计量经济学#

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计量经济学

名词解释1、因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响2、实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验3、观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据4、截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据5、时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据6、面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据7、离散型随机变量：一些随机变量是离散的连续型随机变量：一些随机变量是连续的8、期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ）9、期望：Y 的长期平均值，记作μY10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ）11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1）14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-ˆˆ）（为的一个估计量，则偏差是；一致性：当样本容量增大时，Y μˆ落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与ˆ是一致的有效性：如果Y μˆ的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~ˆ比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m ini -Y ∑=最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与原假设之间差异程度的概率19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预测Y 的误差的平方和来度量22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSSSSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ；②从联合总体中抽取的，，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布；③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定）（条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则称误差项i μ是同方差26、异方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定）（条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且依赖于χ，则称误差项i μ是异方差27、遗漏变量偏差：指OLS 估计量中存在的偏差，它是在回归变量X 与遗漏变量相关时产生的28、多元回归模型：n ...1i ...i k i k i 22i 110i ，，，=+X ++X +X +=Y μββββ；1β代表在其他影响Y 的因素2X 不变的前提下，1X 变化一个单位所导致Y 的变化量29、调整2R （2R ）:是2R 的一种修正形式，由于加入新变量后2R 不一定增大，即22ˆ211-k -n 1-n 1Y s s TSS SSR R μ-=⨯-= 30、虚拟变量陷阱：如果有G 个二元变量，且每个观测都只属于其中一类，又如果回归中包含截距项以及所有G 个二元变量，则会因为完全多重共线性而无法进行回归31、控制变量：回归中保持某些因素不变的回归量32、二次回归模型：i 2i 2i 10i ncome ncome core est μβββ+++=I I S T 33、非线性回归函数：i k i i 2i 1i ...f μ+X X X =），，，（Y ，i=1，...，n ；其中f （k i i 2i 1...X X X ，，，）为非线性回归函数 34、多项式回归模型：i r i r 2i 2i 10i ...μββββ+X ++X +X +=Y35、双对数模型：i i 10i ln ln μββ+X +=Y ）（）（填空题1、计量经济学提供了利用观测数据（而非实验数据）或者来自现实世界不太完美的实验数据估计因果效应的方法2、截面数据是多个个体在同一时间点上收集到的数据；时间序列数据是一个个体在多个时间点上收集到的数据；面板数据是多个个体分别在多个时间点上收集到的数据3、随机变量Y 的期望值（也可称为均值，μY ）记作E （Y ），是变量的概率加权平均值；Y 的方差为[]2)(2Y Y E μσ-=Y ,Y 的标准差是方差的平方根4、两个随机变量X 和Y 的联合概率由它们的联合概率分布所表示；给定X=χ下Y 的条件概率分布是指给定X 取值为χ的条件时，Y 的概率分布5、正态分布随机变量具有钟形概率密度；若要计算有关正态随机变量的概率，首先需要对其标准化，然后再查阅附录表1的标准正态累积分布表6、简单随机抽样可以产生n 个随机观测值1Y ，...