斯托克计量经济学课件(9)
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计量经济学-詹姆斯斯托克-复习ppt课件
– 离散因变量（logit回归、Probit回归）
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如何准确地估计参数β
• 如何处理违反经典假设的情况？
– F检验，T检验，和R2检验；以及怎样的函数形 式；
– 异方差（定义、后果、如何检验处理） – 序列自相关（定义、后果、如何检验处理） – 遗漏重要相关变量（面板数据的处理）
如何准确地估计参数β
• 如何处理违经典假设的情况？
– 伪回归（*） – 解释变量非随机（*） – 离散自变量（虚拟变量的回归）
如何准确地估计参数遗漏重要相关变量面板数据的处理如何准确地估计参数离散因变量logit回归probit回归此课件下载可自行编辑修改此课件供参考
复习
回归
• Y=Xβ+U • 回归的本质 • 如何准确地估计参数β以及随机项的方差σ2；
如何准确地估计参数β
• 好的估计方法——最小二乘法； • 要满足一定的条件——高斯-马尔科夫条件； • 如何检验并处理违反经典假设的情况？
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如何准确地估计参数β
• 如何处理违反经典假设的情况？
– F检验，T检验，和R2检验；以及怎样的函数形 式；
– 异方差（定义、后果、如何检验处理） – 序列自相关（定义、后果、如何检验处理） – 遗漏重要相关变量（面板数据的处理）
如何准确地估计参数β
• 如何处理违经典假设的情况？
– 伪回归（*） – 解释变量非随机（*） – 离散自变量（虚拟变量的回归）
如何准确地估计参数遗漏重要相关变量面板数据的处理如何准确地估计参数离散因变量logit回归probit回归此课件下载可自行编辑修改此课件供参考
复习
回归
• Y=Xβ+U • 回归的本质 • 如何准确地估计参数β以及随机项的方差σ2；
如何准确地估计参数β
• 好的估计方法——最小二乘法； • 要满足一定的条件——高斯-马尔科夫条件； • 如何检验并处理违反经典假设的情况？
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）
计量经济学课件汇总全套ppt完整版课件最全教学教程整套课件全书电子教案教学课件汇总完整版电子教案
假设样本回归直线已做出，设它为
yˆi ˆ ˆ xi
(2.2.3)
其中ˆ 是α的估计量， ˆ 是β的估计量，这样
就可以用样本回归直线(2.2.3)估计总体回归直线
(2.2.2)。
设给定的样本观测值（xi,yi），i =1,2，…，n， 在直角坐标系里，做出它们的对应点（xi,yi）， i =1,2，…，n，构成散点图，如图2.2.1
COV(ui，xj) = 0 (i，j =1,2,3,…,n )
显然，如果x是非随机变量，则假定5将自动满足。 以上假定通常也叫高斯—马尔可夫 (Gauss Markov) 假定，也称古典假定。满足以上古典假定的线性回 归模型，也称为古典线性模型或经典线性模型。
根据假定2，对(2.1.1)式两边同时取期望值，则有
E(ui)= 0 （i =1,2,3,…,n）
假定3 每个ui（ i = 1,2,3,…,n ）的方差均为同一个
常数，即V(ui)
=
E( ui2)=
2 u
=常数
称之同方差假定或等方差性。
假定4 与自变量不同观察值xi相对应的随机项ui彼 此独立，即COV(ui，uj) = 0 （i≠j） 这个假定称为非自相关假定。 假定5 随机项ui与自变量的任一观察值xj不相关，即
2003年诺贝尔经济学奖再次垂青计量经济学家美 国的罗伯特F.恩格尔(Robert F.Engle)和英国的克 莱夫W.J. 格兰杰(Clive W.J.Granger)是因为他们 在时间序列数据研究方法方面的重要贡献，这再 一次向世人证明计量经济学是经济学中最重要的 学科之一。 另一方面，绝大多数诺贝尔经济学奖获得者即使 其主要贡献不在计量经济学领域，也都普遍应用 了计量经济学方法。
计量经济学课件很详细共99页
计量经济学课件很详细
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而Байду номын сангаас挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而Байду номын сангаас挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
计量经济学内容串讲PPT教学课件
|x’x|=0
系数不可以估计；不完全多重共线性时， Rank(X)=k,满秩，系数可以估计，但是 会导致模型估计结果出现问题。
2020/12/12
19
3注意：解释变量之间不存在线性关系， 并不意味着不存在非线性关系，当解 释变量之间存在非线性关系时，并不 违反无多重共线性的假定。
4 多重共线性常出现在时间序列数据 中，产生的原因：1. 经济变量之间具 有共同的变化趋势，2模型中包含滞后 变量（惯性作用） 3 截面数据在一定 情形下建立的模型4 抽样导致的偶然 样本
计量经济学内容串讲
2020/12/12
1
第一章 导论
2020/12/12
2
内容要点：
1 计量经济学的定义：计量经济学是以 经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立 数学模型来研究经济数量关系和规律 的一门经济学科。
