高铁梅《计量经济分析方法与建模》课件.共24页文档
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高铁梅计量经济学课件共75页文档
cs = c(1)+c(2)*inc。
6
在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
cs c cs(-1) inc 相当的回归方程形式为：
cs = c(1)+ c(2) cs(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
§3.4 方程输出
在方程说明对话框中单击OK钮后，EViews显示估计结果：
根据矩阵的概念, 标准的回归可以写为：
yXβu
其中: y 是因变量观测值的 T 维向量，X 是解释变量观测值的
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
10
8
用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。 要创建新的系数向量，选择Object/New Object… 并从主 菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量输入一个名字。 然 后 ， 选 择 OK 。 在 New Matrix 对 话 框 中 ， 选 择 Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向
3
§3.1 创建方程对象
EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成 的。为了创建一个方程对象: 从主菜单选择Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation …，或 者在命令窗口中输入关键词equation。
6
在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
cs c cs(-1) inc 相当的回归方程形式为：
cs = c(1)+ c(2) cs(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
§3.4 方程输出
在方程说明对话框中单击OK钮后，EViews显示估计结果：
根据矩阵的概念, 标准的回归可以写为：
yXβu
其中: y 是因变量观测值的 T 维向量，X 是解释变量观测值的
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
10
8
用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。 要创建新的系数向量，选择Object/New Object… 并从主 菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量输入一个名字。 然 后 ， 选 择 OK 。 在 New Matrix 对 话 框 中 ， 选 择 Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向
3
§3.1 创建方程对象
EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成 的。为了创建一个方程对象: 从主菜单选择Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation …，或 者在命令窗口中输入关键词equation。
《计量经济分析方法与建模》课件第二版时间序列
ln in t)( v 1 r t 12ln gt( ) n u tp
t = 1; 2; ; T
18
应用最小二乘法得到的估计方程如下：
li n n t) ( v 0 .0r t 1 1 0 .6 7l3 g nt 4 ) n ( u ˆ tp
t =1 32 154 25
R2=0 80 D W =0 94
第五章 时间序列模型
关于标准回归技术及其预测和检验我们已经在 前面的章节讨论过了;本章着重于时间序列模型的估 计和定义;这些分析均是基于单方程回归方法;第9章 我们还会讨论时间序列的向量自回归模型
这一部分属于动态计量经济学的范畴 通常是运 用时间序列的过去值 当期值及滞后扰动项的加权和 建立模型;来解释时间序列的变化规律
E ( u t u t s ) 0 s 0 ,t 1 ,2 , ,T 5 1 4
特别的;如果仅存在
E ( u tu t 1 ) 0 t 1 ,2 , ,T 5 1 5
称为一阶序列相关;这是一种最为常见的序列相关问题
6
如果回归方程的扰动项存在序列相关;那么应用最 小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低估 因此;检验参数显著性水平的 t 统计量将不再可信 可以 将序列相关可能引起的后果归纳为：
r1
k,k
rk
r k1
j1 k1, j k j
1
r k1
j1 k1, j k j
k 1 k 1
其中：rk 是在 k 阶滞后时的自相关系数估计值
k,j
k 1 ,j
k,k k 1 ,kj
这是偏自相关系数的一致估计
5 2 27
5 2 28
13
要得到k;k的更确切的估计;需要进行回归
t = 1; 2; ; T
18
应用最小二乘法得到的估计方程如下：
li n n t) ( v 0 .0r t 1 1 0 .6 7l3 g nt 4 ) n ( u ˆ tp
t =1 32 154 25
R2=0 80 D W =0 94
第五章 时间序列模型
关于标准回归技术及其预测和检验我们已经在 前面的章节讨论过了;本章着重于时间序列模型的估 计和定义;这些分析均是基于单方程回归方法;第9章 我们还会讨论时间序列的向量自回归模型
这一部分属于动态计量经济学的范畴 通常是运 用时间序列的过去值 当期值及滞后扰动项的加权和 建立模型;来解释时间序列的变化规律
E ( u t u t s ) 0 s 0 ,t 1 ,2 , ,T 5 1 4
特别的;如果仅存在
E ( u tu t 1 ) 0 t 1 ,2 , ,T 5 1 5
称为一阶序列相关;这是一种最为常见的序列相关问题
6
