經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)課程學(xué)習(xí)指導(dǎo)書(參考版)
2025-05-17 03:09本頁面
【正文】 u。aAlnYK==+lnYulnLKbLaA=生產(chǎn)函數(shù)寫作對(duì)數(shù)線性形式ln將b 1，不變規(guī)模報(bào)酬；abb ，遞增規(guī)模報(bào)酬；aa21,fY為資本b間的關(guān)系。α=生產(chǎn)函數(shù)）：ut能夠分析我國(guó)消費(fèi)者行為，建立簡(jiǎn)單的消費(fèi)函數(shù)模型。At+=tAt這種假定認(rèn)為：消費(fèi)是理性的，可根據(jù)效用最大化的原則來使用一生的收入，安排一生的消費(fèi)，使一生中的收入等于一生的消費(fèi)。kYPCP0CP(CT)=(CT)=(CTCTp；消費(fèi)分作兩部分，持久消費(fèi)和一時(shí)收入這種假定認(rèn)為：收入分作兩部分，持久收入utb2Ct1b1Ytb0消費(fèi)函數(shù)一般可寫作Ctuttb1b0Ct這種假定認(rèn)為：在短期內(nèi)人們的消費(fèi)主要取決于收入的多少，隨著收入的增加，人們的消費(fèi)也在增加。消費(fèi)函數(shù)模型消費(fèi)函數(shù)是表示決定消費(fèi)行為的的函數(shù)，即消費(fèi)與其決定因素之間的關(guān)系。u第二節(jié)Y+b3ln+ln+=ln+b2P39。b1Pb0X為互補(bǔ)品。ij 為替代品；ij i，Pjiji Pj需求的交叉彈性：182。 i，表示收入變動(dòng)百分之一時(shí)，需求變動(dòng)的百分比，ihi Yi Y需求的收入彈性：hi182?！ iei182。Y。P，相關(guān)商品的價(jià)格種商品的價(jià)格。表示消費(fèi)者對(duì)每種商品的需求取決于消費(fèi)者的收入和所有的Yi,P2(PXi需求函數(shù)1需求函數(shù)的一般形式：生產(chǎn)函數(shù)模型本章另外三個(gè)要點(diǎn)是需求的彈性分析、消費(fèi)函數(shù)的四種假定和規(guī)模報(bào)酬問題本章內(nèi)容提要：第一節(jié)（二）本章的重點(diǎn)要點(diǎn)本章的重點(diǎn)是建立簡(jiǎn)單的需求函數(shù)模型、消費(fèi)函數(shù)模型和C—D理解生產(chǎn)函數(shù)及其特性。理解消費(fèi)函數(shù)的四種假定及每種假定下的消費(fèi)函數(shù)。i Pi第五章 單方程經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)應(yīng)用模型（一）本章學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握對(duì)影響需求因素的分析。=182。請(qǐng)掌握逐步回歸法的方法思路。然后利用條件求求得b2X2i+ui即 Yi=b0+b2（2X1i+X2i）+ui? ? ?利用如對(duì)于二元線性模型，已知模型出現(xiàn)了多重共線性，常見的解決方法：一是除去不重要的解釋變量。二個(gè)解釋變量時(shí)，對(duì)這二個(gè)變量進(jìn)行回歸，求出樣本相關(guān)系數(shù)解釋變量之間的共線性也是一種常見現(xiàn)象，如建立生產(chǎn)函數(shù)模型，資本和勞動(dòng)作為解釋變量往往是相關(guān)的。0LS之間存在高度相關(guān)。X1vi0vi2i+l12X1和2X1和02il2X1i若使下列關(guān)系式成立，ui存在不全為零的數(shù)2ib2X1i+=多重共線性模型的解釋變量之間出現(xiàn)線性關(guān)系叫多重共線。這里應(yīng)掌握杜賓二步法、迭代法（迭代二次）。利用廣義差分法關(guān)鍵是估計(jì)et對(duì)廣義差分模型利用*+rb0得廣義差分模型tYt*rX1Yt*21=t1X*=+rXtb1()(1=u例如給定一元線性模型。后，對(duì)檢驗(yàn)的判定。和上臨界值檢驗(yàn)的下臨界值t=2nt=2nd?det21229。etet1229。?et2229。et1)2(et統(tǒng)計(jì)229。檢驗(yàn)的≠0，uH1:=0，u檢驗(yàn)原假設(shè)H0:檢驗(yàn)）。是否存在自相關(guān)。是否存在自相關(guān)，進(jìn)而判定的估計(jì)量，即殘差估計(jì)模型，求出隨機(jī)項(xiàng)檢驗(yàn)自相關(guān)的思路是：先用滿足模型的經(jīng)典假定。rr存在序列相關(guān)或自相關(guān)。對(duì)于樣本的不同期，Cov（ui,uj）≠0，i≠j；i,j=1,2,…，n，則稱自相關(guān)模型的隨機(jī)項(xiàng)在一元的情況下，異方差的形2 2 2 2 2行估計(jì)。0LSi=s X或s ii)+uif(Xb1Xi)=b0f(X經(jīng)檢驗(yàn)如果模型出現(xiàn)了異方差，利用異方差與解釋變量的函數(shù)形式將模型進(jìn)行變換，以消除異方差性。無序列相關(guān)。u的方差隨著某一個(gè)解釋變量的增加而增加。該檢驗(yàn)適用于大樣本，隨機(jī)項(xiàng)常用的檢驗(yàn)方法有戈德
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