第八章时间序列计量经济学模型(计量经济学李子奈(第3.pptx
• 由于t统计量的向下偏倚性，它呈现围绕小于零均 值的偏态分布。
显著性水平
0.01 0.05 0.10
样本容量 25 50 100 500
-3.75 -3.58 -3.51 -3.44 -3.00 -2.93 -2.89 -2.87 -2.63 -2.60 -2.58 -2.间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。 • 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。
• 数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致 性”要求——被破怀。
• 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归” （Spurious Regression）问题。
–表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的 相关性。
– 分析时间序列之间的结构关系 – 单位根检验、协整检验是核心内容 – 现代宏观计量经济学的主要内容
一、时间序列的平稳性 Stationary Time Series
⒈问题的提出
• 经典计量经济模型常用到的数据有：
– 时间序列数据（time-series data)； – 截面数据(cross-sectional data) – 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data)
§8.1 时间序列平稳性和单位根检验
Stationary Time Serial and Unit Root Test
一、时间序列的平稳性 二、单整序列 三、单位根检验
• 经典时间序列分析模型：
– 包括MA、AR、ARMA模型 – 平稳时间序列模型 – 分析时间序列自身的变化规律
• 现代时间序列分析模型：
0.025 -2.26 -2.25 -2.24 -2.23 -2.23 -2.23 -3.33 -3.22 -3.17 -3.14 -3.13 -3.12 2.97 2.89 2.86 2.84 2.83 2.83
–例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势 （非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进 行回归也可表现出较高的可决系数。
2、平稳性的定义
• 假定某个时间序列是由某一随机过程 （stochastic process）生成的，即假定时间序 列{Xt}（t=1, 2, …）的每一个数值都是从一个 概率分布中随机得到，如果满足下列条件：
• 如果一个时间序列是非平稳的，它常常可通过 取差分的方法而形成平稳序列。
二、平稳性的图示判断
说明
• 本节的概念是重要的，属于经典时间序列分析。 • 在实际应用研究中，一般直接采用单位根检验，
图示判断应用较少。 • 建议作为自学内容。
三、平稳性的单位根检验
（unit root test）
1、DF检验（Dicky-Fuller Test）
X t X t1 t X t X t1 t
零假设 H0：=0 备择假设 H1：<0
可通过OLS法下的t检验完成。
• 但是，在零假设（序列非平稳）下，即使在大样 本下t统计量也是有偏误的（向下偏倚），通常的 t 检验无法使用。
• Dicky和Fuller于1976年提出了这一情形下t统计 量服从的分布（这时的t统计量称为统计量）， 即DF分布。
– 均值E(Xt)=是与时间t 无关的常数； – 方差Var(Xt)=2是与时间t 无关的常数； – 协方差Cov(Xt,Xt+k)=k 是只与时期间隔k有关，与
时间t 无关的常数；
• 则称该随机时间序列是平稳的（stationary)， 而该随机过程是一平稳随机过程（stationary stochastic process）。 宽平稳、广义平稳
• 检验模型滞后项阶数的确定：以随机项不存在 序列相关为准则。
模型 统计量
1
2
样本容量 25 50 100 250 500 >500 25 50 100 250 500 >500 25 50 100 250 500 >500
0.01 -2.66 -2.62 -2.60 -2.58 -2.58 -2.58 -3.75 -3.58 -3.51 -3.46 -3.44 -3.43 3.41 3.28 3.22 3.19 3.18 3.18
• 白噪声（white noise）过程是平稳的： Xt=t ， t~N(0,2)
• 随机游走（random walk）过程是非平稳的： Xt=Xt-1+t ， t~N(0,2) Var(Xt)=t2
• 随机游走的一阶差分（first difference）是平稳 的： Xt=Xt-Xt-1=t ，t~N(0,2)
X t X t1 t X t X t1 t
随机游走，非平稳
对该式回归，如果确实 发现ρ=1，则称随机变
量Xt有一个单位根。
X t ( 1) X t1 t X t1 t
等价于通过该式判断 是否存在δ=0。
• 通过上式判断Xt是否有单位根,就是时间序列 平稳性的单位根检验。
• 一般检验模型
• 如果时间序列含有明显的随时间变化的某种趋 势（如上升或下降），也容易导致DF检验中的 自相关随机误差项问题。
• ADF检验模型
m
X t X t1 i X ti t i 1
m
X t X t1 i X ti t i 1
m
X t t X t1 i X ti t i 1
-3.43 -2.33 -2.86 -1.65 -2.57 -1.28
• 如果t<临界值，则拒绝零假设H0： =0，认为 时间序列不存在单位根，是平稳的。