如果回归方程的扰动项存在序列相关;那么应用最 小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低估 因此;检验参数显著性水平的 t 统计量将不再可信 可以 将序列相关可能引起的后果归纳为：
r1
k,k
rk
r k1
j1 k1, j k j
1
r k1
j1 k1, j k j
k 1 k 1
其中：rk 是在 k 阶滞后时的自相关系数估计值
k,j
k 1 ,j
k,k k 1 ,kj
这是偏自相关系数的一致估计
5 2 27
5 2 28
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要得到k;k的更确切的估计;需要进行回归
《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第08章__对数极大似然估计
有T个观测值的样本的对数似然函数可以写成：
lo L (,g 2 ) T lo 2 ) g 1 T ( lo 2 ) g T( ( y t 1 2 x t 3 w t) 2
2
2 t 1
t 1
2 2
tT 1 lo g(yt1 2xt3w t 1 2log 2) (
t1,2,,T
11
§8.1.2 EViews极大似然对象概述
用对数极大似然估计来估计一个模型，主要的工作是 建立用来求解似然函数的说明文本。用EViews指定对数 极大似然函数的说明是很容易的，因为似然函数的说明只 是一系列对序列的赋值语句，这些赋值语句在极大化的过 程中被反复的计算。我们所要做的只是写下一组语句，在 计算时，这些语句将描述一个包含每个观测值对似然函数 贡献的序列。
tT 1 ln(ytt)1 2ln(2)
（8.1.10）
式中标准正态分布的对数似然函数 为
ln(zt)T 2ln2(π )1 2tT 1zt2
zt
yt
t
（8.1.11）
这里对数似然函数每个观测值的贡献式(8.1.9)又可以由下面的 式子给出：
lt(β,)lnytt 1 2ln(2)
（8.1.12）
y t 0 1 x 1 t 2 x 2 t k x k tu t, t =1, 2 , … , T (8.1.4)
其中 k 是解释变量个数，T 是观测值个数，随机扰动项
u t ～ N(0,2) ，
那么 yt 服从如下的正态分布：
y t ～ N(t ,2)
其中
t0 1 x 1 t2 x 2 t k x kt
未知参数向量 ={0, 1, 2}, 可以将参数初值赋给系数向
量的c(1)到c(3)元素，然后把下面的赋值语句作为EViews的命 令或程序来执行。
计量经济分析方法与建模Eviews应用与实例-高铁梅
16
§1.3.1 序列分布图
本节列出了三种描述序列经验分布特征的图。
1. CDF—Survivor—Quantile图
这个图描绘出带有加或减两个标准误差带的经验累积分布 函数，残存函数和分位数函数。在序列菜单中或组菜单中选择 View /Distribution/ CDF—Survivor—Quantile…时 ( 组菜单的 Multiple Graphs中)，就会出现下面的对话框：
10
1. 均值检验
原假设是序列 x 的期望值 m ，备选假设是 ≠m ，即
H0 : m H1 : m
如果不指定序列 x 的标准差，EViews将在 t – 统计量中使 用该标准差的估计值 s 。
xm
t
,
sN
s
1 N
N 1 i1
xi x 2
x是 x 的样本估计值，N是x的观测值的个数。在原假设下，
图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形
1.16
图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形
1.11
1.06
1.06
0.96
1.00
0.86
0.95
0.76 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
图3 工业总产值的季节变动要素 S 图形
0.89 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
进行中位数检验，在Median右边的框内输入中位数的值， 可以输入任何数字表达式。
15
§1.3 分布函数
EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在§1.1 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本节，列出了 几种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合 曲线图。
§1.3.1 序列分布图
本节列出了三种描述序列经验分布特征的图。
1. CDF—Survivor—Quantile图
这个图描绘出带有加或减两个标准误差带的经验累积分布 函数，残存函数和分位数函数。在序列菜单中或组菜单中选择 View /Distribution/ CDF—Survivor—Quantile…时 ( 组菜单的 Multiple Graphs中)，就会出现下面的对话框：
10
1. 均值检验
原假设是序列 x 的期望值 m ，备选假设是 ≠m ，即
H0 : m H1 : m
如果不指定序列 x 的标准差，EViews将在 t – 统计量中使 用该标准差的估计值 s 。
xm
t
,
sN
s
1 N
N 1 i1
xi x 2
x是 x 的样本估计值，N是x的观测值的个数。在原假设下，
图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形
1.16
图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形
1.11
1.06
1.06
0.96
1.00
0.86
0.95
0.76 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
图3 工业总产值的季节变动要素 S 图形
0.89 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
进行中位数检验，在Median右边的框内输入中位数的值， 可以输入任何数字表达式。
15
§1.3 分布函数
EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在§1.1 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本节，列出了 几种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合 曲线图。
