第一篇：一分鐘看完計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)!!!------開學(xué)后的計(jì)量筆記[最終版]

建模是計(jì)量的靈魂，所以就從建模開始。

一、建模步驟：A，理論模型的設(shè)計(jì): a，選擇變量b，確定變量關(guān)系c，擬定參數(shù)范圍 B，樣本數(shù)據(jù)的收集: a，數(shù)據(jù)的類型b，數(shù)據(jù)的質(zhì)量 C，樣本參數(shù)的估計(jì): a，模型的識(shí)別b，估價(jià)方法選擇 D，模型的檢驗(yàn)

a，經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)1正相關(guān) 2反相關(guān)等等

b，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：1檢驗(yàn)樣本回歸函數(shù)和樣本的擬合優(yōu)度，R的平方即其修正檢驗(yàn)

2樣本回歸函數(shù)和總體回歸函數(shù)的接近程度:單個(gè)解釋變量顯著性即t檢驗(yàn)，函數(shù)顯著性即F檢驗(yàn)，接近程度的區(qū)間檢驗(yàn)

c，模型預(yù)測檢驗(yàn)1解釋變量條件條件均值與個(gè)值的預(yù)測

2預(yù)測置信空間變化

d，參數(shù)的線性約束檢驗(yàn)：1參數(shù)線性約束的檢驗(yàn)

2模型增加或減少變量的檢驗(yàn)

3參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)：鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)，鄒氏預(yù)測檢驗(yàn)----------主要方法是以F檢驗(yàn)受約束前后模型的差異 e，參數(shù)的非線性約束檢驗(yàn)：1最大似然比檢驗(yàn)

2沃爾德檢驗(yàn)

3拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)---------主要方法使用 X平方分布檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布特征

f，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

1，異方差性問題：特征：無偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差偏誤。檢測方法：圖示法，Park與Gleiser檢驗(yàn)法，Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法，White檢驗(yàn)法-------用WLS修正異方差

2，序列相關(guān)性問題：特征：無偏，一致，但檢驗(yàn)不可靠，預(yù)測無效。檢測方法：圖示法，回歸檢驗(yàn)法，Durbin-Waston檢驗(yàn)法，Lagrange乘子檢驗(yàn)法-------用GLS或廣義差分法修正序列相關(guān)性

3，多重共線性問題：特征：無偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差過大，t減小，正負(fù)號(hào)混亂。檢測方法：先檢驗(yàn)多重共線性是否存在，再檢驗(yàn)多重共線性的范圍-------------用逐步回歸法，差分法或使用額外信息，增大樣本容量可以修正。4，隨機(jī)解釋變量問題：隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立----------對OLS沒有壞影響。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏但一致-----擴(kuò)大樣本容量可以克服。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏且非一致--------工具變量法可以克服

二、參數(shù)估計(jì)量性質(zhì)的分析：a小樣本和大樣本性質(zhì) b無偏性 c有效性 d一致性

e Gauss-Markov定理

三、A虛擬解釋變量問題

a，加法方式：定性因素對截距的影響 b，乘法方式：定性因素對斜率項(xiàng)產(chǎn)生的影響

c，加法與乘法結(jié)合方式：定性應(yīng)訴對截距和斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響

B滯后變量問題

a，分布滯后模型：經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法，Almon多項(xiàng)式法，Koyck方法---來減少滯后項(xiàng)的數(shù)目 b，自回歸模型：工具變量法，OLS法

C模型設(shè)定偏誤問題

a，解釋變量選取偏誤1漏選相關(guān)變量：OLS在小樣本下有偏，大樣本下不一致 2多選無關(guān)變量：OLS估計(jì)量無偏且一致，但無效 b，模型函數(shù)形式選取偏誤：OLS有偏非一致且無效 c，1用t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn)檢驗(yàn)無關(guān)變量

2用RESET檢驗(yàn)是否遺漏相關(guān)變量或模型函數(shù)選取錯(cuò)誤

四、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì) a，工具變量法IV b，ILS-----ab適用于恰好識(shí)別 c，2SLS---適用于恰好識(shí)別和過度識(shí)別五、二元離散選擇模型

a，Probit離散選擇模型：將隨機(jī)干擾項(xiàng)的概率分布設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布----用最大似然估計(jì)法或GLS b，Logit離散選擇模型：將隨機(jī)干擾項(xiàng)的概率分布設(shè)定為logistic分布得到---用最大似然估計(jì)法或GLS

六、隨機(jī)時(shí)間序列模型：

a，純自回歸AR模型----用Yule-Walker方程或OLS估計(jì) b，純移動(dòng)平均MA模型

c，自回歸移動(dòng)平均ARMA模型----bc可以用矩估計(jì)法，對非平穩(wěn)的時(shí)間序列檢驗(yàn)協(xié)整性可用Engle-Granger兩步法或直接估計(jì)法。

注：此文只是小弟開學(xué)讀書筆記的總結(jié) 只能當(dāng)個(gè)工程表，讓大家知道所學(xué)階段和所用罷了

另：據(jù)小弟開學(xué)后了解的教材方面

最初入門書首推古扎拉蒂的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)》，上下兩本，想很快對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有全方位認(rèn)識(shí)的弟兄可以看這本書的精寫版《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)精要》，機(jī)械工業(yè)出版社，世紀(jì)館書店就有第二版賣，好幾十塊---想要免費(fèi)電子版的姐妹們可以聯(lián)系我==。

伍德里奇的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論》真是討論風(fēng)格的啊，適合于中級(jí)使用，高級(jí)的書最經(jīng)典的莫過于格林的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》，還有《Econometrics Introduction》，中國人寫的書還是李子奈的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》比較清楚，難度中級(jí)偏高級(jí)。研究的方面，微觀注意面板數(shù)據(jù)，宏觀注意時(shí)間序列，面板數(shù)據(jù)推薦伍德里奇的《橫截面與面板數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析》，68元，人大出版社，時(shí)間序列推薦漢米爾頓的《時(shí)間序列分析》，傳說中的經(jīng)典教材。在此小弟加一句，盡量對照著英文看中文，因?yàn)榉g的很難==。Stata方面，咱們?nèi)舜髨D書館三層英文借閱室有本《Using Stata》開頭的書，據(jù)說，所有的stata的書都是以它為模本，在以F222開頭的書架好像。就這么多了，大家一起努力，共同進(jìn)步??！

