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玩轉計量:必知的30個經典問答+10牛貼   [分享]

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胖胖小龜寶 發表于 2015-6-25 14:27:57 |只看作者 |倒序

【論壇經管答疑系列專題3】

玩轉計量:你不可不知的30個經典問答+10牛貼


論壇經管答疑系列專題1:玩轉eviews:必知的30個經典問答+10牛貼


論壇經管答疑系列專題2:畢業季.經管職場及求職精彩問答!我的前途我做主



       哈嘍,哎喂啵嘚,好久不見,有木有想龜寶?不用太想我哎喂,龜寶和論壇一班強大的答疑專家一直在你身邊,隨時準備著為你答疑解惑。對對對,我知道小伙伴們現在要開始準備挑燈夜讀,開啟奮斗模式了。佛腳要抱起來了,我們及時推出的答疑匯編你也可以看起來了。你要覺得帖子內容還不足以回答你(當然啦,計量那么難,怎么可能一貼講完——我才不會承認是在給自己找借口),得得得,還有兩個捷徑可以走:


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叨叨完這些,咱們趕緊抓緊時間,來看看本期龜寶為你準備了哪些“干貨”:

Part One:閑話計量


Q1:計量經濟學,學的是神馬?

胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2877008-1-1.html

      計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎,運用數學、統計學方法與電腦技術,以建立經濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有隨機性特性的經濟變量關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法,使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下,以反映事實的統計數據為依據,用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

研究對象:
       計量經濟學的兩大研究對象:橫截面數據(Cross-sectional Data)和時間序列數據(Time-series Data)。前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性,以模型參數估計結果顯現相關性;后者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料,以展現研究對象的動態行為。
       新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料,換言之,每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值,這種資料稱為追蹤資料 (Panel data,或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異,可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。
涉及到的相關學科:
       計量經濟學是結合經濟理論與數理統計,并以實際經濟數據作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典回歸分析方法為出發點。依據數據形態分為:橫截面數據回歸分析、時間序列分析、面板數據分析等。依據模型假設的強弱分為:參量計量經濟學、非參量計量經濟學、半參量計量經濟學等。
常運用的軟件:EViews、Gretl、MATLAB、Stata、R、SAS、SPSS


Q2:計量經濟學和統計學有啥區別和聯系?
這個問題我想是很多初學計量都會問的,因為好多理論在兩門學科里都有涉及,關于這個話題,我也曾開貼討論過,PO上地址:http://www.worldheropost.com/thread-2930588-1-1.html
摘選一下精彩答案:
930015753】:計量經濟學是經濟學的一個分支,以經濟理論和經濟統計數據為基礎,建立模型,對經濟現象進行定量分析,是經濟理論、數學、統計的結合!理論上是這樣,可實踐中搞計量的和搞統計的幾乎不分家!
荔茗】:統計學里面的對數據的處理方法是計量經濟學的基礎,當經濟理論與統計方法結合后就是計量經濟學了。經濟學還可以和其他學科結合,比如地理經濟學、空間經濟學等。統計學除了在經濟領域的應用,也還廣泛應用于其他領域,比如人口普查、生產過程中產品運行參數統計分析等。


lmhua9】:要學好計量經濟學必須先學好統計學。用弗里希在《計量經濟學》的創刊詞中的話說就是“用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手,但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學決非一碼事;它也不同于我們所說的一般經濟理論,盡管經濟理論大部分都具有一定的數量特征;計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明,統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活中的數量關系來說,都是必要的,但各自并非是充分條件。而三者結合起來,就有力量,這種結合便構成了計量經濟學。


Alfred_G】:我覺得經濟統計學也好還是計量經濟學也好,都是數理經濟學和統計學之間的一個交叉學科。
計量經濟學立足于統計學,像概率論,分布,假設檢驗,各種統計模型等等,這些都是統計學關注的重點。當然,統計學可能算是比較基礎的研究,計量則側重于應用。(ps:統計學學科內部也會有應用統計學這個方向)。與經濟學的關系,我覺得更多是因為需要驗證經濟理論吧,像人力資本理論等等這些理論,經驗化的過程中需要處理很多數據,或者變量。這些內在的關系可能是線性的,也可能是非線性的。這就需要各種各樣的統計模型。所以,把幾個學科作為普通學科和交叉學科理解可能比較容易。當然,這個區分在實際使用中也沒有太大的影響,畢竟學好各個部門經濟學需要掌握的方法技巧也有很大的共通性的。


