计量经济学
计量经济学概念
第二节 计量经济学方法
一. 计量经济学方法的内容
任何计量经济研究包含两个基本要素：理论和事实， 计量经济学的主要功能就是将这两个要素结合在一起。 计量经济研究既使用理论，也使用事实，将二者结合 起来，用统计技术估计经济关系，如图1.1所示。
14
理论统计理论
计量经济模型
加工好的数据
10
3. 学科发展环境 同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数
学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
11
4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
1. 需求函数的数学模型
尽管需求定律假定价格(P)与需求量(Q)之间 呈反向关系，但并没有给出二者之间关系的精 确形式。例如，该定律并没有告诉我们价格与 需求量之间关系是线性的还是非线性的，如图 1.2中（a）和 (b) 所示。
21
Q
Q
(a)
P
(b)
P
图1.2 线性和非线性的需求函数
22
事实上，斜率为负的曲线有千千万万，在它们 之中选择正确的函数是计量经济学家的任务。
7
计量经济学的艺术成分
计量经济学虽然以科学原理为基础，但仍保留了一 定的艺术成分，主要体现在试图找出一组合适的假设 ，这些假设既严格又现实，使得我们能够使用可获得 的数据得到最理想的结果，而现实中这种严格的假设 条件往往难以满足。
“艺术”成分的存在使得计量经济学有别于传统 的科学，是使人对它提供准确预测的能力产生怀疑的 主要原因。
31
计量经济学
计量经济学计量经济学，是一门使用统计方法分析经济现象的学科。
计量经济学主要通过收集、处理、分析和解释经济数据，以确认和识别经济核心问题，比如需求和供给、价格变动、市场结构和经济增长等。
这门学科的进步和应用在各种政策制定和经济决策上有着广泛的应用领域，比如经济政策的分析，股票市场的预测和企业的经营决策等。
接下来，本文将解释计量经济学的主要内容和方法，并探讨计量经济学在实践中的应用。
一、计量经济学的主要内容计量经济学分析的主要对象是经济现象和经济数据。
这些现象和数据可以描述为变量和关系，比如价格，工资，利润和经济增长等。
计量经济学主要研究的是这些变量及其之间的相互关系，以便为决策者提供更好的政策建议。
在计量经济学中，通常会涉及到如下的主要内容：1. 变量的含义和测量。
计量经济学要求研究者对变量的含义进行明确界定，以便能够对其进行测量，并进行数据收集和分析。
例如，如果要研究通货膨胀的影响因素，通货膨胀就是一个重要的变量，需要进行合理的测量。
2. 经济关系的建模。
计量经济学则进一步探索变量之间的数量关系，并通过数学模型来描述它们之间的联系。
例如，经济学家可以建立一个供求模型来研究商品价格的形成。
3. 假设检验。
计量经济学通过提出假设并使用统计检验方法来验证假设。
通过检验结果，经济学家可以同样的推理得出各种假设是否成立。
4. 统计分析。
该领域强调通过统计分析方法检验模型的假设，这是检验数据和变量关系的重要手段。
统计分析包括回归分析、时间序列分析以及多元统计分析等方法。
二、计量经济学方法计量经济学的重要方法包括统计分析、回归分析、时间序列分析、概率论和经济实验等。
其中最常使用的方法是回归分析。
1. 回归分析回归分析是计量经济学的核心方法。
回归分析将一个自变量与因变量相关联。
例如，如果我们想知道变量X与变量Y的相关性，我们就会回归一个X对Y的方程。
这个方程告诉我们，当X发生变化时，Y的变化程度。
回归分析需要建立方程，并根据现有数据的信息来确定系数。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，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，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学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。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
[经济学]计量经济学
![[经济学]计量经济学](https://img.taocdn.com/s3/m/58133e306bd97f192279e943.png)
名词解释1，计量经济学；计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2，虚拟变量数据；虚拟变量数据是人们构造的，用来表征政策定性事实的数据。
3，计量经济学检验；计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济学方法的基本假定。
4，回归平方和；回归平方和用ESS表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值得离差平方和5，拟合优度检验；拟合优度检验是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R²表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
6，总体回归函数；将总体被解释变量的条件期望表现为解释变量的函数，这个函数称为总体回归函数。
7，样本回归函数；是指被解释变量的样本条件均值也是随解释变量的变化而又规律的变化，如果把被解释变量的样本均值比奥斯为解释变量的某种函数，称这个函数为样本回归函数8，回归方程的显著性检验（F检验）；是指对模型中北解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
9，回归参数的显著性检验（t检验）；是指对其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
