高级计量经济学1
厦门大学硕士研究生培养方案(世界经济)
5 亚太经济研究 本研究方向以世界经济学、国际经济学、产业经济 陈 雯（*） 学的相关理论为指导，主要研究亚太地区的经济改 革和经济发展、亚太地区的贸易与投资、亚太地区 的产业发展等问题，并探讨中国的相应对策。 特点是理论联系实际，注重现代经济学的分析 方法，强调比较研究和多学科的相互渗透与结合， 既把区域作为研究对象，又进行不同类型国家的比 较以及特定领域和部门的比较研究。
34
现代财务管理
35
世界经济史
学术讲座或职业规划讲座
其他 培养环节
社会、教学、科研实践活动 开题报告
第二学年秋季学期
3
第二学年春季学期
3
第二学年春季学期
3
第一学年春季学期
3
第二学年秋季学期
3
第二学年秋季学期
3
第二学年秋季学期
3
第二学年春季学期
3
第二学年秋季学期
3
第一学年春季学期
3
第一学年春季学期
3
第二学年秋季学期
Chinese
2nd year,A 3
56
Lecturer Wang Yongjin
Readings of International Trade(Required)
17
Industrial Organization Theory and Applications 2nd year,A 3
56
Chinese
王永进 陈爱贞 张少军 郑甘澍 何其帼 黄梅波、熊爱宗
高级计量经济学-1
计量经济分析工作应注意的问题
• 认真思考研究目的； • 认真从理论上考虑变量的经济学定义和作用机制； • 注意统计数据是否与理论定义相一致，是否存在改变定义 和统计方法的情况； • 检验统计数量是否存在异常情况； • 利用时间序列数据估计模型，必须对用名义价值表示的指 标做消除通货膨胀的处理； • 利用时间序列数据建立模型，应考虑先对变量的平稳性做 统计检验，以避免虚假回归。 • 考虑到我国的改革迚程和数据情况，应注意将时间序列数 据和截面数据结合建立模型，幵检验模型结构的稳定性。
高级计量经济学
齐鲁工业大学商学院
1
教材及参考书目
教材： 高级计量经济学及STATA应用 陈强 高等教育出版社
参考书目：
1. 栺林《计量经济分析》 （上 下册）人大费剑平译 2. 李子奈《高等应用计量经济学》清华大学出版社 3. 李子奈《高等计量经济学》清华大学出版社 4. 靳云汇 金赛男 《高级计量经济学》（上 下册）北京
15
课程论文评分标准
16
计量经济学研究的范式
(The paradigm of econometrics )
• 计量经济学假定，每种经济现象均有其隐含的因 果关系结构（经济机制） ，或者说存在一个“真 实”的模型。
– 农产品供给 – 农产品需求 – 市场均衡
• 建立计量经济模型的目的是利用严谨的方法来研 究经济现象，从而揭示和验证隐含的因果关系：
计量经济学研究的重要収展方向
小型结构模型与大觃模模型； 对模型设定迚行检验； 更多地使用广义矩(GMM)估计方法； 对时间序列做单位根(unit root)检验，以确定时间 序列的稳定性，更多地关注变量间是否存在协整 关系； • 建立各种非线性模型和动态模型； • 计量经济学软件的开収应用。 • • • •
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程（最新版）目录1.计量经济学的概述2.高级计量经济学课程的简介3.高级计量经济学课程的主要内容4.高级计量经济学课程的学习方法与技巧5.高级计量经济学课程的重要性和应用前景正文一、计量经济学的概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用统计学、数学和计算机科学等工具来研究经济现象和经济问题。
计量经济学通过建立经济模型，对经济现象进行定量分析和预测，为经济政策制定提供科学依据。
二、高级计量经济学课程的简介高级计量经济学课程是计量经济学的一个重要组成部分，它主要面向经济学和管理学等相关专业的研究生和学者。
高级计量经济学课程旨在培养学生对计量经济学理论和方法的深入理解和掌握，提高学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。
三、高级计量经济学课程的主要内容高级计量经济学课程主要包括以下内容：1.计量经济学的基本概念和方法，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
2.计量经济学的模型建立和估计方法，包括最小二乘法、极大似然估计、贝叶斯估计等。
3.计量经济学的模型检验和优化方法，包括模型的拟合度、模型的显著性、模型的稳定性等。
4.计量经济学的应用领域，包括宏观经济分析、金融市场分析、政策效果评估等。
四、高级计量经济学课程的学习方法与技巧学习高级计量经济学课程需要掌握一定的数学和统计学基础，同时需要具备良好的逻辑思维和数据分析能力。
以下是一些学习高级计量经济学课程的方法和技巧：1.扎实掌握基础知识，包括数学、统计学和计算机科学等。
2.认真阅读经典教材和学术论文，理解并掌握计量经济学的理论和方法。
3.多做练习题和案例分析，提高自己运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
4.积极参与学术讨论和研究，拓展自己的学术视野和思维。
五、高级计量经济学课程的重要性和应用前景高级计量经济学课程对于培养经济学和管理学等相关专业的研究生和学者具有重要意义。
通过学习高级计量经济学课程，学生可以掌握计量经济学的理论和方法，提高自己对经济现象和经济问题的分析和预测能力，为从事经济研究和经济政策制定提供有力支持。
高级计量经济学汉森中文版
高级计量经济学汉森中文版简介高级计量经济学是经济学中的一个重要分支，它研究经济现象与数据之间的关系，并利用统计学和数学的方法来建立经济模型和评估经济政策的效果。
汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，它系统地介绍了计量经济学的基本概念、方法和应用。
优势1.深入探讨经济现象：高级计量经济学通过建立和估计经济模型，能够深入研究经济现象的本质。
汉森中文版提供了详细而全面的介绍，帮助读者理解经济模型的建立和实际应用。
2.精准的数据分析：计量经济学强调利用统计学方法和实证分析来验证经济理论。
汉森中文版介绍了计量经济学中常用的数据处理和分析技术，如回归分析、时间序列分析等，帮助读者进行准确而可靠的数据分析。
