计量Word格式.docx

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•第四阶段，经济预测。

三、随机变量Ui中主要包括以下5方面因素的影响：

1、回归模型中省略的变量；

2、人们的随机行为；

3、数学模型的形式不够完善；

4、经济变量之间的合并误差；

5、测量误差。

四、一元线性回归模型随机误差项的假定条件

1、零均值：

E（ui）=0i=1,2,…,n

2、同方差：

Var（ui）=u2i=1,2,…,n

3、无序列相关：

Cov（ui,,uj）=0i≠ji,j=1,2,…,n

4、解释变量X是确定性变量，与随机误差项Ui不相关：

Cov（Xi,ui）=0i=1,2,…,n

5、Ui服从正态分布

Ui~N（0,u2）i=1,2,…,n

五、最小二乘估计量OLS的性质：

•线性性、无偏性、最小方差性。

六（填空题）

七，T检验。

做题。

1.第二章作业第10题。

2.去年期中卷第1题。

T检验

（1）对总体参数提出假设H0：

β1=0，H1：

β1≠0

（2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值

（3）给定显著性水平，查t分布表，得临界值t/2（n-2）（4）比较，判断若|t|>

t/2（n-2），则拒绝H0，接受H1；

表明X对Y影响显著。

若|t|≤t/2（n-2），则接受H0，拒绝H1表明X对Y影响不显著。

8、回归系数β0、β1的置信区间（填空题）

9、点预测（不知）

10、多元线性回归模型随机误差项的假定条件

•1、零均值：

E（ui）=0i=1,2,…,n2、同方差：

Var（ui）=u2i=1,2,…,n3、无序列相关：

Cov（ui,,uj）=0i≠ji,j=1,2,…,n4、解释变量X是确定性变量，与随机误差项Ui不相关：

Cov（Xi,ui）=0i=1,2,…,n5、Ui服从正态分布Ui~N（0,u2）i=1,2,…,n6、解释变量的样本观测值矩阵X是满秩矩阵，rank（X）=k+1<

n

十一、最小二乘估计量OLS（填空题）

12．

的无偏估计量（填空题）

十三、（填空题）

•TSS=RSS＋ESS

14、（填空题）

修正的可决系数

F检验

15、βi的置信区间（填空题）

16、题目。

第3章作业第11题。

去年期中卷第3题。

&

课本P85页第4题

十七线性化例子（不知）

18、异方差的概念

对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而且互不相同，则认为出现了异方差性。

19．异方差的后果

1、当计量模型中存在异方差时，OLS估计量仍具线性性和无偏

性，但不具有有效性2、当计量模型存在异方差时，变量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效

二十、异方差的检验

•

（一）图示法

（二）戈德菲尔德-夸特检验（三）怀特检验（四）戈里瑟检验

二十一、异方差的修正—加权最小二乘法

二十二、做题

第四 

~六章作业第4题

二十三、自相关的定义

•如果Cov（Ui，Uj≠0（i，j属于T，i≠j）•则称误差项Ut存在自相关。

二十四、自相关的后果（红字）

二十五、自相关的检验方法

•DW检验•LM检验

二十六、自相关的解决消除方法

二十七、做题

~六章作业第6、7题

二十八、多重共线性的概念

•如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。

如果存在c1X1i+c2X2i+…+ckXki=0i=1,2,…,n

其中:

ci不全为0，则称为解释变量间存在完全共线性

•如果存在c1X1i+c2X2i+…+ckXki+vi=0i=1,2,…,n

•其中ci不全为0，vi为随机误差项，则称为近似共线性。

二十九、多重共线性的后果

1、完全共线性下参数估计量不存在•2、近似共线性下OLS估计量非有效•3、参数估计量经济含义不合理•4、变量的显著性检验失去意义•5、模型的预测功能失效

三十、多重共线性的检验

•1.两个解释变量的相关性检验；

•2.多个解释变量的相关性检验；

•3.参数估计值的经济检验；

•4.参数估计值得稳定性；

•5.参数估计值的统计检验。

三十一、多重共线性的修正方法

•逐步回归法

三十二、虚拟变量的概念

•由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0，这种变量称作虚拟变量，用D表示。

三十三、怎么定义和参数含义

课件。

三十四、检验若干线性约束条件是否成立的F检验

各章节作业其他习题。

去年期中卷其他习题。