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计量经济学讲义
计量经济学讲义第一部分：引言计量经济学是研究经济现象的量化方法，它结合了统计学和经济学原理，旨在提供对经济现象进行定量分析的工具和技术。
本讲义将介绍计量经济学的基本概念和方法，帮助读者理解和应用计量经济学的基本原理。
第二部分：经济数据和计量经济学模型1. 经济数据的类型- 我们将介绍经济数据的两种主要类型：时间序列数据和截面数据。
时间序列数据是在一段时间内收集的数据，而截面数据是在同一时间点上收集的数据。
2. 计量经济学模型- 我们将讨论计量经济学模型的基本原理和应用，例如最小二乘法和线性回归模型。
这些模型可以帮助我们分析经济数据之间的关系，并进行预测和政策评估。
第三部分：经济数据的描述性统计分析1. 描述性统计分析的概念- 我们将介绍描述性统计分析的基本概念和方法，包括中心趋势测量、离散度测量和分布形态测量。
这些方法可以帮助我们理解和总结经济数据的基本特征。
2. 经济数据的描述性统计分析实例- 我们将通过实例演示如何使用描述性统计分析方法来分析和解释经济数据。
例如，我们可以使用均值和方差来描述一个国家的经济增长和收入分配。
第四部分：计量经济学的统计推断1. 统计推断的概念- 我们将讨论统计推断的基本概念和方法，包括假设检验和置信区间。
这些方法可以帮助我们从样本数据中推断总体参数，并评估推断的精度和可靠性。
2. 统计推断的实例- 我们将通过实例演示如何使用统计推断方法来研究和解释经济现象。
例如，我们可以使用假设检验来判断一个政策措施对经济增长的影响。
第五部分：计量经济学的回归分析1. 单变量线性回归模型- 我们将介绍单变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析一个因变量和一个自变量之间的关系，并进行预测和政策评估。
2. 多变量线性回归模型- 我们将讨论多变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析多个自变量对一个因变量的影响，并进行政策评估和变量选择。
第六部分：计量经济学的时间序列分析1. 时间序列模型的基本概念- 我们将介绍时间序列模型的基本概念和方法，包括自回归模型和移动平均模型。
计量经济学名词解释全
计量经济学名词解释全 Last revised by LE LE in 2021广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
计量经济学:是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
最小二乘法：又称最小平方法，指根据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。
最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。
R表示，该值越接近1，模型对样本拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2观测值拟合得越好。
计量经济学：第1章 总论
一、计量经济学的定义
称上强调它是一门计量经济活 动方法论的学科；后者试图通 过名称强调它是一门经济学科。
计量经济学是以经济理论为指导，以事 实为依据，以数学和统计推断为方法， 以电脑技术为工具，以建立经济计量模 型为手段，定量分析研究具有随机性特 征的经济变量关系的经济学科。
企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经 济景气、循环周期的研究，以及政策模拟、预 测分析。于是计量经济学就应运而生。
近70年来，理论计量经济学取 得了长足的进步。
1．最初10年，主要研究微观经济问题 2．40-70年代，重点是研究宏观经济问
题 3．计量经济学之今日 4．计量经济学在西方国家经济学科中的
二、计量经济学的种类
广义上讲，计量经济学有两个主要的研究
内容：
一是如何运用、改进和发展数理统计方法，
使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特
殊方法——计量经济学方法，这部分研究内容称
为理论计量经济学，也称经济计量方法。
二是在一定的经济理论指导下，以反映事
实的统计数据为依据，以经济计量方法研究经
济数学模型，探索实证经济规律，这一方面的
研究内容称为应用计量经济学。
三、经济计量模型是计量经济 学研究的核心
计量经济学方法及其应用，都是围绕建立、估 计、检验和运用经济计量模型这一核心进行的。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自 然相象和社会经济现象的本质与发展规律。例 如，物理模型，几何模型，传统经济学的文字 模型等等。
模型是对现实抓住本质的抽象与简化，更深刻 地揭示出现实的本质与规律。
1．研究有关经济理论
2．确定变量和函数形式
1．研究有关经济理论
计量经济学总解释
•
在这个公式中，e代表残差序列，n代 表样本数量，K代表解释变量的个数。通过 这个目标函数可以看出，第一项是对拟合优 度的奖励，即尽可能地使残差平方和变小， 第二项是对解释变量个数增多的惩罚，因为 目标函数是解释变量个数的增函数。 • （2）贝叶斯信息准则，又称为BIC准则， 其基本思想是通过选择解释变量的个数，使 得如下目标函数最小。
实验7-1遗漏变量的检验
• 一、基本原理
实验7-2解释变量个数的选择 实验 解释变量个数的选择
• 一、基本原理
• 好的经济理论的标准通常是希望通过更为简洁 的模型来更加精确地描述复杂的经济现象，但 是这两个目标通常是矛盾的，因为通过增加解 释变量的个数可以提高模型的精确程度，但是 同时也牺牲了模型的简洁性。因此，在现实的 经济研究过程中，通常使用信息准则来确定解 释变量的个数，较为常用的信息准则有两个： • （1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本 思想是通过选择解释变量的个数，使得如下目 标函数最小。
