高级计量经济学课件 (9)
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计量经济学课件全
• 计量经济的方法和统计方法一样，本质上 是归纳法，是将实事归纳成理论的一个有 效的辅助工具。计量经济学可以结合实际 观测数据对经济理论进行验证，检验理论 的正确性，提供进一步改进理论的方向。
11
数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
6
一、什么是计量经济学
• 计量经济学是利用经济理论、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。
• 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据， 对构建于数理经济学基础之上的数学模型提供 经验支持，并得出数量结果。
• 计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、 数理统计方法与计算技术，根据实际观测资料 来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的 一门学科。
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
5
一、什么是计量经济学
• 兰格：“经济计量学是经济理论和经济 统计学的结合，并运用数学和统计方法 对经济学理论所确定的一般规律给予具 体的和数量上的表示。”
• 克莱茵：“经济计量学是数学方法、统 计技术和经济分析的综合。就其字义来 讲，经济计量学不仅是指对经济现象加 以测量，而且包含根据一定的经济理论 进行计算的意思。”
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
80579.36 88189.6
17
截面数据(cross-section data)
11
数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
6
一、什么是计量经济学
• 计量经济学是利用经济理论、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。
• 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据， 对构建于数理经济学基础之上的数学模型提供 经验支持，并得出数量结果。
• 计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、 数理统计方法与计算技术，根据实际观测资料 来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的 一门学科。
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
5
一、什么是计量经济学
• 兰格：“经济计量学是经济理论和经济 统计学的结合，并运用数学和统计方法 对经济学理论所确定的一般规律给予具 体的和数量上的表示。”
• 克莱茵：“经济计量学是数学方法、统 计技术和经济分析的综合。就其字义来 讲，经济计量学不仅是指对经济现象加 以测量，而且包含根据一定的经济理论 进行计算的意思。”
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
80579.36 88189.6
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截面数据(cross-section data)
高级计量经济学3(第七章——第九章)
22
Y
D1=1,D2=1 D1=0, D2=1 D1=1,D2=0 D1=0,D2=0
X
上述图形的前提条件是什么？
23
加法方式引入虚拟变量的一般表达式:
Yt 0 1D1t 2 D2t k Dkt X t ut
基本分析方法: 条件期望。
E Yt | X t , D1t ,, Dkt 0 X t 1D1t k Dkt
同时该商品价格p也受商品需求量q和其它替代品价格p的影响又可建立价格模型91和92式中的商品需求q与商品价格p事实上存在双向因果关系不能只用单一方程模型去描述这种联立而需要把两个单一方程组成一个联立方程组同时去研究商品的需求量q和商品价格p从而形成如下的联立方程模型
高级计量经济学
1
第七章 虚拟变量模型
2、属性（状态、水平）因素与设置虚拟变量 数量的关系; 3、虚拟变量在回归分析中的角色以及作用等 方面的问题。
6
