计量经济学讲义11.

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计量经济学讲义

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计量经济学讲义浙江工商大学金融学院姚耀军目录第一讲 OLS的代数 (2)第二讲 OLS估计量 (17)第三讲假设检验 (33)第四讲异方差 (63)第五讲自相关 (82)第六讲多重共线 (107)第七讲虚拟变量 (122)第八讲时间序列初步:平稳性与单位根 (134)第九讲协整与误差修正模型 (158)第十讲 ARCH模型及其扩展 (165)第一讲 OLS 的代数一、 问题假定y 与x 具有近似的线性关系:01y x ββε=++,其中ε是随机误差项。

我们对01,ββ这两个参数的值一无所知。

我们的任务是利用样本去猜测01,ββ的取值。

现在,我们手中就有一个样本容量为N 的样本,其观测值是:1122(),(),...,()N N y x y x y x 。

问题是,如何利用该样本来猜测01,ββ的取值?一个简单的办法是,对这些观察值描图,获得一个横轴x ,纵轴y 的散点图。

既然y 与x 具有近似的线性关系,那么我们就在散点图中拟合一条直线:1ˆˆˆx yββ=+。

该直线是对y 与x 的真实关系的近似,而01ˆˆ,ββ分别是对01,ββ的猜测(估计)。

问题是,如何确定0ˆβ与1ˆβ,以使我们的猜测看起来是合理的呢?二、 O LS 的两种思考方法法一:12(,...,)N y y y '与12ˆˆˆ(,...,)N y y y '是N 维空间的两点,0ˆβ与1ˆβ的选择应该是这两点的距离最短。

这可以归结为求解一个数学问题:01012201ˆˆˆˆ,,11ˆˆˆ()()N Ni i i i i i Min y y Min y x ββββββ==-=--∑∑在这里ˆi i y y -定义了残差ˆi ε。

法二:给定i x ,看起来i y 与ˆi y 越近越好(最近距离是0)。

然而,当你选择拟合直线使得i y 与ˆi y是相当近的时候,j y 与ˆj y的距离也许变远了,因此,存在一个权衡。

伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题【

伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题【

第11章OLS 用于时间序列数据的其他问题11.1复习笔记一、平稳和弱相关时间序列1.平稳和非平稳时间序列平稳时间序列过程,就是概率分布在如下意义上跨时期稳定的时间序列过程:如果从这个序列中任取一个随机变量集,并把这个序列向前移动h 个时期,那么其联合概率分布仍然保持不变。

(1)平稳随机过程对于随机过程{ 1 2 }t x t =:,,…,如果对于每一个时间指标集121m t t t ≤<<⋅⋅⋅<和任意整数h≥1,()12m t t t x x x ⋅⋅⋅,,,的联合分布都与()12 m t h t h t h x x x ++⋅⋅⋅+,,,的联合分布相同,那么这个随机过程就是平稳的。

这种平稳经常称为严平稳,它是从概率分布的角度去定义的。

其含义之一是(取m=1和t 1=1):对所有t=2,3,…,x 1与x t 都有相同的分布。

序列{ 1 2 }t x t =:,,…是同分布的。

不平稳的随机过程称为非平稳过程。

因为平稳性是潜在随机过程而非其某单个实现的性质,所以很难判断所搜集到的数据是否由一个平稳过程生成。

但是,要指出某些序列不是平稳的却很容易。

(2)协方差平稳过程(宽平稳,弱平稳)对于一个具有有限二阶矩()2t E x ⎡⎤∞⎣⎦<的随机过程{ 1 2 }t x t =:,,…,若:(i)E(x t )为常数;(ii)Var(x t )为常数;(iii)对任何t,h≥1,Cov(x t ,x t+h )仅取决于h,而不取决于t,那它就是协方差平稳的。

协方差平稳只考虑随机过程的前两阶矩:这个过程的均值和方差不随着时间而变化,而且,x t 和x t+h 的协方差只取决于这两项之间的距离h,与起始时期t 的位置无关。

