第五节 利用python进行WLS加权最小二乘回归 FBI WARNING： 好久没有写过文档了，偶然登陆账号发现一年前随手写下的“教程”竟然收到蛮多小伙伴们的支持，这是没想到的，谢谢各位大佬们。虽然计量经济学这门课早就结束，没有使用的机会，但最近写毕业论文有了不少数据，今天就对最近遇到的WLS进行总结吧～一、关于WLS我们知道关于OLS的假设，其中有一条就是随机扰动项同方差且相互独立，如果不满足
# Python 计量经济学入门指南
在今天的文章中，我们将讲解如何使用 Python 进行计量经济学的基本分析。计量经济学是经济学与统计学结合的学科，主要用来分析经济数据并验证经济理论。作为刚入行的小白，你需要了解整个流程、工具和代码的使用方法。我们将逐步介绍每一步，并附上相应的代码示例和详细解释。
## 流程概览
我们可以把整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1 在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念，如果运用时间序列做建模、交易或者预测的话。这两个概念是必须的。2 ACF和PACF分别为：自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数)。3 在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图，如下：3.1 有时候这张图是横躺着的，不过这个不重要，反正一侧为小于0的
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2023-09-04 22:44:39
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# Python与计量经济：结合编程与经济学的强大工具
在现代经济学研究中，计量经济学被广泛应用于数据分析和实证研究。它结合了经济理论、数学模型和统计方法，使用数据来测试经济理论，评估政策效果。最近，Python因为其简洁易用和强大的数据处理能力，成为计量经济学研究中不可或缺的工具。本文将探讨Python在计量经济中的应用，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这一学科。
## Python
# 如何在 Python 中实现计量经济学模型
在过去的几十年里，计量经济学模型已经成为经济学研究和分析中不可或缺的一部分。本篇文章将指导你如何使用 Python 实现一个基本的计量经济学模型。对于初学者而言，掌握这一流程是十分重要的。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解实现计量经济学模型的基本步骤。以下表格展示了整个过程的主要阶段：
| 步骤 | 描述
model-用各种线性、广义线性、广义加性和非线性模型对数据中的空间关系进行建模。lib -解决各种各样的计算几何问题：从多边形格、线和点构建图形。空间权重矩阵与图形的构建与交互编辑、 α形状、空间指数和空间拓扑关系的计算、读写稀疏图形数据，以及纯python空间矢量数据阅读器。3model与explore不同，model层侧重于验证性分析。特别地，它的包集中于用各种线性、泛化线性、泛化加性、非线
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2023-08-10 06:46:20
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面板数据模型的优点面板数据是指不同经济个体在不同时间点上的数据。利用面板数据构造面板数据模型，有以下优点。① 时间和个体维度的双重信息长期趋势： 面板数据允许研究者捕捉时间维度上的变化趋势，从而更好地理解随时间的发展。个体差异： 同时，面板数据还包含对不同个体之间的差异的信息，可以用于识别和分析个体差异、固定效应等。② 效率提高更多数据点： 面板数据通常包含相同个体的多个时间观测，相比于横截面数据
依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5： 表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.
