穩健性計量經濟學

❶ 計量經濟學實證分析金融方向選題

不知道是哪個階段的論文。本科、碩士、博士？不一樣的。

我猜應該是本科，因為回「有範例，數據能答在統計年鑒里找到」的要求，一般就是本科或碩士。碩士基本都寫過論文，知道這樣的要求有些理想化了（主要是指對中國的金融情況而言，發達國家的數據還是比較全面的）。博士論文雖然也需要有文獻基礎，但是，主要是參考或佐證論文的某個方面，不會拿來做範例的

計量經濟學實證分析的話，可以搞一下貨幣政策的有效性，有範例，數據也可以從網上找到，分省的數據也可以找到。
或者，巴塞爾協議的資本要求對商業銀行的影響（盈利性、穩健性），可以選取上市的幾家商業銀行，數據都是公開的
更簡單一點的，農村地區金融深化與經濟發展，範例不勝枚舉，數據也很容易找到

類似的方向很多，找個金融方面的學術期刊多看幾期，會受到啟發的。誰都不是神仙，都是在前人的基礎上有所感悟、有所提高而已。

❷ 金融學是不是更趨向於文科啊！是不是很多東西需要背記啊！

1,金融學也有很多分支的 .總題上來說確實是偏重於文科.大學數學是學的數學回4.
2,也有偏重於數學的課程.譬如答金融工程,計量經濟學等等.純粹是用數學公式堆出來的.
3,你如果對數學不感興趣 可以傾向於金融學專業的理論性課程的研究.

關於補充問題的回答:

金融學的主要課程：政治經濟學、西方經濟學、財政學、國際經濟學、貨幣銀行學、國際金融管理、證券投資學、保險學、商業銀行業務管理、中央銀行業務、投資銀行理論與實務等。

要從事證券的工作,除打好堅實的經濟學基礎以外,還需重點學習,證券投資學,投資銀行學等專業知識.

最後祝你學有所成!!!

❸ 計量經濟學如何消除異方差

我是學經濟的 我很奇怪lz你怎麼判斷出上述回歸存在異方差 上面一個問內題只是20個樣本的時間序列容 而且你的回歸擬合優度相當的好 99.85% 所有變數都是顯著 DW指標又拒絕了自相關 但是我覺得這個回歸結果很可疑 因為時間序列我們一般通過取自然對數的方法來考察變化率 而不用絕對數值 這樣就消除了潛在的異方差風險