，n Y ，它们是独立分布的7、样本均值n 1...Y Y Y Y ，，的估计量；当是总体均值μ为独立分布时，有： ①Y 的抽样分布均值为n 22Y=Y Y σσμ，方差为；②Y 是无偏的；③根据大数定律，Y 是一致的； ④根据中心极限定理，当样本容量较大时，Y 的抽样分布是近似正态的8、 t 统计量可以用来计算和原假设相关的p 值；较小的p 值意味着原假设是错误的9、 Y μ的95%置信区间是指在95%全部可能样本中包含Y μ真值的区间10、样本相关系数是总体相关系数的估计量，它度量了两个变量之间的线性关系—它们的散点图究竟有多近似于一条直线11、总体回归线X X +是10ββ的函数，表示Y 的均值：斜率1β表示X 变化一个单位时对应Y 的预期变化；截距0β决定了回归线的水平（或高低）12、利用样本观测数据(i i Y X ，),i=1，2，... ，n 使用普通最小二乘法可以估计总体回归线；回归截距和斜率的OLS 估计量分别记为10ˆˆββ和 13、2R 和回归标准误差（SER ）度量了i Y 与总体回归线的接近程度；其中2R 的取值范围为0到1；2R 取值较大表明i Y 接近总体回归线；回归标准误差是回归误差的标准差的估计量14、线性回归模型中有三个重要假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的，，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布；③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距；若这些假设成立，则OLS 估计量10ˆˆββ和是①无偏的②一致的③大样本时服从正态分布 15、对回归系数的假设检验类似于对总体均值的假设检验，都是利用t 统计量来计算p 值，从而确定是接受还是拒绝原假设；类似于总体均值的置信区间，回归系数的95%置信区间为估计量±1.96标准误差16、如果三个最小二乘假设成立，回归误差同方差并且服从正态分布，则利用同方差适用标准误差计算的t 统计量在原假设下服从学生t 分布；当样本容量足够大时，学生t 分布和正态分布之间的差异可忽略不计17、若遗漏变量（1）与回归中的回归变量相关；（2）是Y 的决定因素之一，则会产生遗漏变量偏差（同时满足）18、多元回归模型是包含多个回归变量的线性回归模型，，，k 21...X X X ，每个回归变量都对应一个回归系数，，，，k 21...βββ其中系数1β表示在其他回归变量不变的情况下，1X 变化一个单位时Y 的预期变化，其他回归系数的解释与之类似19、可通过OLS 估计多元回归中的系数；当满足四个最小二乘假设时，OLS 估计量是无偏一致估计量，并且在i 大样本下服从正态分布①给定i k i i 2i 1...μ时，，，X X X 的条件均值为零，即0...k i i 2i 1i =X X X ），，，（μE ；②从联合分布中抽取的i Y ),...i k i i 2i 1，，，，（X X X =1，...，n 满足独立同分布； ③不存在大异常值，即具有及，，i k i i 1...Y X X 非零有限四阶距； ④不存在完全多重共线性20、在多元回归中，当某个回归变量是其他回归变量的完全线性组合时就产生了完全多重共线性，通常是有选择回归变量时的错误引起的，因此处理完全多重共线性的方法是改变回归变量集21、回归标准误差、22R R 及都表示多元回归模型的拟合优度22、当系数涉及多个约束时的假设称为联合假设，可利用F 统计量进行检验23、在非线性回归中，总体回归函数的斜率依赖于一个或多个解释变量的取值24、两个变量的乘积项称为交互项，在回归中加入交互项可以使其中一个变量的回归斜率依赖于另一个变量的取值计算题P41 2.2 使用表2-2中的概率密度计算E（Y）和E（X）Pr（X=0）=0.30 Pr（X=1）=0.70Pr（Y=0）=0.20 Pr（Y=1）=0.78E（X）=0*0.30+1*0.70=0.70E（Y）=0*0.22+1*0.78=0.782.6下面的表格给出了基于2008年美国适龄人口从业状况和接受大学教育的联合分布（1）E（Y）=0*0.046+1*0.954=0.954（2）失业率=Pr（Y=0）=0.046（3）E（Y丨X=1）=0*Pr（Y=0丨X=1）+1*Pr（Y=1丨X=1）=0.332/0.341=0.9736E（Y丨X=0）=0*Pr（Y=0丨X=0）+1*Pr（Y=1丨X=0）=0.622/0.659=0.94385（4）大学毕业生的失业率=1-E（Y丨X=1）=1-0.9736=0.0264非大学毕业生的失业率=1-E（Y丨X=0）=1-0.94385=0.5615（5）Pr（X=1丨Y=0）=0.009/0.046=0.196Pr（X=0丨Y=0）=0.037/0.046=0.804（6）P（X=Xi，Y=Yi）=P（X=Xi）*P（Y=Yi）独立反之不独立P71 3.8对1000个随机抽取的高三学生安排一项新版的SAT测试。

