计量经济学的概念
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。
21
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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计量经济学的概念
2 计量经济学的研究方法:(1)模型设定。
选择变量和数学关系式.(2)估计参数。
确定变量间的数量关系。
(3)模型检验。
检验所得结论的可靠性。
(4)模型应用。
作经济分析和经济预测3 为什么要对参数作估计一般说参数是未知的,又是不可直接观测的。
由于随机项的存在,参数也不可能通过变量值去精确计算。
只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计4 内生变量:其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果。
一些变量是由模型体现的经济体系本身所决定的,在模型中是随机变量。
5 经济变量:不同时间、不同空间的表现不同,取值不同,是可以观测的因素。
是模型的研究对象或影响因素6 经济参数:表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素,通常不能直接观测7 应用的数据类型:时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据8 经济模型:是对实际经济现象或过程的一种数学模拟,是对复杂经济现象的简化与抽象9 参数估计方法:(1)单一方程模型。
最常用的是普通最小二乘法、极大使然估计法。
(2)联立方程模型。
二段、三段最小二乘法10 回归函数:应变量Y的条件期望 E(Y|X)随解释变量X的的变化而有规律的变化,如果把Y的条件期望E(Y|X)表现为X的某种函数12 随机扰动项:各个Y值与条件均值E(Y|X)的偏差u代表排除在模型以外的所有因素对Y 的影响13 样本回归函数:如果把应变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数14 参数估计值的统计性质:无偏性、最小方差性、渐近性质15 拟合优度:样本回归线是对样本数据的一种拟合,不同估计方法可拟合出不同的回归线,拟合的回归线与样本观测值总有偏离。
样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度16 可决系数:在总变差分解基础上确定的,模型解释了的变差在总变差中的比重。
作用.:可决系数越大,说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大,模型拟合优度越好。
反之可决系数小,说明模型对样本观测值的拟合程度越差。
计量经济学问答题
计量经济学问答题第一章1.什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法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;一般经济数学方法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。
2.计量经济学的研究对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?答:计量经济学的研究对象是经济现象,主要研究经济现象中的具体数量规律,换言之,计量经济学是利用数学方法,根据统计测定的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。
计量经济学的内容大致包括两个方面:一是方法论,即计量经济学方法或理论计量经济学;二是应用,即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学,都包括理论、方法和数据三要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征:一是随机关系,二是因果关系。
4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?答:建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围:(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
5.计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么?答:计量经济学模型主要有以下几个方面的用途:(1)结构分析,即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种影响。
其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
(2)经济预测,即进行中短期经济的因果预测。
其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找出变化规律。
