导论计量经济学模型
计量经济学 第一章 导论
第三方面(fāngmiàn)、函数取值范围的设定
参数取值范围的设定主要根据经济理论或实践经验给出
例如(lìrú): 消费函数模型 C Y 中的参数 表示边际消费倾向，根据经济含义，
可将其取值范围设定为 0 1
事实上，理论模型中的待估参数大都具有特定的经济含义，可根
据经济含义事先确定其取值范围。
无论是单方程计量经济学模型，还是联立方程计量经济学模型，都是建立在一定 的假设前提下的，如果模型的建立违背了计量经济学的基本假设，也会导致错误 的结果。
精品文档
第三步、模型(móxíng)的检验
四个方面
经济(jīngjì)意义检验 统计推断检验
计量经济检验
模型预测检验
精品文档
第一方面、经济(jīngjì)意义检验
区分(qūfēn)依 据：
计量经济学的发展时期及其理论方法上的特征
经典计量经济学——上世纪70年代以前
共同特征
1）在模型类型上，采用随机模型；
2）在模型导向上，以经济理论为导向； 3）在模型结构上，采用线性或可化为线性的模型，反映变量之间的因果关系；
4）在数据类型上，采用时间序列数据或截面数据；
5）在估计方法上，采用最小二乘法或最大似然法。
精品文档
第三方面、函数(hánshù)取值范围的设定
参数取值范围的设定主要根据经济(jīngjì)理论或实践经验给
例如: 生产函数模型 Q Aet K L 中有4个参数——效率系数 A、技术进步速度
、资本的产出弹性 、劳动的产出弹性 ，根据经济含义，可将这些参数
的取值范围设定为
A 0 0 1 0 1 0 1 1
第二，参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使 用统计方法加以分析、判断。
计量经济学要点
第一章 导论1、什么是计量经济学模型？它有哪些要素？要素的内容是什么？计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般形式为： 模型由经济变量（x,y ），随机误差项（u ），参数（β）和方程的形式 f (▪)等四个要素构成。
经济变量（x,y ）——用于描述经济活动水平的各种量，是经济计量建模的基础随机误差项（u ）——表示模型中尚未包含的影响因素对因变量的影响，一般假定其满足一定条件。
参数（β）——是模型中表示变量之间 数量关系的系数，具体说明解释变量对解释变量的影响程度。
方程的形式 f (▪) ——是将计量经济模型的三个要素联系在一起的数学表达式，分为线性模型和非线性模型。
2、经典计量经济学模型的建模步骤及主要内容是什么？经典计量建模可分为四个连续的阶段：模型设定，参数估计，模型检验，模型应用。
模型设定阶段需研究有关经济理论并确定变量以及函数形式，进行样本数据的收集与整理；模型的参数估计阶段要用到统计推断、回归分析方法，经常需要借助于统计软件的帮助得到参数的估计结果，参数一经确定，模型中各变量之间的关系就确定了，模型也就随之确定了。
参数估计的主要方法有最小平方法（OLS ）及其拓展形式（GLS 、WLS 、2StageLS 等）、最大似然估计法、数值计算法等；模型检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济检验；模型可应用于验证与发展经济理论、结构分析、经济预测、政策评价等方面。
3、数据及数据类型变量的具体取值称为数据(Data)。
数据是经济计量分析的原材料，根据形式不同，数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。
1.时间序列数据（Time series data ）是按时间顺序排列而成的数据。
2.截面数据（Cross sectional data ）又称横断面数据，是指在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。
3.合并数据（Pooled data ）是指既有时间序列数据又有横截面数据。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
计量经济学课件(庞浩版)
劳动经济学中经常运用联立方程模型来研究劳动力市场中 的各种问题，如工资决定、就业与失业、劳动力流动等。 例如，可以构建一个包含工资方程和就业方程的联立方程 模型，以分析最低工资制度对就业和工资水平的影响。
06
CATALOGUE
面板数据计量经济学模型
面板数据基本概念与特点
面板数据定义
面板数据是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样 本数据。
面板数据模型估计方法及应用举例
估计方法
面板数据模型的估计方法主要有最小二乘法 、广义最小二乘法和极大似然法等。
应用举例
面板数据模型在经济学、金融学、社会学等 领域有广泛的应用，如经济增长、劳动力市 场、金融市场、环境经济学等问题的研究。 例如，可以利用面板数据模型研究不同国家 经济增长的影响因素，或者分析某个政策对 不同地区或不同群体的影响效果。
模型设定
多元线性回归模型是描述多个自变量与一 个因变量之间线性关系的模型，形式为 Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+u。