第二篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)筆記

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)筆記

CH1導(dǎo)論

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：

以經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的事實(shí)為依據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，通過建立數(shù)學(xué)模型來研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。研究主體是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其發(fā)展變化的規(guī)律。

2、運(yùn)用計(jì)量分析研究步驟：

模型設(shè)定——確定變量和數(shù)學(xué)關(guān)系式

估計(jì)參數(shù)——分析變量間具體的數(shù)量關(guān)系

模型檢驗(yàn)——檢驗(yàn)所得結(jié)論的可靠性

模型應(yīng)用——做經(jīng)濟(jì)分析和經(jīng)濟(jì)預(yù)測

3、模型

變量:解釋變量:表示被解釋變量變動(dòng)原因的變量，也稱自變量，回歸元。

被解釋變量:表示分析研究的對象，變動(dòng)結(jié)果的變量，也成應(yīng)變量。

內(nèi)生變量:其數(shù)值由模型所決定的變量，是模型求解的結(jié)果。

外生變量:其數(shù)值由模型意外決定的變量。

外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化，而內(nèi)生變量卻不能反過來影響外生變量。

前定內(nèi)生變量：過去時(shí)期的、滯后的或更大范圍的內(nèi)生變量，不受本模型研究范圍的內(nèi)生變量的影響，但能夠影響我們所研究的本期的內(nèi)生變量。

前定變量：前定內(nèi)生變量和外生變量的總稱。

數(shù)據(jù):時(shí)間序列數(shù)據(jù)：按照時(shí)間先后排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

截面數(shù)據(jù)：發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。

面板數(shù)據(jù)：

虛擬變量數(shù)據(jù)：表征政策，條件等，一般取0或1.4、估計(jì)

評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)

無偏：E（＾β）=β

隨機(jī)變量，變量的函數(shù)？

有效：最小方差性

一致：N趨近無窮時(shí)，β估計(jì)越來越接近真實(shí)值

5、檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：所估計(jì)的模型與經(jīng)濟(jì)理論是否相等

統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)：檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否抽樣的偶然結(jié)果，是否顯著

計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)：是否符合計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法的基本假定

預(yù)測檢驗(yàn)：將模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際對比

CH2

CH3

線性回歸模型

模型（假設(shè)）——估計(jì)參數(shù)——檢驗(yàn)——擬合優(yōu)度——預(yù)測

1、模型（線性）

（1）關(guān)于參數(shù)的線性

模型就變量而言是線性的；模型就參數(shù)而言是線性的。

Yi=β1+β2lnXi+ui

線性影響

隨機(jī)影響

Yi=E（Yi|Xi）+ui

E（Yi|Xi）=f(Xi)=β1+β2lnXi

引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，（3）古典假設(shè)

A零均值假定

E（ui|Xi）=0

B同方差假定

Var(ui|Xi)=E(ui2)=σ2

C無自相關(guān)假定

Cov(ui,uj)=0

D隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)假定

Cov(ui,Xi)=0

E正態(tài)性假定ui~N(0,σ2)

F無多重共線性假定Rank(X)=k2、估計(jì)

在古典假設(shè)下，經(jīng)典框架，可以使用OLS

方法：OLS

尋找min

∑ei2

＾β1ols

=

(Y均值)-＾β2(X均值)

＾β2ols

=

∑xiyi/∑xi23、性質(zhì)

OLS回歸線性質(zhì)（數(shù)值性質(zhì)）

（1）回歸線通過樣本均值

（X均值,Y均值）

（2）估計(jì)值＾Yi的均值等于實(shí)際值Yi的均值

（3）剩余項(xiàng)ei的均值為0

（4）被解釋變量估計(jì)值＾Yi與剩余項(xiàng)ei不相關(guān)

Cov(＾Yi,ei)=0

（5）解釋變量Xi與剩余項(xiàng)ei不相關(guān)

Cov(ei,Xi)=0

在古典假設(shè)下，OLS的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)是BLUE統(tǒng)計(jì)

最佳線性無偏估計(jì)

4、檢驗(yàn)

(1)Z

檢驗(yàn)

Ho:β2=0

原假設(shè)

驗(yàn)證β2是否顯著不為0

標(biāo)準(zhǔn)化：

Z=（＾β2-β2）/SE（＾β2）~N（0,1）

在方差已知，樣本充分大用Z檢驗(yàn)

拒絕域在兩側(cè)，跟臨界值判斷，是否β2顯著不為0

(2)t

檢驗(yàn)——回歸系數(shù)的假設(shè)性檢驗(yàn)

方差未知，用方差估計(jì)量代替

＾σ2=∑ei2/(n-k)

重點(diǎn)記憶

t

=（＾β2-β2）/＾SE（＾β2）~t（n-2）

拒絕域：|t|>=t2/a(n-2)

拒絕，認(rèn)為對應(yīng)解釋變量對被解釋變量有顯著影響。

P值是尚不能拒絕原假設(shè)的最大顯著水平。

（所以P越小，顯著性越好）

P值>a

不拒絕

P值

拒絕

(3)F檢驗(yàn)——回歸方程顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)整個(gè)模型

原假設(shè)Ho:β2=β3=β4=0

（多元，依次寫下去）

F=[ESS/(k-1)]/[RSS/(n-k)]~F（k-1,n-k）

統(tǒng)計(jì)量F服從自由度為k-1和n-k的F分布

F>

Fa（k-1,n-k）

(說明F越大越好)

拒絕：說明回歸方程顯著，即列入模型的各個(gè)解釋變量聯(lián)合起來對被解釋變量有顯著影響一元回歸下，F(xiàn)與t檢驗(yàn)一致，且

F=t25、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

（1）可決系數(shù)（判定系數(shù)）R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

特點(diǎn)：

非負(fù)統(tǒng)計(jì)量，取值[0,1]，樣本觀測值的函數(shù)，隨機(jī)變量

對其解釋：R2=0.95,表示擬合優(yōu)度比較高，變量95%的變化可以用此模型解釋，只有5%不準(zhǔn)確

(2)修正的可決系數(shù)

adjusted

R2=1-(1-

R2）(n-1)/(n-k)

adjusted

R2取值[0,1]

計(jì)算出負(fù)值時(shí)，規(guī)定為0

k=1時(shí)，adjusted

R2=

R2

（3）F與可決系數(shù)

