计量经济学PPTppt课件
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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ppt课件
5
⒊ 课程说明
⑴ 教学目的
经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量 分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课 程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法， 并能够建立实用的计量经济学应用模型。
⑵ 先修课程
中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计 学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用 数理统计
14
△ 在经济学科中占据极重要的地位 克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经 济学科中居于最重要的地位”，“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一部分”。 萨缪尔森（P.Samuelson） ：“第二次大战 后的经济学是计量经济学的时代”。
15
二、计量经济学模型
→Ntserver→Lizn 院外：\\166.111.96.50→Lizn
⑸ 教学讨论区
学院主页→分类讨论区→计量经济学讨论区 进入帐号：s004，口令：kc9476
⑹ 答疑时间
8
⑺ 课程内容提纲及学时安排
（总课时：48学时，课内外周学时：3/6）
第一章 绪论
3学时
第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 15学时
本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经 济学意义上的经济数学模型。
18
△ 初、中、高级计量经济学
6
⑶ 教材及参考书
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月
《Basic Econometrics》,Damodar N. Gujarrati，2001
《计量经济学—方法与应用》，李子奈，清华大学出版社， 1992年
《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社， 2000年
《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出 版社，1988年
⒊ 课程说明
⑴ 教学目的
经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量 分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课 程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法， 并能够建立实用的计量经济学应用模型。
⑵ 先修课程
中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计 学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用 数理统计
14
△ 在经济学科中占据极重要的地位 克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经 济学科中居于最重要的地位”，“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一部分”。 萨缪尔森（P.Samuelson） ：“第二次大战 后的经济学是计量经济学的时代”。
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二、计量经济学模型
→Ntserver→Lizn 院外：\\166.111.96.50→Lizn
⑸ 教学讨论区
学院主页→分类讨论区→计量经济学讨论区 进入帐号：s004，口令：kc9476
⑹ 答疑时间
8
⑺ 课程内容提纲及学时安排
（总课时：48学时，课内外周学时：3/6）
第一章 绪论
3学时
第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 15学时
本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经 济学意义上的经济数学模型。
18
△ 初、中、高级计量经济学
6
⑶ 教材及参考书
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月
《Basic Econometrics》,Damodar N. Gujarrati，2001
《计量经济学—方法与应用》，李子奈，清华大学出版社， 1992年
《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社， 2000年
《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出 版社，1988年
《计量经济学入门》PPT课件
Q i 0 1 P i 2 P 0 i 3 Y i 4 T i u i
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
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GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
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2002.1
7.6
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7.9
2002.4
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2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
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截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
2024版计量经济学(很好用的完整)ppt课件
贝叶斯计量经济学的定义
