一分钟看完计量经济学!!!------开学后的计量笔记[最终版]

第一篇：一分钟看完计量经济学!!!------开学后的计量笔记[最终版]

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反相关等等

b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验

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 X平方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，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，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IV b，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GLS b，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，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！！

第二篇：计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记

CH1导论

1、计量经济学：

以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。

2、运用计量分析研究步骤：

模型设定——确定变量和数学关系式

估计参数——分析变量间具体的数量关系

模型检验——检验所得结论的可靠性

模型应用——做经济分析和经济预测

3、模型

变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。

被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。

内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。

外生变量:其数值由模型意外决定的变量。

外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。

前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。

前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。

数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。

截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。

面板数据：

虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计

评价统计性质的标准

无偏：E（＾β）=β

随机变量，变量的函数？

有效：最小方差性

一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值

5、检验

经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等

统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著

计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定

预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比

CH2

CH3

线性回归模型

模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测

1、模型（线性）

（1）关于参数的线性

模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。

Yi=β1+β2lnXi+ui

线性影响

随机影响

Yi=E（Yi|Xi）+ui

E（Yi|Xi）=f(Xi)=β1+β2lnXi

引入随机扰动项，（3）古典假设

A零均值假定

E（ui|Xi）=0

B同方差假定

Var(ui|Xi)=E(ui2)=σ2

C无自相关假定

Cov(ui,uj)=0

D随机扰动项与解释变量不相关假定

Cov(ui,Xi)=0

E正态性假定ui~N(0,σ2)

F无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计

在古典假设下，经典框架，可以使用OLS

方法：OLS

寻找min

∑ei2

＾β1ols

=

(Y均值)-＾β2(X均值)

＾β2ols

=

∑xiyi/∑xi23、性质

OLS回归线性质（数值性质）

（1）回归线通过样本均值

（X均值,Y均值）

（2）估计值＾Yi的均值等于实际值Yi的均值

（3）剩余项ei的均值为0

（4）被解释变量估计值＾Yi与剩余项ei不相关

Cov(＾Yi,ei)=0

（5）解释变量Xi与剩余项ei不相关

Cov(ei,Xi)=0

在古典假设下，OLS的统计性质是BLUE统计

最佳线性无偏估计

4、检验

(1)Z

检验

Ho:β2=0

原假设

验证β2是否显著不为0

标准化：

Z=（＾β2-β2）/SE（＾β2）~N（0,1）

在方差已知，样本充分大用Z检验

拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0

(2)t

检验——回归系数的假设性检验

方差未知，用方差估计量代替

＾σ2=∑ei2/(n-k)

重点记忆

t

=（＾β2-β2）/＾SE（＾β2）~t（n-2）

拒绝域：|t|>=t2/a(n-2)

拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。

P值是尚不能拒绝原假设的最大显著水平。

（所以P越小，显著性越好）

P值>a

不拒绝

P值

拒绝

(3)F检验——回归方程显著性检验，检验整个模型

原假设Ho:β2=β3=β4=0

（多元，依次写下去）

F=[ESS/(k-1)]/[RSS/(n-k)]~F（k-1,n-k）

统计量F服从自由度为k-1和n-k的F分布

F>

Fa（k-1,n-k）

(说明F越大越好)

拒绝：说明回归方程显著，即列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响一元回归下，F与t检验一致，且

F=t25、拟合优度检验

（1）可决系数（判定系数）R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

特点：

非负统计量，取值[0,1]，样本观测值的函数，随机变量

对其解释：R2=0.95,表示拟合优度比较高，变量95%的变化可以用此模型解释，只有5%不准确

(2)修正的可决系数

adjusted

R2=1-(1-

R2）(n-1)/(n-k)

adjusted

R2取值[0,1]

