内生变量：内生变 量是具有一定概 率分布的随机变 量，它的数值是由 模型本身决定的。
外生变量：是指非 随机变量，它的取 值是在模型之外 决定的，是求解模 型时的已知数。
解释变量：列于模 型方程右边的作 为影响因素的变 量，即自变量。
被解释变量：是指 列于模型中方程 的左边作为分析 对象的变量，即因 变量。 滞后变量：是指内 生
变量和外生变 量的时间滞后量 (前期量)。
控制变量：是模型 中决策者可以控 制的变量。
政策变量：是模型 中由政府操纵且 反映政府政策的 变量。 内生参数：是指依 据样本观察值，运 用统计方法估计 得到的参数。
外生参数：一般是 依
据经济法规人 为设定的参数， 入 资产折旧率、税 率、利息率。
经济计量模型：是 对
现实经济系统 的数学抽象，用于 经济预测、结构分 析、政策评价。 原 则：以理论为先 导，大小要适 度。
行为方程：随机方 程式根据经济行 为建立的经济函 数关系，又被称为 “行为方程 ”。
总体设计是指选 择模型中各系统 模块以及各模块 之间衔接关系的 设计。个体设计是
变量的选择及变 量间关系的描述。
模型建立步骤：设 定模型，估计参 数，检验模型， 使 用模型
第二章
函数关系：如果给 定解释变量 X 的 值，被杰斯变量 (或称因变量) Y 的值就唯一地确 定了，
Y 与 X 的关系就 是函数关系，即 Y=f(X) 。
相关关系：如果给 定了解释变量 X 的值，被解释变量 Y 的值不是唯一 的， Y 与 X 的关 系就是相关关系。
总体回归模型：是 根
据总体的全部 资料建立的回归 模型。 样本回归模型：是 指根据样本资料 建立的回归模型。 回归分析研 :究被 解
释变量对于一 个或多个解释变 量的依存关系。定 义被解释变量为 随机变量 相关分析：研究变 量
之间的相关程 度。
X 与 Y 的真实关
系：Yi= B 0 + B Xi
+ui
样本估计的关系
式：Yi二 B0 一尖
+ B一尖 Xi + ui
真实的回归直线：
E(Yi)=
B0+ B Xi
有样本估计的回 归直线： Yi 一尖 二
B0 一尖 + B 一 尖 Xi
最小二乘法假设： ① 随机误差 ui 的 均值为零， Eui=0
② 随机
误差项 ui 同方差，
Var(ui)二(T2
异方差问题
③ 随机误差项 ui， uj 之间的协方差 为 0，
COV(ui，
uj）=0 序列相关
问题
④ 随机
误差项 ui 和解释 变量之间没有关 系 随机 解 释变量问题
⑤ 随机
误差项 ui~N （） 正态分布，结合前 面
ui~（0（ 均 值 为 零），b 2）
最小二乘法优点： 无偏、一致、有效、 线性 拟合优度：回归直 线与观测值之间 的拟合程度 判定系数： r 平方 = ESS/TSS =
1-RSS/TSS = 贝 塔 1 平方乘 xxxxx 除 TSS TSS乏(Yi- Y)2
判定系数 r 平方： 大于 0 小于 1，越 大，拟合度越好。 相关系数r：大于 -1 小于 1，表示变 量间的线性相关 程度，
=0 时变量 间无关。
判定系数：有解释 的变差 ESS 和总 变差的比值。用于 判断回归直线和
残差：RSS,回归 直线上的点与样 本点间的差。样本 观测值 Yi 与样本 回归直线值 Yi 之 间的差, Yi —Yi= （Yi-Y ）+（Y-Yi）
样本点之间的拟 合程度。
复相关系数： 复相 关系数表示所有 解释变脸与被解 释变量 Y 的线性 相关程度。 第三章 方差非齐性： 回归
模型中的随机误 差项的方差不是 常 数 , 即
var（ui） 工32 , var（ui）二 测称 随
机误差项有方 差非齐性或异方 差。加权最小二乘 法估计，样本分段 比较法（ 戈-匡 特），残差回归检 验法： 怀特、戈里 瑟检测。 1.参数估 计无偏，2.非有效 . 参数估计量的 Var 有偏，导致参数的 假设检验也非有 效。
加权最小二乘法 的方法：即用随机 误差项的方差的 根— 标准差，除以 样本分段比较方 法：将样本排序， 分段，分别估计， 分别计算RSS,用 F 法检验是否异 序列相关：线性回 归模型中各个随 机误差项之间存 在关系，之间的协 方差不为 0，即有
Cov（ui,uj）丰 0,i 丰 称为序列相关或 自
相关。一阶差分 法、广义差分法法 估计，
方程各项， 消除异 Xi 、ui 不独立不相
、、、关，有偏一致。
一,.