3.实践中的应用：高级计量经济学将经济理论与实证分析相结合，能够为政策制定者提供决策支持。
汉森中文版介绍了一系列实际案例和经济政策的评估方法，帮助读者将理论应用于实践。
4.国际标准教材：汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，被广泛应用于全球各大高校和研究机构。
它的内容严谨、体系完整，符合国际标准，是学习计量经济学的不可或缺的参考书。
内容概览一、计量经济学基本概念1.1 经济计量学的定义和作用•经济计量学的定义•经济计量学的作用1.2 经济模型与计量模型•经济模型的基本概念•计量模型的建立和评估二、基本数据处理与描述统计2.1 数据的获取和整理•数据来源和获取方法•数据整理和清洗2.2 描述统计分析•中心趋势和离散程度的度量•分布特征和形状的描述•变量之间的相关性分析三、单方程计量经济模型3.1 简单线性回归模型•普通最小二乘法的原理和应用•回归系数的解释和显著性检验3.2 多元线性回归模型•多元线性回归模型的建立和估计•模型诊断和检验3.3 非线性回归模型•非线性回归模型的形式和应用•参数估计和模型诊断四、时间序列分析4.1 时间序列的基本概念和性质•时间序列数据的特点和分类•时间序列的平稳性和相关性4.2 自回归模型和移动平均模型•AR模型和MA模型的定义和应用•ARMA模型的建立和估计4.3 ARCH模型和GARCH模型•ARCH模型和GARCH模型的基本原理•条件异方差的建模和预测五、面板数据模型5.1 固定效应模型和随机效应模型•面板数据模型的基本概念和作用•固定效应模型和随机效应模型的建立和估计5.2 面板数据扩展模型•空间面板数据模型和时间面板数据模型•面板数据模型的拓展和应用六、计量经济学的实证研究6.1 经济政策的评估方法•再现性和因果性的区分•常见经济政策的评估方法6.2 实证研究设计和实施•实证研究的设计原则和步骤•实证研究的数据处理和结果解读结论高级计量经济学汉森中文版是一本系统、详细、全面且深入的教材，涵盖了计量经济学的基本概念、方法和应用。
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程一、引言1.课程背景高级计量经济学是经济学领域中一门理论与实践相结合的课程，旨在帮助学生掌握先进的计量经济学方法，运用实证研究方法解决实际经济问题。
本课程适用于已经具备一定计量经济学基础知识的本科生、研究生以及从事经济研究工作的人员。
2.课程目标通过本课程的学习，学生应掌握以下目标：（1）熟练运用经典线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等进行实证研究；（2）掌握时间序列分析、面板数据分析等高级计量经济学方法；（3）学会使用常见计量经济学软件进行数据处理和分析；（4）了解学术规范，提高论文写作能力。
二、计量经济学基本概念1.定义与特点计量经济学是一门研究如何利用数学、统计学和方法论对经济现象进行数量描述和解释的学科。
其主要特点如下：（1）实证研究：以实际数据为基础，对经济现象进行实证分析；（2）量化分析：运用数学模型和统计方法，对经济变量进行数量分析；（3）因果关系研究：探讨经济变量之间的因果关系。
2.基本原理与方法计量经济学的基本原理包括：（1）因果关系识别：通过随机实验或自然实验等方法，识别经济变量之间的因果关系；（2）统计推断：基于样本数据，对总体参数进行推断；（3）模型检验：检验计量经济模型设定的合理性。
常见的方法包括最小二乘法、极大似然估计、矩估计等。
三、高级计量经济学方法1.经典线性回归模型经典线性回归模型是计量经济学中最基本的模型，可以用于分析两个或多个经济变量之间的线性关系。
本课程将详细介绍线性回归模型的基本原理、估计方法和检验方法。
2.多元线性回归模型多元线性回归模型是在经典线性回归基础上扩展而来的，可以同时分析多个自变量与因变量之间的线性关系。
课程中将介绍多元线性回归模型的估计、检验和应用。
3.非线性回归模型非线性回归模型用于分析非线性关系，如指数回归、对数回归等。
课程中将讲解非线性回归模型的基本概念、估计方法和应用。
4.时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据特征和规律的一门学科，课程中将介绍时间序列分析的基本方法，如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等。
高级计量经济学I导论
100
200
300 400 500 GDP
600
700
800
20000 16000
Y
383.9*@TREND(1998M12)
12000
8000
4000
0 99M01 99M07 00M01 00M07 01M01 01M07 02M01
（3）计量经济学主要研究：怎样设定模型形式，估计模型，对估计模型进行诊断与检验，确立模型 估计结果，分析回归参数，预测等几个环节。
我们的原料：数据
• 截面数据Cross – Section data
• A cross-sectional data set consists of a sample of individuals at a given point in time. Here individuals are considered in broader sense.
economic nature
• 对一些表面上和经济学无关的行为给出解释Explain behaviors disguised not
to be of economic nature
• 政策效果评估Policy evaluation • 预测未来 Forecasting
8
例一：工资决定理论中的人力资本理论:从理论到实证
微观研究方向的同学阅读： 软件：STATA, EViews
高级计量经济学-1
步骤之一，即探索性的关系识别。 • 一些人为了获得预想的结果，常常有目的地进行“数据淘洗
〞 (data-cleaning) ，即删除那些不支持预想结果的观察值， 甚至修改数据。 • 因而应该认识到，利用计量经济学方法得出的结论都是有条 件的。
和归纳开展为探讨多因素间的数量关系和进行假说检 验
第十九页，编辑于星期六：十八点 十八分。
计量经济学与经验研究
• 传统研究方法侧重于得到模型参数的“精确〞估计， 但对于“数据生成过程〞未给予高度关注。
• 研究人员依据感觉或经验提出模型，然后利用“试错 法〞、逐步回归等手段估计变量之间的统计关系，在 此基础上，“选择〞出自己满意的模型。
