利用横截面和时间序列的计量模型
经济学毕业论文中的计量经济模型方法
经济学毕业论文中的计量经济模型方法计量经济学作为经济学中的重要分支，是运用统计学和数学工具对经济现象进行量化分析的方法。
在经济学毕业论文中，使用合适的计量经济模型方法可以提高研究的准确性和可信度，帮助研究者得出科学合理的结论。
本文将介绍一些常见的计量经济模型方法，供毕业论文写作参考。
一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间的关系。
在毕业论文中，可以使用简单线性回归、多元线性回归或者非线性回归等方法，根据具体研究问题选择合适的回归模型。
回归分析可以用来探究变量间的相关性、影响因素以及进行预测和政策评估等。
二、时间序列分析方法时间序列分析是研究时间上连续观测值之间的关系的方法。
在经济学毕业论文中，时间序列分析常用于研究经济变量在时间上的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、协整分析、ARMA模型、ARIMA模型等。
选择适当的时间序列分析方法可以揭示经济现象的演变规律和趋势。
三、面板数据分析方法面板数据分析是指对具有时间维度和横截面维度的数据进行分析的方法。
面板数据可以帮助研究者充分利用样本数据，提高数据的效率和效用。
在经济学毕业论文中，面板数据分析常用来研究个体间的差异、探讨个体与时间的关系，例如面板的固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据分析方法能够更好地捕捉到数据的横截面和时间序列的信息，为研究结果提供更准确的解释。
四、计量经济模型评估方法在经济学毕业论文中，除了建立计量经济模型，还需要对模型进行评估。
评估经济模型要考察模型的适应性、有效性和准确性等特征。
常用的计量经济模型评估方法包括OLS估计法、极大似然估计法、广义矩估计法等。
通过模型评估，可以判断模型是否合理，以及对模型进行修正和调整。
综上所述，经济学毕业论文中的计量经济模型方法是一项重要的研究内容。
合适地选择和应用计量经济模型方法可以提高论文的研究质量和可信度，使得结论更加科学和准确。
计量经济学分类
计量经济学分类简介计量经济学是经济学的一个分支，通过运用数理统计方法来研究经济现象。
它旨在建立经验模型，以便对经济理论进行实证检验，并为政策制定提供定量依据。
计量经济学的分类主要涉及两个方面：根据研究对象的不同进行分类和根据使用的方法和技术进行分类。
根据研究对象的不同进行分类宏观计量经济学宏观计量经济学是研究整个国民经济总体行为和宏观变动规律的计量经济学分支。
它关注国家或地区整体上的产出、就业、通货膨胀等宏观经济变量之间的相互关系，并试图解释和预测这些变化。
宏观计量经济学常用的方法包括时间序列分析、VAR模型、DSGE模型等。
微观计量经济学微观计量经济学是研究个体或家庭行为与市场交互作用的计量经济学分支。
它关注个体之间决策行为与市场反应之间的关系，通过分析个体的选择行为和市场机制来研究经济问题。
微观计量经济学常用的方法包括卡方检验、回归分析、实验经济学等。
根据使用的方法和技术进行分类横截面计量经济学横截面计量经济学是通过对不同个体在同一时间点上的数据进行分析，来研究变量之间的关系。
它关注一个时间点上不同个体之间的差异，例如研究教育水平对收入的影响，可以通过收集一组人在某一时刻的教育程度和收入水平数据来进行分析。
时间序列计量经济学时间序列计量经济学是通过对同一变量在不同时间点上的数据进行分析，来研究变量随时间变化的规律。
它关注一个个体随着时间推移而发生的变化，例如研究通货膨胀率与利率之间的关系，可以通过收集多年来每个季度或每个月的通货膨胀率和利率数据来进行分析。
面板数据计量经济学面板数据计量经济学是同时使用横截面和时间序列数据进行分析，以探索个体之间的差异和时间的影响。
它关注个体在不同时间点上的变化以及个体之间的差异，例如研究企业生产效率与资本投入之间的关系，可以通过收集多个企业在不同年份上的生产效率和资本投入数据来进行分析。
