高铁梅计量经济学建模教学教程第二版-
高铁梅计量经济学课件共75页文档
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在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
cs c cs(-1) inc 相当的回归方程形式为：
cs = c(1)+ c(2) cs(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
§3.4 方程输出
在方程说明对话框中单击OK钮后，EViews显示估计结果：
根据矩阵的概念, 标准的回归可以写为：
yXβu
其中: y 是因变量观测值的 T 维向量，X 是解释变量观测值的
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
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8
用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。 要创建新的系数向量，选择Object/New Object… 并从主 菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量输入一个名字。 然 后 ， 选 择 OK 。 在 New Matrix 对 话 框 中 ， 选 择 Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向
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§3.1 创建方程对象
EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成 的。为了创建一个方程对象: 从主菜单选择Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation …，或 者在命令窗口中输入关键词equation。
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲《计量经济学》教学大纲一、开课院（部）工程管理学院二、教学对象金融工程专业本科生三、课程简介本课程是金融学的学科基础课，主要为后续的专业课和专业选修课奠定金融学定量分析和实证研究的方法论基础。
其主要内容可以分为三大部分：第一部分是金融计量学基础，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型、虚拟变量模型、非线性模型、面板回归分析等内容；第二部分是金融时间序列模型，主要包括单位根检验、自回归移动平均（ARMA）模型、协整检验、修正误差模型（ECM）、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等内容；第三部分是金融计量学的应用实例，主要向学生介绍国内学者对于有效市场假说(EMH)、资本资产定价模型（CAPM）和GARCH模型等几个问题所做的研究。
四、教学目的本课程为经济类各专业的学科基础课，此次授课主要针对金融工程专业的同学，教学的主要目的在于向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力。
通过本课程的教学，希望学生能够掌握计量经济学的基本理论和方法，具备利用计量经济方法分析研究现实金融经济问题的初步能力，熟练掌握和应用Stata等计量分析软件。
五、教学要求1. 了解计量经济学与金融学、统计学、数学等相关学科的关系。
2. 熟练掌握单方程模型的基本估计理论和检验方法。
3. 熟练掌握Stata等软件的基本使用方法，能够使用该软件建立、检验和选择模型，进行经济预测、政策评价、实证研究等。
4. 通过撰写课程论文，培养学生应用计量经济方法分析和解决实际经济问题的能力。
5. 了解计量经济学理论发展和应用动态。
六、教学课时及其分配理论教学时数：36学时;上机实验时课：18学时.教学内容理论课时数实践课时数第一章计量经济学导论22教学目标：介绍计量经济学与金融计量学的基本概念、研究内容及建模步骤使学生在总体上对金融计量学建立初步的认识使学生充分认识到金融计量学在金融学科中的地位和作用，培养学生的学习兴趣。
计量经济学导论
1995 Robert E. Lucas Jr.
1994 John C. Harsanyi, John F. Nash Jr., Reinhard Selten 1993 Robert W. Fogel, Douglass C. North 1992 Gary S. Becker
Memory of Alfred Nobel 1969
for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processes
Ragnar Frisch Norway
Jan Tinbergen the etherlands
Economic Forecasts. 4rd ed. McGraw-HILL,1998.
[21] Veerbeek M. A Guide to Modern Economertrics.England:John Wiley and Sons Ltd,2000.
