高级计量经济学-1共38页
高级计量分析第一讲
在过去的50多年里，经济科学在经济研究的数学规范化和统计定量化的方向上已经取得非常显著的成绩。
沿着这样的路线的科学分析，通常用来解释诸如经济增长、经济周期波动以及为各种目的来对经济资源重新配置那样的复杂经济现象。
在经济生活中，存在着一种难以琢磨的相当系统的内部关系的混合，对此，人们能够发现或多或少是有规则的重复图景，以及历史上独特的事件和规律的瓦解。
对于外行来说，在无法用实验支持的条件下，去寻求这些极为复杂的经济变化过程中的发展规律，可能被看作是有点异想天开。
然而，经济学家对有关战略性的经济关系构造数学模型的企图，已至借助于时间序列的统计分析来定量地阐明它们，事实上已经被证实是成功的。
经济研究的这条路线，也就是数理经济和计量经济学，已经在最近几十年里刻画了这一宗旨的发展。
但也有一些人觉得经济学太数学化了。
但在实际经济研究的过程中，大量事实证明，没有数学的帮助，即使有一个极度聪明的脑袋，非常好的直觉以及对经济深刻的观察，我们对很多经济问题的认识也不可能达到现在的水平。
这如同在理论物理学的研究过程中，我们是无法想象不用一个公式就在脑袋瓜里用文字把相对论和量子力学构想出来。
那么对经济学也是一样，一些理论，没有数学，根本就不可能直接用脑子想出来的。
绝大多数人是不能用文字进行比较复杂的抽象思维，绝大多数人是不能用文字思考一个随机的世界的，绝大多数人是不能用文字思考稍微复杂一点的动态过程的，绝大多数人是想象不出来高于三维的世界是什么样子的。
但是，这些东西都可以借助数学来思考。
数学，是一个太有力量的工具，数学能让我们超越人脑天然的局限，用一种抽象和严密的方式，超越我们天然的直觉。
当然，经济学现在发展的水平，我觉得也许就跟早期的天气预报差不多吧。
我想，当人们最出开始用数学模型来预测天气的时候，对天气的预测水平也许还不如一个人看看天来得准。
人们嘲笑天气预报不准已经不是一天两天了。
但是数学和数理模型，最终还是超越人的经验和直觉，现在，即使是民用的气象预报，7天的预报已经可以达到相当的准确度了，而在这个世界上没有任何一个人，能够通过经验和直觉来预测准一个星期之后的天气。
高级计量经济学绪论
第 1 章绪论1.1 什么是计量经济学“计量经济学”(Econometrics)是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。
计量经济学常不足以确定经济变量间的因果关系(由于实验数据的缺乏)；多数实证分析正是要确定变量间的因果关系(X 是否导致Y)，而非仅仅是相关关系。
【例】看到街上人们带伞，可预测今天要下雨。
这是相关关系；“人们带伞”并不造成“下雨”。
计量分析须建立在经济理论基础上。
但即使有理论，因果关系依然不好分辨。
首先，可能存在“逆向因果”(reverse causality)。
【例】FDI 促进经济增长，但FDI 也可能被吸引到高增长地区。
其次，可能是被遗漏的第三个变量(Z)对这两个变量(X，Y)同时起作用。
2图1.1 可能的因果关系例：决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素=α+βS i+εiln Wi其中，ln W (工资对数)为“被解释变量”(dependent variable)，S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable, regressor)，ε为“随机扰动项”(stochastic disturbance)或“误差项”(error term)；3下标i 表示第i 个观测值(个体i)；α与β为待估参数。
用数据估计此一元回归会发现，工资与受教育年限显著正相关，而且教育投资回报率β还挺高。
但工资收入也与能力有关；能力无法观测，而能力高的人通常选择接受更多教育。
教育的高回报率包含了对能力的回报。
影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌等。
须尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，即多元回归的方法，才能准确估计“感兴趣的参数”(parameters of interest)，即本例的教育投资回报率β。
45i现实中总有某些相关变量无法观测，即“遗漏变量”(omitted variables)，都被纳入随机扰动项εi 中。
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。
高级计量经济学课件 (9)
用 Ø 对每个大学生的收入和消费这两个变量之间的关系进
行数量化，揭示收入增加一个单位（如100元），平
均而言，消费将增加的数量是多少。
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
济
学 的 Alfred Cowles
形
As its motto (Theory and Measurement) indicates, the Cowles
济
学》的出版，标志着计量经济学作为经济学的一个 分支
学
而诞生，也极大地促进了计量经济学的形成和发展。
的
/default.asp Ø从计量经济学的形成过程我们可以看出：
形
计量经济学的产生源于对实际经济问题的研究，其主
成
要的研究内容是对经济关系的数量化。
济
•大学生可支配收入增加，是否对计算机和手机的需求也增加？
理
•类似于（1.1.1）的需求函数是否发生变化，如何变化？ •估计或度量结果是否与（1.1.2）类似？
论
计量经济学还要分析什么？（二）
ü 计量经济学是以检验和发展经济理论为目的的经济度量。
——斯隆（Sloan, 1949, p. 88） ü对以上Id系数的统计检验，应设定什么样的假设？使用什么