结论计量经济学通过对经济现象进行定量分析，为经济理论的实证检验和政策制定提供了重要工具。
第13章 跨时横截面
表 13.1 中估计的模型假定每个解释变量（特别是 受教育程度）的影响都保持不变。这一点正确与否 尚不清楚；计算机习题 C13.1 要求你阐释这个问题。
表13.1 妇女生育的决定因素
最后，所估计方程的误差项中或许存在着异方差性。 可利用第 8 章的方法来处理这个问题。但这里有一 个有意思的区别：误差方差即使不随着 educ、age、 black 而变，还可能随时间而变。然而，异方差-稳 健标准误及其检验统计量仍是确当的。通过将 OLS 残差的平方对表 13.1 中的所有自变量（包括年度 虚拟变量）回归，就能得到布罗施-帕甘检验。
就面板数据的计量经济分析而言，我们不能假定不同 时点的观测是独立分布的。例如，影响着某人 1990 年工资收入的那些无法观测因素仍将影响该人在 1991 年的工资；影响着某城市 1985 年犯罪率的无法观测 因素仍将影响该城市 1990 年的犯罪率。因此，还须 研究出可用以分析面板数据的特殊模型和方法。
还可通过一个年度虚拟变量和某些主要解释变量 之间的交互作用来考察这些变量的影响在某个特 定时期是否发生了变化。下例便分析了教育回报 和性别差异（歧视）在 1978-1985 年间是否发生 了变化。
例 13.2 教育回报和工资中性别差异的变化 将 1978 年（基年）和 1985 年的横截面数据相混合， 得到 log(wage)的一个方程（其中 wage 为小时工 资）是
多受教育的妇女有较少的小孩，并且估计值是非常 显著的。在其他条件不变的情况下，100 名受大学 教育的妇女和 100 名仅受高中教育的妇女相比，要 少生育小孩约 51 个：0. 128×4=0. 512。年龄对生育 有抑制作用。（二次式的转折点在 age= 46 处。到 了这个年龄，大多数妇女已停止生育小孩。）
面板数据模型的分析
二、一般面板数据模型介绍 符号介绍：yit ——因变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
x
j it ——第 j 个解释变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
假设：有 K 个解释变量，即 j
1,2,, K ； 有 N 个横截面，即 i 1,2,, N ； 时间指标 t 1,2,, T 。
其中 i 代表个体的特殊效应，它反映了不同个体之间的差别。 设假定
（2）
最常见的两种面板数据模型是建立在 i 的不同假设基础之上。一种假
i
是固定的常数，这种模型被称为固定效应模型（fixed effect
model） ，另一种假设假定
i
不是固定的，而是随机的，这种模型被称
为随机效应模型（random effect model） 。
第一节 面板数据模型简介
一、面板数据和模型概述
在经济学研究和实际应用中，我们经常需要同 时分析和比较横截面观察值和时间序列观察值结合 起来的数据，即：数据集中的变量同时含有横截面 和时间序列的信息。这种数据被称为面板数据 (panel data)，它与我们以前分析过的纯粹的横截面 数据和时间序列数据有着不同的特点。简单地讲， 面板数据因同时含有时间序列数据和截面数据，所 以其统计性质既Байду номын сангаас有时间序列的性质，又包含一定 的横截面特点。因而，以往采用的计量模型和估计 方法就需要有所调整。
进一步定义：
D d 1
d2
d i 为 TN 1 向量，是一个虚拟变量（dummy variable） 。模
第二节 固定效应模型及其估计方法
一、固定效应模型的形式 在固定效应模型中假定
it i it
其中 i 是对每一个个体是固定的常数，代表个体的特殊效应，也反映 了个体间的差异。
伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-第二篇(第10~12章)【圣才出品】