基于贝叶斯定理和概率分布理论进行计量分析的经济学分支。
贝叶斯先验分布的设定
根据历史数据、专家经验等因素设定参数的先验分布，作为后续推 断的基础。
贝叶斯计量模型的估计方法
包括马尔科夫链蒙特卡罗方法、变分贝叶斯方法等，用于估计模型 参数和进行统计推断。
机器学习在计量经济学中应用
机器学习算法在计量经济学中的应用场景
广义线性模型介绍
1
定义
广义线性模型是一类用于回归分析的统计 模型，它扩展了线性模型的框架，允许响 应变量遵循非正态分布，并且可以通过一 个链接函数与解释变量建立线性关系。
2
组成
广义线性模型由三部分组成——随机成分、 系统成分和链接函数。随机成分指定响应 变量的分布类型和参数，系统成分描述解 释变量与响应变量之间的线性关系，链接 函数则将随机成分和系统成分连接起来。
06
计量经济学软件应用
EViews软件介绍及操作指南
01
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量 经济学软件，广泛应用于数据 分析、模型估计和预测等领域。
02
数据导入与预处理
介绍如何在EViews中导入数据、 进行数据清洗和预处理等操作。
03
模型估计与检验
详细讲解EViews中线性回归模 型、时间序列模型等模型的估 计方法，以及模型的检验和诊 断。
THANKS
包括变量选择、模型诊断、预测等。
监督学习在计量经济学中的应用
通过训练数据集学习模型，然后利用测试数据集评估模型性能。
非监督学习在计量经济学中的应用
通过聚类、降维等技术发现数据中的潜在结构和模式。
深度学习在计量经济学中的应用
计量经济学ppt第一章
1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花 生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却 不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地 说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰 好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜 代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替 咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
Page 5
1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
Page 6
1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学 的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。 这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学 之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
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。
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。
计量经济学第一章PPT课件
02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法，用于研究变 量之间的关系，特别是当一个变 量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为线性时，即可以 用一条直线来描述它们之间的关 系。
非线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为非线性时，即不 能用一条直线来描述它们之间的 关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技 术，用于找到最佳拟合数据点 的函数。
02
在回归分析中，最小二乘法的 目标是找到最佳拟合数据的直 线，使得实际观测值与预测值 之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程 组来找到最佳拟合直线的参数 。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量，其值越接近于1，说明模型拟合 效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观 经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合，产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条，人们开始利用计量经济学方法 分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展，推动了计量 经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过 程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法，它通过最小化残差平 方和来估计参数。即，对于给定的样本数据，找到一组参数 值，使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。
计量经济学(共11张PPT)
分析与模型应 用阶段
是否可用于决策？ 应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节 经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题 经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70－80年代
80－90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内 容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲 正式发表；全国许多高校相继开设 《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专 业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方 法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天，尤其是二次大战以后，计量经济学在西方各 国的影响迅速扩大。曾说：“二次世界大战以后的经济学是计量经 济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。 自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量 经济学家，其中10位是世界计量经济学会的会长。