由此立即可知x t 与x t+h 之间的相关性也只取决于h。

如果一个平稳过程具有有限二阶矩,那么它一定是协方差平稳的,但反过来未必正确。

由于严平稳的条件比较苛刻,在实际中从概率分布的角度去验证是无法实现的,所以在实际运用中所指的平稳都是指宽平稳,即协方差平稳。

计量经济学复习讲义

计量经济学复习讲义

计量经济学复习讲义吉林⼤学经济学院《计量经济学》复习讲义配套教材:计量经济学(李⼦奈、潘⽂卿编著,第三版)第⼆章、⼀元线性回归模型⼀、相关与回归相关系数计算:回归分析:变量间关系不⼀致⼆、参数估计1.总体/样本回归模型:2.最⼩⼆乘法(OLS)β0、β1的估计值β0、β1的⽅差与概率分布总体⽅差估计值3.统计检验拟合优度检验可决系数:R2=ESS/TSS显著性检验:H0:βi=0,H1:βi≠0置信区间估计(1-α)缩⼩置信区间:增⼤样本容量n、提⾼模型拟合优度。

3.线性性与⽆偏性的证明⽅法线性性:⽆偏性:4.预测对条件均值:对个别值:第三章、多元线性回归模型⼀、.总体回归函数:⼀般形式:Y=β0+β1X1+β2X2+…+βk X k+µ⼀般形式:Y=Xβ+µ⼆、基本假定(略)三、参数估计-普通最⼩⼆乘估计参数估计:µ的⽅差估计:四、统计性质五、样本容量问题n≥k+1,不能少于解释变量(含常数⾹)数⽬n≥30或⾄少≥3(k+1)时满⾜模型估计基本要求六、统计检验1.拟合优度检验调整的可决系数⾚池信息准则和施⽡茨准则变⼩的话允许增加解释变量2.显著性检验⽅程显著性H0:β1~k全为零H1:不全为零太⼤就接受备择假设,说明模型的线性关系显著成⽴。

总体线性关系⼗分显著时不必苛求⾼可决系数。

变量显著性参数的置信区间缩⼩置信区间:增⼤样本容量n、提⾼模型拟合优度、提⾼样本观测值的分散度。

七、预测1.均值的预测2.单个值的预测⼋、⾮线性化为线性变换⾮线性普通最⼩⼆乘法九、受约束回归1.条件约束约束后e'*e*≥e'e,即残差平⽅和可能变⼤。

除⾮约束条件为真,模型解释能⼒可能降低。

若F太⼤则约束⽆效2.增减解释变量少变量模型可看做对多变量模型加以约束⽽形成。

q=kU-kR,kU=k+q3.参数稳健性-邹⽒参数稳定性检验(n2>k):结构不变式相当于对变动式施加k+1个约束:H0:β=α,进⾏F 检验判断是否合适。

计量经济学讲义11

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Tests of Predictive Accuracy
In sample1 (n1 ), y1 X 1 1 In sample2 (n 2 ), y2 X 2 2 H 0 : P arameter constancy H 0 : 0 ( ) y1 X 1 0 b1 e1 y X I d e 2 2 2 1 b1 b1 ( X 1 ' X 1 ) X 1 ' y1 OLS: 1 y X b d y X ( X ' X ) X ' y 2 2 1 2 1 1 1 1 2 ˆ 2 predictionerror e2 0 d y2 X 2b1 y2 y RSSu e1 ' e1 e2 ' e2 e1 ' e1 (e ' e e1 ' e1 ) / n2 F , where (n1 n2 k 1 n2 ) (n1 k 1) e1 ' e1 /(n1 k 1) Large valuesof F - stat reject the null hypothesis of parameter constancy.
2 2 ˆ2 y ˆ3 y ˆ4 , y ˆ Xb, y ˆ2 y ˆ12 y ˆ2 ˆn Z y y ˆ is excluded because its inclusion makes X Z haveless thanfull rank. Note that y




