（财务知识）计量经济学面板数据模型讲义
面板数据模型
1．面板数据定义。
时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。
面板数据用双下标变量表示。例如
y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。
图1 N=7，T=50的面板数据示意图
例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。
对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。
注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语
拼音字母顺序排序的。
表1 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费数据（不变价格）地区人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CP-AH（安徽）3282.466 3646.150 3777.410 3989.581 4203.555 4495.174 4784.364 CP-BJ（北京）5133.978 6203.048 6807.451 7453.757 8206.271 8654.433 10473.12 CP-FJ（福建）4011.775 4853.441 5197.041 5314.521 5522.762 6094.336 6665.005 CP-HB（河北）3197.339 3868.319 3896.778 4104.281 4361.555 4457.463 5120.485 CP-HLJ（黑龙江）2904.687 3077.989 3289.990 3596.839 3890.580 4159.087 4493.535 CP-JL（吉林）2833.321 3286.432 3477.560 3736.408 4077.961 4281.560 4998.874 CP-JS（江苏）3712.260 4457.788 4918.944 5076.910 5317.862 5488.829 6091.331 CP-JX（江西）2714.124 3136.873 3234.465 3531.775 3612.722 3914.080 4544.775 CP-LN（辽宁）3237.275 3608.060 3918.167 4046.582 4360.420 4654.420 5402.063 CP-NMG（内蒙古）2572.342 2901.722 3127.633 3475.942 3877.345 4170.596 4850.180 CP-SD（山东）3440.684 3930.574 4168.974 4546.878 5011.976 5159.538 5635.770 CP-SH（上海）6193.333 6634.183 6866.410 8125.803 8651.893 9336.100 10411.94 CP-SX（山西）2813.336 3131.629 3314.097 3507.008 3793.908 4131.273 4787.561 CP-TJ（天津）4293.220 5047.672 5498.503 5916.613 6145.622 6904.368 7220.843 CP-ZJ（浙江）5342.234 6002.082 6236.640 6600.749 6950.713 7968.327 8792.210 资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
表2 1999-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入数据（不变价格）地区人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
IP-AH（安徽）4106.251 4540.247 4770.470 5178.528 5256.753 5640.597 6093.333 IP-BJ（北京）6569.901 7419.905 8273.418 9127.992 9999.700 11229.66 12692.38 IP-FJ（福建）4884.731 6040.944 6505.145 6922.109 7279.393 8422.573 9235.538 IP-HB（河北）4148.282 4790.986 5167.317 5468.940 5678.195 5955.045 6747.152 IP-HLJ（黑龙江）3518.497 3918.314 4251.494 4747.045 4997.843 5382.808 6143.565 IP-JL（吉林）3549.935 4041.061 4240.565 4571.439 4878.296 5271.925 6291.618 IP-JS（江苏）4744.547 5668.830 6054.175 6624.316 6793.437 7316.567 8243.589 IP-JX（江西）3487.269 3991.490 4209.327 4787.606 5088.315 5533.688 6329.311 IP-LN（辽宁）3899.194 4382.250 4649.789 4968.164 5363.153 5797.010 6597.088 IP-NMG（内蒙古）3189.414 3774.804 4383.706 4780.090 5063.228 5502.873 6038.922 IP-SD（山东）4461.934 5049.407 5412.555 5849.909 6477.016 6975.521 7668.036 IP-SH（上海）7489.451 8209.037 8773.100 10770.09 11432.20 12883.46 13183.88 IP-SX（山西）3431.594 3869.952 4156.927 4360.050 4546.785 5401.854 6335.732 IP-TJ（天津）5474.963 6409.690 7146.271 7734.914 8173.193 8852.470 9375.060 IP-ZJ（浙江）6446.515 7158.288 7860.341 8530.314 9187.287 10485.64 11822.00 资料来源：《中国统计年鉴》1997-2003。
图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面）图3 15个省级地区的人均收入序列（file:4panel02）
2000
4000600080001000012000140002
46
8
10
12
14
2000
4000600080001000012000140002
46
8
10
12
14
图4 15个省级地区的人均消费散点图 图5 15个省级地区的人均收入散点图（7个横截面叠加）
(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)
用CP 表示消费，IP 表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG, SD, SH, SX, TJ, ZJ 分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。图6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图7中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。相当于观察7个截面散点图的叠加。
图6 用15个时间序列表示的人均消费对收入的面板数据
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2000
4000
6000
8000100001200014000
IP(1996-2002)
CP1996CP1997CP1998CP1999CP2000CP2001CP2002
图7 用7个截面表示的人均消费对收入的面板数据（7个截面叠加）
为了观察得更清楚一些，图8给出北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图。从图中可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古2002年的收入与消费规模还不如北京市1996年的大。图9给出该15个省级地区1996和2002年的消费对收入散点图。可见6年之后15个地区的消费和收入都有了相应的提高。
图8 北京和内蒙古1996-2002年消费对收入时序图 图9 1996和2002年15个地区的消费对收入散点图
2．面板数据的估计。
用面板数据建立的模型通常有3种。即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。 2.1 混合估计模型。
如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS ）估计参数。
如果从时间和截面看模型截距都不为零，且是一个相同的常数，以二变量模型为例，则建立如下模型，
y it = α +β1 x it +εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T (1) α 和β1不随i ，t 变化。称模型(1)为混合估计模型。
以例1中15个地区1996和2002年数据建立关于消费的混合估计模型，得结果如下：
图10
EViwes估计方法：在打开工作文件窗口的基础上，点击主功能菜单中的Objects键，选New Object功能，从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool （混合数据库），点击OK键，从而打开Pool（混合数据）窗口。在窗口中输入15个地区标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江）。工具栏中点击Sheet键，从而打开Series List （列写序列名）窗口，定义变量CP?和IP?，点击OK键，Pool（混合或合并数据库）窗口显示面板数据。在Pool窗口的工具栏中点击Estimate键，打开Pooled Estimation（混合估计）窗口如下图。
图11
在Dependent Variable（相依变量）选择窗填入CP?；在Common coefficients（系数相同）选择窗填入IP?；Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗保持空白；在Intercept（截距项）选择窗点击Common；在Weighting（权数）选择窗点击No weighting。
点击Pooled Estimation （混合估计）窗口中的OK 键。得输出结果如图10。相应表达式是
it CP ∧
= 129.6313 +0.7587 IP it
(2.0) (79.7) R 2 = 0.98, SSE r = 4824588, t 0.05 (103) = 1.99
15个省级地区的人均支出平均占收入的76%。
如果从时间和截面上看模型截距都为零，就可以建立不含截距项的（α = 0）的混合估计模型。以二变量模型为例，建立混合估计模型如下，
y it = β1 x it +εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T (2) 对于本例，因为上式中的截距项有显著性（t = 2.0 > t 0.05 (103) = 1.99），所以建立截距项为零的混合估计模型是不合适的。
EViwes 估计方法：在Pooled Estimation （混合估计）对话框中Intercept （截距项）选择窗中选None ，其余选项同上。
2.2 固定效应模型。
在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model ）。
固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model ）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model ）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model ）。下面分别介绍。
（1）个体固定效应模型。
个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型，表示如下，
y it = β1 x it +γ1 W 1 + γ2 W 2 + … +γN W N +εit , t = 1, 2, …, T (3) 其中
W i =?