(1.1.2)
估计结果表述为：当猪肉价格和鱼的价格保持不变，可支配收入增加
构
1个单位（如100元），猪肉的需求将增加0.14个单位（如0.14公斤）。
分
计量经济学揭示了什么？
析
刻画猪肉需求如何由自身价格、替代品价格和可支配收入所决定的 现实，揭示需求与价格和收入间的数量关系。
对本例而言，其含义是揭示需求与收入和价格之间的数量关系，进
第一讲_高级计量经济学_绪论
建模流程
下页
理论模型的设计
对所要研究的经济现象进行深 入的分析，根据研究的目的，选择 模型中将包含的因素，根据数据的 可得性选择适当的变量来表征这些 因素，并根据经济行为理论和样本 数据显示出的变量间的关系，设定 描述这些变量之间关系的数学表达 式，即理论模型。
设计理论模型的步骤
理论模型的设计主要包含三部分工作 1. 选择变量 2. 确定变量之间的数学关系 3. 拟定模型中待估计参数的数值范围
确定模型的数学形式
选择了适当的变量，接下来就要选择适当的 数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理 论模型。 （1）借鉴前人的研究成果 （2）用散点图判断 （3）用多个模型模拟，再进行比较选择
拟定理论模型中待估参数的理 论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的 经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验 后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于 它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它 们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值 可以用来检验模型的估计结果。
设计、非参数方法、生存分析、时间序列分析、谱分析、投影寻踪等。）
12．Ox V. 1.11, GAUSS V. 3.2.19 13．SPSS, SAS
学习要求及达到的目的
学习要求： 1.不迟到、不早退、不无故旷课 2.课内外学习时间比例至少为1︰3 3.课内的案例课后一定要自己动手做一遍 4.认真完成课后作业 达到的目的： 1.进入应用计量经济学的殿堂 2.充分了解计量经济学理论背景 3.熟练应用计量经济学方法解决实际问题
20世纪80年代至今计量经济学经典计量初级中级高级微观计量非参数半参数时间序列paneldata一理论模型的设计二样本数据的收集三模型参数的估计四模型的检验建模流程对所要研究的经济现象进行深入的分析根据研究的目的选择模型中将包含的因素根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系设定描述这些变量之间关系的数学表达式即理论模型
高级计量经济学消费行为模型(共48张PPT)
Ct≡CPt+CTt，Yt≡YPt+YTt 假定现期的偶然性消费独立于过去的偶然性收入，并独立于持久性收入，其期望
值等于零。
持久性消费仅取决于持久性收入 CPt=YPt+ut
YP可以用现期和过去收入的加权平均值来表示，过去收入的效应随时间 推移而逐步减小到零。 Ct=+tYt+ut
也可以用微观个体调查的截面数据估计模型。
案例分析：商品组模型
(我国城镇居民这肉类N消个费) 方程反映了商品需求的决定因素;
同X 时i 也可D 以i 解P 1 出, P ，2 , 该值, 为P 收n , 入I 的 边际效i 用 。1 , 2 ,, n
10 第10页，共48页。
微观消费模型：理论基础
被看作是质量价格。
消除质量因素的价格可以按下式计算：
pi*h pih ˆjzijh
思考：这种处理方式j 可能引起什么问题？
14
第14页，共48页。
单一商品需求模型：理论基础
标准模型
微观消费行为理论（收入、商品的自身价格和替代商品的价 格）
局部均衡分析框架（假定该商品市场上发生的变化不会影响到 其他市场）
需要将未来的效用折现
模型选择主要受到研究目的和数据的限制
8
第8页，共48页。
微观消费模型：理论基础
基本模型形式：
Ma U X x1 ,X 2, ,X n
s.t. P 1 X 1 P 2X 2 P nX nI
写成拉格朗日方程形式
L= U(X1,X2,Xn)+ ( I-P1X1-P2X2--PnXn) 一阶条件：
n
viP i iiV P j ju i, i 1 ,2 , ,n j 1
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。
高级计量经济学讲解
高级计量经济学讲解高级计量经济学，这个名字听起来就有点“高大上”，是不是？你一听就觉得，哎呀，这是不是啥高深的学问，得拿出超级能力才能懂？别着急，今天咱们就轻松聊一聊这个话题，带你一步步走进计量经济学的世界，保证让你既能听懂，又能笑得出来。
计量经济学这玩意儿，说白了就是用数学和统计的方法来分析经济现象。
你看啊，经济学就像是一盘大大的菜，什么股票、房价、失业率、通货膨胀，都是其中的一道道“配菜”。
但是如果你没有办法把这些“配菜”弄清楚，最后做出来的“菜”就是一锅乱炖，啥味儿都没有。
计量经济学就像是厨房里的那些“调味料”，它能帮助我们用数字、公式来给这些现象调调味儿，让它们变得更有意义，甚至能够预测未来——是的，预测未来！你可能会想，哎呀，这不就跟算命差不多嘛？可别小看了这个“预测未来”！计量经济学可不是看星座那么简单，它是通过各种统计方法和模型，告诉你这个世界是怎么运作的。
举个例子，假如你想知道房价涨不涨，是不是可以用计量经济学来分析一下？有道是“众里寻他千百度”，你分析的数据就是你寻找到的线索。
你把各类经济数据丢进模型，得到的结果就像是用心灵感应猜测未来的走向一样，虽然不完美，但比瞎猜强多了。