Tests of Parameter Constancy
Tests of Predictive Accuracy

第十一章 非平稳时间序列分析 《计量经济学》PPT课件

第十一章  非平稳时间序列分析  《计量经济学》PPT课件
GENR DY = Y – Y(-1) 生成差分序列Δy,用OLS法估计模型
Δyt = δyt-1 + ut 的参数,如图11.2.4所示:
图11.2.4
由图11.2.4可知,ˆ =0.105475, Tδ=9.987092。此结
果也可以由EViews软件中的单位根检验功能(选择 不包含常数项和滞后项数为零)直接给出, 如图11.2.5所示:
第十一章 非平稳时间序列分析 【本章要点】(1)非平稳时间序列基本概念 (2)时间序列的平稳性检验(3)协整的概念以 及误差修正模型(ECM) 本章将只对非平稳时间序列的基本概念、时间序 列的平稳性的单位根检验以及协整理论等进行简 要讲述。
时间序列的非平稳性,是指时间序列的统计规律随 着时间的位移而发生变化,即生成变量时间序列数 据的随机过程的统计特征随时间变化而变化。只要 宽平稳的三个条件不全满足,则该时间序列便是非 平稳的。当时间序列是非平稳的时候,如果仍然应 用OLS进行回归,将导致虚假的结果或者称为伪回 归。这是因为其均值函数、方差函数不再是常数, 自协方差函数也不仅仅是时间间隔的函数。
就是带趋势项的随机游走过程。
(二)单位根检验的基本思想
在(11.2.6)式中,若α = 0,则式(11.2.6)可以
写成:
yt = ρyt-1 + ut
(11.2.7)
式(11.2.7)称为一阶自回归过程,记作AR(1),可以
证明当| ρ | <1时是平稳的,否则是非平稳的。
AR(1)过程也可以写成算符形式:
(三)DF检验 (Dickey-Fuller Test) 1.DF检验 DF检验的具体作法是用传统方法计算出的参数的T— 统计量,不与t 分布临界值比较而是改成DF分布临界 值表。

计量经济学讲义

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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。

计量经济学课件很详细共99页

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

计量经济学讲义

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第一章绪论第一节什么是计量经济学计量经济学含义.计量经济学是一个迅速发展的经济学分支,其目标是给出经济关系的经济内容。

.计量经济学可以定义为实际经济现象的定量分析,这种分析根据的是适当推断方法联系在一起的理论和观测的即时发展。

计量经济学运用数理统计知识分析经济数据,对构建于数理经济学基础上的数学模型提供经验支持,并得出数量结果。

.计量经济学是将经济理论、数学方法和统计推断等工具应用于经济现象分析的社会科学。

第二节计量经济学方法计量经济学方法的内容计量经济学研究包括两个基本要素:经济理论和事实。

将经济理论与现实情况结合起来,用统计技术估计经济关系。

最可用的形式就是模型。

计量经济分析步骤.陈述理论。

例如有关价格变动与需求量之间的关系的经济理论:在其他条件不变的情况下,一商品的价格上升(下降),则对该商品的需求量减少(增加)。

建立计量经济模型⑴需求函数的数学模型例如线性函数模型。

如果需求量与价格之间的关系式线性的,则数学上需求函数可以表示为Q P αβ=+()αβ和称为该函数的参数。

等号左边的变量称为因变量或被解释变量,等号右边的变量称为自变量或解释变量。

⑵计量经济模型式()假定需求量与价格之间的关系是一种确定关系,而现实的经济变量之间,极少有这种关系,更常见的是一种不确定性关系(见散点图),线性模型应该为Q P αβε=++()ε是随机扰动项。

收集数据估计计量经济模型中的参数之前,必须得到适当的数据。

在经验分析中常用的数据有两种:时间序列数据(纵向数据)和横截面数据(横向数据)。

有时会同时出现前面的纵向数据和横向数据,称之为混合数据。

面板数据是混合数据的一种特殊类型。

估计参数如利用收集的数据估计出式()中的参数,得回归模型76.05 3.88Q P =-()假设检验对回归模型以及模型中的系数进行检验。

预测和政策分析例如在回归模型()中,想预测价格时的需求量值时,则有76.05 3.8876.05 3.88 4.558.59Q P =-=-⨯=第二章线性回归分析第一节线性回归概述2.1.1回归模型简介如果(随机)变量y 与12,,,p x x x L存在相关关系12(,,,)p y f x x x ε=+L (2.1.1)其中y 是可观测的随机变量,12,,,p x x x L 为一般变量,ε是不可观测的随机变量;y 称为因变量(被解释变量),12,,,p x x x L 称为自变量(解释变量),ε称为随机误差。

PPT-第11章-二值选择模型-计量经济学及Stata应用

PPT-第11章-二值选择模型-计量经济学及Stata应用

© 陈强,2015年,《计量经济学及Stata应用》,高等教育出版社。

第11章二值选择模型11.1 二值选择模型如果被解释变量y离散,称为“离散选择模型”(discrete choice model)或“定性反应模型”(qualitative response model)。

最常见的离散选择模型是二值选择行为(binary choices)。

比如:考研或不考研;就业或待业;买房或不买房;买保险或不买保险;贷款申请被批准或拒绝;出国或不出国;回国或不回12国;战争或和平;生或死。

假设个体只有两种选择,比如1y =(考研)或0y =(不考研)。

最简单的建模方法为“线性概率模型”(Linear Probability Model ,LPM):1122(1,,)i i i K iK i i i y x x x i n βββεε'=+=+= +++x β (11.1)其中,解释变量12()i i i iK x x x '≡ x ,而参数12()K βββ'≡ β。