??=其他个个体如果属于第。，,0,...,2,1,1N i i
εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T ，表示随机误差项。y it , x it , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T 分别表
示被解释变量和解释变量。
模型（3）或者表示为
y 1t = γ1 +β1 x 1t +ε1t , i = 1（对于第1个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T y 2t = γ2 +β1 x 2t +ε2 t , i = 2（对于第2个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T
…
y N t = γN +β1 x N t +ε N t , i = N （对于第N 个个体，或时间序列），t = 1, 2, …, T 写成矩阵形式，
y 1 = (1 x 1)??
?
???βγ1+ε1 = γ1 + x 1 β +ε1
…
y N = (1 x N )??
?
???βγN +εN = γN + x N β +εN
上式中y i ，γi ，εi ，x i 都是N ?1阶列向量。β为标量。当模型中含有k 个解释变量时，β为k ?1阶列向量。进一步写成矩阵形式，
121?????
????????N N y y y M = N N ?????????????10
010001Λ
ΛΛΛΛΛΛ121?????????????N N γγγM +????????????N x x x M 21β + 1
21?????????????N N εεεM 上式中的元素1，0都是T ?1阶列向量。
面板数据模型用OLS 方法估计时应满足如下5个假定条件：
（1）E(εit |x i 1, x i 2, …, x iT , αi ) = 0。以x i 1, x i 2, …, x iT , αi 为条件的εit 的期望等于零。
（2）(x i 1, x i 2, …, x iT ), ( y i 1, y i 2, …, y iT ), i = 1, 2, …, N 分别来自于同一个联合分布总体，并相互独立。
（3）(x it , εit )具有非零的有限值4阶矩。 （4）解释变量之间不存在完全共线性。
（5）Cov(εit εis |x it ,x is , αi ) = 0, t ≠ s 。在固定效应模型中随机误差项εit 在时间上是非自相关的。其中x it 代表一个或多个解释变量。
对模型（1）进行OLS 估计，全部参数估计量都是无偏的和一致的。模型的自由度是N T –1–N 。
当模型含有k 个解释变量，且N 很大，相对较小时，因为模型中含有k + N 个被估参数，一般软件执行OLS 运算很困难。在计量经济学软件中是采用一种特殊处理方式进行OLS 估计。
估计原理是，先用每个变量减其组内均值，把数据中心化（entity-demeaned ），然后用变换的数据先估计个体固定效应模型的回归系数（不包括截距项），然后利用组内均值等式计算截距项。这种方法计算起来速度快。具体分3步如下。 （1）首先把变量中心化（entity-demeaned ）。 仍以单解释变量模型（3）为例，则有
i y = γi + β1i x +i ε, i = 1, 2, …, N (4)
其中i y =
∑
=T
t it y T
1
1
，i x =
∑
=T
t it x T
1
1
，i ε=
∑=T
t it
T
1
1
ε
, i = 1, 2, …, N 。公式(1)、(4)相减得，
(y it -i y ) = β1(x it -i x ) + (εit -i ε) (5)
令(y it -i y ) =it y ~，(x it -i x ) =it x ~，(εit -i ε) =it
ε~，上式写为 it y ~ = β1it x ~+it ε~
(6) 用OLS 法估计（1）、（6）式中的β1，结果是一样的，但是用（6）式估计，可以减少被估参
数个数。
（2）用OLS 法估计回归参数（不包括截距项，即固定效应）。
在k 个解释变量条件下，把it x ~用向量形式X ~表示，则利用中心化数据，按OLS 法估计
公式计算个体固定效应模型中回归参数估计量的方差协方差矩阵估计式如下，
∧Var (β
?) = 2?σ(X ~'X ~)-1 (7)
其中2
?σ
=k
ΝΝΤ--'εε?~?~，ε
?~是相对于ε~的残差向量。 （3）计算回归模型截距项，即固定效应参数γi 。
i γ?=i Y -i X 'β
? (8) 以例1（file:panel02）为例得到的个体固定效应模型估计结果如下：
注意：个体固定效应模型的EViwes 输出结果中没有公共截距项。
图12
EViwes 估计方法：在EViwes 的Pooled Estimation 对话框中Intercept 选项中选Fixed effects 。其余选项同上。
注意：
（1）个体固定效应模型的EViwes 输出结果中没有公共截距项。
（2）EViwes 输出结果中没有给出描述个体效应的截距项相应的标准差和t 值。不认为截距项是模型中的重要参数。
（3）当对个体固定效应模型选择加权估计时，输出结果将给出加权估计和非加权估计两种统计量评价结果。
（4）输出结果的联立方程组形式可以通过点击View 选Representations 功能获得。
（5）点击View 选Wald Coefficient Tests …功能可以对模型的斜率进行Wald 检验。 （6）点击View 选Residuals/Table, Graphs, Covariance Matrix, Correlation Matrix 功能可以分别得到按个体计算的残差序列表，残差序列图，残差序列的方差协方差矩阵，残差序列的相关系数矩阵。
（7）点击Procs 选Make Model 功能，将会出现估计结果的联立方程形式，进一步点击Solve 键，在随后出现的对话框中可以进行动态和静态预测。
输出结果的方程形式是
t y 1?= γ?安徽+1
?β x 1t = 479.3 + 0.70 x 1t (55.0)
t y 2?= γ?北京+1
?βx 2t = 1053.2 + 0.70 x 2t … (55.0)
t y 15?= γ?浙江+1
?βx 15t = 714.2 + 0.70 x 15t (55.0)
R 2 = 0.99, SSE r = 2270386, t 0.05 (88) = 1.98
