第一章導論

1.計量經濟學分析步驟

• 模型設定：根據相關經濟學理論，對社會經濟現象建立合適的經濟模型（例如：索羅模型）
• 參數求解：對模型設定的參數進行估計（$\beta$),常用的方法簡單最小二乘估計，極大似然估計
• 模型檢驗：主要包括四個方面
  • 1.經濟意義的檢驗：建立的模型要符合經濟現象，例如邊際消費傾向位于0—1之間
  • 2.統計推斷檢驗：主要包括對模型參數的檢驗，例如一元回歸中針對${\beta }_1、{\beta }_2$是否顯著的不為0的t檢驗，多元回歸中為F檢驗、方差分析
  • 3.計量經濟學檢驗：主要針對計量經濟方法的基本假定檢驗，主要針對隨機擾動項的無自相關檢驗，同方差檢驗，變量之間的多重共線性檢驗
  • 4.模型預測檢驗：根據模型的預測結果和實際結果做比較來分析模型的效果。
• 模型應用：常用的如經濟預測，政策評價，結構分析等（索羅模型對GDP潛在增長率的預測）

2.計量經濟學中的基本知識

• 變量：常見的有存量和流量兩種變量
  • 存量：某一時點的總量（負債）
  • 流量：某一時期的總量（GDP)
  • 解釋變量：也就是我們常說的自變量$x$
  • 被解釋變量：也就是我們常說的因變量$y$
• 數據類型：
  • 時間序列數據：指的是某一總體特征在某一時間范圍內的變化。
  • 截面數據：指的是在同一時期某一特征在不同空間范圍內變化的數據。
  • 面板數據：是時間序列和截面數據的結合，現在這種數據在我們在實際應用中比較常見，用的也較多
  • 虛擬變量數據：針對一些定性的數據，我們需要構建虛擬變量來進行處理，例如分析政策變動因素的影響。還有對于一些分類型數據，采用one-hot編碼進行處理
• 模型：計量經濟學中主要建立的是線性回歸模型，其中計量經濟學的線性指的是參數是線性的，例如$lny={\beta }_0+{\beta }_{1}lnx$屬于線性模型，而$y=\sqrt{{\beta }_0}+\sqrt{{\beta }_1}x$不屬于線性模型，常見的回歸模型
  • 一元線性回歸模型
  • 多元線性回歸模型
  • 雙對數線性回歸模型：$lny={\beta }_0+{\beta }_{1}lnx+\mu$
  • 嶺回歸
  • lasso回歸