单尾检验
2、ADF检验（Augment Dickey-Fuller test）
• 为什么将DF检验扩展为ADF检验？
• DF检验假定时间序列是由具有白噪声随机误差 项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检 验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生 成，或者随机误差项并非是白噪声，用OLS法 进行估计均会表现出随机误差项出现自相关， 导致DF检验无效。
零假设 H0：=0 备择假设 H1：<0
模型1 模型2 模型3
• 检验过程
–实际检验时从模型3开始，然后模型2、模型1。 –何时检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为
平稳序列，何时停止检验。 –否则，就要继续检验，直到检验完模型1为止。
• 检验原理与DF检验相同，只是对模型1、2、3 进行检验时，有各自相应的临界值表。
显著性水平
0.01 0.05 0.10
样本容量 25 50 100 500
-3.75 -3.58 -3.51 -3.44 -3.00 -2.93 -2.89 -2.87 -2.63 -2.60 -2.58 -2.间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。 • 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。
• 数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致 性”要求——被破怀。
• 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归” （Spurious Regression）问题。
–表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的 相关性。
– 分析时间序列之间的结构关系 – 单位根检验、协整检验是核心内容 – 现代宏观计量经济学的主要内容
一、时间序列的平稳性 Stationary Time Series
⒈问题的提出
• 经典计量经济模型常用到的数据有：
– 时间序列数据（time-series data)； – 截面数据(cross-sectional data) – 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data)
§8.1 时间序列平稳性和单位根检验
Stationary Time Serial and Unit Root Test
一、时间序列的平稳性 二、单整序列 三、单位根检验
• 经典时间序列分析模型：
– 包括MA、AR、ARMA模型 – 平稳时间序列模型 – 分析时间序列自身的变化规律
• 现代时间序列分析模型：
0.025 -2.26 -2.25 -2.24 -2.23 -2.23 -2.23 -3.33 -3.22 -3.17 -3.14 -3.13 -3.12 2.97 2.89 2.86 2.84 2.83 2.83
–例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势 （非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进 行回归也可表现出较高的可决系数。
2、平稳性的定义
• 假定某个时间序列是由某一随机过程 （stochastic process）生成的，即假定时间序 列{Xt}（t=1, 2, …）的每一个数值都是从一个 概率分布中随机得到，如果满足下列条件：
• 如果一个时间序列是非平稳的，它常常可通过 取差分的方法而形成平稳序列。
二、平稳性的图示判断
说明
• 本节的概念是重要的，属于经典时间序列分析。 • 在实际应用研究中，一般直接采用单位根检验，
图示判断应用较少。 • 建议作为自学内容。
三、平稳性的单位根检验
（unit root test）
1、DF检验（Dicky-Fuller Test）
X t X t1 t X t X t1 t
零假设 H0：=0 备择假设 H1：<0
可通过OLS法下的t检验完成。
• 但是，在零假设（序列非平稳）下，即使在大样 本下t统计量也是有偏误的（向下偏倚），通常的 t 检验无法使用。
• Dicky和Fuller于1976年提出了这一情形下t统计 量服从的分布（这时的t统计量称为统计量）， 即DF分布。
– 均值E(Xt)=是与时间t 无关的常数； – 方差Var(Xt)=2是与时间t 无关的常数； – 协方差Cov(Xt,Xt+k)=k 是只与时期间隔k有关，与
时间t 无关的常数；
• 则称该随机时间序列是平稳的（stationary)， 而该随机过程是一平稳随机过程（stationary stochastic process）。 宽平稳、广义平稳
• 检验模型滞后项阶数的确定：以随机项不存在 序列相关为准则。
模型 统计量
1
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样本容量 25 50 100 250 500 >500 25 50 100 250 500 >500 25 50 100 250 500 >500
0.01 -2.66 -2.62 -2.60 -2.58 -2.58 -2.58 -3.75 -3.58 -3.51 -3.46 -3.44 -3.43 3.41 3.28 3.22 3.19 3.18 3.18
• 白噪声（white noise）过程是平稳的： Xt=t ， t~N(0,2)