（时间序列数据、截面数据）
二、参数估计
三、模型检验（拟合优度、t 检验、F 检验） 四、模型应用（预测、结构分析、 模拟）
第三节 经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的，它不但给出质的解释，而且给出确切的量的 描述，从而使经济学成为一门精密的科学。 定性分析－定量分析（简单的数量对比－模型分析）
2.能综合考虑多种因素，通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系，对 影响某一经济现象的众多因素（哪些是主要、次要因素）给出一目了然的 回答。
《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
计量经济学 ppt课件.pptx
X3
Y
Y
18 16 14 12 10
8 6
123456789 X2
18 16
14
12
10
8 6 110 120 130 140 150 160 170 180 190
X4
Estimation Command: ===================== LS Y C X1 X2 X3 X4
Estimation Equation: ===================== Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*X4
Fi Qe
ˆi 2 cii
~ F (1, n p 1)
(n p 1)
Ti
ˆi
cii
~ t(n p 1)
Qe (n p 1)
三、回归方程和回归系数的检验
（二）回归系数的显著性检验
当 Fi F1 ( p, n p 1)时，拒绝H 0i，否则接受
当 Ti t1 (n p 1)时，拒绝，否则接受
铁路营业里程 公路水路营业 x3 （万公里） 里程（万公里）
1990 7.72682
11.4333
1.643
5.78
113.75
1991 8.06048
11.5823
1.879
5.78
115.08
1992 8.60855
11.7171
2.287
5.81
116.64
1993 9.96634
11.8517
可得ˆi ~ N(i , 2cii ), i 1,2,, p
cii为L1 (cij )的第i个对角元
Y
Y
18 16 14 12 10
8 6
123456789 X2
18 16
14
12
10
8 6 110 120 130 140 150 160 170 180 190
X4
Estimation Command: ===================== LS Y C X1 X2 X3 X4
Estimation Equation: ===================== Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*X4
Fi Qe
ˆi 2 cii
~ F (1, n p 1)
(n p 1)
Ti
ˆi
cii
~ t(n p 1)
Qe (n p 1)
三、回归方程和回归系数的检验
（二）回归系数的显著性检验
当 Fi F1 ( p, n p 1)时，拒绝H 0i，否则接受
当 Ti t1 (n p 1)时，拒绝，否则接受
铁路营业里程 公路水路营业 x3 （万公里） 里程（万公里）
1990 7.72682
11.4333
1.643
5.78
113.75
1991 8.06048
11.5823
1.879
5.78
115.08
1992 8.60855
11.7171
2.287
5.81
116.64
1993 9.96634
11.8517
可得ˆi ~ N(i , 2cii ), i 1,2,, p
cii为L1 (cij )的第i个对角元
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此处：
（6-1） （6-2） （6-3）
因此，（6-2）方程中的解释变量并不是与误差项相独立的，除 非遗漏的解释变量与所有被包含的解释变量都不相关（这几乎是 不可能的），否则，如果遗漏了一个重要变量，就会违背古典假 设③。
如果方程6.1是真实的方程，而我们却估计了方程6.2，那么，什么情况将会发生？ 我们将会得到有偏的估计量
om：遗漏变量 in：已包含变量
除非出现以下两种情况之一： 1.遗漏变量的参数真实值等于零。 2.已包含变量和遗漏变量不相关。
否则，存在遗漏变量偏误。
不相干变量
遗漏变量和不相干变量对参数估计值的影响：
对参数估计值的影响 偏误 方差
调整的判定系数Ŕ2 T统计量
遗漏变量 有偏 减小 ---
不相干变量 无偏 增大 减小 减小
模型设定的四个重要准则
• 我们可以将上述讨论总结为四个标准，以帮助我们决定是否 应将一个解释变量包含进入方程：
1. 理论: 方程中的变量是否有明确的理论意义？ 2. t 检验: 变量的估计系数是否在预期方向上是显著的？ 3. 调整的判断系数Ŕ2: 当变量加入模型后，调整的R2是否增加，或方
程的整体拟合优度是否得到改善？ 4. 偏度: 当变量加入模型后，其它变量的回归系数是否显著的改变？
2.t检验：新变量的t统计量在大多数情况下都是显著的
3.调整的判定系数：加入该变量后，调整的判定系数增加，说明该变
量是一个遗漏变量
4.偏误：尽管有两个参数值几乎保持不变，意味着这些变量与哥伦比
亚咖啡的价格存在着很低的相关性，但巴西咖啡价格参数发生了显著
变化，说明原始回归模型存在偏误
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
巴西咖啡需求的敏感性与其他地区咖啡的价格有关，在模型中加 入Pcc：哥伦比亚咖啡的价格
COFFEE=10.0+8.0Pcc-5.6Pbc+2.6Pt+0.0030Yd
（4.0） （2.0） （1.3）
（0.0010）
t= 2.0
-2.8
2.0
3.0
Ŕ2=0.65 N=25
1.理论：两个价格都应该包含在模型中
• 如果满足上述四个条件，那么该变量应当包含进入模型中 • 如果没有任何一个条件被满足，模型中不能包含该变量 • 如果仅满足部分条件，那么就需要研究者做出决定
误用模型设定准则的实例（P99）
假设：COFFEE:美国对巴西咖啡的需求量，Pbc：巴西咖啡的价 格，Pt：茶叶的价格，Yd：可支配收入 由此可得：
亦即：
(6.4)
对一个两变量模型，
Y=β0+β1X1+β2X2+ε
假设遗落解释变量X2
