计量经济学(第六讲)(南京大学耿修林)
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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
计量经济学讲义第六讲（共十讲）
计量经济学讲义第六讲（共⼗讲）第六讲多重共线⼀、 FWL 定理及其应⽤考虑模型：112233i i i i i y a b x b x b x ε=++++ （1）假如我们只关注1b，则通过如下步骤可以获得之。
第1步：把1x 对其他解释变量进⾏回归（请注意，截距所对应的解释变量为1），即有： 101223i i i ix x x v βββ=+++ （2）第2步：把y 也对（2）中的解释变量进⾏回归，即有：01223i i i i y x x w ???=+++ （3）第3步：把w 对?v 进⾏回归（不含截距，当然你可以包含截距，但你会发现，截距的估计结果是零，这是因为?w 与?v 其均值都为零），即有模型：i i i ve w η=+ （4）则有：2i i iw v v η=∑∑，可以验证，1??b η=，且残差?i e 等于初始的残差?i ε。
此即著名的FWL 定理（Frisch-Waugh-Lovell theorem ）。
关于FWL 定理的⼀个简单证明见附录1。
思考题：利⽤关于“偏导数”的直觉，你能够理解1b η=吗？考察2i i iw v v η=∑∑，把01223i i i i y x x w ?=---代⼊，现在分⼦是：2012230123()?i i i i i i i ii i i v x i i y x x y v x v v v wv ------∑∑∑==∑∑∑应该注意到，在进⾏第⼀步回归时，OLS 法保证了203i i i i i v x x vv ===∑∑∑ 因此，22i i i i i iw v y v v v η==∑∑∑∑ 显然，如果把y 对?v 直接进⾏⽆截距回归：*?iiiy v η?=+ （5）我们也可以得到：*122i i i i i i y v w v b v vηη====∑∑∑∑。
因此，如果只关注如何获得1b ，我们可以把FWL 定理中第⼆步与第三步合并为把y 对v 直接进⾏⽆截距回归。
计量经济学第六章
学
根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点
夏
即趋势，选取适当趋势模型进行分析和预测
凡
趋势模型
一般形式
yˆt ft
常用的趋势模型
7
模型的选择
计 定性分析
量
在选模型之前，弄清楚模型的条件和预测对象性
经
质、特点
济
例如：指数曲线和Logistic曲线模型
学
夏 定量分析
凡
根据资料把握现象的特点
L=3646.067128 a=2.026802528 b=0.531299085
14
计
模型的参数估计（续5）
量
经 济
[例6-3]续例6-2，我国自行车销售量预测
学
参数考虑用NLS，得到参数的精确估计
夏 凡
用param 命令为参数赋初值，初值取前面算出的
L、a和b
c(1)=3646.067128
Y
由图可知，序列的增长在近期变缓，考虑建立 Logistic模型
由于增长上限事先无法确定，参数用三和值法估计 12
计
模型的参数估计（续3）
量 经
将数据等分成三段
济 学
本例全部数据为14个，则需舍弃部分数据
从预测角度看，舍弃最早的数据(1978和1979)
夏
将剩余的12个数据等分成三段
凡
预测值序列为ysaf2 模型的MAPE为4.78
26
季节模型预测应用（续3）
计 量
趋势模型的选择
经
由序列ysa、ysaf1和ysaf2的时序图，结合两
济 学
个模型的MAPE来看
二次曲线趋势模型的误差小于对数曲线趋势模型
夏
则最终选择二次曲线趋势模型作为趋势方程
计量经济学第六章-PPT课件
若模型有三个未知数，将数据三等分，分别求出 每部分的和，代入方程，得到三个方程，解方程 组可获得三个参数的估计值 10
模型的参数估计（续1）
参数的非线性最小二乘估计（第五章）
非线性模型可利用NLS进行参数的精确估计
首先，用param命令对参数赋初值 其次，输入方程，对模型进行估计
11
考虑选择指数曲线模型
2000000
1500000
1000000
500000
