高级计量经济学课件(22)
计量经济学课件整理
计量经济学课件整理 第一章导论 一、计量经济学的发展历史 1926 年，计量经济学一词“ Econometrics ”最早由挪威经济学家弗里希( R.Frish ) 仿效生物计量学 (Biometrics )提出，但人们一般认为1930 年世界计量经济学会的成立及创办的刊物《Econometrics 》于1933 年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。 计量经济学自诞生之日起，就显示出强大的生命力，经过40、50 年代的大发展和60年代的扩张，已在经济学中占有极其重要的地位，是当今西方国家经济类专业三门核心课程(宏观、微观、计量)之一。 计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，自1969 年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为
对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达9 人，因为在研究中应用计量经济方法而获奖者占获奖总数的三分之二。2000 年度，诺贝尔经济学奖获得者是詹姆斯.赫克曼和丹尼尔.麦克法登，原因是他们在微观计量经济学领域的贡献。200 3年诺贝尔经济学奖授予美国计量经济学家罗伯特?恩格尔和英国计量经济学家克莱夫?格兰杰，以表彰他们
分别用“随着时间变化的异方差性”和“协整理论”两 种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济 发展带来巨大影响。 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， 运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型（计量经 济模型）来研究经济数量关系和规律的一门经济学学 科。计量经济学（或经济计量学）是一门经济 学、统计学、数学的交叉学科，但归根到底是一门经济 学。 四、计量经济学的作用四、计量经济学的作用 1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系分析变量 之间的数量比例关系。例如：边际分析、弹性分析、乘 计量经济学与其它学科的关系 数理 / 数理 ! \统计学/ 经济学 I,： J. / i | n 「u *. \ - , ： / t P M O 於邁「1 — 2 Z >1；1- .rflh C M ■亠石 T
计量经济学课件word版
《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究
的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。
第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用
计量经济学课件(第1讲绪论)
绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：
u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、
GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型
斯托克、沃森着《计量经济学》第九章
Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression 9.1 Internal and External Validity Multiple regression has some key virtues: ?It provides an estimate of the effect on Y of arbitrary changes ΔX. ?It resolves the problem of omitted variable bias, if an omitted variable can be measured and included. ?It can handle nonlinear relations (effects that vary with the X’s)
Still, OLS might yield a biased estimator of the true causal effect. A Framework for Assessing Statistical Studies Internal and External Validity ?Internal validity: The statistical inferences about causal effects are valid for the population being studied.
?External validity: The statistical inferences can be generalized from the population and setting studied to other populations and settings, where the “setting” refers to the legal, policy, and physical environment and related salient features.
斯托克计量经济学课后习题实证答案
P ART T WO Solutions to Empirical Exercises
Chapter 3 Review of Statistics Solutions to Empirical Exercises 1. (a) Average Hourly Earnings, Nominal $’s Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199211.63 0.064 11.50 11.75 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 5.14 0.117 4.91 5.37 (b) Average Hourly Earnings, Real $2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199215.66 0.086 15.49 15.82 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 1.11 0.130 0.85 1.37 (c) The results from part (b) adjust for changes in purchasing power. These results should be used. (d) Average Hourly Earnings in 2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval High School13.81 0.102 13.61 14.01 College20.31 0.158 20.00 20.62 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval College High School 6.50 0.188 6.13 6.87
斯托克、沃森着《计量经济学》第八章
Chapter 8. Nonlinear Regression Functions 8.1 A General Strategy for Modeling Nonlinear Regression Functions ?Everything so far has been linear in the X’s ?The approximation that the regression function is linear might be good for some variables, but not for others.
?The multiple regression framework can be extended to handle regression functions that are nonlinear in one or more X.
The TestScore – STR relation looks approximately linear…
But the TestScore – average district income relation looks like it is nonlinear.