(3)政策评价,即利用计量经济学模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响,是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。
计量经济学重点讲解
计量经济学重点讲解计量经济学重点第⼀章经济计量学的特征及研究范围1、经济计量学的定义(P1)(1)经济计量学是利⽤经济理论、数学、统计推断等⼯具对经济现象进⾏分析的⼀门社会科学;(2)经济计量学运⽤数理统计学分析经济数据,对构建于数理经济学基础之上的模型进⾏实证分析,并得出数值结果。
2、学习计量经济学的⽬的(计量经济学与其它学科的区别)(P1-P2)(1)计量经济学与经济理论经济理论:提出的命题和假说,多以定性描述为主计量经济学:依据观测或试验,对⼤多数经济理论给出经验解释,进⾏数值估计(2)计量经济学与数理经济学数理经济学:主要是⽤数学形式或⽅程(或模型)描述经济理论计量经济学:采⽤数理经济学家提出的数学模型,把这些数学模型转换成可以⽤于经验验证的形式(3)计量经济学与经济统计学经济统计学:涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学:运⽤数据验证结论3、进⾏经济计量的分析步骤(P2-P3)(1)建⽴⼀个理论假说(2)收集数据(3)设定数学模型(4)设⽴统计或经济计量模型(5)估计经济计量模型参数(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(8)利⽤模型进⾏预测4、⽤于实证分析的三类数据(P3-P4)(1)时间序列数据:按时间跨度收集到的(定性数据、定量数据);(2)截⾯数据:⼀个或多个变量在某⼀时点上的数据集合;(3)合并数据:包括时间序列数据和截⾯数据。
(⼀类特殊的合并数据—⾯板数据(纵向数据、微观⾯板数据):同⼀个横截⾯单位的跨期调查数据)第⼆章线性回归的基本思想:双变量模型1、回归分析(P18)⽤于研究⼀个变量(称为被解释变量或应变量)与另⼀个或多个变量(称为解释变量或⾃变量)之间的关系2、回归分析的⽬的(P18-P19)(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;(4)可同时进⾏上述各项分析。
计量经济学讲义
计量经济学讲义第一部分:引言计量经济学是研究经济现象的量化方法,它结合了统计学和经济学原理,旨在提供对经济现象进行定量分析的工具和技术。
本讲义将介绍计量经济学的基本概念和方法,帮助读者理解和应用计量经济学的基本原理。
第二部分:经济数据和计量经济学模型1. 经济数据的类型- 我们将介绍经济数据的两种主要类型:时间序列数据和截面数据。
时间序列数据是在一段时间内收集的数据,而截面数据是在同一时间点上收集的数据。
2. 计量经济学模型- 我们将讨论计量经济学模型的基本原理和应用,例如最小二乘法和线性回归模型。
这些模型可以帮助我们分析经济数据之间的关系,并进行预测和政策评估。
第三部分:经济数据的描述性统计分析1. 描述性统计分析的概念- 我们将介绍描述性统计分析的基本概念和方法,包括中心趋势测量、离散度测量和分布形态测量。
这些方法可以帮助我们理解和总结经济数据的基本特征。
2. 经济数据的描述性统计分析实例- 我们将通过实例演示如何使用描述性统计分析方法来分析和解释经济数据。
例如,我们可以使用均值和方差来描述一个国家的经济增长和收入分配。
第四部分:计量经济学的统计推断1. 统计推断的概念- 我们将讨论统计推断的基本概念和方法,包括假设检验和置信区间。
这些方法可以帮助我们从样本数据中推断总体参数,并评估推断的精度和可靠性。
2. 统计推断的实例- 我们将通过实例演示如何使用统计推断方法来研究和解释经济现象。
例如,我们可以使用假设检验来判断一个政策措施对经济增长的影响。
第五部分:计量经济学的回归分析1. 单变量线性回归模型- 我们将介绍单变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析一个因变量和一个自变量之间的关系,并进行预测和政策评估。
2. 多变量线性回归模型- 我们将讨论多变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析多个自变量对一个因变量的影响,并进行政策评估和变量选择。
第六部分:计量经济学的时间序列分析1. 时间序列模型的基本概念- 我们将介绍时间序列模型的基本概念和方法,包括自回归模型和移动平均模型。
1.1 计量经济学的概念
第一节计量经济学的概念计量经济学起因:对经济问题的定量研究;名词的产生:弗瑞希在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中,按照“生物计量学”一词的结构仿造出来的。
计量经济学标志:1930年成立计量经济学会本意是经济度量,研究对经济现象和经济关系的计量方法,因此有时也译为经济计量学。
译为计量经济学,是为了强调计量经济学是一门经济学科,不仅要研究经济现象的计量方法,而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
Econometrics计量经济学产生的意义反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求,从定性研究到定量分析的发展,是经济学更精密、更科学的表现,是现代经济学的重要特征。