LPM 的优点是,计算方便,容易得到边际效应(即回归系数)。

3LPM 的缺点是,虽然y 的取值非0即1,但根据线性概率模型所作的预测值却可能出现ˆ1y>或ˆ0y <的不现实情形。

图11.1 线性概率模型4为使y 的预测值介于[0,1]之间,在给定x 的情况下,考虑y 的两点分布概率:P(1|)(,)P(0|)1(,)y F y F ==⎧⎨==-⎩x x x x ββ (11.2)函数(,)F x β称为“连接函数”(link function) ,因为它将x 与y 连接起来。

y 的取值要么为0,要么为1,故y 肯定服从两点分布。

连接函数的选择具有一定灵活性。

通过选择合适的连接函数(,)F x β(比如,某随机变量的累积分布函数),可保证ˆ01y≤≤,并将ˆy 理解为“1y =”发生的概率,因为5E(|)1P(1|)0P(0|)P(1|)y y y y =⋅=+⋅===x x x x (11.3)如果(,)F x β为标准正态的累积分布函数,则P(1|)(,)()()y F t dt φ'-∞'===Φ≡⎰x x x x βββ (11.4)()φ⋅与()Φ⋅分别为标准正态的密度与累积分布函数;此模型称为“Probit ”。

《计量经济学讲义》新

《计量经济学讲义》新

第一章绪论§计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是经济学的一个分支,是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为容的分支学科。

其创立者R.弗里希将其定义为经济理论、统计学、数学三者的结合,但它又完全不同于这三个学科的每一个分支。

计量经济学(Econometrics)1926年由挪威经济学家弗里希(R.Frish)仿造生物计量学(Biometrics)一词提出的。

1930年12月弗里希、丁百根和费歇耳等经济学家在美国克利夫兰市成立经济计量学会。

1933年出版《计量经济学杂志》在发刊词中弗里希将计量经济学定义为:经济理论、数学、统计学的结合。

计量经济学的学术渊源和社会历史根源:17世纪英国经济学家威廉.配弟在《政治算术》一书中应用“数字、重量或尺度”来阐述经济现象19世纪法国经济学家古尔诺《财富理论的数学原理研究》中认为:某些经济畴、需求、价格、供给可以视为互为函数关系,从而有可能用一系列的函数方程表述市场中的关系,并且可以用数学语言系统地阐述某些经济规律(数理学派的奠基者)其后瑞士经济学家瓦尔拉斯创立了一般均衡理论,利用联立方程研究一般均衡的决定条件(洛桑学派的先驱)意大利经济学家帕累托发展了一般均衡理论。

用立体几何研究经济变量之间的关系。

1890年(剑桥学派的创始人)马歇尔的《经济学原理》的问世,使数学成为经济学研究不可缺少的描述与分析推理的工具为计量经济学奠定了基础计量经济学从二十世纪三十年代诞生起就显示了极强的生命力。

一方面出于对经济的干预政策的需要,许多国家都广泛采用经济计量理论和方法,进行经济预测,加强市场研究,探讨经济政策的效果。

另一方面随着科学技术的发展与进步,各门科学相互协作、相互渗透,计算机科学、数学、系统论、信息论、控制论等相继进入了经济研究领域。

特别是计算机技术的高速发展为计量经济学广泛应用铺平了道路。

计量经济学的发展过程是计量经济模型的建立、应用和发展的过程。

计量经济学讲稿

计量经济学讲稿

计量经济学讲稿第一章计量经济学概述1.1 什么是计量经济学一、计量经济学的产生计量经济学作为一门独立的学科产生于二十世纪30年代,是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主R. Frisch 1926年仿照生物计量学一词提出来的。

半个多世纪以来,这门科学主要在资本主义中得到了发展,而且在理论和应用两个方面都取得了长足的进步。

今天的计量经济学已成为西方国家经济学的一个重要分支,其实用价值也正在越来越广泛的范围内表现出来。

著名经济学家诺贝尔经济学奖获得者萨谬尔森增经说:“第二次世界大战后的经济是经济计量的时代。

”我们不妨看看从1969年设立诺贝尔经济学奖起至1989年20年中共有27位获奖者,其中有15位是计量经济学家。

他们中有10位曾担任过世界计量经济学会会长,有4位是因为在计量经济学研究与应用方面有突出贡献而获奖。

这从一个侧面反映了计量经济学在经济科学中的地位。

1930年12月29日,一些国家的经济学家在美国成立了国际计量经济学会,学会的宗旨是“为了促进经济理论在与统计学和数学的结合中发展的国际学会”。

1933年该学会创办了会刊——《计量经济学》杂志。

R. Frisch在发刊词中有一段话:“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学决非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义词。

