古扎拉蒂计量经济学课件ppt课件
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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
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
2024/1/28
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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20
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
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。
古扎拉蒂《计量经济学基础》第1章
区
大利哥
GDP 0.9 12. 3.6 -1.7 2.7 14.2 6.3
1
3
（3）混合数据
国家和
实际GDP增长率
地区 1992年 1993年 1994年 1995年 1996年 1997年 1998年
加拿大 0.9 2.5 3.9 2.2 1.2 4.0 3.1
智利 12.3 7.0 5.7 10.6 7.4 7.1 3.4 墨西哥 3.6 2.0 4.4 -6.2 5.2 7.0 4.8
换言之，尽管父母双亲都异常高或异常矮， 而儿女的身高则有走向人口总体平均身高的趋势。
（2）高尔顿的普遍回归定律（law of universal regression）还被他的朋友卡尔·皮尔 逊（Karl Pearson）证实。 皮尔逊曾收集过一些家庭群体的一千多名成 员的身高记录。他发现，对于一个父亲高的群体， 儿辈的平均身高低于他们父辈的身高，而对于一
相关分析的例子：吸烟与肺癌之间、统计 学考分与数学考分之间、中学成绩与大学成绩 之间的相关（系数）等。
回归分析：即为根据其他变量的设定值来 估计或预测某一变量的平均值。例如，也许想 知道能否从一个学生的已知数学考分，去预测 他的统计学平均考分。
５. 术语、符号和规定（1）
因变量（Dependent variable）
确定性关系是相对的，随机性关系是绝对 的！
3．回归与因果关系 从逻辑上说。统计关系式本身不可能意味 着任何因果关系。要谈因果律，必须诉诸先验 的或理论上的思考。 如在前面所引的农作物收成一例中，没有 任何统计上的理由可以认为降雨量不依赖于作 物收成。把作物收成看作依赖于降雨量等的因 变量，并非出于统计上的考虑。普通常识提示 了不能把这种关系倒转过来，因为不能用改变 作物收成的方法来控制降雨。
计量经济学全部课件
31
0. 模型设定的定义
依据一定的经济理论，先验地用一个或 一组数学方程式表示被研究系统内经济 变量之间的关系。这阶段的工作称为模 型设定。 这是计量经济学研究中最重要也是最困 难的阶段，为此，需要作以下工作： 1．研究有关经济理论 2．确定变量和函数形式
32
1．研究有关经济理论
建立模型需要理论抽象。模型是对客观 事物的基本特征和发展规律的概括，是 对现实抓住本质的简化。 这种概括和简化就是理论分析的成果。 因此，在模型设定阶段，首先要注意基 于经济理论的定性分析。
3
通过本课程的教学，要求学生掌握计量经 济学的基本理论和主要模型设定方法，熟悉计 量经济分析工作的基本内容和工作程序，能用 计量经济学软件包进行实际操作。本课程教学 采用课堂讲授与计算机实验相结合，适当运用 计算机多媒体课件和投影仪。教学目的不是要 求学生成为计量经济方法研究的专家，而是使 学生掌握计量经济学技术，并在经济分析、经 济管理和决策中正确使用这些技术，成为适应 现代化经济管理要求的人才。
三、方法论
应用计量经济方法解决实际经济问题，是在一 定的经济理论指导下，建立相应的数学模型， 利用各种计量方法和资料估计参数，运用模型 解决问题。一般来说，这个研究过程要采取四 个步骤。为了说明计量经济学的方法论，让我 们考察凯恩斯的消费理论。凯恩斯说：……基 本的心理法则是……作为平均数规律，男人 （妇女）当他们的收入增加时，倾向于增加消 费，但消费并不如他们的收入增加那样多。总 之，凯恩斯假设边际消费倾向(MPC)，即消费 变化对单位（如一元）收入变化的比率，大于 0而小于1。为了检验这个理论，计量经济学家 可以按如下步骤进行。
33
菲利普斯曲线
例如，根据劳动力市场均衡学说，工资 增长率y、失业率x1和物价上涨率x2，有 关系y=f(x1,x2)。 失业率越高，表明劳动力的供给大于需 求，从而工资上升率越低，这就是著名 的菲利普斯曲线。 这一曲线在西方国家建模中被广泛使 用。
