计量经济学第二部分 计量专题学习总结
一、分布滞后模型与自回归模型
1.1滞后效应与滞后变量模型
滞后效应，滞后变量，滞后效应产生的原因
滞后变量模型：有限滞后变量模型，无限滞后变量模型 分布滞后模型（各个回归系数的经济含义），自回归模型 滞后变量模型的作用
1.2 分布滞后模型的估计
1.2.1分布滞后模型估计的困难：损失自由度，多重共线性，滞后长度难于确定 处理方法：
对于有限分布滞后模型：通过对各滞后变量加权,组成线性组合变量作为新解释变量引入方程, 有目的地减少需要直接估计的模型参数个数，以缓解多重共线性，保证自由度。 经验加权估计法,阿尔蒙法
对于无限分布滞后模型：主要是通过适当的模型变换，使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。 库伊克模型,自适应预期模型,局部调整模型
1.2.2经验加权估计法：根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再应用最小二乘法进行估计。（优缺点）
1.2.3阿尔蒙法：设置滞后项系数的取值结构，把它看成是相应滞后期的函数，
进行阿尔蒙多项式变换。整理以后进行变量代换，可用最小二乘法对新模型进行估计。将估计的参数代入阿尔蒙多项式，就可求出原分布滞后模型参数的估计值。
1.2.4滞后长度S的确定：相关系数，调整的判定系数, 施瓦茨准则
1.3自回归模型
1.3.1库伊克模型：对于如下无限分布滞后模型，假定假定滞后解释变量对被解释变量的影响随着滞后期的增加而按几何级数衰减。即滞后系数的衰减服从某种公比（分布滞后衰减率）小于1的几何级数。进行库伊克变换最终形式为 一阶自回归模型。 库伊克变换的优缺点：新模型的随机扰动项存在一阶自相关 1.3.2自适应预期模型：某些经济变量的变化会或多或少地受到另一些经济变量预期值的影响。可以将解释变量预期值引入模型建立“期望模型”。 实际应用中需要对预期的形成机理作出某种假定。自适应预期假定就是其中之一，经济活动主体会根据自己过去在作预期时所犯错误的程度，来修正他们以后每一时期的预期，即按照过去预测偏差的某一比例（调节系数）对当前期望进行修正，使其适应新的经济环境。根据自适应预期假定，自适应预期模型可转化为一阶自回归形式。新模型的随机扰动项存在一阶自相关。
1.3.3局部调整模型：在经济活动中，会遇到为了适应解释变量的变化，被解释变量有一个预期的最佳值与之对应的现象。解释变量的现值影响着被解释变量的预期值，局部调整假设认为，被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分（由调整系数来体现）。在局部调整假设下，经过变形，局部调整模型可转化为一阶自回归模型。
库伊克模型 、自适应预期模型与局部调整模都是几何分布滞后模型。库伊克模型 、自适应预期模型与局部调整模的最终形式都是一阶自回归模型。 1.4自回归模型的估计 1.4.1自回归模型估计的困难
自回归模型的估计存在的主要问题：随机解释变量Yt-1（工具变量法），随机扰动项可能自相关(广义差分法)。
1.4.2工具变量法:就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。 工具变量法基本原理:当随机解释变量与随机误差项相关时,则寻找另一个变量,该变量与随机解释变量高度相关,但与随机误差项不相关,称其为工具变量,用起代替随机解释变量. 工具变量的选择应满足的条件：
（1）与随机扰动项不相关,这是最基本的要求.
（2）与所代替的解释变量高度相关,这样的工具变量与替代的解释变量才有足够的代表性.
（3）与其它解释变量不相关，以免出现多重共线性。 (4)模型中多个工具变量之间不相关. 1.4.3德宾h-检验
方程含有滞后被解释变量的时候，德宾提出了检验一阶自相关的h统计量检验法。h统计量的极限分布为标准正态分布。因此，在大样本情况下，可以用h统计量值判断随机扰动项是否存在一阶自相关。
德宾h-检验具体作法与步骤 处理：广义差分法
二、虚拟变量回归
1.虚拟变量：
对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现。
将反映定性（或属性）因素变化，取值为0和1的人工变量称为虚拟变量。 1.1虚拟变量设置规则
虚拟变量取“1”或“0”的原则：应从分析问题的目的出发予以界定。从理论上讲，虚拟变量取“0”值通常代表比较的基础类型；而虚拟变量取“1”值通常代表被比较的类型。 当某种属性存在时，虚拟变量取值为1；当某种属性不存在时，虚拟变量取值为0。
虚拟变量数量的设置规则：若定性因素具有m个相互排斥属性(或水平、类型)，当回归模型有截距项时，只能引入m-1
