第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学?(研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点)
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象,用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤?
4. 选择解释变量时需要注意的问题:(1)根据经济规律确定变量的数目(2)考虑数据的可得性(3)考虑所有入选变量的关系,要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式?(1)根据经济理论(2)画散点图(3)试模拟
6. 什么是时间序列数据?什么是截面数据?(要求能够判断)
7. 数据的要求:完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容:经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。(每一项里又具体包括哪些内容?F、t检验步骤是什么?)模型应用的四个方面:结构分析、经济预测、政策评
价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要:主要介绍了回归分析的基本思想与方法。从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数作出统计推断。
学习重点:对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面:一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义:第一层:检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响,通过t检验完成。第二层:检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容:
1、回归分析:研究一个变量关于另一个(些)变量的统计以来关系
的计算方法和理论,其用意在于通过后者的已知值或者设定值,去估计和预测前者的(总体)均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义:随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些?或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么?
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念:残差平方和最小的准则,就是最小二乘准则。
8、正规方程组;最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质:线性性、无偏性、有效性(证明过程)
10、回归模型的统计检验(拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验)
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度,用R2表示,该值越接近于1,模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数;F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系;
11、参数的置信区间
第四章 放宽基本假定的模型
第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
第四节 随机解释变量
主要介绍计量经济学模型的二级检验问题,即计量经济学检验。主要讨论如何对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验,当检验发现不成立时继续采用OLS估计模型会带来什么后果,以及如何修正等问题。
掌握:
1、概念:异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型;引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
第五章 经典单方程计量经济学模型:专门问题
第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握:
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱;
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
第六章 联立方程计量经济学模型:理论与方法
第一节 联立方程计量经济学模型的提出
第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握:
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念;
2、结构式模型转化成简化式模型,得出参数关系体系;
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断;
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择(IV,ILS,2SLS)
第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学?(研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点)
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象,用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤?
4. 选择解释变量时需要注意的问题:(1)根据经济规律确定变量的数目(2)考虑数据的
可得性(3)考虑所有入选变量的关系,要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式?(1)根据经济理论(2)画散点图(3)试模拟
6. 什么是时间序列数据?什么是截面数据?(要求能够判断)
7. 数据的要求:完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容:经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。(每
一项里又具体包括哪些内容?F、t检验步骤是什么?)模型应用的四个方面:结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要:主要介绍了回归分析的基本思想与方法。从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数作出统计推断。
学习重点:对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面:一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义:第一层:检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响,通过t检验完成。第二层:检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容:
1、回归分析:研究一个变量关于另一个(些)变量的统计以来关系的计算方法和理论,其用意在于通过后者的已知值或者设定值,去估计和预测前者的(总体)均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义:随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些?或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么?
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念:残差平方和最小的准则,就是最小二乘准则。
8、正规方程组;最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质:线性性、无偏性、有效性(证明过程)
10、回归模型的统计检验(拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验)
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度,用R2表示,该值越接近于1,模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数;F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系;
11、参数的置信区间
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第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
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掌握:
1、概念:异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型;引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
第五章 经典单方程计量经济学模型:专门问题
第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握:
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱;
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
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第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握:
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念;
2、结构式模型转化成简化式模型,得出参数关系体系;
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断;
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择(IV,ILS,2SLS)
第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学?(研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点)
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象,用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤?
4. 选择解释变量时需要注意的问题:(1)根据经济规律确定变量的数目(2)考虑数据的可得性(3)考虑所有入选变量的关系,要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式?(1)根据经济理论(2)画散点图(3)试模拟
6. 什么是时间序列数据?什么是截面数据?(要求能够判断)
7. 数据的要求:完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容:经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。(每一项里又具体包括哪些内容?F、t检验步骤是什么?)模型应用的四个方面:结构分析、经济预测、政策评
价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要:主要介绍了回归分析的基本思想与方法。从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数作出统计推断。
学习重点:对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面:一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义:第一层:检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响,通过t检验完成。第二层:检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容:
1、回归分析:研究一个变量关于另一个(些)变量的统计以来关系
的计算方法和理论,其用意在于通过后者的已知值或者设定值,去估计和预测前者的(总体)均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义:随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些?或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么?
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念:残差平方和最小的准则,就是最小二乘准则。
8、正规方程组;最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质:线性性、无偏性、有效性(证明过程)
10、回归模型的统计检验(拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验)
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度,用R2表示,该值越接近于1,模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数;F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系;
11、参数的置信区间
第四章 放宽基本假定的模型
第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
第四节 随机解释变量
主要介绍计量经济学模型的二级检验问题,即计量经济学检验。主要讨论如何对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验,当检验发现不成立时继续采用OLS估计模型会带来什么后果,以及如何修正等问题。
掌握:
1、概念:异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型;引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
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第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握:
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱;
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
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第一节 联立方程计量经济学模型的提出
第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握:
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念;
2、结构式模型转化成简化式模型,得出参数关系体系;
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断;
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择(IV,ILS,2SLS)
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