如果你懷疑存在異方差 估計結果仍然是無偏一致的 但結果是無效的 可以用懷特穩健性方差來修正 或者在能夠確定殘差與解釋變數的關系後用廣義最小二乘法

❹ 瑞士的普工工業產業主要以什麼為主

瑞士，一個因為瑞士手錶、雀巢咖啡、班得瑞的音樂而讓中國人津津樂道的國家，全國人口為773.9萬人，國土面積41293平方公里，2009年名義國內生產總值為5355.678億瑞士法郎，摺合為4932.33億美元，2009年瑞士人均國內生產總值為63733美元。一個人口僅僅相當於浙江省溫州市人口（779萬）的國家，卻創造了4932.33億美元的GDP,相當於溫州2009年GDP（2430億人民幣，摺合363.77億美元）的13.55倍，相當於中國13億人口09年GDP（335353億人民幣）的十分之一。其中的巨大差距不得不讓我們倒吸一口冷氣。作為一個沒有出海口、多山、資源貧乏的經濟區域，究竟是什麼原因造就了瑞士國家經濟的巨大生產能力，為什麼瑞士經濟實力在長期的經濟歷史發展過程中能不斷煥發出亮麗的風采？面對中國的經濟轉型問題，同時我們也清醒的意識到一個問題，瑞士成功的經濟發展經驗，其中遠遠不是雀巢咖啡一種商品可以概括的，瑞士的金融業、精密機械、醫葯、珠寶加工、貴金屬交易、紡織業、化工行業等等產業，在國際市場競爭中都有居住輕重的分量，值得我們中國經濟轉型認真思考、學習，並在比較分析的基礎上積極改變我們的原有經濟增長模式，其中的「奧妙」才是我們未來的「經濟管理知識金礦」。筆者管中窺豹，結合我們的目前經濟發展模式做一個比較研究分析。一、經濟資源整合方面瑞士經濟資源稟賦嚴重不足，缺乏原料，大部分工業經濟的材料必須依賴進口，同時國內人口較少，勞動力短缺，國內市場需求不足，這成為逼迫、刺激瑞士經濟產業創新和升級的源動力。瑞士經濟體現出了不同中國經濟的思維模式。從經濟發展的「制度選擇」角度而言，一個國家在有限的資源稟賦制約下，如何利用其有限的經濟資源、管理技術、勞動力資源、創造出一個符合國家資源稟賦布局、符合國家戰略利益最大化的「宏觀經濟、產業經濟特有模式」，更高地體現出一種經濟整合效率，使之可以在一個國家的戰略發展時期，創造一個新的經濟發展平台，不斷體現出一種新的競爭優勢，並不斷積累這種競爭優勢，促使其在新的發展階段成為一個更高新的起點的基礎。瑞士清醒的意識到自己的經濟短板，就其經濟發展而言，周邊面臨著德國、義大利、法國等工業經濟強國的競爭壓力，瑞士的經濟必然要定位於其他周邊國家沒有的細分化市場，按照「人無我有、人有我優」的產業經濟思路，定於為產業的高端，在諸多工業強國的夾縫中闖出一條適合瑞士經濟發展的道路（這一點，日本二戰後亦然）。瑞士不可能和德國競爭汽車產業，也不可能和義大利競爭高級皮鞋加工業，只能另闢蹊徑。瑞士本國的沒有鑽石礦產，但是卻是國際珠寶行業的一個交易中心；瑞士人本身沒錢，但是卻擁有世界上實力雄厚的銀行——瑞士銀行、瑞士信貸銀行，全球三分之一的資本存在瑞士的各個銀行。毗鄰工業強國德國，但是在專業化和復雜精密機械領域、服務業、營銷導向的消費領域，卻比德國更有有優勢。同時瑞士人注重將其優勢資源效益最大化，例如瑞士的資本資源充裕，這使得瑞士有能力將本國的利率調低，以低廉的融資成本發展本國的經濟，讓企業在盈利的基礎上不斷擴大再生產，用低利率的杠桿刺激本國的企業良性發展。同時在資本密集型經濟領域，瑞士企業將持續低盈利、穩健性、謀求高市場份額的經營作風作為一個根本，因此瑞士企業常常成為歷史悠久的「常青樹」。計量經濟學家保羅.羅默認為：經濟發展依賴四個要素：資本、勞動力、技術、資源匹配。瑞士經濟在發展過程中，其勞動力是其一個短板，但是瑞士銀行的資本充裕，瑞士重視教育、技術力量雄厚，更重要的是其在資源配置效率方面，整合的水平相當高，將一個只有779萬人口，自然資源貧乏、山地林立的國家打造成為歐洲經濟強國。