【導(dǎo)讀】[例]資產(chǎn)買賣、接受貸款、自制設(shè)備等?A、資產(chǎn)的發(fā)現(xiàn)與毀損、災(zāi)害損失?資產(chǎn)數(shù)量其他變化帳戶。[例]股價漲跌、土地升值、計算機(jī)貶值等?固定資本消耗（?購買固資以彌補(bǔ)有形磨損+新增資產(chǎn)。固定資產(chǎn)、存貨、貴重物品。B、非生產(chǎn)的無形資產(chǎn)：專利權(quán)、契約、商譽(yù)等。貨物或服務(wù)的牲畜或樹木。B、機(jī)器設(shè)備的重大改善；A、購入交易時以購進(jìn)時間為準(zhǔn)；B、自產(chǎn)留用時以生產(chǎn)完成時間為準(zhǔn)；

　　

【正文】 XXβ ??? ?YWXXWXYDDXXDDX11111111)()(???????????????? 這就是原模型 Y=X?+?的 加權(quán)最小二乘估計量 ，是無偏、有效的估計量。 這里權(quán)矩陣為 D1，它來自于 原模型殘差項?的方差 協(xié)方差矩陣 ?2W 。 ? 如何得到 ?2W ？ 從前面的推導(dǎo)過程看，它來自于原模型殘差項 ?的方差 —協(xié)方差矩陣。因此仍對原模型進(jìn)行 OLS估計，得到隨機(jī)誤差項的近似估計量 ěi，以此構(gòu)成權(quán)矩陣的估計量，即 ???????????2212~~?nee?W?這時可直接以 |}~|/1,|,~|/1|,~|/1{ 211 neeed i a g ???D作為權(quán)矩陣。 ? 注意： 在實際操作中 人們通常采用如下的經(jīng)驗方法： 不對原模型進(jìn)行異方差性檢驗，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時。 如果確實存在異方差，則被有效地消除了； 如果不存在異方差性，則加權(quán)最小二乘法等價于普通最小二乘法。 七、案例 —— 中國農(nóng)村居民人均消費函數(shù) 例 中國農(nóng)村居民人均消費支出主要由人均純收入來決定。 農(nóng)村人均純收入包括： (1)從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營的收入；(2)包括從事其他產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營性收入 (3)工資性收入； (4)財產(chǎn)收入； (4)轉(zhuǎn)移支付收入。 考察 從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營的收入 (X1)和 其他收入(X2)對中國 農(nóng)村居民消費支出 (Y)增長的影響 : ???? ???? 22110 lnlnln XXY表 4 . 1 . 1 中國 2020 年各地區(qū)農(nóng)村居民家庭人 均純收入與消費支出相關(guān)數(shù)據(jù)（單位：元） 地區(qū) 人均消費 支出 Y 從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營 的收入 1X 其他收入 2X 地區(qū) 人均消費 支出 Y 從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營 的收入 1X 其他收入 2X 北 京 3 5 5 2 . 1 4 4 4 6 . 4 湖 北 2 7 0 3 . 3 6 2 5 2 6 . 9 天 津 2 0 5 0 . 9 2 6 3 3 . 1 湖 南 1 5 5 0 . 6 2 河 北 1 4 2 9 . 8 1 6 7 4 . 8 廣 東 1 3 5 7 . 4 3 山 西 1 2 2 1 . 6 1 3 4 6 . 2 廣 西 1 4 7 5 . 1 6 1 0 8 8 . 0 內(nèi)蒙古 1 5 5 4 . 6 海 南 1 4 9 7 . 5 2 1 0 6 7 . 7 遼 寧 1 7 8 6 . 3 1 3 0 3 . 6 重 慶 1 0 9 8 . 3 9 吉 林 1 6 6 1 . 7 四 川 1 3 3 6 . 2 5 黑龍江 1 6 0 4 . 5 貴 州 1123. 7 1 上 海 4 7 5 3 . 2 5 2 1 8 . 4 云 南 1 3 3 1 . 0 3 江 蘇 2 3 7 4 . 7 2 6 0 7 . 2 西 藏 1 1 2 7 . 3 7 浙 江 3 4 7 9 . 2 3 5 9 6 . 6 陜 西 1 3 3 0 . 4 5 安 徽 1 4 1 2 . 4 1 0 0 6 . 9 甘 肅 1 3 8 8 . 7 9 福 建 2 5 0 3 . 1 2 3 2 7 . 7 青 海 1 3 5 0 . 2 3 江 西 1 7 2 0 . 0 1 2 0 3 . 8 寧 夏 2 7 0 3 . 3 6 2 5 2 6 . 9 山 東 1 9 0 5 . 0 1 5 1 1 . 6 新 疆 1 5 5 0 . 6 2 河 南 1 3 7 5 . 6 1 0 1 4 . 1 普通最小二乘法的估計結(jié)果： 21 ln5 0 8 1 6 5 ?ln XXY ??? ( 1 . 8 7 ) ( 3 . 0 2) （ 1 0 . 0 4 ） 2R= 0 . 7 8 3 1 2R= 0 . 7676 D W = 1 . 89 F = 50 .5 3 R S S = 0 . 8232 異方差檢驗 進(jìn)一步的統(tǒng)計檢驗 (1)GQ檢驗 將原始數(shù)據(jù)按 X2排成升序，去掉中間的 7個數(shù)據(jù)，得兩個容量為 12的子樣本。 對兩個子樣本分別作 OLS回歸，求各自的殘差平方和 RSS1和 RSS2： 子樣本 1： 21 ln1 1 4 6 XXY ??? () () () R2=， RSS1= 子樣本 2： 21 ln7 7 3 9 XXY ??? () () () R2=， RSS2= 計算 F統(tǒng)計量： F= RSS2/RSS1= 查表 給定 ?=5%，查得臨界值 (9,9)= 判斷 F (9,9) 否定兩組子樣方差相同的假設(shè) ， 從而 該總體隨機(jī)項 存在遞增異方差性 。 （ 2）懷特檢驗 作輔助回歸 : 2222112 )( l )( l XXXXe ?????? （ () () () () 21 XX? () R2 = 似乎沒有哪個參數(shù)的 t檢驗是顯著的 。但 n R2 =31*= ?=5%下，臨界值 ?(5)=， 拒絕同方差性。 去掉交叉項后的輔助回歸結(jié)果 2222112 )( l )( l XXXXe ????? () () (064) () () R2 = X2項與 X2的平方項的參數(shù)的 t檢驗是顯著的，且 n R2 =31? = ?=5%下 ，臨界值 ?(4)=， 拒絕 同方差 的原假設(shè)。 原模型的加權(quán)最小二乘回歸 對原模型進(jìn)行 OLS估計，得到隨機(jī)誤差項的近似估計量 ěi，以此構(gòu)成權(quán)矩陣 ?2W的估計量； 再以 1/| ěi|為權(quán)重進(jìn)行 WLS估計，得 21 ln5 2 1 9 XXY ??? ( 5 . 