计量经济学产生的特点计量经济学与其他西方经济理论不同的一个重要特点,是它自身并没有固定的经济理论,计量经济学中的各种计量方法和技术,大多来自数学和统计学。
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。
”——计量经济学的奠基人弗瑞希(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。
”——美国现代经济词典若干代表性表述:⚫“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。
”——萨谬尔逊等各种表述的共性:➢计量经济学绝不是对经济的一般度量,它与经济理论、统计学、数学都有密切的关系。
计量经济学定义:在经济理论的指导下,以经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,借助于计算机技术,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。
计量经济学1.计量经济学是一门应用经济学,是以经济现象为研究对象的;2.计量经济学的目的在于揭示经济关系与经济活动的数量规律;3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的结合;4.计量经济学的核心内容是建立和应用具有随机特征的计量经济模型。
计量经济学研究的主体(出发点、归宿、核心):经济现象及数量变化规律;研究的工具(手段):数学、统计学和计算机技术;必须明确:方法手段要服从研究对象的本质特征(与数学不同),方法是为经济问题服务。
一、计量经济学基本概念二、计量经济学与相关学科的关系三
一、计量经济学基本概念二、计量经济学与相关学科的关系三一、计量经济学基本概念二、计量经济学与相关学科的关系三、计量经济学的学科体系四、建立计量经济学模型的步骤和要点五、计量经济学的应用第一章计量经济学概述一、计量经济学基本概念1.计量经济学2.计量经济学的产生 3.计量经济学的定义 4.计量经济学的地位计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
在有关的出版物和课程表中出现了“计量经济学”与“经济计量学”两种名称。
“经济计量学”是由英文“econometrics”直译得到的,而且强调该学科的主要内容是经济计量的方法,是估计经济模型和检验经济模型;“计量经济学”则试图通过名称强调它是一门经济学科,强调它的经济学内涵与外延。
什么是计量经济学○1926年挪威经济学家R.Frisch提出Econometrics这一学科名称;○ 1930年成立世界计量经济学会;○ 1933年创刊《Econometrica》;○ 20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张;○ 20世纪70年代以来非经典(现代)计量经济学的发展~~~~计量经济学的产生费里希在Econometrica的创刊辞中这样指出:“用数学方法处理经济学可以有多种形式,其中任何单独的一种都不等同于计量经济学,计量经济学不等同于统计学,计量经济学也不等同于我们称之为的一般经济理论(即使这种理论的大部分具有定量的特点),当然,计量经济学也不是数学在经济学中的应用的同义词。
不用说,统计学、经济理论和数学是理解现代经济生活中的数量关系所不可缺少的必要条件,但是作为充分条件的是这三者的结合,这三者的结合就构成了计量经济学。
”定义计量经济学的地位计量经济学是一门经济学科。
首先,从定义看,计量经济学是统计学、经济理论和数学三者的结合,这种结合说明它是定量化的经济学或者经济学的定量化;其次,从经济学科中的地位看,计量经济学已经在在西方国家的经济学科中占有重要地位,在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的部分。
计量经济学简答题经典)
1.什么是计量经济学?它与经济学、统计学和数学的关系怎样?答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术,它以经济理论为指导,以客观事实为依据,运用数学、统计学的方法和计算机技术,研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提,这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的,但不充分,只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么?经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面?其具体含义是什么?答:(1)经济意义检验,即根据拟定的符号、大小、关系,对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验,由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验,由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验,由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征?