第二篇时间序列数据的回归分析第10章时间序列数据的基本回归分析10.1 复习笔记考点一：时间序列数据★★1．时间序列数据与横截面数据的区别（1）时间序列数据集是按照时间顺序排列。
（2）时间序列数据与横截面数据被视为随机结果的原因不同。
（3）一个时间序列过程的所有可能的实现集，便相当于横截面分析中的总体。
时间序列数据集的样本容量就是所观察变量的时期数。
2．时间序列模型的主要类型（见表10-1）表10-1 时间序列模型的主要类型考点二：经典假设下OLS的有限样本性质★★★★1．高斯-马尔可夫定理假设（见表10-2）表10-2 高斯-马尔可夫定理假设2．OLS估计量的性质与高斯-马尔可夫定理（见表10-3）表10-3 OLS估计量的性质与高斯-马尔可夫定理3．经典线性模型假定下的推断（1）假定TS.6（正态性）假定误差u t独立于X，且具有独立同分布Normal（0，σ2）。
该假定蕴涵了假定TS.3、TS.4和TS.5，但它更强，因为它还假定了独立性和正态性。
（2）定理10.5（正态抽样分布）在时间序列的CLM假定TS.1～TS.6下，以X为条件，OLS估计量遵循正态分布。
而且，在虚拟假设下，每个t统计量服从t分布，F统计量服从F分布，通常构造的置信区间也是确当的。
定理10.5意味着，当假定TS.1～TS.6成立时，横截面回归估计与推断的全部结论都可以直接应用到时间序列回归中。
这样t统计量可以用来检验个别解释变量的统计显著性，F统计量可以用来检验联合显著性。
考点三：时间序列的应用★★★★★1．函数形式、虚拟变量除了常见的线性函数形式，其他函数形式也可以应用于时间序列中。
最重要的是自然对数，在应用研究中经常出现具有恒定百分比效应的时间序列回归。
虚拟变量也可以应用在时间序列的回归中，如某一期的数据出现系统差别时，可以采用虚拟变量的形式。
2．趋势和季节性（1）描述有趋势的时间序列的方法（见表10-4）表10-4 描述有趋势的时间序列的方法（2）回归中的趋势变量由于某些无法观测的趋势因素可能同时影响被解释变量与解释变量，被解释变量与解释变量均随时间变化而变化，容易得到被解释变量与解释变量之间趋势变量的关系，而非真正的相关关系，导致了伪回归。
基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析
第30卷第5期2018年图3 1950—1990年吉林省水稻总产量Fig.3 Total rice yield in Jilin province from 1950 to 19901949—1990年吉林省水稻总产量呈上升趋势，年增长幅度不同。
由移图4 原始数据平稳化处理Fig.4 Stationary process of raw data经对数转换和差分处理后，数据的移动均值和移动标准方差在时间轴上振幅明显缩图5 平稳化处理后移动均值与移动标准方差曲线Rolling mean and standard deviation after stationary process模型图7 3种参数ARIMA模型与平稳数据拟合度分析Fig.7 Fitting analysis of three parameters ARIMA model with stationary data图8 差分与对数的逆运算（a）及水稻产量预测（b）Fig.8 Inverse operation of difference and logarithm（a）and yield prediction of rice（b）1949—2015年吉林省水稻产量整体呈上升趋势，期间由于气候因素和政策导向等导9 长短期记忆人工神经网络（LSTM）模型预测水稻产量Fig.9 Prediction of rice yield using LSTM modelLSTM模型较预测曲线整体趋势较为平缓，预测产量普遍低于实际产量，图10 利用支持向量机（SVR）模型预测水稻产量Fig.10 Prediction of rice yield using SVR modelSVR模型预测曲线呈波动上升，预测产量普遍低于实际产量，在一定程度上反应了原始数序列的波动情况。