<0 DW 法 检测<4。回误差变量模型： 由
归系数 估计无偏，估计于许多经济变量 都难量 方差不定，假设检 验以十分精确 地计量，
失效。
所以包含 有观测误差解释 变量的
多重共线性： 解释 变量
x 的样本观 测值间存在
模型就是误差变 量模
线性 相关或近似的线 性型。
关系。岭回归估 计法、主成分回归 法估计，简设定误差：遗漏了 某单相关 系数法、方差因个有关解释变 量，加子 膨胀法、判定系数 了某个无关 解释变法、矩阵条件数检 测量，模型形 式设定有法。完全失效。 误。漏了 相关变量，有偏不 一致，漏了无多重共线性的后 果：①关变
各X对Y 的影响难精确鉴 别
② 系数估计量的 方差会很大， 将导 致显著性
u， t 检 验失效
③ 模型对增删不 显著解释变量非 常敏感。 多重共线性的处 理： ① 追加样本信息 ② 使用非样本先 验信息
③ 进行变量形式 的转换
④ 使用有偏估计 随机解释变量模
j型：Xi与随机误 差项 ui 的有关希 Xi 、ui 相互独立，
无偏，
Xi 、ui 不独立且相 关，
有偏不一致，
量，无偏不一致。 工具变量法：找一 个变量，该变量与 模型中的随机解
释变量高度相关， 但却不与随机误 差项 相关，这种估计方 法就称为工具变 量法，这个变量就 成为工具变量。
DW 统计量：此统 计
量称为德宾 — 瓦森统计量或 DW 统计 量， 是经 济计量实践最常 用的检验序列相 关的统计量。
DW=2 (1- p)
共线时回归系数 估计
DW 检验的局限
性：①只适合一阶 自回归问题 ②不适用于解释
变量与随机项相 关的模型
③ DW 检验存在 两个不能确定的 区域。
dL~dU 4-dU~4- dL
简单相关系数检 验法：两变量之间 的简单关系系数 r 是测定两变量之 间线性相关程度 的重要
指标，因此可用来 检测回归模型的 解释变量之间的
共性程度。 础类型 截距的差别。 Yi= a 0+ a 1D+B 1Xi ④ 对于两种特征 的的方差膨胀因子：所 + B 2(DXi )+ui
质变量，只需 引入一谓方差膨胀因子 就是个虚拟变
虚拟变量代表量
将存在多重 截距与基分段线性回归：用
量的方差与 无多重共来估计 每一段 的斜率，
线时回 归系数估计量 谓的分段线性的 方差对比而得出 一个 ②不包含截距这就是所回 归。
的比值系数。公 式：
项， 引入的虚拟变来 VIF=
那个数量和特征 数量一样 截距变动模型： Yi=B 0+B 1t+ B-X2(t 如 果虚拟变量 — 质 * )D+ui
的因素只影响模 型的
第四章 虚拟变量、质截距，则可通 过引入的因 素：质的因素通虚拟变量 来构造 常 表明某种 “品质 的因素。在经济关 系或 “属性 ”是否存 在，所以将这类品 中，在解释变量 X在
引入虚拟变量的 原X*之前和X*
则：①模型中包 含截之后与被解释变 量
距项，引入的 虚拟变
Y 有不同的线 性关系
量数量比 特征数量少
时，我们用 虚拟变量
系统变参数模型：
质或属性量化的 虚拟变量模型中，
方法之一就是构 截距变动模型。
如果参数的变化 造 取 值 为 “1”或 Yi= a 0+a 1D+B Xi+ 是系统的，则此虚 “ 0的”人工变量， ui
拟变量模型被称
为系统变参数模
这样的变量就是 包含多个虚拟变 型。参数系统变化 虚拟变量。
量的截距变动模 模型
型：
虚拟变量模型的 Yi= a 0+a 1D1+a2
第五章
特性：①以“0”“ 1” D2+a 3D3+B Xi+ut
取值的虚拟变量 分布滞后模型： 在 所反映的内容可 截距和斜率同时 经济系统中，广泛 以随意设定
变动模型：如果质 存在着滞后的现 ②虚拟变量 D=0 的因既影响截距， 象，被解释变量
代表的特征，通常 又影响斜率，则可 Yt 不仅手打同期
用以说明基础类 通过引入虚拟变 的解
型
量建
③a0为公共截距 释变 量 Xt 的影 项，差别截距系数
立截距和斜率同 响，而且也受到
al说明D取值1
时变动模型。
Xt 的滞后值 Xt-1 ，
时的那种特征的
Xt-2 ，。。。。。的
影
经济计量学复习
