计量经济学1-01-Introduction_to_Econometrics(Friday)

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)

An Introduction To Econometrics - 武汉工程大学-精品课程

28
计量经济模型
引入扰动项u后，将需求函数写为：
Q = α +β P + u
(2)
这是一个计量经济模型，这种类型的计量经济模型也叫做线性回归模型。在这样一个模型中，扰动项 u 代表所有那些影响 Q 但未被显式地引入模型的因素以及纯粹的随机因素。经济学家与计量经济学家的主要区别是后者关心扰动项。没有扰动项的关系称为精确的或确定的关系，而有扰动项的关系称为随机的关系。当我们用一个随机关系式来预测被解释变量的精确值时，结果往往有误差，扰动项被用来估量这些“误差”的大小。
25
数据表和散点图
表 1.1
Q
P
0 1 2 3 4 5
Q
78 70 69 63 60 58
80 70 60
x
-
x x x x
x
i 1 i 2 i 3 i 4 i 5
P
26
图 1.3
图1.3显示的是一种近似线性而非严格线性的关系。为什么不是所有6个点都位于数学模型（1）所规定的直线上呢？这是因为我们在导出需求曲线时假定所有影响Q的其它变量保持不变，而实际上它们通常要变，这种变动会对Q产生一些影响。结果是，观测到的Q 和P 的关系可能不精确。
18
二. 计量经济分析的步骤
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：
（1）陈述理论（或假说）（2）建立计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析
让我们通过一个例子来说明上述步骤。假设某空调生产商请一个计量经济学家为他研究价格上涨对空调需求量的影响，该计量经济学家按上述步骤进行： 19
12
5.我国计量经济学研究状况
由于认识上的原因，我国对计量经济学的广泛研究和应用起步较晚，始于70 年代后期。经过这些年的发展，已经取得了长足的进步，很多政府部门和学术机构建立了计量经济模型进行经济预测和政策分析。我们已大大缩小了在此领域与先进国家的差距。可以预见，计量经济学在促进我国国民经济的发展中将发挥越来越大的作用。

计量经济学主要知识点

《计量经济学》《经济计量学》《Econometrics》一、主要知识点第一章绪论第一节计量经济学一、经济计量学的产生过程1930 世界经济计量学会二、经济计量学与其他学科的关系计量经济学的定义第二节建立计量经济学模型的步骤和要点一、数据类型1、时间序列数据2、截面数据3、面板数据二、经济变量与经济参数（一）、经济变量1、内生变量和外生变量内生变量(endogenous variable)：随机变量，模型自身决定；内生变量影响模型中内生变量，同时又受外生变量和其它内生变量影响。

外生变量(exogenous variable)：通常为非随机变量，在模型之外决定。

而外生变量只影响模型中的内生变量，不受模型中任何其它变量影响。

2、解释变量与被解释变量3、滞后变量与前定变量（二）建模步骤和要点。

模型假定把所研究的经济变量之间的关系用适当的数学模型表达出来。

估计参数模型检验：经济意义的检验、统计推断的检验、计量经济的检验、预测的检验第三节计量经济学模型的应用模型应用：政策评价、经济预测、结构分析、检验和发展经济理论第二章一元线性回归模型第一节概述一、相关关系与回归分析1、函数关系与统计相关关系2、相关分析与回归分析的区别和联系二、总体回归模型与样本回归模型1、总体回归模型（PRF）：总体回归函数随机扰动项2、样本回归模型（SRF）：样本回归函数残差第二节简单线性回归模型的参数估计一、对线性回归模型的假设（古典假定）如何表示？1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、与解释变量不相关5、正态性假定二、普通最小二乘法（OLS ）1、 OLS 的思想参数估计式2、Y i 的分布三、普通最小二乘估计量的统计性质高斯—马尔可夫定理 BLUE1、参数估计量的性质高斯-马尔科夫定理2、总体方差/随机扰动项方差的估计式3、参数估计量的概率分布四、最大似然估计的概念第三节简单线性回归模型的检验一、对估计值的直观判断（经济意义的检验）二、拟和优度的检验1、 TSS=ESS+RSS2、 TSS ESS RSS 各自的含义3、 R2的构造4、 ∑∑==22212ˆiyx TSSESS R iβ5、 2R [0，1]三、对1β的显著性检验（T 检验）检验步骤四、均值预测与个值预测的置信区间 P49 第三章多元线性回归模型第一节概述一、基本概念偏回归系数及其解释二、多元线性回归的基本假定如何表示和理解？1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、无多重共线性5、扰动项与解释变量不相关6、正态性假定第二节多元线性回归模型的最小二乘估计一、矩阵形式的OLS参数估计式二、总体方差/随机扰动项方差的OLS估计式三、参数估计量的性质：同一元情形四、样本容量问题第三节多元回归模型的检验一、拟和优度检验1、判定系数2、调整后的判定系数二、对单个回归系数的显著性检验（T检验）检验步骤三、总体回归模型的显著性检验（F检验）检验步骤第四节预测对个值预测、区间预测的理解：p74第五节可以线性化的其他函数形式一、线性回归模型的形式：对参数而言是线性的回归系数的含义:边际效应二、几种常见的线性回归模型1、双对数模型回归系数的经济含义:弹性2、半对数模型3、倒数变换模型第六节受约束回归基本思想和检验步骤第四章违背经典假设的回归模型第一节异方差一、异方差1、异方差，指的是回归模型中的随机误差项的方差不是常数。