Q3:那么難的學科怎么入門呢?
先說說自己的感受吧,對于一門學科,要入門肯定要先了解學科的架構,涉及的相關學科有哪些知識點等。看看計量的教科書,跟著書上的案例用軟件跑我覺得是一個好方法。在計量板塊,有兩個帖子是介紹學習方法的,我覺得特別好,但比較長,所以就直接放鏈接了:
如何學習統計學,或我的學習之路——初學者寫給初學者(轉)我的計量自學入門之路


Q4:那么多軟件我們該如何選擇呢?
【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-984647-1-1.html
經常用到的是SPSS EVIEWS R SAS當然EXCEL也是一個選擇,相關軟件有很多,論壇版塊都有區分。
SPSS EVIEWS都是入門級別的,比較簡單容易上手
R SAS MATLAB STATA都是要編程的,功能比較多,但需要編程基礎
一般計量統計問題這些軟件都能解決 關鍵還是要看使用基礎和目的


Q5:變量的種類中,中介變量VS調節變量
【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3157809-1-1.html
  • 調節變量的定義:如果變量Y與變量X的關系是變量M 的函數,稱M 為調節變量。

  • 中介變量的定義:考慮自變量X 對因變量Y的影響,如果X 通過影響變量M 來影響Y,則稱M 為中介變量。
    如果一個變量與自變量或因變量相關不大,它不可能成為中介變量,但有可能成為調節變量。理想的調節變量是與自變量和因變量的相關都不大。有的變量,如性別、年齡等,由于不受自變量的影響,自然不能成為中介變量,但許多時候都可以考慮為調節變量。




       上述五個問題,是初學者常會有的幾個問題,當然呢,瑣碎的問題還有很多,但我想一般的教科書上都能有詳細的定義和解釋,就不一一羅列。那么接下來的兩部分我覺得應該是計量經濟學的重點,一個是回歸分析:這應該是最基礎的分析手法了,從一元到多元,從線性到非線性,如果真能掌握這個方法,我覺得很多問題都可以通過簡單模型來解決。而第二個則是關于面板數據的,面板囊括了計量的方方面面(也包括剛剛提到的回歸,而且通常計量里的回歸都為面板數據,純粹的截面多元倒挺少的),所以咱先從簡單的開始!


☆Part Two:回歸面面觀



Q6:回歸分析,分析的到底是什么?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3061310-1-1.html

回歸的現代意義:一個被解釋變量(因變量)與若干個解釋變量(自變量)依存關系的研究。回歸的目的也可以說是實質是由解釋變量(自變量)去估計被解釋變量(因變量)的均值


Q7:你不能說回歸就回歸啊,數據有哪些要求么?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3061310-1-1.html

要做回歸分析,有2個必需具備的條件:
1、變量之間存在相關關系
2、自變量間相互獨立且服從正態分布

變量間的相互獨立是為了保證其不會產生共線性(這個是要多元回歸才有的),正態分布的要求則保證了他們能使用那些基于正態分布而推導得出的統計理論(比如最小二乘,假設檢驗之類的)。這里還要求ε的均值為0,方差為σ2,且σ2與自變量無關


Q8:相關系數怎么理解才正確?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3061310-1-1.html

兩個變量間有不相關、函數關系(函數關系是兩個變量之間有確定的關系,可以明確用函數表達的)和相關關系(相關關系包括線性相關和非線性相關)
備注:通常我們使用的線性回歸分析都會計算一個相關系數,這里的相關系數特指線性相關系數,如果哪天你計算出的相關系數為0.001~~那也僅僅表示他們的線性相關度很低,并不說明他們不存在非線性的什么關系……當然,當我們遇到的變量存在非線性相關關系,可以構建非線性回歸方程,也可以想辦法將其轉換成線性方程。


Q9:差分,取對數為了啥?

babyli】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2544516-1-1.html

取對數就是進行平滑,不改變趨勢;差分就是看增長了多少,經濟含義是增量;但是一般的處理是先取對數后取差分,這樣的經濟含義是增長率,默認時間序列是關于時間T連續的。


Q10:T檢驗和F檢驗有啥區別?

vincentwbb】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2728127-1-1.html

單樣本t檢驗是比較已知均值與抽樣均值是否差異。
兩獨立樣本t檢驗比較兩個抽樣之間均值的是否有差別
當取樣的個體存在相關時,需要用到配對t檢驗來比較配對設計的兩個樣本之間是否有差別
t檢驗的原假設是要看兩個取樣均值相等,備擇假設是不相等。
F是要看實驗因素是否有影響。原假設是所有水平的均值相等,備擇假設是所有水平不全相等。
t檢驗和F使用的統計量不同,這個應該和數據的分布有關。


yolanda在路上】:

T檢驗是針對每個解釋變量的檢驗,即檢驗單個解釋變量對被解釋變量是否有顯著影響;而F檢驗是對方程整體的檢驗,即檢驗所有解釋變量聯合起來是否對被解釋變量有顯著影響,意義上跟R2差不多。


Q11:什么原因會導致參數的T檢驗沒有通過?