• 随机游走（random walk）过程是非平稳的： Xt=Xt-1+t ， t~N(0,2) Var(Xt)=t2
• 随机游走的一阶差分（first difference）是平稳 的： Xt=Xt-Xt-1=t ，t~N(0,2)
X t X t1 t X t X t1 t
随机游走，非平稳
对该式回归，如果确实 发现ρ=1，则称随机变
量Xt有一个单位根。
X t ( 1) X t1 t X t1 t
等价于通过该式判断 是否存在δ=0。
• 通过上式判断Xt是否有单位根,就是时间序列 平稳性的单位根检验。
• 一般检验模型
• 如果时间序列含有明显的随时间变化的某种趋 势（如上升或下降），也容易导致DF检验中的 自相关随机误差项问题。
• ADF检验模型
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X t X t1 i X ti t i 1
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X t X t1 i X ti t i 1
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X t t X t1 i X ti t i 1
-3.43 -2.33 -2.86 -1.65 -2.57 -1.28
• 如果t<临界值，则拒绝零假设H0： =0，认为 时间序列不存在单位根，是平稳的。
单尾检验
2、ADF检验（Augment Dickey-Fuller test）
• 为什么将DF检验扩展为ADF检验？
• DF检验假定时间序列是由具有白噪声随机误差 项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检 验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生 成，或者随机误差项并非是白噪声，用OLS法 进行估计均会表现出随机误差项出现自相关， 导致DF检验无效。
零假设 H0：=0 备择假设 H1：<0
模型1 模型2 模型3
• 检验过程
–实际检验时从模型3开始，然后模型2、模型1。 –何时检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为
平稳序列，何时停止检验。 –否则，就要继续检验，直到检验完模型1为止。
• 检验原理与DF检验相同，只是对模型1、2、3 进行检验时，有各自相应的临界值表。
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时间序列计量经济学PPT学习教案
第12页/共86页
非平稳过程 若某一过程不满足上述平稳
过程定义中的某一条性质，即 均值、方差和协方差都随时间 而变化，或者其一会随时间变 化，都为非平稳过程
第13页/共86页
随机游走过程就是非平稳过程 随机游走过程分为：
（1）不带漂移的随机游走 （即不存在常数项或截距项） （2）带漂移的随机游走（出 现常数项或截距项）
游走过程：
Xt=+Xt-1+t
（**）
这种根趋据势的称正为负随，机X性t表趋现势出（明sto显ch的as上tic升tr或en下d）降。趋势。
2)如果=0，0，则（*）式成为一带时间趋势的 随机变化过程：
Xt=+t+t
（***）
这种根趋据势的称正为负确，定X性t表趋现势出（明de显te的rm上in升isti或c t下re降nd趋）势。。
第5页/共86页
时间序列分析模型方法就是在这样的情况下， 以通过揭示时间序列自身的变化规律为主线而发 展起来的全新的计量经济学方法论。
时间序列分析已组成现代计量经济学的重要
内容，并广泛应用于经济分析与预测当中。
第6页/共86页
二、时间序列数据的平稳性
第7页/共86页
时间序列分析中首先遇到的问题是关于时间序列 数据的平稳性问题。
换言之，如果一个包含有某种确定性趋势的非 平稳时间序列，可以通过引入表示这一确定性趋 势的趋势变量，而将确定性趋势分离出来。
第36页/共86页
三、平稳性检验的图示判断
第37页/共86页
给出一个随机时间序列，首先 可通过该序列的时间路径图来 粗略地判断它是否是平稳的。
一个平稳的时间序列在图形上 往往表现出一种围绕其均值不 断波动的过程；
非平稳过程 若某一过程不满足上述平稳
过程定义中的某一条性质，即 均值、方差和协方差都随时间 而变化，或者其一会随时间变 化，都为非平稳过程
第13页/共86页
随机游走过程就是非平稳过程 随机游走过程分为：
（1）不带漂移的随机游走 （即不存在常数项或截距项） （2）带漂移的随机游走（出 现常数项或截距项）
游走过程：
Xt=+Xt-1+t
（**）
这种根趋据势的称正为负随，机X性t表趋现势出（明sto显ch的as上tic升tr或en下d）降。趋势。
2)如果=0，0，则（*）式成为一带时间趋势的 随机变化过程：
Xt=+t+t
（***）
这种根趋据势的称正为负确，定X性t表趋现势出（明de显te的rm上in升isti或c t下re降nd趋）势。。
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时间序列分析模型方法就是在这样的情况下， 以通过揭示时间序列自身的变化规律为主线而发 展起来的全新的计量经济学方法论。
时间序列分析已组成现代计量经济学的重要
内容，并广泛应用于经济分析与预测当中。
第6页/共86页
二、时间序列数据的平稳性
第7页/共86页
时间序列分析中首先遇到的问题是关于时间序列 数据的平稳性问题。
换言之，如果一个包含有某种确定性趋势的非 平稳时间序列，可以通过引入表示这一确定性趋 势的趋势变量，而将确定性趋势分离出来。
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三、平稳性检验的图示判断
第37页/共86页