计算出负值时，规定为0

k=1时，adjusted

R2=

R2

（3）F与可决系数

F=[(n-k)/（k-1）]*[

R2/

(1-R2)]

adjusted

R2,R2,F

都是随机变量

联系：a都是显著性检验的方法

b构成统计量都是用TSS=ESS+RSS

c二者等价，伴随可决系数和修正可决系数增加，F统计量不断增加

R2

=0时，F=0；R2=1时，F趋近无穷；

区别：a

F有明确分布，R2没有

b

F检验可在某显著水平下得出结论，可决系数是模糊判断

6、预测

平均值预测和个别值预测

A预测不仅存在抽样波动引起的误差，还要受随机扰动项的影响。个别值预测比平均值预测的方差大。

个别值预测区间也大于平均值预测区间。

B

对平均值和个别值预测区间都不是常数。

Xf趋近X均值，预测精度增加，预测区间最窄

C

预测区间和样本容量N有关，样本容量越大，预测误差方差越小，预测区间越窄。样本容量趋于无穷个别值的预测误差只决定于随机扰动项的方差。

CH4多重共线性

后果/原因——如何检验——如何修正

1、后果/原因

（1）完全/不完全多重共线

X3=X1+2X2

完全多重共线

参数无法估计

非满秩矩阵

不可逆

X3=X1+X2+u

不完全多重共线性

（2）无多重共线性

模型无多重共线性,解释变量间不存在完全或不完全的线性关系

X是满秩矩阵

可逆

Rank(X)=k

Rank(X’X)=k

从而X’X可逆（X’X）-1存在（3）多重共线原因

经济变量之间具有共同变化趋势

模型中包含滞后变量

使用截面数据建立模型

样本数据自身原因

（4）后果

存在多重共线性时，OLS估计式仍然是BLUE（最佳线性无偏估计）

不影响无偏性

（无偏性是重复抽样的特性）

不影响有效性

（是样本现象，与无多重共线性相比方差扩大，但采用OLS估计

后，方差仍最小）

不影响一致性

2、检验

（1）两两相关系数

（充分条件）

两两相关可以推出多重共线性

反过来不一定

系数比较高，则可认为存在着较严重的多重共线性

（2）直观判断

（综合判断法）

参数联合显著性很高（通过F检验）但个别重要解释变量存在异常，t不显著，或者β为负，与经济意义违背。F检验通过，t不通过，因为方差扩大了

F是由RSS计算得出的（3）方差扩大因子

VIFj=1/(1-Rj2)

方差与VIF正相关

VIF>10

严重多重共线

Rj2是多个解释变量辅助回归确定多重可决系数

（4）逐步回归（也是修正方法）

不会有计算，但要了解过程

针对多重共线性，没有什么特别好的修正方法，建模前要事先考虑，如果出现重要解释变量的多重共线性，可以考虑扩大样本容量

CH5

异方差

原因、后果——检验——修正（WLS）

异方差：被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的。

Var(ui|Xi)=E(ui2)=σi2=σ2f(Xi)

1、原因后果

（1）

产生原因

A

模型设定误差

B

测量误差的变化

C

截面数据中总体各单位的差异

异方差性在截面数据中比在时间序列数据中可能更常出现，因为同一时点不同对象的差异，一般来说会大于同一对象不同时间的差异。

（2）

后果

A

参数的OLS估计仍然具有无偏性（无偏性仅依赖零均值假定，解释变量的非随机性）

B

参数OLS估计式的方差不再是最小的，影响有效性（方差会被低估，从而夸大t统计量，t，F检验失效，区间预测会受影响，不显著的也有可能变显著）

C

不满足有效性，则也会影响一致性

2、检验(要知道判断时原假设和备择假设；检验命题统计量；辅助回归函数形式；适用条件)

原假设：同方差

备择假设：异方差

（1）

图示：简单易操作，但判断比较粗糙

（2）

GQ：Goldfeld-Quanadt戈德菲尔德-夸特检验

A

大样本，除同方差假定不成立，其余假定要满足

B

对解释变量大小排序

C

去除中间C个观测值（样本的1/5-1/4），分成两个部分

D构造F统计量，两个部分残差平方和服从卡方分布，则

F=两部分残差平方和相除（大的除以小的）~F（(n-c)/2-k,(n-c)/2-k）

F>临界值，拒绝原假设，则认为存在异方差

E

可判断是否存在异方差，不能确定是哪个变量引起

（3）

White

A

大样本，丧失较多自由度

B

做残差对常数项、解释变量、解释变量平方及其交叉乘积等所构成的辅助回归

＾ei2

C

计算统计量nR2，n为样本容量，R2为辅助回归的可决系数

D

统计量服从卡方分布

nR2>卡方a(df)