从结果看，北京、上海、浙江是消费函数截距（自发消费）最大的3个地区。
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F 检验来完成。
原假设H 0：不同个体的模型截距项相同（建立混合估计模型）。
备择假设H 1：不同个体的模型截距项不同（建立个体固定效应模型）。 F 统计量定义为：
F =
)1/()]1()2/[()(-------N NT SSE N NT NT SSE SSE u u r =)
1/()
1/()(----N NT SSE N SSE SSE u u r (9)
其中SSE r ，SSE u 分别表示约束模型（混合估计模型）和非约束模型（个体固定效应模型）
的残差平方和。非约束模型比约束模型多了N -1个被估参数。（混合估计模型给出公共截距项。）
注意：当模型中含有k 个解释变量时，F 统计量的分母自由度是NT -N -k 。 用上例计算，已知SSE r = 4824588，SSE u = 2270386，
F =
)1/()1/()(----N NT SSE N SSE SSE u u r =)115105/(2270386)115/()22703864824588(----=25510
182443
= 7.15
F 0.05(14, 89) = 1.81
因为F = 7.15> F 0.05(14, 89) = 1.81，所以，拒绝原假设。结论是应该建立个体固定效应模型。
（2）时刻固定效应模型。
时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时刻固定效应模型，表示如下，
y it = β1 x it +α1 + α2 D 2 + … +αT D T +εit , i = 1, 2, …, N (10) 其中
D t =?
??=)(,0,...,2,1个截面其他个截面。，t t T t 不属于第如果属于第
εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T ，表示随机误差项。y i t , x it , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T 分别表
示被解释变量和解释变量。模型（10）也可表示为
y i 1 = α1 +β1 x i 1 + εi 1, t = 1，（对于第1个截面），i = 1, 2, …, N y i 2 = (α1 +α2) +β1 x i 2 + εi 2, t = 2，（对于第2个截面），i = 1, 2, …, N
… y iT = (α1 +αT ) +β1 x iT + εiT , t = T ，（对于第T 个截面），i = 1, 2, …, N
如果满足上述模型假定条件，对模型（2）进行OLS 估计，全部参数估计量都具有无偏性和一致性。模型的自由度是N T –T -1。
图13
EViwes 估计方法：在Pooled Estimation （混合估计）窗口中的Dependent Variable （相依变量）选择窗填入CP?；在Common coefficients （系数相同）选择窗填入IP? 和虚拟变量D1997, D1998, D1999, D2000, D2001, D2002；在Cross section specific coefficients （截面系数不同）选择窗保持空白；在Intercept （截距项）选择窗点击Common ；在Weighting （权数）选择窗点击No weighting 。点击Pooled Estimation （混合估计）窗口中的OK 键。
以例1为例得到的时刻固定效应模型估计结果如下：
1?i y = α?1996 +1
?βx i 1 = 108.5057 + 0.7789 x i 1 (1.5) (74.6)
2?i y = α?1997 +1
?βx i 2 = 108.5057 +28.1273 + 0.7789 x i 2 (1.5) (0.4) (74.6) …
7?i y = α?2002 +1
?βx i 7 = 108.5057 -199.8213 + 0.7789 x i 7 (1.5) (0.4) (74.6)
R 2 = 0.9867, SSE r = 4028843, t 0.05 (97) = 1.98
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻固定效应模型可以通过F 检验来完成。
H 0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。
H 1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。 F 统计量定义为：
F =
)1/()]1()2/[()(-------T NT SSE T NT NT SSE SSE u u r =)
1/()
1/()(----T NT SSE T SSE SSE u u r (11)
其中SSE r ，SSE u 分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（时刻固定效应模型
的）的残差平方和。非约束模型比约束模型多了T -1个被估参数。
注意：当模型中含有k 个解释变量时，F 统计量的分母自由度是NT -T - k 。 用上例计算，已知SSE r = 4824588，SSE u = 4028843，
F =
)1/()1/()(----T NT SSE T SSE SSE u u r =)17105/(4028843)17/()40288434824588(----=41534
132624
= 3.19
F 0.05(6, 87) = 2.2
因为F = 3.19> F 0.05(14, 89) = 2.2，拒绝原假设，结论是应该建立时刻固定效应模型。
（3）时刻个体固定效应模型。
时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著地不相同，那么应该建立时刻个体效应模型，表示如下，
y it = β1 x it +α1+α2D 2 +…+αT D T +γ1W 1+γ2W 2 +…+γN W N +εit , i =1,2,…,N ，t = 1, 2, …, T
(12) 其中虚拟变量
D t =???=其他个截面如果属于第。，,0,...,2,1T t t （注意不是从1开始）
W i =?