给出一个随机时间序列，首先 可通过该序列的时间路径图来 粗略地判断它是否是平稳的。
一个平稳的时间序列在图形上 往往表现出一种围绕其均值不 断波动的过程；
李子奈计量经济学8
一、非线性单方程计量经济学模型概述
⒈ 解释变量非线性问题
• 现实经济现象中变量之间往往呈现非线性关系 需求量与价格之间的关系 成本与产量的关系 税收与税率的关系 基尼系数与经济发展水平的关系 • 通过变量置换就可以化为线性模型
⒉ 可以化为线性的包含参数非线性的问题
• 函数变换
Q AK L
• 级数展开
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
Chow Test
Chow Breakpoint Test: 1972 F-statistic Log likelihood ratio 5.091499 Probability 9.833988 Probability 0.007321 0.023282
⒉ 参数随某一变量作规律性变化，同时受 随机因素影响
t pt t
t pt t
• 将原模型转换为具有异方差性的多元线性模型。
yt pt xt pt xt t t t t xt
• 可以采用经典线性计量经济学模型中介绍的 估计方法，例如加权最小二乘法等方法很方 便地估计参数。
Var ( 1t ) Var ( 2 t )
将n0看作待估参数，用最大或然法进行估计。
*二、随机变参数模型
Байду номын сангаас
⒈ 参数在一常数附近随机变化
t t t t
• 将原模型转换为具有异方差性的模型，而且 已经推导出随机误差项的方差与解释变量之 间的函数关系。
(2024年)完整版李子奈计量经济学版第四版课件
• 二阶段最小二乘法（2SLS）：二阶段最小二乘法是一种常用的联立方程模型估 计方法。该方法首先对每个方程进行最小二乘估计，得到每个方程的残差；然 后使用这些残差作为解释变量，对所有方程进行再次估计。这种方法可以消除 方程之间的相互影响，得到一致的参数估计量。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
2024/3/26
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
31
多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
14
04
时间序列计量经济学模型
Chapter
2024/3/26
15
时间序列基本概念与性质
01
02
03
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的发展过程。
2024/3/26
时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
28
半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
2024/3/26
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
31
多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
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04
时间序列计量经济学模型
Chapter
2024/3/26
15
时间序列基本概念与性质
01
02
03
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的发展过程。
2024/3/26
时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
28
半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。
计量经济学实验操作指导完整李子奈
计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (4)一实验目的 (4)二实验要求 (4)三实验原理 (4)四预备知识 (4)五实验内容 (4)六实验步骤 (4)1.建立工作文件并录入数据 (4)2.数据的描述性统计和图形统计： (6)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (6)4.模型检验： (7)5.应用：回归预测： (7)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验9一实验目的： (9)二实验要求 (10)三实验原理 (10)四预备知识 (10)五实验内容 (10)六实验步骤 (10)实验三多元线性回归 (11)一实验目的 (11)三实验原理 (11)四预备知识 (11)五实验内容 (11)六实验步骤 (12)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (12)6.2 建立二元线性回归模型 (12)6.3 结果的分析与检验 (12)6.4 参数的置信区间 (12)6.5 回归预测 (13)6.6 置信区间的预测 (13)实验四异方差性 (14)一实验目的 (14)二实验要求 (14)三实验原理 (14)四预备知识 (14)五实验内容 (14)六实验步骤 (14)6.1 建立对象： (14)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (14)6.3 检验模型的异方差性 (14)6.4 异方差性的修正 (15)实验五自相关性 (16)一实验目地 (16)二实验要求 (16)三实验原理 (16)四预备知识 (16)五实验内容 (16)六实验步骤 (17)6.1 建立Workfile和对象 (17)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (17)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (18)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (19)实验六多元线性回归和多重共线性 (20)一实验目的 (20)二实验要求 (20)三实验原理 (20)四预备知识 (20)五实验内容 (20)六实验步骤 (20)6.1 建立工作文件并录入数据 (20)6.2 用OLS估计模型 (20)6.3 多重共线性模型的识别 (20)6.4 多重共线性模型的修正 (21)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (22)6.1 建立工作文件并录入数据 (22)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (22)6.3 格兰杰因果关系检验 (23)实验八联立方程计量经济学模型 (24)一实验目的 (24)二实验要求 (25)三实验原理 (25)四预备知识 (25)五实验内容 (25)六实验步骤 (25)6.1 分析联立方程模型。
(李子奈计量经济学配套课件)2.5 实例：时间序列(Eviews简介)
43; µ
采用Eviews软件 软件进行回归分析的结果见下表 软件
的回归（ 表 2.5.2 中国居民人均消费支出对人均 GDP 的回归（1978~2000） ） LS // Dependent Variable is CONSP Sample: 1978 2000 Included observations: 23 Variable C GDPP1 Coefficient 201.1071 0.386187 Std. Error 14.88514 0.007222 t-Statistic 13.51060 53.47182 Prob. 0.0000 0.0000 905.3331 380.6428 7.092079 7.190818 2859.235 0.000000
R-squared 0.992709 Adjusted R-squared 0.992362 S.E. of regression 33.26711 Sum squared resid 23240.71 Log likelihood -112.1945 Durbin-Watson stat 0.550288
表 2.5.1 中国居民人均消费支出与人均 GDP（元 /人） （ 人 年份 人均居民消费 CONSP 395.8 437.0 464.1 501.9 533.5 572.8 635.6 716.0 746.5 788.3 836.4 779.7 人均GDP GDPP 675.1 716.9 763.7 792.4 851.1 931.4 1059.2 1185.2 1269.6 1393.6 1527.0 1565.9 年份 人均居民消费 CONSP 797.1 861.4 966.6 1048.6 1108.7 1213.1 1322.8 1380.9 1460.6 1564.4 1690.8 人均GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7
采用Eviews软件 软件进行回归分析的结果见下表 软件
的回归（ 表 2.5.2 中国居民人均消费支出对人均 GDP 的回归（1978~2000） ） LS // Dependent Variable is CONSP Sample: 1978 2000 Included observations: 23 Variable C GDPP1 Coefficient 201.1071 0.386187 Std. Error 14.88514 0.007222 t-Statistic 13.51060 53.47182 Prob. 0.0000 0.0000 905.3331 380.6428 7.092079 7.190818 2859.235 0.000000
R-squared 0.992709 Adjusted R-squared 0.992362 S.E. of regression 33.26711 Sum squared resid 23240.71 Log likelihood -112.1945 Durbin-Watson stat 0.550288
表 2.5.1 中国居民人均消费支出与人均 GDP（元 /人） （ 人 年份 人均居民消费 CONSP 395.8 437.0 464.1 501.9 533.5 572.8 635.6 716.0 746.5 788.3 836.4 779.7 人均GDP GDPP 675.1 716.9 763.7 792.4 851.1 931.4 1059.2 1185.2 1269.6 1393.6 1527.0 1565.9 年份 人均居民消费 CONSP 797.1 861.4 966.6 1048.6 1108.7 1213.1 1322.8 1380.9 1460.6 1564.4 1690.8 人均GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7
李子奈计量经济学第三版课件PPT-绪论
• 狭义计量经济学，也就是我们通常所说的计量 经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目的， 在数学上主要应用回归分析方法。
• 本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经 济学意义上的经济数学模型。