0 72 74 76 78 80 Y 82 84 YF 86 88 90 92
9
模型的参数估计
参数的最小二乘估计
常用的各类趋势模型参数估计仍常用OLS 其中，自变量为时间t
参数的三和值法（第五章）
若选用有增长上限的曲线趋势模型，当增长 上限事先不能确定时，可采用三和值法 基本思想
1961-1981年我国搪瓷面盆销售量数据如下 根据其变化，试以Gompertz曲线作为预测模型
由于增长上限L事先无法得知，参数估计可用NLS 在精确估计前，选择三和值法获得参数的初值 模型取对数转换成修正指数曲线 t ˆ y log L b log a log t
计算各段和值 根据参数计算公式计算参数值
产品市场生命周期
进入期 成长期 成熟期 衰退期
20
产品生命周期分析（续1）
f(t)
饱和点
进 成长期 入 期
成熟期 后 期 前 期
衰退期
t
21
产品生命周期分析（续2）
产品市场生命周期的各个阶段与某些趋势 模型存在大致的对应关系
计量经济学第六章
第六章 联立方程模型
Simultaneous-Equations Model 第一节 联立方程模型概述 第二节 联立方程模型的结构式和简化式 第三节 联立方程模型的识别 第四节 联立方程模型的参数估计 第五节 联立方程模型的应用与检验
第一节 联立方程模型概述
一、联立方程模型的提出 例：研究某一商品的需求问题。
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
Y1t Y 2t Y= M Ygt
注意： 注意：
X1t X 2t X= M Xkt
u1t u 2t U= M ugt
1. 矩阵 是可逆的，以保证联立方程模型有唯一解。 矩阵B是可逆的，以保证联立方程模型有唯一解。 是可逆的 2. 矩阵 和Γ 往往是稀疏矩阵，即存在大量的零元素。 矩阵B和 往往是稀疏矩阵 即存在大量的零元素。 是稀疏矩阵， 3. 一般情况下，β11=β22=…=βgg=1，以说明因变量系数为 。 一般情况下， ，以说明因变量系数为1。 4. Xt的第一个元素通常为 ，以说明 个外生变量中含常数项。 的第一个元素通常为1，以说明k个外生变量中含常数项 个外生变量中含常数项。
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
例：一个简单的宏观经济系统
由国内生产总值Y、居民消费总额 、投资总额I和政府消 由国内生产总值 、居民消费总额C、投资总额 和政府消 费额G等变量构成简单的宏观经济系统 等变量构成简单的宏观经济系统。 费额 等变量构成简单的宏观经济系统。 将政府消费额G由系统外部给定， 将政府消费额G由系统外部给定，其他变量互相影响并互 为因果。 为因果。
• 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量， 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量， 又可以在不同的方程中作为解释变量。 又可以在不同的方程中作为解释变量。
Simultaneous-Equations Model 第一节 联立方程模型概述 第二节 联立方程模型的结构式和简化式 第三节 联立方程模型的识别 第四节 联立方程模型的参数估计 第五节 联立方程模型的应用与检验
第一节 联立方程模型概述
一、联立方程模型的提出 例：研究某一商品的需求问题。
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
Y1t Y 2t Y= M Ygt
注意： 注意：
X1t X 2t X= M Xkt
u1t u 2t U= M ugt
1. 矩阵 是可逆的，以保证联立方程模型有唯一解。 矩阵B是可逆的，以保证联立方程模型有唯一解。 是可逆的 2. 矩阵 和Γ 往往是稀疏矩阵，即存在大量的零元素。 矩阵B和 往往是稀疏矩阵 即存在大量的零元素。 是稀疏矩阵， 3. 一般情况下，β11=β22=…=βgg=1，以说明因变量系数为 。 一般情况下， ，以说明因变量系数为1。 4. Xt的第一个元素通常为 ，以说明 个外生变量中含常数项。 的第一个元素通常为1，以说明k个外生变量中含常数项 个外生变量中含常数项。