第四页，编辑于星期三：七点 五十五分。
1972 John R. Hicks, Kenneth J. Arrow 1971 Simon Kuznets 1970 Paul A. Samuelson
1969 Ragnar Frisch, Jan Tinbergen
第十九页，编辑于星期三：七点 五十五分。
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in
中级计量经济学 讲课提纲
第一页，编辑于星期三：七点 五十五分。
参考文献
[1] 李子奈 . 计量经济学 (第二版 ). 北京：高等教育出版社， 2005. [2] 于 俊 年 ． 计 量 经 济 学 ( 第 二 版 ). 北 京 ： 对 外 经 济 贸 易 大 学 出 版
经济计量学
学的发展 。
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第一章
经典经济计量学和非经典经济计量学
经典经济计量学（Classical Econometrics）一般指20世 纪70年代以前发展并广泛应用的经济计量学。
贝尔经济学奖得主挪威经济学家R.Frisch（佛里希 给定X和Z值，预测Y值
城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受真实的小时平均工资等因素的影响。
）在1926年模仿“Biometrics”(生物计量学)提 Y = B1+ B2X
（2）利用次级资料数据（统计数据） 假设用失业率（UNR）来度量经济形势，用劳动力参与率（LFPR）来度量劳动力的参与，两数据由政府按时公布，我们依据上面步骤
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第一章
非经典经济计量学一般指20世纪70年代以来发展的 经济计量学理论、方法及应用模型，也称为现代 经济计量学。
非经典经济计量学主要包括：微观经济计量学、非 参数经济计量学、时间序列经济计量学和动态经 济计量学等。
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第一章
简·丁伯根——经济 计量学模式建造者 之父
拉格纳·弗里希 （RAGNAR FRISCH） 经济计量学的奠基人
AHE82（美元）
7.78 7.69 7.68 7.79 7.80 7.77 7.81 7.73 7.69 7.64 7.52 7.45 7.41 7.39 7.40 7.40 7.43 7.55 7.75 7.86 7.89 7.99 8.14
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第一章 表1-1（新） 1980～2007年间城市劳动力参与率(CLFPR)、城市 失业率(CUNR)与真实的小时平均工资(AHE82)资料
李子奈 潘文卿 计量经济学(第二版)课后习题答案
ˆ 556.65 0.1198GDP ，当2001年GDP值为105709亿元时，财政收入预测值： （3）根据回归模型 Y i i
13220.59 2.08 425.75
进行单值的区间预测
ˆ t 代入公式预测： (Y 2001 0.025 S ˆ
Y2001
ˆ t ,Y ) ˆ 2001 0.025 SY
ˆ ˆ X e （3） 样本回归方程： Yt 0 1 t i ˆ ˆX ˆ （4） 样本回归方程： Y t 0 1 t
ˆt 表示，除此之外的表达方式都是错误的。 其中残差可以用 u
因此（2） 、 （6） 、 （7）为正确的表达方式。 2、 答：基本假设：解释变量是确定性的；随机干扰项具有 0 均值和同方差；随机干扰项在不同 样本点之间不存在序列相关；随机干扰项与解释变量之间不相关；随机干扰项服从 0 均值、 同方差的正态分布。 违背基本假设的计量经济学模型可以估计，但是不能使用最小二乘法。 3、 不可以。 而 表示随机干扰项的期望，是总体随机误差的平均数；实际上表示的是 ,即表示在 X 取特定值 Xi 的情况下，随机干扰项代表的因素对 Y 的平均影响为 0。 表示随机干扰项的一个样本的平均值，而样本平均值只是总体平均值（期望）的
比较①、②，知道都是 Yi 对 Xi 的回归 （2）加上 ，记为 ,则 对 Yi 回归模型可记为： 即为： 也即为： ③ 比较①、③，仍为 Yi 对 Xi 的回归分析。 7、解：根据题意，知： yi Yi Y 根据最小二乘法，得到：
xi X i X
1/5
醉客天涯之计量经济学答案
ˆ 1
2001
结果为（11460.59,14980.54） 最后预测财政收入均值的置信区间，预测的均值的标准差为：干扰项的标准差（S.E.of regression）为： 731.2086 计算公式：
《计量经济学教程(第二版)》习题解答课后习题答案
《计量经济学（第二版）》习题解答第一章1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：（1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。
（2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。
答：（1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的具体应用，同时可以实证和发展经济理论。
（2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据，计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。
1.4 试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。
1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。
1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。
答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。
（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