摘選自【幽悠】:http://www.worldheropost.com/thread-455042-1-1.html

幾種可能性:樣本量的過少、樣本的異方差、序列相關性、理論的假設與實際樣本的假設是否相符、模型是否遺漏變量等。


Q12:如何判斷是否存在多重共線性?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3072331-1-1.html

1、系數判定法
(1)如果決定系數很大(一般大于0.8),但模型中全部或部分參數卻不顯著,那么,此時解釋變量之間往往存在多重共線性。
(2)從經濟理論知某些解釋變量對因變量有重要影響,或經檢驗變量之間線性關系顯著,但其參數的檢驗均不顯著,一般就應懷疑是多重共線性所致。
(3)如果對模型增添一個新的解釋變量之后,發現模型中原有參數估計值的方差明顯增大,則表明在解釋變量之間(包括新添解釋變量在內)可能存在多重共線性

2、用解釋變量之間所構成的回歸方程的決定系數進行判別
3、逐步回歸判別法被解釋變量逐個引入解釋變量,構成回歸模型,進行參數估計,根據決定系數的變化決定新引入的變量是否能夠加入模型之中。首先將對所有的解釋變量分別作回歸,得到所有的模型,取決定系數最大的模型中的解釋變量加入模型,作為第一個引入模型的變量;其次,再對剩余的解釋變量分別加入模型,進行二元回歸,再次,取決定系數最大的解釋變量加入模型;依次做下去,直到模型的決定系數不再改善為止。
4、方差膨脹因子VIF判別法對于多元線性回歸模型,一般當VIF>10時(此時 >0.9),認為模型存在較嚴重的多重共線性。


Q13:如何處理多重共線性?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3072331-1-1.html

(1)刪除不重要的自變量:自變量之間存在共線性,說明自變量所提供的信息是重疊的,可以刪除不重要的自變量減少重復信息。但從模型中刪去自變量時應該注意從實際經濟分析確定為相對不重要并從偏相關系數檢驗證實為共線性原因的那些變量中刪除。如果刪除不當,會產生模型設定誤差,造成參數估計嚴重有偏的后果。
(2)追加樣本信息:多重共線性問題的實質是樣本信息的不充分而導致模型參數的不能精確估計,因此追加樣本信息是解決該問題的一條有效途徑。但是,由于資料收集及調查的困難,要追加樣本信息在實踐中有時并不容易。
(3)利用非樣本先驗信息:非樣本先驗信息主要來自經濟理論分析和經驗認識。充分利用這些先驗的信息,往往有助于解決多重共線性問題。
(4)改變解釋變量的形式:改變解釋變量的形式是解決多重共線性的一種簡易方法,例如對于橫截面數據采用相對數變量,對于時間序列數據采用增量型變量。
(5)逐步回歸法:是一種常用的消除多重共線性、選取“最優”回歸方程的方法。其做法是將逐個引入自變量,引入的條件是該自變量經F檢驗是顯著的,每引入一個自變量后,對已選入的變量進行逐個檢驗,如果原來引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著,那么就將其剔除。引入一個變量或從回歸方程中剔除一個變量,為逐步回歸的一步,每一步都要進行F 檢驗,以確保每次引入新變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個過程反復進行,直到既沒有不顯著的自變量選入回歸方程,也沒有顯著自變量從回歸方程中剔除為止。
(6)可以做主成分回歸:利用主成分提取的原理(比如變量間方差最大等)提取新的變量,新變量間一般不存在線性相關(但也會存在如何給新變量命名的問題),這是比較常用的一種降維方式。


求證1加1】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2739436-1-1.html

  • 逐步回歸不解決多重共線性,只是通過對比顯著程度來挑選變量。優點就是可以保證所有的系數都是顯著的,當然顯著的標準可以自定。

  • 嶺回歸因為是一種穩健的估計,所以說可以非常有效的解決多重共線性問題。普通最小二乘是不穩健的,原因就在于當變量存在共線性的時候,求逆就變成了一件非常坑爹的事情。兩者好壞取決于個人,在統計問題中,沒有最好的只有最合適的,當然在解決共線性這一塊,毫無疑問嶺回歸,當然很多時候是可以幾種方法結合在一起使用的,一般來說我處理問題的話都是先用逐步回歸過一遍所有的變量,當變量很多的時候。