??=其他个个体如果属于第。，,0,...,2,1,1N i i （注意是从1开始）
εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T ，表示随机误差项。y i t , x it , (i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T )分别表
示被解释变量和解释变量。模型也可表示为
y 11 = α1 +γ1 +β1 x 11 + ε11, t = 1，i = 1（对于第1个截面、第1个个体） y 21 = α1 +γ2 +β1 x 21 + ε21, t = 1，i = 2（对于第1个截面、第2个个体） …
y N 1 = α1 +γN +β1 x N 1 + εN 1, t = 1，i = N （对于第1个截面、第N 个个体） y 12 = (α1 +α2) +γ1 +β1 x 12 + ε12, t = 2，i = 1（对于第2个截面、第1个个体） y 22 = (α1 +α2) +γ2 +β1 x 22 + ε22, t = 2，i = 2（对于第2个截面、第2个个体）
…
y N 2 = (α1 +α2) +γN +β1 x N 2 + εN 2, t = 2，i = N （对于第2个截面、第N 个个体）
…
y 1T = (α1 +αT ) +γ1 +β1 x 12 + ε1T , t = T ，i = 1（对于第T 个截面、第1个个体） y 2T = (α1 +αT ) +γ2 +β1 x 22 + ε2T , t = T ，i = 2（对于第T 个截面、第2个个体）
…
y NT = (α1 +αT) +γN +β1 x NT + εNT, t = T，i = N（对于第T个截面、第N个个体）
如果满足上述模型假定条件，对模型（12）进行OLS估计，全部参数估计量都是无偏的和一致的。模型的自由度是N T– N–T。注意：当模型中含有k个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT– N -T- k+1。
以例1为例得到的截面、时刻固定效应模型估计结果如下：
图14
EViwes估计方法：在Pooled Estimation（混合估计）窗口中的Dependent Variable（相依变量）选择窗填入CP?；在Common coefficients（系数相同）选择窗填入IP? 和虚拟变量D1997, D1998, D1999, D2000, D2001, D2002；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗保持空白；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects；在Weighting（权数）选择窗点击No weighting。点击Pooled Estimation（混合估计）窗口中的OK键。
注意：
（1）对于第1个截面（t =1）EViwes 输出结果中把(α1 +γi ), (i = 1, 2, …, N )估计在一起。 （2）对于第2, …, T 个截面（t =1）EViwes 输出结果中分别把(α1 +αt ), (t = 2, …, T )估计在一起。
输出结果如下：
11?y = α?1996 +1?β x 11 = 537.9627 + 0.6712 x 11， （1996年安徽省）
21?y = α?1996 +1
?β x 21 = 1223.758 + 0.6712x 21， （1996年北京市） …
11?y = α?1997 +1?β x 11 = 98.91126 + 0.6712 x 11， （1997年安徽省）
21?y = α?1997 +1
?β x 21 = 98.91126 +1223.758 + 0.6712x 21， （1997年北京市） …
7,15?y = α?2002 +15?γ+1
?βx 15,7 = (183.3882 +870.4197) + 0.6712 x 15,1，（2002年浙江省） R 2 = 0.9932, SSE r = 2045670, t 0.05 (83) = 1.98
相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻个体固定效应模型可以通过F 检验来完成。
H 0：对于不同横截面，不同序列，模型截距项都相同（建立混合估计模型）。 H 1：不同横截面，不同序列，模型截距项各不相同（建立时刻个体固定效应模型）。 F 统计量定义为：
F =
)/()]()2/[()(T N NT SSE T N NT NT SSE SSE u u r -------=)
/()
2/()(T N NT SSE T N SSE SSE u u r ---+-
(13)
其中SSE r ，SSE u 分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（时刻个体固定效应模型的）的残差平方和。非约束模型比约束模型多了N +T 个被估参数。
注意：当模型中含有k 个解释变量时，F 统计量的分母自由度是NT -N -T - k -1。 用上例计算，已知SSE r = 4824588，SSE u = 2045670，
F =
)/()2/()(T N NT SSE T N SSE SSE u u r ---+-=)715105/(2045670)2715/()20456704824588(---+-=24647
138946
= 5.6
F 0.05(20, 81) = 1.64
因为F = 5.6> F 0.05(14, 89) = 1.64，拒绝原假设，结论是应该建立时刻个体固定效应模型。
（4）随机效应模型
在固定效应模型中采用虚拟变量的原因是解释被解释变量的信息不够完整。也可以通过对误差项的分解来描述这种信息的缺失。
y it = α + β1 x it + εit (14) 其中误差项在时间上和截面上都是相关的，用3个分量表示如下。
εit = u i + v t + w it (15)
其中u i ~N(0, σu 2)表示截面随机误差分量；v t ~N(0, σv 2)表示时间随机误差分量；w it ~N(0, σw 2)
表示混和随机误差分量。同时还假定u i ，v t ，w it 之间互不相关，各自分别不存在截面自相关、
时间自相关和混和自相关。上述模型称为随机效应模型。
随机效应模型和固定效应模型比较，相当于把固定效应模型中的截距项看成两个随机变量。一个是截面随机误差项（u i ），一个是时间随机误差项（v t ）。如果这两个随机误差项都服从正态分布，对模型估计时就能够节省自由度，因为此条件下只需要估计两个随机误差项的均值和方差。
假定固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，而且对均值的离差分别是u i 和v t ，固定效应模型就变成了随机效应模型。
为了容易理解，先假定模型中只存在截面随机误差项u i ，不存在时间随机误差分量（v t ）， y it = α + β1 x it + (w it + u i ) = α + β1 x it +εit (16) 截面随机误差项u i 是属于第个个体的随机波动分量，并在整个时间范围(t = 1,2, …, T )保持不变。随机误差项u i , w it 应满足如下条件：
E(u i ) =0, E(w it ) = 0
E(w it 2) = σw 2, E(u i 2)= σu 2,
E(w it u j ) =0, 包括所有的i , t , j 。 E(w it w js ) =0, i ≠ j , t ≠ s E(u i u j ) =0, i ≠ j 因为根据上式有
εit = w it + u i
所以这种随机效应模型又称为误差分量模型（error component model ）。有结论， E(εit ) = E(w it +u j ) = 0,
(16)式，y it = α + β1 x it + (w it + u i )，也可以写成y it = (α + u i ) + β1 x it + w it 。服从正态分布的截距项的均值效应αu 被包含在回归函数的常数项中。
E(εit 2) = E(w it +u j )2 = σw 2 +σu 2,
E(εit εis ) = E[(w it + u i )(w is + u i )] = E[(w it w is + u i w is + w it u i + u i 2)] =σu 2, t ≠ s 令
εi = (εi 1, εi 2, …εiT )'
则
Ω = E(εi εi ') = ??????