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2023-10-13 16:19:41
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线性回归尽管在各个领域中用得如此广泛，但是真正能对其深入理解的并不多。从目前的统计学教材来看，大多都仅限于肤浅的介绍或一味地抄袭，很少有人加入自己的理解。前面几篇文章已经说明了“回归”的含义，那么“线性”是什么意思呢？“线性”是个关键词，它决定了线性回归的使用范围。所谓线性，通俗地讲，就是因变量与自变量大致呈直线状变化，不是绝对的直线，而是大体算是直线。如下图所示 自变量x与因变量y
本文主要介绍简单回归模型，是计量经济学的基础部分。
目录Chapter 1：简单回归模型一、相关与回归Part 1：相关程度的度量Part 2：简单线性回归的模型设定Part 3：简单线性回归的基本假定二、简单线性回归的参数估计Part 1：普通最小二乘法Part 2：普通最小二乘估计的代数性质三、拟合优度Part 1：总变差的分解Part 2：拟合优度
引言：本文是《Python与机器学习应用--经济学视角》专栏的第一篇文章。正如专栏题目所示，笔者在介绍主流的机器学习算法的时候，会基于本人Stata/R语言以及经济学/计量经济学的背景进行。这里还假设大家已经拥有一定的计量经济学基础，并且略懂Stata，R和Python。在写作的过程中，笔者会经常穿插着将主流的机器学习术语和计量经济学中的概念对比讲解；同时也会比较Stata和R语言，
计量经济学导论第一节 何为计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。二、计量经济学的性质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、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。计量经济学分为两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学是研究如何建立合适的方法，去
Python机器学习 学习笔记与实践 环境：win10 + Anaconda Python3.8 该篇总结各类监督学习算法的实践使用方法注：mglearn库在这个版本的Anaconda中没有，需要自己安装一下。步骤：打开Anaconda Prompt -->输入“pip install mglearn”，然后回车–>完成后输入“conda list”查看是否安装成功。1、线性回归（普通
之前上学时计量经济学的模型实现总是用Eviews等软件实现。但是对于点击鼠标得到结果的方式，总是让自己感觉没有参与模型建立的过程。所以准备利用python写代码从底层，进行编写进行计量经济分析，让自己更了解预算过程。暂时准备写以下几篇，后面再慢慢补充；多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验
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2023-08-30 23:52:52
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目录多元线性回归因变量预测化为线性的非线性实例虚拟变量问题受约束回归多重共线性异方差性内生解释变量问题（待更） 多元线性回归模型假设： 假设中国2013年各地区人均现金消费支出与工资性收入、其他收入之间的关系为: Y+++ 通过的库对数据进行回归计算：import statsmodels.api as sm
import seaborn as sns
import numpy as np
imp
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2023-08-05 19:51:26
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C.S Chu是Hal. White的弟子，南加州和台大的教授，研究方向是时间序列。从他那里学来不少计量上的理念。整理出来供大家参考。以下的第一人称均指Chu。 01计量建模时一般考虑线性模型，why？我的答案很简单：why not？反正模型的形式是未知的。既然未知，为何不选最简单的线性模型？02很多教科书一讨论参数估计，就搬出几大标准：无偏性、有效性和一致性。这几个性质的地位是不一样的。一致性是
Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。理解什么是线性回归线性回归也被称为最小二乘法回归（Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression）。 它的数学模型是这样的：y = a+ b* x＋e其中，a被称为常数项或截距、b被称为模型的回归系数或
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2023-09-16 00:03:00
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一、翻译声明本文为翻译Kaggle比赛House Prices: Advanced Regression Technique中Kernels的分享文章'Comprehensive data exploration with python'（国内访问速度较慢）。本文翻译进行了适当的删改，以突出重点。二、正文翻译本文根据Joseph F Hair 所著书籍《Multivariate Data Anal
引言在作者大学学习计量经济学时，曾经为之深深困扰过，和其他的经济专业书不同，计量经济学的教材书写方式过于晦涩。因此，决定开始此篇教程更新。由于目前时间有限，所以以草稿的形式写出，待日后重新排版和修改。序章问题的引入—计量经济学现在我们有一组家庭收入与丈夫受教育年限的数据，我们想要估计丈夫增加一年的教育对家庭收入的影响。大部分人高中时都学过最小二乘法以拟合回归直线，理论上我们只需要将数据带入即可。然
简要：实际上计量模型估计和实现最好用的软件还是stata，这个软件无论在国内还是国外，经济学家们都是爱不释手。今天我们要介绍的是python中的一个较为强大的统计分析包(Statsmodels)，不过需要强调的是python因为本身并不是专门用于经济计量分析的软件，其包在计量分析性能上可能远不及stata，不过这并不影响我们学习这个包，因为结合python后有一个非常明显的优点就是将数据处理和简单