F=[(n-k)/（k-1）]*[

R2/

(1-R2)]

adjusted

R2,R2,F

都是隨機(jī)變量

聯(lián)系：a都是顯著性檢驗(yàn)的方法

b構(gòu)成統(tǒng)計(jì)量都是用TSS=ESS+RSS

c二者等價(jià)，伴隨可決系數(shù)和修正可決系數(shù)增加，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量不斷增加

R2

=0時(shí)，F(xiàn)=0；R2=1時(shí)，F(xiàn)趨近無窮；

區(qū)別：a

F有明確分布，R2沒有

b

F檢驗(yàn)可在某顯著水平下得出結(jié)論，可決系數(shù)是模糊判斷

6、預(yù)測

平均值預(yù)測和個(gè)別值預(yù)測

A預(yù)測不僅存在抽樣波動(dòng)引起的誤差，還要受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響。個(gè)別值預(yù)測比平均值預(yù)測的方差大。

個(gè)別值預(yù)測區(qū)間也大于平均值預(yù)測區(qū)間。

B

對平均值和個(gè)別值預(yù)測區(qū)間都不是常數(shù)。

Xf趨近X均值，預(yù)測精度增加，預(yù)測區(qū)間最窄

C

預(yù)測區(qū)間和樣本容量N有關(guān)，樣本容量越大，預(yù)測誤差方差越小，預(yù)測區(qū)間越窄。樣本容量趨于無窮個(gè)別值的預(yù)測誤差只決定于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差。

CH4多重共線性

后果/原因——如何檢驗(yàn)——如何修正

1、后果/原因

（1）完全/不完全多重共線

X3=X1+2X2

完全多重共線

參數(shù)無法估計(jì)

非滿秩矩陣

不可逆

X3=X1+X2+u

不完全多重共線性

（2）無多重共線性

模型無多重共線性,解釋變量間不存在完全或不完全的線性關(guān)系

X是滿秩矩陣

可逆

Rank(X)=k

Rank(X’X)=k

從而X’X可逆（X’X）-1存在（3）多重共線原因

經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢

模型中包含滯后變量

使用截面數(shù)據(jù)建立模型

樣本數(shù)據(jù)自身原因

（4）后果

存在多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)式仍然是BLUE（最佳線性無偏估計(jì)）

不影響無偏性

（無偏性是重復(fù)抽樣的特性）

不影響有效性

（是樣本現(xiàn)象，與無多重共線性相比方差擴(kuò)大，但采用OLS估計(jì)

后，方差仍最?。?/p>

不影響一致性

2、檢驗(yàn)

（1）兩兩相關(guān)系數(shù)

（充分條件）

兩兩相關(guān)可以推出多重共線性

反過來不一定

系數(shù)比較高，則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性

（2）直觀判斷

（綜合判斷法）

參數(shù)聯(lián)合顯著性很高（通過F檢驗(yàn)）但個(gè)別重要解釋變量存在異常，t不顯著，或者β為負(fù)，與經(jīng)濟(jì)意義違背。F檢驗(yàn)通過，t不通過，因?yàn)榉讲顢U(kuò)大了

F是由RSS計(jì)算得出的（3）方差擴(kuò)大因子

VIFj=1/(1-Rj2)

方差與VIF正相關(guān)

VIF>10

嚴(yán)重多重共線

Rj2是多個(gè)解釋變量輔助回歸確定多重可決系數(shù)

（4）逐步回歸（也是修正方法）

不會(huì)有計(jì)算，但要了解過程

針對多重共線性，沒有什么特別好的修正方法，建模前要事先考慮，如果出現(xiàn)重要解釋變量的多重共線性，可以考慮擴(kuò)大樣本容量

CH5

異方差

原因、后果——檢驗(yàn)——修正（WLS）

異方差：被解釋變量觀測值的分散程度是隨解釋變量的變化而變化的。

Var(ui|Xi)=E(ui2)=σi2=σ2f(Xi)

1、原因后果

（1）

產(chǎn)生原因

A

模型設(shè)定誤差

B

測量誤差的變化

C

截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異

異方差性在截面數(shù)據(jù)中比在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中可能更常出現(xiàn)，因?yàn)橥粫r(shí)點(diǎn)不同對象的差異，一般來說會(huì)大于同一對象不同時(shí)間的差異。

（2）

后果

A

參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性（無偏性僅依賴零均值假定，解釋變量的非隨機(jī)性）

B

參數(shù)OLS估計(jì)式的方差不再是最小的，影響有效性（方差會(huì)被低估，從而夸大t統(tǒng)計(jì)量，t，F(xiàn)檢驗(yàn)失效，區(qū)間預(yù)測會(huì)受影響，不顯著的也有可能變顯著）

C

不滿足有效性，則也會(huì)影響一致性

2、檢驗(yàn)(要知道判斷時(shí)原假設(shè)和備擇假設(shè)；檢驗(yàn)命題統(tǒng)計(jì)量；輔助回歸函數(shù)形式；適用條件)

原假設(shè)：同方差

備擇假設(shè)：異方差

（1）

圖示：簡單易操作，但判斷比較粗糙

（2）

GQ：Goldfeld-Quanadt戈德菲爾德-夸特檢驗(yàn)

A

大樣本，除同方差假定不成立，其余假定要滿足

B

對解釋變量大小排序

C

去除中間C個(gè)觀測值（樣本的1/5-1/4），分成兩個(gè)部分

D構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量，兩個(gè)部分殘差平方和服從卡方分布，則

F=兩部分殘差平方和相除（大的除以小的）~F（(n-c)/2-k,(n-c)/2-k）

F>臨界值，拒絕原假設(shè)，則認(rèn)為存在異方差

E

可判斷是否存在異方差，不能確定是哪個(gè)變量引起

（3）

White

A

大樣本，喪失較多自由度

B

做殘差對常數(shù)項(xiàng)、解釋變量、解釋變量平方及其交叉乘積等所構(gòu)成的輔助回歸

＾ei2

C

計(jì)算統(tǒng)計(jì)量nR2，n為樣本容量，R2為輔助回歸的可決系數(shù)

D

統(tǒng)計(jì)量服從卡方分布

nR2>卡方a(df)

拒絕原假設(shè)，表明模型存在異方差

E

不僅能夠檢驗(yàn)異方差，還能判斷是哪個(gè)變量引起的異方差

（4）

Arch

A

用于大樣本，只對時(shí)間序列檢驗(yàn)