二、人力資源管理領域由於瑞士實行的高薪制度，逼迫企業必須節約使用勞動力資源，並促使其效益最大化。因此其人力資源管理，瑞士人體現出一種超前、務實的意識。瑞士的歷來重視教育問題，其教育師資在某些領域已經超越了美國、英國等西方大牌國家，瑞士擁有全球人口比例最高的技術人力資源，曾經有75位各類專家、學者獲得「諾貝爾獎」。其中科學巨匠愛因斯坦就是在瑞士接受的大學教育。同時瑞士的教育還有一個特徵，其課程安排符合國內產業需求，如蘇黎世大學安排了銀行實務的專門教授，因此其人員的失業率相對比較低。第三點是瑞士的教育實行「學徒制度」，一方面年輕人在企業進行實務訓練，同時安排一定時間進行職業課程學校進修，力求知識教育、技能教育「兩條腿走路」。其教育的著眼點在於瑞士有限的勞動力人員的職業生涯設計。第四瑞士的企業間員工的職業教育思維企業的一種福利制度，在職工教育領域，企業將原公司為准技術工人，而不是藍領工人，並盡可能將員工的福利提升作為一個企業的文化。同時在勞資糾紛領域，1937年出台的《勞動基準法》，要求沖突雙方必須以協商和討論方式處理，必要時可以要求仲裁，力求一個穩定發展的企業人力資源環境，謀求企業——員工——社會之間的「多贏模式」。瑞士經濟的競爭優勢源自不斷創造專業化生產要素並提升效率，進而在勞動力問題上，保證瑞士經濟的快速、穩健發展。同時瑞士意識到效果不可能在所有的科技領域保持優勢，但是可以高薪聘請相關知識精英，因此瑞士研發投入十分慷慨（R&D占支出比例全球領先），其整個國家的知識經濟產業循環效率十分高，相應的企業給與各類知識精英的回報也十分豐厚，各國的高技術人士，最希望移民的國家是瑞士。這又從人力資源管理領域促進了瑞士經濟的不斷騰飛。第五是瑞士人的多元文化、多語言能力，由於瑞士屬於多國毗鄰的國家，一部分瑞士人說法語，一部分人說德語，還有人說義大利語，因此造就了瑞士人的復合型多語言適應能力，在瑞士人文化中我們可以發現德國人的守時、精確，法國人的奔放、對生活的挑剔，義大利人對藝術的追求等多種特徵，但是瑞士人博採眾長，這又成為瑞士經濟不斷融合、超越其他國家的一個重要因素。三、產業集群管理領域產業集群管理包含兩個內容：一個是傳統產業的轉型升級，另一個是新興產業集群的孵化培育。瑞士由於受各種制約因素限制，因此在產業集群培育問題上必須竭盡全力，傳統產業集群必須不斷保持創新，讓「老樹開新花」，確保其高額的利潤回報；同時在認真研判市場未來需求的基礎上，積極的不斷孵化新的產業集群，在各個專業化、細分化市場領域保持繼續領先的市場份額。瑞士人對於傳統產業，極力通過最終的消費商品和服務出口占據最高端的、技術含量最高的細分化市場，確保領先於競爭對手一定時間的技術領先優勢，確保豐厚利潤的來源。同樣是紡織品出口，瑞士人出口的是高級服飾、醫療領域的特殊紡織品，而我們出口的是低技術含量的服裝、毛衣、襪子。瑞士出口的商品、服務主要集中在綜合商業服務、紡織品、石化產品、個人用品、醫療服務產品等行業，而且各個不同產業集群、高端細分化市場分布較廣，相互之間行業相關性較小，瑞士人在孵化不同產業集群的時候，十分注意「不將雞蛋放在一個籃子里」，這使得瑞士國民經濟的綜合抗風險能力相當強勁。同時瑞士人對於新興產業集群構建、孵化領域的投資十分積極，這使得他們對於新興產業集群的培育始終獲得了市場的先機，同時瑞士經濟的產業應用轉化周期極短，科技成果轉化為市場利潤的周期很短，特別在醫葯研發領域，這種新興產業集群的發展模式尤為明顯。第三、瑞士經濟的產業布局，始終確保瑞士經濟位於整個產業網路的高端控制節點，讓瑞士做總部經濟、研發經濟，讓其他國家工廠做生產車間。