???
????
?+++)()()(2
2222
2
222
222u w u u u u w u u u u w σσσσσσσσσσσσΛ
Λ
ΛΛΛΛΛ
=σw 2 I (T ?T ) +σu 2 1(T ?1) 1(T ?1) '
其中I (T ?T )是(T ?T )阶单位阵，1(T ?1)是(T ?1)阶列向量。因为第i 期与j 期观测值是相互独立的，所以NT 个观测值所对应的随机误差项的方差与协方差矩阵V 是
V = ?????????
???ΩΩΩΛ
ΛΛΛΛΛ
Λ0
0000= ?????
???????10
010001Λ
ΛΛΛΛΛΛ?Ω = I N ?N ?Ω 其中I N ?N 表示由(T ?1)阶列向量为元素构成的单位阵，其中每一个元素1或0都是(T ?1)阶列向量。?表示科罗内克积（Kronecker product ）。其运算规则是
A N ?K ?
B =??
???
??
??
???B B
B B B B B B B NK N N K K a a a a a a a a a Λ
ΛΛΛΛΛΛ21222
2111211 检验个体随机效应的原假设与检验统计量是
H 0：σu 2 = 0。（混合估计模型） H 1：σu 2 ≠ 0。（个体随机效应模型）
LM =)1(2-T NT 2
11212
11????????
????????-?
?????∑∑
∑∑
====N i T t it N i T t it u
u =
)1(2-T NT []
2
1121
2
1????????
????????-∑∑
∑===?
N i T t it
N i i u u T =
)
1(2-T NT
2
21???
????
?????-''u u u u T 其中u u
??'表示由个体随机效应模型计算的残差平方和。u u ??'表示由混合估计模型计算的残差平方和。统计量LM 服从1个自由度的χ2分布。
可以对随机效应模型进行广义最小二乘估计。以观测值方差的倒数为权。为了求权数，必须采用两阶段最小二乘法估计。因为各随机误差分量的方差一般是未知的，第一阶段用普通最小二乘估计法对混合数据进行估计（采用固定效应模型）。用估计的残差计算随机误差分量的方差。第二步用这些估计的方差计算参数的广义最小二乘估计值。如果随机误差分量服从的是正态分布，模型的参数还可以用极大似然法估计。
仍以例1为例给出随机效应模型估计结果如下：
图15
注意：随机效应模型EViwes 输出结果中含有公共截距项。
图16
以例1为例，用个体随机效应模型和混合模型计算的统计量的值是
LM =)1(2-T NT 2
21???????
?????-''u u u u T =62715??2
21482458825016537??
?
?
??-?=8.75?(24.4)2 = 5209 F 0.05 (1) = 3.84
因为F = 5209 > F 0.05 (1) = 3.84，所以拒绝原假设，结论是应该建立个体随机效应模型。
假定截面截距和时间截距都是随机的。分别服从均值为αu 和αv ，方差为σu 2和σv 2的正态分布。随机误差项将由3部分组成，并有方差。
Var(εit) = V ar(u i) + Var(v t) + Var(w it) =σu2 +σv2+σw2
当σu2和σv 2都等于零，随机效应模型退化为固定效应模型。
随机效应模型和固定效应模型哪一个更好些？实际是各有优缺点。随机效应模型的好处是节省自由度。对于从时间序列和截面两方面上看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述出误差来源的特征。固定效应模型的好处是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。此外，固定效应模型不要求误差项中的个体效应分量与模型中的解释变量不相关。当然，这一假定不成立时，可能会引起模型参数估计的不一致性。
（5）回归系数不同的面板数据模型
当认为对于不同个体，解释变量的回归系数存在显著性差异时，还可以建立回归系数不同的面板数据模型。
EViwes估计方法：在Pooled Estimation（混合估计）窗口中的Dependent Variable（相依变量）选择窗填入CP?；在Common coefficients（系数相同）选择窗保持空白（如果需要估计时刻固定效应也可输入虚拟变量D1997, D1998, D1999, D2000, D2001, D2002）；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗填入IP?；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects（也可以做其他选择）；在Weighting（权数）选择窗点击No weighting（也可以做其他选择）。点击Pooled Estimation（混合估计）窗口中的OK键。
图17
t y 1?= γ?安徽+1?β x 1t = 161.62 + 0.76 x 1t (9.1)
t y 2?= γ?北京+1
?βx 2t = 36.22 + 0.81 x 2t (31.0)
…
t y 15?= γ?浙江+1
?βx 15t = 1328.26 + 0.63 x 15t (21.1)
R 2 = 0.995, SSE r = 1409247
用EViwes 建立面板数据估计模型步骤。
利用1996~2002年15个省级地区城镇居民家庭年人均消费性支出和年人均收入数据（不变价格数据）介绍面板数据模型估计步骤。
（1）建立混合数据库（Pool ）对象。 首先建立工作文件。在打开工作文件窗口的基础上，点击EViwes 主功能菜单上的Objects 键，选New Object 功能（如图18），从而打开New Object （新对象）选择窗。在Type of Object 选择区选择Pool （合并数据库），并在Name of Object 选择区为混合数据库起名Pool01（初始显示为Untitled ）。如图19，点击OK 键，从而打开混合数据库（Pool ）窗口。在窗口中输入15个地区的标识AH （安徽）、BJ （北京）、…、ZJ （浙江），如图20。
图18 图19
图20
（2）定义序列名并输入数据。
在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View 键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量CP?和IP?（？符号表示与CP和IP相连的15个地区标识名）如图21。点击OK 键，从而打开混合数据库（Pool）窗口，（点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态）输入数据。输入完成后的情形见图22。
图22所示为以截面为序的阵列式排列（stacked data）。点击Order+-键，还可以变换为以时间为序的阵列式排列。
工作文件也可以以合并数据（Pool data）和非合并数据的形式用复制和粘贴的方法建立。
第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关) 2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→
1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。
1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2. 解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分） 3. 被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4. 内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5. 外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后 内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。（2分） &控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模 型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 .函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一