• 二实验内容及数据来源 • 根据某统计资料，得到考察家庭选择酒店的影响因素的数 据文件restaurant.dta。数据中变量包括：family_id（家 庭识别变量）；restaurant(酒店)；income（家庭收入）； cost（每人的平均餐饮费用）；kids（家庭小孩）； rating（酒店星级）；distance（家庭与酒店的距离）； chosen（选择餐厅的识别变量）。完整的数据文件在本 书附带光盘下的data文件夹中的“restaurant.dta”数据文 件中。 • 在本数据中人们的选择包含两个水平：类型和餐馆，就是 所人们先决定去什么类型的餐馆就餐，然后再根据各种因 素确定具体的餐馆。认为income，kids是个体特征变量决 定个体选择的第一水平—类型；cost，rating为选择变量 决定个体选择的第二水平—具体餐馆。所以应该使用嵌套 logit模型来分析此问题。
计量经济学的概念
1、计量经济学的概念。
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）理论模型的设计：①确定模型所包含的变量。
②确定模型的数学形式。
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：①时间序列数据易引起模型随机误差项产生序列相关。
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）模型的检验：①经济意义检验。
②统计检验：拟合优度检验、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）据经济理论和经济行为分析；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）根据样本外自变量的取值，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。
1）代表模型中省略的次要变量；2）奥卡姆剃刀原则；3）样本点的测量误差；4）一些随机因素。
计量经济学的含义
计量经济学的含义：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
它是经济理论、统计学和数学三者的结合。
计量经济学模型：截面数据模型、时间序列模型和面板数据模型
区别在于总体回归模型比样本回归模型更能精确地反映事物的本质特征,样本回归的误差大多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n 其中k为解释变量的数目，βj（j=1,2,…,k)称为回归系数（regression coefficient)。
上式也被称为总体回归函数的随机表达式。
它的非随机表达式为E(Y∣X1i,X2i,…Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki βj也被称为偏回归系数。
计量经济学名词解释全
计量经济学名词解释全Newly compiled on November 23, 2020广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
计量经济学:是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
最小二乘法：又称最小平方法，指根据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。
最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。
R表示，该值越接近1，模型对样本拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2观测值拟合得越好。
计量经济学中总体的名词解释
计量经济学中总体的名词解释计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用统计学原理和方法，通过对经济现象进行实证分析，旨在揭示经济变量之间的关系和规律。
在计量经济学中，总体（population）是一个重要的概念，用来描述研究对象的范围和特征。
本文将对计量经济学中总体的概念进行解释和探讨。
1. 总体的定义在计量经济学中，总体是指研究对象的全体个体或单位，它可以是一个群体、一组观测数据或一类经济变量。
总体的概念是从样本（sample）概念推导而来的，样本是总体的一个有限部分，通过对样本的信息进行分析，我们可以推断和推广到总体的特征和性质。
2. 总体参数与统计量总体参数（population parameter）是总体特征的数值度量，它通常包括均值、方差、相关系数等经济变量的度量值。
例如，在研究某国家的就业情况时，总体参数可能是该国的劳动力参与率、失业率等变量。
统计量（statistic）是样本数据的度量值，它是对总体参数的估计或推断。
通过样本数据的分析，我们可以利用统计量来推断总体参数的值，并对经济现象进行解释和预测。
3. 总体的抽样为了进行计量经济学的研究，研究人员通常需要从总体中选择一个样本进行观测和分析。
总体抽样是一种有效的方法，它可以减少数据收集的成本和时间，并保证研究结果的可靠性。
在总体抽样过程中，研究人员需要确定样本的抽样方法和样本容量，以及样本与总体之间的代表性和相似性。
4. 总体的分布在计量经济学中，总体的分布是对总体个体或单位经济变量取值的概率分布进行的描述和解释。
常见的总体分布有正态分布、均匀分布、二项分布等。
通过对总体分布的分析，我们可以了解经济变量的分布特征，从而对经济现象进行研究和建模。
5. 总体统计推断总体统计推断是根据样本数据对总体参数进行估计和推断的过程。
常用的总体统计推断方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过对样本数据进行计算，得到总体参数的估计值。
区间估计是在点估计的基础上，通过计算置信区间，给出总体参数的估计范围。