瑞士位於歐洲的中心，瑞士人意識到此地理的中心，必須轉變為整個循環經濟發展的控制中心，現實社會中，瑞士人對於整個歐洲的影響力遠比其國家領土面積更加大，由於其在整個經濟循環中始終定位於高端的、高利潤率的經濟節點，其攝取的利潤總是最大的那塊蛋糕，因此在整個國家的國際貿易總，經常項目順差十分明顯，僅僅2010年7月貿易順差為28.4億瑞郎。四、中國現實對比及差距一塊金屬，瑞士人希望將其加工成勞力士手錶出口，而我們可能將其製作成玩具出口。勞力士手錶和玩具之間的巨大價值差距，代表兩個國家資源整合的不同效率。與此形成鮮明的對比，我們國家經濟資源豐富，勞動力充裕，市場潛力巨大，但是重視教育、經濟資源的配置效率方面有待提升。因此上述問題，體現在經濟輸出績效上，我們的經濟發展能力、技術創新能力，經濟資源有效使用效率就相對對比較低。其中最大的問題在於經濟整合效率領域。我們某些區域經濟的發展思路還是停留在依賴資本和勞動力勞動密集型產業的原始階段，區域經濟資源稟賦的效用最大化問題認識不足，不知道技術創新、人力資源創新、資源配置效率對於整個區域經濟發展的內在的奧妙，最終不得不拿5億件襯衫換一家飛機。其次在人力資源管理領域形成強烈的反差：職業教育、大學教育師資力量薄弱，課程脫離實際社會需求，大部分人只能說一種外語，多語言能力人才稀缺；人力資源沒有職業生涯設計，在職教育沒有開展，員工福利待遇低，官二代、富二代階層固化，知識經濟在整個國家經濟循環體系中沒有得到社會的普遍認可，企業研發投入占企業盈利微乎其微，導致社會對於知識的經濟激勵環境有待健全。同時我們在企業——員工——社會之間沒有構建一個多贏的制度模式，因此在各種經濟風波沖擊下，顯得尤為不穩定。這又反過來影響了我們企業的戰略發展潛力。第三、我們現在和瑞士經濟模式最大的差距在於「產業集群」的管理水平。目前轉型升級、其中一個關鍵就是經濟已經起步的產業集群的升級問題。目前我們產業集群管理有兩個困境：貧困地區幾乎沒有產業集群，發達地區產業集群升級無所適從。貧困地區有一個共同特徵：沒有產業集群；所有欠發達城市的共同特徵是：產業集群單一，缺乏多元化、競爭力。同時我們也注意到中國鄉鎮企業的另一個特徵：產業集群定位偏低，企業研發投入少，外聘高薪技術人才少，對於整個產業鏈的控制力極差。這就是使得我們的產業集群必然定位於低端、低附加值領域。我們大量投入了資本、勞動、經濟資源，但是卻換不會應有的社會認可，最終淪落到「別人加工車間」的地步。其中的一個關鍵因素是：我們的產業經濟沒有融入知識經濟、不注重人力資源的深層次投入。因此未來中國轉型，其中的一個重要抓手就是：產業集群管理，沒有的抓培育、有的抓產業集群「多元化、競爭力」建設。對於新興產業的發展，強化「信息對稱」建設、提升人員素質，突破技術力量、產業發展戰略研判的瓶頸障礙，從新產業孵化、老企業提升創新等多個領域，強化我們經濟的轉型發展。對照瑞士經濟模式，我們相比反差最大的關鍵問題是：教育基礎上的知識經濟、產業集群管理、經濟資源配置效率。美國管理大師邁克爾.波特稱瑞士是「穩如泰山的國家」，泰山是我們的，但是對於「產業經濟的發展、國家競爭優勢的構建」，我們卻不得不佩服瑞士人的睿智和成績。波特的贊美之詞源自其對於瑞士經濟、循環效率、人力資源管理、產業集群優勢的深層次的系統理解和感悟，當時其基礎還是來源於瑞士人對整個國家經濟資源稟賦深刻理解基礎上的經濟整合最優控制思維。如果我們以瑞士經濟為「鏡子」，我們感到既憂慮又有希望，憂慮的是中國區域經濟和瑞士之間的巨大差距，希望的是我們的實體經濟還有巨大的「成長空間」。50多年前兩彈元勛錢學森說：「外國人行，我們為什麼不行？」建國六十年後，我們的國家國力大大增強，但是在經濟轉型領域，面對諸多經濟轉型的困難的今天，我們難道沒有勇氣說：瑞士人行，我們為什麼不行？