计量经济学概念

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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
10
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。
7
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

计量经济学计量经济学，是一门使用统计方法分析经济现象的学科。

计量经济学主要通过收集、处理、分析和解释经济数据，以确认和识别经济核心问题，比如需求和供给、价格变动、市场结构和经济增长等。

这门学科的进步和应用在各种政策制定和经济决策上有着广泛的应用领域，比如经济政策的分析，股票市场的预测和企业的经营决策等。

接下来，本文将解释计量经济学的主要内容和方法，并探讨计量经济学在实践中的应用。

一、计量经济学的主要内容计量经济学分析的主要对象是经济现象和经济数据。

这些现象和数据可以描述为变量和关系，比如价格，工资，利润和经济增长等。

计量经济学主要研究的是这些变量及其之间的相互关系，以便为决策者提供更好的政策建议。

在计量经济学中，通常会涉及到如下的主要内容：1. 变量的含义和测量。

计量经济学要求研究者对变量的含义进行明确界定，以便能够对其进行测量，并进行数据收集和分析。

例如，如果要研究通货膨胀的影响因素，通货膨胀就是一个重要的变量，需要进行合理的测量。

2. 经济关系的建模。

计量经济学则进一步探索变量之间的数量关系，并通过数学模型来描述它们之间的联系。

例如，经济学家可以建立一个供求模型来研究商品价格的形成。

3. 假设检验。

计量经济学通过提出假设并使用统计检验方法来验证假设。

通过检验结果，经济学家可以同样的推理得出各种假设是否成立。

4. 统计分析。

该领域强调通过统计分析方法检验模型的假设，这是检验数据和变量关系的重要手段。

统计分析包括回归分析、时间序列分析以及多元统计分析等方法。

二、计量经济学方法计量经济学的重要方法包括统计分析、回归分析、时间序列分析、概率论和经济实验等。

其中最常使用的方法是回归分析。

1. 回归分析回归分析是计量经济学的核心方法。

回归分析将一个自变量与因变量相关联。

例如，如果我们想知道变量X与变量Y的相关性，我们就会回归一个X对Y的方程。

这个方程告诉我们，当X发生变化时，Y的变化程度。

回归分析需要建立方程，并根据现有数据的信息来确定系数。

[经济学]计量经济学

名词解释1，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、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，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，虚拟变量数据；虚拟变量数据是人们构造的，用来表征政策定性事实的数据。

3，计量经济学检验；计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济学方法的基本假定。

4，回归平方和；回归平方和用ESS表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值得离差平方和5，拟合优度检验；拟合优度检验是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R²表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

6，总体回归函数；将总体被解释变量的条件期望表现为解释变量的函数，这个函数称为总体回归函数。

7，样本回归函数；是指被解释变量的样本条件均值也是随解释变量的变化而又规律的变化，如果把被解释变量的样本均值比奥斯为解释变量的某种函数，称这个函数为样本回归函数8，回归方程的显著性检验（F检验）；是指对模型中北解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。

9，回归参数的显著性检验（t检验）；是指对其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。

10，多重共线性；是指解释变量之间精确的线性关系和解释变量之间近似的线性关系。

11，完全的多重共线性；是指解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。

12，不完全的多重共线性；指对解释变量k X X X ,,,32 ，存在不全为0的数k λλλλ,,,,321 ，使得 033221=+++++i ki k i i v X X X λλλλ ),,2,1(n i =，其中，i v 为解释变量。

13，异方差性；是指随即变量的方差不是确定的常数，即被解释变量观测值的分散程度随解释变量的变化而变化。

14，序列相关性；指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。

15.滞后效应；是指由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。

计量经济学

计量经济学计量经济学是:指通过计量工具来研究具有统计意义的经济问题的经济学科。

计量经济学的工具：数学（如优化理论，微分方程），概率与统计分析，计算机及其应用软件，数据分析等学科的相关知识。

计量经济学的研究对象：经济问题，包括各种经济现象。

经量经济学的研究目的：对所关心的经济问题做适当的经济预测，政策评估，评价或建议1.计量经济学的发展历程：经济学的一个分支学科 1926年挪威经济学家R.Frish 提出Econometrics1930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2.计量经济学模型的步骤：（1）、理论模型的设计（2）、样本数据的收集（3）、模型参数的估计（4）、模型的检验（5）、计量经济学模型成功的三要素：理论，数据，方法3.随机误差项主要包括下列因素的影响：1）在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响； 4）其它随机因素的影响。