经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的。

三者结合起来,就有力量,这种结合便构成了计量经济学”。

计量经济学主要是以模型来研究经济现象,这种模型实际上是一组方程,模型所使用的数据有时间序列数据和截面数据1等。

这些数据不是从实验中得到的结果,而是经济学家被动的观测到的经济变量数据资料,而且经济变量大都是不独立的,因此,使得在经济分析中应用统计方法受到一定的限制。

计量经济学(共11张PPT)

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。

计量经济学课件完整版

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计量经济学课件完整版计量经济学课件完整版一、课程简介计量经济学是经济学领域的一门重要学科,它利用数学、统计学和经济学等学科的知识和方法,对经济现象进行量化和分析。

本课程将系统地介绍计量经济学的基本概念、方法和应用,旨在帮助学生掌握计量经济学的理论和实践技能,为进一步学习和研究经济学打下坚实的基础。

二、课程内容本课程共分为八个单元,包括:1、回归分析基础2、模型选择与优化3、时间序列分析4、面板数据分析5、多元回归分析6、离散选择模型7、因子分析8、协整分析每个单元都包括理论讲解、案例分析、软件操作和习题等内容,让学生全面了解和掌握计量经济学的方法和技术。

三、课程安排本课程共36学时,安排如下:1、理论讲解(20学时)2、软件操作与实践(10学时)3、习题课与答疑(6学时)四、教学目的通过本课程的学习,学生将能够:1、掌握计量经济学的基本概念和方法;2、熟练运用常用的计量经济学软件进行数据分析;3、了解计量经济学在经济学领域的应用;4、提高解决实际问题的能力,为未来的学习和工作打下基础。

五、教学方法本课程采用多种教学方法,包括:1、课堂讲解:教师通过讲解和演示,帮助学生掌握计量经济学的基本理论和方法;2、案例分析:通过分析实际案例,让学生了解计量经济学在实践中的应用;3、小组讨论:学生分组进行讨论和交流,加深对课程内容的理解;4、实践操作:通过上机实践,让学生掌握计量经济学软件的操作技巧。

六、考核方式本课程的考核方式包括:1、平时作业:完成课程对应的练习题和思考题,占总成绩的30%;2、期中考试:进行期中考试,考核学生对课程内容的掌握情况,占总成绩的30%;3、期末考试:进行期末考试,全面考核学生对课程内容的理解和应用能力,占总成绩的40%。

七、参考资料本课程推荐以下参考书籍:1、《计量经济学基础》(作者:高铁梅);2、《计量经济学》(作者:斯托克);3、《应用计量经济学》(作者:詹姆斯·H·斯托克等)。

计量经济学课件全完整版

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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

第一章计量经济学讲稿完整版

第一章计量经济学讲稿完整版

第一章引言第一节:计量经济学是啥呀一、计量经济学概念计量经济学是经济理论混合物数理经济经济统计数理统计1、计量经济学(Econometrics)利用数学和统计推断为工具,在经济理论指导下对经济现象进行分析,并对经济理论进行检验和发展的一门学科。

其内容涉及经济理论、数理经济、经济统计和数理统计等。

2、计量经济学与经济理论经济理论:定性计量经济学:数值估计,检验3、计量经济学与数理经济学数理经济学:以数学形式表述经济理论,不涉及理论的可度量性和经验方面的可论证性。

计量经济学:利用数理经济学的数学方程式,并把之改造成适合于经验检验的形式。

4、计量经济学与经济统计学经济统计:经济数据的收集、加工,不利用数据来检验经济理论。

计量经济学:以经济统计数据为原始资料进行分析。

5、计量经济学与数理统计数理统计:是计量经济学的基本工具,但由于经济数据的特殊性,力量经济学需要特殊的处理方法经济理论所做到的陈述和假设都是定性性质的,例如微观经济理论声称在其他条件不变的情况下,一种商品的价格下降可以增加对该商品的需求量,即经济理论设想(postulates)商品的价格与需求量之间有负的或者逆向的关系。