听到这儿，你也许会想，嗯，算了，我还是不要碰这个“高级”计量经济学了，太复杂了。
其实呢，事情并没有那么可怕。
高级计量经济学的魅力，恰恰在于它能够帮助你搞懂很多看似复杂的经济问题。
你知道，生活中很多事儿其实都不是那么简单的，明明大家都在说“经济不好”，但到底哪里不好，为什么不好，怎么不好，光靠直觉和经验是根本搞不清楚的。
你要是能用计量经济学的方法把这些搞明白，那你就真的不只是看表面，你是从数据中挖掘出“真相”的人！要想玩转高级计量经济学，你得先过一关，那就是理解它背后的数学工具。
别急，不用害怕，那些公式看起来似乎很吓人，但实际上，只要你耐心点，慢慢琢磨，图表和数据其实是能说话的。
你想啊，数学和经济学就像一对老夫老妻，彼此相互依存，没有一个好的数学基础，经济学就像是失去了根基的高楼，摇摇欲坠。
《高级计量经济学》-厦门大学经济学院)
教学大纲安排 课程特点： 应用型硕士生 博士生 注重计量理论和思想 培养学生统计软件分析解决实际问题 指导学生写实证论文
第一章 绪论
计量经济学概述 统计基本理论 矩阵代数基本知识
第一节 计量经济学概述
计量经济学释义 计量经济学的功能 计算机在计量经济分析中的应用
1.1.1计量经济学释义
二、计量经济学的性质
我们通过对计量经济学的发展历史的考察，对计 量经济学的性质有了更明朗化的认识。随着时代 的变迁，社会的发展，对计量经济学的概念又有 了更深层次的理解。 计量经济学学会的创始人 Fisher（1933）在《计 量经济学》期刊的创刊号中指出：“计量经济学 学会的目标是促进各界实现对经济问题定性与定 量研究和实证与定量研究的统一，促使计量经济 学能像自然科学那样，使用严谨的思考方式从事 研究。但是，经济学的定量研究方法多种多样， 每种方法单独使用都有缺陷，需要与计量经济学 相结合。
厦门大学 经济学院
高级计量经济学I
高计的重要性
高级计量经济学是现代经济学的三门核心课程之 一。 三高：高级计量经济学、高级宏观经济学、高级 微观经济学
其他参考书：
达摩达尔.N.故扎拉蒂（Damodar N.Gujarati)《计量 经济学基础》中国人民大学出版社 （第四版） 计量经济学导论：现代观点，伍德里奇，2003，中 国人民大学出版社. 李子奈、潘文卿 编著《计量经济学》高等教育出版 社 2008-11 李子奈、叶阿忠《高级计量经济学》清华大学出版 社 格林（William H.Greene） 《计量经济学分析》中 国人民大学出版社 （第六版） 2009-09 高铁梅《计量经济分析方法与建模：EViews 应用及 实例》清华大学出版社 （第二版）2009-05
高级经济计量学课件(绪论——第三章)
变量“线性”，参数”非线
24
随机扰动项ui
◆概念 各个 Yi 值与条件均值 E(Yi X i ) 的偏差 u i 代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
Y
u
Xi
X
◆性质： u i 是期望为0有一定分布的随机变量 重要性：随机扰动项的性质决定着计量经济方法的选择
25
◆引入随机扰动项的原因
13
高级计量经济学——本课程核心 第4部分 时间序列计量模型
第10章 第11章 第12章 第13章
时间序列模型 协整与误差修正模型 向量自回归模型 时间序列条件异方差模型
14
高级计量经济学——本课程核心 第5部分 回归分析的深入议题
第14章 面板数据计量模型 ——固定效应与随机效应模型 第15章 二元因变量模型 ——probit与logit回归模型 第16章 计量经济模型的建立 ——传统与现代计量经济学方法论
i
31
第二节 一元线性回归模型的参数估计
1、普通最小二乘法OLS
◆OLS的基本思想： ●不同的估计方法可得到不同的样本回归参 ˆ ˆ ˆ 数 1和 2 ，所估计的 Yi 也不同。 ˆ ●理想的估计方法应使 Yi 与 Yi 的差即剩余 ei 越小越好 ●因 ei 可正可负，所以可以取 ei 2 最小 即 ^ ^ 2 2 min ei min (Yi 1 2 X i )
三、一元线性回归模型
一元线性回归模型形式如下
Yi 0 1 X i ui
上式表示变量Yi和Xi之间的真实关系。其中Yi 称被解释变量（因变量），Xi称解释变量（自变 量），ui称随机误差项，0称常数项，1称回归系 数（通常未知）。 上述模型可以分为两部分。 （1）回归函数部分，E(Yi) = 0 + 1 Xi, （2）随机部分， ui 。
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
Chapter 11
Outline Cumulant Matching, Method of Moments and GMM Maximum Likelihood Estimation Quasi-Maximum Likelihood Estimat
Asymptotic variance-covariance matrix:
σ2 T∆
0
0 2σ4 .
T
Replace
σ2
with
its
estimator
σˆ2
=
1 T∆
T t =1
(rt
−
¯r )2,
we
get
the estimator of variance-covariance matrix.
Financial Econometrics George J. Jiang and Guanzhong Pan
Financial Econometrics George J. Jiang and Guanzhong Pan
Chapter 11
Outline Cumulant Matching, Method of Moments and GMM Maximum Likelihood Estimation Quasi-Maximum Likelihood Estimat