假设ห้องสมุดไป่ตู้验
对各个自变量的回归系数进行假设检验， 判断其是否显著不为零。
参数估计
通过最小二乘法等方法对模型中的参数进 行估计，得到各个自变量的回归系数估计 值。
多重共线性问题
采用逐步回归法、岭回归法、主成分分析法等方法对多重 共线性进行修正，同时也可以通过增加样本容量或收集更 多信息来缓解多重共线性的影响。
04
CATALOGUE
时间序列计量经济学模型
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间 变化的发展过程。
伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题答案
第1章计量经济学的性质与经济数据1.1复习笔记考点一:计量经济学★1计量经济学的含义计量经济学,又称经济计量学,是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科,其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型(1)模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同,对模型进行分类,如表1-1所示。
(2)数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系,计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式,计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究,计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
考点二:经济数据★★★1经济数据的结构(见表1-3)2面板数据与混合横截面数据的比较(见表1-4)考点三:因果关系和其他条件不变★★1因果关系因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动,这是经济分析中的重要目标之计量分析虽然能发现变量之间的相关关系,但是如果想要解释因果关系,还要排除模型本身存在因果互逆的可能,否则很难让人信服。
2其他条件不变其他条件不变是指在经济分析中,保持所有的其他变量不变。
“其他条件不变”这一假设在因果分析中具有重要作用。
1.2课后习题详解一、习题1.假设让你指挥一项研究，以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
(i)如果你能指挥你想做的任何实验，你想做些什么?请具体说明。
(ii)更现实地，假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。
你能得到它们四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。
你为什么预计班级规模与考试成绩成负相关关系?(iii)负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗?请解释。
答:(i)假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级，也就是说，在不考虑学生诸如能力和家庭背景等特征的前提下，每个学生被随机的分配到不同的班级。
伍德里奇 计量经济学导论
伍德里奇计量经济学导论一、导论计量经济学是经济学的一个重要分支，旨在通过运用数理统计方法和经济理论来分析经济现象。
伍德里奇（Woodridge）是一位著名的计量经济学家，他的著作《计量经济学导论》是该领域的经典教材之一。
本文将对伍德里奇的计量经济学导论进行全面详细、完整深入的介绍。
二、计量经济学的基本概念计量经济学是研究经济现象的定量方法。
它通过建立数学模型，运用统计学原理和经济理论，对经济现象进行量化分析。
计量经济学的基本概念包括：1.回归分析：回归分析是计量经济学的核心方法之一。
它通过建立经济模型，利用样本数据来估计模型中的参数，从而对经济关系进行分析和预测。
2.假设检验：假设检验是计量经济学中的一种统计推断方法。
它用于检验经济模型中的假设是否成立，判断经济关系的显著性。
3.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间相关性的方法。
它通过对时间序列数据的观察和分析，揭示经济现象的演变规律和趋势。
4.面板数据分析：面板数据分析是计量经济学中研究面板数据（即跨时期和跨个体的数据）的方法。
它可以同时考虑个体特征和时间变动，对经济关系进行更全面的分析。
三、伍德里奇计量经济学导论的内容伍德里奇的《计量经济学导论》是一本系统介绍计量经济学基本理论和方法的教材。
该书的主要内容包括：1.回归分析基础：介绍了回归分析的基本概念和原理，包括线性回归模型、最小二乘法估计、假设检验等内容。
2.多元回归分析：扩展了回归分析的内容，引入了多个自变量的情况，讨论了多元回归模型的估计和推断。
3.回归模型的假设检验：详细介绍了回归模型中各项假设的检验方法，包括正态性检验、异方差性检验等。