4.产生并设计随机误差项的主要原因：（1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。

5.参数的普通最小二乘估计（OLS ）给定一组样本观测值（Xi, Yi ）（i=1,2,…n ）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。

由于参数的估计结果是通过最小二乘法得到的，故称为普通最小二乘估计量。

6.最小二乘估计量的性质：一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

这三个准则也称作估计量的小样本性质。

拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量。

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

第二讲
●
第一章绪论第3节计量经济模型及其应用第4节统计和计量经济分析软件
●
第二章计量经济分析的统计学基楚第1节概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济系统或子系统。例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析实证分析
三、计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤例：一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下面対该问题进行计量经济分析。步骤1 陈述理论根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。步骤2 建立计量经济模型（１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说需求定律２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据表１－１４．估计参数５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”，出版了《数量经济技术经济研究》〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版《中国经济蓝皮书》〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模型的新阶段－－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据－－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济学提供了重要手段〇发展应用时期（20世纪70年代后）

计量经济学

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、为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。

（同一）3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤。

①理论模型的建立；②收集数据，参数估计；③模型检验；④模型应用；4、并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？时间序列：同一个统计指标，在同一时间点上，不同的对象所得的数据；横截面积：同一指标，同一对象在不同时间点上所得的数据5、试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。

6、常用的样本数据有哪些？（同第四题）1、最基础的：经典单方程计量经济学模型；2、运用最小二乘法，3、最基本假定：简单线性回归；对随机扰动项的假定：①零均值；②同方差；③无自相关4、统计检验：一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度5、后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。

6、总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述7、样本估计量优劣的最主要的衡量准则：无偏性、有效性与一致性8、Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。

9、运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。

10、总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数11、样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。

总体回归函数与样本回归函数的区别与联系12、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。

13、引入随机扰动项的原因：未知影响因素的代表●无法取得数据的已知影响因素的代表●众多细小影响因素的综合代表●模型的设定误差●变量的观测误差●变量内在随机性14、为什么要作基本假定：模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计●只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质15、拟合优度：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1、多元线性回归模型基本假定：①零均值；②同方差；③无自相关；④不存在相关性2、在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。

计量经济学1-5章(超详细完整版)

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理论计量经济学和应用计量经济学
计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，
可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学：是以介绍研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导。
应用计量经济学：以建立与应用计量经济学模
型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计
拉格纳·弗里希（ R. Frish ）
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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。
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。
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教科书中的一般表述：统计学、经济
理论和数学
（1.1）（1.1）式为数理经济模型，该模型是不可以估计的。要研究收入I 的变化对消费支出C的数量影响程度，需要对（1.1）进行改造模型。
35
首先，明确（1.1）式的函数形式。例如， C a bI （1.2）其中 a、 b 为未知的参数，其次，在（1.2）式右端引入随机变量u，以
16
当前的计量理论前沿问题
17
○ 计量经济学在中国的发展
我国计量经济学研究
和应用水平同世界前
沿的差距迅速缩小
2000年
我国计量经济学研究和应用的普及阶段
成立了“中国数量经济研
究会”，为创立我国的计
1984年量经济学奠定了基础
1979年
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二、什么是计量经济学？
用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；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语。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的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

计量经济学

经济计量学一词是由挪威经济学家塑里希于1926年提出来的。

经济计量学起源于对经济问题的定量研究。

根据弗里希的观点，经济计量学可定义为经济理论、缠计学和数学三者的统一。

经济计量学的任务是以经济学、统计学和数学之间的统一为充分条件，去实际理解现实经济生活中的数量关系。

用数学模型定量描述经济变量关系是经济计量学的基本任务经济计量分析工作：是指依据经济理论分析，运用计量经济模型，研览现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研兜和分析工作经济理论准则：指由经济理论决定的判别标准。