o 高雪梅主编(2005).《计量经济分析方法与建模：EVIEWS应 用及实例》.北京：清华大学出版社.
4
第四页，编辑于星期六：十八点 十八分。
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典 的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论 与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法， 以及传统的应用模型为主要内容；
8
第八页，编辑于星期六：十八点 十八分。
• 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来开展的计 量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济 学。
• 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、非参数 计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经典的计量 经济学问题、模型导向非经典的计量经济学问题、模型 结构非经典的计量经济学问题、数据类型非经典的计量 经济学问题和估计方法非经典的计量经济学问题。
高级计量经济学-1
高级计量经济学-1引言高级计量经济学是经济学领域中的一门重要的学科，它主要研究经济现象的测量与分析方法，并利用各种统计工具来揭示经济变量之间的关系。
本文将介绍高级计量经济学的基本概念、方法和应用。
一、基本概念1.1 计量经济学定义计量经济学是一门关于经济现象和经济变量的量化研究方法的学科。
它通过建立数学模型和利用统计推断的方法来解释和预测经济现象。
1.2 经济变量经济变量是指反映经济现象和经济活动的数量特征。
常见的经济变量包括国内生产总值、物价指数、劳动力市场数据等。
二、计量模型2.1 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一，它假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。
该模型通常用最小二乘法来估计模型参数。
2.2 时间序列模型时间序列模型是一种特殊的计量经济模型，它研究的是同一变量随时间变化的模式。
常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归条件异方差模型(ARCH)等。
三、计量经济学方法3.1 最小二乘法最小二乘法是计量经济学中最常用的估计方法之一，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型的参数。
3.2 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过寻找参数使得观测数据出现的概率最大化来估计模型的参数。
3.3 工具变量法工具变量法是一种常用的处理内生性问题的方法，它利用外生变量作为工具变量来消除内生性引起的估计偏误。
四、计量经济学应用4.1 动态面板数据模型动态面板数据模型是一种处理面板数据的方法，它结合了时间序列数据和横截面数据的特点，用于研究经济变量随时间的变化和个体之间的关系。
4.2 处理选择性偏误选择性偏误是指由于个体选择行为的特殊性质引起的估计偏误。
计量经济学可以通过处理选择性偏误来提高研究结果的准确性。
结论高级计量经济学是一门重要的经济学学科，它利用计量方法和统计工具来研究经济现象和经济变量之间的关系。
本文介绍了高级计量经济学的基本概念、模型、方法和应用，希望能为读者提供有关该领域的基础知识和理解。
博士资格考试 高级计量经济学
博士资格考试高级计量经济学
博士资格考试是为了评估一个人是否具备进一步深造和独立从事研究工作的能力。
高级计量经济学是博士资格考试中的一个科目，它专注于计量经济学领域的高级理论和方法。
高级计量经济学在博士资格考试中的内容可能包括以下几个方面：
1. 高级计量经济学理论：涉及计量经济学的理论框架、基本理论模型和方法，例如最小二乘法、极大似然估计等。
同时，还可能包括更高级的理论模型和方法，如面板数据模型、时间序列分析、选择模型等。
2. 高级计量经济学方法：涉及计量经济学中的一些高级方法和技术，如工具变量法、处理无法观测到的随机性、稳健性检验等。
此外，还可能包括一些新兴的方法，如机器学习方法在计量经济学中的应用等。
3. 计量经济学研究设计和实证分析：涉及如何设计和执行计量经济学的研究，如数据收集、样本选择、模型设定等。
同时，还包括如何进行实证分析，如如何解释和评估计量经济学模型的结果，如何处理经济模型中的内生性等。
综上所述，高级计量经济学在博士资格考试中的内容较为广泛和深入，需要考生具备扎实的计量经济学基础和独立进行研究的能力。
为了应对此科目的考试，考生需要在理论和方法上进行深入学习，并进行大量的实证研究训练。
上海财大研究生高级计量经济学期末试卷
上海财⼤研究⽣⾼级计量经济学期末试卷上海财经⼤学研究⽣试题命题纸（20 --20 学年第学期）课程名称：计量经济学（I ）（经济学院各专业）（B ）命题教师：周亚虹1. Given a random variables y, and random vectors x, z. The linear projection of y on x is defined as ：.1(|)(')(')L y x xE x x E x y ?=(a) Let , show that (|)u y L y x =?(')0E x u = (b) show that ((|,)|)(|)L L y x z x L y x =(c) show that ((|,)|) (|)L E y x z x L y x =2．Let y and z be random scalars, and x be a 1K ×random vector, where one element of x can be unity to allow for a nonzero intercept. Consider the population model(|,)E y x z x z βγ=+, 2(|,)Var y x z σ=.where interest lies in the vector1K ×β. To rule out trivialities, assume that 0γ≠. In addition,assume that x and z are orthogonal in the population: (')0E x z =.Consider two estimators of βbased on N independent and identically distributed observations: (1) ?