T
∆Ztn,
n = 1, 2, 3, 4,
t =1
Cumulant matching:
µˆ4J
−
2K¯3 K¯1
µˆ2J
+
3 2
K¯4 K¯1
µˆJ
−
1 K¯32 2 K¯12
=
0,
(1)
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程摘要：一、高级计量经济学课程概述1.课程背景与意义2.课程目标与内容二、课程的主要内容1.高级计量经济学的基本概念2.多元回归分析3.异方差性、序列相关性和随机波动4.工具变量和两阶段最小二乘法5.面板数据分析6.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计三、课程的学习方法和技巧1.掌握基础理论知识2.熟练运用统计软件3.动手实践与案例分析4.参与课堂讨论和互动四、课程的实践应用1.应用于经济学研究2.政策评估与分析3.金融市场与企业管理正文：在我国的经济学教育体系中，高级计量经济学课程是一门十分重要的课程。
这门课程主要针对已经掌握了基础计量经济学知识的本科生和研究生，旨在进一步提高他们的高级计量经济学理论水平和实际应用能力。
通过学习这门课程，学生将能够更好地理解和分析经济现象，为今后的经济学研究和工作打下坚实的基础。
高级计量经济学课程涵盖了诸多内容，从基本概念到各种统计方法的运用，再到实践应用，形成了完整的知识体系。
课程首先介绍高级计量经济学的基本概念，如随机变量、随机过程、概率密度函数等，为后续内容的学习打下基础。
随后，课程将深入讲解多元回归分析、异方差性、序列相关性和随机波动等统计方法，帮助学生掌握各种情况下的数据分析技巧。
此外，课程还包括工具变量和两阶段最小二乘法、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等高级内容，使学生能够应对更复杂的分析任务。
要想在高级计量经济学课程中取得好成绩，关键在于掌握基础理论知识，熟练运用统计软件（如Stata、R 等），动手实践与案例分析，以及积极参与课堂讨论和互动。
通过这些方法，学生可以更好地理解课程内容，提高自己的分析能力。
在实践应用方面，高级计量经济学课程的知识可以广泛应用于经济学研究、政策评估与分析、金融市场与企业管理等领域。
例如，研究者可以利用多元回归分析评估某项政策的有效性，利用面板数据分析企业竞争力的变化趋势，或者利用蒙特卡洛模拟对未来经济形势进行预测。
高级计量经济学绪论
3
广义线性模型的扩展
包括混合效应模型、广义可加模型等，进一步增 强了模型的适应性和灵活性。
变量选择与逐步回归法
变量选择的重要性
逐步回归法的类型
在建模过程中，选择重要的解释变量 可以提高模型的预测精度和可解释性。
包括向前选择法、向后删除法、逐步 回归法等，可根据具体情况选择合适 的方法。
逐步回归法的原理
置信区间
给出回归系数的置信区间， 表示回归系数的真实值落 在该区间的概率较大。
模型假设与检验
线性回归模型的假设
01
包括误差项的独立性、同方差性、正态性和无自相关性等假设。
假设检验的方法
02
通过构造统计量对模型假设进行检验，如F检验、LM检验等。
模型诊断与改进
03
根据假设检验的结果对模型进行诊断和改进，如异方差性的处
发展历程
空间计量经济学经历了从萌芽到快速发展的过程，目前已 成为经济学领域的重要研究方向。
发展趋势
随着空间数据的日益丰富和计算技术的不断进步，空间计量经济 学将在更多领域得到应用，并推动经济学理论和方法的发展。
空间计量模型与方法简介
01
空间计量模型分类
02
模型选择标准
根据空间相互作用的不同形式，空间计 量模型可分为空间滞后模型（SLM）、 空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型 （SDM）等。
动态回归模型的应用
政策评估、经济预测、金融风 险管理等领域。例如，在货币 政策制定过程中，可以利用动 态回归模型分析货币供应量对 经济增长和通货膨胀的影响及 滞后效应。
06 面板数据分析与空间计量 经济学简介
面板数据的基本概念与特点
面板数据定义
面板数据（Panel Data）是指同时包含时间序列和截面数据的信息， 即数据中的个体在不同时间点上的重复观测值。
高级计量经济学I导论
• y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,,) y: 从事犯罪活动的时间hours spent in criminal activity x1 :犯罪的“工资” ”wage” of the criminal activity x2,:非犯罪活动所获的工资hourly wage in legal employment x3 :从犯罪，正常途径外的收入Income other than from crime or employment x4,:被抓住的概率，Probability of getting caught， x5:如果被抓住的预期徒刑，Expected sentence if got caught， x6,:年龄－年轻人血气方刚Age,
• 可以使用的理论工具：The Phillips Curve (short-run)
• 失业率和通货膨胀率的变化之间存在着反向关系 • 运用美国1982-1999数据估计得到系数在对下一季度进行预测。
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总结：计量经济学的功用
• 总体而言，我们使用计量来解释经济现象，给出政策建议，并对 未来进行预测。Overall, we use econometrics to explain phenomena of
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例二：似乎和经济学无关的行为－犯罪
• 很多犯罪的发生是因为它的成本太低
• 拖欠民工工资：行政罚款上限太低， • 就算拖欠企业可以打一枪换一个地方，没有相应信用记录
• 另外一些类似犯罪的行为是它得逞后的收益太高
• 看病贵。医生的收入和药品使用挂钩，就难以解决看病难问题 • CCTV2：加强监管－属于加大犯罪的成本，但是不能从源头上解决问题。
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△ 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
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• 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”
• 现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根 检验、协整理论以及动态计量经济学。
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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、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
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。
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计量经济学软件 • 目前国内容易获得的计量经济学软件有：
– EVIEWS – SPSS – STATA（最流行的统计与计量软件）
• 其他使用较多的软件
– 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：
– 易丹辉主编(2019).《数据分析与EVIEWS应用》.北京: 中国统计出版社
– 高雪梅主编(2019).《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.
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
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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.
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• 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。
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• 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来发展的计量 经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。
高级计量经济学
齐鲁工业大学商学院
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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
• 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
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• 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。
• 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。
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△ 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容集中于“对个人和家庭 的经济行为进行经验分析”；
• “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 （D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原创 性贡献。
者
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• 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。
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。
– 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）
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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%）
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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：