B

做OLS估計(jì)，求殘差，并計(jì)算殘差平方序列et2,et-12….做輔助回歸et2~et-12…et-p2

C

計(jì)算輔助回歸可決系數(shù)R2，統(tǒng)計(jì)量(n-p)

R2

p是ARCH過程的階數(shù)

D

統(tǒng)計(jì)量服從卡方分布

（統(tǒng)計(jì)量就是”O(jiān)bs*R-squared”所顯示的數(shù)值）

(n-p)

R2>卡方a(p)

拒絕原假設(shè)，表明模型存在異方差

E

能判斷是否存在異方差，但不能診斷是哪一個(gè)變量引起的（5）

Glejser

可以忽略。

要求大樣本

3、修正

（1）

對模型

變換，取對數(shù)，但不能消除，只能減輕后果

（2）

WLS

（不考計(jì)算，主要掌握思想）

使殘差平方和最小，在存在異方差時(shí)，方差越小的應(yīng)約重視，確定回歸線作用越大，反之同理。在擬合時(shí)應(yīng)對較小的殘差平方給予較大的權(quán)數(shù)，對較大的殘差平方給予較小的權(quán)數(shù)。通?？扇=1/σi2

將權(quán)數(shù)與殘差平方相乘后再求和

變換模型后剩余項(xiàng)u

=

ui/根號(hào)下f(Xi)

已是同方差

Var(u)=

σi2/f(Xi)=

σ2

CH6

自相關(guān)

原因/后果——檢驗(yàn)（DW是唯一方法）——修正（從廣義差分出發(fā)）

自相關(guān)：（序列相關(guān)）總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)ui之間存在的相關(guān)關(guān)系。

Cov(ui,uj)不為0

自相關(guān)形式：

ut=put-1+vt

（-1

一階線性自相關(guān)

1、原因

（從時(shí)間序列出發(fā)考慮）

經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)滯后效應(yīng)

數(shù)據(jù)處理造成的相關(guān)

蛛網(wǎng)現(xiàn)象（某種商品的供給量受前一期價(jià)格影響而表現(xiàn)出的規(guī)律性）

模型設(shè)定偏誤（虛假自相關(guān)，可以改變模型而消除）

2、后果

（1）違背古典假定，繼續(xù)適用OLS估計(jì)參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重后果，和異方差情形類似

（2）影響有效性，一致性；但不會(huì)影響無偏性。

（3）通常低估參數(shù)估計(jì)值的方差，t統(tǒng)計(jì)量被高估，夸大顯著性，t檢驗(yàn)失去意義。t、F、R2檢驗(yàn)均不可靠，區(qū)間預(yù)測精度降低，置信區(qū)間不可靠。

3、檢驗(yàn)

（DW是唯一方法）

（1）前提條件

A

解釋變量X為非隨機(jī)

B

隨機(jī)誤差項(xiàng)為一階自回歸形式

C

線性模型的解釋變量中不包含之后的被解釋變量

D

截距項(xiàng)不為零，只適用于有常數(shù)項(xiàng)的回歸模型

E

數(shù)據(jù)序列無缺失項(xiàng)

（2）表達(dá)式

DW=∑

(et-et-1)2/∑et2

DW約=

2（1-＾p）

|＾p|<=1

所以

DW[0,4]

（3）判斷

根據(jù)樣本容量n，解釋變量的數(shù)目k’（不含常數(shù)項(xiàng)）

查DW分布表，得到臨界值dL,dU

0≦DW≦dL

正相關(guān)

dL

無法判斷

dU

4-dU

無自相關(guān)

4-dU≦DW<4-dL

無法判斷

4-dL≦DW≦4

負(fù)相關(guān)

模型中不存在滯后被解釋變量，否則用得賓h檢驗(yàn)

4、修正（廣義差分）

(1)廣義差分（p已知）

ut=put-1+vt

vt為白噪聲，符合古典假定

vt=ut-put-1

所以△Yt=Yt-pYt-1

此時(shí)，模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ut-put-1無自相關(guān)

（白噪聲過程）

(2)p未知情況下，先估計(jì)p，在使用廣義差分

A

科科倫-奧科特迭代法

＾p=1-DW/2

利用殘差et

輔助回歸

et=＾pet-1+vt

用第一次的估計(jì)p值進(jìn)行廣義差分，得到新的樣本回歸函數(shù)，繼續(xù)輔助回歸，直到兩次估計(jì)的p值相差很小，或者回歸所得DW統(tǒng)計(jì)量表明以無自相關(guān)為止。得到較高精度的估計(jì)p值后，再用廣義差分對自相關(guān)修正效果較好。

B

得賓兩步法

第一步：利用廣義差分形式，做Yt對Yt-1、Xt、Xt-1的回歸模型，用OLS估計(jì)參數(shù)，Yt-1對應(yīng)的系數(shù)就是p的估計(jì)值。但是是有偏、一致的估計(jì)。

第二步：利用p的估計(jì)值，進(jìn)行廣義差分，再使用OLS對廣義差分方程估計(jì)參數(shù)，得到無偏估計(jì)

CH7

分布滯后模型和自回歸模型

分布滯后模型（僅用于時(shí)間序列）——自回歸建立（數(shù)學(xué)：庫伊克/經(jīng)濟(jì)：自適應(yīng)預(yù)期、局部調(diào)整）——自回歸模型估計(jì)

1、分布滯后模型（不含滯后被解釋變量）

Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+βsXt-s+ut

（1）

分類：有限分布滯后模型/無限分布滯后模型

（2）

乘數(shù)效應(yīng)

短期乘數(shù)（即期乘數(shù)）β0

表示本期X變動(dòng)一個(gè)單位對Y值的影響大小

延遲乘數(shù)（動(dòng)態(tài)乘數(shù)）βi

（i=1,2…s）表示過去各時(shí)期X變動(dòng)一個(gè)單位對Y值的影響大小

長期乘數(shù)（總分布乘數(shù)）∑βi

表示X變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，包括滯后效應(yīng)而形成的對Y值的總影響