4.回归模型的问题和解决方法：讨论了回归模型中可能出现的问题，如多重共线性、异方差等，并提出了相应的解决方法。
5.时间序列分析：介绍了时间序列分析的基本原理和方法，包括平稳性、自相关性、移动平均模型、自回归模型等。
6.面板数据分析：讲解了面板数据分析的基本概念和方法，包括固定效应模型、随机效应模型等。
计量经济学导论
计量经济学导论计量经济学是一门研究经济现象的量化方法和技术的学科，它运用数学和统计学的工具，帮助我们理解和解释经济现象。
本文将介绍计量经济学的基本概念、研究方法和应用领域。
一、计量经济学的概述计量经济学是经济学与数学、统计学相结合的交叉学科，它通过构建经济模型和运用统计方法，使得经济理论能够得到验证和实证。
计量经济学的发展，不仅丰富了经济学理论，也提供了政策制定和商业决策的重要工具。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学最基本的工具，它通过建立变量之间的关系，帮助我们理解经济现象。
线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。
2. 假设检验假设检验是计量经济学中常用的统计方法，用来验证经济理论的假设是否成立。
假设检验通常包括设置原假设和备择假设，计算统计量并进行假设验证。
3. 时间序列分析时间序列分析用来研究同一变量随时间推移的变化趋势，包括趋势分析、季节性调整和周期性分析等。
时间序列分析可以帮助我们预测未来经济变化，并进行经济政策的制定。
三、计量经济学的应用领域1. 宏观经济学计量经济学在宏观经济学中具有广泛的应用，可以用来分析国民经济的总体波动、通货膨胀率和失业率等重要经济指标，并帮助政府制定宏观经济政策。
2. 产业经济学计量经济学在产业经济学中可以用来研究市场结构、产业竞争力和企业绩效等问题。
通过计量分析，我们可以评估市场的效率和市场竞争的程度。
3. 金融经济学计量经济学在金融经济学中具有重要的应用，可以用来研究股票价格的波动、资产定价和金融风险管理等问题。
通过计量模型，我们可以预测金融市场的变化和做出投资决策。
四、计量经济学的挑战和局限性尽管计量经济学在解释和预测经济现象方面具有广泛的应用，但它也面临一些挑战和局限性。
例如，计量经济模型通常建立在一些假设前提下，而这些假设在现实经济中并不一定成立。
另外，计量经济模型的选择和参数的估计也需要一定的经验和判断。
计量经济学模型
模型参数的估计
模型参数的估计方法，是计量经 济学的核心内容。
模型参数的估计是一个纯技术的 过程，包括对模型进行识别（对联立 方程模型而言）、估计方法的选择、 软件的应用等内容。
模型的检验
一般讲，计量经济学模型必须 通过四级检验： （1）经济意义检验 （2）统计学检验 （3）计量经济学检验 （4）预测检验
计量经济模型
计量经济模型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。
Q ＝Aeγ tKα Lβ μ 其中μ 为随机误差项。这就是计量 经济学模型的理论形式。
计量经济学的根本 任务是建立、估计、 检验和运用计量经济 学模型。
建模步骤
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、分析总结
17 1994 china 46690.7 26796 19260.6
18 1995 china 58510.5 33635 23877
时间序列数据的注意事项
（1）时间序列误差项间往往存在强相关 （自相关）；
（2）数据频率问题。有时样本观察值过于 集中，不能反映经济变量间的结构关系， 应增大观测区间；
5
133
1999 2
6
134
1999 1
15
3
16
4
1000 7 3500 3
截面数据的注意事项
（1）人们一般认为截面数据是随机的；
（2）样本点间的同质性；
（3）截面数据容易引起误差项的异方差 问题。
时间序列数据 （Time series data）
• 时间序列数据又称纵向数据，是对同一个变量 在不同时间取值的一组观测结果，或者说是一 批按照事件先后顺序排列的统计数据。例如， 我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
17 1994 china 46690.7 26796 19260.6
18 1995 china 58510.5 33635 23877
时间序列数据的注意事项
（1）时间序列误差项间往往存在强相关 （自相关）；
（2）数据频率问题。有时样本观察值过于 集中，不能反映经济变量间的结构关系， 应增大观测区间；
理论模型设计
理论模型是指描述所研究的经济对象或经 济系统内各变量之间关系的数学形式。
依据一定的经济理论，先验地用一个或一 组数学方程式表示被研究系统内经济变量之间 的关系。这阶段的工作称为理论模型的设计。
Q＝AeγtKαLβ就是一个理论模型，描述了 生产函数中产出量、技术、劳动和资本之间的 关系。
经济理论与经济模型
经济现象错综复杂，变化不定，为便于研究 往往舍去一些次要因素，专门研究普遍性、决 定性的因素之间的因果关系，形成系统的经济 理论。
经济理论是实践的高度概括，经济模型则是 经济理论的简明描述。