0. 模型设定的定义
依据一定的经济理论，先验地用一个或 一组数学方程式表示被研究系统内经济 变量之间的关系。这阶段的工作称为模 型设定。 这是计量经济学研究中最重要也是最困 难的阶段，为此，需要作以下工作： 1．研究有关经济理论 2．确定变量和函数形式
32
1．研究有关经济理论
建立模型需要理论抽象。模型是对客观 事物的基本特征和发展规律的概括，是 对现实抓住本质的简化。 这种概括和简化就是理论分析的成果。 因此，在模型设定阶段，首先要注意基 于经济理论的定性分析。
3
通过本课程的教学，要求学生掌握计量经 济学的基本理论和主要模型设定方法，熟悉计 量经济分析工作的基本内容和工作程序，能用 计量经济学软件包进行实际操作。本课程教学 采用课堂讲授与计算机实验相结合，适当运用 计算机多媒体课件和投影仪。教学目的不是要 求学生成为计量经济方法研究的专家，而是使 学生掌握计量经济学技术，并在经济分析、经 济管理和决策中正确使用这些技术，成为适应 现代化经济管理要求的人才。
三、方法论
应用计量经济方法解决实际经济问题，是在一 定的经济理论指导下，建立相应的数学模型， 利用各种计量方法和资料估计参数，运用模型 解决问题。一般来说，这个研究过程要采取四 个步骤。为了说明计量经济学的方法论，让我 们考察凯恩斯的消费理论。凯恩斯说：……基 本的心理法则是……作为平均数规律，男人 （妇女）当他们的收入增加时，倾向于增加消 费，但消费并不如他们的收入增加那样多。总 之，凯恩斯假设边际消费倾向(MPC)，即消费 变化对单位（如一元）收入变化的比率，大于 0而小于1。为了检验这个理论，计量经济学家 可以按如下步骤进行。
33
菲利普斯曲线
例如，根据劳动力市场均衡学说，工资 增长率y、失业率x1和物价上涨率x2，有 关系y=f(x1,x2)。 失业率越高，表明劳动力的供给大于需 求，从而工资上升率越低，这就是著名 的菲利普斯曲线。 这一曲线在西方国家建模中被广泛使 用。
管理研究方法07计量经济学方法new二.ppt
--cont’
☆ 在不完全的多重共线性下，回归系数的估计是 可能的，但其估计量及其标准差非常敏感。
例子 pp 321 , 323
☆ 如果是高度多重共线的，可能得出较高的R2值， 但几乎没有一个估计的回归系数在统计上是显著 的。
多重共线性的检测（发现）: pp325 -328
☆ 经验判断：
a. 估计的回归系数无法解释； b. R2值很高或者p < α ，但几乎所有偏回归系 数的 t-检验在统计上是不显著的；
0 DW 2
1 DW 0
1 DW 4--源自ont’结论：du≤DW≤4-du → 无序列相关（无自相关） 0 < DW≤ dL → 正相关 4 – dL ≤DW≤4 → 负相关 DL≤DW≤Du →不确定 4 - du≤DW≤4-dL → 不确定 图示：p413
☆ 一阶移动平均模型：MA（1） Ut =νt +λνt -1
☆ ARMA（1，1）
Ut =ρUt -1 + νt +λνt -1
--cont’
☆在自相关情况下，用OLS估计式得到的系数估计仍是无 偏的、一致的，但不再是有效的。（方差不是最小的）
自相关出现时的后果：
☆ OLS估计式是无偏的，但无偏性是在重复抽样中体 现出来的，在任一特定的样本中， OLS估计式对于样本 波动非常敏感。
管理研究方法（7） --计量经济学方法（二）
主要参考书目
教材：
[美]古扎拉蒂（Damodar N.Gujarati）著: 《计量经济 学》(Basic Econometrics),第四版,中译本，林少 宫译，中国人民大学出版社，2006。
新版本：古扎拉蒂（Damodar N.Gujarati）著: 《计 量经济学》(Basic Econometrics),第五版,中译本， 费剑平译，中国人民大学出版社，2012。
经济计量学精要(第4版)(美)古扎拉蒂
⭐️经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂大佬点个赞支持一下呗ヽ(´▽｀)ノヽ(´▽｀)ノヽ(´▽｀)ノ经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂•综述1.1 什么是经济计量学1.2 为什么要学习经济计量学1.3 经济计量学方法论经济计量分析步骤：(1)建立一个理论假说(2)收集数据(3)设定数学模型线性回归模型为例线性回归模型中，等式左边的变量称为应变量，等式右边的变量称为自变量或解释变量。
线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个变量(解释变量)之间的行为关系。
