1、 29/29計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)模型計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.1.1 計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以以一定的經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)計(jì)資料為基礎(chǔ)礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)方方法與計(jì)算技術(shù)，以以建立計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)模型為主主要手段，定定量分析研究究具有隨機(jī)性性特性的經(jīng)濟(jì)濟(jì)變量關(guān)系。主主要內(nèi)容包括括理論計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)學(xué)。理論經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)學(xué)主要研究如如何運(yùn)用、改改造和發(fā)展數(shù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方方法，使之成成為隨機(jī)經(jīng)濟(jì)濟(jì)關(guān)系測定的的特殊方法。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)是在一定的的經(jīng)濟(jì)理論的的指導(dǎo)下，以以反映事實(shí)的的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為為依據(jù)，用經(jīng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法法研究經(jīng)濟(jì)數(shù)數(shù)學(xué)模型的實(shí)實(shí)用化或探索索實(shí)證經(jīng)濟(jì)規(guī)規(guī)律。1.1.2 計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)

2、學(xué)模模型 計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)模型包括一一個(gè)或一個(gè)以以上的隨機(jī)方方程式，它簡簡潔有效地描描述、概括了了某個(gè)真實(shí)經(jīng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)數(shù)量關(guān)系特征征，更深刻地地揭示出該經(jīng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)數(shù)量變化規(guī)律律。是由方程程或方程組組組成，其中方方程由變量和和系數(shù)組成。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模模型揭示經(jīng)濟(jì)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)個(gè)因素之間的的定量關(guān)系，用用隨機(jī)性的數(shù)數(shù)學(xué)方程加以以描述。1.1.3計(jì)量量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)內(nèi)容體系1.2 計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)建模1.2.1 建建模程序1.2.2 建建模要素高效成功地建立立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)模型需要具具有三個(gè)要素：理論、方方法、數(shù)據(jù)。從上述建立計(jì)量量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型型的步驟中，不不難看出，任任何一項(xiàng)計(jì)量量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究究、任何一個(gè)個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)

3、模型賴以成成功的要素應(yīng)應(yīng)該有三個(gè)：理論、方法法和數(shù)據(jù)。 （1）理論，即即經(jīng)濟(jì)理論，所所研究的經(jīng)濟(jì)濟(jì)現(xiàn)象的行為為理論，是計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研研究的基礎(chǔ)。 （2）方法，主主要包括模型型方法和計(jì)算算方法，是計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研研究的工具與與手段，是計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不不同于其他經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)學(xué)科的主要特特征。 （3）數(shù)據(jù)，反反映研究對(duì)象象的活動(dòng)水平平、相互間聯(lián)聯(lián)系以及外部部環(huán)境的數(shù)據(jù)據(jù)，或更廣義義講是信息，是是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)研究的原料料。這三方面面缺一不可。 一般情況下，在在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)研究中，方方法的研究是是人們關(guān)注的的重點(diǎn)，方法法的水平往往往成為衡量一一項(xiàng)研究成果果水平的主要要依據(jù)。這是是正常的。計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理理論

4、方法的研研究是計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工工作者義不容容辭的義務(wù)。但但是，不能因因此而忽視對(duì)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論論的探討，一一個(gè)不懂得經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、不不了解經(jīng)濟(jì)行行為的人，是是無法從事計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研研究工作的，是是不可能建立立起一個(gè)哪怕怕是極其簡單單的計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)模型的。所所以，計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家首先先應(yīng)該是一個(gè)個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家。相相比之下，人人們對(duì)數(shù)據(jù)，尤尤其是數(shù)據(jù)質(zhì)質(zhì)量問題的重重視更顯不足足，在申請(qǐng)一一項(xiàng)研究項(xiàng)目目或評(píng)審一項(xiàng)項(xiàng)研究成果時(shí)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的的可得性、可可用性、可靠靠性缺乏認(rèn)真真的推敲；在在研究過程中中出現(xiàn)問題時(shí)時(shí)，較少從數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量方面面去找原因。而而目前的實(shí)際際情況是，數(shù)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為為制約計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的的