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经 典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 经典计量经济学模型设定理论可以概括为：
–依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经 济行为规律的某种解释设定模型的总体结构和个体 结构，即模型是建立在已有的经济理论和经济行为 规律假设的基础之上的；
–引进概率论思想作为模型研究的方法论基础，选择 随机联立线性方程组作为模型的一般形式；
–模型的识别、参数的估计、模型的检验是主要的技 术问题；
• 计量经济学模型(Econometric Model)
–截面数据模型(Cross Sectional Data Model) –时间序列数据模型(Time Series Data Model) –综合截面和时序数据模型(Panel Data Model)
• 计量经济学模型在经济分析中的地位
–经济理论分析（行为分析）→数理分析 →数量分 析（主要是计量经济分析）
18% 13%
7% 5% 3%
宏观经济
24%
金融与金融市场
财政与公共经济
国际经济
区域经济
30%
产业经济
其它
• 为什么？ • 科学研究
观察（偶然、个别、特殊） 假设（理论、模型） 检验（实验、预测、回归） 发现（必然、一般、普遍）
计量经济学
规范N 分 or析 mative 经济学 实 方证 法P分 论 os析 it 经 i理 ve验 论T分 分 Ehm e析 析 oplrieritic
• 本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经 济学意义上的经济数学模型。
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经 典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 经典计量经济学模型设定理论可以概括为：
–依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经 济行为规律的某种解释设定模型的总体结构和个体 结构，即模型是建立在已有的经济理论和经济行为 规律假设的基础之上的；
–引进概率论思想作为模型研究的方法论基础，选择 随机联立线性方程组作为模型的一般形式；
–模型的识别、参数的估计、模型的检验是主要的技 术问题；
• 计量经济学模型(Econometric Model)
–截面数据模型(Cross Sectional Data Model) –时间序列数据模型(Time Series Data Model) –综合截面和时序数据模型(Panel Data Model)
• 计量经济学模型在经济分析中的地位
–经济理论分析（行为分析）→数理分析 →数量分 析（主要是计量经济分析）
18% 13%
7% 5% 3%
宏观经济
24%
金融与金融市场
财政与公共经济
国际经济
区域经济
30%
产业经济
其它
• 为什么？ • 科学研究
观察（偶然、个别、特殊） 假设（理论、模型） 检验（实验、预测、回归） 发现（必然、一般、普遍）
计量经济学
规范N 分 or析 mative 经济学 实 方证 法P分 论 os析 it 经 i理 ve验 论T分 分 Ehm e析 析 oplrieritic
李子奈计量经济学课件完整版
回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。
计量经济学教案李子奈版ppt课件
• 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、 非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动 态计量经济学等。
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经 典的计量经济学问题、模型导向非经典的计量 经济学问题、模型结构非经典的计量经济学问 题、数据类型非经典的计量经济学问题和估计 方法非经典的计量经济学问题。
经济理论分析行为分析数理分析数量分析经济理论分析行为分析数理分析数量分析三计量经济学的内容体系广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学?广义计量经济学是利用经济理论数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称包括回归分析方法投入产出分析方法时间序列分析方法等
上课
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的设计
⑴ 确定模型包含的变量
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含 的经济学理论和经济行为规律。
例如：同样是生产方程，在供给不足的情况下， 投入要素主要是技术、资本、劳动；而在需求不足 的情况下就是，影响产出量的因素就应该在需求方 面，而不是投入量。消费品生产则主要受居民可支 配收入的影响。
如 X ~ 果 N (2 )则 ,X ~ N 01
总体与样本
1、我们把研究对象的全体称为总体，而把组成总 体的每一个单元体称为个体。
2、抽取样本的方法： 必须做到每一个个体被抽到的机会是相等的； 任何一次抽样对其它各次抽样的结果没有影响。 这种抽样方法称为简单随机抽样。所得样本称 为简单随机样本。 （X1，X2，…，Xn）