简单数学模型•(4)设立统计或经济计量模型误差项u•u代表随机误差项，简称误差项。
u包括了X以外其他所有影响Y，但并未在模型中具体体现的因素以及纯随机影响。
(5)估计经济计量模型参数线性回归模型常用最小二乘法估计模型中的参数^读做"帽"，表示某的估计值(6)核查模型的适用性：模型设定检验(7)检验源自模型的假设：假设检验(8)利用模型进行预测数据类型时间序列数据：按时间跨度收集得到的截面数据：一个或多个变量在某一时间点上的数据集合合并数据：既包括时间序列数据又包括截面数据面板数据：也称纵向数据、围观面板数据，即同一个横截面单位的跨期调查数据模型因果关系统计关系无论有多强，有多紧密，也决不能建立起因果关系，如果两变量存在因果关系，则一定建立在某个统计学之外的经济理论基础之上。
第一部分线性回归模型2.1回归的含义回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF估计总体回归函数PRF2.2总体回归函数(PRF)：假想一例总体回归线给出了对应于自变量的每个取值相应的应变量的均值。
（总体回归线表明了Y的均值与每个X的变动关系）PRL•E(Y|xi)表示与给定x值相对应的Y的均值。
下标i代表第i个子总体。
B1、B2称为参数，也称为回归系数。
B1称为截距，B2称为斜率。
斜率系数度量了X每变动一单位，Y( 条件)均值的变化率。
古扎拉蒂计量经济学第四版讲义Ch6 Multicollinearity
∗ ∗
v ' j ( X ∗ ' X∗ ) v j ≅ 0
这也就意味着对特征向量 v j ，有
∑v x
l =2 lj
K
∗ l
≅0
其中， vij . 是向量 v j 的第 i 个元素。
2、存在多重共线性的 OLS 估计 1）在完全多重共线性（perfect multicollinearity）在情况下，回归系数不可确定，其标准误 差无限大。 实际上就是 b = ( X ' X ) X ' y 和 var ( b ) = σ
λ1x1 + λ2 x 2 + " + λK x K = 0
10.1.1
其中，λ1 , λ2 ," λK 为不同时为 0 的常数。实际中，除非观察值的个数小于解释变量的个数， 或者，掉入虚拟变量陷阱的情形，上述表达式成立的机会很小。 现在，多重共线性的含义更加广泛，不仅包括如上面 10.1.1 式表示的情形，而且也包括如下 解释变量 x 不是 perfect 线性关系，而是交互相关（intercorrelated）的情形，即：
(
)
(
)
yi − y = ( b2 + λ b3 ) xi 2 + ei = axi 2 + ei
其中， a = b2 + λb3 。 因此，在完全共线性情况下，利用 OLS 可以估计出
a = b2 + λb3 =
∑ ( y − y )( x − x ) ∑(x − x )
i i2 2 2 i2 2
多重共线性之矩阵说明 考虑一般多元线性回归模型(3.2)。多重共线性的根源就来自数据矩阵 X 的列的性质。假如 把 X 按列分块，
v ' j ( X ∗ ' X∗ ) v j ≅ 0
这也就意味着对特征向量 v j ，有
∑v x
l =2 lj
K
∗ l
≅0
其中， vij . 是向量 v j 的第 i 个元素。
2、存在多重共线性的 OLS 估计 1）在完全多重共线性（perfect multicollinearity）在情况下，回归系数不可确定，其标准误 差无限大。 实际上就是 b = ( X ' X ) X ' y 和 var ( b ) = σ
λ1x1 + λ2 x 2 + " + λK x K = 0
10.1.1
其中，λ1 , λ2 ," λK 为不同时为 0 的常数。实际中，除非观察值的个数小于解释变量的个数， 或者，掉入虚拟变量陷阱的情形，上述表达式成立的机会很小。 现在，多重共线性的含义更加广泛，不仅包括如上面 10.1.1 式表示的情形，而且也包括如下 解释变量 x 不是 perfect 线性关系，而是交互相关（intercorrelated）的情形，即：
(
)
(
)
yi − y = ( b2 + λ b3 ) xi 2 + ei = axi 2 + ei
其中， a = b2 + λb3 。 因此，在完全共线性情况下，利用 OLS 可以估计出
a = b2 + λb3 =
∑ ( y − y )( x − x ) ∑(x − x )
i i2 2 2 i2 2
多重共线性之矩阵说明 考虑一般多元线性回归模型(3.2)。多重共线性的根源就来自数据矩阵 X 的列的性质。假如 把 X 按列分块，
第3章_双变量回归模型： 计量经济学-古扎拉蒂 教学课件_834