5、重要問題。2 EViewws數(shù)據(jù)分析析基礎(chǔ)工作文件對(duì)象數(shù)據(jù)處理3數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析析3.1 描述統(tǒng)統(tǒng)計(jì)3.2 假設(shè)檢檢驗(yàn)4 經(jīng)典多元回回歸分析與修修正OLS4.1經(jīng)典多元元線性回歸分分析4.1.1 經(jīng)經(jīng)典回歸分析析4.1.2 回回歸模型檢驗(yàn)4.1.3 模模型檢驗(yàn)總結(jié)結(jié)1、模型統(tǒng)計(jì)經(jīng)經(jīng)驗(yàn)表 模型統(tǒng)計(jì)經(jīng)經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正擬合優(yōu)度檢驗(yàn)擬合程度好壞01，越大越越好F檢驗(yàn)方程顯著性經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)全部解釋變量參參數(shù)同時(shí)等于于零P值小于某一顯顯著水平在某一顯著水平平上方程是顯顯著的T檢驗(yàn)變量顯著性檢驗(yàn)驗(yàn)解釋變量參數(shù)等等于零P值小于某一顯顯著水平在某一顯著

6、水平平上變量是顯顯著的2、殘差正態(tài)性性與解釋變量量多重共線性性假設(shè)的檢驗(yàn)驗(yàn)表 殘差正態(tài)性性與解釋變量量多重共線性性假設(shè)的檢驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正J-B統(tǒng)計(jì)量殘差正態(tài)性經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)服從某理論分布布P值小于某一顯顯著水平數(shù)據(jù)分布不服從從選擇的理論論分布廣義自回歸條件件異方差GAARCH模型型中的隨機(jī)項(xiàng)項(xiàng)分布假設(shè)Q-Q圖服從某理論分布布理論分布與數(shù)據(jù)據(jù)分布的分位位數(shù)散點(diǎn)圖不不在同一條直直線上數(shù)據(jù)分布不服從從選擇的理論論分布經(jīng)驗(yàn)分布檢驗(yàn)服從某理論分布布P值小于某一顯顯著水平數(shù)據(jù)分布不服從從選擇的理論論分布相關(guān)系數(shù)矩陣多重共線性檢驗(yàn)驗(yàn)不存在多重共線

7、線性相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值值接近于1這兩個(gè)變量存在在多重共線性性逐步回歸剔除法法；（時(shí)序）差分法法逐步回歸法多重共線性檢驗(yàn)驗(yàn)不存在多重共線線性增減解釋變量時(shí)時(shí)擬合優(yōu)度變變化很大新引進(jìn)變量與其其他變量存在在多重共線性性3、殘差序列相相關(guān)假設(shè)的檢檢驗(yàn)表 殘差序列列相關(guān)假設(shè)的的檢驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正DW統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)驗(yàn)殘差一階序列相相關(guān)檢驗(yàn)序列相關(guān)參數(shù)等等于0P值小于某一顯顯著水平；DW2,一階階自相關(guān)；DW1.5,較強(qiáng)的正一一階自相關(guān)；DW2,正一一階自相關(guān)；DW=2,不一階自相相關(guān)；2DDW4,負(fù)負(fù)一階自相關(guān)關(guān)；廣義最小二乘法法GLS；廣義差分

8、法GDDM；單整自回歸移動(dòng)動(dòng)平均模型AARIMA相關(guān)圖+AC、PPAC相關(guān)系系數(shù)殘差序列相關(guān)檢檢驗(yàn)AC、PAC=0，序列不不相關(guān)Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差序列相關(guān)檢檢驗(yàn)殘差序列中不存存在p階自相相關(guān)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階自自相關(guān)LM檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差序列相關(guān)檢檢驗(yàn)殘差序列中直到到p階滯后都都不存在自相相關(guān)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階自自相關(guān)TR2殘差序列相關(guān)檢檢驗(yàn)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階自自相關(guān)4、殘差異方差差檢驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正ARCH LMM檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)殘差序列中直到到p階滯后都都不存在ARR

9、CH效應(yīng)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階異異方差加權(quán)最小二乘法法WLS；自回歸條件異方方差A(yù)RCHH模型；廣義自回歸條件件異方差GAARCH模型型TR2殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階異異方差殘差平方相關(guān)圖圖殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)AC、PAC=0，序列不不存在ARCCH效應(yīng)序列存在p階后后異方差殘差平方Q統(tǒng)計(jì)計(jì)量檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)P值小于某一顯顯著水平序列存在ARCCH效應(yīng)White檢驗(yàn)驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)不存在異方差輔助回歸方程的的F統(tǒng)計(jì)量、LLM統(tǒng)計(jì)量、卡卡方檢驗(yàn)P值值小于某一顯顯著水平序列存在ARCCH效應(yīng)5、模型設(shè)定與與穩(wěn)定性檢驗(yàn)驗(yàn)表 模型設(shè)設(shè)定的系數(shù)與穩(wěn)定定性檢驗(yàn)作 用