1、虚拟变量的“0”和“1”选取原则 • 虚拟变量取“1”或“0”的原则，应从分析问题 的目的出发予以界定。 • 从理论上讲，虚拟变量取“0”值通常代表比较 的基础类型；而虚拟变量取“1”值通常代表被 比较的类型。
3
第一节
虚拟变量的定义和设置
一、基本概念 定量因素：可直接测度、数值性的因素。 定性因素：属性因素，表征某种属性存在与否 的非数值性的因素。 基本思想：直接在回归模型中加入定性因素 存在诸多的困难（那些困难？），是否可将 这些定性因素进行量化，以达到定性因素能 与定量因素有着相同作用之目的。
4
虚拟变量的定义
（1）截距不变； （2）截距和斜率均发生变化；
分析手段：仍然是条件期望。
26
Y
D1=1,D2=1 D1=0, D2=1 D1=1,D2=0 D1=0,D2=0
X
上述图形的前提条件是什么？
23
加法方式引入虚拟变量的一般表达式:
Yt 0 1D1t 2 D2t k Dkt X t ut
基本分析方法: 条件期望。
E Yt | X t , D1t ,, Dkt 0 X t 1D1t k Dkt
同时该商品价格p也受商品需求量q和其它替代品价格p的影响又可建立价格模型91和92式中的商品需求q与商品价格p事实上存在双向因果关系不能只用单一方程模型去描述这种联立而需要把两个单一方程组成一个联立方程组同时去研究商品的需求量q和商品价格p从而形成如下的联立方程模型
高级计量经济学
1
第七章 虚拟变量模型
2、属性（状态、水平）因素与设置虚拟变量 数量的关系; 3、虚拟变量在回归分析中的角色以及作用等 方面的问题。
6
1、虚拟变量的“0”和“1”选取原则 • 虚拟变量取“1”或“0”的原则，应从分析问题 的目的出发予以界定。 • 从理论上讲，虚拟变量取“0”值通常代表比较 的基础类型；而虚拟变量取“1”值通常代表被 比较的类型。
3
第一节
虚拟变量的定义和设置
一、基本概念 定量因素：可直接测度、数值性的因素。 定性因素：属性因素，表征某种属性存在与否 的非数值性的因素。 基本思想：直接在回归模型中加入定性因素 存在诸多的困难（那些困难？），是否可将 这些定性因素进行量化，以达到定性因素能 与定量因素有着相同作用之目的。
4
虚拟变量的定义
（1）截距不变； （2）截距和斜率均发生变化；
分析手段：仍然是条件期望。
26
计量经济学第9章1 联立方程模型9.1 课件
• 在已知前定变量取值的条件下，可利用简化式 模型参数的估计式直接对内生变量进行预测分 析
9.2.3 递归式模型
Y1
⒈定义
如果在一个联立方程组模型，第一个方程的内生变 量Y1 只决定于前定变量，而无其他内生变量；第二 个方程内生变量 Y2表示成前定变量和前一个内生变 量；第三个内生变量决定于前定变量和前两个内生
• 结构方程中的变量的系数称为结构系数，结构 参数反映的是被解释变量受解释变量的直接影 响程度。由模型的所有的结构参数组成的矩阵 称为结构参数矩阵，因此模型的经济意义明确
5.结构式模型的特点
• 由于结构模型具有偏倚性问题，所以不能直接 用OLS法求解模型的参数估计值
• 利用联立方程组进行预测，是根据前定变量的 值来预测内生变量的未来值。由于在结构方程 的右端出现了内生变量，所以无法进行预测
• 外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。
• 滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重 要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。
• 先决变量只能作为解释变量。
9.1.3 联立方程中方程的分类
按方程是否含有随机干扰项分：
1、随机方程式（行为方程式） 含有随机干扰项和未知参数的方程被称为随机 方程。随机方程中的参数需要估计
⒉联立方程模型的特点
（1）联立方程组模型是由若干个单一方程模型有机 结合而成的
（2）联立方程模型中可能同时包含随机方程和确定 性方程，但必须含有随机方程
（3）被解释变量和解释变量之间不仅是单向的因果 关系，有可能是互为因果，有的变量在某个方程为 解释变量，而在另一个方程中可能为被解释变量， 因此解释变量有可能是随机的不可控变量
⒉外生变量 (Exogenous Variables)
9.2.3 递归式模型
Y1
⒈定义
如果在一个联立方程组模型，第一个方程的内生变 量Y1 只决定于前定变量，而无其他内生变量；第二 个方程内生变量 Y2表示成前定变量和前一个内生变 量；第三个内生变量决定于前定变量和前两个内生
• 结构方程中的变量的系数称为结构系数，结构 参数反映的是被解释变量受解释变量的直接影 响程度。由模型的所有的结构参数组成的矩阵 称为结构参数矩阵，因此模型的经济意义明确
5.结构式模型的特点