的 – 假定3:干扰项ui的均值为零 – 假定4:同方差性或ui的方差相等
vauir|(Xi)E[ui E(ui)|Xi]2
E(ui2|Xi)2
f(u)
0
Y
X1
X2
X3
X4
X 同方差性：Var(ui|Xi)= Var(uj|Xj)，i≠j
3.2经典线性回归模型
• 最小二乘法的基本假定
– 假定5:各个干扰之间无自相关
E (Yi X i ) 0 1 X i Var (Yi | X i ) 2
Cov (Yi , Y j ) 0 (i j )
Yi ~ N ( 0 1 X i , 2 )
3.3最小二乘估计的精度或标准 误差
方差:
var(ˆ2)
2
xi2
var( ˆ1 ) n
X
2 i
x
2 i
2
标准误:
3.2经典线性回归模型
• 最小二乘法的基本假定
– 假定7:观测次数n必须大于待估计的参数个 数.即观测次数n必须大于解释变量的个数
– 假定8:X值要有变异性 – 假定9:正确地设定了回归模型. – 假定10:没有完全的多重共线性.
3.2经典线性回归模型
• 由于被解释变量 Yi分布的性质决 定于ui ，因而对 ui的各项假定也 适用于 Yi，从而 有：
se(ˆ2)
xi2
se ( ˆ1 )
n
X
2 i
x
2 i
3.4最小二乘法回归线性质
• 回归线的性质
1. 它是通过Y和X的样本均值的一条直线. 2. 估计的Y(即 Yˆi )的期望值等于实测的Y的期望值. 3. 残差的期望值为零. 4. 残差和预测的Yi值不相关. 5. 残差和Xi不相关.
vauir|(Xi)E[ui E(ui)|Xi]2
E(ui2|Xi)2
f(u)
0
Y
X1
X2
X3
X4
X 同方差性：Var(ui|Xi)= Var(uj|Xj)，i≠j
3.2经典线性回归模型
• 最小二乘法的基本假定
– 假定5:各个干扰之间无自相关
E (Yi X i ) 0 1 X i Var (Yi | X i ) 2
Cov (Yi , Y j ) 0 (i j )
Yi ~ N ( 0 1 X i , 2 )
3.3最小二乘估计的精度或标准 误差
方差:
var(ˆ2)
2
xi2
var( ˆ1 ) n
X
2 i
x
2 i
2
标准误:
3.2经典线性回归模型
• 最小二乘法的基本假定
– 假定7:观测次数n必须大于待估计的参数个 数.即观测次数n必须大于解释变量的个数
– 假定8:X值要有变异性 – 假定9:正确地设定了回归模型. – 假定10:没有完全的多重共线性.
3.2经典线性回归模型
• 由于被解释变量 Yi分布的性质决 定于ui ，因而对 ui的各项假定也 适用于 Yi，从而 有：
se(ˆ2)
xi2
se ( ˆ1 )
n
X
2 i
x
2 i
3.4最小二乘法回归线性质
• 回归线的性质
1. 它是通过Y和X的样本均值的一条直线. 2. 估计的Y(即 Yˆi )的期望值等于实测的Y的期望值. 3. 残差的期望值为零. 4. 残差和预测的Yi值不相关. 5. 残差和Xi不相关.
计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
12
二、计量经济学的性质
若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） ●“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通 过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。” （美国现代经济词典） ●“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运 用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经 济现象进行的数量分析。” （萨谬尔逊等）
宏观经济学与微观经济学
●《概率论与数理统计》基础
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、 区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分 布等概念和性质
●《线性代数》基础
矩阵及运算、线性方程组等
●《经济统计学》知识
经济数据的收集、处理和应用
3
教 材及参考书
李子奈.计量经济学（第2版）.高教，2005. 潘文卿，李子奈.计量经济学习题集.高教，2005. 古扎拉蒂.计量经济学基础 (第四版).人大， 2005.
应用计量经济学：时间序列分析（第二版）.高教， 2006
布鲁克斯.金融计量经济学导论.西南财大，2005.