拒绝原假设，表明模型存在异方差

E

不仅能够检验异方差，还能判断是哪个变量引起的异方差

（4）

Arch

A

用于大样本，只对时间序列检验

B

做OLS估计，求残差，并计算残差平方序列et2,et-12….做辅助回归et2~et-12…et-p2

C

计算辅助回归可决系数R2，统计量(n-p)

R2

p是ARCH过程的阶数

D

统计量服从卡方分布

（统计量就是”Obs*R-squared”所显示的数值）

(n-p)

R2>卡方a(p)

拒绝原假设，表明模型存在异方差

E

能判断是否存在异方差，但不能诊断是哪一个变量引起的（5）

Glejser

可以忽略。

要求大样本

3、修正

（1）

对模型

变换，取对数，但不能消除，只能减轻后果

（2）

WLS

（不考计算，主要掌握思想）

使残差平方和最小，在存在异方差时，方差越小的应约重视，确定回归线作用越大，反之同理。在拟合时应对较小的残差平方给予较大的权数，对较大的残差平方给予较小的权数。通常可取w=1/σi2

将权数与残差平方相乘后再求和

变换模型后剩余项u

=

ui/根号下f(Xi)

已是同方差

Var(u)=

σi2/f(Xi)=

σ2

CH6

自相关

原因/后果——检验（DW是唯一方法）——修正（从广义差分出发）

自相关：（序列相关）总体回归模型的随机误差项ui之间存在的相关关系。

Cov(ui,uj)不为0

自相关形式：

ut=put-1+vt

（-1

一阶线性自相关

1、原因

（从时间序列出发考虑）

经济系统的惯性

经济活动滞后效应

数据处理造成的相关

蛛网现象（某种商品的供给量受前一期价格影响而表现出的规律性）

模型设定偏误（虚假自相关，可以改变模型而消除）

2、后果

（1）违背古典假定，继续适用OLS估计参数，会产生严重后果，和异方差情形类似

（2）影响有效性，一致性；但不会影响无偏性。

（3）通常低估参数估计值的方差，t统计量被高估，夸大显著性，t检验失去意义。t、F、R2检验均不可靠，区间预测精度降低，置信区间不可靠。

3、检验

（DW是唯一方法）

（1）前提条件

A

解释变量X为非随机

B

随机误差项为一阶自回归形式

C

线性模型的解释变量中不包含之后的被解释变量

D

截距项不为零，只适用于有常数项的回归模型

E

数据序列无缺失项

（2）表达式

DW=∑

(et-et-1)2/∑et2

DW约=

2（1-＾p）

|＾p|<=1

所以

DW[0,4]

（3）判断

根据样本容量n，解释变量的数目k’（不含常数项）

查DW分布表，得到临界值dL,dU

0≦DW≦dL

正相关

dL

无法判断

dU

4-dU

无自相关

4-dU≦DW<4-dL

无法判断

4-dL≦DW≦4

负相关

模型中不存在滞后被解释变量，否则用得宾h检验

4、修正（广义差分）

(1)广义差分（p已知）

ut=put-1+vt

vt为白噪声，符合古典假定

vt=ut-put-1

所以△Yt=Yt-pYt-1

此时，模型中随机扰动项ut-put-1无自相关

（白噪声过程）

(2)p未知情况下，先估计p，在使用广义差分

A

科科伦-奥科特迭代法

＾p=1-DW/2

利用残差et

辅助回归

et=＾pet-1+vt

用第一次的估计p值进行广义差分，得到新的样本回归函数，继续辅助回归，直到两次估计的p值相差很小，或者回归所得DW统计量表明以无自相关为止。得到较高精度的估计p值后，再用广义差分对自相关修正效果较好。