Eg.問短期乘數(shù)是多少？就是問X本期的系數(shù)β0

（3）

估計(jì)（有限期滯后）

經(jīng)驗(yàn)加權(quán)：對解釋變量系數(shù)賦予一定權(quán)數(shù)，形成新的變量，再用OLS

Yt=α+β0Zt

+ut

常見類型

A遞減滯后結(jié)構(gòu)：遠(yuǎn)小近大，常見類型

B不變滯后結(jié)構(gòu)：權(quán)數(shù)不變

C∧型滯后結(jié)構(gòu)：兩頭小，中間大

特點(diǎn)：簡單易行、少損失自由度、避免多重共線性干擾、參數(shù)估計(jì)一致性。設(shè)置權(quán)數(shù)主觀性大。

通常多選幾組權(quán)數(shù)分別估計(jì)，根據(jù)可決系數(shù)、F、t、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差及DW值，選擇最佳估計(jì)方程。

阿爾蒙法思想：為了消除共線性，用某種多項(xiàng)式來逼近滯后參數(shù)的變化結(jié)構(gòu)，從而減少待估參數(shù)個(gè)數(shù)。

基本原理：在有限分布滯后模型滯后長度S已知的情況下，滯后項(xiàng)系數(shù)可以看成是相應(yīng)滯后期i的函數(shù)。在以滯后期i為橫軸，之后系數(shù)為縱軸的坐標(biāo)系中，如果這些滯后系數(shù)落在一條光滑曲線上，或近似落在一條光滑曲線上，則可以由一個(gè)關(guān)于i的次數(shù)較低的m次多項(xiàng)式很好的逼近

阿爾蒙多項(xiàng)式變換

βi=α0+α1

i+α2

i2+…+αm

im

(i=0.1.2….s;

m遠(yuǎn)遠(yuǎn)

對所有βi進(jìn)行變換，帶回分布滯后模型，再仿照經(jīng)驗(yàn)加權(quán)將模型改寫：

Yt=α+α0

Z0t

+α1

Z

1t+α2

Z

2t+…+αm

Zmt+ut

ut滿足古典假設(shè),可以用OLS估計(jì)

m如果取得過大則達(dá)不到通過阿爾蒙多項(xiàng)式變換減少變量個(gè)數(shù)的目的。

特點(diǎn)：新模型中變量個(gè)數(shù)少于原分布滯后模型中的變量個(gè)數(shù)，自由度得到保證，一定程度上環(huán)節(jié)了多重共線性。

2、自回歸模型建立——無限期滯后模型

（1）

庫伊克變換

A

施加約束條件，假定滯后解釋變量對被解釋變量的影響隨滯后期i的增加按幾何衰減，即滯后系數(shù)的衰減服從某公比小于1的幾何級(jí)數(shù)

βi=β0λi

長期乘數(shù)β0/(1-λ)

λ為待估參數(shù)，稱作分布滯后衰減率；λ越接近0，衰減速度越快；1-λ為調(diào)整速度

B將βi帶入無限分布滯后模型求Yt，再將Yt滯后一期求得Yt-1

C

Yt-1同時(shí)乘以λ，求得Yt-λYt-1，變換得庫伊克模型：

Yt=α(1-λ)+

β0

Xt

+λYt-1+（ut-λ

ut-1）

Yt=α*+

β0*

Xt

+β1*

Yt-1+

ut*

（一階自回歸模型）

D優(yōu)點(diǎn)：

模型結(jié)構(gòu)簡化；最大限度

保證自由度；解決滯后長度難以確定的問題；緩解多重共線性

E缺陷：

假定呈幾何滯后結(jié)構(gòu)，某些經(jīng)濟(jì)變量可能不適用；

庫伊克隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ut*=

ut-λ

ut-1

很有可能造成自相關(guān)；（最嚴(yán)重的！）

將滯后一期被解釋變量引入模型，不一定符合基本假設(shè)；

純粹的數(shù)學(xué)運(yùn)算結(jié)果，缺乏經(jīng)濟(jì)理論依據(jù)。

Eg.如果給你個(gè)模型，說是庫伊克模型，根據(jù)這個(gè)提問，你要清楚：這是個(gè)無限分布滯后模型，還要知道一階自回歸與原模型的對應(yīng)關(guān)系

（2）

自適應(yīng)預(yù)期（解釋變量）

A假定：經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體會(huì)根據(jù)自己過去在做預(yù)期時(shí)犯錯(cuò)誤的程度，來修正以后每一期的預(yù)期，即按照過去預(yù)測偏差的某一比例對當(dāng)前期望修正，以適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境

Xt*=

Xt-1*+

r(Xt

—Xt-1*)

=

rXt

+

(1—r)Xt-1*

B

ut*=

ut-(1—r)

ut-1

有可能產(chǎn)生自相關(guān)

（3）

局部調(diào)整（被解釋變量）

A假定：被解釋變量的實(shí)際變化僅僅是預(yù)期變化的一部分，即:

Yt—

Yt-1=δ（Yt*—

Yt-1）

δ為調(diào)整系數(shù)，代表調(diào)整速度；約接近1，表明調(diào)整到預(yù)期最佳水平速度越快

B

ut*=δ

ut

不存在自相關(guān)，可以使用OLS估計(jì)

（4）

對比

聯(lián)系：庫伊克、自適應(yīng)預(yù)期、局部調(diào)整模型最終形式都是一階自回歸；

區(qū)別：1導(dǎo)出模型經(jīng)濟(jì)背景思想不同

庫伊克：無限分布滯后模型的基礎(chǔ)上根據(jù)庫伊克幾何分布滯后假定導(dǎo)出

自適應(yīng)：由解釋變量的自適應(yīng)過程得到

局部調(diào)整：對被解釋變量的局部調(diào)整得到

對應(yīng)的自回歸形式中，由于模型的形成機(jī)理不同，而隨機(jī)誤差項(xiàng)結(jié)構(gòu)不同，對模型估計(jì)帶來一定影響。

eg.如果模型分析有自相關(guān)，又是由局部調(diào)整模型引起的，則是由數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生的；如果是庫伊克或者自適應(yīng)預(yù)期模型引起的，則會(huì)存在在模型變換中產(chǎn)生自相關(guān)的可能。

3、自回歸模型的估計(jì)與檢驗(yàn)

（1）

主要問題：

出現(xiàn)了隨機(jī)解釋變量Yt-1,而Yt-1可能與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)；隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)可能自相關(guān)。

如果直接用OLS，估計(jì)結(jié)果是有偏的，不是一致的。

（2）解決方法：

A消除滯后一期被解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)性（工具變量法）；

B檢驗(yàn)是否存在自相關(guān)（德賓h檢驗(yàn)法）。

（3）估計(jì)——工具變量法：

進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的過程中選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞?，代替回歸模型中同隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在相關(guān)性的解釋變量。

