编者按:最近不少坛友谈到如何学习计量经济学和如何建立计量模型。下面是计量经济学读书笔记。
一、
建模步骤:A,理论模型的设计: a,选择变量b,确定变量关系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正相关
2反相关等等
b,统计检验:1检验样本回归函数和样本的拟合优度, ,
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:邹氏参数稳定性检验,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F 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,序列相关性问题: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关性
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关: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关:有偏且非一致--------工具变量法可以克服
二、
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一致性
e Gauss-Markov定理
三、
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漏选相关变量:OLS在小样本下有偏,大样本下不一致
2多选无关变量: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检验检验无关变量
2用RESET检验是否遗漏相关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IV
b,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GLS
b,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----bc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。
一、
建模步骤:A,理论模型的设计: a,选择变量b,确定变量关系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正相关
2反相关等等
b,统计检验:1检验样本回归函数和样本的拟合优度, ,
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:邹氏参数稳定性检验,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F 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,序列相关性问题: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关性
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关: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关:有偏且非一致--------工具变量法可以克服
二、
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一致性
e Gauss-Markov定理
三、
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漏选相关变量:OLS在小样本下有偏,大样本下不一致
2多选无关变量: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检验检验无关变量
2用RESET检验是否遗漏相关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IV
b,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GLS
b,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----bc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。
说明:本文是根据网络资源进行的整理和汇总,不尽之处,请大家添砖加瓦。
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