β(obtained along with ?γ) is from the regression of y on x and z; (2) β% is from the regression of y on x. Both estimators are consistent for β. (along with the standard rank conditions)(a) Show that , without and additional assumptions(except those needed to apply the law of largenumbers and central limit theorem), ?))ββββ??%?)is always positive semidefinite (and usually positive definite). Therefore-from the standpoint of asymptotic analysis-it is always better to include variables in a regression model that are uncorrelated with the variables of interest. (b) Consider the special case where 2(K K z x µ=?,where()K K E x µ≡, and K x issymmetrically distributed: . Then 3()K K E x µ?0=K β is the partial effect of K x on (|)E y xevaluated at K K x µ=2)K . Is it better to estimate the average partial effect with or without(K z x µ=?1K × included as a regressor ?3. Suppose that b is the least squares coefficient vector in the regression of Y on X and that c is any other vector. Prove that the difference on the two sums of squared residuals is()Y Xc '()()'()()''(Y Xc Y Xb Y Xb c b X X c b =??)Prove that this difference is positive.4. Suppose the regression model is i i y x i αβε=++, ()(1/)exp(/)0i f ελελ=?>.This is rather a peculiar model in that all of the disturbances are assumed to be positive. Note that the disturbances have ()i E ελ=. Show that the least squares constant term is unbiased but the intercept is biased.5． Are rent rates influenced by the student population in a college town? Let rent be the average monthly rent paid on rentalunits in a college town in the United States. Let pop denote the total city population, avginc the average city income, and pctstu the student population as a percentage of the total population. One model to test for a relationship is01)+log(rent β23log(pop)+log(avginc)+pctstu+u =βββ(a) State the null hypothesis that size of the student body relative to the population has no ceterisparibus effect on monthly rents. State the alternative that there is an effect. (b) What signs do you expect for1β and 2β?(c) The equation estimated using 1990 data from RENTAL.RAW for 64 college towns islog(rent)0.043=+0.066log(pop)+0.507log(avginc)+0.0056pctstu (.844) (.039) (.081) (.0017) 264,0.458n R ==What is wrong with the statement: “A 10% increase in population is associated with about a 6.6%increase in rent”?(d) Test the hypothesis stated in part (a) at the 1% level.Solution 1: (a) By definition,1(')['((|))](')(')(')(')0E x u E x y L y x E x y E x x E x x E x y ?=?=?=(b) let (|,), by part (a), v y L y x z =?