2022年高级计量经济学复习精要汇总 .docx
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1、精品_精品资料_高级计量经济学复习精要一、简答题 10 分 2:一多重共线性问题: 主要看修正方法1、多重共线性是指线性回来模型中的说明变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估量失真或难以估量精确.完全共线性的情形并不多见,一般显现的是在肯定程度上的共线性,即 近似共线性 .2、产生缘由 主要有3 各方面:1经济变量相关的共同趋势. 2滞后变量的引入.3样本资料的限制.3、造成的后果: 1完全共线性下参数估量量不存在. 2近似共线性下 OLS估量量非有效.3参数估量量经济含义不合理. 4变量的显著性检验失去意义. 5模型的猜测功能失效.24、识别方法: 1体会识别:对模型估量后,R
2、 极高,多个变量不显著,显现与理论预期相悖的情形, 有理由疑心存在多重共线性. 2相关系数法: 运算变量间两两相关系数.只要其中一个大等于 0.6 或 0.7 ,就说明可能存在严峻的共线性. 3膨胀因子法:运算每个说明变量的 VIF ,假设某一个 VIF 10, 就说明存在严峻的共线性.5、修正方法: 依据潘老师讲课内容进行整理共线性的修正方法有许多,依据优劣程度排序,主要有五种方法:方法 1:扩充样本以减弱共线性.主要通过增加自由度来提高精度,如将时序数据或截面数据变为面板数据,从而将一维数据变为二维.评判: 这种方法最抱负,但存在的缺点是:成效不定.不行行.方法 2:工具变量法 IV .主
3、要通过工具变量,运用两阶段最小二乘完成.评判: 这种方法目前最受欢迎,高质量的期刊论文通常都采纳该方法.缺点是:由于相关关系具有传导性,工具变量S 很难找.用 S 替代 X,有时经济正值性不足.方法 3:变量变换法. 可以通过对数变换、肯定转相对和方程变换进行变量变换.评判: 这种方法最简洁易行, 但存在的缺点是: 简洁相关系数描述的是线性关系,而对数是非线性化过程. 成效不足. 不是全部变量都能用来做变换,必需有明确的经济学 指代.方法 4:逐步回来法. 主要是通过降维削减变量来减弱共线性.评判: 这种方法要慎用, 最大的缺点是:虽然能很好的解决共线性问题,但是却引发了更严峻的内生性问题.方
4、法 5:主成份分析法或因子分析法.具有降维的作用,主要用于多指标评判.评判: 该方法很好的排除了共线性.但这种方法要慎用,最大的缺点是:经济含义损害过大.二内生性问题1、内生性 是指:模型中的说明变量与扰动项相关.通常我们做古典假设i 为白噪声,E=0 ,var i =2 ,covij =0 . X 是非随机变量微观可以通过固定抽样得到解决,宏观就不行 ,就 covX,=0 成立.但是当cov X, 0 时上述假设便不再成立,我们称之为内生性,进而导致OLS失效,是非一样性的.2、内生性产生的缘由: X 与 Y存在双向因果,即X 影响 Y 的同时, Y 也影响 X .如金融进展与经济增长.外商
5、直接投资FDI 与经济增长. 犯罪率与警备投入. 模型遗漏重要说明变量. 无论是缺失重要说明变量导致,仍是无法猎取数据导致, 被遗漏的重要变量进可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_入了残差项,假如与其他说明变量相关,就会显现covU t ,X t 0,也就是内生性问题. 度量误差: 由于关键变量的度量上存在误差,使其与真实值之间存在偏差,这种偏差可能会成为回来误差的一部分,从而导致内生性问题.潘老师上课没讲3、解决方法:针对双向因果产生的内生性问题,比较简洁解决,通过联立方程组即可.难处理的是遗漏重要说明变量的情形,通常采纳的方法有:工具变量法 IV : 就是找到一个变量和内生化变
6、量相关,但是和残差项不相关.通常采纳 2SLS 方法进行回来.这种方法是找到影响内生变量的外生变量,连同其他已有的外生变量一起回来,得到内生变量的估量值,以此作为IV ,放到原先的回来方程中进行回来.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_假设我们考察一个工资打算模型salary01educ2abliui可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_第一,用 Probit 模型估量p work f educ, abli ,得到p.i可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其次,构建
7、模型salary01educ2ablip.ivi 进行估量可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_得分匹配与 DID 模型双差分模型 :思想是依据肯定的标准,找到与样本match 的掌握组.在假设外在冲击同时影响两个组别的情形下,做差来剔除掉外界冲击的影响.第一步,该方法关键在于得分匹配的确定,配对样本的挑选原就是保证两个样本随时间自然变化的部分是相同的,一般依据距离最近作为配对的样本点的方法进行匹配得分.其次步是估量方法,采纳双重差分法DID.在假设外在冲击同时影响两个组别的情形下,做差来剔除掉外界冲击的影响.在样本挑选上,掌握不行观测变量,然后利用双差分模型进行估量可编辑资料 -
8、- - 欢迎下载精品_精品资料_Eg: salary01educ2abliui可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_ 1样本抽取时,将ablity 相等或相近的观测值进行配对匹配标准IQ/双胞胎 2用双差分模型DID 进行参数估量可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_ln salary 得分组-salary 对比组)01 ln educ得分组-educ对比组)+v i可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_估量出.1 ,等价于原模型中的.不足:样本要求特别大,特别是用多重标准进行匹可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_