《计量经济分析方法与建模》课件第二版第12章联立方程
虽然利用系统方法估计参数具有很多优点，但是这种方 法也要付出相应的代价。最重要的是在系统中如果错误指定 了系统中的某个方程，使用单方程估计方法估计参数时，如 果某个被估计方程的参数估计值很差，只影响这个方程；但 如果使用系统估计方法，这个错误指定的方程中较差的参数 估计就会“传播”给系统中的其它方程。
第十二章 联立方程模型的估计与模拟
本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括 最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归 法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘 法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法 FIML和广义矩法GMM等估计方法。
在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释 变量值对被解释变量进行模拟和预测。
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
粗体是外生变量。
6
前3个方程称为行为方程，后面的3个方程称为恒等方程。 这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式（12.1.2） 中的前3个行为方程构成联立方程系统：
CS
t
0
1Pt
2 Pt1
3 (Wt p
Wt g
)
u1t
(消费)
It 0 1Pt 2Pt1 3Kt1 u2t
第十二章 联立方程模型的估计与模拟
本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括 最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归 法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘 法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法 FIML和广义矩法GMM等估计方法。
在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释 变量值对被解释变量进行模拟和预测。
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
粗体是外生变量。
6
前3个方程称为行为方程，后面的3个方程称为恒等方程。 这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式（12.1.2） 中的前3个行为方程构成联立方程系统：
CS
t
0
1Pt
2 Pt1
3 (Wt p
Wt g
)
u1t
(消费)
It 0 1Pt 2Pt1 3Kt1 u2t
高铁梅计量经济分析方法与建模
7
§A.1.2 EViews窗口
它由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状
态栏、工作区。
标
题
栏
主
命
菜
令
单
窗
口
工 作 区
状
态
栏
8
标题栏
•
位于主窗口的最上方。当EViews工作区窗口处
于活动状态时，工作区窗口标题栏的颜色较其他窗口
比是兰色的，当其它窗口处于活动状态时，它的颜色
会变成灰色的。可以单击EViews工作区窗口的任何位
改变窗口的大小。
13
§A.1.3 关闭EViews
• 这里有关闭EViews的许多方法：
•
1. 可在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭
EViews 。
•
2. 如果正在运行，可单击EViews窗口右上角的关闭
方块，或双击EViews窗口左上角的EViews符号来关闭窗
口。
•
3. 单击EViews窗口左上角的控制菜单方块，然后选
向量自回归、向量误差修正模型、状态空间模型、截面
数据/时间序列数据、及模型求解和预测。
2
什么是EViews
•
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂
的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速
从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预
测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观
5. 加载工作文件
利用菜单File/open/workfile可在标准窗口中打开已有的 工作文件。
26
6. 大小写转换
菜单View/Name Display可以实现大小写转换。
§A.1.2 EViews窗口
它由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状
态栏、工作区。
标
题
栏
主
命
菜
令
单
窗
口
工 作 区
状
态
栏
8
标题栏
•
位于主窗口的最上方。当EViews工作区窗口处
于活动状态时，工作区窗口标题栏的颜色较其他窗口
比是兰色的，当其它窗口处于活动状态时，它的颜色
会变成灰色的。可以单击EViews工作区窗口的任何位
改变窗口的大小。
13
§A.1.3 关闭EViews
• 这里有关闭EViews的许多方法：
•
1. 可在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭
EViews 。
•
2. 如果正在运行，可单击EViews窗口右上角的关闭
方块，或双击EViews窗口左上角的EViews符号来关闭窗
口。
•
3. 单击EViews窗口左上角的控制菜单方块，然后选
向量自回归、向量误差修正模型、状态空间模型、截面
数据/时间序列数据、及模型求解和预测。
2
什么是EViews
•
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂
的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速
从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预
测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观
5. 加载工作文件
利用菜单File/open/workfile可在标准窗口中打开已有的 工作文件。
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6. 大小写转换
菜单View/Name Display可以实现大小写转换。
高铁梅计量经济分析方法和建模其他回归方法演示文稿
古典线性回归模型的一个重要假设是总体回归方程的随机扰动项
ui 同方差，即他们具有相同的方差 2。如果随机扰动项的方差随 观测值不同而异，即ui 的方差为i2，就是异方差。用符号表示异 方差为E(ui2) = i2 。
异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中。 例如我们调查不同规模公司的利润，会发现大公司的利润变化幅度要 比小公司的利润变化幅度大，即大公司利润的方差比小公司利润的方 差大。利润方差的大小取决于公司的规模、产业特点、研究开发支出 多少等因素。又如在分析家庭支出模式时，我们会发现高收入家庭通 常比低收入家庭对某些商品的支出有更大的方差。
第七页，共54页。
§4.1.1 异方差性检验
1. 图示检验法
(1) 用X-Y的散点图进行判断
观察是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一 个固定的带型域中）
第八页，共54页。
（2）X - ûi2的散点图进行判断
首先采用OLS方法估计模型，以求得随机误差项的估计量(注
意，该估计量是不严格的)，我们称之为“近似估计量”，用 ûi2
159.60 137.11 231.51 172.65 193.65 191.76 197.04 176.39 185.78 206.91 227.21 201.87 237.16 214.37 265.98
变量
地区
新疆 河北 四川 山东 广西 湖南 重庆 江苏 云南 福建 天津 浙江 北京 上海 广东
1. 异方差一致协方差估计（White）
Heteroskedasticity Consistent Covariances（White）
White(1980)得出在存在未知形式的异方差时，对系数协方差进 行正确估计的异方差一致协方差估计量。White 协方差矩阵公式为：
ui 同方差，即他们具有相同的方差 2。如果随机扰动项的方差随 观测值不同而异，即ui 的方差为i2，就是异方差。用符号表示异 方差为E(ui2) = i2 。
异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中。 例如我们调查不同规模公司的利润，会发现大公司的利润变化幅度要 比小公司的利润变化幅度大，即大公司利润的方差比小公司利润的方 差大。利润方差的大小取决于公司的规模、产业特点、研究开发支出 多少等因素。又如在分析家庭支出模式时，我们会发现高收入家庭通 常比低收入家庭对某些商品的支出有更大的方差。
第七页，共54页。
§4.1.1 异方差性检验
1. 图示检验法
(1) 用X-Y的散点图进行判断
观察是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一 个固定的带型域中）
第八页，共54页。
（2）X - ûi2的散点图进行判断
首先采用OLS方法估计模型，以求得随机误差项的估计量(注
意，该估计量是不严格的)，我们称之为“近似估计量”，用 ûi2
159.60 137.11 231.51 172.65 193.65 191.76 197.04 176.39 185.78 206.91 227.21 201.87 237.16 214.37 265.98
变量
地区
新疆 河北 四川 山东 广西 湖南 重庆 江苏 云南 福建 天津 浙江 北京 上海 广东
1. 异方差一致协方差估计（White）
Heteroskedasticity Consistent Covariances（White）
White(1980)得出在存在未知形式的异方差时，对系数协方差进 行正确估计的异方差一致协方差估计量。White 协方差矩阵公式为：
计量经济学全册课件(完整)pptx
预测与置信区间
阐述如何利用一元线性回归模型进行 预测，并给出预测值的置信区间，以 评估预测的不确定性。
2024/1/28
8
多元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍多元线性回归模型的基本形 式，解释多个自变量对因变量的 影响，以及最小二乘法在多元线 性回归中的应用。
模型的统计性质
探讨多元线性回归模型的统计性 质，包括回归系数的解释、拟合 优度的度量、多重共线性的诊断 与处理等。
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
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。
模型的统计性质
探讨一元线性回归模型的统计性质， 包括回归系数的解释、拟合优度的度 量（如R方）、回归系数的显著性检 验等。
贝叶斯计量经济学的定义
贝叶斯计量经济学是应用贝叶斯统计推断方法，对经济模 型进行参数估计、假设检验和预测的一门学科。
贝叶斯计量经济学的研究对象
贝叶斯计量经济学主要关注经济模型的参数估计和不确定 性问题，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型 等。
贝叶斯计量经济学的研究方法
贝叶斯计量经济学的研究方法主要包括先验分布的设定、 后验分布的推导、马尔科夫链蒙特卡罗模拟（MCMC）等 。
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。
计量经济学模型估计
介绍如何在EViews中建立计量经济学 模型，进行参数估计、模型检验和预 测等操作。
24
Stata软件介绍及操作指南
Stata软件概述
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大 的数据处理和统计分析功能。