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
例：一个简单的宏观经济系统
由国内生产总值Y、居民消费总额 、投资总额I和政府消 由国内生产总值 、居民消费总额C、投资总额 和政府消 费额G等变量构成简单的宏观经济系统 等变量构成简单的宏观经济系统。 费额 等变量构成简单的宏观经济系统。 将政府消费额G由系统外部给定， 将政府消费额G由系统外部给定，其他变量互相影响并互 为因果。 为因果。
• 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量， 在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量， 又可以在不同的方程中作为解释变量。 又可以在不同的方程中作为解释变量。
最新计量经济学第六章习题答案讲课教案
3解:(1)样本回归方程为998792.00170.1226.793261-176283.0454750.12^t r X Y t，(2)残差图(3)DW 统计量的值734726.0DW(4)BG LM 自相关检验辅助回归式估计结果是t t t tX e e 000420.0060923.0638831.01因为84.3998223.7,84.31205.0LM ,所以LM 检验量也说明样本回归方程的误差项存在一阶正自相关。
首先估计自相关系数^，得632637.02734726.0121^DW 对原变量做广义差分变换。
令1t 632637.0t t Y Y GDY ，1t 632637.0t t X X GDX 以年1994~1975,,t t GDX GDY 为样本再次回归，得tGDX GDY 173740.0391490.0t 回归方程拟合的效果仍然比较好,651914.1DW 对于给定05.0，查表得，。
43.1,24.1U L d d 因为75.243.11651914.1DW ,依据判别规则，误差项已消除自相关。
由391490.0^*0，得06568.1632637.01/391490.01/^^*0^0则原模型的广义最小二乘估计结果是t X Y 173470.006568.1^t 。
4解：（1）样本回归方程为tGDP Y 694454.0674.2816^t（2）残差图(3)3397.0DW(4)BG LM 自相关检验辅助回归式估计结果是t t t tGDP e e 029062.07871.334985257.01因为84.309615.30,84.31205.0LM ,所以LM 检验量也说明样本回归方程的误差项存在一阶正自相关。
首先估计自相关系数^，得83015.023397.0121^DW对原变量做广义差分变换。
令1t 83015.0t t Y Y GDY ，183015.0t t tGDGDP GDP GDGDP ，以年1994~1975,,t t GDGDP GDY 为样本再次回归，得。
计量经济学(第六讲)(南京大学 耿修林)PPT课件
率、前一期工资标准之间的关系，可以简单
地表示成：
W t01E t2W t 1t
2020/11/15
5
第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
引起时滞问题的原因很多，但基本上可以分为 三大类：
1、技术性原因。经济活动的开展和调整，一 般都伴有某种周期性，从起步到改善，客观上有一 个缓冲和积累期，必然要经历一个变化的过程。这 个过程的长短，同经济活动自身的技术性特征有着 十分密切的关系，非人力所能根除。比如，工业品 的产出规模，是以前若干期累计投资的结果，不可 能做到当天投资当天就能产生效果，因此投资与产 出之间便有一个不同步的现象 。
11
第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质
2、分布滞后模型中参数的意义
模型中的参数一般称为反应系数，主要 用以衡量被解释变量在各个时期内所受到的 影响大小。理论上要求， 模型中的参数要满 足下列两个条件：
lim
n
i
0
i
i0
2020/11/15
个单位， 则有：y t / 0 x t / 1 x t / 1 2 x t / 2 . .t /.
用上式减去 得到： y t 0 x t 1 x t 1 2 x t 2 . .t.