(')0E x v =. So1(|)(')(')0L v x xE x x E x v ?==(|)((|,)|)((|,)|)(|)((|,)|)L y x L L y x z v x L L y x z x L v x L L y x z x =+=+= (c) let , (|,)vy E y x z =?%(|,)0E v x z =%. Hence 1(|)(')(')0L v x xE x x E x v ?==%% (|)((|,)|)((|,)|)(|)((|,)|)L y x L E y x z vx L E y x z x L v x L E y x z x =+=+=%%Solution 2 :(a) let then (,)w x z =(|)E y w w δ=. Since 2(|)Var y w σ=,2)[(')]E w w δδσ1= where(',)'δβγ=K . Importantly, because , is block diagonal, with the upper (')0E x z =(')E w w K ×block gives21)[(')E x x ββσ]??= Next, we need tofind )ββ?%. It is helpful to write y x v β=+,where v z u γ=+ and . Because (|,)u y E y x z ≡?(')0E x z = and ,(')E x u 0=('E x v )0=. Further,222222(|)(|)(|)2(|)(|)E v x E z x E u x E zu x E z x 2,γγγ=++=σ+where we use and (|,)(|,)0E zu x z zE u x z ==22(|,)(|,)E u x z Var y x z σ==. Unlessis constant, the equation 2(|)E z x y x v β=+ generally violates the homoskedasticity assumption.So, without further assumption,12)[(')](')[(')]E x x E v x x E x x ββ1=%Now we can show ?))ββ%ββis always positive semidefinite by writing ?))βββ%β1?0 1212[(')](')[(')][(')]E x x E v x x E x x E x x σ??=?22(')E z x x γ=≥(b) If 2()K K z x µ=?, . Further, 2(|)(|,)()K K E y x E y x z x x βγµ==+?(|)2()K K K KE y x x x βγµ?=+?? Hence(|)|K K x K KE y x x µβ=?=?. If , using the conclusion of part (a), it is better to estimate the average partial effect with(')0E x z =2(K K z x )µ=? included as a regressor .Solution 3:Write c as . Then, the sum of squared residuals based on c is()b c b +?()'()()'()()''()2()''(Y Xc Y Xc Y Xb Y Xb c b X X c b c b X Y Xb ??=??+??+??)=i xBut, the third term is zero, as . Therefore,2()''()2()''0c b X Y Xb c b X e ??=?()'()'()''()Y Xc Y Xc e e c b X X c b =??The right hand side is necessarily positive. This confirms what we knew at the outset, least squares is least squares. Solution 4:We could write the regression as**()()i i i i y x αλβελαβε=+++?=++Then, we know the *()i E ελ=, and that it is independent of i x . Therefore, the second form of the model satisfies all of our assumptions for the classical regression. Ordinary least squares will give unbiased estimators of*α and β. As long as λ is not zero, the constant term will differ from α.Solution 5:(a) H 0:3β = 0. H 1:3β ≠ 0.(b) Other things equal, a larger population increases the demand for rental housing, which should increase rents. The demand for overall housing is higher when average income is higher, pushing up the cost of housing, including rental rates.(c) The coefficient on log(pop ) is an elasticity. A correct statement is that “a 10% increase in population increases rent by .066(10) = .66%.”(d) With df = 64 – 4 = 60, the 1% critical value for a two-tailed test is 2.660. The t statistic is about 3.29, which is well above the critical value. So3β is statistically different from zero at the 1% level.。
