计量经济学01基本统计概念.共81页
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。
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理论统计理论
计量经济模型
加工好的数据
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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。
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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。
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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。
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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。
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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)
计量经济学01基本统计概念.83页PPT

25、学习是劳动,是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢!
39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人, 决不会 坚韧勤 勉。
21、要知道对好事的称颂过于夸大,也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。——韩愈
计量经济学01基本统计概念.
36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。
计量经济学的概念

1、计量经济学的概念。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学,以一定的经济理论和实际统计资料为基础,运用数学、统计方法与计算机技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。
2、数理经济模型与计量经济模型的区别。
数理:揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。
计量: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、经典计量经济学模型的一般形式。
4、计量经济学的数据类型。
时间序列数据:按时间先后排列的统计数据。
截面数据:一个或多个变量在某一时点上的数据集合。
合并数据(平行数据):既包含时间序列数据又有截面数据。
5、建立计量经济学模型的步骤。
1)理论模型的设计:①确定模型所包含的变量。
②确定模型的数学形式。
③拟定模型中待估计参数的理论期望值。
2)样本数据的收集:①时间序列数据易引起模型随机误差项产生序列相关。
②截面数据易引起模型随机误差项产生异方差。
③样本数据的质量:完整性、准确性、可比性、一致性。
3)模型参数的估计。
4)模型的检验:①经济意义检验。
②统计检验:拟合优度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。
③计量经济学检验:序列相关、异方差法(随机误差项)、多重共线性(解释变量)④模型预测检验。
6、计量经济学模型的应用。
1)结构分析;2)经济预测;3)政策评价;4)检验与发展经济理论。
7、如何正确选择解释变量。
作为“变量”的原因:1)据经济理论和经济行为分析;2)考虑数据的可得性;3)考虑入选变量之间的关系。
8、回归分析的目的。
1)根据自变量的取值,估计应变量的均值;2)检验建立在经济理论基础上的假设;3)根据样本外自变量的取值,预测应变量的均值。
9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。
10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。
1)代表模型中省略的次要变量;2)奥卡姆剃刀原则;3)样本点的测量误差;4)一些随机因素。
计量经济学.pptx

2019-7-13
谢谢欣赏
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课程内容
理论部分: • 绪论——初步了解计量经济学模型 • 一元线性回归模型——最最基础的计量模型 • 多元线性回归模型——最基础的计量模型 • 放宽假定的线性回归模型——向实际应用走一步
异方差、序列相关性、多重共线性、随机解释变量 • 专门问题——再走一步 • 联立方程计量经济学——走更远的一步
模型提出、基本概念、识别问题、估计方法 • 扩展的单方程计量经济学模型
选择性样本问题、二元离散模型等
2019-7-13
谢谢欣赏
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课程内容
实践部分: • 了解STATA——计量经济学主要工具 • 用STATA做描述性统计分析 • 用STATA做简单回归分析 • 用STATA做案例
2019-7-13
谢谢欣赏
计量经济学
主讲:xxxx
2019-7-13
谢谢欣赏
1
教师介绍
xxxx
• 经济与工商管理学院劳动经济学12级博士 • 硕士:南京财经大学数量经济学 • 本科:南京财经大学统计学 • 个人网址:(笑玩学)
2019-7-13
谢谢欣赏பைடு நூலகம்
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课程目标
• 计量经济学入门,为后续学习打下基础 • 会用“基本线性回归模型”解决“简单现实问题” • 为本科毕业论文的分析部分增彩
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参考资料
主要教材:
• 李子奈、潘文卿:《计量经济学》(第三版),高等教育 出版社,2010年3月
• 刘泽云、孙志军:《计量经济学实验教程》,北京师范大 学出版社,2011年9月
• 杰弗里·M·伍德里奇:《计量经济学导论:现代观点》 (第 5 版),北京: 中国济学”)
2019-7-13
计量经济学的统计学基础

协方差的性质 (1)cov(x, x) D(x)
(2) cov(x, y) cov( y, x) (3) cov(ax,by) ab cov(x, y) (4) cov(x1 x2, y) cov(x1, y) cov(x2, y) (5) cov(c, x) 0,其中c为常数
第四节 随机变量的分布 ——总体和样本的连接点
x
N为自由度
定理 2 分布的和仍然服从 2 分布
若X 1 ,
X
2
,.
.
.
.
.
.
,X
相
n
互独立
,且X
i
~
2 (ki ),
i 1,2,......,n。则
n
X1+X 2+.....+ . X n ~ 2 ( ki ) i 1
n 时, 2(n) 正态分布
(3) t分布
• t分布的定义
若连续型随机变量X ~ N(0,1),Y ~ 2(n), X与Y相互独立,
变量X的取值 x1 x2 相应概率P p1 p2
…… xn …… pn
n
Ex
p 1
x1
p 2
x2
pn xn
p i
xi
i 1
• 定义: 连续型随机变量数学期望的定义(略)
若连续型随机变量X有分布密度函数 x ,若积分
x
xdx绝对收敛,则E
x
x
xdx称为X的数学期望。
2.1 数学期望(续)
• 小结:数学期望的定义 • 随机变量的可能值以相应概率为权数的算术
平均数
• 数学期望,平均值,均值 • 反映了随机变量的平均水平或集中趋势 • 通常以E(*)表示期望运算,以μ表示期望值。
计量经济学课件

计量经济学课件1. 引言计量经济学是经济学领域中一个重要的分支,通过运用数学和统计方法来研究和分析经济现象。
本课件将介绍计量经济学的基本概念、方法和应用,并提供实际案例进行演示和说明。
2. 计量经济学的基本概念2.1 变量与观测计量经济学的核心是对经济变量进行测量和观测。
在本节中我们将介绍不同类型的变量和观测方法,以及它们在计量经济学中的应用。
2.1.1 数值变量与分类变量•数值变量是可以用数值或数字来表示的变量,如收入、价格等。
•分类变量是具有特定类别或标签的变量,如性别、地区等。
2.1.2 原始观测与数据集•原始观测是指直接从调查或实验中得到的原始数据。
•数据集是包含多个观测的集合,可以是以表格形式展示的数据。
2.2 概率分布与统计量概率分布和统计量是计量经济学中常用的工具,用来描述和分析变量的分布和特征。
2.2.1 概率分布•概率分布是描述随机变量的取值和概率的函数。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布等。
2.2.2 统计量•统计量是根据样本数据计算得出的数值,用来对总体特征进行估计。
常见的统计量包括均值、方差、标准差等。
3. 计量经济学的方法和模型计量经济学研究中常用的方法和模型对于我们了解和解释经济现象至关重要。
在本节中,我们将介绍一些常见的计量经济学方法和模型。
3.1 线性回归模型线性回归模型是一种常用的计量经济学模型,用于探讨变量之间的关系。
该模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。
3.1.1 单变量线性回归•单变量线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如,收入和消费之间的关系。
3.1.2 多变量线性回归•多变量线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如,收入、教育水平和消费之间的关系。
3.2 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间相关数据的方法。
它包括对趋势、季节性和周期性等进行建模和分析。
3.3 面板数据分析面板数据分析是指对同时具有时间序列和跨个体观测的数据进行分析。
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。
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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。