y t/ y t/ y t
0 x t / x t
0 xt/
0
2020/11/15
经济现象之间这种联系上的时间差，就 是人们常说的时滞效应。
2020/11/15
2
第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
经济活动中的时滞现象非常普遍，比如： 市场上商品的供给规模，不仅受当期价格的 影响，同时也受到上一期乃至前几期价格的 影响。居民的消费支出，不仅与当期收入有 关，同时也与以前收入水平有联系，如果我 们用各期的收入去解释当期的消费可能更能 说明问题。
计量经济学课件第6章
Y
t
3 0.7 0 .0 9 P C t 0 .2 5 Y D t ( 6 9 ) t : ( 2 .7 6 )( 4 6.10 )
2
R
0 .9 8 9 5; N 2 9 ( 年 度 ，9 7 4 ~ 2 0 0 2 ) 1 考察遗漏变量导致的偏差：
对 对
第6章
模型设定:解释变量的选择
正确的方程由三部分组成:正确的解释变量、正确的 方程形式、正确的随机误差形式。 任何一部分的选择错误都会造成模型的设定误差。 关于解释变量选取的偏误，主要包括漏选相关变量和 多选无关变量。 决定解释变量是否应该在方程中的关键依据：理论 如果理论含糊不清，则根据一些统计工具帮助判断。
2
R
0 .9 9 0 4 ; N 2 9 ( 年 度 ，9 7 4 ~ 2 0 0 2 )， 1
Yt 为 第 t 年 人 均 鸡 肉 的 消 费 （ 磅 ） ， P C t 为 第 t 年 鸡 肉 的 价 格 ； P Bt为 第 t年 牛 肉 的 价 格 ； YD t为 第 t年 美 国 人 均 可 支 配 收 入 ( 1 0 0 美 元 ) 。 如果估计一个不包含替代品的价格的方程：
*
2i
随机误差项
*
i 就包含遗漏变量
*
X 2 i的影响，如果
X 2 i 与 X 1 i 相关， BLUE 的性质。
则 X 1 i 与 i 相关，违背经典假设
3， OLS 估计不再具有
3
例:研究产出与投入的劳动力和资本 的关系
研究产出 Y 与投入的劳动力 如果遗漏资本变量 X 1 和资本 X 2的关系， 正相关， OLS 估计就会将 资本对产出的影响和 X 2，而资本和劳动力基本 动力来使用，因此， 功于劳动力，偏差就是 的函数。
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的几个问题：（1）模型的选择问题。是否需要运用滞后变量
模型，关键要看所研究的问题的性质。一般而言，进行经济
动态分析时，最好要考虑变量的滞后问题。（2）滞后时期的
长短问题。（3）模型的结构形式问题。关于被解释变量与滞
后变量的关系如何确定，这也是变量滞后模型中没有定论的
问题，一切取决于试验性探索分析。（4）模型的估计问题。
计量经济学(第六讲)(南京大学耿修林)
第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
根据货币经济学学派的看法，通货膨胀
本质上是一种货币现象，当货币供给增长的
幅度，超过经济活动对货币实际需求增长速
度时，就有可能导致通货膨胀的发生，可是，
货币供给会不会引起通货膨胀，一般要经过3
到20个季度才会体现出来，因此，要想模拟
货币供给与通货膨胀之间的关系，不妨建立
这样的模型：
3(20)
Pt 0 M j tj t
j0
2020/6/18
4
第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
工资分配带有一定的刚性，也就是说， 在给某个人确定工资标准的时候，不仅要考 虑他现在的工作绩效，同时也考虑过去的工
资水平，这样一来，工作绩效和过去工资水
1、技术性原因。经济活动的开展和调整，一 般都伴有某种周期性，从起步到改善，客观上有一 个缓冲和积累期，必然要经历一个变化的过程。这 个过程的长短，同经济活动自身的技术性特征有着 十分密切的关系，非人力所能根除。比如，工业品 的产出规模，是以前若干期累计投资的结果，不可 能做到当天投资当天就能产生效果，因此投资与产 出之间便有一个不同步的现象 。
3、行为和心理原因。习惯性的经济行为、固有的思维 方式和长期养成的偏好，往往会造成对经济信息反应的迟钝。 比如：增加收入不会立即引起消费支出的增加，其中的重要 原因之一，就是人要经过一段时间的改变后，才能更新原有 的消费习惯。因此，在构造消费模型的时候，如果不把以前 的消费支出作为解释变量纳入到模型中去，可能就不完全符 合事实。
有限分布滞后模型：
y t 0 x t 1 x t 1 2 x t 2 . .k x . t k t
2020/6/18
10
第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质 2、分布滞后模型中参数的意义
Байду номын сангаас
