金融计量学-VARPPT课件

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第二章
最小二乘法（OLS） 和线性回归模型
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本章要点
▪ 最小二乘法的基本原理和计算方法 ▪ 经典线性回归模型的基本假定 ▪ BLUE统计量的性质 ▪ t检验和置信区间检验的原理及步骤 ▪ 多变量模型的回归系数的F检验 ▪ 预测的类型及评判预测的标准 ▪ 好模型具有的特征
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第一节 最小二乘法的基本属性
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2.命令窗口及绘图
图1-6 Microfit 命令窗口
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图1-7 1962~1972年辞职率和失业率线性图
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Scatter plot of QUIT on UNEMP 3.0
2.5
2.0
QUIT
1.5
1.03 4 5 6 7 8 UNEMP
图1-8 1962~1972年辞职率和失业率散点图
（2）不同时间的样本点之间的可比性问题； （3）使用时间序列数据回归模型时，往往会导 致模型随机误差项产生序列相关；
（4）使用时间序列数据回归模型时应特别注意 数据序列的平稳性问题。
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▪ 横截面数据（Cross-sectional data） 是指对变量在某一时点上收集的数据的集合， 例如，某一时间点上海证券交易所所有股票的 收益率，2004年世界上发展中国家的外汇储备 等。
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二、本课程所用软件－Microfit4.0 和Eviews3.1
1.Microfit4.0使用简介
▪ 以Microfit4.0版本为例。
▪ 1 .数据输入、修改及保存
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图1-2 Microfit 4.0主界面
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图1-3 数据录入设定界面
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图1-4 变量定义、修改窗口
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图1-5 数据录入界面
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12Hale Waihona Puke Baidu
3.主要计量经济学软件 ▪ Eviews软件 ▪ GAUSS软件 ▪ LIMDEP软件 ▪ Mathematica软件 ▪ Matlab软件 ▪ Microfit软件 ▪ Minitab软件
▪ RATS软件 ▪ SAS软件 ▪ SHAZMA软件 ▪ S-PLUS软件 ▪ SPSS软件 ▪ STATA软件 ▪ TSP软件
（2）金融数据一般都能在交易时准确记录下来；
（3）金融数据一般也是不平稳的，但难以区分 金融数据序列的随机游走、趋势以及其他的一 些特征。
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3.金融数据的主要来源 ▪ 政府部门和国际组织的出版物及网站 ▪ 专业信息数据公司， ▪ 抽样调查
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第二节 金融计量学软件简介
一、金融计量学主要软件简介
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3.一个回归分析案例
图1-9 Microfit 单方程回归分析窗口
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图1-10 最小二乘估计结果及相关统计量
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图1-11 四种假设检验的结果
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（二）Eviews 3.1使用简介 1.数据输入、修改及保存
图1-12 Eviews新工作文件数据设定窗口
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图1-13 空白新工作文件
▪ 一、有关回归的基本介绍
金融、经济变量之间的关系，大体上可以分 为两种：
经济理论或金融理论 建立金融计量模型 数据收集 模型估计 模型检验
不通过
通过
重新建立模型 模型的应用
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▪ 第一步，把需要研究的金融问题模型化； ▪ 第二步，收集样本数据； ▪ 第三步，选择合适的估计方法来估计模型； ▪ 第四步，对模型进行检验； ▪ 第五步，对模型进行相应的应用。
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三、金融数据的主要类型、特点和来源
▪ 平行数据（Panel data） 是指多个个体同样变量的时间序列数据按照一 定顺序排列得到的集合，例如30家蓝筹股过去 3年每日的收盘价。
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2.金融数据的特点
与一般宏观经济数据相比，金融数据在频率、 准确性、周期性等方面具有自己特有的性质：
（1）金融数据可以更频繁地观察到，可用于计 量分析的数据观测值个数可以成千上万，数量 十分巨大；
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▪ 本章简要阐述了金融计量学的方法和一般应用 步骤，着重介绍了金融数据的类型和特点，简 要评述了主要的计量和统计软件包，对常用的 Microfit和Eviews计量软件的使用方法进行了详 细讲解并举例说明。本章旨在使学生理解金融 计量模型思想，了解金融数据的特点与来源， 掌握常用的金融计量软件。
1.金融数据的主要类型 ▪ 时间序列数据（Time series data）
是按照一定的时间间隔对某一变量在不同时间 的取值进行观测得到的一组数据，例如每天的 股票价格、每月的货币供应量、每季度的GDP、 每年用于表示通货膨胀率的GDP平减指数等。
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▪ 在分析时间序列数据时，应注意以下几点： （1）在利用时间序列数据回归模型时，各变量 数据的频率应该是相同的；
1.金融计量分析的主要任务 ▪ 从反映金融问题的大量数据中提取和归纳金融
问题的客观规律性，进行解释和预测，为金融 政策和金融实践提供依据。 ▪ 为此，必须合理、科学地组织管理大量的数据 信息，并用计量经济学或金融计量学的方法对 这些数据进行一系列复杂的数值计算处理。
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2.分类（按操作的互动性与否分为） ▪ 菜单模式，如Microfit ▪ 命令行模式，如Eviews ▪ 及介于二者之间的中间模式
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（二）Eviews3.1使用简介 1.数据输入、修改及保存
图1-14 新工作文件数据导入窗口
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图1-15 数据导入后工作文件
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图1-16 察看数据窗口
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图1-17 GDP和M1线性图
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图1-18 方程设定窗口
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图1-19 回归结果
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本章小节
▪ 金融计量学是金融学的一个重要分支，金融问 题的数量化研究是金融计量学的目的，包括金 融模型的设计、建立、估计、检验及使用模型 进行预测和政策策划的系列过程。金融理论的 迅速发展、金融模型的不断推出、计算机技术 的日益发展和计量软件的多样化都为现代金融 的数量化研究提供了有力的工具，这些条件的 结合形成了金融计量分析的基础。
第一章 金融计量学介绍
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本章要点
▪ 金融计量学的方法论与应用步骤。 ▪ 金融数据的特点和来源 ▪ 金融计量学软件的使用
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第一节 金融计量学的含义及建模步骤
一、金融计量学的含义
金融计量学就是把计量经济学中的方法和 技术应用到金融领域，即应用统计方法和统计 技术解决金融问题。
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二、金融计量建模的主要步骤