由分析结果可知，采用PCA对影响因素进行降维处理后，SVR 模型预测准确性均有所提高。
固定效应模型和差分模型
固定效应模型和差分模型
固定效应模型和差分模型是两种经济学中常用的估计面板数据模型的
方法。
面板数据是指同时拥有横截面数据和时间序列数据的数据集。
比如，同一家公司在多个年份的收入数据就是一个面板数据集。
面板
数据的优点在于可以同时利用横截面和时间序列的信息，提高模型估
计的准确性。
固定效应模型是一种通过控制时间不变的面板数据模型。
其基本假设是，面板数据中个体的属性是不变的，即不受时间变化的影响。
这种
模型所估计的是个体属性对因变量的影响。
具体来说，这种模型假定
每个个体（公司）都有一个不变的常数项，可以通过将这个常数项带
入模型中消除个体固定效应的影响。
这种模型的优点在于可以提高估
计的准确性，但是无法捕捉到时间变化对因变量的影响。
差分模型是一种通过对时间序列差分的面板数据模型。
其基本思想是，通过对数据进行差分，消除时间上的影响。
具体来说，差分模型假定
因变量和自变量的变化分别由于时间和其他因素所导致。
通过差分，
可以消除时间上的影响，得到其他因素对变化的影响。
这种方法的优
点在于可以较好地捕捉到时间变化对因变量的影响，但是需要假定差
分影响不随时间变化而变化。
综合来看，固定效应模型和差分模型各有优点和缺点。
固定效应模型
可以减少时间变化的影响，但是不能捕捉到时间变化对因变量的影响。
差分模型可以较好地捕捉到时间变化对因变量的影响，但是需要假定
差分影响不随时间变化而变化。
因此，应按需选择合适的模型，并注
意模型的限制和假设条件。
计量经济学课件5
8.5 应用
Enter键后，回归系数估计及标准误和残差保存于080101.dta中，stata结果显示 ：
这里有一段被删除 由于目的是为了对各个体的残差平方进行计算求和，思路是现根据估计参数进 行计算拟合值，然后实际值减去拟合值，从而得到残差，最后对残差进行平方 求和。在Stata中的command窗口中输入如下命令： merge m:1 state using “D:\stata16\shuju\chap08\080101.dta” /*将分组回归的结 果合并到原始数据文件中,同时注意路径是英文下双引号*/ gen mhat=_b_cons+_b_beertax*beertax /*mhat是回归预测值，该步是进行拟 合值拟合*/ gen resid=mrall-mhat egen SSR=sum(resid^2) /*对所有残差平方和进行求和*/ Enter键后，可见数据编辑器中有S1（SSR）的求解结果：
df
MS Number of obs =
F(1, 334)
=
1 1.0169e-07 Prob > F
=
334 2.9565e-09 R-squared
=
Adj R-squared =
335 3.2512e-09 Root MSE
=
336 34.39 0.0000 0.0934 0.0906 5.4e-05
8.1 面板数据模型概述
对于情形1，称为无个体影响的不变系数模型，其在横截面上无个体影 响、无结构变化，可由普通最小二乘法估计给出a和b的一致有效估计， 即相当于多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。对于情形2，称 为变截距模型，由于在横截面上存在个体影响，而不存在结构性的变化 ，同时又考虑到个体差异影响是否在模型中被忽略，因此还可将模型进 一步分为固定效应影响和随机效应影响两种情况。对于情形3，称为变 系数模型，除了存在个体影响外，在横截面上还存在结构变化，因此结 构参数在不同横截面单位上是不同的。