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经 典的计量经济学问题、模型导向非经典的计量 经济学问题、模型结构非经典的计量经济学问 题、数据类型非经典的计量经济学问题和估计 方法非经典的计量经济学问题。
经济理论分析行为分析数理分析数量分析经济理论分析行为分析数理分析数量分析三计量经济学的内容体系广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学?广义计量经济学是利用经济理论数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称包括回归分析方法投入产出分析方法时间序列分析方法等
上课
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的设计
⑴ 确定模型包含的变量
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含 的经济学理论和经济行为规律。
例如：同样是生产方程，在供给不足的情况下， 投入要素主要是技术、资本、劳动；而在需求不足 的情况下就是，影响产出量的因素就应该在需求方 面，而不是投入量。消费品生产则主要受居民可支 配收入的影响。
如 X ~ 果 N (2 )则 ,X ~ N 01
总体与样本
1、我们把研究对象的全体称为总体，而把组成总 体的每一个单元体称为个体。
2、抽取样本的方法： 必须做到每一个个体被抽到的机会是相等的； 任何一次抽样对其它各次抽样的结果没有影响。 这种抽样方法称为简单随机抽样。所得样本称 为简单随机样本。 （X1，X2，…，Xn）
(2024年)计量经济学教案李子奈版ppt课件
2024/3/26
7
线性回归模型基本概念
01
02
03
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个 自变量之间线性关系的数 学模型。
2024/3/26
回归方程
表示因变量与自变量之间 关系的数学表达式，形如 Y=β0+β1X1+β2X2+…+ βkXk。
估计的回归方程
根据样本数据计算得到的 回归方程，用于预测因变 量的值。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位 根来判断其平稳性，常用方法包 括ADF检验和PP检验。
2024/3/26
19
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除其随机波动，从而揭示其长期趋势。
指数平滑法
通过对时间序列数据进行加权平均处理，给予近期数据更大的权重，使得预测结果更加 准确。
02
GLM扩展了线性回归模型，以包括非正态分布的响应变量和非
线性的链接函数。
在GLM中，响应变量的期望值是预测变量的线性组合通过链接
03
函数进行变换。
14
Logistic回归模型
01
Logistic回归是一种用于二元分 类问题的广义线性模型。
02
在Logistic回归中，响应变量是 二元的（0或1），而预测变量可
2024/3/26
5
计量经济学发展历史与现状
发展历史
计量经济学的发展大致可分为三个阶段，即初创时期 、经典时期和现代时期。初创时期主要代表人物有弗 里希、丁伯根等，他们为计量经济学的产生和发展做 出了重要贡献。经典时期主要代表人物有克莱因、戈 德菲尔德等，他们进一步完善了计量经济学的理论和 方法体系。现代时期则是在计算机技术广泛应用的基 础上，计量经济学的研究领域和方法得到了极大的拓 展和深化。
第八章时间序列计量经济学模型(计量经济学-李子奈(第3
• 数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致 性”要求——被破怀。
• 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归” （Spurious Regression）问题。
–表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的 相关性。
–例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势 （非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进 行回归也可表现出较高的可决系数。
等价于通过该式判断 是否存在δ=0。
• 通过上式判断Xt是否有单位根,就是时间序列 平稳性的单位根检验。
• 一般检验模型
X t X t1 t X t X t1 t
OLS法下的t检验完成。
• 但是，在零假设（序列非平稳）下，即使在大样 本下t统计量也是有偏误的（向下偏倚），通常的 t 检验无法使用。
0.10 -3.24 -3.18 -3.15 -3.13 -3.13 -3.12 2.77 2.75 2.73 2.73 2.72 2.72 2.39 2.38 2.38 2.38 2.38 2.38
• 一个简单的检验过程：
– 同时估计出上述三个模型的适当形式，然后通过 ADF临界值表检验零假设H0：=0。
∝ t分布临界值 （n=∝）
-3.43 -2.33 -2.86 -1.65 -2.57 -1.28
• 如果t<临界值，则拒绝零假设H0： =0，认为 时间序列不存在单位根，是平稳的。
单尾检验
2、ADF检验（Augment Dickey-Fuller test）
• 为什么将DF检验扩展为ADF检验？
ADF检验在Eviews中的实现—检验 GDPP
ADF检验在Eviews中的实现—检验
GDPP
•从GDPP(-1) 的参数值看， 其t统计量的 值大于临界值， 不能拒绝存在 单位根的零假 设。同时，由 于常数项的t 统计量也小于 ADF分布表中 的临界值，因 此不能拒绝不 存在趋势项的 零假设。需进 一步检验模型 1。