滿足條件：

與所代替的解釋變量高度相關(guān)；與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)；與其他解釋變量不相關(guān)，以免多重共線。

（4）檢驗(yàn)——德賓h檢驗(yàn)法

A

不能再使用DW法（其不適合方程含有滯后的被解釋變量）

B記憶h統(tǒng)計(jì)量公式：193頁

Var(＾β1*)表示滯后一期被解釋變量的回歸系數(shù)估計(jì)方差，s.e平方就可得到數(shù)值

C

假設(shè)：p=0時(shí)，h統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布,（原假設(shè)：無自相關(guān)）

對比臨界值hα/2,若|h|>

hα/2,拒絕原假設(shè),說明自回歸模型存在一階自相關(guān)

D使用條件：針對大樣本；可以適用任意階的自回歸模型

CH11

聯(lián)立方程組模型

建立——識(shí)別——估計(jì)

1、概念及模型

（1）

聯(lián)立方程模型：用若干個(gè)相互關(guān)聯(lián)的單一方程，同時(shí)去表示一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量相互聯(lián)立依存性的模型，即用一個(gè)聯(lián)立方程組去表現(xiàn)多個(gè)變量間互為因果的聯(lián)立關(guān)系。

（2）

變量類型

A內(nèi)生變量：變量時(shí)由模型體現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)本身所決定的，隨機(jī)變量。

B外生變量：在模型體現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之外給定的，非隨機(jī)變量。

C前定變量：模型中滯后內(nèi)生變量或更大范圍的內(nèi)生變量和外生變量統(tǒng)稱。

D：區(qū)別

單一方程中：前定變量一般作為解釋變量；內(nèi)生變量作為被解釋變量。

聯(lián)立方程模型中：內(nèi)生變量既可以做被解釋變量，又可以做解釋變量。

（3）

模型形式

A結(jié)構(gòu)模型：根據(jù)經(jīng)濟(jì)行為理論或經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律，描述經(jīng)濟(jì)變量之間現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)關(guān)系的模型。表現(xiàn)變量間直接的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，將某內(nèi)生變量直接表示為內(nèi)生變量和前定變量的函數(shù)。

BY+TX=U

B簡化模型：每個(gè)內(nèi)生變量都只被表示成前定變量及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)函數(shù)的聯(lián)立方程組模型。在簡化模型中的每個(gè)方程右端不再出現(xiàn)內(nèi)生變量。

（可以直接做預(yù)測）

Y=TX+V

C特點(diǎn)和區(qū)別

結(jié)構(gòu)：方程右端可能有內(nèi)生變量；明確的經(jīng)濟(jì)意義；具有偏倚性不能直接OLS；不能直接用結(jié)夠模型預(yù)測。

簡化：右端不再出現(xiàn)內(nèi)生變量，只有前定變量作為解釋變量；前定變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)；參數(shù)反映前定變量對內(nèi)生變量的直接影響與間接影響，表現(xiàn)了影響乘數(shù)；可以直接進(jìn)行預(yù)測。

2、識(shí)別

（1）

類型：不可識(shí)別；恰好識(shí)別；過度識(shí)別。

不可識(shí)別：某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含所有的變量，則一定不可以識(shí)別（0系數(shù)限制）

統(tǒng)計(jì)形式不唯一，不可識(shí)別

不能求出簡化模型的參數(shù)，不可識(shí)別

每個(gè)方程都可以識(shí)別，聯(lián)立方程模型才可以識(shí)別，不包含固定方程如：Y=I+C+G

（2）

識(shí)別方法

階條件(必要條件)

秩條件(充要條件)

兩種方法結(jié)合使用——模型識(shí)別一般步驟：

定義：

K、M：模型中前定、內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)；k、m：某方程中前定、內(nèi)生變量個(gè)數(shù)；

A

先用階條件判別，如果不可識(shí)別則可做結(jié)論

判別：K-k

則不可識(shí)別

B

若判別K-k≥m-1

則說明可以識(shí)別（因?yàn)殡A條件是必要條件，有可能不滿足），繼續(xù)用充要條件——秩條件識(shí)別

C

系數(shù)矩陣rank（A）不=M-1

或|A|=0

則不可識(shí)別，可直接做結(jié)論

D

rank（A）=M-1

則說明可以識(shí)別，再使用階條件判別

K-k=m-1

說明模型恰好識(shí)別

K-k>m-1

說明模型過度識(shí)別

模型估計(jì)

（1）

遞歸模型：OLS

（2）

恰好識(shí)別方程：ILS（間接最小二乘）

A思想：先用OLS估計(jì)簡化型參數(shù)，再利用簡化方程和結(jié)構(gòu)方程關(guān)系求解結(jié)構(gòu)型參數(shù)。

（單一方程估計(jì)法，對每個(gè)方程參數(shù)逐一估計(jì)）

B

統(tǒng)計(jì)性質(zhì)：簡化型參數(shù)是一致估計(jì)

小樣本時(shí)，結(jié)構(gòu)型參數(shù)的估計(jì)量是有偏的（漸進(jìn)無偏）；

大樣本時(shí)，結(jié)構(gòu)型參數(shù)的估計(jì)量是一致性（漸進(jìn)有效）；

C

假定：結(jié)構(gòu)型模型恰好識(shí)別；每個(gè)方程滿足基本假定；簡化模型中不存在多重共線性。

（3）

恰好、過度識(shí)別方程：TSLS（兩階段最小二乘）

A思想：用OLS估計(jì)簡化方程參數(shù)，用估計(jì)值替代結(jié)構(gòu)方程中作為解釋變量的內(nèi)生變量，再用OLS估計(jì)結(jié)構(gòu)方程參數(shù)。（單一方程估計(jì)法，對每個(gè)方程參數(shù)逐一估計(jì)）

B

統(tǒng)計(jì)性質(zhì)：簡化型參數(shù)是一致估計(jì)

小樣本時(shí)，TSLS的估計(jì)量是有偏的（漸進(jìn)無偏）；

大樣本時(shí)，TSLS的估計(jì)量是一致性（漸進(jìn)有效）；

C假定：結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別；隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足基本假定；不存在嚴(yán)重的多重共線，與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)；樣本容量足夠大；第一段可決系數(shù)低的話，說明很大程度受隨機(jī)分量決定，TSLS估計(jì)將無意義。