9、精品资料_1配时,样本要求更大. 潘老师举得例子二、虚拟变量:20 分给出实际经济问题,依据目标设计虚拟变量,写出模型.考察一种群体异质.完整考察如何设计,如何运用到模型中.留意事项: 1、模型设计时肯定要有截距项,虚拟变量引入原就肯定要满足 m-1 原就 .m为互斥类型的定性因素.2、要把握虚拟变量引入模型的三种方法,即加法模型、乘法模型和既加又乘模型 .1、举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型.答案:设 Y 为个人消费支出.X 表示可支配收入,定义假如设定模型为可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_此时模型仅影响截距项,差异表现为截距项的和,因此也称为加法模型.假如
10、设定模型为此时模型不仅影响截距项,而且仍影响斜率项.差异表现为截距和斜率的双重变化,因此也称为乘法模型.2、考虑下面的模型:其中, Y 表示大学老师的年薪收入, X 表示工龄.为了讨论高校老师的年薪是否受到性别男、女、学历本科、硕士、博士的影响.依据下面的方式引入虚拟变量:3、考虑下面的模型:其中, Y 表示高校教师的年薪收入, X 表示工龄.为了讨论高校老师的年薪是否受到性别、学历的影响.依据下面的方式引入虚拟变量: 10 分1. 基准类是什么?2. 说明各系数所代表的含义,并预期各系数的符号.3. 假设 B4B3 ,你得出什么结论? 答案: 1. 基准类是本科学历的女老师.2. B0 表示
11、刚参与工作的本科学历女老师的收入,所以B0 的符号为正.B1 表示在其他条件不变时,工龄变化一个单位所引起的收入的变化,所以B1 的符号为正.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_B2 表示男老师与女老师的工资差异,所以B2 的符号为正.B3 表示硕士学历与本科学历对工资收入的影响,所以B3 的符号为正.B4 表示博士学历与本科学历对工资收入的影响,所以B4 的符号为正.3. 假设 B4B3 ,说明博士学历的高校老师比硕士学历的高校老师收入要高.4、性别因素可能对年薪和工龄之间的关系产生影响.试问这种影响可能有几种形式,并设定出相应的计量经济模型.性别因素可能对年薪和工龄之间的关系的
12、影响有三种方式.第一种,性别只影响职工的初始年薪,设定模型为:5、考虑下面的模型:其中, Y MBA 毕业生收入, X工龄.全部毕业生均来自清华高校,东北财经高校,沈阳工业高校.(1) ) 基准类是什么?基准类是东北财经高校MBA毕业生.你预期各系数的符号如何?预期 B1 的符号为正. B2 的符号为正. B3 的符号为负.(2) 如何说明截距B2 B3 ?截距 B2 反应了清华高校 MBA毕业生相对于东北财经高校 MBA毕业生收入的差异.截距 B3 反应了沈阳工业高校 MBA毕业生相对于东北财经高校 MBA毕业生收入的差异.(3) 假设 B2B3 ,你得出什么结论?(4) 假如 B2B3 ,
13、我们可以判定清华高校 MBA毕业生的收入平均高于沈阳工业高校 MBA毕业生的收入.三、异方差问题 25 分模型, 如果出 现,对于不同的样本点,随机扰动项的方差不再是常数,而且可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_互不相同,就认为显现了异方差.1、异方差的三大后果:一是最小二乘估量不再是有效估量量.二是相关参数的t 检验、模型 F 检验失效.三是估量量的方差是有偏的,参数或因变量猜测的置信区间的估量精度下降甚至这种区间估量是失效的.2、异方差的检验识别:White 检验的详细步骤如下.以二元回来模型为例,yt =0 + 1 xt 1 + 2 xt2 + ut1可编辑资料 - - -
14、欢迎下载精品_精品资料_第一对上式进行OLS 回来, 求残差u.t .可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_做如下帮助回来式, 包括截距项、一次项、平方项、交叉项可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_t22u. 2 =0 + 1 xt 1 +2 xt2 +3 xt1+ 4 xt2 +5 xt 1 xt2 + vt2可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_t即用 u. 2 对原回来式 1中的各说明变量、说明变量的平方项、交叉积项进行OLS 回来.求帮助回来式 2 的可决系数 R2. White 检验的零假设和备择假设是H0:1 式中的 ut 不存在异方差, H1: 1
15、式中的 ut 存在异方差在不存在异方差假设条件下构造LM 统计量或 F 统计量LM= n R 225可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_R 2 /5或 F= 1- R 2 / n 6 F5, n-6可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其中 n 表示样本容量, R2 是帮助回来式 2的 OLS 估量式的可决系数. 自由度 5 表示帮助回来式 2 中说明变量项数 留意, 不运算常数项 ,n-6 是样本量减参数个数 因此可以扩展到K 个说明变量的情形 .nR 2 属于 LM 统计量.判别规章是假设 n R 22 5 , 接受 H 0 ut 具有同方差假设 nR 2 2 5 ,
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