答：是一个相关关系，而不是因果关系。
（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。
（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。
按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。
高铁梅计量经济分析方法与建模
§A.1.2 EViews窗口
它由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状
态栏、工作区。
标
题
栏
主
命
菜
令
单
窗
口
工 作 区
状
态
栏
8
标题栏
•
位于主窗口的最上方。当EViews工作区窗口处
于活动状态时，工作区窗口标题栏的颜色较其他窗口
比是兰色的，当其它窗口处于活动状态时，它的颜色
会变成灰色的。可以单击EViews工作区窗口的任何位
改变窗口的大小。
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§A.1.3 关闭EViews
• 这里有关闭EViews的许多方法：
•
1. 可在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭
EViews 。
•
2. 如果正在运行，可单击EViews窗口右上角的关闭
方块，或双击EViews窗口左上角的EViews符号来关闭窗
口。
•
3. 单击EViews窗口左上角的控制菜单方块，然后选
向量自回归、向量误差修正模型、状态空间模型、截面
数据/时间序列数据、及模型求解和预测。
2
什么是EViews
•
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂
的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速
从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预
测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观
5. 加载工作文件
利用菜单File/open/workfile可在标准窗口中打开已有的 工作文件。
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6. 大小写转换
菜单View/Name Display可以实现大小写转换。
学习Eviews的9本经典教材
学习Eviews的9本经典教材导读：一篇完整的经济学实证论文，从有想法到最终成文往往要涉及理论分析、模型设定、数据处理和回归结果分析等多个环节，可谓一个复杂的系统工程。
而合理运用计量模型，学会使用EVIEWS这个简单的计量经济学统计软件，是十分重要的。
Eviews具有数据处理、作图、统计分析、回归建模分析、预测、时间序列ARIMA分析、时间序列的季节调整分析、编程和模拟九大类功能，是经济、金融、保险、管理、商务等领域中各类工作者、教师、学生的推荐工具。
Eviews的基本功能也适用于自然科学、人文科学以及其他社会科学中各个领域的定量研究，应用范围广泛。
小编为大家罗列出从基础到高级的书单，供大家阅读。
目录•《EVIEWS使用指南与案例》、《应用数量经济学》，作者：张晓峒•《计量经济学（第2版）》，作者：孙敬水主编•《计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例(第二版) 》,作者：高铁梅•《计量经济学（第三版）》，作者：李子奈，潘文卿编著•《高级应用计量经济学（清华经济学系列教材）》，作者：李子奈，叶阿忠著•《计量经济学》，作者：庞皓•《计量经济学导论：现代观点（第五版）/经济科学译丛》，作者：伍德里奇•《计量经济学基础》，作者：古扎拉蒂•《计量经济学软件EViews6.0建模方法与操作技巧》,由刘巍等编著，出版社：机械工业出版社•EViews统计分析与应用（第3版）•数据分析与EViews应用（第二版），易丹辉著1《EVIEWS使用指南与案例》、《应用数量经济学》，作者：张晓峒推荐理由：张晓峒老师的《EVIEWS使用指南与案例》一书，内容全面详实，最后章节实际操作案例，涵盖了计量经济学与统计学的主要内容，适合学习。
该书是一本经典的计量经济学教材。
本书系统地介绍了Eviews的全部功能，包括建立数据文件、画图、一系列计假设检验、最小二乘估计、工具变量估计、两阶段最小二乘估计、离散选择模型（tobit、probit、logit、删载、截余、计数等模型）估计、联立方程模型估计、GARCH模型估计、时间序列ARIMA模型估计、向量自回归模型估计、向量误差修正模型估计、自相关检验、异方差检验、多重共线性检验、结构突变检验、单位根（时间序列平稳性）检验、Granger非因果性检验、协积检验、面板数据应用、Eviews编程和蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟、主成分分析、时间序列的季节调整等内容，并通过23个应用实例介绍了上述功能的实际操作。
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IPt c1 a11IPt1 a12M1t1 b11IPt2 b12M1t2 1,t M1t c2 a2,1IPt1 a22M1t1 b21IPt2 b22M1t2 2,t
其中， ci , aij , bij 是要被估计的参数。也可表示成：
IPt M 1t
c1 c2
a11 a21
a12 a22
IPt 1 M 1t 1
b11 b21
b12 b22
IPt 2 M 1t 2
1,t 2,t
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一般称式(9.1.1)为非限制性向量自回归模型(unrestricted
VAR)。冲击向量 t 是白噪声向量，因为 t 没有结构性的含
义，被称为简化形式的冲击向量。
为了叙述方便，下面考虑的VAR模型都是不含常数项的 非限制向量自回归模型，用下式表示
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利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