1 2 ) ( 5 . 9 4 ) （ 2 8 . 9 4 ） 2R= 0 . 9 9 9 9 2R= 0 . 9 9 9 9 D W = 2 . 4 9 F = 9 2 4 4 3 2 R S S = 0 . 0 7 0 6 各項統(tǒng)計檢驗指標(biāo)全面改善 一、 序列相關(guān)性概念 二、 實際經(jīng)濟(jì)問題中的序列相關(guān)性 三、 序列相關(guān)性的后果 四、 序列相關(guān)性的檢驗 五、 案例 167。 序列相關(guān)性 一、序列相關(guān)性概念 如果對于不同的樣本點，隨機(jī)誤差項之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了 序列相關(guān)性 (Serial Correlation)。 對于模型 Yi=?0+?1X1i+?2X2i+…+ ?kXki+?i i=1,2, …,n 隨機(jī)項互不相關(guān)的基本假設(shè)表現(xiàn)為 Cov(?i , ?j)=0 i?j, i,j=1,2, …,n 在其他假設(shè)仍成立的條件下， 序列相關(guān) 即意味著0)( ?jiE ???????????????2112)()()()(???????????nnEEEC o v μμμ???????????2112?????????nnIΩ 22 ?? ??或 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 》 (第二版） Econometrics 電子教案 第一章 緒論 ? 關(guān)于緒論 ? 課程教學(xué)大綱 ? 計量經(jīng)濟(jì)學(xué) ? 經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的建模步驟 ? 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用 0 .1 關(guān)于緒論 ○緒論是課程的綱。 ○學(xué)好緒論，可以說學(xué)好了課程的一半。參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看模型，后走進(jìn)每一個房間。各起一半作用。 ○緒論課的目的：了解課程的性質(zhì)和在課程體系中的地位；了解課程完整的內(nèi)容體系和將要講授的內(nèi)容；了解課程的重點和難點；了解課程的學(xué)習(xí)方法；介紹課程中不講的但是必須了解的課程內(nèi)容。 ○不必全懂，只需似懂非懂。 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 》 教學(xué)大綱 ⒈ 課程 計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 學(xué)分： 3 2. 課程說明 ⑴ 教學(xué)目的 經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門科學(xué)，實證的方法，尤其是數(shù)量分析方法是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基本方法論。通過該門課程教學(xué)，使學(xué)生掌握計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論與方法，并能夠建立實用的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型。 ⑵ 先修課程 中級微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、中級宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計。 ⑶ 教材及參考書 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第 2版） 》 ，李子奈、潘文卿，高等教育出版社， 2020年 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題集 》 ，潘文卿、李子奈、高吉麗，高等教育出版社， 2020年 《 Basic Econometrics》 (fourth edition),Damodar N. Gujarrati， 2020 《 Introductory Econometrics》 (2E),Jeffrey M. Woodldridge,2020（英文改編版 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論 》 ，已經(jīng)由高等教育出版社 2020年 4月出版 ) 《 高等計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 》 ，李子奈、葉阿忠，清華大學(xué)出版社，2020年 《 計量經(jīng)濟(jì)學(xué) — 方法與應(yīng)用 》 ，李子奈，清華大學(xué)出版社，1992年 ⑷ 課堂資料下載 內(nèi)容：補(bǔ)充資料、課件、數(shù)據(jù)集、教學(xué)基本要求、教學(xué)大綱、復(fù)習(xí)要點等。 ⑸ 教學(xué)討論 （ 6） 課程內(nèi)容提綱及學(xué)時安排 （總課時： 54學(xué)時） 第一章 緒論 3學(xué)時 第二章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 一元線性回歸模型 3學(xué)時 第三章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 多元線性回歸模型 6學(xué)時 第四章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 放寬基本假定的模型 9學(xué)時 第五章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 專門問題 3學(xué)時 第六章 聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 理論與方法 6學(xué)時 第七章 經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型 9學(xué)時 第八章 擴(kuò)展的單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 6學(xué)時 第九章 時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 6學(xué)時 ? 期末復(fù)習(xí) 3學(xué)時 ⑻ 課程成績 課堂表現(xiàn)： 20分 期末考核： 80分 ⒋