❺ 分位數回歸是個什麼玩意

分位數回歸(Quantile Regression):是計量經濟學的研究前沿方向之一，它利用解釋變數的多個分位數（例如四分位、十分位、百分位等）來得到被解釋變數的條件分布的相應的分位數方程。
與傳統的OLS只得到均值方程相比，它可以更詳細地描述變數的統計分布。
傳統的線性回歸模型描述了因變數的條件分布
受到自變數X的影響過程。普通最dx--乘法是估計
回歸系數的最基本的方法，它描述了自變數X對於
因變數y的均值影響。如果模型中的隨機擾動項來
自均值為零而且同方差的分布，那麼回歸系數的最
dx--乘估計為最佳線性無偏估計(BLUE)；如果近
一步隨機擾動項服從正態分布，那麼回歸系數的最
dx--乘法或極大似然估計為最小方差無偏估計
(MⅥ甩)。但是在實際的經濟生活中，這種假設常
常不被滿足，飼如數據出現尖峰或厚尾的分布、存在
顯著的異方差等情況，這時的最小二乘法估計將不
再具有上述優良性且穩健性非常差。最小二乘回歸
假定自變數X只能影響因變數的條件分布的位置，
但不能影響其分布的刻度或形狀的任何其他方面。
為了彌補普通最dx--乘法(0Ls)在回歸分析中
的缺陷，Koenkel"和Pxassett於1978年提出了分位數
回歸(Quantile Regression)的思想⋯。它依據因變
量的條件分位數對自變數X進行回歸，這樣得到了
所有分位數下的回歸模型。因此分位數回歸相比普
通最小二乘回歸只能描述自變數X對於因變數y
局部變化的影響而言，更能精確地描述自變數X對
於因變數y的變化范圍以及條件分布形狀的影響。
分位數回歸能夠捕捉分布的尾部特徵，當自變數對
不同部分的因變數的分布產生不同的影響時．例如
出現左偏或右偏的情況時。它能更加全面的刻畫分
布的特徵，從而得到全面的分析，而且其分位數回歸
系數估計比OLS回歸系數估計更穩健。
近10多年來，分位數回歸在國外得到了迅猛的
發展及應用，其研究領域包括經濟、醫學、環境科學、
生存分析以及動植物學等方面(見本文第四部分)。
為了說明分位數回歸的有用性，我們特介紹兩個分
位數回歸實證分析的例子。Koenker和Machado分
析了1965～1975以及1975～1985這兩段時間內世
界主要國家的經濟增長情況。模型選取了13個影響
經濟增長的自變數，通過分位數回歸得出結論：對於
起初的單位資本產出這一自變數來說，它的全部回歸分位系數基本保持不變，這就意味著對於經濟發
展迅速與緩慢的國家而言，起初的單位資本產出對
於經濟增長的影響基本相同；但是教育支出佔GDP
的比重以及公共消費佔GDP的比重這兩個自變數
對於經濟發展緩慢的國家影響更加的強烈[2l。
Chen使用分位數回歸方法深入研究了美國8 250名
男性的BMI(身體質量指數，一種廣泛用於測量偏
胖還是偏瘦的指標，BMI=體重／身高2)情況，並得
出結論：在2～20歲這一快速成長期中，BMI非常
迅速的增加；在中年期間其值保持比較穩定；60歲
以後，BMI的值開始減少⋯3。這對於如何保持一個
健康的身體提供了一種非常有效的措施，可以在各
個階段中分別採取相應的控制體重的方法。
在概要介紹分位數回歸的基本情況後