B

得宾两步法

第一步：利用广义差分形式，做Yt对Yt-1、Xt、Xt-1的回归模型，用OLS估计参数，Yt-1对应的系数就是p的估计值。但是是有偏、一致的估计。

第二步：利用p的估计值，进行广义差分，再使用OLS对广义差分方程估计参数，得到无偏估计

CH7

分布滞后模型和自回归模型

分布滞后模型（仅用于时间序列）——自回归建立（数学：库伊克/经济：自适应预期、局部调整）——自回归模型估计

1、分布滞后模型（不含滞后被解释变量）

Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+βsXt-s+ut

（1）

分类：有限分布滞后模型/无限分布滞后模型

（2）

乘数效应

短期乘数（即期乘数）β0

表示本期X变动一个单位对Y值的影响大小

延迟乘数（动态乘数）βi

（i=1,2…s）表示过去各时期X变动一个单位对Y值的影响大小

长期乘数（总分布乘数）∑βi

表示X变动一个单位时，包括滞后效应而形成的对Y值的总影响

Eg.问短期乘数是多少？就是问X本期的系数β0

（3）

估计（有限期滞后）

经验加权：对解释变量系数赋予一定权数，形成新的变量，再用OLS

Yt=α+β0Zt

+ut

常见类型

A递减滞后结构：远小近大，常见类型

B不变滞后结构：权数不变

C∧型滞后结构：两头小，中间大

特点：简单易行、少损失自由度、避免多重共线性干扰、参数估计一致性。设置权数主观性大。

通常多选几组权数分别估计，根据可决系数、F、t、估计标准差及DW值，选择最佳估计方程。

阿尔蒙法思想：为了消除共线性，用某种多项式来逼近滞后参数的变化结构，从而减少待估参数个数。

基本原理：在有限分布滞后模型滞后长度S已知的情况下，滞后项系数可以看成是相应滞后期i的函数。在以滞后期i为横轴，之后系数为纵轴的坐标系中，如果这些滞后系数落在一条光滑曲线上，或近似落在一条光滑曲线上，则可以由一个关于i的次数较低的m次多项式很好的逼近

阿尔蒙多项式变换

βi=α0+α1

i+α2

i2+…+αm

im

(i=0.1.2….s;

m远远

对所有βi进行变换，带回分布滞后模型，再仿照经验加权将模型改写：

Yt=α+α0

Z0t

+α1

Z

1t+α2

Z

2t+…+αm

Zmt+ut

ut满足古典假设,可以用OLS估计

m如果取得过大则达不到通过阿尔蒙多项式变换减少变量个数的目的。

特点：新模型中变量个数少于原分布滞后模型中的变量个数，自由度得到保证，一定程度上环节了多重共线性。

2、自回归模型建立——无限期滞后模型

（1）

库伊克变换

A

施加约束条件，假定滞后解释变量对被解释变量的影响随滞后期i的增加按几何衰减，即滞后系数的衰减服从某公比小于1的几何级数

βi=β0λi

长期乘数β0/(1-λ)

λ为待估参数，称作分布滞后衰减率；λ越接近0，衰减速度越快；1-λ为调整速度

B将βi带入无限分布滞后模型求Yt，再将Yt滞后一期求得Yt-1

C

Yt-1同时乘以λ，求得Yt-λYt-1，变换得库伊克模型：

Yt=α(1-λ)+

β0

Xt

+λYt-1+（ut-λ

ut-1）

Yt=α*+

β0*

Xt

+β1*

Yt-1+

ut*

（一阶自回归模型）

D优点：

模型结构简化；最大限度

保证自由度；解决滞后长度难以确定的问题；缓解多重共线性

E缺陷：

假定呈几何滞后结构，某些经济变量可能不适用；

库伊克随机扰动项ut*=

ut-λ

ut-1

很有可能造成自相关；（最严重的！）

将滞后一期被解释变量引入模型，不一定符合基本假设；

纯粹的数学运算结果，缺乏经济理论依据。

Eg.如果给你个模型，说是库伊克模型，根据这个提问，你要清楚：这是个无限分布滞后模型，还要知道一阶自回归与原模型的对应关系

（2）

自适应预期（解释变量）

A假定：经济活动主体会根据自己过去在做预期时犯错误的程度，来修正以后每一期的预期，即按照过去预测偏差的某一比例对当前期望修正，以适应新的经济环境

Xt*=

Xt-1*+

r(Xt

—Xt-1*)