古亚拉提.经济计量学精要（原书第三版）.机械 工业，2006. 庞皓.计量经济学.科学出版社，2007 邹平. 金融计量学.上海财经大学出版社，2005.
5
计量经济学
第一章 导 论
6
第一章
●什么是计量经济学
假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的
经济计量方法
22
第二节 计量经济学的研究方法
需要做的工作
选择变量和数学关系式 —— 模型设定
确定变量间的数量关系 —— 估计参数
检验所得结论的可靠性 —— 模型检验
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描述
模型实例 如：Q f (T, K, L)
Q Aert K L 实例特点 没有揭示因素间的定
量关系，αβγ未知
用随机性的数学方程描述
如：1、Q Aert K L
2、Q 0.6479e0.0128t K L 0.3608 0.6756
模型1是理论形式 模型2揭示了特定问题的定量关系
–经济计量学：强调经济计量的方法，是估计 经济模型和检验经济模型
• 四、模型与计量经济学模型
–语义模型：用语言描述现实
• 如：产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的
–物理模型：用简化的实物描述现实
• 如：一栋楼房的模型
–几何模型：用图形描述现实
• 如：一个零部件的加工图
–计算机模拟模型：用计算机技术描述现实
–3、拟定理论模型中待估参数的理论期望值
• 依据参数的经济含义确定
• 如出：弹Q性，Aert K L
α、 β：资本、劳动产
效率系数
γ：技术进步速度，A：
0＜α＜1， 0＜ β ＜1 ，0＜ γ ＜1(接近0)，A＞0
ห้องสมุดไป่ตู้ 二、样本数据的收集
–1、几类常用的样本数据
• 时间序列数据
–样本区间经济行为的一致性 如纺织业，以80年代中期作为分界线
建立计量经济学模型的步骤和要 点
建模背景：
• 对象:经典单方程计量经济学模型 • 揭示客观存在的因果关系 • 采用回归分析的方法
建模步骤
• 一、理论模型的设计
目的
因素
变量
如：Q Aert K L
理论模型
–1、确定模型所包含的变量
• 可作为解释变量：外生经济变量，外生条件变量， 外生政策变量，滞后被解释变量
经济学
六、计量经济学是一门经济学科
• 计量经济学的定义： 计量经济学是定量化的经济学或
经济学的定量化：是经济理论、统计学、 数学三者的结合。 • 计量经济学的地位 • 计量经济学是严格区别于数理统计学的 • 建立计量经济模型的全过程，都需要以 经济理论为指导，以对经济现象的深入 认识为基础。
第二节
–经典计量经济学理论方法特征：
• 模型类型：采用随机模型 • 模型导向：以经济理论为导向 • 模型结构：因果关系的线性模型 • 数据类型：时序数据，截面数据 • 估计方法：最小二乘法、最大或然法
–应用方面的特征：
• 方法论基础：实证分析，经验分析，归纳 • 功能：结构分析，政策评价，经济预测，理论检验
• 三、模型参数的估计
• 四、模型的检验
–1、经济意义检验：参数估计量与理论期望值的 符号、大小、相互之间的关系是否合理？
• 符号：
煤炭产量＝ 108 0.00067 固定资产原值 0.15 职工人数－0.0068 电力消耗量 0.00256 木材消耗量
–本书属于初、中级计量经济学
• 3、理论计量经济学和应用计量经济学
–理论计量经济学：以介绍、研究计量经济学的 理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的 数学证明与推导
• 数学理论基础 • 参数估计方法 • 检验方法
–应用计量经济学：以建立、应用计量经济学模 型为主要内容，侧重于实际问题的处理。
• 4、经典计量经济学和非经典计量经济学
第一节 计量经济学
• 一、什么是计量经济学？
– 计量经济学诞生于20世纪20年代末30年代初
– 是经济学的一个分支学科
– 20世纪20年代，挪威经济学家弗里希 （R.Frish）将它定义为经济理论、统计学、数 学三者的结合
• 三、计量经济学与经济计量学
–计量经济学：强调它是一门经济学科，强调 它的经济学内涵与外延
–本书:以经典计量经济学为主,并介绍简单的 应用较多的非经典计量经济学
• 微观计量经济学和宏观计量经济学
–微观计量经济学
• 属于非经典计量经济学 • 内容:对个人和家庭的经济行为进行经验分析 • 微观数据:截面数据和平行(panel)数据