计量经济学-第一章-导论-PPT课件

选择若干作为影响因素的变量
● 分析各种影响因素与所研究经济现象的相互关系
决定相互联系的数学关系式
● 确定所研究的经济问题与各种影响因素间的数量规律
需要有科学的数量分析方法
● 分析和检验所得数量结论的可靠性
需要运用统计检验方法
● 运用数量研究的结果作经济分析和经济预测
对数量分析的实际应用
结论：以山上东问经济题学的院研统计究与具数.有学学普院遍计性量经，济需教要研室有一门学科去研9究9
.
16
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
★Frish:“统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的…三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”
★ Goldberge：“计量经济学是一门社会科学，它把经济理论、数学、统计推论应用于对经济现象的分析。”
.
18
山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
二．计量经济学的产生和发展
○1926年挪威经济学家R. Frisch提出 Econometrics
○1930年成立世界计量经济学会
○1933年创刊《Econometrica》
○20世纪40、50年代理论的大发展和60年代的应用领域扩张
○20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的发展
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980
"for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policies"

IntroductiontoEconometrics

该图表明了什么?
9
我们需要关于低STR的学区是否具有较高测试成绩的数值证据——问题是怎么做？
1. 比较低 STR 的学区和高 STR 学区的平均测试成绩(“估计”)
2. 检验原假设:2 种学区的平均测试成绩相同对备择假设:
它们不同 (“假设检验”)
3. 估计高 STR 学区和低 STR 学区之间差异的区间 (“置信区间”)
1 nlarge
Ysmall Ylarge = nsmall
Yi
i1
– nlarge
Yi
i1
= 657.4 – 650.0
= 7.4
该差异在现实意义下大吗?
• 学区间的标准差 = 19.1 • 测试成绩分布的 60P和 75PP百分位数之差为 667.6 – 659.4 =
8.2 • 这个差异是否大到足以让家长或者学校委员会讨论学校
3
数据类型
• 截面数据 • 时间序列数据 • 面板数据
4
本课程的学习内容：
• 利用观测数据估计因果效应的方法 • 用于解决其它目的一些工具，如利用时间序列进行预测 • 集中于应用 ——理论仅仅只是用于理解采用这些方法的
原因 • 在练习中得到一些回归分析的实际操作经验
5
实证问题: 班级规模和教育产出 • 政策涉及的问题: 每班减少 1 人对测试成绩（或者其它后果的度量）的效应有多大？每班减少 8 人呢？ • 我们必须利用数据找出答案（在没有数据的情况下有其它任何方法回答这个问题吗？）
2
如何利用数据度量因果效应
• 理想的状况是进行一项试验 • 为了估计班级规模对标准化测试成绩影响应该做怎样的试验？
• 但大部分的实际状况是我们只有观测（非试验）数据 • 教育的收益 • 香烟价格 • 货币政策

【大学课件】《计量经济学》Econometrics电子教案

一、课程简介1.1 课程定位《计量经济学》是经济学、金融学、统计学等相关学科的专业基础课程，旨在培养学生运用经济学理论、统计学方法和数学工具分析经济现象的能力。

通过本课程的学习，使学生掌握经济学数据分析的基本思路、方法和技术，为后续专业课程学习和科研工作打下坚实基础。

1.2 课程目标（1）理解计量经济学的基本概念、原理和方法；（2）掌握运用EViews、Stata等软件进行数据分析的基本技能；（3）能够独立完成经济学实证研究论文的写作。

二、教学内容2.1 引言部分介绍计量经济学的基本概念、学科体系、发展历程和应用范围。

2.2 经典线性回归模型讲解单方程线性回归模型、多元线性回归模型、回归分析的基本假设及检验方法。

2.3 回归诊断与改进分析回归模型的诊断方法，如多重共线性、异方差性、自相关性等，并介绍相应的改进措施。

2.4 非线性模型介绍非线性模型的基本形式、估计方法及应用，如对数线性模型、多项式回归模型等。

2.5 时间序列模型讲解时间序列的基本概念、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数，以及ARIMA模型、VAR模型等。

三、教学方法与手段3.1 教学方法采用课堂讲授、案例分析、上机操作、小组讨论相结合的教学方法，注重培养学生实际操作能力和独立思考能力。

3.2 教学手段利用多媒体课件、网络资源、软件操作演示等手段，提高课堂教学效果和学生的学习兴趣。

四、课程考核与评价4.1 考核方式课程考核分为平时成绩和期末成绩两部分，平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等，期末成绩包括书面考试和上机操作考试。

4.2 评价方法根据学生课堂参与度、作业完成质量、上机操作熟练度和期末考试成绩，全面评价学生的学习效果。

五、教学进度安排5.1 课时安排共计32课时，其中理论讲授24课时，上机操作8课时。

5.2 教学进度第1-4周：引言及经典线性回归模型；第5-8周：多元线性回归模型、回归诊断与改进；第9-12周：非线性模型；第13-16周：时间序列模型。

计量经济学ppt第一章

1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
Page 5
1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
Page 6
1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10