10， 多重共线性；是指解释变量之间精确的线性关系和解释变量之间近似的线性关系。
11， 完全的多重共线性；是指解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。
12，不完全的多重共线性；指对解释变量k X X X ,,,32 ，存在不全为0的数k λλλλ,,,,321 ，使得 033221=+++++i ki k i i v X X X λλλλ ),,2,1(n i =，其中，i v 为解释变量。
13，异方差性；是指随即变量的方差不是确定的常数，即被解释变量观测值的分散程度随解释变量的变化而变化。
14，序列相关性；指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
15.滞后效应；是指由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。
什么是计量经济学
第一二章1、什么是计量经济学？答：计量经济学是经济学、数学、统计学三者合一的课程，以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过坚力数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学分支学科。
2、什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间有什么区别？答：总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件期望值表现为解释变量X的函数，这个函数被称为总体回归函数。
样本回归函数：对应于解释变量的选定水平，对被解释变量Y的某些样本进行观测，然后通过对样本观测获得的信息去估计总体回归函数，这个函数被称为样本回归函数。
区别：总体回归函数是确定的，样本回归函数会随着抽样发生变化。
总体回归的参数β1和β2是确定的常数，而样本回归函数的参数是随抽样变化的随机变量。
总体回归函数中的μi 是不可直接观测的；而样本回归函数中的e i是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
3、对随机误差扰动项的假设？答：零均值假定：在给定解释变量X i的条件下，随机扰动项μi的条件期望或条件均值为零。
同方差假定：对于每一个给定的X i，随机扰动项的条件方差都等于一个常数。
无自相关假定：即随机扰动项μi的逐次值互不相关对于所有的i和j（i不等于j），μi和μj 协方差为零随机扰动项μi和解释变量X i不相关正态性假定：随机扰动项服从期望值为零，方差为σ2的正态分布也称高斯假定或者古典假定4、ols估计量的统计性质与对模型的基本假定的关系是什么？（p26）答：ols估计量的统计性质：线性特征、无偏性、有效性假定解释变量Xi是确定性变量，是非随机的，或者虽然是非随机的，但与随机扰动项μi不相关。
假定模型中的变量没有测量误差假设模型不存在设定误差解释变量Xi是确定变量，决定了回归模型具有线性特征；变量没有测量误差，决定了模型的无偏性；模型不存在设定误差，决定了模型的一致性。
1.多元回归的基本假设是什么，与简单线性回归的基本假设有什么区别？答：（1）零均值假定：假定随机扰动项的期望值或均值为零。
计量经济学
计量经济学计量经济学是:指通过计量工具来研究具有统计意义的经济问题的经济学科。
计量经济学的工具：数学（如优化理论，微分方程），概率与统计分析，计算机及其应用软件，数据分析等学科的相关知识。
计量经济学的研究对象：经济问题，包括各种经济现象。
经量经济学的研究目的：对所关心的经济问题做适当的经济预测，政策评估，评价或建议1.计量经济学的发展历程：经济学的一个分支学科 1926年挪威经济学家R.Frish 提出Econometrics1930年成立世界计量经济学会 1933年创刊《Econometrica 》20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的发展2.计量经济学模型的步骤：（1）、理论模型的设计 （2）、样本数据的收集 （3）、模型参数的估计（4）、模型的检验 （5）、计量经济学模型成功的三要素：理论，数据，方法3.随机误差项主要包括下列因素的影响：1）在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响； 4）其它随机因素的影响。
4.产生并设计随机误差项的主要原因：（1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。
5.参数的普通最小二乘估计（OLS ）给定一组样本观测值（Xi, Yi ）（i=1,2,…n ）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。
由于参数的估计结果是通过最小二乘法得到的，故称为普通最小二乘估计量。
6.最小二乘估计量的性质：一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
这三个准则也称作估计量的小样本性质。
拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量。
计量经济学
第二讲
●
第一章 绪论 第3节 计量经济模型及其应用 第4节 统计和计量经济分析软件
●
第二章 计量经济分析的统计学基楚 第1节 概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间 的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济 系统或子系统。 例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析 实证分析