答:一是随机关系,二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么?答:计量经济学的研究对象是经济现象,是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论,即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用,即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学,都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样?举例解释其中三种数据类型的结构。
答:计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据,如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学名词解释论述
1、计量经济学:根据经济理论,和统计观测数据,用随机数学模型的方法,研究经济学定量问题的科学。
1、计量经济学模型:在一定假设条件下,描述经济变量之间数量关系的一个或一组随机数学方程。
2、解释变量:影响研究对象结果的‘因素变量3、被解释变量:作为研究对象的变量。
即因果关系中的‘结果变量’:4、狭义回归分析:用确定性的函数关系,近似的描写(拟合)不确定性的相关关系。
5、相关分析:在相关关系中,测定变量之间联系的密切程度。
6、回归变量:用确定的函数关系,近似的描写(拟合)不确定性的相关关系,并测定变量之间密切的联系程度。
7、经济变量:用来描述经济因素数量水平的指标.8、模型参数:模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,同城是一些相对稳定的量.9、前定变量:在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量与外生变量一起称为前定变量。
10、间序列的平稳性,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化11、最小平方法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。
Then β^2 =∑xiyi/∑xi2 ; β^1 =Y(Y 上面加一横)-β^2 X(X 上面加一横) only thus ,can the residue sum of squares 残差平方和RSS=∑(Yi-Yi^)2 Is Least 最小。
(故称最小平方差)12、异方差:定义:若线性回归模型 Yi=β1+β2Xi+ui (i=1、 2……n)中方差Var(ui)= σui2=f(Xi)不等于常数则称此模型具有异方差性13、自相关:若相信回归方程中随机项ut 之间的某个协方差Cov(ut ,ut’)不等于 0 (t 不等于 t’; t’不等于 1,2,…,n)14、多重共线性:等价于完全多重共线性+不完全多重共线性若齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+……+λkXki=0 i=1,2,…,n 存在不完全为零的解 λ2,λ3,……λk 则称线性回归模型 Yi=β1+β2X2i+…+βkXki+ui 具有完全多重共性15、不完全多重共线性: 若含随机项 vi 齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+…+λkXki+vi=0 存在不完全为零的解λ2,λ3,…λk 则称线性回归模型Y=Xβ+U 存在不完全多重共线性16、结构模型:根据经济理论和行为规律,描述经济变量间关系结构的一组含随机项的方程。
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。
n i U X X X f Y i K Ki i i i ,,2,1,),,,,,,(2121 =+=βββ4、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、变量的显著性检验、方程的显著性检验。
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。
计量经济学
计量经济学第一章1、什么是计量经济学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。
2、计量经济学的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——估计参数检验所得结论的可靠性——模型检验作经济分析和经济预测——模型应用3、为什么要对参数进行估计一般来说参数是未知的,又是不可直接观测的。
由于随机项的存在,参数也不能通过变量值去精确计算。
只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。