地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 .相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们 惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12 .最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小 二乘法。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线
面板数据的F检验固定 效应检验 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
面板数据模型(P A N E L D A T A)F检验,固定效应检验1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y , i= 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T i t N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y , ( i i . = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 、、既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。 时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。 截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面 数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1） 模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望 值。 2）样本数据的收集： 差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项 产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可 比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计 量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、 多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3） 值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。
财务管理基础知识-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
财务管理基础知识(一) 什么是会计 会计工作主要是解决三个环节的问题： 会计凭证 会计账簿 会计报表 图1－1 会计工作的三个环节
什么是财务 财务不是解决对外报告的问题，而是要解决企业内部资金运作过程中的一系列问题，涉及到预测、决策、控制和规划。 财务所要解决的是如何筹集资金，筹集资金以后如何进行投资，项目投资完成以后，在经营过程当中营运资本如何管理，以及最后盈利如何分配的问题，它包括筹资管理、投资管理、经营活动的管理和分配活动的管理。 筹资 投资 经营 分配 财务与会计的关系 1．理论上财务和会计的关系 过去理论上对财务和会计的关系有三种看法： (1)大财务：财务决定会计； (2)大会计：会计决定财务； (3)平行观：财务和会计是一种平行的关系，不存在谁决定谁的问题。 2.实务上财务和会计的关系 实务上这三种观点不可能同时存在。在我国会计实务中，只有一种观点，即：财务决定会计，财政决定会计，同时财政还决定财务。 所以在实际工作中，财务和会计的关系就是一个大财务的思想。大财务的思想实际是计划经济的思想。
为什么会出现这样一种局面，它有什么弊端？ 在计划经济的条件下，我们实际上遵循的是一个大财务的思想，甚至到目前为止，在我们国家的管理体制当中基本还是这样一个思想，如果把财政这个因素考虑进来，那么实际上是财政决定财务，财务决定会计，也就是说我们的财务制度和会计制度到现在为止都是由财政部门制订和颁布的，财政部门始终是从国家的利益、国家的立场上来制订各种财务制度，进而通过财务的各种标准来制约会计核算，所以财务决定会计它的根源实际上是一种大财政的思想。 还有税务的问题。财会工作经常打交道的一个部门就是税务部门，但是税务部门和财政部门也有关系，实际上在我们国家财政还决定税务，税务再影响会计。所以会计核算受到很多因素的制约，到目前为止都是从国家的角度来对这些制度加以规范的。然而，在市场经济的条件下，再去强调大财政的管理，强调财政决定财务和财务决定会计的管理体制是不适宜的，是不适应市场经济条件下企业发展要求的。 3.还财务本来面目 在市场经济条件下，财务和会计是两项内容各异的工作，二者是平行的关系。市场经济环境下我国的企业应该注重和加强财务管理。 财务绝不仅仅是一个制度的问题，还是一个方法和思路的问题。我们学习财务管理，实际上是一个方法和思路的问题，而不是财政部财务规定的问题。财务应该是企业自己的财务。 对现行财务制度的简单评价 从计划经济延续下来，我国一直是国家规定财务制度，国家通过财务制度来约束国有企业行为。1993年，在从计划经济体系向市场经济体系过渡的过程中，国家颁布了“两则两制”。所谓两则就是指《企业的财务通则》和《企业的会计准则》。财务通则属于财务制度范畴；会计准则属于会计制度范畴。所谓两制就是指《13个大行业的财务制度》和《13个大行业的会计制度》。13个行业包括工业、农业、商业、金融业、建筑业等。“两则两制”的执行标志着我国财会制度开始从计划经济向市场经济过渡。 在市场经济初期，企业执行财政部门颁布的财会制度还是可行的，但是随着市场经济的深入发展，财会制度的负面影响逐渐暴露出来。 会计的基础知识
计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：
财务知识讲座讲课稿 财务知识讲座讲课稿 第一讲、会计职业道德。 会计因为跟钱财打交道，是公认的 " 高危职业 " ，如何才能让自己始终保持清醒的头脑，今天首先我想在这里跟大家一起探讨探讨会计的职业道德。我们这里所提的会计职业是泛指所有的财务工作，会计人员也是泛指所有从事财务工作的人员，不光是会计也包括出纳、稽核、票据管理、资产管理等有关人员。 职业道德的概念：职业道德是道德规范的重要组成部分，是指在一定的职业活动中人们自身所具有的能够体现职业特征的，调整一定职业关系的职业行为规范。会计职业道德的行为规范，是根据会计的职业特征，对会计人员在社会经济活动中会计行为的道德要求。我国对会计人员职道德的要求已经写进了会计的根本大法里面，在 1999 年修订的《中华人民共和国会计法》第 三十九条规定： " 会计人员应当遵守职业道德提高业务素质。 " 我国会计人员应具备的职业道德准则。包括：真 实性、忠诚性、正义感、搞好服务、熟悉法规、保守秘密、开拓创新。简单来讲 1、真实性就是要求会计
人员如实记录、提供真实、准确的会计报表和财务报告； 2、忠诚性，忠诚有两个方面的含义，其一是要忠心耿 耿尽心尽力，其二是要诚实，实事求是，也就是运用自身的专业知识完成管理当局所委托的责任，如 实反映经济状况，指出存在的问题提出合理的建议； 3、正义感，我们所说的财务人员应具备的忠诚性并不是丧失人格和原则、任凭摆布，而应该是在坚持客观、 公正的原则上，以单位的根本利益为重。对于管理当 局为了自身的利益，故意操纵利润，甚至进行违法违 规的行为，会计人员不能坐视不理，更不能参与牟利，应有正义感，不畏强权，勇于直言，披露真实信息； 4、搞好服务，是由会计工作的性质所决定的，会计人员对本单位的生产经营情况及业务活动都比较熟悉，并掌握着大量的经济信息，因此会计工作者应充分发挥自己职业的优势，积极做好会计决策，并参与单位的各项管理工作，为领导当好参谋。 5、熟悉法规，有些人将财务工作看作单纯的记账、算账、报账，这是不全面不正确的。在实际工作中，财务工作每时每刻、一收一支都体现出法规性和政策性，每一环节和每一笔会计业务都要依据一定的法律法规来办理，对国家法律法规的熟悉程度和理解将直接影响到财务工作的质量。现实工作中就我们公安部门的业务来打个简单
