【導讀】法規(guī)、自律規(guī)范等知識點?？碱}類型，通過考試幵取得高分。對知識的掌握和記憶。的歸納總結，建議學員沖刺班中提到的考點要重點記憶。另外涉及到綜合案例題的考點請務必掌握，每?？荚囃ㄟ^不否非常關鍵，請予以重視。例題．設立期貨交易所，由()審批。的企業(yè)法人戒者其他經濟組織。構的與業(yè)人員，自被撤銷資格乊日起未逾5年。資、非自用丌勱產投資等不其職責無關的業(yè)務。限制會員戒者客戶的最大持從量；保證期貨交易場所、設施的運行和改善。迚行審查，做出批準戒者丌批準的決定。的風險程度，可以提高注冊資本最低限額。股東應當以貨幣戒者期貨公司經營必需。的非貨幣財產出資，貨幣出資比例丌得低亍85％。譽良好，最近3年無重大違法違規(guī)記彔；丌得仍事戒者變相仍事期貨自營業(yè)務。(四)變更注冊資本；(六)設立、收販、參股戒者終止境外期貨類經營機構；(七)國務院期貨監(jiān)督管理機構規(guī)定的其他事項。

　　

【正文】 an USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2020 for his development of theory and methods for analyzing discrete choice Daniel L McFadden USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2020 for methods of analyzing economic time series with mon trends (cointegration) Clive W. J. Granger UK The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2020 for methods of analyzing economic time series with timevarying volatility (ARCH) Robert F. Engle USA 非 經典計量經濟學 微觀計量： 選擇性樣本模型 微觀計量： 離散選擇模型 時間序列： 協整理論 — 現代宏觀計量 時間序列： ARCH— 現代金融計量 Engle Heckman McFadden Granger 五、計量經濟學在經濟學科中的地位 △ 從現代西方經濟學的特征看 △ 從西方經濟學的發(fā)展歷史看 △ 從世界一流大學經濟學課程表看 △ 從國際經濟學刊物論文看 △ 從經濟學的“世界先進水平”看 167。 建立計量經濟學模型的步驟和要點 一、 理論模型的設計 二、 樣本數據的收集 三、 模型參數的估計 四、 模型的檢驗 五、 計量經濟學模型成功的三要素 一、理論模型的建立 ⑴ 確定模型包含的變量 根據經濟學理論和經濟行為分析。 例如：同樣是生產方程，電力工業(yè)和紡織工業(yè)應該選擇不同的變量，為什么？ 在時間序列數據樣本下可以應用 Grange統(tǒng)計檢驗等方法。 例如，消費和 GDP之間的因果關系。 考慮數據的可得性。 注意因素和變量之間的聯系與區(qū)別。 考慮入選變量之間的關系。 要求變量間互相獨立。 ⑵ 確定模型的數學形式 利用經濟學和數理經濟學的成果 根據樣本數據作出的變量關系圖 選擇可能的形式試模擬 ⑶ 擬定模型中待估計參數的理論期望值區(qū)間 符號、大小、 關系 例如： ln(人均食品需求量 )=α+βln(人均收入 ) +γln(食品價格 ) +δln(其它商品價格 )+ε 其中 α 、 β、 γ、 δ的符號、大小、 關系 二、樣本數據的收集 ⑴ 幾類常用的樣本數據 時間序列數據 截面數據 虛變量離散數據 聯合應用 ⑵ 數據質量 完整性 準確性 可比性 一致性 三、模型參數的估計 ⑴ 各種模型參數估計方法 ⑵ 如何選擇模型參數估計方法 ⑶ 關于應用軟件的使用 課堂教學結合 Eviews 能夠熟練使用一種 四、模型的檢驗 ⑴ 經濟意義檢驗 根據擬定的符號、大小、關系 例如： ln(人均食品需求量 )=－ (人均收入 ) － (食品價格 ) +(其他商品價格 ) ln(人均食品需求量 )=+(人均收入 )－(食品價格 )+(其他商品價格 ) ln(人均食品需求量 )=+(人均收入 )－(食品價格 ) +(其他商品價格 ) ⑵ 統(tǒng)計檢驗 由數理統(tǒng)計理論決定 包括擬合優(yōu)度檢驗 總體顯著性檢驗 變量顯著性檢驗 ⑶ 計量經濟學檢驗 由計量經濟學理論決定 包括異方差性檢驗 序列相關性檢驗 共線性檢驗 ⑷ 模型預測檢驗 由模型的應用要求決定 包括穩(wěn)定性檢驗： 擴大樣本重新估計 預測性能檢驗： 對樣本外一點進行 實際預測 五、 計量經濟學模型成功的三要素 ? 理論 ? 數據 ? 方法 167。 計量經濟學模型的應用 一、 結構分析 二、 經濟預測 三、 政策評價 四、 理論檢驗與發(fā)展 一、結構分析 ? 經濟學中的結構分析是對經濟現象中變量之間相互關系的研究。 ? 結構分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數分析與比較靜力分析。 ? 計量經濟學模型的功能是揭示經濟現象中變量之間的相互關系，即通過模型得到彈性、乘數等。 ? 應用舉例 二、經濟預測 ? 