=

rXt

+

(1—r)Xt-1*

B

ut*=

ut-(1—r)

ut-1

有可能产生自相关

（3）

局部调整（被解释变量）

A假定：被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分，即:

Yt—

Yt-1=δ（Yt*—

Yt-1）

δ为调整系数，代表调整速度；约接近1，表明调整到预期最佳水平速度越快

B

ut*=δ

ut

不存在自相关，可以使用OLS估计

（4）

对比

联系：库伊克、自适应预期、局部调整模型最终形式都是一阶自回归；

区别：1导出模型经济背景思想不同

库伊克：无限分布滞后模型的基础上根据库伊克几何分布滞后假定导出

自适应：由解释变量的自适应过程得到

局部调整：对被解释变量的局部调整得到

对应的自回归形式中，由于模型的形成机理不同，而随机误差项结构不同，对模型估计带来一定影响。

eg.如果模型分析有自相关，又是由局部调整模型引起的，则是由数据本身产生的；如果是库伊克或者自适应预期模型引起的，则会存在在模型变换中产生自相关的可能。

3、自回归模型的估计与检验

（1）

主要问题：

出现了随机解释变量Yt-1,而Yt-1可能与随机扰动项相关；随机扰动项可能自相关。

如果直接用OLS，估计结果是有偏的，不是一致的。

（2）解决方法：

A消除滞后一期被解释变量与随机扰动项的相关性（工具变量法）；

B检验是否存在自相关（德宾h检验法）。

（3）估计——工具变量法：

进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。

满足条件：

与所代替的解释变量高度相关；与随机扰动项不相关；与其他解释变量不相关，以免多重共线。

（4）检验——德宾h检验法

A

不能再使用DW法（其不适合方程含有滞后的被解释变量）

B记忆h统计量公式：193页

Var(＾β1*)表示滞后一期被解释变量的回归系数估计方差，s.e平方就可得到数值

C

假设：p=0时，h统计量服从正态分布,（原假设：无自相关）

对比临界值hα/2,若|h|>

hα/2,拒绝原假设,说明自回归模型存在一阶自相关

D使用条件：针对大样本；可以适用任意阶的自回归模型

CH11

联立方程组模型

建立——识别——估计

1、概念及模型

（1）

联立方程模型：用若干个相互关联的单一方程，同时去表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型，即用一个联立方程组去表现多个变量间互为因果的联立关系。

（2）

变量类型

A内生变量：变量时由模型体现的经济系统本身所决定的，随机变量。

B外生变量：在模型体现的经济系统之外给定的，非随机变量。

C前定变量：模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量和外生变量统称。

D：区别

单一方程中：前定变量一般作为解释变量；内生变量作为被解释变量。

联立方程模型中：内生变量既可以做被解释变量，又可以做解释变量。

（3）

模型形式

A结构模型：根据经济行为理论或经济活动规律，描述经济变量之间现实的经济结构关系的模型。表现变量间直接的经济联系，将某内生变量直接表示为内生变量和前定变量的函数。

BY+TX=U

B简化模型：每个内生变量都只被表示成前定变量及随机扰动项函数的联立方程组模型。在简化模型中的每个方程右端不再出现内生变量。

（可以直接做预测）

Y=TX+V

C特点和区别

结构：方程右端可能有内生变量；明确的经济意义；具有偏倚性不能直接OLS；不能直接用结够模型预测。

简化：右端不再出现内生变量，只有前定变量作为解释变量；前定变量与随机误差项不相关；参数反映前定变量对内生变量的直接影响与间接影响，表现了影响乘数；可以直接进行预测。