–宏观计量经济学
• 属于经典计量经济学 • 内容:对宏观经济进行分析、评价、预测 • 目前研究方向：单位根检验，协整检验，动态计量
与发展 • 应用领域：生产，消费，投资，货币需求，宏观经
济
• 非经典计量经济学
–即现代计量经济学
–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、动态计量经济学
–参考高级计量经济学
• 模型类型：1977年以后的半参数回归模型和无参 数回归模型
• 参数估计方法：广义矩方法
• 数据类型：平行数据、离散数据、受限数据、持 续数据
五、计量经济学的内容体系
• 1、广义计量经济学和狭义计量经济学
–广义计量经济学：利用经济理论、数学、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，等等
–狭义计量经济学：以揭示经济现象的因果关 系为目的，主要应用回归分析方法
• 单方程模型：研究单一经济现象，揭示单向因果 关系
• 外生条件变量，外生政策变量，通常以虚变量形 式出现
• 因素与变量
• 正确选择解释变量：
–经济学理论与经济行为规律 –变量数据的可得性 –变量之间的关系,要求相互独立
–2、确定模型的数学形式
• 主要依据经济行为理论
–＜数理经济学＞：生产函数、消费函数、需求函数、投资函 数
• 作散点图
• 各种形式尝试拟合
–样本数据的可比性（价格） –样本观测值过于集中的问题 –模型随机误差项序列相关的问题
• 截面数据
–样本与母体的一致性 –模型随机误差项的异方差问题
• 虚变量数据
–2、样本数据的质量
• 完整性：各变量得到相同容量的样本观测值 • 准确性：数据准确，且数据间相互对应 • 可比性
–统计范围 –价格
• 一致性：母体与样本的一致性
• 联立方程模型：研究一个经济系统，揭示复杂的 因果关系
• 2、初、中、高级计量经济学
–初级：数理统计学基础知识，经典线性单方程 模型的理论与方法。
–中级：矩阵描述的经典线性单方程模型理论与 方法，经典线性联立方程模型理论与方法，传 统的应用模型。
–高级：非经典的、现代的计量经济学模型理论、 方法与应用
• 如：人工神经元网络技术
–数学模型：用数学语言描述现实 –经济数学模型：用数学方法描述经济活动
• 如数理经济模型，计量经济模型
区分数理经济模型与计量经济模型
数理经济模型 计量经济模型
模型作用 揭示经济活动中各个 揭示经济活动中各个因素之间的定
因素之间的理论关系 量关系
描述工具 用确定性的数学方程
模型实例 如：Q f (T, K, L)
Q Aert K L 实例特点 没有揭示因素间的定
量关系，αβγ未知
用随机性的数学方程描述
如：1、Q Aert K L
2、Q 0.6479e0.0128t K L 0.3608 0.6756
模型1是理论形式 模型2揭示了特定问题的定量关系
–经济计量学：强调经济计量的方法，是估计 经济模型和检验经济模型
• 四、模型与计量经济学模型
–语义模型：用语言描述现实
• 如：产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的
–物理模型：用简化的实物描述现实
• 如：一栋楼房的模型
–几何模型：用图形描述现实
• 如：一个零部件的加工图
–计算机模拟模型：用计算机技术描述现实
–3、拟定理论模型中待估参数的理论期望值
• 依据参数的经济含义确定
• 如出：弹Q性，Aert K L
α、 β：资本、劳动产
效率系数
γ：技术进步速度，A：
0＜α＜1， 0＜ β ＜1 ，0＜ γ ＜1(接近0)，A＞0
ห้องสมุดไป่ตู้ 二、样本数据的收集
–1、几类常用的样本数据
• 时间序列数据
–样本区间经济行为的一致性 如纺织业，以80年代中期作为分界线
建立计量经济学模型的步骤和要 点
建模背景：
• 对象:经典单方程计量经济学模型 • 揭示客观存在的因果关系 • 采用回归分析的方法
建模步骤
• 一、理论模型的设计
目的
因素
变量
如：Q Aert K L
理论模型
–1、确定模型所包含的变量
• 可作为解释变量：外生经济变量，外生条件变量， 外生政策变量，滞后被解释变量
经济学
六、计量经济学是一门经济学科
• 计量经济学的定义： 计量经济学是定量化的经济学或
经济学的定量化：是经济理论、统计学、 数学三者的结合。 • 计量经济学的地位 • 计量经济学是严格区别于数理统计学的 • 建立计量经济模型的全过程，都需要以 经济理论为指导，以对经济现象的深入 认识为基础。
