計量經濟學知識點總結緒論計量經濟學：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：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估計參數：參數不能直接觀測而且是未知的模型檢驗：經濟意義的檢驗、統計推斷檢驗、計量經濟學檢驗、模型預測檢驗模型應用：經濟分析、經濟預測、政策評價和檢驗、發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中經濟變量之間的數量關系而采用的隨多重共線性（4）樣本數據自身的原因完全多重共線性的后果？（1）參數的估計值不確定（2）參數估計值的方差無限大

不完全多重共線性下產生得到后果？（1）參數估計值的方差與協方差增大（2）對參數區間估計時，置信區間趨于變大

（3）嚴重的多重共線性時，假設檢驗容易作出錯誤的判斷

（4）當多重共線性嚴重時，可能造成可決系數R2較高

多重共線性檢驗方法（1）簡單相關系數檢驗法（2）方差膨脹因子法（3）直接觀測法（4）逐步回歸檢測法

降低多重共線性的經驗方法？（1）利用外部或經驗信息（2）橫截面與時間序列數據并用（3）剔除高度共線性的變量

（4）數據轉換（5）獲取補充數據或新數據（6）選擇有偏估計量異方差性：其他假設均不變，但模型中隨機誤差項ui的方差Var（ui2）=σi2（i則ui異方差性產生的原因？（1）模型設定誤差（2）測量誤差的變化（3）截面數據中總體名單的差異異方差性產生的后果？（1）對參數估計式統計特性的影響：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

（2）對模型假定檢驗的影響：參數估計的方差若還是用OLS方法去估計方差，通常得到t統計量不再服從t分布，并且使用大樣本也不能解決這個問題

(3)對預測的影響：導致參數的顯著性檢驗失效和預測的精度降低。異方差性的檢驗1．圖示檢驗法相關圖分析殘差分布圖分析2．（Goldfeld—Quandt）檢驗3．（White）檢驗4．RCH檢驗異方差性的補救措施？（1）對模型變換（2）加權最小二乘法（3）模型的的對數變換自相關：指總體回歸模型的隨機誤差項ui之間存在的相關關系自相關產生的原因？（1）經濟系統的慣性（2）經濟活動的滯后效應（3）數據處理造成的相關（4）蛛網現象（5）模型設定偏誤

自相關的后果？（1）一階自回歸形式的性質：自協方差均不為零。

（2）自相關對參數估計的影響：導致低估真實的σ2

（3）對模型檢驗的影響：參數的最小二乘估計量是無效的，使得F檢驗和R2檢驗也是不可靠的。

（4自相關檢驗？

（1）圖示檢驗法（2）DW檢驗法（3）LM檢驗

自相關的補救？

（1）廣義差分法（2）自相關系數ρ的確定殘差平方和F檢驗的步驟：1、提出假設2、在原假設成立的條件下，統計量3、給定顯著性水平，查表可得臨界值4、顯著T檢驗步驟;1、提出假設：2、在成立的前提條件下，