2、识别

（1）

类型：不可识别；恰好识别；过度识别。

不可识别：某个结构方程包含所有的变量，则一定不可以识别（0系数限制）

统计形式不唯一，不可识别

不能求出简化模型的参数，不可识别

每个方程都可以识别，联立方程模型才可以识别，不包含固定方程如：Y=I+C+G

（2）

识别方法

阶条件(必要条件)

秩条件(充要条件)

两种方法结合使用——模型识别一般步骤：

定义：

K、M：模型中前定、内生变量的个数；k、m：某方程中前定、内生变量个数；

A

先用阶条件判别，如果不可识别则可做结论

判别：K-k

则不可识别

B

若判别K-k≥m-1

则说明可以识别（因为阶条件是必要条件，有可能不满足），继续用充要条件——秩条件识别

C

系数矩阵rank（A）不=M-1

或|A|=0

则不可识别，可直接做结论

D

rank（A）=M-1

则说明可以识别，再使用阶条件判别

K-k=m-1

说明模型恰好识别

K-k>m-1

说明模型过度识别

模型估计

（1）

递归模型：OLS

（2）

恰好识别方程：ILS（间接最小二乘）

A思想：先用OLS估计简化型参数，再利用简化方程和结构方程关系求解结构型参数。

（单一方程估计法，对每个方程参数逐一估计）

B

统计性质：简化型参数是一致估计

小样本时，结构型参数的估计量是有偏的（渐进无偏）；

大样本时，结构型参数的估计量是一致性（渐进有效）；

C

假定：结构型模型恰好识别；每个方程满足基本假定；简化模型中不存在多重共线性。

（3）

恰好、过度识别方程：TSLS（两阶段最小二乘）

A思想：用OLS估计简化方程参数，用估计值替代结构方程中作为解释变量的内生变量，再用OLS估计结构方程参数。（单一方程估计法，对每个方程参数逐一估计）

B

统计性质：简化型参数是一致估计

小样本时，TSLS的估计量是有偏的（渐进无偏）；

大样本时，TSLS的估计量是一致性（渐进有效）；

C假定：结构方程可以识别；随机误差项满足基本假定；不存在严重的多重共线，与随机误差项不相关；样本容量足够大；第一段可决系数低的话，说明很大程度受随机分量决定，TSLS估计将无意义。

（4）

系统估计法

从参数估计统计性质上优于单一方程估计法；从方法复杂性和可操作性看，要麻烦。

第三篇：看完开学第一课的观后感

今年是建国70周年，从1949到2019，弹指一挥间，沧海变桑田，而我们的祖国，经过了七十年的努力奋斗，变得更加强大，经济高速发展，综合国力增强。下面由小编为您整理出的看完开学第一课的观后感，一起来看看吧。看完开学第一课的观后感1

今年9月1号播出的《开学第一课》依然对中小学生起着极其重要的指导意义，让我最难忘的一幕是每个上台嘉宾自身故事的述说，对于生活的不屈不挠，对于梦想的永不放弃。

他们让我明白了没有任何人的成功可以随手可得，每一个闪耀光芒的背后都是无数的汗水和泪水。正如“台上一分钟，台下十年功”所言，他们光鲜靓丽的背后，也隐藏着无数难以开口的苦衷。

我的思路不自觉回到了上个学期期末考试成绩公布的时候，那时候的自己由于上数学课不认真，没有及时做好复习工作，导致最后不及格的分数。当时知道这一消息，眼泪马上就飚出来了，不知道该怎么办，对于自己的学习也是前所未有的迷茫无措。