有
E（β1）=β1+β2α1
（6.5）
α1是X2i=α0+α1X1i+ μi的斜率，表示了X和X之间相关关系系数的函数，记为：
f（r12）
（6.5）式中右边的第二部分表示真实值的偏误
偏误=β2α1=βomf（rin，om）
以下两种情况若出现，就会使解释变量被遗漏，会导致遗漏变量偏误： 1.假设初定方程时没有考虑到某个相关解释变量 2.假设考虑到某个变量却无法得到数据
注意：只要存在遗漏变量，就会使得对估计出的方程的解释和使用不
再可靠，导致回归方程中其余变量的参数估计值有偏。
假设真实的回归模型如下：
此处 是古典误Байду номын сангаас项 如果 X2 被遗漏，则回归方程变为：
COFFEE=9.1+7.8Pbc+2.4Pt+0.0035Yd
（15.6） （1.2） （0.0010）
t= 0.5
2.0
3.5
Ŕ2=0.60
N=25
Pbc的系数不显著且符号与预期相反，可能是巴西咖啡缺 乏价格弹性（它的参数为0），去掉这个价格变量，回归
可得：
COFFEE=9.3+2.6Pt+0.0036Yd
第六章
模型设定：解释变量的选择
第8组：邓紫君、梁焯琪、罗丹彤、 骆娴、王晓芳
模型设定与设定误差
计量经济学方程的设定包括三个部分： 1、选择正确的解释变量 2、正确的函数形式 3、正确的随机误差项 以上三者中任何一部分不正确都会引起设定误差
遗漏变量及其后果
遗漏变量：一个重要的解释变量被遗漏在回归方程之外。
（1.0） （0.0009）
t= 2.6
4.0
Ŕ2=0.61
N=25
应用准则判断巴西咖啡价格是否应该保留
1.理论：因为巴西咖啡的需求对价格十分不敏感，故剔除 该变量在理论上似乎是合理的 2.t检验：这个疑似不相干变量的t统计量在任何水平上是 不显著的 3.调整的判断系数：当该变量剔除后，调整的判断系数增 加，意味着该变量是不相干变量 4.偏误：当该变量被剔除后，其余变量的参数只是稍有变 化，意味着即使除去该变量会造成偏误，也是很小的偏误 结论：巴西咖啡确实是缺乏价格弹性，其价格是不相干变 量，应剔除 实际上，由于在市场上存在其他地区的咖啡，很难相信巴 西咖啡的需求不受自身价格的影响。
（6-1） （6-2） （6-3）
因此，（6-2）方程中的解释变量并不是与误差项相独立的，除 非遗漏的解释变量与所有被包含的解释变量都不相关（这几乎是 不可能的），否则，如果遗漏了一个重要变量，就会违背古典假 设③。
如果方程6.1是真实的方程，而我们却估计了方程6.2，那么，什么情况将会发生？ 我们将会得到有偏的估计量
om：遗漏变量 in：已包含变量
除非出现以下两种情况之一： 1.遗漏变量的参数真实值等于零。 2.已包含变量和遗漏变量不相关。
否则，存在遗漏变量偏误。
不相干变量
遗漏变量和不相干变量对参数估计值的影响：
对参数估计值的影响 偏误 方差
调整的判定系数Ŕ2 T统计量
遗漏变量 有偏 减小 ---
不相干变量 无偏 增大 减小 减小
模型设定的四个重要准则
• 我们可以将上述讨论总结为四个标准，以帮助我们决定是否 应将一个解释变量包含进入方程：
1. 理论: 方程中的变量是否有明确的理论意义？ 2. t 检验: 变量的估计系数是否在预期方向上是显著的？ 3. 调整的判断系数Ŕ2: 当变量加入模型后，调整的R2是否增加，或方
程的整体拟合优度是否得到改善？ 4. 偏度: 当变量加入模型后，其它变量的回归系数是否显著的改变？
2.t检验：新变量的t统计量在大多数情况下都是显著的
3.调整的判定系数：加入该变量后，调整的判定系数增加，说明该变
量是一个遗漏变量
4.偏误：尽管有两个参数值几乎保持不变，意味着这些变量与哥伦比
亚咖啡的价格存在着很低的相关性，但巴西咖啡价格参数发生了显著
变化，说明原始回归模型存在偏误
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
巴西咖啡需求的敏感性与其他地区咖啡的价格有关，在模型中加 入Pcc：哥伦比亚咖啡的价格
COFFEE=10.0+8.0Pcc-5.6Pbc+2.6Pt+0.0030Yd
（4.0） （2.0） （1.3）
（0.0010）
t= 2.0
-2.8
2.0
3.0
Ŕ2=0.65 N=25
1.理论：两个价格都应该包含在模型中
• 如果满足上述四个条件，那么该变量应当包含进入模型中 • 如果没有任何一个条件被满足，模型中不能包含该变量 • 如果仅满足部分条件，那么就需要研究者做出决定
误用模型设定准则的实例（P99）
假设：COFFEE:美国对巴西咖啡的需求量，Pbc：巴西咖啡的价 格，Pt：茶叶的价格，Yd：可支配收入 由此可得：
亦即：
(6.4)
对一个两变量模型，
Y=β0+β1X1+β2X2+ε
假设遗落解释变量X2
有
E（β1）=β1+β2α1
（6.5）
α1是X2i=α0+α1X1i+ μi的斜率，表示了X和X之间相关关系系数的函数，记为：
f（r12）
（6.5）式中右边的第二部分表示真实值的偏误
偏误=β2α1=βomf（rin，om）
以下两种情况若出现，就会使解释变量被遗漏，会导致遗漏变量偏误： 1.假设初定方程时没有考虑到某个相关解释变量 2.假设考虑到某个变量却无法得到数据
注意：只要存在遗漏变量，就会使得对估计出的方程的解释和使用不
再可靠，导致回归方程中其余变量的参数估计值有偏。
假设真实的回归模型如下：
此处 是古典误Байду номын сангаас项 如果 X2 被遗漏，则回归方程变为：
COFFEE=9.1+7.8Pbc+2.4Pt+0.0035Yd
（15.6） （1.2） （0.0010）
t= 0.5
2.0
3.5
Ŕ2=0.60
N=25
Pbc的系数不显著且符号与预期相反，可能是巴西咖啡缺 乏价格弹性（它的参数为0），去掉这个价格变量，回归
可得：
COFFEE=9.3+2.6Pt+0.0036Yd
第六章
模型设定：解释变量的选择
第8组：邓紫君、梁焯琪、罗丹彤、 骆娴、王晓芳
模型设定与设定误差
计量经济学方程的设定包括三个部分： 1、选择正确的解释变量 2、正确的函数形式 3、正确的随机误差项 以上三者中任何一部分不正确都会引起设定误差
遗漏变量及其后果
遗漏变量：一个重要的解释变量被遗漏在回归方程之外。
（1.0） （0.0009）
t= 2.6
4.0
Ŕ2=0.61
N=25
应用准则判断巴西咖啡价格是否应该保留
1.理论：因为巴西咖啡的需求对价格十分不敏感，故剔除 该变量在理论上似乎是合理的 2.t检验：这个疑似不相干变量的t统计量在任何水平上是 不显著的 3.调整的判断系数：当该变量剔除后，调整的判断系数增 加，意味着该变量是不相干变量 4.偏误：当该变量被剔除后，其余变量的参数只是稍有变 化，意味着即使除去该变量会造成偏误，也是很小的偏误 结论：巴西咖啡确实是缺乏价格弹性，其价格是不相干变 量，应剔除 实际上，由于在市场上存在其他地区的咖啡，很难相信巴 西咖啡的需求不受自身价格的影响。