第二讲 (计量经济学) PPT课件

2024版计量经济学全册课件(完整)pptx

REPORTING
2024/1/28
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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
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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
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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。

计量经济学课件PPT课件

非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项，将非线性关系转化为线性关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换，以改善模型的拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式，通过数据驱动的方式拟合非线性关系。
实例分析：金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据，如股票价格、交易量等，并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验，LM检验等。
实例分析：经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型，设定经济增长收敛假设。
实证分析
收集相关数据，运用计量经济学软件进行回归分析，检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论，提出促进经济增长收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合，形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等特点。
02
计量经济学面临的挑战
数据质量、计算效率、模型可解释性等问题。
03
计量经济学面临的机遇
利用大数据技术挖掘更多信息，提高模型预测精度和政策评估效果；同时推动计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似，也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图用于检验局部空间自相关，可以直观展示空间集聚或异常值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型（SLM）

第2章计量经济学回归分析的性质ppt课件

§2.4 数据
一、数据的分类按照数据与时间的关系，可以分为： ❖ 时间序列数据（time series data） ❖ 横截面数据（cross-section data） ❖ 面板数据（panel data/ pooling data）
实例：我国地区的生产总值
二、数据的来源和质量
❖ 社会科学数据都是非实验所得，存在测量误差，或出于疏漏或差错；
cov(Xt,Yt)
Var(Xt) Var(Yt)
样本相关系数r
rXYˆ
1 T1
(Xt X)(Yt Y)
1 T1
(Xt X)2
1 T1
(Yt Y)2

(Xt X)(Yt Y)
(Xt X)2 (Yt Y)2
性质：（1）r具有对称性（2）r与原点和尺度都无关
400
200
0 0
X
10
20
30
40
50
完全相关
Y 2
1
X
0
10
20
30
40
50
高度相关
3.0
2.5
Y
2.0
1.5
1.0
0.5
2.0
2.5
3.0
3.5
弱相关
X
4.0
4.5
4
Y 2
0
-2
X -4
-4
-2
0
2
4
零相关
2、按变量个数
200 150 100
50 0 0
Y
X
50
100
150
200
250
非线性相关/负相关
Y 2
1

计量经济学讲义第二讲(共十讲)

第二讲普通最小二乘估计量一、基本概念：估计量与估计值对总体参数的一种估计法则就是估计量。

例如，为了估计总体均值为u ，我们可以抽取一个容量为N 的样本，令Y i 为第i 次观测值，则u 的一个很自然的估计量就是ˆiY uY N==∑。

A 、B 两同学都利用了这种估计方法，但手中所掌握的样本分别是12(,,...,)A A AN y y y 与12(,,...,)B B B N y y y 。

A 、B 两同学分别计算出估计值ˆAiA y uN=∑与ˆBiB y uN=∑。

因此，在上例中，估计量ˆu是随机的，而ˆˆ,A B u u 是该随机变量可能的取值。

估计量所服从的分布称为抽样分布。

如果真实模型是：01y x ββε=++，其中01,ββ是待估计的参数，而相应的OLS 估计量就是：1012()ˆˆˆ;()iiix x yy x x x βββ-==--∑∑ 我们现在的任务就是，基于一些重要的假定，来考察上述OLS 估计量所具有的一些性质。

二、高斯-马尔科夫假定●假定一：真实模型是：01y x ββε=++。

有三种情况属于对该假定的违背：（1）遗漏了相关的解释变量或者增加了无关的解释变量；（2）y 与x 间的关系是非线性的；（3）01,ββ并不是常数。

●假定二：在重复抽样中，12(,,...,)N x x x 被预先固定下来，即12(,,...,)N x x x 是非随机的（进一步的阐释见附录），显然，如果解释变量含有随机的测量误差，那么该假定被违背。

还存其他的违背该假定的情况。

笔记：12(,,...,)N x x x 是随机的情况更一般化，此时，高斯-马尔科夫假定二被更改为：对任意,i j ,i x 与j ε不相关，此即所谓的解释变量具有严格外生性。