眼睛盯着荧幕上他们为了成功所付出的每一个画面，都是如此直击人心，相对于那些苦难，想想自己遇到的真的只是微不足道的小问题，我有什么理由不振作起来呢？

爱国是我们每个人终身的主题，一个人如果连基本的爱国之心都没了，那么他即使获得再多的荣誉及金钱，也不足以让人尊敬，只会让人唾骂。

《开学第一课》节目中爱国这个主题在今年来说，意义尤其重大，因为今年是我国成立70周年，这是所有中国人值得骄傲和自豪的事儿！

以上就是我对开学第一课的所思所悟，你们是否从中学到了更多深刻的道理呢？

在学校的组织下，我们观看了《开学第一课》，这季《开学第一课》的节目内容是关于我们祖国从建国到今天这70年间的成长。

每次从口中说出中国这两个字的时候，我们的心情总是激动而自豪的，遥想当年的10月1日，宣布了“中华人民共和国正式成立了”，直至今天，已经过去70年了。

在这70年里，我们中国人民成为了国家的主人，国家的面貌也发生了翻天覆地的变化。

我们中国崛起了，跻身成为了世界强国，我们现在拥有的幸福和光明都是我们祖国所带来的。感恩我们的祖国，让我们的生活变得如此美好，感恩祖国给予了我们现在的安稳生活，更感恩我们的祖国，让我们对未来有了更好的期盼。

我爱你，我的祖国，对你的爱意，胜过昨日，不如明天。

今天晚上，爸爸妈妈陪我准时收看了cctv1播出的《开学第一课》，从这个节目中，我懂得了许多道理，也更深刻体会到开学第一课对于小学生成长的重要性。这些感悟将会伴随着我之后的年年岁岁，让我成为一个更加优秀的人。

开学第一课让我懂得了人生有无限的可能性，机会从来都是留给永不言弃的人。那些嘉宾的真实事迹，鼓励着我无论遇到任何困难，都不要轻易认输，给予我更多坚韧的力量。

开学第一课也让我懂得了爱国的重要性，让我深刻感受到维护国家荣誉有多么重要，也进一步了解我国历史发展，学会了珍惜这两个字。一个爱国主义者，必然会受到人们的尊重。建国70周年之际，对祖国最好的祝福方式就是热爱我们的祖国妈妈。

开学第一课虽然播完了，但是它的意义却永远刻在了我的心中。未来的我一定会努力生活，努力学习，快乐成长，希望长大后的自己能够为祖国献上一份自己的力量，成为一个有用之材！

第四篇：一分钟开学自我介绍

大家好!我叫XXX,哼哼(咳嗽两声）有点紧张，大家能不能掌声鼓力一下（掌声一片，达到活悦气氛的效果，加深对你的印象），谢谢大家！我喜欢XX，希望与我有共同爱好的人可以经常来切磋一下。谢谢！一分钟开学自我介绍2

我就是英俊潇洒风流倜傥人见人爱花见花开人称山崩地裂水倒流鬼见愁为了朋友可以两肋插刀为了女人可以插朋友两刀威震武林的~XX美少年是也~！

大家好!我叫XX,有句话说“相聚是缘”。我们既然有缘相聚在XX班，希望我们大家能继续相互鼓励、共同成长。在花季和雨季有我们最深的情谊，也很高兴能和你们成为同学，希望大家以后在学习上相互帮助。我希望大家能记住我的名字，因为我将会大家成为好朋友，将同风共雨一起走过这段美好的`时光，我很喜欢这个班集体和你们每一个人，因为我们都有共同的梦想！请多指教哦！

大家好，我叫xxx，毕业于XX高中。我从小便喜好文学，对我而言，相比理科文艺版中奇妙的符号数字和多变的几何图形，我更喜爱文学中的那一片人文气息。无人时，我喜欢静静的看书，沉浸甚至沉醉于那一部部文学名著中。书中那片浓郁的人文气息，沁人心脾，让我不由的深陷其中，无法自拔。

不过由于过于以书为友，反而让我忽略了现实中的人际交流，在面对陌生的环境和陌生的人时，我会由于茫然不知所措而显得过于沉默乃至沉闷，这也算是我最大的一个缺点吧，所以我希望在大学里多和同学们交流，努力改掉这个缺点。