（4）

系統(tǒng)估計(jì)法

從參數(shù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)上優(yōu)于單一方程估計(jì)法；從方法復(fù)雜性和可操作性看，要麻煩。

第三篇：看完開學(xué)第一課的觀后感

今年是建國70周年，從1949到2019，彈指一揮間，滄海變桑田，而我們的祖國，經(jīng)過了七十年的努力奮斗，變得更加強(qiáng)大，經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，綜合國力增強(qiáng)。下面由小編為您整理出的看完開學(xué)第一課的觀后感，一起來看看吧?？赐觊_學(xué)第一課的觀后感1

今年9月1號(hào)播出的《開學(xué)第一課》依然對中小學(xué)生起著極其重要的指導(dǎo)意義，讓我最難忘的一幕是每個(gè)上臺(tái)嘉賓自身故事的述說，對于生活的不屈不撓，對于夢想的永不放棄。

他們讓我明白了沒有任何人的成功可以隨手可得，每一個(gè)閃耀光芒的背后都是無數(shù)的汗水和淚水。正如“臺(tái)上一分鐘，臺(tái)下十年功”所言，他們光鮮靚麗的背后，也隱藏著無數(shù)難以開口的苦衷。

我的思路不自覺回到了上個(gè)學(xué)期期末考試成績公布的時(shí)候，那時(shí)候的自己由于上數(shù)學(xué)課不認(rèn)真，沒有及時(shí)做好復(fù)習(xí)工作，導(dǎo)致最后不及格的分?jǐn)?shù)。當(dāng)時(shí)知道這一消息，眼淚馬上就飚出來了，不知道該怎么辦，對于自己的學(xué)習(xí)也是前所未有的迷茫無措。

眼睛盯著熒幕上他們?yōu)榱顺晒λ冻龅拿恳粋€(gè)畫面，都是如此直擊人心，相對于那些苦難，想想自己遇到的真的只是微不足道的小問題，我有什么理由不振作起來呢？

愛國是我們每個(gè)人終身的主題，一個(gè)人如果連基本的愛國之心都沒了，那么他即使獲得再多的榮譽(yù)及金錢，也不足以讓人尊敬，只會(huì)讓人唾罵。

《開學(xué)第一課》節(jié)目中愛國這個(gè)主題在今年來說，意義尤其重大，因?yàn)榻衲晔俏覈闪?0周年，這是所有中國人值得驕傲和自豪的事兒！

以上就是我對開學(xué)第一課的所思所悟，你們是否從中學(xué)到了更多深刻的道理呢？

在學(xué)校的組織下，我們觀看了《開學(xué)第一課》，這季《開學(xué)第一課》的節(jié)目內(nèi)容是關(guān)于我們祖國從建國到今天這70年間的成長。

每次從口中說出中國這兩個(gè)字的時(shí)候，我們的心情總是激動(dòng)而自豪的，遙想當(dāng)年的10月1日，宣布了“中華人民共和國正式成立了”，直至今天，已經(jīng)過去70年了。

在這70年里，我們中國人民成為了國家的主人，國家的面貌也發(fā)生了翻天覆地的變化。

我們中國崛起了，躋身成為了世界強(qiáng)國，我們現(xiàn)在擁有的幸福和光明都是我們祖國所帶來的。感恩我們的祖國，讓我們的生活變得如此美好，感恩祖國給予了我們現(xiàn)在的安穩(wěn)生活，更感恩我們的祖國，讓我們對未來有了更好的期盼。

我愛你，我的祖國，對你的愛意，勝過昨日，不如明天。

今天晚上，爸爸媽媽陪我準(zhǔn)時(shí)收看了cctv1播出的《開學(xué)第一課》，從這個(gè)節(jié)目中，我懂得了許多道理，也更深刻體會(huì)到開學(xué)第一課對于小學(xué)生成長的重要性。這些感悟?qū)?huì)伴隨著我之后的年年歲歲，讓我成為一個(gè)更加優(yōu)秀的人。

開學(xué)第一課讓我懂得了人生有無限的可能性，機(jī)會(huì)從來都是留給永不言棄的人。那些嘉賓的真實(shí)事跡，鼓勵(lì)著我無論遇到任何困難，都不要輕易認(rèn)輸，給予我更多堅(jiān)韌的力量。

開學(xué)第一課也讓我懂得了愛國的重要性，讓我深刻感受到維護(hù)國家榮譽(yù)有多么重要，也進(jìn)一步了解我國歷史發(fā)展，學(xué)會(huì)了珍惜這兩個(gè)字。一個(gè)愛國主義者，必然會(huì)受到人們的尊重。建國70周年之際，對祖國最好的祝福方式就是熱愛我們的祖國媽媽。

開學(xué)第一課雖然播完了，但是它的意義卻永遠(yuǎn)刻在了我的心中。未來的我一定會(huì)努力生活，努力學(xué)習(xí)，快樂成長，希望長大后的自己能夠?yàn)樽鎳I(xiàn)上一份自己的力量，成為一個(gè)有用之材！

第四篇：一分鐘開學(xué)自我介紹

大家好!我叫XXX,哼哼(咳嗽兩聲）有點(diǎn)緊張，大家能不能掌聲鼓力一下（掌聲一片，達(dá)到活悅氣氛的效果，加深對你的印象），謝謝大家！我喜歡XX，希望與我有共同愛好的人可以經(jīng)常來切磋一下。謝謝！一分鐘開學(xué)自我介紹2

我就是英俊瀟灑風(fēng)流倜儻人見人愛花見花開人稱山崩地裂水倒流鬼見愁為了朋友可以兩肋插刀為了女人可以插朋友兩刀威震武林的~XX美少年是也~！

大家好!我叫XX,有句話說“相聚是緣”。我們既然有緣相聚在XX班，希望我們大家能繼續(xù)相互鼓勵(lì)、共同成長。在花季和雨季有我們最深的情誼，也很高興能和你們成為同學(xué)，希望大家以后在學(xué)習(xí)上相互幫助。我希望大家能記住我的名字，因?yàn)槲覍?huì)大家成為好朋友，將同風(fēng)共雨一起走過這段美好的`時(shí)光，我很喜歡這個(gè)班集體和你們每一個(gè)人，因?yàn)槲覀兌加泄餐膲粝?！請多指教哦?/p>一分鐘開學(xué)自我介紹4