If a relation between Y and X is nonlinear: ?The effect on Y of a change in X depends on the value of X – that is, the marginal effect of X is not constant ?A linear regression is mis-specified – the functional form is wrong ?The estimator of the effect on Y of X is biased – it needn’t even be right on average. 遗漏高次项会带来遗漏变量偏 差。例如： () 2 012 Y X X u βββ =+++，显然X与2 X相关。
计量经济学讲义lecture 1
第1章经济计量学的特征及研究范围 在经济学和管理学，以及其他相关学科的研究中，越来越多的问题需要得到量化的答案。解决这个问题的一个主要手段就是通过经济计量学中的研究方法。本课程是经济计量学的入门课程，这里，我们首先概括地介绍经济计量学，目的是使大家初步了解经济计量学的一般问题。 1.1 什么是经济计量学 经济计量学现在已经成为经济管理学研究中最热门的专业之一。简单地说，经济计量学就是经济的测度。但更具体地，不同的经济学家可能会给出不同的描述。如： Goldberger——经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。 Samuelson——经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础上的模型进行实证分析，并得出数值结果。 1.2 为什么要学习经济计量学 从上述定义可以看出，经济计量学涉及经济理论、数理统计学、经济统计学（即经济数据）和数理统计学，同时也是值得独立研究的一门学科。经济计量学与其它学科的关系可以通过下面的图形说明。 图1 经济计量学与其它相关学科的关系
（1）经济学：提出以定性描述为主的命题和假说，理论本身无法定量测度经济变量之间的强度关系。 （2）数理经济学：主要是用数学形式或方程式（或模型）描述经济理论。 （3）经济统计学：主要是收集、处理经济数据，并将这些数据绘制成图表，为经济计量分析提供原始数据。 （4）数理统计学：提供了研究试验数据统计规律性的许多分析工具，但是经济计量学中面对的多是观测数据。 （5）经济计量学：以经济理论为基础，定量分析经济变量之间的数量关系。依据观测和试验，对经济理论做出经验解释。 1.3 经济计量学方法论 一般来说，传统的经济计量分析步骤如下： （1）理论或假说的陈述； （2）理论的数学模型设定； （3）理论的经济计量模型设定； （4）收集数据； （5）经济计量模型的参数估计； （6）假设检验； （7）预报或预测 （8）利用模型进行控制或制定政策。 为了阐明经济计量学的方法论，下面考虑这样一个问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗？或者经济形势是否对人们的工作意愿有影响？？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，UNR和LFPR 的数据由政府按时公布。我们按上述步骤回答这个问题。 1.3.1 理论或假说的陈述 在劳动经济学中，关于经济形势对人们工作意愿的影响有两个相互对立的假说。 （1）受挫-工人假说认为当经济形势恶化时（表现为较高的失业率），许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动市场。 （2）增加-工人假说认为当经济形势恶化时，许多目前并未进入劳动市场的后备工人(比如带孩子的母亲)可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动市场，即使这些工作的报酬很低，只要可以弥补由于养家人失去工作而造成的收入方面的一些损失就行。 1.3.2 理论数学模型的设定 这个问题涉及两个主要变量：UNR（解释变量或自变量）和LFPR（被解释
斯托克、沃森着《计量经济学》第五章
Chapter 5. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals 5.1 Testing Hypotheses about One of the Regression Coefficients（对单一系数的假设检验） Suppose a skeptic suggests that reducing the number of students in a class has no effect on learning or, specifically, test scores. The skeptic thus asserts the hypothesis, 1
H0: β1 = 0 We wish to test this hypothesis using data – reach a tentative conclusion whether it is correct or incorrect. Null hypothesis and two-sided alternative: H0: β1 = 0 vs. H1: β1≠ 0 or, more generally, 2
H0: β1 = β1,0 vs. H1: β1≠β1,0 where β1,0 is the hypothesized value under the null（β1,0是一个具体的数）. Null hypothesis and one-sided alternative: H0: β1 = β1,0 vs. H1: β1 < β1,0 In economics, it is almost always possible to come up with stories in which an effect could “go either way,” so it is 3
计量经济学课件
WEEK 10: MACROECONOMETRICS Introduction 1.The concept of stationarity 2.Spurious regressions 3.Testing for unit roots 4.Cointegration analysis
1. S TATIONARITY Conditions for t y to be a stationary time series process i. t E y constant t ii. t Var y constant t iii. ,t t k Cov y y constant t and all k≠0 Autoregressive time series 1t t t y y - Notice no constant and t is a white noise error term. - AR(1) model – time series behaviour of t y is largely explained by its value in the previous period. - Necessary condition for stationarity 1 , if , 1 series is explosive and if 1 have a unit root.
Example 1 – Stationary AR(1) Model STATA code set obs 500 /*set number of observations*/ gen time=_n /*create time trend*/ gen y=0 if time==1 /* first observation set y=0*/ gen e=rnormal(0, 1) /*create a random number*/ replace y=(0.67*y[_n-1])+e if time~=1 /*AR(1) model =0.67*/ twoway (line y time) /*line plot*/
斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案
E4.1 E4.2 E4.3 E4.4
VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1.①截距估计值estimated intercept:1.082 ②斜率估计值estimated slope:0.605 回归方程：ahe= 1.082+0.605*age ③当工人年长1岁，平均每小时工资增加0.605美元。 2.Bob: 0.605*26+1.082=16.812（美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232（美元） 答：预测Bob的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232美元。 3.年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared反映了因变量的 全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。
1. 答：两者看上去有微弱的正相关关系 2. VARIABLES course_eval beauty 0.133 (0.0550) Constant 3.998 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ①截距估计值：3.998 斜率估计值：0.133 回归方程：Course_Eval=3.998+0.133*beauty
斯托克计量经济学第十章第十一章实证练习stata
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