第二节
–经典计量经济学理论方法特征：
• 模型类型：采用随机模型 • 模型导向：以经济理论为导向 • 模型结构：因果关系的线性模型 • 数据类型：时序数据，截面数据 • 估计方法：最小二乘法、最大或然法
–应用方面的特征：
• 方法论基础：实证分析，经验分析，归纳 • 功能：结构分析，政策评价，经济预测，理论检验
• 三、模型参数的估计
• 四、模型的检验
–1、经济意义检验：参数估计量与理论期望值的 符号、大小、相互之间的关系是否合理？
• 符号：
煤炭产量＝ 108 0.00067 固定资产原值 0.15 职工人数－0.0068 电力消耗量 0.00256 木材消耗量
–本书属于初、中级计量经济学
• 3、理论计量经济学和应用计量经济学
–理论计量经济学：以介绍、研究计量经济学的 理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的 数学证明与推导
• 数学理论基础 • 参数估计方法 • 检验方法
–应用计量经济学：以建立、应用计量经济学模 型为主要内容，侧重于实际问题的处理。
• 4、经典计量经济学和非经典计量经济学
第一节 计量经济学
• 一、什么是计量经济学？
– 计量经济学诞生于20世纪20年代末30年代初
– 是经济学的一个分支学科
– 20世纪20年代，挪威经济学家弗里希 （R.Frish）将它定义为经济理论、统计学、数 学三者的结合
• 三、计量经济学与经济计量学
–计量经济学：强调它是一门经济学科，强调 它的经济学内涵与外延
–本书:以经典计量经济学为主,并介绍简单的 应用较多的非经典计量经济学
• 微观计量经济学和宏观计量经济学
–微观计量经济学
• 属于非经典计量经济学 • 内容:对个人和家庭的经济行为进行经验分析 • 微观数据:截面数据和平行(panel)数据
–宏观计量经济学
• 属于经典计量经济学 • 内容:对宏观经济进行分析、评价、预测 • 目前研究方向：单位根检验，协整检验，动态计量
与发展 • 应用领域：生产，消费，投资，货币需求，宏观经
济
• 非经典计量经济学
–即现代计量经济学
–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、动态计量经济学
–参考高级计量经济学
• 模型类型：1977年以后的半参数回归模型和无参 数回归模型
• 参数估计方法：广义矩方法
• 数据类型：平行数据、离散数据、受限数据、持 续数据
五、计量经济学的内容体系
• 1、广义计量经济学和狭义计量经济学
–广义计量经济学：利用经济理论、数学、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，等等
–狭义计量经济学：以揭示经济现象的因果关 系为目的，主要应用回归分析方法
• 单方程模型：研究单一经济现象，揭示单向因果 关系
• 外生条件变量，外生政策变量，通常以虚变量形 式出现
• 因素与变量
• 正确选择解释变量：
–经济学理论与经济行为规律 –变量数据的可得性 –变量之间的关系,要求相互独立
–2、确定模型的数学形式
• 主要依据经济行为理论
–＜数理经济学＞：生产函数、消费函数、需求函数、投资函 数
• 作散点图
• 各种形式尝试拟合
–样本数据的可比性（价格） –样本观测值过于集中的问题 –模型随机误差项序列相关的问题
• 截面数据
–样本与母体的一致性 –模型随机误差项的异方差问题
• 虚变量数据
–2、样本数据的质量
• 完整性：各变量得到相同容量的样本观测值 • 准确性：数据准确，且数据间相互对应 • 可比性
–统计范围 –价格
• 一致性：母体与样本的一致性
• 联立方程模型：研究一个经济系统，揭示复杂的 因果关系
• 2、初、中、高级计量经济学
–初级：数理统计学基础知识，经典线性单方程 模型的理论与方法。
–中级：矩阵描述的经典线性单方程模型理论与 方法，经典线性联立方程模型理论与方法，传 统的应用模型。
–高级：非经典的、现代的计量经济学模型理论、 方法与应用
• 如：人工神经元网络技术
–数学模型：用数学语言描述现实 –经济数学模型：用数学方法描述经济活动
• 如数理经济模型，计量经济模型
区分数理经济模型与计量经济模型
数理经济模型 计量经济模型
模型作用 揭示经济活动中各个 揭示经济活动中各个因素之间的定
因素之间的理论关系 量关系
描述工具 用确定性的数学方程