假定在一个相当长的时期内解释变量X与 被解释变量Y保持不变，但在 t / 处增加了一
2020/6/18
7
第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
在计量分析模型中引入滞后变量是一件非常必要的事情，
尤其是在进行经济动态分析的场合。通过引入滞后解释变量，
可以帮助我们搞清楚经济活动调整和自适应的变化过程，帮
助我们从数量角度在短期经济效应与长期经济效应之间建立
分析关系。与此同时，也需要指出滞后变量回归模型学习中
2020/6/18
13
第六讲 滞后变量模型
三、KOYCK分布滞后模型与估计问题
1、KOYCK假定
分布滞后模型中解释变量前面的系数反映 的是当期解释变量及其滞后值对被解释变量 的影响效应，一般地说，离当前时刻越远的 解释变量的观察值，对被解释变量的影响效 应越小，所以，分布滞后模型中解释变量前 面的系数随着时间的变化，总是表现出衰减 状态。
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第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质
2、分布滞后模型中参数的意义
模型中的参数一般称为反应系数，主要 用以衡量被解释变量在各个时期内所受到的 影响大小。理论上要求， 模型中的参数要满 足下列两个条件：
lim
n
i
0
i
i0
2020/6/18
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第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质
引入滞后变量之后，不可避免地会出现共线性问题，因此，
应202该0/6/1注8 意保证回归估计的精度。
8
第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质
1、分布滞后模型的一般形式
滞后变量回归模型包括分布滞后模型和 自回归模型，其中，解释变量集合中含有解释 变量滞后值的回归模型，称为分布滞后模型。
分布滞后模型有许多种类，从模型的函
数形式上看，有线性分布滞后模型与非线性分
布滞后模型，从涉及的解释变量的数目来看，
有一元分布滞后和多元分布滞后模型，从分布
滞后的期数看，有有限分布滞后模型与无限分
布滞后模型等。
2020/6/18
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第六讲 滞后变量模型
二、分布滞后模型及其性质 一元线性分布滞后回归模型 ： 无限分布滞后模型：
y t 0 x t 1 x t 1 2 x t 2 . .t.
平，一同成了当前工资发放的依据。对此， 如果能将工作绩效、前一期的工资标准考虑 进回归分析模型，则当期工资水平与工作效
率、前一期工资标准之间的关系，可以简单
地表示成：
W t01E t2W t 1t
2020/6/18
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第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
引起时滞问题的原因很多，但基本上可以分为 三大类：
个单位， 则有：y t / 0 x t / 1 x t / 1 2 x t / 2 . .t /.
用上式减去 得到： y t 0 x t 1 x t 1 2 x t 2 . .t.
y t/ y t/ y t
0 x t / x t
0 xt/
0
2020/6/18
3、分布滞后模型估计的问题
对于无限分布滞后模型，普通估计方法无法解决。对有 限分布滞后，原则上讲可以运用普通最小二乘法进行估计， 可是也存在一些问题，突出表现为这么几点：（1）对一个具 体问题来讲，滞后的期数应该赋什么样的值才比较合适，这 没有定论可言，阿尔特（F.F.Alt）和丁伯根（J.Tinbergen） 虽然提出了一个解决的办法，但由于存在严重的缺陷，基本 上不被人们所接受，（2）模型中的滞后解释变量是同一变量 不同时期的观察值，由于受到某种共同的基本趋势的作用， 势必会出现多重共线性现象，（3）数据资料的自由度减少。 由于有滞后变量，资料就要少掉项，这样一来，如果原始观 察规模不够大，就没有办法保证模型参数估计的足够精度。
2020/6/18
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第六讲 滞后变量模型
一、问题的提出
2、制度性原因。由于经济契约的约束作用，使人们的 经济行为难以做出适时反应。比如：银行存款制度规定存款 人不能取出未到期的定期存款，生产厂家不能违背合同规定 的义务，单方面抛弃原来的原料供应商而另外去寻找新的合 作伙伴等。显然，这种制度性的约束，势必会压制人的即时 反应能力和速度，从而造成经济行为在时间上的滞后现象。