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利用横截面和时间序列的计量模型
横截面和时间序列分析是计量经济学中常用的统计方法，用于研究经济变量之间的关系和预测经济变量的未来走向。
本文将介绍如何利用横截面和时间序列的计量模型进行经济分析。
首先，横截面数据是在一个特定时间点收集的数据，如一个国家各个地区的GDP、人口等数据。
通过横截面分析，我们可
以研究不同变量之间的关系。
例如，我们可以使用线性回归模型来探究GDP与人口之间的关系，从而预测未来的经济增长
情况。
在这种情况下，横截面数据可以提供每个地区的观察值，使我们能够分析不同地区之间的差异。
其次，时间序列数据是在一段时间内收集的数据，如某个国家过去几年的GDP、通货膨胀率等数据。
通过时间序列分析，
我们可以研究这些变量随时间的变化趋势。
例如，我们可以使用ARIMA模型来预测未来的GDP增长率。
在这种情况下，
时间序列数据可以提供随时间变化的观察值，使我们能够分析经济变量的长期趋势和周期性。
然而，在实际应用中，许多经济变量既受横截面因素的影响，又受时间序列因素的影响。
因此，为了更准确地预测经济变量的未来走向，我们需要利用横截面和时间序列的计量模型进行分析。
其中一种常用的方法是面板数据分析，即同时利用横截面和时间序列数据。
通过面板数据模型，我们可以综合考虑不同时间点和不同单位的观测数据，从而提高分析的准确性。
另一种方法是动态面板数据模型，该模型结合了横截面和时间序列的动态性。
通过引入滞后变量和差分变量，该模型可以捕捉到经济变量之间的动态关系。
例如，我们可以使用差分GMM模型来研究投资对经济增长的动态影响。
总之，利用横截面和时间序列的计量模型可以更全面地分析经济变量之间的关系和预测未来的经济走向。
通过综合考虑不同时间点和不同单位的数据，这些模型可以提供更准确和可靠的经济分析结果，对决策制定和政策评估具有重要意义。
利用横截面和时间序列的计量模型不仅可以进行经济分析和预测，还可以进行政策评估和决策制定。
下面将进一步探讨这些应用。
首先，横截面和时间序列的计量模型可以用于政策评估。
政府实施的经济政策对经济变量的影响往往是复杂的，这涉及到时间维度和地区维度的考虑。
通过利用横截面和时间序列的计量模型，我们可以评估政策对各个地区和时间点的影响程度，并分析政策是否达到了预期的目标。
例如，我们可以使用固定效应模型来评估减税政策对地方经济增长的影响，从而判断该政策是否对各地区产生了积极的经济效果。
其次，利用横截面和时间序列的计量模型可以进行决策制定。
决策制定者往往需要基于大量信息做出合理决策，而这些信息往往涉及多个变量和多个时间点。
利用横截面和时间序列的计量模型，我们可以综合考虑各种因素，进行准确的预测和分析，帮助决策制定者制定合理的决策。
例如，在制定货币政策时，决策者可以利用VAR模型来预测通货膨胀率和经济增长率的
关系，从而制定适当的货币政策目标和措施。
在实际应用中，还常常使用面板数据模型进行经济分析、预测、政策评估和决策制定。
面板数据模型能够同时考虑横截面和时间序列的特征，具有更高的解释力和预测能力。
例如，在研究贸易对经济增长的影响时，我们可以使用面板数据模型来估计贸易开放程度与经济增长之间的关系，从而评估贸易政策对经济的影响。
此外，面板数据模型也可以用于探讨不同地区和时间的特征差异。
通过引入交互项和固定效应，我们可以研究不同地区和时间的影响特征，分析其差异和共同性。
这对于制定区域发展政策和优化资源配置具有重要意义。
例如，在考虑不同地区
GDP增长的因素时，我们可以使用面板数据模型引入地区固
定效应，从而分析不同地区之间的差异和影响因素。
总之，利用横截面和时间序列的计量模型可以进行经济分析、预测、政策评估和决策制定。
通过综合考虑横截面和时间序列的特征，这些模型能够提供更为准确和全面的数据分析结果，为政府和企业提供决策和政策制定的科学依据。
在实际应用中，我们还可以多种方法的组合，如面板数据模型和时间序列分析的结合，以进一步提高经济分析的准确性和应用价值。