• 由于结构模型具有偏倚性问题，所以不能直接 用OLS法求解模型的参数估计值
• 利用联立方程组进行预测，是根据前定变量的 值来预测内生变量的未来值。由于在结构方程 的右端出现了内生变量，所以无法进行预测
• 外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。
• 滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重 要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系 统的动态性与连续性。
• 先决变量只能作为解释变量。
9.1.3 联立方程中方程的分类
按方程是否含有随机干扰项分：
1、随机方程式（行为方程式） 含有随机干扰项和未知参数的方程被称为随机 方程。随机方程中的参数需要估计
⒉联立方程模型的特点
（1）联立方程组模型是由若干个单一方程模型有机 结合而成的
（2）联立方程模型中可能同时包含随机方程和确定 性方程，但必须含有随机方程
（3）被解释变量和解释变量之间不仅是单向的因果 关系，有可能是互为因果，有的变量在某个方程为 解释变量，而在另一个方程中可能为被解释变量， 因此解释变量有可能是随机的不可控变量
⒉外生变量 (Exogenous Variables)
第九章 模型设定误差 《计量经济学》PPT课件
备择假设H1：无约束模型为真，即遗漏了变量。 排并列将，残对差排序序列后e残i按差照序遗列漏计解算释d变统量计X量3的：递增次序
n
(ei ei1)2
d i2 n
ei2
i 1
（9.3.2）
3. 给定显著性水平，查DW表，若统计量显示为正
自相关，则拒绝原假设，首先考虑存在模型设定
误差。
• 例9.1 我们来看一个教学例子。表9.1给出了一个 总成本（Y）和产出(X)的数据，现在来建立总成 本函数模型
• 对于模型一，DW=2.7002，n=10，k′=3，给定显著
性水平5%，查表得临界值为dL=0.525和dU=2.016。 DW落在[4-dU，4-dL]=[1.984，3.475]区域，表明残 差中不存在显著的正相关。从而可以判断模型没
有遗漏的变量。
（三）拉姆齐的RESET检验
拉姆齐（Ramsey）于1969年提出了回归设定误 差检验(regression specification error test， RESET)，它是一般性设定误差检验（test for general mis-specification）。
（一）残差图示法
进行OLS回归，得到残差序列ei，并做其与时间t 或某解释变量X的散点图，从图形上来考察残差序 列ei是否有规律地变动，以此来判断模型是否有遗 漏变量或函数形式设定的错误。
（二）DW检验
确定模型存在遗漏有关变量（非纯自相关）还是 模型真的存在自相关（纯自相关）。
假如真实模型为：
Yi 1 2 X 2i 3 X3i ui（9.2.1）
RESET检验的具体步骤：
1. 对所选模型
u)
（9.2.14）
从而，在满足经典假定条件下
n
(ei ei1)2
d i2 n
ei2
i 1
（9.3.2）
3. 给定显著性水平，查DW表，若统计量显示为正
自相关，则拒绝原假设，首先考虑存在模型设定
误差。
• 例9.1 我们来看一个教学例子。表9.1给出了一个 总成本（Y）和产出(X)的数据，现在来建立总成 本函数模型
• 对于模型一，DW=2.7002，n=10，k′=3，给定显著
性水平5%，查表得临界值为dL=0.525和dU=2.016。 DW落在[4-dU，4-dL]=[1.984，3.475]区域，表明残 差中不存在显著的正相关。从而可以判断模型没
有遗漏的变量。
（三）拉姆齐的RESET检验
拉姆齐（Ramsey）于1969年提出了回归设定误 差检验(regression specification error test， RESET)，它是一般性设定误差检验（test for general mis-specification）。
（一）残差图示法
进行OLS回归，得到残差序列ei，并做其与时间t 或某解释变量X的散点图，从图形上来考察残差序 列ei是否有规律地变动，以此来判断模型是否有遗 漏变量或函数形式设定的错误。
（二）DW检验
确定模型存在遗漏有关变量（非纯自相关）还是 模型真的存在自相关（纯自相关）。
假如真实模型为：
Yi 1 2 X 2i 3 X3i ui（9.2.1）
RESET检验的具体步骤：
1. 对所选模型
u)
（9.2.14）
从而，在满足经典假定条件下
《高级计量经济学》幻灯片
京:中国统计出版社
• 高雪梅主编(2005).?计量经济分析方法与建模：
EVIEWS应用及实例?.北京：清华大学出版社.