绪论 计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。 计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。 目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。 类型：理论计量经济学和应用计量经济学 计量经济学的研究步骤： （一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性 （二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的 （三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验 （四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。 计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据 第二章 简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型 相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量 总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数。 总体相关系数Var方差Cov协议方差
总体回归函数：将总体被解释函数Y的条件期望表现为解释变量X的函数 总体 个体随机扰动项 引入随机扰动项的原因？ ①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。 简单线性回归的基本假定？ （1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。 （2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。 （3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的协方差为零。 （4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管 （5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为的正态分布。 最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数 最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。 统计特性：线性特性、无偏性、有效性。 E（）= P28
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的
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Contents
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)会计基础概念
会计要素及会计等式 会计科目及其性质 借贷记账法 会计分录及会计凭证 会计账薄及会计报表
（一）会计的概念 1、会计的定义 会计：以货币计量为主要形式，采用专门方法， 对企业、机关、事业单位或其他经济组织占用的 财产物资和发生的劳动耗费进行系统的计算、记 录、分析、报告和监督，并为有关方面提供财务 状况和经营成果等经济信息的一种管理活动。
2、会计的作用
第一
财务会计有助于提供决策有用的信息，提 高企业透明度，规范企业行为。
第二
财务会计有助于企业加强经营管理，提高 经济效益，促进企业可持续发展。
第三
财务会计有助于考核企业管理层经济责任 的履行情况。
2、会计的作用
通俗地说，对于以盈利为目的的企业来说，它的经 营目标是利润最大化，那么对于这个利润是如何衡 量的，就需要用一个大众广泛接受的方法去计量它。 所以在现代经济中需要会计这样一项工作，有了它 就可以提高企业的经济效益，对于整个社会经济也 可以起到维持秩序的作用。
（二）会计的四个基本假设（也称基本前提）
持续经营 会计期间 货币计量
会计主体
会计所服 务的特定 单位，它 明确了会 计工作的 空间范围。
会计核算 应当以企 业持续、 正常的生 产经营活 动为前提。
会计上必须 会计核算 确认一种货 应当划分 会计期间。 币进行记账， 这一货币单 位称之为 “记账本位 币”。
一、一些应该掌握的概念（课都上完以后回顾时候提到的应该知道的一些知识，有可能会出简答题） 1、中心极限定理 2、大数定理 3、正态分布 4、契比雪夫不等式 5、方差，期望 6、协方差及其相关系数， 二、一些基本题型 1、随机变量分布，“离散型100%考，图形不会的补考！”（此为他课上威胁性话语，所以重视程度排在第一位了……不知道是不是真考，《北方工业大学》版本有一个其他的数据的例子，供参考） 例：设对任意x，定义F(x)=P{X≤x}=P{w|X(w)≤x} X 1 2 3 P 1/3 1/3 1/3 求F(x)=P(X≤x)的分布 1）x<1时，F(x)= P(X<1)=0 2）1≤x<2时，F(x)= P(X≤1)=P(X=1)=1/3 3）2≤x<3时，F(x)= P(X≤2) =P(X=1)+ P(X=2)=2/3 4）3≤x时，F(x)= P(X≤3) =P(X=1)+P(X=2)+ P(X=3)=1 图形:次图形为右连续 F(x) 0 1 2 3 x 2、需求量，很容易考（原话） P15的例1.5，实在打不出来，留个地，大家自己写上去吧。 3、联合概率密度（简单被积分数，身高、体重作为随机变量） 例：用X表示身高，Y表示体重，（X,Y）为二维随机变量 定义F(l,w)=P{X≤l1, Y≤w1} 当两个事件相互独立时，得出
F(l,w)=F X(l) * F Y(w) 即同时满足身高、体重条件的概率为满足身高事件的概率与满足体重的概率乘积。 4、古典概型例子 例一：有藏品100个，其中5个次品，求取8个里面最多2个次品的概率？解：书上p6，例1.1 其中应注意公式： n! C m n =---------------------- m!(n-m)! (公式打得难看了一点，但是很有用) 例二：黑球a个，白球b个，放在一起抓阄。1≤k≤a+b，求在第k个位置抓到黑球的概率？ 解： a*(a+b-1)! / (a+b)! =a/(a+b) 此用来证明第k次抽签时与前面抽到的概率都相等，（本人认为考的可能性小，哈哈） 例三：n个人坐一圈，求其中2个熟人坐一起的概率 解： P=2/(n-1) 即为，把两个人看作一个整体，与其他n-1个人排列，有n-1种方法，他们之间的座位左右更换，有两个，所以得出上式。太简单了，估计不会考吧？ 例四：n个人，至少2个人同生日的概率 如p6，例1.2 P=1 - 365*364*…（365-n+1）/365n 例五：n双不同的鞋，取2k只，（2k 一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。 财务会计知识培训课件 会计基础知识 【课程要求】 1.了解会计产生与发展的简单历史过程； 2.熟悉会计信息、会计领域、会计功能、会计信息质量特征 3.握会计的定义、会计目标、会计核算的基本前提、会计核算方法. 4.结合经营实际情况，学习票据的定义、使用、背书等 5.了解发票的重要性，学习发票真伪的鉴定方法 目录 第一章会计的产生与发展 (3) 第二章会计信息与会计目标 (6) 第一节会计信息的重要性 (7) 第二节会计信息失真的危害 (8) 第三节会计目标 (9) 第三章会计领域与会计功能 (9) 第一节会计领域 (9) 第二节会计功能 (10) 第四章会计核算的基本原则 (10) 第五章票据 (13) 第一节了解票据 (13) 第二节票据概述 (14) 1.票据的概念 (14) 2.票据的特征 (14) 3.票据的种类 (15) 第三节发票 (20) 1.发票真伪查询 (20) 2.发票的种类与使用范围 (21) 3.发票分为 (21) 4.普通发票的开具规定 (22) 5.增值税专用发票的开具规定 (22) 第一章会计的产生与发展 古代有人称会计为“账房先生”，也有人称“管钱的”；现在大多数人还是认为会计就是算算账，出出报表、收钱付钱，这些观念对，也不对，上面这些都只是会计的一个很小的方面，更是财务管理中很小的一个方面，下面就由我向大家讲讲会计的家谱以及基础的，与大家相关的会计知识。 会计历史悠久，有多悠久，有考证的历史就有三千年左右，呵呵，大家放心，我讲的时间没有三千年。 1.为什么要产生会计？ 其实会计只是作为生产职能的附带部分产生的，人类要生存，社会要发展，就要进行物质资料的生产。生产活动一方面创造物质财富，取得一定的劳动成果;另一方面要发生劳动耗费，包括人力，物力的耗费。在一切社会形态中，人们进行生产活动时，总是力求以尽可能少的劳动耗费，取得尽可能多的劳动成果，做到所得大于所费，提高经济效益。为此，就必须在不断改革生产技术的同时，采用一定方法对劳动耗费和劳动成果进行记录，计算，并加以比较和分析，这就产生了会计。可见，会计的产生与加强经济管理，追求经济效益有着不可分割的天然联系。也可以说，千业的财务部门，会计人员也是为生产部门、其他管理部门服务的部门。 2.会计的发展历程 会计有三千历史，怎么说呢，详细说几天几夜也说不完，我也批不了这么多的夜班费，呵呵。