财务知识计量经济学学习指导最全版文档格式.docx
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壹般情况下,在计量经济学研究中,方法的研究是人们关注的重点,方法的水平往往成为衡量壹项研究成果水平的主要依据。
这是正常的。
计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。
可是,不能因此而忽视对经济学理论的探讨,壹个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人,是无法从事计量经济学研究工作的,是不可能建立起壹个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。
所以,计量经济学家首先应该是壹个经济学家。
相比之下,人们对数据,尤其是数据质量问题的重视更显不足,在申请壹项研究项目或评审壹项研究成果时,对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲;
在研究过程中出现问题时,较少从数据质量方面去找原因。
而目前的实际情况是,数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。
2EViews数据分析基础
1.工作文件
2.对象
3.数据处理
3数据统计分析
3.1描述统计
3.2假设检验
4经典多元回归分析和修正——OLS
4.1经典多元线性回归分析
4.1.1经典回归分析
4.1.2回归模型检验
4.1.3模型检验总结
1、模型统计经验
表模型统计经验
检验名称
作用
原假设
判断
(拒绝原假设)
拒绝原假设的经济意义
估计方法/模型修正
拟合优度检验
拟合程度好坏
0~1,越大越好
F检验
方程显著性经验
全部解释变量参数同时等于零
P值小于某壹显著水平
在某壹显著水平上方程是显著的
T检验
变量显著性检验
解释变量参数等于零
在某壹显著水平上变量是显著的
2、残差正态性和解释变量多重共线性假设的检验
表残差正态性和解释变量多重共线性假设的检验
J-B统计量
残差正态性经验
服从某理论分布
数据分布不服从选择的理论分布
广义自回归条件异方差GARCH模型中的随机项分布假设
Q-Q图
理论分布和数据分布的分位数散点图不在同壹条直线上
经验分布检验
相关系数矩阵
多重共线性检验
不存在多重共线性
相关系数绝对值接近于1
这俩个变量存在多重共线性
逐步回归剔除法;
(时序)差分法
逐步回归法
增减解释变量时拟合优度变化很大
新引进变量和其他变量存在多重共线性
3、残差序列相关假设的检验
表残差序列相关假设的检验
DW统计量检验
残差壹阶序列相关检验
序列相关参数等于0
P值小于某壹显著水平;
DW≠2,壹阶自相关;
DW<
1.5,较强的正壹阶自相关;
2,正壹阶自相关;
DW=2,不壹阶自相关;
2<
4,负壹阶自相关;
广义最小二乘法GLS;
广义差分法GDM;
单整自回归移动平均模型ARIMA
相关图+AC、PAC相关系数
残差序列相关检验
AC、PAC=0,序列不相关
Q统计量检验
残差序列中不存在p阶自相关
序列存在p阶自相关
LM检验
F统计量
残差序列中直到p阶滞后都不存在自相关
T×
R2
4、残差异方差检验
ARCHLM检验
残差异方差检验
残差序列中直到p阶滞后都不存在ARCH效应
序列存在p阶异方差
加权最小二乘法WLS;
自回归条件异方差ARCH模型;
广义自回归条件异方差GARCH模型
残差平方相关图
AC、PAC=0,序列不存在ARCH效应
序列存在p阶后异方差
残差平方Q统计量检验
序列存在ARCH效应
White检验
不存在异方差
辅助回归方程的F统计量、LM统计量、卡方检验P值小于某壹显著水平
5、模型设定和稳定性检验
表模型设定的系数和稳定性检验
模型设定误差检验,
只适用于OLS估计
RamseyRESET检验
模型不存在设定误差
F统计量、LR统计量P值小于某壹显著水平
模型是合适的
补充缺失变量;
修正方程形式;
替代随机解释变量;
参数约束条件经验
Wald检验
参数约束条件方程成立
不附加参数约束条件
受约束回归
遗漏变量、多余变量经验
添加/多余的变量参数等于0
添加的变量没有显著解释贡献;
多余变量具有显著解释贡献
遗漏的变量加进模型;
多余的变量从模型中剔除
似然比(LR)检验
模型稳定性检验
邹氏(Chow)分割点检验
模型无显著结构变化
模型发生显著的结构变化
邹氏(Chow)预测检验
4.2经典假设的不满足及模型修正
4.2.1经典假设
对于经典多元线性回归模型
经典假设:
1.解释变量是非随机的或固定的,且相互之间互不相关,即无多重共线性;
2.随机项具有零均值,同方差及不序列相关性,即:
3.随机项满足正态分布,即
4.解释变量和随机项不相关,即
5.样本容量趋于无穷时,各解释变量的方差趋于有界常数;
6.回归模型的设定是正确的。
4.2.2经典假设的不满足和模型修正
异方差
序列相关
多重共线性
随机解释变量
经典假设
确定性解释变量
定义
三种:
和随机项独立;
同期无关但异期相关;
同期相关
产生原因
横截面数据作为样本
经济变量固有的惯性;
模型设定的偏误;
数据的编造;
时间序列数据
经济变量相关的共同趋势;
滞后变量的引入;
样本资料的限制
滞后被解释变量作为模型的解释变量
后果
参数估计量不有效;
变量的显著性检验失去意义;
模型的预测失效;
完全共线性下参数估计量不存在;
参数估计量的方差变动;
参数估计量经济含义不合理;
显著性检验、模型预测失去意义;
OLS估计值失效
检验
图示检验法;
white异方差检验
D.W统计量检验;
相关图和Q统计量检验
是否存在:
相关系数判断;
综合统计检验法
存在范围:
判断系数检验法;
修正、补救、克服
加权最小二乘法WLS
广义最小二乘法;
广义差分法:
ARIMA模型;
剔除引起共线性的变量;
差分法;
广义矩估计法GMM;
工具变量法
5经典回归模型的拓展
5.1非线性模型的回归分析
表多元非线性回归模型的线性化变换和估计方法总结
线性化分类
模型特征
线性化变换方式
示例
线性化变换后选用的估计方法
可转换为线性回归模型
倒数模型
变量直接置换法:
引入替代变量
普通最小二乘法OLS
多项式模型
幂函数模型、指数函数模型
函数变换法:
取对数+替换
复杂函数
泰勒级数展开法
无法线性化模型
——
非线性最小二乘法NLS
5.2特殊解释变量模型——虚拟解释变量
5.3特殊被解释变量模型——离散及受限被解释变量
6单方程模型的其他估计方法
6.1单方程模型的其他估计方法及适用场合
6.2单方程模型其他估计方法的选择逻辑
随机误差项
存在
异方差问题
序列自相关检验
序列自相关
Newey-West一致
协方差HAC方法
异方差形式已知
异方差形式未知
加权最小二乘估计法WLS
white异方差一致
协方差估计方法
回归估计
不存在序列自相关,但存在异方差
存在序列自相关,也存在异方差
辅助回归方程的F统计量、LM统
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