建模是計(jì)量的靈魂，所以就從建模開(kāi)始。

一、

建模步驟：A，理論模型的設(shè)計(jì): a，選擇變量b，確定變量關(guān)系c，擬定參數(shù)范圍

B，樣本數(shù)據(jù)的收集: a，數(shù)據(jù)的類(lèi)型b，數(shù)據(jù)的質(zhì)量

C，樣本參數(shù)的估計(jì): a，模型的識(shí)別b，估價(jià)方法選擇

D，模型的檢驗(yàn)

a，經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)1正相關(guān)

                        2反相關(guān)等等

b，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：1檢驗(yàn)樣本回歸函數(shù)和樣本的擬合優(yōu)度，R的平方即其修正檢驗(yàn)

                 2樣本回歸函數(shù)和總體回歸函數(shù)的接近程度:單個(gè)解釋變量顯著性即t檢驗(yàn)，函數(shù)顯著性即F檢驗(yàn)，接近程度的區(qū)間檢驗(yàn)

c，模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)1解釋變量條件條件均值與個(gè)值的預(yù)測(cè)                               

                     2預(yù)測(cè)置信空間變化

d，參數(shù)的線性約束檢驗(yàn)：1參數(shù)線性約束的檢驗(yàn)

                                 2模型增加或減少變量的檢驗(yàn)

                                 3參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)：鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)，鄒氏預(yù)測(cè)檢驗(yàn)----------主要方法是以F檢驗(yàn)受約束前后模型的差異

e，參數(shù)的非線性約束檢驗(yàn)：1最大似然比檢驗(yàn)

                                    2沃爾德檢驗(yàn)

                                    3拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)---------主要方法使用 X平方分布檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布特征

f，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

1，異方差性問(wèn)題：特征：無(wú)偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差偏誤。檢測(cè)方法：圖示法，Park與Gleiser檢驗(yàn)法，Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法，White檢驗(yàn)法-------用WLS修正異方差

2，序列相關(guān)性問(wèn)題：特征：無(wú)偏，一致，但檢驗(yàn)不可靠，預(yù)測(cè)無(wú)效。檢測(cè)方法：圖示法，回歸檢驗(yàn)法，Durbin-Waston檢驗(yàn)法，Lagrange乘子檢驗(yàn)法-------用GLS或廣義差分法修正序列相關(guān)性

3，多重共線性問(wèn)題：特征：無(wú)偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大，t減小，正負(fù)號(hào)混亂。檢測(cè)方法：先檢驗(yàn)多重共線性是否存在，再檢驗(yàn)多重共線性的范圍-------------用逐步回歸法，差分法或使用額外信息，增大樣本容量可以修正。

4，隨機(jī)解釋變量問(wèn)題：隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立----------對(duì)OLS沒(méi)有壞影響。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏但一致-----擴(kuò)大樣本容量可以克服。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏且非一致--------工具變量法可以克服

二、

參數(shù)估計(jì)量性質(zhì)的分析：a小樣本和大樣本性質(zhì)

b無(wú)偏性

c有效性

d一致性

e Gauss-Markov定理

三、

A虛擬解釋變量問(wèn)題

a，加法方式：定性因素對(duì)截距的影響

b，乘法方式：定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生的影響

c，加法與乘法結(jié)合方式：定性應(yīng)訴對(duì)截距和斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響

B滯后變量問(wèn)題

a，分布滯后模型：經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法，Almon多項(xiàng)式法，Koyck方法---來(lái)減少滯后項(xiàng)的數(shù)目

b，自回歸模型：工具變量法，OLS法

C模型設(shè)定偏誤問(wèn)題

a，解釋變量選取偏誤1漏選相關(guān)變量：OLS在小樣本下有偏，大樣本下不一致                 

                          2多選無(wú)關(guān)變量：OLS估計(jì)量無(wú)偏且一致，但無(wú)效

b，模型函數(shù)形式選取偏誤：OLS有偏非一致且無(wú)效

c，1用t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn)檢驗(yàn)無(wú)關(guān)變量

    2用RESET檢驗(yàn)是否遺漏相關(guān)變量或模型函數(shù)選取錯(cuò)誤

  四、

聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì)

a，工具變量法IV

b，ILS-----ab適用于恰好識(shí)別

c，2SLS---適用于恰好識(shí)別和過(guò)度識(shí)別

五、

二元離散選擇模型

a，Probit離散選擇模型：將隨機(jī)干擾項(xiàng)的概率分布設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布----用最大似然估計(jì)法或GLS

b，Logit離散選擇模型：將隨機(jī)干擾項(xiàng)的概率分布設(shè)定為logistic分布得到---用最大似然估計(jì)法或GLS

六、

隨機(jī)時(shí)間序列模型：

a，純自回歸AR模型----用Yule-Walker方程或OLS估計(jì)

b，純移動(dòng)平均MA模型

c，自回歸移動(dòng)平均ARMA模型----bc可以用矩估計(jì)法，對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列檢驗(yàn)協(xié)整性可用Engle-Granger兩步法或直接估計(jì)法。

注：此文只是小弟開(kāi)學(xué)讀書(shū)筆記的總結(jié) 只能當(dāng)個(gè)工程表，讓大家知道所學(xué)階段和所用罷了               

另：據(jù)小弟開(kāi)學(xué)后了解的教材方面

最初入門(mén)書(shū)首推古扎拉蒂的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)》，上下兩本，想很快對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有全方位認(rèn)識(shí)的弟兄可以看這本書(shū)的精寫(xiě)版《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)精要》，機(jī)械工業(yè)出版社，世紀(jì)館書(shū)店就有第二版賣(mài)，好幾十塊---想要免費(fèi)電子版的姐妹們可以聯(lián)系我==。

伍德里奇的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論》真是討論風(fēng)格的啊，適合于中級(jí)使用，高級(jí)的書(shū)最經(jīng)典的莫過(guò)于格林的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》 ，還有《Econometrics Introduction》，中國(guó)人寫(xiě)的書(shū)還是李子奈的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》比較清楚，難度中級(jí)偏高級(jí)。

研究的方面，微觀注意面板數(shù)據(jù)，宏觀注意時(shí)間序列，面板數(shù)據(jù)推薦伍德里奇的《橫截面與面板數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析》，68元，人大出版社，時(shí)間序列推薦漢米爾頓的《時(shí)間序列分析》，傳說(shuō)中的經(jīng)典教材。在此小弟加一句，盡量對(duì)照著英文看中文，因?yàn)榉g的很難==。

Stata方面，咱們?nèi)舜髨D書(shū)館三層英文借閱室有本《Using Stata》開(kāi)頭的書(shū)，據(jù)說(shuō)，所有的stata的書(shū)都是以它為模本，在以F222開(kāi)頭的書(shū)架好像。

就這么多了，大家一起努力，共同進(jìn)步！?。?/p>