一般来说会计先后经历了古代会计，近代会计，和现代会计三个发展阶段。 古代会计，当然仍是我们中国老祖宗创造的，会计在中国有着悠久的历史。据史籍记载，早在西周时代就设有专门核算官方财赋收支的官职——司会，并对财物收支采取了“月计岁会”的方法。在西汉还出现了名为“计簿”或“簿书”的账册， 1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。（2分） 8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。（3分） 13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。（3分） 14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分） 15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17．估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18．样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19．点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20．拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21．残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22．显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分）23．回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x对y的线性影响（1分）。 24．剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分（2分），是由解释变量以外的因素造成的影响（1分）。 25．多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1分）， 计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172 分析中国经济发展对中国股票市场的影响本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value），成交金额(turnover)，GDP现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 10000 15000 20000 25000 2000200120022003200420052006 GDP 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006 SAVING 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 turnover 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 value 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析 回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 第一章：绪论 1．计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系； 2．计量经济研究的四个基本步骤 （1）建立模型（依据经济理论建立模型，通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）； （2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）； （3）模型检验：经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2），统计检验（T 检验，拟合优度检验、F 检验，联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）； （4）模型应用。 例1：在模型中，y 某类商品的消费支出，x 收入，P 商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释21,ββ的经济学含义。 t t t P x y 31.0ln 25.0213.0ln -+=∧, 其中参数21,ββ都可以通过显著性检验。 经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关）。 商品消费支出关于收入的弹性为0.25（)/ln(25.0)/ln(11-∧ -=t t t t x x y y ）； 价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。 例2：研究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化），尔后会使贫富差距降低（好转），成为倒U 型。 贫富差距用GINI 系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。回归结果 为： 229.164.034.2t t t x x GINI -+=∧， 模型参数都可以通过显著性检验。 在x 的有意义的变化范围内，GINI 系数的值总是大于1，细致分析后模型变的毫无意义； 同样的模型还有：GINI 系数的值总是为负 231.1412.734.13t t t x x GINI -+-=∧。 3．计量经济学中的一些基本概念 数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据； 线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如 果一个变量为随机变量，并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量，有些解释变量也为内生变量。 第二章：回归模型 1．两个变量的相关关系，相关关系与随机因果关系的区别； 2．总体回归函数与线性总体回归函数； 3．一元与多元线性回归模型，回归模型的基本假设； 4．最小二乘估计的基本原理与最小二乘估计量的具体表达式，随机扰动项的方差的估计方法； 5．最小二乘估计的数值性质与最小二乘估计的统计性质，样本容量变化对统计性质的影响； 6．在回归模型中（包括对数模型）计量单位变化对模型参数估计的影响（例3）； 7．样本回归直线及其性质； 注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。 第一部分多元线性回归 1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据： 家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 家庭书 刊年消 费支出 （元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20 (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数； （3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示： 年份人均耐用消费 品支出 Y（元）人均年可支配 收入 X1（元） 耐用消费品价 格指数 X2（1990年 =100） 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 137.16 124.56 107.91 102.96 125.24 162.45 217.43 253.42 251.07 285.85 327.26 1181.4 1375.7 1501.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 115.96 133.35 128.21 124.85 122.49 129.86 139.52 140.44 139.12 133.35 126.39 利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。一分钟看懂计量经济学
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