4
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学根底知识和经
典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理
论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方 法，以及传统的应用模型为主要内容；
概率论根底
• 克莱因成为其理论与应用的集大成者
6
• 经典计量经济学在理论方法方面特征是： • ⑴ 模型类型—随机模型； • ⑵ 模型导向—理论导向； • ⑶ 模型构造—线性或者可以化为线性，因
果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明 确的形式和参数；
• ⑷ 数据类型—以时间序列数据或者截面数
据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续 随机变量；
2
参考书目 7.William H. Greene?计量经济学分析?，中国社会 科学出版社。 清华大学出版社出了该书的英文影印本 8. Michael Intriligator, Ronald Bodkin and Cheng Hsiao.?Econometric models, techniques, and applications?, Prentice Hall Inc. 9.Robert S. Pindyck and Daniel L. Rubinfeld?计 量经济学模型与经济预测?，机械工业出版社。 10.Ramu Ramanathan.?应用经济计量学?，机械 工业出版社。
11
• 宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要
内容和研究方向发生了变化。
• 经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方
• 高雪梅主编(2005).?计量经济分析方法与建模：
EVIEWS应用及实例?.北京：清华大学出版社.
4
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学根底知识和经
典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理
论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方 法，以及传统的应用模型为主要内容；
概率论根底
• 克莱因成为其理论与应用的集大成者
6
• 经典计量经济学在理论方法方面特征是： • ⑴ 模型类型—随机模型； • ⑵ 模型导向—理论导向； • ⑶ 模型构造—线性或者可以化为线性，因
果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明 确的形式和参数；
• ⑷ 数据类型—以时间序列数据或者截面数
据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续 随机变量；
2
参考书目 7.William H. Greene?计量经济学分析?，中国社会 科学出版社。 清华大学出版社出了该书的英文影印本 8. Michael Intriligator, Ronald Bodkin and Cheng Hsiao.?Econometric models, techniques, and applications?, Prentice Hall Inc. 9.Robert S. Pindyck and Daniel L. Rubinfeld?计 量经济学模型与经济预测?，机械工业出版社。 10.Ramu Ramanathan.?应用经济计量学?，机械 工业出版社。
11
• 宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要
内容和研究方向发生了变化。
• 经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方
高级计量经济学消费行为模型(共48张PPT)
消费和收入均由持久性部分和偶然性部分所组成
Ct≡CPt+CTt，Yt≡YPt+YTt 假定现期的偶然性消费独立于过去的偶然性收入，并独立于持久性收入，其期望
值等于零。
持久性消费仅取决于持久性收入 CPt=YPt+ut
YP可以用现期和过去收入的加权平均值来表示，过去收入的效应随时间 推移而逐步减小到零。 Ct=+tYt+ut
也可以用微观个体调查的截面数据估计模型。
案例分析：商品组模型
(我国城镇居民这肉类N消个费) 方程反映了商品需求的决定因素;
同X 时i 也可D 以i 解P 1 出, P ，2 , 该值, 为P 收n , 入I 的 边际效i 用 。1 , 2 ,, n
10 第10页，共48页。
微观消费模型：理论基础
被看作是质量价格。
消除质量因素的价格可以按下式计算：
pi*h pih ˆjzijh
思考：这种处理方式j 可能引起什么问题？
14
第14页，共48页。
单一商品需求模型：理论基础
标准模型
微观消费行为理论（收入、商品的自身价格和替代商品的价 格）
局部均衡分析框架（假定该商品市场上发生的变化不会影响到 其他市场）
需要将未来的效用折现
模型选择主要受到研究目的和数据的限制
8
第8页，共48页。
微观消费模型：理论基础
基本模型形式：
Ma U X x1 ,X 2, ,X n
s.t. P 1 X 1 P 2X 2 P nX nI
写成拉格朗日方程形式
L= U(X1,X2,Xn)+ ( I-P1X1-P2X2--PnXn) 一阶条件：
n
viP i iiV P j ju i, i 1 ,2 , ,n j 1