经济模型用数学方法描述经济活动。根据采 用的数学方法不同，对经济活动揭示的程度不 同，构成各类不同的经济模型。
12 1989 china 16466 10556.5 6095
13 1990 china 18319.5 11365.2 6444
14 1991 china 21280.4 13145.9 7517
15 1992 china 25863.7 15952.1 9636
16 1993 china 34500.7 20182.1 14998
example：person obs; survey year:1999
obs Person year sex age edu Wagely Famsize
1
111
1999 1
2
112
1999 1
45
3
46
2
2000 4 300 3
3
122
1999 2
4
123
1999 2
45
5
45
3
3000 2 400 5
5
133
1999 2
6
134
1999 1
15
3
16
4
1000 7 3数据是随机的；
（2）样本点间的同质性；
（3）截面数据容易引起误差项的异方差 问题。
时间序列数据 （Time series data）
• 时间序列数据又称纵向数据，是对同一个变量 在不同时间取值的一组观测结果，或者说是一 批按照事件先后顺序排列的统计数据。例如， 我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。
样本数据的收集
样本数据的收集与整理，是建立计 量经济学模型过程中最为费时费力的工 作，也是对模型质量影响极大的一项工 作。
从工作程序上讲，它是在理论模型 建立之后进行，但实际上经常是同时进 行的，因为能否收集到合适的样本观测 值是决定变量取舍的主要因素之一。
样本数据类型
常用的样本数据有五类： （1）截面数据 （2）时间序列数据 （3）混合横截面数据 （4）面板数据 （5）虚变量数据
（3）样本点之间数据的可比性。价值形态 出现的数据往往是不可比的，应当消除 物价因素的影响；
（4）样本区间内经济行为的一致性。
混合横截面数据 （Pooled cross sections）
• 混合横截面数据是不同时间段的横截面 数据的混合。
• 通常是为了让我们研究一个重要的关系 如何随时间而变化。
2 1979 china 4074
2619.4 1474.2
3 1980 china 4551.3 2976.1 1590
4 1981 china 4901.4 3309.1 1581
5 1982 china 5489.2 3637.9 1760.2
6 1983 china 6076.3 4020.5 2005
7 1984 china 7164.4 4694.5 2468.6
8 1985 china 8792.1 5773
3386
9 1986 china 10132.8 6542
3846
10 1987 china 11784.7 7451.2 4322
11 1988 china 14704 9360.1 5495
截面数据 （Cross section data）
• 截面数据又称横向数据，是一批发生在同一 时间截面上的调查数据，研究某个时点上的 变化情况。例如，工业普查数据、人口普查 数据、家计调查数据等。
• 在西方经济学中称为存量，在统计经济学上 称为时点数。
• 截面数据的时间是凝固的。
Cross Sectional Data
计量经济模型
计量经济模型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。
Q ＝AeγtKαLβμ 其中μ为随机误差项。这就是计量 经济学模型的理论形式。
计量经济学的根本 任务是建立、估计、 检验和运用计量经济 学模型。
建模步骤
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、分析总结
• 一般由统计部门提供。
• 在西方经济学中称为流量，在统计经济学上称 为时期数。
• 时间序列的时间是变化的。常用的时间间隔有： 年、季度、月、周（7日或5日）、日
Time Series Data
obs year country gdp
cons
invest
1 1978 china 3605.6 2239.1 1377.9
三、计量经济学模型 1.模型特点 2.建模步骤 3.如何建模
四、计量经济学软件
离开经济学，模型 将是一堆毫无用处的数 学符号。
模型
模型，是对现实的描述和模拟。 对现实的各种不同的描述和模拟方 法，就构成了各种不同的模型。 语义模型（逻辑模型）、物理模型、 几何模型、数学模型和计算机模拟模型 等。 文字模型比较细腻，几何模型比较 简明，数学模型比较严谨。
在此，我们着重区分数理经济模型和计量经 济模型。
数理经济模型
数理经济模型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。 例如，生产函数模型可以描述如下：
Q ＝f（T，K，L） 或者更具体地用某一种生产函数描述为
Q ＝AeγtKαLβ Q表示产出量，T表示技术，K表示资本，L 表示劳动。但它并没有揭示因素之间的定量关 系，因为其中的参数未知。