4、模型检验的内容经济意义的检验—所估计的模型与经济理论是否相符统计推断的检验—检验参数估计值是否抽样的偶然结果,包括拟合优度检验,总体显著性检验,变量显著性检验计量经济学检验—是否符合计量经济方法的基本假定,包括异方差性检验,序列相关性检验,多重共线性检验模型预测检验—将模型预测的结果与经济运行的实际对比,包括稳定性检验,预测性能检验5、模型应用有哪些方面经济结构分析,经济预测,政策评价6、数据类型有时间数列数据(同一空间、不同时间)截面数据(同一时间、不同空间)混合数据(面板数据 Panel Data)虚拟变量数据第二章1、注意几个概念和公式Y的条件分布:当解释变量X取某固定值时(条件),Y的值不确定,Y的不同取值形成一定的分布,即Y的条件分布。
Y的条件期望:对于X的每一个取值,对Y所形成的分布确定其期望或均值,称为Y的条件期望或条件均值E(Y|Xi)公式:2、回归线:对于每一个X的取值,都有Y的条件期望E(Y|Xi)与之对应,代表这些Y的条件期望的点的轨迹所形成的直线或曲线,称为回归线。
3、回归函数:应变量Y的条件期望E(Y|Xi)随解释变量X的的变化而有规律的变化,如果把Y的条件期望E(Y|Xi)表现为X的某种函数,这个函数称为回归函数。
4、总体回归函数的概念:假如已知所研究的经济现象的总体应变量Y和解释变量X的每个观测值, 可以计算出总体应变量Y的条件均值E(Y|Xi),并将其表现为解释变量X的某种函数,这个函数称为总体回归函数(PRF)。
计量经济学概念
计量经济学概念计量经济学是一门应用数学和统计学原理分析经济现象的学科。
它通过建立经济模型和利用经济数据进行实证分析,来研究经济学问题。
这门学科的主要目标是利用经济理论和经济数据来评估经济政策的效果,预测经济变量的动态变化,并提供经济政策的建议。
1. 经济模型经济模型是计量经济学的核心工具。
它是对经济现象的形式化表达,通常用方程组来表示。
经济模型可以用来解释经济理论和分析经济政策的影响。
在建立经济模型时,计量经济学通常会根据经济理论的假设来确定经济模型的结构和参数。
而后,通过对经济数据进行估计,计量经济学可以得到具体的经济模型,从而进行实证分析。
2. 经济数据经济数据在计量经济学中起着至关重要的作用。
经济数据可以分为宏观经济数据和微观经济数据。
宏观经济数据通常包括国民经济核算数据,如国内生产总值(GDP)、物价指数等。
微观经济数据则包括个体经济单位的数据,如企业的销售收入、劳动力市场的失业率等。
计量经济学利用这些经济数据,通过统计方法进行分析和推断,得到经济模型的参数估计和经济政策效果的评估。
3. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基础也是最常用的经济模型之一。
它假设因变量和一个或多个自变量之间存在线性关系。
线性回归模型可以用来解释因变量与自变量之间的关系,并估计其参数。
计量经济学通过最小二乘法来估计线性回归模型的参数。
最小二乘法将目标函数的残差平方和最小化,从而得到最优的参数估计。
4. 回归分析回归分析是计量经济学中对经济模型进行实证分析的方法之一。
它通过建立经济模型并利用经济数据进行估计,来评估经济模型的有效性和解释力。
回归分析可以帮助计量经济学家理解经济现象的内在机制,并从中得出对经济政策的建议。
在回归分析中,常常使用假设检验和置信区间等统计工具来评估模型的拟合度和参数的显著性。
5. 工具变量工具变量在计量经济学中被广泛应用,用于处理内生性问题。
内生性是指因变量与自变量之间存在相关性,但并非因果关系。
计量经济学重点内容
第一章导论计量经济学定义:计量经济学(Econometrics)是一门应用数学、统计学和经济理论来分析、估计和检验经济现象与理论的科学。
通过使用统计数据和经济模型,计量经济学试图量化经济关系,以更好地理解经济变量之间的相互作用。
研究的问题(相关关系):计量经济学的目的是研究经济变量之间的关系,例如:1. 消费与收入的关系。
2. 教育与工资的关系。
3. 利率与投资的关系。
第二章 OLS (普通最小二乘法):OLS 是一种用于估计线性回归模型中未知参数的方法。
它通过最小化误差平方和来找到回归线。
在一元线性回归中,我们通常使用普通最小二乘法(OLS)来估计模型参数。
对于模型 Y = α + βX + ε,我们可以使用以下公式来计算α和β:β= Σ( (X - mean(X)) (Y - mean(Y)) ) / Σ( (X - mean(X))^2 ) α̂ = mean(Y) - β̂ * mean(X)这里,mea n(X) 是 X 变量的平均值(即ΣX/n),mean(Y) 是 Y 变量的平均值(即ΣY/n)。
在这些公式中,mean 表示求平均值。
Σ 表示对所有数据点求和,n 是样本大小。
这里α_hat 是截距的估计值,β_hat 是斜率的估计值。
结论及推论:1. 在高斯马尔可夫假设下,OLS 估计量是最佳线性无偏估计量(BLUE)。
2. 当误差项的方差是常数时,OLS 估计量是有效的。
3. 如果模型是正确规范的,并且误差项是独立且同分布的,那么 OLS 估计量是一致的。
4. 如果误差项与解释变量相关,或者存在遗漏变量,那么 OLS 估计量可能是有偏的。
5. OLS 提供了估计的标准误差、t 统计量和其他统计量,这些可以用于进行假设检验和构建置信区间。
第三章一元回归:(1)总函、样函:总函数和样本函数是线性回归模型的两种表现形式。
总函数(总体函数)表示整体样本的关系,一般形式为Y = β0 + β1X + ε。
计量经济学概论
二、计量经济学模型