高级计量经济学及stata应用
高级计量经济学及stata应用介绍本文旨在全面、详细、完整且深入地探讨高级计量经济学及Stata应用的主题，从理论到实践，帮助读者深入了解该领域并有效运用Stata进行数据分析。
以下将从以下几个方面展开讨论：1.数理统计的基本概念和应用领域2.高级计量经济学的发展及重要方法3.Stata在高级计量经济学中的应用方法4.经济数据分析实例数理统计的基本概念和应用领域1.1 概念数理统计是以概率论为基础，应用数学和统计学的方法研究统计规律，并应用这些规律来描述、分析和解释各种统计问题的一门学科。
它通过收集、整理、分析实际数据，得到统计定律，为决策提供科学依据。
1.2 应用领域数理统计在各个学科领域都有广泛的应用，特别是在经济学中。
它可以帮助经济学家分析经济现象，进行经济预测，评估政策效果等。
同时，数理统计也应用于医学研究、社会学调查、心理学实验设计等领域。
高级计量经济学的发展及重要方法2.1 发展历程高级计量经济学是计量经济学的一个分支，强调经济理论与计量方法的结合，通过数学模型和统计分析来研究经济现象。
该领域自20世纪50年代以来迅速发展，经历了计量经济学基本理论的建立、计量经济学模型的发展和计量经济学方法的创新等阶段。
2.2 重要方法在高级计量经济学中，有一些方法被广泛应用，如面板数据模型、时间序列分析、计量经济学中的工具变量等。
这些方法可以帮助研究者解决经济学中的内生性问题、数据相关性问题等。
Stata在高级计量经济学中的应用方法3.1 简介Stata是一种常用的经济数据分析软件，可以对数据进行清洗、处理、分析和可视化等操作。
它强大的计量经济学功能使其成为高级计量经济学研究的重要工具。
3.2 Stata的基本操作在使用Stata进行高级计量经济学研究时，需要掌握一些基本操作。
包括数据导入、数据处理、模型估计等。
此外，Stata还提供了丰富的统计命令和图表功能，可以帮助研究者进行详细的数据分析和结果展示。
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程是在基础计量经济学知识的基础上，进一步深入研究计量经济学理论和方法的课程。
主要内容包括以下几个方面：
1. 引入更高级的计量经济学模型：在高级计量经济学课程中，会引入更高级的计量经济学模型，例如面板数据模型、非线性模型、时间序列模型等，用于解决更复杂的经济问题。
学生将学习如何根据实际的经济数据进行模型设定和推断。
2. 多重回归模型的进阶：在基础计量经济学中，已经学习了简单线性回归模型和多元线性回归模型，高级计量经济学将进一步讲解多重回归模型的理论和实践。
学生将学习如何解决多重共线性、异方差和序列相关等问题，以提高模型的准确性和可靠性。
3. 非线性计量经济学：高级计量经济学将引入非线性模型，如二项式回归模型、多项式回归模型、Logit模型和Probit模型等。
这些模型可用于研究二分类和多分类的经济问题，如企业投资决策、市场竞争策略等。
4. 面板数据模型：面板数据模型是对多个时点和多个个体进行分析的方法，可以用于研究跨国公司、跨市场的经济变量。
高级计量经济学将介绍面板数据模型的理论和实践，包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等。
5. 时间序列模型：在高级计量经济学中，还会涉及时间序列模
型的理论和实践。
时间序列模型用于分析随时间变化的经济变量，如经济增长率、通货膨胀率等。
学生将学习如何建立和估计时间序列模型，以及如何进行预测和检验模型的适用性。
通过高级计量经济学课程的学习，学生将进一步掌握计量经济学的理论和方法，能够独立进行经济数据的分析和模型的构建，为实际经济问题的解决提供支持。
《高级计量经济学》课程教学大纲
《高级计量经济学》课程教学大纲一、课程名称:高级计量经济学Advanced Econometrics二、课程编号：0200131三、学时与学分:64/4四、先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、计量经济学五、课程教学目标：在学习计量经济学的基本理论和基本方法的基础上,从矩阵代数的角度，进一步了解计量经济学的理论、方法，具备应用所学的理论和方法分析经济问题能力。
六、适用学科专业：经济学实验班七、基本数学内容与学时安排第一章两个变量之间的关系（2学时）1。
1 双变量关系示例2.1 相关系数1。
3 双变量概率模型双量线性回归模型双变量最小二乘模型中的推断双变量的回归型的方差分析与预测第二章双变量关系的其他方面（2学时）2.1时间作为回归元2.2变量变换2。
3非线性关系2。
4滞后因变量作为回归元2.5平稳和非平稳序列2.6自回归方程的最大似然估计第三章K元线性方程（4学时）3.1 K变量模型的矩阵表达式3。
2偏相关系数3.3 K元方程的推断3。
4预测第四章K元线性方程设定错误的若干检验（8学时)4。
1设定错误4.2模型评估与诊断检验4.3参数不变性的检验4。
4结构变化的检验4.5 虚拟变量第五章最大似然估计、广义最小二乘法及工具变量估计（6学时）5.1最大似然估计量5.2线性模型的ML估计5.3似然比、沃尔德与拉格郎日乘数检验5.4有非球性干扰项的线性模型的ML估计5.5工具变量估计量第六章异方差和自相关(8学时)6.1异方差性的检验6。
2异方差性下的估计6.3自相关干扰6。
4自相关干扰的检验6.5对具有自相关干扰关系式的估计6.6预测6。
7自回归条件异方差(ARCH模型、GARCH模型等）第七章单变量时间序列建模（4学时）7。
1 AR、MA和ARMA 过程的性质7.2平稳性检验7。
3ARIMA模型的识别、估计和检验7。
4预测第八章自回归分布滞后关系（6学时）8.1 自回归分布滞后关系8。
高级计量经济学课后习题参考答案
1.3 某市居民家庭人均年收入服从4000X =元，1200σ=元的正态分布，求该市居民家庭人均年收入：（1）在5000—7000元之间的概率；（2）超过8000元的概率；（3）低于3000元的概率。