Ct≡CPt+CTt，Yt≡YPt+YTt 假定现期的偶然性消费独立于过去的偶然性收入，并独立于持久性收入，其期望
值等于零。
持久性消费仅取决于持久性收入 CPt=YPt+ut
YP可以用现期和过去收入的加权平均值来表示，过去收入的效应随时间 推移而逐步减小到零。 Ct=+tYt+ut
也可以用微观个体调查的截面数据估计模型。
案例分析：商品组模型
(我国城镇居民这肉类N消个费) 方程反映了商品需求的决定因素;
同X 时i 也可D 以i 解P 1 出, P ，2 , 该值, 为P 收n , 入I 的 边际效i 用 。1 , 2 ,, n
10 第10页，共48页。
微观消费模型：理论基础
被看作是质量价格。
消除质量因素的价格可以按下式计算：
pi*h pih ˆjzijh
思考：这种处理方式j 可能引起什么问题？
14
第14页，共48页。
单一商品需求模型：理论基础
标准模型
微观消费行为理论（收入、商品的自身价格和替代商品的价 格）
局部均衡分析框架（假定该商品市场上发生的变化不会影响到 其他市场）
需要将未来的效用折现
模型选择主要受到研究目的和数据的限制
8
第8页，共48页。
微观消费模型：理论基础
基本模型形式：
Ma U X x1 ,X 2, ,X n
s.t. P 1 X 1 P 2X 2 P nX nI
写成拉格朗日方程形式
L= U(X1,X2,Xn)+ ( I-P1X1-P2X2--PnXn) 一阶条件：
n
viP i iiV P j ju i, i 1 ,2 , ,n j 1
计量经济学软件Stata15.0应用教程 课件 第九章 空间计量
spatlsa crime,w(M) moran twotail //49个社区的局部莫兰指数I及检验结果 spatlsa crime,w(M) geary twotail //49个社区的局部吉尔里指数C及检验结果 spatlsa crime,w(M) go twotail //49个社区的局部Getis-Ord指数及检验结果 spatlsa crime,w(M) moran geary go twotail
hausman FE RE
（ 1） 极大似然估计 spreg ml crime hoval income,id(id) dlm (A) elm (A) //MLE估计SARAR模型
（ 2） 不含内生变量的gs2sls估计 spreg gs2sls crime hoval income, id(id) dlm (A) elm (A) het //GS2SLS估计SARAR模型 spreg gs2sls crime hoval income, id(id) dlm (A) het //不含空间误差的SAR模型 het（异方差 下的稳健标误）
spmat use B using usaww.spmat //用数据文件usaww.spmat生成空间权重矩阵B
SDM模型：
xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) r //随机效应估计 xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) durbin (lnemp) r //空间杜宾模型 xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) durbin (lnemp) r noeffe //固定效应 hausman检验：
hausman FE RE
（ 1） 极大似然估计 spreg ml crime hoval income,id(id) dlm (A) elm (A) //MLE估计SARAR模型
（ 2） 不含内生变量的gs2sls估计 spreg gs2sls crime hoval income, id(id) dlm (A) elm (A) het //GS2SLS估计SARAR模型 spreg gs2sls crime hoval income, id(id) dlm (A) het //不含空间误差的SAR模型 het（异方差 下的稳健标误）
spmat use B using usaww.spmat //用数据文件usaww.spmat生成空间权重矩阵B
SDM模型：
xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) r //随机效应估计 xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) durbin (lnemp) r //空间杜宾模型 xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp,wmat(B) model (sdm) durbin (lnemp) r noeffe //固定效应 hausman检验：
计量经济学-詹姆斯斯托克-第9章-面板数据的处理ppt课件
35
.
FatalityRate v. BeerTax:
36
.
问题
在上述模型中，如果超过两期，即T>2， 怎么处理呢？
37
.
面板数据模型的一般理论
在模型的设定上，分为两大类： （一）“固定效应”模型； （二）“随机效应”模型；
38
.
（一） 固定效应的回归 Fixed Effects Regression
2
.
面板数据，简而言之是时间序列和截面数据的混合。 严格地讲是对一组个体（如居民、国家、公司等）连 续观察多期得到的资料。所以很多时候我们也称其为 “追踪资料”。近年来，由于面板数据资料的获得变 得相对容易，使其应用范围也不断扩大。
3
.
当描述截面数据时，我们用下标表示个体，如Yi表示 变量Y的第i个个体。当描述面板数据时，我们需要其 他符号同时表示个体和时期。为此我们采用双下标而 不是单下标，其中第一个下标i表示个体，第二个下 标t表示观测时间。
23
.