計量經濟學模型作為一類經濟數學模型，是從用于經濟預測，特別是短期預測而發(fā)展起來的。 ? 計量經濟學模型是以模擬歷史、從已經發(fā)生的經濟活動中找出變化規(guī)律為主要技術手段。 ? 對于非穩(wěn)定發(fā)展的經濟過程，對于缺乏規(guī)范行為理論的經濟活動，計量經濟學模型預測功能失效。 ? 模型理論方法的發(fā)展以適應預測的需要。 三、政策評價 ? 政策評價的重要性。 ? 經濟政策的不可試驗性。 ? 計量經濟學模型的“經濟政策實驗室”功能。 四、理論檢驗與發(fā)展 ? 實踐是檢驗真理的唯一標準。 ? 任何經濟學理論，只有當它成功地解釋了過去，才能為人們所接受。 ? 計量經濟學模型提供了一種檢驗經濟理論的好方法。 ? 對理論假設的檢驗可以發(fā)現和發(fā)展理論。 第四章 經典單方程計量經濟學模型：放寬基本假定的模型 167。 異方差性 167。 序列相關性 167。 多重共線性 167。 隨機解釋變量問題 ? 基本假定違背 主要 包括： （ 1）隨機誤差項序列存在 異方差性 ； （ 2）隨機誤差項序列存在 序列相關性 ； （ 3）解釋變量之間存在 多重共線性 ； （ 4）解釋變量是隨機變量且與隨機誤差項相關的隨機解釋變量問題 ； （ 5）模型設定有偏誤； （ 6）解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂。 ? 計量經濟檢驗： 對模型基本假定的檢驗 ? 本章主要學習：前 4類 167。 異方差性 一、 異方差的概念 二、 異方差的類型 三、 實際經濟問題中的異方差性 四、 異方差性的后果 五、 異方差性的檢驗 六、 異方差的修正 七、 案例 對于模型 ikikiiii XXXY ????? ?????? ?2210如果出現 Va r i i( )? ?? 2即 對于不同的樣本點 ， 隨機誤差項的方差不再是常數 ，而互不相同 ， 則認為出現了 異方差性(Heteroskedasticity)。 一、異方差的概念 二、異方差的類型 同方差 ： ?i2 = 常數 ? f(Xi) 異方差 ： ?i2 = f(Xi) 異方差一般可歸結為 三種類型 ： (1)單調遞增型 ： ?i2隨 X的增大而增大 (2)單調遞減型 ： ?i2隨 X的增大而減小 (3)復 雜 型 ： ?i2與 X的變化呈復雜形式 三、實際經濟問題中的異方差性 例 ：截面資料下研究居民家庭的儲蓄行為 : Yi=?0+?1Xi+?i Yi:第 i個家庭的儲蓄額 Xi:第 i個家庭的可支配收入。 高收入家庭：儲蓄的差異較大 低收入家庭：儲蓄則更有規(guī)律性，差異較小 ?i的方差呈現單調遞增型變化 例 ，以絕對收入假設為理論假設、以截面數據為樣本建立居民消費函數： Ci=?0+?1Yi+?I 將居民按照收入等距離分成 n組，取組平均數為樣本觀測值。 ? 一般情況下，居民收入服從正態(tài)分布 ：中等收入組人數多，兩端收入組人數少。而人數多的組平均數的誤差小，人數少的組平均數的誤差大。 ? 所以 樣本觀測值的 觀測誤差 隨著解釋變量觀測值的不同而不同，往往引起異方差性。 例 ， 以某一行業(yè)的企業(yè)為樣本建立企業(yè)生產函數模型： Yi=Ai?1 Ki?2 Li?3e?i 被解釋變量：產出量 Y 解釋變量：資本 K、 勞動 L、 技術 A， 那么： 每個企業(yè)所處的 外部環(huán)境 對產出量的影響被包含在隨機誤差項中 。 每個企業(yè)所處的外部環(huán)境對產出量的影響程度不同 ， 造成了隨機誤差項的異方差性 。 這時 ， 隨機誤差項的方差并不隨某一個解釋變量觀測值的變化而呈規(guī)律性變化 ， 呈現復雜型。 四、異方差性的后果 計量經濟學模型一旦出現異方差性，如果仍采用 OLS估計模型參數，會產生下列不良后果： 1. 參數估計量非有效 OLS估計量 仍然具有 無偏性 ，但 不具有 有效性 因為在有效性證明中利用了 E(??’)=?2I 而且，在大樣本情況下，盡管參數估計量 具有 一致性 ，但仍然 不具有 漸近有效性 。 2. 變量的顯著性檢驗失去意義 變量的顯著性檢驗中， 構造了 t統(tǒng)計量 其他檢驗也是如此。 3. 模型的預測失效 一方面 ， 由于上述后果 ， 使得模型不具有良好的統(tǒng)計性質； 所以，當模型出現異方差性時，參數 OLS估計值的變異程度增大，從而造成對 Y的預測誤差變大，降低預測精度，預測功能失效。 五、異方差性的檢驗 ? 檢驗思路： 由于 異方差性 就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機誤差項具有不同的方差。那么： 檢驗異方差性，也就是檢驗隨機誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性及其相關的“形式”。 ? 問題在于用什么來表示隨機誤差項的方差 一般的處理方法： 首先采用 O L S 法估計模型，以求得隨機誤差項的估計量 （注意，該估計量是不嚴格的），我們稱之為 “ 近似估計量 ”，用~ei 表示。于是有V a r E ei i i( ) ( ) ~? ?? ?2 2~ ( ? )e y yi i i ls? ? 0幾種異方差的檢驗方法： 1. 圖示法 （ 1）用 XY的散點圖進行判斷 看是否存在明顯的 散點擴大 、 縮小 或 復雜型趨勢（即不在一個固定的帶型域中）