即用经济学的原则、定理和规律等准则来判别模型估计结果的合理性程度统计准则：由统计学理论决定的判别标准。

依统计准则评价模型。

目的在于确定模型参数估计值的统计可靠性。

包括参数估计结果的显著性检验和变量与被变量相关程度的度量。

如t检验、F检验以及标准误和测定系数的计算等。

经济计量准则：是由经济计量学理论决定的判剐标准。

其目的是研究特定条件下所采用的参数估计是否令人满意．经济计量准则是统计检验基础上的再检验经济计量准则（二级检验）：统计检验基础上的再检验，亦称二级检验。

区间预测：根据给定的解释变量值，预测相应的被解释变量Y取值的一个可能范围，即提供Y的一个置信区间回归分析：是指研究一个变量(被变量)对于一个或多个其它变量(变量)的依存关系，其目的在于根据变量的数值来估计或预测被变量的总体均值。

判定系数：是建立在回归分析的理论基础上的，研究的是一个普通变量对另一个髓机变量的定量解释程度。

外生变量：是指非随机变量，它的取值是在模型之外决定的，是求解模型时的已知数。

拟合优度：是指样本回归直线与样本观测值之间的拟合程度，通常用判定系数r2表示。

时间序列数据：是指同一统计指标按时间顺序记录的数据列，在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。

横截面数据：是指在同一时间内，不同统计单位的相同统计指标组成的数据苑平稳时间序列：是指均值和方盖固定不变，自协方差只与所考察的两期间隔长度有关，而与时间的变化无关的时间序列非平稳时间序列：平稳时间序列的均值和方差是固定不变的，自协方差只与所考察的两期问隔长度有关，而与时间t的变化无关。

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

2
1.826
b t 15.653 s e b
t0.025 (3) 3.182
接受" =0"的假设,拒绝" =0"的假设.
当样本容量n=30左右， t ≥ 2时则至少以0.05的显著水平拒绝零假设。
一、基本思想
二、预测的点估计
三、平均值的区间估计
四、个别值的区间估计
2 2 X Y nXY X nX t tt

定义: S XX X t X X t2 nX 2
2
S XY X t X Yt Y X tYt nXY 则式变为: S XX S XY S XY S XX
部分占的比重越大，模型拟合优度越好。反乊可决系数越小，说明模型对样本观测值的拟合程度越差。可决系数的特点： 2 ●可决系数取值范围： 0 R 1 ●随抽样波动，样本可决系数是随抽样而变动的随机变量 ●可决系数是非负的统计量
39
3、可决系数与相关系数的关系
R2 ˆ x) ˆ y ( y y ˆ x ( x y ) x ( x ) y y
t t 2 t XX
a vtYt wt ,vt 均为确定性变量。
t
Xt X 令：wt ,wt 满足： wt 0 S XX
w X
t
t
1
1 1 a Y bX Y wtYt X Xwt Yt , 令vt wt X n n
Y X
Y：某国家（地区）消费 X：收入
2、计量经济学的发展史 1926年，挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主弗里希（R.Frish）仿照生物计量学（biometrics）提出来计量经济学（econometrics）这个词。

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

1-1什么是计量经济学？它与经济学，统计学，数学的关系是怎样的？计量经济学是在经济理论的指导下，根据实际观测的统计数据，运用数学和统计学的方法，借助计算机技术从事经济关系和经济数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。

简单地说，计量经济学是经济学、统计学和数学三科结合而成的交叉型学科。

计量经济模型建立的过程，是综合应用经济理论、统计和数学方法的过程，经济学为其提供理论基础，数学为其提供研究方法。

理论模型的设定和样本数据的收集是直接以经济理论为依据，建立在对研究对象的透彻认识的基础上的，而参数模型的估计和有效性的检验则是统计学和数学方法在经济研究中的具体应用。

没有理论模型和样本数据，统计学和数学方法将无法发挥作用的对象和原料，反过来如果没有统计学和数学提供的方法，原料将无法成为产品。

因此计量经济学广泛涉及了经济学、统计学、数学这三科的理论、原则、方法。

缺一不可。

1-4、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？计量经济学模型主要有哪些应用领域？(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；收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；估计模型参数；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。

(1)、结构分析，即研究一个或者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、乘数分析和比较静力分析；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；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”；检验与发展经济理论，即利用计量经济学模型和实际统计资料实证分析某个理论假说正确与否。

其原理是：如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则，则表明该理论不能解释客观事实。