9
由于仅仅有内生变量的滞后值出现在等式的右边， 所以不存在同期相关性问题，用普通最小二乘法(OLS) 能得到VAR简化式模型的一致且有效的估计量。即使扰
动向量 t 有同期相关，OLS仍然是有效的，因为所有的
方程有相同的回归量，其与广义最小二乘法(GLS)是等 价的。注意，由于任何序列相关都可以通过增加更多的 yt 的滞后而被消除，所以扰动项序列不相关的假设并不 要求非常严格。
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9.1.1 VAR模型的一般表示
VAR(p) 模型的数学表达式是
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
t 1, 2,,T (9.1.1)
其中：yt是 k 维内生变量列向量，xt 是d 维外生变量列向量，p
是滞后阶数，T是样本个数。kk 维矩阵1，…， p和kd维 矩阵H是待估计的系数矩阵。t 是 k 维扰动列向量，它们相互
高铁梅计量经济学建模教程
第二版 第九章向量自回归和误差修正模型
& 第十章 Panel Data模型
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第九章 向量自回归和误差修正模型
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变 量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间 的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出 现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断 变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构 性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的 向量自回归模型(vector autoregression，VAR)和向量误差 修正模型(vector error correction model，VEC)就是非结 构化的多方程模型。
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可以在对话框内添入相应的信息： (1) 选择模型类型（VAR Type）： 无约束向量自回归（Unrestricted VAR）或者向量 误差修正（Vector Error Correction）。无约束VAR模 型是指VAR模型的简化式。
yt Φ1 yt1 Φp yt p εt
或
Φ(L) yt εt
(9.1.5)
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如果行列式det[(L)]的根都在单位圆外，则式(9.1.5)
满足稳定性条件，可以将其表示为无穷阶的向量动平均 (VMA(∞))形式
yt A(L)εt
其中
(9.1.6)
A(L) Φ(L)1
A(L) A0 A1L A2L2
H
x2t
xdt
2t
kt
(9.1.2)
t 1, 2,,T
即含有k个时间序列变量的VAR(p)模型由 k 个方程组 成。
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例如：作为VAR的一个例子，假设工业产量（IP）和货币供 应量（M1）联合地由一个双变量的VAR模型决定。内生变量 滞后二阶的VAR(2)模型是：
2
§9.1 向量自回归理论
向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型， VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内 生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回 归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回 归模型。VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与 预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多 元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型，因此近年来 VAR模型受到越来越多的经济工作者的重视。
A0 Ik
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对VAR模型的估计可以通过最小二乘法来进行，假如
对 矩阵不施加限制性条件，由最小二乘法可得 矩阵的
估计量为
其中：
Σˆ 1
T
εˆt εˆt
(9.1.7)
εˆt yt Φˆ1 yt1 Φˆ 2 yt2 Φˆ p yt p
当VAR的参数估计出来之后，由于 (L)A(L)=Ik，所 以也可以得到相应的VMA(∞)模型的参数估计。
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例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关且不与等式右边
的变量相关，假设 是t 的协方差矩阵，是一个(kk)的正定矩
阵。式(9.1.1)可以展开表示为
4
y1t
y1 t1
y1t p
x1t 1t
y2t
ykt
Φ1
y2 t1
yk t1
Φ
p
y2 t p
ykt p
rrt 1
t 1 t 1
p
ln( gdp) tp ln( m1) t p
rrt p
1t 2t kt
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EViews软件中VAR模型的建立和估计
1．建立VAR模型 为 了 创 建 一 个 VAR 对 象 ， 应 选 择 Quick/Estimate VAR…或者选择Objects/New object/VAR或者在命令窗口 中键入var。便会出现下图的对话框(以例9.1为例)：