大家好，我叫xxx，畢業(yè)于XX高中。我從小便喜好文學(xué)，對我而言，相比理科文藝版中奇妙的符號(hào)數(shù)字和多變的幾何圖形，我更喜愛文學(xué)中的那一片人文氣息。無人時(shí)，我喜歡靜靜的看書，沉浸甚至沉醉于那一部部文學(xué)名著中。書中那片濃郁的人文氣息，沁人心脾，讓我不由的深陷其中，無法自拔。

不過由于過于以書為友，反而讓我忽略了現(xiàn)實(shí)中的人際交流，在面對陌生的環(huán)境和陌生的人時(shí)，我會(huì)由于茫然不知所措而顯得過于沉默乃至沉悶，這也算是我最大的一個(gè)缺點(diǎn)吧，所以我希望在大學(xué)里多和同學(xué)們交流，努力改掉這個(gè)缺點(diǎn)。

在今后的四年里，我希望在收獲好成績的同時(shí)，也能收獲到數(shù)份珍貴的友誼！

大家好!我叫XX，XX歲，來自武漢，我有著直爽的性格，但又不失穩(wěn)重，不遠(yuǎn)千里來到XX這座城市求學(xué)。下面，我就自己的情況向各位作簡單的個(gè)人自我介紹：

“十年磨礪鋒利出，寶劍只待君來識(shí)”。再苦再累，我都愿意一試，“吃得苦中苦，方為人上人”，在以后的學(xué)習(xí)生活中，我一定會(huì)是一位盡自己的努力、過一個(gè)充實(shí)而又意義的大學(xué)生活.我也希望和各位相處愉快，天天開心，謝謝！

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第五篇：大學(xué)生開學(xué)一分鐘自我介紹

大家好，我是來自文學(xué)院漢語言文學(xué)專業(yè)的，喜歡文字，鐘愛寫作，愛好藝術(shù)，信奉“讀萬卷書，行萬里路”的格言，良好的家庭氛圍培養(yǎng)了我愛好讀書的習(xí)性，而天生喜歡自由的我，經(jīng)常利用假期到處走走，開闊自己的眼界，拓寬自己的視野，用自己的心去感悟生活，與歷史對話。這就是我，一個(gè)不喜熱鬧，安靜淡然過自己的生活的女孩，希望能在生活中汲取營養(yǎng)，不斷提升自我，具備成長的能力，做一個(gè)素雅的女子。大學(xué)的最后一年，能跟大家相聚是一種緣分，期盼在以后的`日子里相識(shí)，相知，愿這段經(jīng)歷能成為彼此今后人生一段美好的回憶。大學(xué)生開學(xué)一分鐘自我介紹2

大家好，我叫***，來自浙江嘉興，我是個(gè)有豐富情感，但缺乏美好的口才的人，呵呵，我覺得上大學(xué)我們不僅僅是要學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的，更重要的是要體驗(yàn)大學(xué)生活，接下來，我講講開學(xué)第一天的來湖南**會(huì)吧，可以說我是在快樂和痛苦中度過的，為什么這么說呢？

首先，迎新的學(xué)長都很熱情，他們會(huì)領(lǐng)我去完成一項(xiàng)項(xiàng)的報(bào)到程序，我感覺好情切，一點(diǎn)都不會(huì)感到緊張和陌生，尤其是李靜學(xué)長他會(huì)主動(dòng)的來幫我拿行李，我可以請教我不明白的地方。

其次就是痛苦的，因?yàn)槲襾碜哉憬?，要知道浙江是不吃辣的，吃辣是我最?dān)心的事，吃了頓晚飯，我辣到頭疼了一晚上。那晚，我們學(xué)院的院長開玩笑說，來的時(shí)候吃不了辣，四年后回去了就沒辣不行。所以，我覺得吃辣，也將是我的一門必修課!

大家好!我的名字叫鄭××。總體來說，我的個(gè)子其實(shí)并不矮，只是和班上的高個(gè)兒比起來，就遜色多了，目前處在最好的年紀(jì)里——18歲。

我的缺點(diǎn)主要是作事不麻利，自覺性不高，對事情不太上心。小學(xué)的時(shí)候，學(xué)校就在我家對面。我卻常常七點(diǎn)半起床，要做半個(gè)多小時(shí)的準(zhǔn)備才能出門，經(jīng)常遲到。因此同學(xué)們叫我“遲到大王”?，F(xiàn)在，最起碼六點(diǎn)多就要起床，才能有足夠的時(shí)候吃飯、坐車等，這對我是個(gè)挑戰(zhàn)。不過，我一定要借這個(gè)機(jī)會(huì)，改掉我不麻利的壞習(xí)慣。

另外，前幾天大家都參加了軍訓(xùn)，站著要一動(dòng)也不動(dòng)。我感到通過這次軍訓(xùn)，我的自覺性有所提高，我也希望在以后的學(xué)習(xí)中改掉這個(gè)毛病。當(dāng)然，我也有決心改掉我的缺點(diǎn)和壞習(xí)慣。至于我的優(yōu)點(diǎn)，就靠大家的發(fā)掘了!

我我比較喜歡游泳，踢足球，也對軍事感興趣。如果誰和我“志同道合”，就可以找我交個(gè)朋友。對未來初中生活的期望。我希望能在這4年里快樂地度過，能和同學(xué)們結(jié)下深厚的友誼，能從老師那里學(xué)到更多的知識(shí)和道理。我希望大家能夠了解我，喜歡我，也希望同學(xué)們能團(tuán)結(jié)友愛地度過這4年。

大家好，我是xxx，來到這里，我非常的興奮，因?yàn)槲矣帜茉谛碌沫h(huán)境中，找到新的朋友了。

我是一名學(xué)習(xí)一般，相貌一般，體格一般的內(nèi)向?qū)W生。我沉著冷靜，比較和善，也比較好相處，大家可以和我多交朋友。我喜歡看書，特別是喜歡xxx的書，希望在大學(xué)能夠交到一些志同道合的書友。

我和在座的同學(xué)們一樣，渴望展翅高飛，渴望將來有更大的發(fā)展空間，有施展才華的更廣闊的天地。我想，有耕耘就會(huì)有收獲。未來的四年里，由各位老師的傾情傳授，我們一定會(huì)有一個(gè)更加無限美好的未來。

謝謝大家。

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