應(yīng)具備的預(yù)備知識:
1、《經(jīng)濟學(xué)》理論
宏觀經(jīng)濟學(xué)與微觀經(jīng)濟學(xué)
2、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》基礎(chǔ)
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(shè)檢驗、方差分析、正態(tài)分布、t 分布、F分布等概念和性質(zhì)
3、《線性代數(shù)》基礎(chǔ)
矩陣及運算、線性方程組等
4、《經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)》知識
經(jīng)濟數(shù)據(jù)的收集、處理和應(yīng)用
計量經(jīng)濟學(xué)是以一定的經(jīng)濟理論和統(tǒng)計資料為基礎(chǔ),運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)方法與電腦技術(shù),以建立經(jīng)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(jīng)濟變量關(guān)系的一門經(jīng)濟學(xué)學(xué)科。主要內(nèi)容包括理論計量經(jīng)濟學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟計量學(xué)。理論經(jīng)濟計量學(xué)主要研究如何運用、改造和發(fā)展數(shù)理統(tǒng)計的方法,使之成為隨機經(jīng)濟關(guān)系測定的特殊方法。應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)是在一定的經(jīng)濟理論的指導(dǎo)下,以反映事實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù),用經(jīng)濟計量方法研究經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型的實用化或探索實證經(jīng)濟規(guī)律。
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緒論
計量經(jīng)濟學(xué):根據(jù)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(dǎo),對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行的數(shù)量分析。
計量經(jīng)濟學(xué)(定量分析)是經(jīng)濟學(xué)(定性分析)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)(定量分析)的結(jié)合。
目的:把實際經(jīng)驗的內(nèi)容納入經(jīng)濟理論,確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟參數(shù),從而驗證經(jīng)濟理論,預(yù)測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢,為制定經(jīng)濟策略提供依據(jù)。
類型:理論計量經(jīng)濟學(xué)和應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)
計量經(jīng)濟學(xué)的研究步驟:
(一)模型設(shè)定:要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式方程中的變量要具有可觀測性
(二)估計參數(shù):參數(shù)不能直接觀測而且是未知的
(三)模型檢驗:經(jīng)濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、模型預(yù)測檢驗
(四)模型應(yīng)用:經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預(yù)測、政策評價和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論
計量經(jīng)濟模型:計量經(jīng)濟模型是為了研究分析某個系統(tǒng)中經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機代數(shù)模型,是以數(shù)學(xué)形式對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象所作的描述和概括。
計量經(jīng)濟研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括:①時間序列②數(shù)據(jù)截面③數(shù)據(jù)面板④數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)
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(guān)系數(shù):兩個變量之間線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)去度量(4)隨機擾動項ui與解釋變量Xi不想管(1)對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響:參數(shù)的OLS估計仍然具有無偏性。參數(shù)OLS估計式得到方差不再是最小的
去百度文庫,查看完整內(nèi)容> 內(nèi)容來自用戶:zbnzjw 緒論計量經(jīng)濟學(xué):根據(jù)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(dǎo),對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行的數(shù)量分析。
計量經(jīng)濟學(xué)(定量分析)是經(jīng)濟學(xué)(定性分析)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)(定量分析)的結(jié)合。目的:把實際經(jīng)驗的內(nèi)容納入經(jīng)濟理論,確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟參數(shù),從而驗證經(jīng)濟理論,預(yù)測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢,為制定經(jīng)濟策略提供依據(jù)。
類型:理論計量經(jīng)濟學(xué)和應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)的研究步驟:(一)模型設(shè)定:要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式方程中的變量要具有可觀測性(二)估計參數(shù):參數(shù)不能直接觀測而且是未知的(三)模型檢驗:經(jīng)濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、模型預(yù)測檢驗(四)模型應(yīng)用:經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預(yù)測、政策評價和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論計量經(jīng)濟模型:計量經(jīng)濟模型是為了研究分析某個系統(tǒng)中經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機代數(shù)模型,是以數(shù)學(xué)形式對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象所作的描述和概括。計量經(jīng)濟研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括:①時間序列②數(shù)據(jù)截面③數(shù)據(jù)面板④數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)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(guān)系數(shù):兩個變量之間線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)去度量(4)隨機擾動項ui與解釋變量Xi不想管(1)對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響:參數(shù)的OLS估計仍然具有無偏性。
參數(shù)OLS估計式得到方差不再是最小的。
計量經(jīng)濟學(xué)是結(jié)合經(jīng)濟理論與數(shù)理統(tǒng)計,并以實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)作定量分析的一門學(xué)科。計量經(jīng)濟學(xué)以古典回歸(Classical Regression)分析方法為出發(fā)點。依據(jù)數(shù)據(jù)形態(tài)分為:橫截面數(shù)據(jù)回歸分析(Regression Analysis with Cross-Sectional Data)、時間序列分析(Time Series analysis)、面板數(shù)據(jù)分析(Panel Data Analysis)等。依據(jù)模型假設(shè)的強弱分為:參量計量經(jīng)濟學(xué)(Parametric Econometrics)、非參量計量經(jīng)濟學(xué)(Nonparametric Econometrics)、半?yún)⒘坑嬃拷?jīng)濟學(xué)(Semiparametric Econometrics)等。(當(dāng)然時間序列和回歸分析也有單獨設(shè)立科目)
主流軟件是EViews、Gret、MATLAB、Stata、R、SAS、SPSS,還有好多好多……
我學(xué)習(xí)了半年的計量經(jīng)濟學(xué),我的起點是零,現(xiàn)在也是略有小成吧。
我想如果你想學(xué)好計量經(jīng)濟學(xué),根據(jù)我的心得,我想應(yīng)該做到以下幾點吧: 第一、我覺得應(yīng)該好好看看概率論與數(shù)理統(tǒng)計部分,因為計量的好多知識,與這部分有關(guān),如果你有那部分還不太熟悉,應(yīng)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(xué)者自學(xué)或者跟著老師學(xué)習(xí) 第三、就是計量和實踐是緊密不分的,所以在學(xué)習(xí)過程中最好做一下題,尤其是課后題。 第四、就是學(xué)會一到兩種統(tǒng)計學(xué)軟件,比如SPSS等 如果打好基礎(chǔ)的話,想象高級方向?qū)W習(xí),可以學(xué)習(xí)時間序列的知識。
總之,計量經(jīng)濟學(xué)是一門實用的學(xué)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(shù)估計量的期望值與參數(shù)真值是相等的,這種性質(zhì)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(shù)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(shù)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(yīng)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(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì),經(jīng)典線性回歸模型的一個重要假定:總體回歸函數(shù)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(guān)系,目的在于根據(jù)解釋變量的數(shù)值估計預(yù)測被解釋變量的總體均值。相關(guān)分析研究變量相關(guān)程度,用相關(guān)系數(shù)表示。相關(guān)分析不關(guān)注變量的因果關(guān)系,變量都是隨機變量?;貧w分析關(guān)注變量因果關(guān)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(guān)的模型;DW檢驗存在兩個不能確定的區(qū)域
3. 參數(shù)估計量非有效.變量的顯著性檢驗失去意義.模型的預(yù)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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