（1）()()()()()2,0,15000700050007000()2.50.835( 2.5)62X N X X XN XX XXP X P F F X XP σσσσσσ-∴---∴<<=<<--=<<=根据附表1可知()0.830.5935F =，()2.50.9876F =()0.98760.5935500070000.19712P X -∴<<==PS ：()()5000700050007000()55( 2.5) 2.5660.99380.79760.1961XX XXP X P X X P σσσσ---<<=<<-⎛⎫=<<=Φ-Φ ⎪⎝⎭=-=在附表1中，()()F Z P x xz σ=-<（2）()80001080003X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫--->=>=> ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=0.0004 （3）()3000530006X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫---<=<=<- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=0.2023=0.2023-0.0004=0.20191.4 据统计70岁的老人在5年内正常死亡概率为0.98，因事故死亡的概率为0.02。
保险公司开办老人事故死亡保险，参加者需缴纳保险费100元。
若5年内因事故死亡，公司要赔偿a 元。
应如何测算出a ，才能使公司可期望获益；若有1000人投保，公司可期望总获益多少？设公司从一个投保者得到的收益为X ，则则()1000.02E X a =-故要是公司可期望获益，则有()1000.02E X a =->0，即5000a <PS ：赔偿金应大于保险费？1000人投保时，公司的期望总收益为()10001000.021*******a a -=-2.1 写出过原点的一元、二元线性回归模型，并分别求出回归系数的最小二乘估计。
高级计量经济学及应用陈强
高级计量经济学及应用陈强高级计量经济学及应用是一门涉及经济学和统计学知识的高级课程，旨在研究经济变量之间的关系和经济政策的影响。
本文将重点讨论高级计量经济学及应用的核心内容、研究方法、研究领域以及其在实际经济领域的应用。
高级计量经济学及应用的核心内容主要包括回归分析、面板数据模型、时间序列模型和计量经济计算等。
回归分析是计量经济学中最基本的方法之一，它可以用来研究变量之间的关系，并推断出因果关系。
面板数据模型是研究多个个体（如国家、企业、家庭等）在一段时间内的变化规律的方法，通过控制个体固定效应和时间固定效应，可以更准确地估计变量之间的关系。
时间序列模型是用来研究变量随着时间变化的模式和规律的方法，通过考虑时间相关性和趋势，可以更好地预测未来的变化趋势。
计量经济计算是用来研究经济变量之间的数值关系的方法，通过建立经济模型和进行经济计算，可以更准确地理解和解释经济现象。
高级计量经济学及应用的研究方法主要包括理论模型建立、数据收集和处理、估计和检验以及结果解释等。
首先，研究人员需要建立一个理论模型来描述经济变量之间的关系，并提出假设。
然后，他们需要收集相应的数据，并进行数据处理和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，研究人员需要利用统计方法对建立的模型进行估计和检验，以确定模型的有效性和适用性。
最后，他们需要解释模型的结果，提出相关政策建议并进行政策评估。
高级计量经济学及应用的研究领域主要包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学、发展经济学等多个领域。
在宏观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量之间的关系。
在微观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究家庭和企业的行为和决策，以及市场竞争和不完全信息等微观经济问题。
在劳动经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究劳动力市场、工资和就业等劳动经济问题。
在金融经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究资本市场、股票价格和利率等金融经济问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
△ 微观计量经济学和宏观计量经济学
• 微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公
报中正式提出。
• 微观计量经济学的内
• “微观计量经济学的原材料是微观数据”，微
观数据表现为截面数据和平行（penal）数据。
• 赫克曼（J.Heckman）和麦克法登
检验、协整理论以及动态计量经济学。
12
课程的主要内容
• 导论 • 经典计量经济学模型与方法回顾 • 联立方程模型 • 其他回归方法（GMM与2SLS） • 时间序列模型（平稳、非平稳与协整） • 条件异方差模型（ARCH、GARCH模型） • 特殊变量数据模型分析（离散、受限模型） • 向量自回归模型（VAR） • 面板数据模型分析
4
△ 初、中、高级计量经济学
• 初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经
典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
• 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理
论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方 法，以及传统的应用模型为主要内容；
• 高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、
方法与应用为主要内容。
3
计量经济学软件
• 目前国内容易获得的计量经济学软件有：
o EVIEWS o SPSS o STATA（最流行的统计与计量软件）
• 其他使用较多的软件
o SAS/SPSS/LIMDEP (Nlogit)/GAUSS/MATLAB…
• 本课程推荐使用EVIEWS、STATA作为练习用软
件。
• EVIEWS软件使用可以参考： o 易丹辉主编(2002).《数据分析与EVIEWS应用》.北京: 中国统计出版社 o 高雪梅主编(2005).《计量经济分析方法与建模： EVIEWS应用及实例》.北京：清华大学出版社.