2020/12/12
3
2 计量经济学研究步骤： 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
联立方程组模型
2020/12/12
43
1. 联立方程模型是用若干个相互关联的单一方程，同 时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的 模型
2. 联立方程模型中的内生变量和外生变量。联立方程 模型中外生变量数值的变化能够影响内生变量的变 化，而内生变量却不能反过来影响外生变量
3. 联立方程模型中的联立方程偏倚 4. 联立方程模型的结构型模型和简化型模型
散点图)， DW检验法（DW检验只能用于
检验随机误差项具有一阶自回归形式的自相
关问题。这种检验方法是建立经济计量模型
中最常用的方法，一般的计算机软件都可以
计算出DW 值，注意DW检验的缺点和局限
系数不可以估计；不完全多重共线性时， Rank(X)=k,满秩，系数可以估计，但是 会导致模型估计结果出现问题。
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3注意：解释变量之间不存在线性关系， 并不意味着不存在非线性关系，当解 释变量之间存在非线性关系时，并不 违反无多重共线性的假定。
4 多重共线性常出现在时间序列数据 中，产生的原因：1. 经济变量之间具 有共同的变化趋势，2模型中包含滞后 变量（惯性作用） 3 截面数据在一定 情形下建立的模型4 抽样导致的偶然 样本
计量经济学内容串讲
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第一章 导论
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内容要点：
1 计量经济学的定义：计量经济学是以 经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立 数学模型来研究经济数量关系和规律 的一门经济学科。
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2 计量经济学研究步骤： 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
联立方程组模型
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1. 联立方程模型是用若干个相互关联的单一方程，同 时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的 模型
2. 联立方程模型中的内生变量和外生变量。联立方程 模型中外生变量数值的变化能够影响内生变量的变 化，而内生变量却不能反过来影响外生变量
3. 联立方程模型中的联立方程偏倚 4. 联立方程模型的结构型模型和简化型模型
散点图)， DW检验法（DW检验只能用于
检验随机误差项具有一阶自回归形式的自相
关问题。这种检验方法是建立经济计量模型
中最常用的方法，一般的计算机软件都可以
计算出DW 值，注意DW检验的缺点和局限
计量经济学讲义第九讲(共十讲)
第九讲 协整与误差修正模型一、协整的定义假设时间序列12,,...,t t ktxx x 都属于d 阶单整序列I(d)，即各时间序列在差分d 次后将变为平稳序列。
如果一非零的常数向量12)(,,...,k a a a '使得：1212(),0...t t kt k x x x I d b b d a a a -<≤+++则称12,,...,t t ktxx x 之间存在阶数为（d,b ）的协整关系，i a 是协整参数。
经济变量的单整阶数往往不会超过2。
在实践中经常出现的情况是，12,,...,t t ktx x x 都是一阶单整的，因此，如果12,,...,t t ktxx x 协整，则：1212(0)...t t kt k x x x I a a a +++二、关于协整的经济学含义当很多变量都含有单位根时，除非有一种机制把这些变量联系在一起，否则这些变量会不受约束的各自漫游。
问题是存在这种机制吗？经济学理论经常表明变量间存在某种长期均衡关系。
如果情况确实如此，那么各变量对这种长期均衡关系的偏离不会持久。
因此，经济学理论所表明的长期均衡关系往往暗示了一种把各变量联系在一起的内在机制。
这种机制就是变量间的协整关系。
例一：期货价格是对未来现货价格的预期。
在理性预期假设下，期货价格不会系统性地偏离未来现货价格，因此，期货价格与未来现货价格是协整的。
例二：购买力平价理论认为，本国物价p 与外国物价p *之比决定了名义汇率的均衡值。
名义汇率不应该长期偏离其均衡值，因此，e 与p/p *是协整的。
例三：按照定义，名义利率=实际利率+预期通胀率。
在长期均衡中，按照理性预期假设，预期通胀率将等于通胀率；按照费雪假设（Fisher hypothesis ），实际利率等于自然利率。
假定自然利率为一常数，则名义利率与通胀率的长期均衡关系是名义利率=常数+通胀率。
因此，名义利率与通胀率是协整的。
三、协整检验（一）协整参数已知例如，如果(1),(1)tt x I y I ，现在假设两变量协整，且协整参数为θ。
计量经济学-詹姆斯斯托克-第9章-面板数据的处理ppt课件
35
.
FatalityRate v. BeerTax:
36
.
问题
在上述模型中，如果超过两期，即T>2， 怎么处理呢？
37
.