在今后的四年里，我希望在收获好成绩的同时，也能收获到数份珍贵的友谊！

大家好!我叫XX，XX岁，来自武汉，我有着直爽的性格，但又不失稳重，不远千里来到XX这座城市求学。下面，我就自己的情况向各位作简单的个人自我介绍：

“十年磨砺锋利出，宝剑只待君来识”。再苦再累，我都愿意一试，“吃得苦中苦，方为人上人”，在以后的学习生活中，我一定会是一位尽自己的努力、过一个充实而又意义的大学生活.我也希望和各位相处愉快，天天开心，谢谢！

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第五篇：大学生开学一分钟自我介绍

大家好，我是来自文学院汉语言文学专业的，喜欢文字，钟爱写作，爱好艺术，信奉“读万卷书，行万里路”的格言，良好的家庭氛围培养了我爱好读书的习性，而天生喜欢自由的我，经常利用假期到处走走，开阔自己的眼界，拓宽自己的视野，用自己的心去感悟生活，与历史对话。这就是我，一个不喜热闹，安静淡然过自己的生活的女孩，希望能在生活中汲取营养，不断提升自我，具备成长的能力，做一个素雅的女子。大学的最后一年，能跟大家相聚是一种缘分，期盼在以后的`日子里相识，相知，愿这段经历能成为彼此今后人生一段美好的回忆。大学生开学一分钟自我介绍2

大家好，我叫***，来自浙江嘉兴，我是个有丰富情感，但缺乏美好的口才的人，呵呵，我觉得上大学我们不仅仅是要学习专业知识的，更重要的是要体验大学生活，接下来，我讲讲开学第一天的来湖南**会吧，可以说我是在快乐和痛苦中度过的，为什么这么说呢？

首先，迎新的学长都很热情，他们会领我去完成一项项的报到程序，我感觉好情切，一点都不会感到紧张和陌生，尤其是李静学长他会主动的来帮我拿行李，我可以请教我不明白的地方。

其次就是痛苦的，因为我来自浙江，要知道浙江是不吃辣的，吃辣是我最担心的事，吃了顿晚饭，我辣到头疼了一晚上。那晚，我们学院的院长开玩笑说，来的时候吃不了辣，四年后回去了就没辣不行。所以，我觉得吃辣，也将是我的一门必修课!

大家好!我的名字叫郑××。总体来说，我的个子其实并不矮，只是和班上的高个儿比起来，就逊色多了，目前处在最好的年纪里——18岁。

我的缺点主要是作事不麻利，自觉性不高，对事情不太上心。小学的时候，学校就在我家对面。我却常常七点半起床，要做半个多小时的准备才能出门，经常迟到。因此同学们叫我“迟到大王”。现在，最起码六点多就要起床，才能有足够的时候吃饭、坐车等，这对我是个挑战。不过，我一定要借这个机会，改掉我不麻利的坏习惯。

另外，前几天大家都参加了军训，站着要一动也不动。我感到通过这次军训，我的自觉性有所提高，我也希望在以后的学习中改掉这个毛病。当然，我也有决心改掉我的缺点和坏习惯。至于我的优点，就靠大家的发掘了!

我我比较喜欢游泳，踢足球，也对军事感兴趣。如果谁和我“志同道合”，就可以找我交个朋友。对未来初中生活的期望。我希望能在这4年里快乐地度过，能和同学们结下深厚的友谊，能从老师那里学到更多的知识和道理。我希望大家能够了解我，喜欢我，也希望同学们能团结友爱地度过这4年。

大家好，我是xxx，来到这里，我非常的兴奋，因为我又能在新的环境中，找到新的朋友了。

我是一名学习一般，相貌一般，体格一般的内向学生。我沉着冷静，比较和善，也比较好相处，大家可以和我多交朋友。我喜欢看书，特别是喜欢xxx的书，希望在大学能够交到一些志同道合的书友。

我和在座的同学们一样，渴望展翅高飞，渴望将来有更大的发展空间，有施展才华的更广阔的天地。我想，有耕耘就会有收获。未来的四年里，由各位老师的倾情传授，我们一定会有一个更加无限美好的未来。

谢谢大家。

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