• 微观计量经济学的主要内容包括：
平行（penal）数据模型的理论方法 离散选择模型的理论方法 选择性样本模型的理论方法
11
• 宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要
内容和研究方向发生了变化。
• 经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方
法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、 评价和预测。
• 现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根
大学出版社
5. 高铁梅《计量经济分析方法与建模》清华大学出版社 6. 张晓峒 《计量经济分析》经济科学出版社
2
参考书目 7.William H. Greene《计量经济学分析》，中国社 会科学出版社。
清华大学出版社出了该书的英文影印本
8. Michael Intriligator, Ronald Bodkin and Cheng Hsiao.《Econometric models, techniques, and applications》, Prentice Hall Inc. 9.Robert S. Pindyck and Daniel L. Rubinfeld《计量 经济学模型与经济预测》，机械工业出版社。 10.Ramu Ramanathan.《应用经济计量学》，机械 工业出版社。
• 本课程定位于中级水平上，适当引入高级的内
容。
5
△ 经典计量经济学和非经典计量经济学 • 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般
指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 R.Frish创立 T.Haavelmo（特吕格韦·哈韦尔莫）建立了它的概率论
基础 L.R.Klein克莱因成为其理论与应用的集大成者
经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。
• 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、非参数
计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经典的计量
经济学问题、模型导向非经典的计量经济学问题、模型 结构非经典的计量经济学问题、数据类型非经典的计量 经济学问题和估计方法非经典的计量经济学问题。
13
教学方式和考核
• 教学（32学时+8学时）：
– 课堂讲授（包括案例分析） – 练习（大约5个练习）
• 专题研讨（结合课程练习）
– 文献阅读（每章均附有参阅文献） – 课程论文写作（1篇课程论文）
• 考核（考查课）
– 实验报告（40%） – 课程论文（60%）
14
对课程论文的要求
• 自选题目，独立完成。 • 要求在6月底提交。 • 课程论文写作应时应严格按照计量经济学论文规范 • 写作时注意说明：
（D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原 创性贡献。
10
• 微观计量经济学教科书和课程有：
“Microeconometrics” “Advanced Microeconometrics” “Applied Microeconometrics” “Topics in Microeconometrics” “Methods in Microeconometrics”
高级计量经济学
齐鲁工业大学商学院
1
教材及参考书目
教材： 高级计量经济学及STATA应用 陈强 高等教育出版社 参考书目：
1. 格林《计量经济分析》 （上 下册）人大费剑平译 2. 李子奈《高等应用计量经济学》清华大学出版社 3. 李子奈《高等计量经济学》清华大学出版社 4. 靳云汇 金赛男 《高级计量经济学》（上 下册）北京
6
• 经典计量经济学在理论方法方面特征是：
⑴ 模型类型—随机模型； ⑵ 模型导向—理论导向； ⑶ 模型结构—线性或者可以化为线性，因果分 析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的 形式和参数； ⑷ 数据类型—以时间序列数据或者截面数据为 样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机 变量； ⑸ 估计方法—仅利用样本信息，采用最小二乘 方法或者最大似然方法估计模型。
– 数据来源和质量评价（要求将数据附上） – 待检验的理论假说（研究的理论框架） – 选择函数形式的理由 – 选择估计方法的理由 – 对估计结果的分析解释（特别是假说检验结果） – 研究结论（明确说明经验研究支持何种假说） – 认识到的局限性（说明对结果的影响和改进建议）
7
• 经典计量经济学在应用方面的特征是：
⑴ 应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、 归纳； ⑵ 应用模型的功能—结构分析、政策评价、经 济预测、理论检验与发展； ⑶ 应用模型的领域—传统的应用领域，例如生 产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观 经济等。
8
• 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来发展的计量