案例二:
啤酒税与交通死亡率
啤酒税与交通死亡率会是什么关系？
24
.
U.S. traffic death data for 1982:
$1982
较高的啤酒税，会导致更多的交通死亡吗？
25
.
U.S. traffic death data for 1988
较高的啤酒税，会导致更多的交通死亡吗？
16000
15000
14000
13000
INC
12000
11000
10000
9000
8000 10000
15000
20000
25000
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用 Ø 对每个大学生的收入和消费这两个变量之间的关系进
行数量化，揭示收入增加一个单位（如100元），平
均而言，消费将增加的数量是多少。
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
济
学 的 Alfred Cowles
形
As its motto (Theory and Measurement) indicates, the Cowles
济
学》的出版，标志着计量经济学作为经济学的一个 分支
学
而诞生，也极大地促进了计量经济学的形成和发展。
的
/default.asp Ø从计量经济学的形成过程我们可以看出：
形
计量经济学的产生源于对实际经济问题的研究，其主
成
要的研究内容是对经济关系的数量化。
济
•大学生可支配收入增加，是否对计算机和手机的需求也增加？
理
•类似于（1.1.1）的需求函数是否发生变化，如何变化？ •估计或度量结果是否与（1.1.2）类似？
论
计量经济学还要分析什么？（二）
ü 计量经济学是以检验和发展经济理论为目的的经济度量。
——斯隆（Sloan, 1949, p. 88） ü对以上Id系数的统计检验，应设定什么样的假设？使用什么
(1.1.2)
估计结果表述为：当猪肉价格和鱼的价格保持不变，可支配收入增加
构
1个单位（如100元），猪肉的需求将增加0.14个单位（如0.14公斤）。
分
计量经济学揭示了什么？
析
刻画猪肉需求如何由自身价格、替代品价格和可支配收入所决定的 现实，揭示需求与价格和收入间的数量关系。
对本例而言，其含义是揭示需求与收入和价格之间的数量关系，进
预
测
• 未预测到石油危机造成世界经济的衰退，激
石油危机
起人们对经典计量经济学的批判。
• 主要功能转向检验和发展经济理论。
现代计量经 济学
§1.1 计量经济学的定义与应用
低保户的
政
收入与消 费的关系
策
分
析
菲利普斯
曲线
微观计量 模型
基于估计的边际消 费倾向，政府可通 过调整对低保户的 生活补贴幅度以提 高其消费水平。
ü更何况，猪肉需求也经常会受到各种各样的冲击，2009年猪流感 疫情的发生使得猪肉需求迅速下降，对于依靠进口猪肉的国家而 言，需求还有可能受到国际市场的冲击。
§1.1 计量经济学的定义与应用
• 1950-1960年代，基于考利斯委员会的研究所
经
形成的计量经济模型（主要是联立方程模型）
济
早期贡献 成功预测某些西方国家或地区的经济增长。
特
Ø应用估计方法和统计推断，对这种关系进行估计和检验，以
性
揭示投入与产出之间关系的具体数值结果。
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
学科特性说明：
经
Ø从数据和度量经济关系的理论和方法而言，统计学构成
济
计量经济学的核心内容。
学
Ø另一方面，估计经济关系的方法也可看作数学即优化方法，
的
不同的经济关系和数据，需要不同的估计与检验方法。
样的统计量？该统计量服从的概率分布是什么？它的小样
本性质如何？是否还需要使用其他的检验？等等。
§1.1 计量经济学的定义与应用
问题：计量经济学如何做预测？（仍以猪肉需求为例）
预测问题表述：
经
ü 假定明年可支配收入将提高100 元，但价格保持不变，我们可以 基于（1.1.2）式，预测对应的猪肉需求量是多少。
的分
学布
科
这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学
地
之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假设
位
进行检验。
§1.2 计量经济学的学科地位
计
量
一级学科
分支学科
经
（部分列出）
济
政治经济学
学
理论经济学
宏观（微观）经济学
是
经济学
世界经济学
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
举例说明：
济
Ø经济学中生产函数本身就是产出与投入之间的数学函数，
学
当然也是产出与投入之间的经济关系。 Ø度量这一函数关系，有必要讨论其函数性质，如这一函数是