Q14:如何判斷數據是否存在異方差問題?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3072331-1-1.html

判斷異方差的檢驗有很多,比如G-Q檢驗啦,懷特檢驗啦……我個人較為推薦懷特,因為它對異方差的表現形式限制最少(G-Q檢驗以F檢驗為基礎,適用于樣本容量較大、異方差遞增或遞減的情況)

步驟:
(1)對原模型進行OLS 回歸,得到殘差ei
(2)以ei2為被解釋變量,以各種解釋變量、各解釋變量的平方項、解釋變量之間兩兩交叉項為解釋變量建立輔助回歸方程,并估計
(3)根據輔助回歸方程估計結果構造并計算統計量nR2 ,它服從卡方分布(自由度為輔助回歸式中解釋變量個數)
(4)根據臨界值判斷,若大于臨界值,拒絕同方差假定;小于臨界值,則不拒絕同方差假定
注意:
(1)輔助回歸中可引入解釋變量的更高次冪
(2)在多元回歸中,由于解釋變量個數太多,可去掉輔助回歸式中解釋變量間的交叉項


Q15:怎么修正異方差?

【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3072331-1-1.html

1、WLS(加權最小二乘估計)是一種特殊的廣義最小二乘估計,其思想就是對于誤差越大的關系額賦予更加大的權重。可以得到關于GLS的穩健的統計量。GLS系數的解釋要回到原先的方程中去。如果分析的問題不是個體的數據,而是一個組或者是一個地區的數據平均值,那么就會出現系統性的異方差性。
2、FGLS(可行的最小二乘估計),當我們不知道誤差函數的時候,可以采用相應的模型,然后使用數據來估計相應的參數,得到相應的函數形式,最后替代GLS估計中的函數,后面的操作就不變。


Q16:自相關檢驗重要么?

龜寶說:一般情況下時間序列數據都存在自相關,截面數據都存在異方差。所以大多情況下在研究時間序列時自相關檢驗是十分重要的一步。當樣本容量足夠大時,殘差可以取代隨機誤差項,所以一般認為只要殘差之間存在自相關時,說明原來的回歸模型存在自相關。可用Ljung Box test, LM test 來檢驗,隨軟件輸出的DW值只可檢驗一階自相關。


Q17:怎么修正自相關問題?

zhyy474】:http://www.worldheropost.com/thread-43108-1-1.html

可以用廣義差分法,科克倫—奧克特迭代法,一階差分法,德賓兩步法……


Q18:什么是樣本內預測,什么是樣本外預測?

linpenggen】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1063213-1-1.html

樣本內預測:根據估計的模型對已有的樣本進行預測,可與樣本數據進行比較
樣本外預測:根據估計的模型對未來進行預測,這個是對未來進行的估計,不能進行比較



☆Part Three:面板碎碎念

Q19:最重要最基礎的!什么是面板數據?
haojiancomeon】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-808279-1-1.html
面板數據,即Panel Data,是截面數據與時間序列數據綜合起來的一種數據類型。其有時間序列和截面兩個維度,當這類數據按兩個維度排列時,是排在一個平面上,與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同,整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作“面板數據”。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為“時間序列—截面數據” 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作“平行數據”或“TS-CS數據(Time Series - Cross Section)”。
      如:城市名:北京、上海、重慶、天津的GDP分別為10、11、9、8(單位億元)。這就是截面數據,在一個時間點處切開,看各個城市的不同就是截面數據。  
  如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分別為8、9、10、11、12(單位億元)。這就是時間序列,選一個城市,看各個樣本時間點的不同就是時間序列。
       如:2000、2001、2002、2003、2004各年中國所有直轄市的GDP分別為:
  北京市分別為8、9、10、11、12;
  上海市分別為9、10、11、12、13;
  天津市分別為5、6、7、8、9;
  重慶市分別為7、8、9、10、11(單位億元)。


