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1、一分钟看完计量经济学一分钟看完计量经济学.txt逆风的方向，更适合飞翔。我不怕万人阻挡，只怕自己投降。你发怒一分钟，便失去60分钟的幸福。忙碌是一种幸福，让我们没时间体会痛苦;奔波是一种快乐，让我们真实地感受生活;疲惫是一种享受，让我们无暇空虚。生活就像呼吸呼是为出一口气，吸是为争一口气。一分钟看完计量经济学！-开学后的计量笔记建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。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
2、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，
3、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
4、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
5、，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IVb，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GLSb，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
6、，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。注：此文只是小弟开学读书笔记的总结 只能当个工程表，让大家知道所学阶段和所用罢了 另：据小弟开学后了解的教材方面最初入门书首推古扎拉蒂的计量经济学基础，上下两本，想很快对计量经济学有全方位认识的弟兄可以看这本书的精写版经济计量学精要，机械工业出版社，世纪馆书店就有第二版卖，好几十块-想要免费电子版的姐妹们可以联系我=。伍德里奇的计量经济学导论真是讨论风格的啊，适合于中级使用，高级的书最经典的莫过于格林的计量经济学分析 ，还有Econometrics Introduction，中国人写的书还是李子奈的计量经济学比较清楚，难度中级偏高级。研究的方面，微观注意面板数据，宏观注意时间序列，面板数据推荐伍德里奇的横截面与面板数据的经济计量分析，68元，人大出版社，时间序列推荐汉米尔顿的时间序列分析，传说中的经典教材。在此小弟加一句，尽量对照着英文看中文，因为翻译的很难=。Stata方面，咱们人大图书馆三层英文借阅室有本Using Stata开头的书，据说，所有的stata的书都是以它为模本，在以F222开头的书架好像。就这么多了，大家一起努力，共同进步！