的
否具有单调性，产出对投入要素是否可微等等。
学
Ø度量这一经济关系，需要厂商的产出与投入的数据，即样本
科
数据，并对数据进行必要的处理。
济 预
ü 回到
ü
Qˆ 13.2 0.43P 0.05PS 0.14Id
(1.1.2)
只要我们给定方程（1.1.2）“右边”变量未来若干期的值，就可
测
以预测对应的需求量。
如何评价预测的精度？ ü如果我们仅是预测未来一期的值，也许预测的误差相对较小，但 较小的误差势必延续。也就是说，即使没有其他的冲击，基于计 量经济模型的长期预测，必定会产生越来越大的误差。
经
猪肉需求是猪肉的价格P、替代品（如鲜鱼）的价格Ps和消费者的可
济
支配收入Id的函数，即
Q f (P, PS , Id )
(1.1.1)
现
计量经济学表述：
实
使用以上各变量的样本数据，运用数学和统计学的方法，估计上述
抽象的关系并进行假设检验，假如估计的结果为
与 结
Qˆ 13.2 0.43P 0.05PS 0.14Id
形
有趣的是，尽管其主旨是对经济分析和预测的数量技
成
术及其应用进行研究，Cowles本人1933年在《计量经济
过
学》发表著名论文《预测者能预测股市吗？》，该文的
程
摘要仅有3个英文单词，翻译成中文是“值得怀疑”。
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
Ø正是考利斯委员会、计量经济学会的成立与《计量 经济
科
地
位
§1.2 计量经济学的学科地位
从
诺
计量经济学如此重要的原因是什么？
看贝
Ø原因之一： 已有的经济理论，能否解释今天的经济
计尔 量经
现实，能否解释中国的经济现实，也应当通过检验。
经济
Ø原因之二： 新的经济理论的检验，大多要求新的计
济学
量经济学的方法，由此促进计量经济理论的进步。
学奖
Ø原因之三： 新的检验结果催生新的理论的诞生。
程
fields: general equilibrium theory and econometrics. From Wikipedia
/wiki/Cowles_Foundation
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
济
学 的 Alfred Cowles
§1.2 计量经济学的学科地位
从
诺
看贝
计尔
量经
经济 济学 学奖 的分 学布
1969 R. Frisch, J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman, D. L. McFadden 2003 R. F. Engle, W. J. Granger
验
和
经济理论表述： 猪肉是正常商品，即：收入的增加将导致对猪肉需求的增长。
发
计量经济学表述：
展
使用以上各变量的样本数据，运用数学和统计学的方法，估计上述
抽象的关系并进行假设检验。对猪肉是否为正常商品的检验就可转化为，
经
变量Id的系数是否大于零、显著异于零。
济
理
计量经济学在这个案例中分析什么？
论
Qˆ 13.2 0.43P 0.05PS 0.14Id
(1.1.2)
(1.1.2)式表明，Id系数的估计为0.14，显然大于零，但是这种
数值上的大于零并不等于它就“显著异于零”，要证实Id的系数
显著异于零，就要对它进行统计上的假设检验，即将Id的系数假
设为零，如果统计检验拒绝这个假设，那么我们才能认为Id的系
数“显著异于零”。
§1.1 计量经济学的定义与应用
成
Commission was dedicated to the pursuit of linking economic theory to mathematics and statistics. Its main contributions to
过
economics lie in its creation and consolidation of two important
计 量 Ø 计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、
经 统计学和数学的结合。
济
——拉格纳•弗里希
学 Ø Econometrics=Economics + Metrics
的 Ø 计量经济学就是对经济活动或
定
经济关系的度量，或者说度量
义
经济变量之间的数量关系的学科。
Ø 度量经济关系，就是对经济关
经
济
计
量
学
检验经济 经 发展经济
的
济
学理论 学 学理论
学
科
特
Ø计量经济学是随着社会发展和数学与统计学科发展而发
性
展的，同时有助于数学特别是统计学的发展，并显著地促
进经济学的发展。从而，计量经济学的定义也是发展的。
§1.1 计量经济学的定义与应用
描
问题：猪肉的需求量（市场的销售量）是多少？
述 经济理论表述：