❻ 計量經濟學問題

不知從何時起，解答計量問題成了我日常生活的一部分。天南海北的讀者與同道提出了各種各樣的計量問題。這里摘取少量的典型問題，希望對從事實證研究的朋友有幫助。
1、在什麼情況下，應將變數取對數再進行回歸？
答：可以考慮以下幾種情形。
，如果理論模型中的變數為對數形式，則應取對數。比如，在勞動經濟學中研究教育投資回報率的決定因素，通常以工資對數為被解釋變數，因為這是從Mincer模型推導出來的。
第二，如果變數有指數增長趨勢（exponential growth），比如 GDP，則一般取對數，使得 lnGDP 變為線性增長趨勢（linear growth）。
第三，如果取對數可改進回歸模型的擬合優度（比如 R2 或顯著性），可考慮取對數。
第四，如果希望將回歸系數解釋為彈性或半彈性（即百分比變化），可將變數取對數。
第五，如果無法確定是否該取對數，可對兩種情形都進行估計，作為穩健性檢驗（robustnesscheck）。若二者的回歸結果類似，則說明結果是穩健的。
2、如何理解線性回歸模型中，交互項（interactive term）系數的經濟意義？
答：在線性回歸模型中，如果不存在交互項或平方項等非線性項，則某變數的回歸系數就表示該變數的邊際效應（marginal effect）。比如，考慮回歸方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 為隨機擾動項。顯然，變數x 對 y 的邊際效應為 2，即 x 增加一單位，平均而言會使 y 增加兩單位。考慮在模型中加入交互項，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 與 z 為解釋變數，而 xz 為其交互項（交叉項）。由於交互項的存在，故x 對 y 的邊際效應（求偏導數）為β + δz，這說明 x 對 y 的邊際效應並非常數，而依賴於另一變數z 的取值。如果交互項系數 δ 為正數，則 x 對 y 的邊際效應隨著 z 的增加而增加（比如，勞動力的邊際產出正向地依賴於資本）；反之，如果δ 為負數，則 x 對 y 的邊際效應隨著z 的增加而減少。
3、在一些期刊上看到回歸模型中引入控制變數。控制變數究竟起什麼作用，應該如何確定控制變數呢？
答：在研究中，通常有主要關心的變數，其系數稱為 「parameterof interest」 。但如果只對主要關心的變數進行回歸（極端情形為一元回歸），則容易存在遺漏變數偏差（omittedvariable bias），即遺漏變數與解釋變數相關。加入控制變數的主要目的，就是為了盡量避免遺漏變數偏差，故應包括影響被解釋變數 y 的主要因素（但允許遺漏與解釋變數不相關的變數）。
4、很多文獻中有 「穩健性檢驗」 小節，請問是否每篇實證都要做這個呢？具體怎麼操作？
答：如果你的論文只匯報一個回歸結果，別人是很難相信你的。所以，才需要多做幾個回歸，即穩健性檢驗（robustness checks）。沒有穩健性檢驗的論文很難發表到好期刊，因為不令人信服。穩健性檢驗方法包括變換函數形式、劃分子樣本、使用不同的計量方法等，可以參見我的教材。更重要的是，向同領域的經典文獻學習，並模仿其穩健性檢驗的做法。
5、對於面板數據，一定要進行固定效應、時間效應之類的推敲么？還是可以直接回歸？我看到很多文獻，有的說明了使用固定效應模型的原因，有的則直接回歸出結果，請問正確的方法是什麼？
答：規范的做法需要進行豪斯曼檢驗（Hausman test），在固定效應與隨機效應之間進行選擇。但由於固定效應比較常見，而且固定效應模型總是一致的（隨機效應模型則可能不一致），故有些研究者就直接做固定效應的估計。
對於時間效應也同時考慮，比如，加入時間虛擬變數或時間趨勢項；除非經過檢驗，發現不存在時間效應。如果不考慮時間效應，則你的結果可能不可信（或許x 與 y 的相關性只是因為二者都隨時間而增長）。
6、如何決定應使用二階段最小二乘法（2SLS）還是廣義矩估計（GMM）？
答：如果模型為恰好識別（即工具變數個數等於內生變數個數），則GMM完全等價於2SLS，故使用2SLS就夠了。在過度識別（工具變數多於內生變數）的情況下，GMM的優勢在於，它在異方差的情況下比2SLS更有效率。由於數據或多或少存在一點異方差，故在過度識別情況下，一般使用GMM。
7、在面板數據中，感興趣的變數x 不隨時間變化，是否只能進行隨機效應的估計（若使用固定效應，則不隨時間變化的關鍵變數 x 會被去掉）？
答：通常還是使用固定效應模型為好（當然，可進行正式的豪斯曼檢驗，以確定使用固定效應或隨機效應模型）。如果使用固定效應，有兩種可能的解決方法：
（1）如果使用系統GMM估計動態面板模型，則可以估計不隨時間而變的變數x 的系數。
（2）在使用靜態的面板固定效應模型時，可引入不隨時間而變的變數 x與某個隨時間而變的變數 z 之交互項，並以交互項 xz （隨時間而變）作為關鍵解釋變數。