模型是对现实的描述和模拟;计量经济模型是由随机 性的数学方程或方程组构成的,通过它们可以揭示现 实经济生活中的数量关系。 计量经济模型是计量经济学研究的核心。计量经济学 方法及其应用,都是围绕建立、估计、检验和运用计 量经济模型这一核心进行的。 如果离开了模型建立的经济背景、方法本身的经济学 解释、方法应用的经济对象,计量经济学模型将是一 堆无用的数学符号。
英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家R.Frich提
出来的,将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学的三 者结合。
经济学
数理经 济学
计量经 济学
数学
数理统 计学
经济统 计学
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自1969年设立诺贝尔经济学奖,首届获得者就是 计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根, 表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领 域,之后,直接因为对计量经济学的发展作出贡献而 获奖者达十余人,因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
0 1 , 0 1 1
A 0 效率系数
Q 0 K Q 0 L
2Q K 2Biblioteka 02Q L20
四、建立统计或计量经济模型
根据散点图像,可以建立CLFPR与CUNR的简单数学模型 : CLFPR=B1 + B2* CUNR
考虑到所有其他影响劳动力参与率的因素,并假定其包含 在随机变量u中,于是可以得到以下计量模型:
随机扰动项
理论经济学和数理经济学一般假定经济变量之间存在
确定性的规律,从而建立确定性的模型。
计量经济模型与一般经济理论模型的主要区别就在于
模型中添加随机扰动项或误差项,建立的是所谓的概 率性模型。
计量经济学简答题
第一章1、什么叫计量经济学。
计量经济学是统计学、经济学和数学的结合,是根据理论和观测的事实,运用合理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.2、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么?计量经济学是统计学、数学和经济学的结合,经济学理论是分析经济数量关系的理论基础,经济统计是计量经济学据以估计参数、验证理论的基本依据,数理统计学是计量经济学的方法论基础。
3、运用计量经济学研究问题,一般可分为哪四个步骤?①模型设定,确定变量和数学关系式②估计参数,分析变量间具体的估计参数③模型检验,检验所的结论的可靠性④模型应用,作经济分析和经济预测4、设定合理计量经济模型应注意的问题。
要有科学的理论依据; 模型要选择适当的数学形式; 变量要具有可观测性.5、计量经济模型检验主要包括哪几个方面.包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验。
6、简述模型应用的具体内涵?①经济结构分析,用已经估计出参数的模型,对所研究的经济关系作进行定量的考察,以说明经济变量之间的数量比例关系②经济预测,是指利用估计了参数的计量经济模型,由已知的或预先测定的解释变量,去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值③政策评价,是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟预测,从而对各种政策方案作出评价④检验与发展经济理论,是利用计量经济模型去验证既有经济理论或提出新的理论结论7、经济变量用来描述经济因素数量水平的指标。
内生变量由模型系统内部因素所决定的变量,表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果.外生变量由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量,它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。
8、计量经济学应用的数据主要分为哪几类?时间序列数据、横截面数据、面板数据;虚拟变量数据。
第二章9、回归分析与相关分析之间的区别和联系。
相关分析与回归分析既有联系又有区别.首先,两者都是研究变量间的的依赖关系,并能测度线性依赖程度的大小.其次,两者间又有明显的区别.相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度,而无需考察两者间是否有因果关系,因此,变量的地位在相关分析中式对称的;回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析,变量的地位是不对称的,有解释变量和被解释变量之分.10、总体回归函数与样本回归函数的联系与区别。
经济计量学
Y = −231.8 + 0.7194 × 6000 = 4085
∧
8
⑧控制或政策制定 如果希望1994年的消费支出达到4万亿美元,则政府必须通过政策 来保证收入水平为:
4000 + 231.8 X= = 5882 0.7194
三、计量经济学的内容
可分为理论和应用两大类。 理论计量经济学:研究适当的方法,来测度有计量经济模型 设定的经济关系式。 应用计量经济学:以理论计量经济学为工具,研究经济学或 商业中的各领域。 9
4
例:检验凯恩斯关于边际消费倾向理论,或利用该理论进行经济控制或
经济政策制定。 ①理论 人们的消费支出随收入的增加而增加,但消费支出的增加小于收入 的增加。即边际消费倾向MPC大于零而小于1。(定性) ②建立数学模型 假定消费支出Y与收入X之间有如下关系:
Y = a + bX ,
0 < X <1
其中,Y为消费支出,X为收入,a和b为模型参数。B就是MPC。 这里Y为因变量,X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关 系。 (在不同情况下,数学模型的形式不一样,也可能是多个方程连立, 有多个解释变量)
15
1、几个概念 条件分布(Conditional distribution):以X取定值为条件的Y的条件分布 条件概率(Conditional probability):给定X的Y的概率,记为P(Y|X)。 例如,P(Y=55|X=80)=1/5;P(Y=150|X=260)=1/7。(表) 条件期望(conditional Expectation):给定X的Y的期望值,记为E(Y|X)。 例如,E(Y|X=80)=55×1/5+60×1/5+65×1/5+70×1/5+75×1/5=65 总体回归曲线(Popular Regression Curve)(总体回归曲线的几何意义): 当解释变量给定值时因变量的条件期望值的轨迹。 2、总体回归函数( Popular Regression Function,PRF E(Y|Xi)=f(Xi) 当PRF的函数形式为线性函数,则有, E(Y|Xi)=β1+β2Xi 其中β1和β2为未知而固定的参数,称为回归系数。β1和β2也分别称为截 距和斜率系数。 上述方程也称为线性总体回归函数。 3、“线性”的含义 “线性”可作两种解释:对变量为线性,对参数为线性。一般“线性回 归”一词总是指对参数β为线性的一种回归(即参数只以它的1次方出 16 现)。
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。
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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)
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:
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
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
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)
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。
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1
设|t|>22 23
定
24 25 26 H o 27
F
∞28
29 F 30 31
X i 、X j … 相关;②即两个或2)数据类型:时间序列数据。
无偏、有效(经济含义不合理)。
t 检验失效(失去意义)。
3)模
|t| 接近1,存R 2很大,t 值2)存在范围:①判定系数检验法;2
2
11
R -=。
)排除引起共线性的变量:逐步回归法;2)
(坏事);
2
)δ≠i U ;2)即随机误差项的的方差不
4)单调型递增、单调型递减、
2)t 检验失效(失去意义);3)
表示随机误差项的方差):1)图示检验法:2)戈星瑟或帕克检验:
3)White 检验:①先用i e ;②做2
i e 对所有原始变量等的回R 2(2
12
~-⋅K X R n );④
P 很低,拒绝 WLS ):①对原模型加权,估计参数;②对较小的2
i e 赋予较大的权数;2
i 赋予较小的权数。
2)重新设定模型:改
形式:1)cov(U i ,U j )≠0;2)即随机误差项之间存在某种相关性;3)时间序列数据;4)t
t t
U U ερ+=-1(-1<ρ<1),ρ为自协方差系数或一阶相关系数。
原因:1)惯性;2)设定误差:模型中遗漏了显着的变量;3)设定误差:不正确的函数形式;4)蛛网现象;5)数据的“偏造”。
后果:1)无偏无效;2)t 检验失效(失去意义);3)失效。
检验(els i i i Y Y e
)ˆ(~-=——近似估计量):1)图示法;2)回归检验法:反复试算;3)杜宾-瓦森(D-W )检验。
D-W :1)假设条件:①解释变量X 非随机变量;②扰动项:)11(,1≤≤
-+=-ρερi i i U U ,ρ为自相关系数
[马尔可夫一阶自回归过程(AR(1)过程)];③解释变量中不包含应变量的滞后值;④回归模型中含有截距项;⑤没有缺失数据。
0:=ρo H ,即不存在一阶自相关;0:≠ρo H ,即U i 存
在一阶自相关。
中估计ρ。
无法判定时是“≤”。