面板数据模型的一般理论
在模型的设定上，分为两大类： （一）“固定效应”模型； （二）“随机效应”模型；
38
.
（一） 固定效应的回归 Fixed Effects Regression
2
.
面板数据，简而言之是时间序列和截面数据的混合。 严格地讲是对一组个体（如居民、国家、公司等）连 续观察多期得到的资料。所以很多时候我们也称其为 “追踪资料”。近年来，由于面板数据资料的获得变 得相对容易，使其应用范围也不断扩大。
3
.
当描述截面数据时，我们用下标表示个体，如Yi表示 变量Y的第i个个体。当描述面板数据时，我们需要其 他符号同时表示个体和时期。为此我们采用双下标而 不是单下标，其中第一个下标i表示个体，第二个下 标t表示观测时间。
23
.
案例二:
啤酒税与交通死亡率
啤酒税与交通死亡率会是什么关系？
24
.
U.S. traffic death data for 1982:
$1982
较高的啤酒税，会导致更多的交通死亡吗？
25
.
U.S. traffic death data for 1988
较高的啤酒税，会导致更多的交通死亡吗？
16000
15000
14000
13000
INC
12000
11000
10000
9000
8000 10000
15000
20000
25000
计量经济学ppt课件(完整版)
注意事项
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
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。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
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时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
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。
时间序列类型
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广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
应用计量经济学第9章PPT课件
第9章
序列相关性
Slides by Niels-Hugo Blunch Washington and Lee University
纯序列相关性
• 纯序列相关性破坏了古典假设 IV，古典假设 IV保证了在正确设定 的方程中各误差项观测值之间没有相关性
• 最被广泛假设的序列相关性是一阶序列相关性，在一阶序列相关 性中，随机误差项的当期值是上一期值的函数：
929neweywest标准误当然并丌是所有修正纯序列相关性的方法都广义最小二乘法glsneweywest标准误通过修正标准误来修正序列相关性而丌改变估计的回归系数如果序列相关性仅仅影响标准误而丌影响估计系数的无偏性那么修正序列相关性时调整估计系数的标准误即可而没有必要调整系数本身的估计值如果紧急医疗系统采用包括持续胸部按压的综合救治干预对于院外心脏骤停患者可以考虑在综合救治干预中使用被动通气技术
• 这也许是已知的最好的GLS方法
• 这是一种两步法，首先将估计出 ρ ，然后，使用该估计值进行GLS估计
• 这两步的具体步骤：
1. 对怀疑存在序列相关性的模型进行OLS估计，获得残差序列后，再估计方程：
et = ρet–1 + ut
(9.21)
此设处 的随et机是误对差怀项疑存在序列相关性的模型进行OLS估计后获得的鳌头， ut 是服从古典假
20
Figure 9.6 单边 Durbin–Watson
d 检验的例子
21
序列相关性的补救
• 修正自相关的第一步就是仔细检查可能引起不纯的序列相关性的模型设 定误差
– 函数形式正确吗？ – 确定没有遗漏的变量了吗？ – 只有仔细检查了模型的设定后，才有必要对纯序列相关性进行检验并修正 • 有两种主要的修正序列相关性的方法： 1. 广义最小二乘法（GLS：Generalized Least Squares） 2. Newey-West 标准误
序列相关性
Slides by Niels-Hugo Blunch Washington and Lee University
纯序列相关性
• 纯序列相关性破坏了古典假设 IV，古典假设 IV保证了在正确设定 的方程中各误差项观测值之间没有相关性
• 最被广泛假设的序列相关性是一阶序列相关性，在一阶序列相关 性中，随机误差项的当期值是上一期值的函数：
929neweywest标准误当然并丌是所有修正纯序列相关性的方法都广义最小二乘法glsneweywest标准误通过修正标准误来修正序列相关性而丌改变估计的回归系数如果序列相关性仅仅影响标准误而丌影响估计系数的无偏性那么修正序列相关性时调整估计系数的标准误即可而没有必要调整系数本身的估计值如果紧急医疗系统采用包括持续胸部按压的综合救治干预对于院外心脏骤停患者可以考虑在综合救治干预中使用被动通气技术
• 这也许是已知的最好的GLS方法
• 这是一种两步法，首先将估计出 ρ ，然后，使用该估计值进行GLS估计
• 这两步的具体步骤：
1. 对怀疑存在序列相关性的模型进行OLS估计，获得残差序列后，再估计方程：
et = ρet–1 + ut
(9.21)
此设处 的随et机是误对差怀项疑存在序列相关性的模型进行OLS估计后获得的鳌头， ut 是服从古典假
20
Figure 9.6 单边 Durbin–Watson
d 检验的例子
21
序列相关性的补救
• 修正自相关的第一步就是仔细检查可能引起不纯的序列相关性的模型设 定误差
– 函数形式正确吗？ – 确定没有遗漏的变量了吗？ – 只有仔细检查了模型的设定后，才有必要对纯序列相关性进行检验并修正 • 有两种主要的修正序列相关性的方法： 1. 广义最小二乘法（GLS：Generalized Least Squares） 2. Newey-West 标准误
计量经济学第九章完整课件
回归模型的应用案例
1 2 3
消费物价指数预测
通过建立回归模型，利用历史数据和相关解释变 量预测未来消费物价指数，为货币政策制定提供 依据。
股票价格预测
利用回归模型分析历史股票价格和相关解释变量 ，预测未来股票价格走势，为投资者提供决策参 考。
经济增长预测
通过建立回归模型，利用历史数据和相关解释变 量预测未来经济增长趋势，为政府和企业制定发 展计划提供依据。
多元线性回归模型
总结词
多元线性回归模型是一种扩展的回归模型，允许我们同时考虑多个自变量对因变 量的影响。
详细描述
多元线性回归模型通过引入多个自变量来扩展基本的回归模型。这种方法能够更 全面地描述因变量和自变量之间的关系，并提供更准确的预测。在经济学、金融 学和其他领域中，多元线性回归模型被广泛用于研究各种现象。
合度越好。
变量的显著性检验
t检验
用于检验单个解释变量对被解释 变量的影响是否显著，通过计算t 统计量并进行假设检验得出结论
。
F检验
用于检验多个解释变量整体上对被 解释变量的影响是否显著，通过计 算F统计量并进行假设检验得出结 论。
z检验
用于检验某个解释变量在两个或多 个总体中是否存在显著差异，通过 计算z统计量并进行假设检验得出结 论。
PART 02
回归模型的检验
模型的拟合度检验
决定系数（R-squared）：衡量 模型解释变量变异程度的指标， 值越接近1表示模型拟合度越好