三、 计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤 例： 一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下 面対该问题进行计量经济分析。 步骤1 陈述理论 根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。 步骤2 建立计量经济模型 （１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品 的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、 计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容 和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说 需求定律 ２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据 表１－１ ４．估计参数 ５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”， 出版了《数量经济技术经济研究》 〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会 〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版 《中国经济蓝皮书》 〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核 心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模 型的新阶段 －－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据 －－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济 学提供了重要手段 〇 发展应用时期（20世纪70年代后）
计量经济学
1、什么是计量经济学？计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
（同一）3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
①理论模型的建立；②收集数据，参数估计；③模型检验；④模型应用；4、并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？时间序列：同一个统计指标，在同一时间点上，不同的对象所得的数据；横截面积：同一指标，同一对象在不同时间点上所得的数据5、试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
6、常用的样本数据有哪些？（同第四题）1、最基础的：经典单方程计量经济学模型；2、运用最小二乘法，3、最基本假定：简单线性回归；对随机扰动项的假定：①零均值；②同方差；③无自相关4、统计检验：一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度5、后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
6、总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述7、样本估计量优劣的最主要的衡量准则：无偏性、有效性与一致性8、Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
9、运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
10、总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数11、样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系12、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
13、引入随机扰动项的原因：未知影响因素的代表●无法取得数据的已知影响因素的代表●众多细小影响因素的综合代表●模型的设定误差●变量的观测误差●变量内在随机性14、为什么要作基本假定：模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计●只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质15、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，16、可决系数：在总变差分解基础上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重1、多元线性回归模型基本假定：①零均值；②同方差；③无自相关；④不存在相关性2、在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。
- 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)。
关于我国保费收入影响因素实证分析
摘要：本文是根据我国保险业的现状，想从计量经济学的角度来分析一下保险费收入与GDP、城乡居民人民币储蓄存款、人口数之间的关系。
根据经济学原理，在模型中引入了三个解释变量GDP、城乡居民人民币储蓄存款、人口数。
关键词;保费收入人均 GDP 城乡居民人民币储蓄存款人口数一、模型设定
为了分析我国保费收入与其经济因素之间的关系，我选择了“保费收入”为被解释变量，选择“GDP”、“城乡居民人民币储蓄存款”、“人口数”为解释变量。
设定如下形式的计量经济模型：
Y=1β+2β2X+3β3X +4β4X+μt
其中，Y为保费收入，
X为GDP，3X为城乡居民人民币储蓄存款，
2
X为人口数
4