显然，当12(,,...,)N x x x 非随机时，i x 与j ε必定不相关，这是因为j ε是随机的。

●假定三：误差项期望值为0，即()0,1,2i E i N ε==。

计量经济学02-课件_35

为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们人为地“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。
这种用两个相异数字来表示对被解释变量有重要影响而自身又没有观测数值的一类变量，称为虚拟变量(dummy variables)。
虚拟变量也称为哑变量或定性变量。
虚拟变量的特点是：
为描述虚拟变量交互作用对被解释变量的效应，在(8-9)式中以加法形式引入两个虚拟解释变量的乘积，即
Yi=α0+α1D1i+α2D2i+α3（D1iD2i）+βXi +μi
(8-10)
（1）基础类型：不发展油菜籽生产，也不发展养蜂生产时农副产品生产平均总收益
E(Yi|Xi,D1=0,D2=0)= α0+βXi
改革开放以后改革开放以前
X 图8-4 改革开放前后储蓄函数示意图
3．临界指标的虚拟变量的引入
在经济发生转折时，可通过建立临界指标的虚拟变量模型来反映。
例如：
进口消费品数量Y主要取决于国民收入X的多少，中国在改革开放前后， Y对X的回归关系明显不同。
这时，可以t*=1979为转折期，以1979年的国民收入Xt*为临界值，设如下虚拟变量：
大学及其以上： E(Yi|Xi，D1i=0，D2i=1)=(β0+β3 )+β1Xi
假定3 2 0 ，且 0 0 ，则其几何意义如图8-2所示。
图8-2 不同教育程度人员保健支出示意图
还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种“定性”因素的影响。
例如：
Yi = 0 + 1Xi + 2Di + i
Dt= 0 改革开放以前显然在式（8-5）中，同时使用加法和乘法两种方式引入了虚拟变量。

计量经济学课件2

有时，我们需要得一些命令，可能Stata中没有，需要我们进行安装命令，常用从ssc上下载命令，操作命令为： ssc install [… ] /*括号内为需要安装得外置命令*/
建议：尽管目前已出版的有关Stata的学习资料有很多，但是最好的学习资料还是Stata的帮助文件中Stata的PDF手册，这个手册对于每个Stata命令有着非常详细的解释说明。
第一章绪论
1.1 引言
1.1.1 计量经济学简介
计量经济学是经济学的一个分支学科，诞生于 20 世纪 30 年代，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
关于计量经济学的定义，已经形成了共识。弗里希（Ragnar Frisch,1933）指出：“经验表明，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，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。” 萨缪尔森（P.A.Samuelson,1954）认为：“计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。” 戈登伯格（S.Goldberger,1964）给出的定义是：“计量经济学可以定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。” 总之一句话，即计量经济学是经济理论、统计学和数学的结合。根据计量经济学定义，计量经济学的核心问题就是如何实现经济理论、数学和统计学的科学的结合。
（3）模型参数的估计：参数估计是计量经济学的核心内容，选择适当的方法估计模型是一个纯技术过程，也涉及到软件的应用等内容。
（4）模型检验：模型的检验包含多方面的内容，通常有经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。

计量经济学讲义(PPT 34页)

这是一个由趋势·循环变动要素构成的序列，从原序列中减去这一序列，就得到了季节·不规则要素序列
SIt yt MAt
(2.2.14)
再对季节·不规则要素序列 SI 进行移动平均(例如三项或五项加权移动平均)就可以把不规则变动剔除，从而得到季节变动要素 S，从原序列 Y 减去S，就得到了
季节调整后的序列 Y~
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简写为
其中
MAt 112i66wi yti

0.5, w i 1.0 ,
i 6 i 6
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下面是简单的季节调整过程，如果用加法模型表示，有
Y T C I S 由(2.2.8)式可以得到
(2.2.9)
计量经济学
王林辉教授博士生导师
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1
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2
第二章经济时间序列的季节
调整、分解与平滑
季节性变动的发生，不仅是由于气候的直接影响，而且社会制度及风俗习惯也会引起季节变动。经济统计中的月度和季度数据或大或小都含有季节变动因素，以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列，通常出现以12个月或4个季度为周期的周期性变化，这种周期变化是由于季节因素的影响造成的，在经济分析中称为季节性波动。
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6
经济时间序列分解模型，依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互
关系，可以表现为多种不同的形式，但就一般而言，基本的分解模型只
有两类：即加法模型和乘法模型。
一、加法模型
加法模型的一般形式为
Y=T+C+S+I
(2.3.1)
式中T、C、S 和 I 均表现为绝对量。

《计量经济学》ppt课件(2024)

02
最小二乘估计量的性质
包括线性、无偏性、有效性等，这些性质保证了估计量的优良特性。
03
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门的软件，可以得到参数的估计值。
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9
经典线性回归模型假设条件及检验
1 2
经典线性回归模型的假设条件
包括线性关系、误差项独立同分布、无多重共线性等，这些假设是模型有效的基础。
发展历程
从20世纪初的萌芽阶段，到20世纪中叶的快速发展，再到21世纪的广泛应用和不断创新。
4
计量经济学研Βιβλιοθήκη 对象与任务研究对象主要研究经济现象的数量关系，包括经济变量之间的关系、经济系统的运行规律等。
任务
揭示经济现象背后的数量规律，为经济政策制定和评估提供科学依据，推动经济学的理论创新和实践应用。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中，如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的气候变化预测等。其优点在于灵活性高，能够适应各种复杂的数据分布，但同时也存在计算量大、对样本量要求较高等问题。
2024/1/29
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半参数估计方法原理及应用
原理
半参数估计方法结合了参数和非参数估计方法的优点，既对总体分布做出一定的假设，又利用样本数据进行推断。其核心思想是通过引入一些辅助信息或约束条件，降低模型的复杂度，提高估计的精度和稳定性。
25
面板数据模型参数估计与检验
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参数估计方法
最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然估计（MLE）等。
参数检验
t检验、F检验、LM检验等，用于检验参数的显著性。