。
调整决定系数（Adjusted Rsquared）：考虑了模型中自变 量的数量对R-squared的影响， 值越接近1表示模型拟合度越好
。
均方误差（Mean Squared Error，MSE）：衡量模型预测 误差的指标，值越小表示模型拟
《计量经济学》ppt课件
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
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。
时间序列构成要素
现象所属的时间（横坐标）和现象在某一时间 上的指标数值（纵坐标）。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图，判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
05
非参数和半参数估计方法
非参数估计方法原理及应用
原理
非参数估计方法不对总体分布做具体假设，而是利用样本数据直接进行推断。其核心思想是通过核密度估计、最 近邻估计等方法，对样本数据的分布进行平滑处理，从而得到总体分布的估计。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中，如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高，能够适应各种复杂的数据分布，但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
计量经济学研究方法与工具
研究方法
主要包括理论建模、实证分析和政策评估等方法。
工具
运用数学、统计学和计算机技术等多种工具，如回归分析、时间序列分析、面 板数据分析等。
02
经典线性回归模型
线性回归模型基本概念
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。
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。
利用指数平滑技术对时间序列进行预测， 适用于具有线性趋势和一定周期性变化的 时间序列。
ARIMA模型
神经网络模型
计量经济学课件全完整版
04
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折 线图或散点图，判断其 是否具有明显的趋势或 周期性变化。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
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，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因变量之间存在线性关系
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折 线图或散点图，判断其 是否具有明显的趋势或 周期性变化。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
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，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因变量之间存在线性关系
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
Stock 计量经济学ppt一到三章
Introduction to Econometrics
The Statistical Analysis of Economic (and related) Data
Brief Overview of the Course
Economics suggests important relationships, often with policy implications, but virtually never suggests quantitative magnitudes of causal effects. What is the quantitative effect of reducing class size on student achievement? How does another year of education change earnings? What is the price elasticity of cigarettes? What is the effect on output growth of a 1 percentage point increase in interest rates by the Fed? What is the effect on housing prices of environmental improvements?
9
Initial data analysis: Compare districts with “small” (STR < 20) and “large” (STR ≥ 20) class sizes:
Class Size Average score (Y ) Small 657.4 Large 650.0 Standard deviation (sBYB) 19.4 17.9 n 238 182
The Statistical Analysis of Economic (and related) Data
Brief Overview of the Course
Economics suggests important relationships, often with policy implications, but virtually never suggests quantitative magnitudes of causal effects. What is the quantitative effect of reducing class size on student achievement? How does another year of education change earnings? What is the price elasticity of cigarettes? What is the effect on output growth of a 1 percentage point increase in interest rates by the Fed? What is the effect on housing prices of environmental improvements?
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Initial data analysis: Compare districts with “small” (STR < 20) and “large” (STR ≥ 20) class sizes:
Class Size Average score (Y ) Small 657.4 Large 650.0 Standard deviation (sBYB) 19.4 17.9 n 238 182