Q20:我怎么看數據是否平穩?
xixia333】:原帖(http://www.worldheropost.com/thread-1101609-1-1.html
單位根是檢查序列平穩性的標準方法,其中又包括ADF、PP和KPSS等6中檢驗方法。在方程中進行單位根檢驗的時候,其實是對方程回歸的殘差進行單位根檢驗,而殘差也是一個時間序列,也就是說,序列是否平穩的檢驗方法最常用的就是單位根方法。方程中通過檢驗殘差的平穩性來判斷模型設置是否正確、變量關系是否存在等等問題。更多關于單位根檢驗和序列平穩性判斷的方法,你可以參見高鐵梅的《計量經濟方法與建模第二版》,清華大學出版社,其書中第166頁就有相關方面的知識。

       上面說的ADF等檢驗其實是最直觀的檢驗方式,當然還有通過自相關圖來看,做一個大致判斷的,比如:
自相關和偏相關圖,Q統計量和伴隨概率。
【胖胖小龜寶】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3342817-1-1.html

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分析:平穩的序列的自相關圖和偏相關圖不是拖尾就是截尾。截尾就是在某階之后,系數都為 0 ,怎么理解呢,看上面偏相關的圖,當階數為 1 的時候,系數值還是很大, 0.914. 二階長的時候突然就變成了 0.050. 后面的值都很小,認為是趨于 0 ,這種狀況就是截尾。再就是拖尾,拖尾就是有一個衰減的趨勢,但是不都為 0 。

Q21:如果不平穩怎么辦?
龜寶的回復:如果數據不平穩,最常用的方法就是通過差分使之平穩。當然差分的次數越多,丟失的信息也越多,經濟意義也就越少了。在此基礎上,如果眾多變量通過差分可以達到同階單整,那么選擇協整不失為一個解決方法。

Q22:協整有何意義?
阿室】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1170038-1-1.html
通過了協整檢驗,說明變量之間存在著長期穩定的均衡關系,其方程回歸殘差是平穩的。因此可以在此基礎上直接對原方程進行回歸,此時的回歸結果是較精確的。

Q23:協整有哪些要求?阿室】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1170038-1-1.html
協整的要求或前提是同階單整,但也有如下的寬限說法:如果變量個數多于兩個,即解釋變量個數多于一個,被解釋變量的單整階數不能高于任何一個解釋變量的單整階數。另當解釋變量的單整階數高于被解釋變量的單整階數時,則必須至少有兩個解釋變量的單整階數高于被解釋變量的單整階數。如果只含有兩個解釋變量,則兩個變量的單整階數應該相同。
      也就是說,單整階數不同的兩個或以上的非平穩序列如果一起進行協整檢驗,必然有某些低階單整的,即波動相對高階序列的波動甚微弱(有可能波動幅度也不同)的序列,對協整結果的影響不大,因此包不包含的重要性不大。而相對處于最高階序列,由于其波動較大,對回歸殘差的平穩性帶來極大的影響,所以如果協整是包含有某些高階單整序列的話(但如果所有變量都是階數相同的高階,此時也被稱作同階單整,這樣的話另當別論),一定不能將其納入協整檢驗。




Q24:協整檢驗有哪些方法?
阿室】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1170038-1-1.html
協整檢驗方法的文獻綜述:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法,這種方法零假設是沒有協整關系,并且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。(2)Pedron(1999)在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關系的條件下給出了七種基于殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。(3)Larsson et al(2001)發展了基于Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法,這種檢驗的方法是檢驗變量存在共同的協整的秩。 主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。


Q25:格蘭杰的因果到底是什么意義?
crystal8832】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3592607-1-1.html
格蘭杰因果檢驗在臺灣地區一般叫做格蘭杰領先滯后檢驗,它并非真正意義上的因果關系,而是通過構造方程,如果某一變量對另一變量的預測有明顯的幫助那么我們就認為存在前者是后者的格蘭杰原因。舉個例子,比如冬天候鳥南遷,可以判斷冬天要來了,因此候鳥南遷是冬天來了的格蘭杰原因,因為它對于預測冬天來臨有幫助,但是需要說明,候鳥南遷僅僅是冬天來臨的格蘭杰原因,而不是原因,事實上,冬天是候鳥南遷的真正原因。(注意格蘭杰原因和原因的區別)


Q26:誰來告訴我什么是VAR模型
ggzz】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1197810-1-1.html
向量自回歸教科書上基本上都有介紹,由于其估計方法是用基本的OLS,所以不必感到太神秘。向量自回歸就目前的情況而言,主要是研究封閉經濟體的波動傳導機制的,所以在經濟周期模型中有著非常重要的應用,目前宏觀經濟中的很多puzzles,都是源于宏觀經濟數據的VAR結果和模型數據的比對上,存在很嚴重的差異,比如現實數據持續性是很高的,但是模型的數據卻很低,比如現實數據是有hump的,但是模型的數據沒有。