10、檢驗(yàn)名稱原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正模型設(shè)定誤差檢檢驗(yàn)，只適用于OLSS估計(jì)Ramsey RESETT檢驗(yàn)?zāi)Ｐ筒淮嬖谠O(shè)定定誤差F統(tǒng)計(jì)量、LRR統(tǒng)計(jì)量P值值小于某一顯顯著水平模型是合適的補(bǔ)充缺失變量；修正方程形式；替代隨機(jī)解釋變變量；參數(shù)約束條件經(jīng)經(jīng)驗(yàn)Wald檢驗(yàn)參數(shù)約束條件方方程成立P值小于某一顯顯著水平不附加參數(shù)約束束條件受約束回歸遺漏變量、多余余變量經(jīng)驗(yàn)F檢驗(yàn)添加/多余的變變量參數(shù)等于于0P值小于某一顯顯著水平添加的變量沒有有顯著解釋貢貢獻(xiàn)；多余變量具有顯顯著解釋貢獻(xiàn)獻(xiàn)遺漏的變量加進(jìn)進(jìn)模型；多余的變量從模模型中剔除似然比（LR）檢檢驗(yàn)添加/多余的變變

11、量參數(shù)等于于0P值小于某一顯顯著水平模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)驗(yàn)鄒氏（Choww）分割點(diǎn)檢檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜔o顯著結(jié)構(gòu)構(gòu)變化F統(tǒng)計(jì)量、LRR統(tǒng)計(jì)量P值值小于某一顯顯著水平模型發(fā)生顯著的的結(jié)構(gòu)變化鄒氏（Choww）預(yù)測檢驗(yàn)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜔o顯著結(jié)構(gòu)構(gòu)變化F統(tǒng)計(jì)量、LRR統(tǒng)計(jì)量P值值小于某一顯顯著水平模型發(fā)生顯著的的結(jié)構(gòu)變化4.2 經(jīng)典假假設(shè)的不滿足足及模型修正4.2.1 經(jīng)經(jīng)典假設(shè)對(duì)于經(jīng)典多元線線性回歸模型型經(jīng)典假設(shè)：解釋變量是非隨隨機(jī)的或固定定的，且相互互之間互不相相關(guān)，即無多多重共線性； 隨機(jī)項(xiàng)具有零均均值，同方差差及不序列相相關(guān)性，即：隨機(jī)項(xiàng)滿足正態(tài)態(tài)分布，即解釋變量與隨機(jī)機(jī)項(xiàng)不相關(guān)，即即樣本容量趨于無無窮時(shí)，各解解釋變

12、量的方方差趨于有界界常數(shù)；回歸模型的設(shè)定定是正確的。4.2.2 經(jīng)經(jīng)典假設(shè)的不不滿足與模型型修正異方差序列相關(guān)多重共線性隨機(jī)解釋變量經(jīng)典假設(shè)確定性解釋變量量定義三種：與隨機(jī)項(xiàng)獨(dú)立；同期無關(guān)但異期期相關(guān)；同期相關(guān)產(chǎn)生原因橫截面數(shù)據(jù)作為為樣本經(jīng)濟(jì)變量固有的的慣性；模型設(shè)定的偏誤誤；數(shù)據(jù)的編造；時(shí)間序列數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的的共同趨勢；滯后變量的引入入；樣本資料的限制制滯后被解釋變量量作為模型的的解釋變量后果參數(shù)估計(jì)量不有有效；變量的顯著性檢檢驗(yàn)失去意義義；模型的預(yù)測失效效；參數(shù)估計(jì)量不有有效；變量的顯著性檢檢驗(yàn)失去意義義；模型的預(yù)測失效效；完全共線性下參參數(shù)估計(jì)量不不存在；參數(shù)估計(jì)量的方方差變動(dòng)；參數(shù)