但理论并没有对这两者之间的关系提供任何有价值的度量,也就是并没有说出随着商品价格的某一变化,需求量将会上升或者下降多少。

计量经济学就是要提供这一数值的估计。

计量经济学对大多数经济理论赋予经验实质的东西。

数理经济学是应用数学形式表述经济理论而不去问理论的可度量性或者经验方面的可论证性。

计量经济学的兴趣在于经济理论和经验的论证。

计量经济学常采用数理经济学所提出的数学方程式,但需要把这些方程式改造为可以进行经验检验的形式。

这种从数学方程到计量方程的转换需要许多的创造性和实际技巧。

统计学的问题是收集、加工并通过图表形式展现经济数据。

这也是经济学家的工作。

他们是收集国名生产总值、就业、失业等数据的主要负责人。

这些数据构成了计量工作的原始资料。

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Specification
(1) y X ; (2a) i ~ iid (0, 2 ), i 1,2,...,n; (2b) i ~ iidN (0, ), i 1,2,...,n;
2
(3) E ( X ij i ) 0, j 1,2,...,k ; i 1,2,...,n; (4) X is nonstochas tic with full column rank (k 1).
• In an estimated equation, parameters are assumed to be constant over all observations in the sample: “Structural stability”. • 1.Tests of Structural Change • The estimated equation has relevance for data outside the sample data used in the estimation, which is embodied in the notion of parameter constancy: “Predictive accuracy” or “Out-of-sample prediction”. • 2.Tests of Predictive Accuracy
Tests of Structural Change
T estsof StructuralChange T heunrestrict ed modelis specifiedas y1 X 1 0 1 1 y 0 X , n n1 n2 2 2 2 2 H 0 : No structuralbreak H 0 : 1 2 T he test of H 0 is based on thetest of linear restrictio ns in termsof a restrictedand an unrestrict ed regression: y1 X 1 y1 X 1 0 b1 e1 y X b e with RSS r e ' e ; y 0 X b e Байду номын сангаас with RSS u e1 ' e1 e2 ' e2 2 2 2 2 2 2 [e ' e (e1 ' e1 e2 ' e2 )] /(k 1) F ~ F k 1, n 2(k 1) (e1 ' e1 e2 ' e2 ) /[n 2(k 1)] Large valuesof F - stat reject the null hypothesis of no structuralbreak.
2 2 ˆ2 y ˆ3 y ˆ4 , y ˆ Xb, y ˆ2 y ˆ12 y ˆ2 ˆn Z y y ˆ is excluded because its inclusion makes X Z haveless thanfull rank. Note that y




Tests of Parameter Constancy
Specification Error
• Problems with X
(1) Exclusionof relevant v ariables; (1) Inclusionof irrelevantvariables ; (1) Incorrectfunct ional form Nonlinearform,ie. quadratic form; (3) E ( X ij i ) 0, j 1,2,...,k ; i 1,2,...,n Simultaneo us equat ions,Endogeneit y; (4) T heX matrixhas less thanfull column rank Multicolli nearityor Collineari ty; Here notethatperfectcollineari ty means thatest imatesof b are not unique, but tosome degree collineari ty onlyincreasesstandarderrors.
Specification Error
• Problems with Functional Form
(1) Linearitydoes not hold Nonlineari ty between y and X. Loglineari ty or otherforms
Specification Error
• Problems with b
(1) Constancyof does not hold Structuralbreak
Specification Error
• Problems with u
(2a) E ( i2 ) i2 2 Heterosced asticity; (2a) E ( i j ) 0 Autocorrel ationor Serial correlatio n; (2b) Normality does not hold OLSis BLUE, but theinferenceis only asymptotic ally valid ;
Econometric Theory
Lecturer: Dr.Jingtao Yi Room 715 Business School, RUC
Lecture 11: k-Variable Linear Regression VIIII
• 1. Specification Error;
• 2. Tests of Parameter Constancy; • 3. Tests of Structural Change.
Test of Specification Error
• The Ramsey RESET Test
Ramsey argues that vari ous specificat ion errors (omittedvariables , incorrectfunctional form,correlatio n between X and ) give rise to a nonzero vector. H 0 : ~ N (0, 2 I ) H1 : ~ N (u , 2 I ), u 0 T he test of H 0 is based on an augmentedregression: y X Z T he test for specificat ion erroris 0. Z containspowers of thepredictedvaluesof thedependentvariable.
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