Q27:做VAR的條件
lyq617】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2988894-1-1.html)有圖有真相哦!
做VAR模型有兩種:1、平穩,過即原序列平穩或所有變量一階差分后平穩,可以做VAR;2、不平穩,即不同階單整,此時對原序列做協整,若存在協整關系,則可做VAR。滿足以上兩個條件之一即可。有關VAR的介紹可參看高鐵梅的《計量經濟分析與方法建模》,里面有詳細介紹。

Q28:如何解讀脈沖響應圖
做完VAR后很多研究會繼續做脈沖響應圖(當然,前提是VAR穩定),但斯,做完了咋分析?這個問題也經常出現在論壇求助貼里,今天,給大家上圖來解釋:
afdswew】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3708797-1-1.html)

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脈沖效應圖中,藍線代表著脈沖響應函數的趨勢,表示對一個變量施加另一個變量的標準息時,在滯后期內CE1的發生的變化。比如第一個圖形,對CE1施加一個CE1標準息的影響后,第一期反應就很大,到第50期仍然處于發散。對于另外三個圖形判斷大抵如此,看看起始點和后面滯后期的波動情況。

更一般的解釋:月牙jjl】:http://www.worldheropost.com/thread-810411-1-1.html
橫軸表示沖擊作用的滯后期間數,縱軸表示被解釋變量的變化,中間那條紅線表示脈沖響應函數,兩側藍線表示正負兩倍標準差偏離帶。主要看紅線,表示給解釋變量一個沖擊后,被解釋變量如何變化。


Q29:滯后期的選擇
crystal8832】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-1131307-1-1.html
協整的滯后階數是無約束的VAR模型的最優滯后階數-1
liumingpzh0325】:最簡便的方法是根據AIC和SC大小選擇滯后模型,從而判定滯后階數。
龍族D王小狼】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-2181551-1-1.html
AIC 和SIC 都是人為規定的標準
其原理是,當構建模型時,增加自變量的個數會使擬合度增加,但是也會有可能增加無關自變量。人們在減小自變量個數和增加擬合度之間的權衡方法就是AIC和SIC標準


Q30:最后來個聯立方程噠!樓主,什么時候該選擇聯立方程組?
Youno】:(原帖:http://www.worldheropost.com/thread-3569134-1-1.html
聯立方程本來就是解決逐個等式不能單獨估計這個問題。首先你得確立你單個等式估計里面存在了什么問題(例如,內生性問題),聯立方程是解決這個問題的辦法之一,如果你覺得單個方程估計能解決你能預計的問題的話,那么就不需要考慮聯立方程來估計。如果ols和聯立都能用,聯立方程有效性必然會差。




       辛苦看完30個問答,有木有加深了你對計量的了解呢?眼瞅著要考試啦,龜寶也附上當初自個兒考試時候的幾個關注重點作為小福利啦~~~記得當時的最小二乘法從推導到系數計算是重點,包括估計量的期望,方差,協方差,相關系等。回歸中的假設檢驗也是重點,還有就是涉及到了一部分時間序列的只是,比如ARMA的協方差形式推導,GARCH模型的應用等。
       這點福利還不夠?那么下面十大牛貼你該好好收藏了!






  來,大聲喊出我們的口號:

無所不問,有問共答


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每天在這里,找到N個經管問題的答案!

























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stata SPSS
沙發
xddlovejiao1314 學生認證  發表于 2015-6-25 14:40:43 |只看作者

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我頂,狂頂。這帖子要加精的節奏。
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藤椅
Edwardu 發表于 2015-6-25 14:50:22 |只看作者

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贊一個,精彩的帖子
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板凳
xsj2347 在職認證  發表于 2015-6-25 14:56:58 |只看作者

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頂起!!!好貼!
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報紙
yekecui 發表于 2015-6-25 15:10:25 |只看作者

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剛剛轉行做投資了,正在起步學習計量經濟學,學習了
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地板
shajia2008 在職認證  發表于 2015-6-25 15:17:21 |只看作者

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漲姿勢!謝謝分享
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7
sallyisangel 發表于 2015-6-25 15:31:24 |只看作者

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牛 人 a
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lhf8059 發表于 2015-6-25 15:39:16 |只看作者

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我頂!
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hyq2003 發表于 2015-6-25 15:49:07 |只看作者

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10
benji427 在職認證  發表于 2015-6-25 15:50:34 |只看作者

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好強大的技術貼
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