为估计模型参数，从《中国统计年鉴2010年》收集到我国居民从1993-2009年的GDP、城乡居民人民币储蓄存款、人口数等数据。
数据如下：
二、估计参数
利用Eviews 软件，生成Y 、2X 、3X 、4X 等数据，采用这些数据对模型进行OLS 回归，结果如下：
OLS 回归结果
Y＝1.30E+08 ＋ 0.009532t X2+ 0.040795 t X3 - 1171.575t X4 t
(59269620) (0.008300) (0.012065)
（486.1966）
t ＝（2.190054） （1.148342） （3.381320） （-2.409674）
2
R
＝0.990833
2
R
＝0.988717
F
＝468.3678
DW=1.100120
经济意义检验:GDP 每增长1万元，保费收入增长0.009532万元；城乡居民人民币储蓄存款每增长1万元，保费收入就增长0.040795万元。
拟合优度检验：从回归的结果来看，2R ＝0.990833，修正的2R ＝0.988717，这说明模型对样本的拟合很好。
F
检验：针对0H ：2β＝3β＝4β＝0，给定的显著性水平α＝0.05，
在F 分布表中查出自由度为k －1＝3和n －k ＝12的临界值αF ，由回归结果中得到的F 明显大于αF ，应拒绝原假设H 0：2β＝3β＝4β＝0，说明回归方程显著，即“GDP ”“城镇居民储蓄存款”“人口数”等变量联合起来确实对“保费收入”有显著影响。
t 检验：分别针对0
H ：j
β＝0（j =1，2，3，4），给定的显著性
水平α＝0.05，在t 分布表中查出自由度为n －k =12的临界值2/αt （n －k ）＝2.179。
由回归结果中的数据可得， 与1
ˆβ、2
ˆβ、3ˆβ、4
ˆβ对应
的t 统计分别为2.190054、1.148342、3.38132、-2.409674，其绝对值除1.148342外都大于2/αt （n －k ）＝2.179，这说明在显著性水平
α
＝0.05下，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“ 城乡居
民人民币储蓄存款”、“人口数”分
别对被解释变量“保费收入”有显著影响。
三、多重共线性检验
相关系数矩阵
由各关系系数矩阵可以看出，各解释变量互相之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
四、多重共线性修正
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。
分别作Y 对
X、3X、4X的一元回归，回归结果如下，
2
对回归结果进行整理，如下表
一元回归估计结果
其中，3X 的方程2R 最大，以3X 为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下表所示。
加入新变量的回归结果
加入x2、x4时，2R都有所提高，F统计量也都很大，说明模型对样本的拟合很好且回归方程显著；但加入x2后t检验不显著，应予以剔除，加入x4的系数符号与经济意义不符且标准误差较大，应予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为
Y＝-10761004+0.0462313X
t
(1822986.) (0.001518)
t＝（-5.902955）（30.44591）
2
R＝0.984076 2R＝0.983014F＝926.9535 DW=0.857463
这说明，城乡居民人民币储蓄存款
X每增加1万元保费收入t Y增长
3
0.046231万元。
五、异方差检验
利用eviews绘制出
X对E2的线性图，图如下，
3
由图可以看出，残差平方2e随解释变量
X的变动呈增大趋势，因此，
3
模型很有可能存在异方差。
但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。
再进行white检验，回归检验结果如下，
White检验结果
由上表可知，n 2
R
＝0.882811，在α=0.05下，查表得，临界值
为3.84146 而n
2
R
＜3.84146，表明模型不存在异方差。
六、自相关检验
估计结果如下
Y＝-10761004+0.0462313X
t
(1822986.) (0.001518)
t＝（-5.902955）（30.44591）
2
R＝0.9840762R＝0.983014F＝926.9535
DW=0.857463
对样本量为17、一个解释变量的模型、0.05显著水平，查DW统计
表可知，
D＝1.133，U D＝1.381，模型中DW=0.857463＜L D，说明L
模型存在自相关。
七、自相关修正：
生成残差序列e，使用e进行滞后一期的自回归，回归结果如下：
对原模型进行广义差分，再对广义差分方程进行自回归，回归结果如下：
Y＝-9489495+0.047555x
t
(1506733.) (0.001567)
t＝（-6.298060）（30.33847）2
R＝0.985017 2R＝0.983947 F＝920.4230
DW=1.451899
使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为16个，查0.05显著水平
的DW统计表可知
D＝1.106，U D＝1.371，U D<DW<4-U D,说明广义差
L
分模型中已无自相关。
八、该模型的结论
通过该模型的分析可知，保费收入随城乡居民人民币储蓄存款的增加而增加，二者正相关。
这是因为城乡居民人民币储蓄存款作为保费收入的总源头，对保费收入起着促进作用。
保费收入应随人口数的增加而增加，而在该模型中，人口数与保费收入呈负相关与经济意义不符，从侧面也反映出保险覆盖范围还不是很广，今后保险公司应该加大保险宣传，增加保费收入。
在保险行业快速发展的今天，研究保费收入与GDP、城乡居民人民币储蓄存款、人口数之间的关系有着十分重要的意义。
它对我国日后的保险行业走向有着很好的指导作用。
[参考文献]：《计量经济学》
《中国统计年鉴》
中经网。