13、估計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)含義不合理理；顯著性檢驗(yàn)、模模型預(yù)測失去去意義；OLS估計(jì)值失失效檢驗(yàn)圖示檢驗(yàn)法；white異方方差檢驗(yàn)圖示檢驗(yàn)法；D.W統(tǒng)計(jì)量檢檢驗(yàn)；相關(guān)圖與Q統(tǒng)計(jì)計(jì)量檢驗(yàn)LM檢驗(yàn)是否存在：相關(guān)系數(shù)判斷；綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法法存在范圍：判斷系數(shù)檢驗(yàn)法法；逐步回歸法修正、補(bǔ)救、克克服加權(quán)最小二乘法法WLS廣義最小二乘法法；廣義差分法:AARIMA模模型；剔除引起共線性性的變量；差分法；廣義矩估計(jì)法GGMM；工具變量法5 經(jīng)典回歸模模型的拓展5.1非線性模模型的回歸分分析表 多元非線性性回歸模型的的線性化變換換與估計(jì)方法法總結(jié)線性化分類模型特征線性化變換方式式示例線性化變換后選選用的估計(jì)方方法可轉(zhuǎn)換為線性

14、回回歸模型倒數(shù)模型變量直接置換法法：引入替代代變量普通最小二乘法法OLS多項(xiàng)式模型變量直接置換法法：引入替代代變量普通最小二乘法法OLS冪函數(shù)模型、指指數(shù)函數(shù)模型型函數(shù)變換法：取取對(duì)數(shù)+替換換普通最小二乘法法OLS復(fù)雜函數(shù)泰勒級(jí)數(shù)展開法法普通最小二乘法法OLS無法線性化模型型非線性最小二乘乘法NLS5.2 特殊解解釋變量模型型虛擬解釋釋變量5.3 特殊被被解釋變量模模型離散及受受限被解釋變變量6 單方程模型型的其他估計(jì)計(jì)方法6.1 單方程程模型的其他他估計(jì)方法及及適用場合6.2 單方程程模型其他估估計(jì)方法的選選擇邏輯隨機(jī)誤差項(xiàng)隨機(jī)誤差項(xiàng)white異方差檢驗(yàn)存在異方差問題隨機(jī)誤差項(xiàng)序列自相關(guān)檢驗(yàn)

15、存在序列自相關(guān)Newey-West一致協(xié)方差HAC方法異方差形式已知異方差形式未知加權(quán)最小二乘估計(jì)法WLSwhite異方差一致協(xié)方差估計(jì)方法回 歸 估 計(jì)不存在序列自相關(guān)，但存在異方差存在序列自相關(guān)，也存在異方差4、殘差異方差差檢驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正ARCH LMM檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)殘差序列中直到到p階滯后都都不存在ARRCH效應(yīng)P值小于某一顯顯著水平序列存在p階異異方差加權(quán)最小二乘法法WLS；自回歸條件異方方差A(yù)RCHH模型；廣義自回歸條件件異方差GAARCH模型型TR2殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)P值小于某一顯顯著水平序列存在p

16、階異異方差殘差平方相關(guān)圖圖殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)AC、PAC=0，序列不不存在ARCCH效應(yīng)序列存在p階后后異方差殘差平方Q統(tǒng)計(jì)計(jì)量檢驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)P值小于某一顯顯著水平序列存在ARCCH效應(yīng)White檢驗(yàn)驗(yàn)殘差異方差檢驗(yàn)驗(yàn)不存在異方差輔助回歸方程的的F統(tǒng)計(jì)量、LLM統(tǒng)計(jì)量、卡卡方檢驗(yàn)P值值小于某一顯顯著水平序列存在ARCCH效應(yīng)5、殘差序列相相關(guān)假設(shè)的檢檢驗(yàn)表 殘差序列列相關(guān)假設(shè)的的檢驗(yàn)檢驗(yàn)名稱作 用原假設(shè)判 斷（拒絕原假設(shè)）拒絕原假設(shè)的經(jīng)經(jīng)濟(jì)意義估計(jì)方法/模型型修正DW統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)驗(yàn)殘差一階序列相相關(guān)檢驗(yàn)序列相關(guān)參數(shù)等等于0P值小于某一顯顯著水平；DW2,一階階自相關(guān)；DW1.5,較強(qiáng)的正一一階自相關(guān)；DW2,正一一階自相關(guān)；DW=2,不一階自相相關(guān)；2DDW4,負(fù)負(fù)一階自相關(guān)關(guān)；廣義最小二乘法法GLS；廣義差分法GDDM；單整自回歸移動(dòng)動(dòng)平均模型AARIMA相關(guān)圖+AC、PPAC相關(guān)系系數(shù)殘差