❼ 模型製作需要檢驗些什麼

模型的檢驗包括哪幾個方面，具體含義是什麼？模型的檢驗主要包括：經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。 在經濟意義檢驗中，需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號、大小、參數之間的關系是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合； 在統計檢驗中，需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統計學性質，有擬合優度檢驗、變數顯著檢驗、方程顯著性檢驗等； 在計量經濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變數的多重共線性檢驗等； 模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍。正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較。企業採用的測試手段和大家的方法其實類似，說白了就是跑各種用例盡力覆蓋更多的可能，然後去比對運行情況和預期是否一致，或者進一步對代碼達到一定的覆蓋率。然而，注意到沒有，這個過程能不能發現問題和你運行的用例密切相關。雖然相關領域有著大量的研究去自動生成高效的測試用例盡可能覆蓋更多的行為，但是對於復雜系統。

❽ 如何在stata中對 ols 回歸中的 t 值進行異方差穩健性修正

算和抄互聯網技術的廣泛運用極大地提高了數據的可獲得性，使大量的數據得以收集、保存和整理。與此同時，計量經濟學在整個經濟學體系中的地位日益提升。在頂級經濟學雜志的論文中，應用計量論文已佔到了相當高的比例。正是在這些背景之下，面板數據受到了越來越多經濟研究人員的歡迎，面板數據的應用研究亦成為熱點。
面板數據成為研究的熱點一方面自然是因為本身優秀的特質；另一方面也歸因於面板數據在應用過程中仍有許多問題和未知領域需要去探索。在面板數據回歸分析中，如果存在異方差，最小二乘估計出的系數盡管是線性、無偏和一致的，但不是有效的，甚至不是漸進有效的。這些影響將導致參數估計和假設檢驗失效。
二、異方差產生的原因

❾ 計量經濟學如何學習

1、《經濟學來》理論宏觀經濟學與微觀源經濟學2、《概率論與數理統計》基礎如隨機變數、概率分布、期望、方差、協方差、點估計、區間估計、假設檢驗、方差分析、正態分布、t 分布、F分布等概念和性質3、《線性代數》基礎矩陣及運算、線性方程組等4、《經濟統計學》知識經濟數據的收集、處理和應用

❿ F檢驗的意義（計量經濟學）

F檢驗的原假設是H0：所有回歸參數都等於0，所以F檢驗通過的話說明模型總體存在，檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有參數不顯著異於0，相當於模型不存在。

F檢驗（F-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。

它是一種在零假設（null hypothesis, H0）之下，統計值服從F-分布的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個參數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分參數是否適合用來估計母體。

)2/(n-1)

兩組數據就能得到兩個S2值

F=S2/S2'

然後計算的F值與查表得到的F表值比較，如果

F < F表表明兩組數據沒有顯著差異

F ≥ F表表明兩組數據存在顯著差異

二、注意事項

F檢驗對於數據的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，Levene檢驗, Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。

F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的數據無法滿足均是正態分布的條件時，該數據的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果數據符合正態分布，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用F檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。