應具備的預備知識:
1、《經濟學》理論
宏觀經濟學與微觀經濟學
2、《概率論與數理統(tǒng)計》基礎
如隨機變量、概率分布、期望、方差、協(xié)方差、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗、方差分析、正態(tài)分布、t 分布、F分布等概念和性質
3、《線性代數》基礎
矩陣及運算、線性方程組等
4、《經濟統(tǒng)計學》知識
經濟數據的收集、處理和應用
計量經濟學是以一定的經濟理論和統(tǒng)計資料為基礎,運用數學、統(tǒng)計學方法與電腦技術,以建立經濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有隨機性特性的經濟變量關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發(fā)展數理統(tǒng)計的方法,使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下,以反映事實的統(tǒng)計數據為依據,用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規(guī)律。
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緒論
計量經濟學:根據理論和觀測的事實,運用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時推導,對實際經濟現象進行的數量分析。
計量經濟學(定量分析)是經濟學(定性分析)、統(tǒng)計學和數學(定量分析)的結合。
目的:把實際經驗的內容納入經濟理論,確定變現各種經濟關系的經濟參數,從而驗證經濟理論,預測經濟發(fā)展的趨勢,為制定經濟策略提供依據。
類型:理論計量經濟學和應用計量經濟學
計量經濟學的研究步驟:
(一)模型設定:要有科學的理論依據選擇適當的數學形式方程中的變量要具有可觀測性
(二)估計參數:參數不能直接觀測而且是未知的
(三)模型檢驗:經濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經濟學檢驗、模型預測檢驗
(四)模型應用:經濟分析、經濟預測、政策評價和檢驗、發(fā)展經濟理論
計量經濟模型:計量經濟模型是為了研究分析某個系統(tǒng)中經濟變量之間的數量關系而采用的隨機代數模型,是以數學形式對客觀經濟現象所作的描述和概括。
計量經濟研究中應用的數據包括:①時間序列②數據截面③數據面板④數據虛擬變量數據
第二章
簡單線性回歸模型:只有一個解釋變量的線性回歸模型
相關系數:兩個變量之間線性相關程度可以用簡單線性相關系數去度量(4)隨機擾動項ui與解釋變量Xi不想管(1)對參數估計式統(tǒng)計特性的影響:參數的OLS估計仍然具有無偏性。參數OLS估計式得到方差不再是最小的
去百度文庫,查看完整內容> 內容來自用戶:zbnzjw 緒論計量經濟學:根據理論和觀測的事實,運用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時推導,對實際經濟現象進行的數量分析。
計量經濟學(定量分析)是經濟學(定性分析)、統(tǒng)計學和數學(定量分析)的結合。目的:把實際經驗的內容納入經濟理論,確定變現各種經濟關系的經濟參數,從而驗證經濟理論,預測經濟發(fā)展的趨勢,為制定經濟策略提供依據。
類型:理論計量經濟學和應用計量經濟學計量經濟學的研究步驟:(一)模型設定:要有科學的理論依據選擇適當的數學形式方程中的變量要具有可觀測性(二)估計參數:參數不能直接觀測而且是未知的(三)模型檢驗:經濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經濟學檢驗、模型預測檢驗(四)模型應用:經濟分析、經濟預測、政策評價和檢驗、發(fā)展經濟理論計量經濟模型:計量經濟模型是為了研究分析某個系統(tǒng)中經濟變量之間的數量關系而采用的隨機代數模型,是以數學形式對客觀經濟現象所作的描述和概括。計量經濟研究中應用的數據包括:①時間序列②數據截面③數據面板④數據虛擬變量數據第二章簡單線性回歸模型:只有一個解釋變量的線性回歸模型相關系數:兩個變量之間線性相關程度可以用簡單線性相關系數去度量(4)隨機擾動項ui與解釋變量Xi不想管(1)對參數估計式統(tǒng)計特性的影響:參數的OLS估計仍然具有無偏性。
參數OLS估計式得到方差不再是最小的。
計量經濟學是結合經濟理論與數理統(tǒng)計,并以實際經濟數據作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典回歸(Classical Regression)分析方法為出發(fā)點。依據數據形態(tài)分為:橫截面數據回歸分析(Regression Analysis with Cross-Sectional Data)、時間序列分析(Time Series analysis)、面板數據分析(Panel Data Analysis)等。依據模型假設的強弱分為:參量計量經濟學(Parametric Econometrics)、非參量計量經濟學(Nonparametric Econometrics)、半參量計量經濟學(Semiparametric Econometrics)等。(當然時間序列和回歸分析也有單獨設立科目)
主流軟件是EViews、Gret、MATLAB、Stata、R、SAS、SPSS,還有好多好多……
我學習了半年的計量經濟學,我的起點是零,現在也是略有小成吧。
我想如果你想學好計量經濟學,根據我的心得,我想應該做到以下幾點吧: 第一、我覺得應該好好看看概率論與數理統(tǒng)計部分,因為計量的好多知識,與這部分有關,如果你有那部分還不太熟悉,應該盡量補牢。 第二,就是選一本教材,比較主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的書。
我看的是前者的。感覺前者的書寫的還是挺通俗易懂的,一些例子還是挺典型的。
很適合初學者自學或者跟著老師學習 第三、就是計量和實踐是緊密不分的,所以在學習過程中最好做一下題,尤其是課后題。 第四、就是學會一到兩種統(tǒng)計學軟件,比如SPSS等 如果打好基礎的話,想象高級方向學習,可以學習時間序列的知識。
總之,計量經濟學是一門實用的學科,有時候不必深究為什么這樣。就像你只要知道1+1=2就行了,不必追問1+1為什么等于2。
1.無偏性 參數估計量的期望值與參數真值是相等的,這種性質稱為無偏性,具有無偏性的估計量稱為無偏估計量。
2. 有效性 無偏性表示估計值是在真值周圍波動的一個數值,即無偏性表示估計值與真值間平均差異為0,近似可以用估計值作為真值的一個代表。同一個參數可以有許多無偏估計量,但不同估計量的期望方差不同,也就是估計量在真值周圍的波動大小不同。估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應真值的有效性越差;否則越好,越有效。不同的估計量具有不同的方差,方差最小說明最有效。
3.異方差性 是相對于同方差而言的。所謂同方差,是為了保證回歸參數估計量具有良好的統(tǒng)計性質,經典線性回歸模型的一個重要假定:總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性,即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足,即:隨機誤差項具有不同的方差,則稱線性回歸模型存在異方差性。
1.回歸分析是一個變量(被解釋變量)對于一個或多個其他變量(解釋變量)的依存關系,目的在于根據解釋變量的數值估計預測被解釋變量的總體均值。相關分析研究變量相關程度,用相關系數表示。相關分析不關注變量的因果關系,變量都是隨機變量。回歸分析關注變量因果關系。被解釋變量是隨機變量,解釋變量是非隨機變量。
2.DW檢驗適用于一階自回歸:不適用解釋變量與隨機項相關的模型;DW檢驗存在兩個不能確定的區(qū)域
3. 參數估計量非有效.變量的顯著性檢驗失去意義.模型的預測失效
圖示法:(X _ e2)
解析法:戈德菲爾德-匡特檢驗懷特檢驗 ARCH檢驗

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