计量经济学的性质共42页文档
计量经济学
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。
《计量经济学》课程标准
《计量经济学》课程标准1. 课程的性质与设计思路1.1课程的性质《计量经济学》是教育部规定经济类专业核心课程之一, 是经济类专业的专业必修课。
在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。
《计量经济学》课程的主要特点是理论与实际应用并重, 既要认真学习基本理论知识, 又要注重经济计量方法在实践中的应用。
在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明, 但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。
其目的是, 通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法, 研究经济中的有关问题, 训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。
并在此基础上, 培养学生利用经济计量学的方法, 学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。
课程在内容与应用上与概率论与数理统计、统计学、时间序列分析、经济学等课程有关联。
所以, 学习本课程, 必须要先学习《微积分》、《线性代数》、《概率论和数理统计》、《西方经济学》等课程, 同时, 学习者要关注在经济计量学领域的一些最新发展。
只有这样, 才能在更好地理解和掌握课程内容与方法的基础上使经济计量模型的应用更具实践性。
1.2设计思路《计量经济学》建立在经济、统计学和数理统计的基础上, 是经济学中的一门重要的独立学科。
计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析, 并辅助于计算机专门软件, 具有较强的应用性和可操作性。
本课程主要介绍了计量经济学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法, 典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。
学生在学习本课程之前, 应先学习了《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《经济统计学》等课程。
教师在讲授本课程时, 首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析, 强调已学的《经济学》基础；其次突出计量经济建模基本思想的讲授, 侧重在计量经济学研究对象的理解和《经济学》、《经济统计学》与《数学》相结合的知识背景上；再次应避免在理论部分的繁杂的纯数学证明, 但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学推导是必要的, 故应强调《微积分》、《线性代数》与《概率论与数理统计》的基础知识；最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析, 包括计量经济专门分析软件（Eviews）的应用操作。
计量经济学资料整理
计量经济学第一章：导论一．计量经济学一般性定义：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。
构成要素：经济理论、统计数据、数学方法。
表现形式：计量经济模型（数学表达式）二．计量经济学的三个方面：理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息方法：模型的构造、估计、检验、分析的方法三．计量经济学的研究内容：利用计量经济模型可以定量描述和分析经济变量之间的数量关系，即经济关系的量化分析。
计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系；二是因果关系。
四．计量经济学与其他学科的关系：1）．计量经济学与经济学：1、区别⑴表达方式经济学：一般文字、图示、数学表达式（数理经济学）计量经济学：数学表达式⑵变量性质和变量间关系经济学：自变量和因变量均为确定性变量；函数因果关系。
计量经济学：自变量为确定性变量，因变量为随机变量；随机（相关）因果关系。
⑶模型参数经济学：模型参数不可以估计，仅作一般性描述（规定）．计量经济学：模型参数可以具体估计。
2、联系⑴经济学是计量经济学的理论基础经济理论和经济运行机制既是设定计量经济模型的依据，又是检验计量经济模型合理与否的基本标准。
⑵计量经济学可以验证和发展经济学理论２）．计量经济学与经济统计学：1、区别经济统计学：统计指标设计、统计调查（方式和方法）、统计整理（计算指标、编制数列、绘制图表）、统计分析（时间序列分析、指数分析、相关分析）。
计量经济学：模型设定、模型估计、模型检验、模型应用。
2、联系经济统计学为计量经济学提供统计指标以及收集、整理统计资料的方法。
计量经济学吸收统计学的思想即通过对客观事实的大量观察来分析经济现象的特征和变化规律，计量经济研究是对统计资料深层次挖掘和开发利用。
3）．计量经济学与数理统计学关系：数理统计学是一门以概率论为基础、研究随机现象规律性的数学学科。
计量经济学的含义与性质研究
计量经济学的含义与性质研究作者：朱晓语来源：《现代经济信息》2016年第15期摘要：计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。
通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。
计量经济学的目的在于使现有的经济领域的研究方法变得更加科学化。
计量经济学是经济学的重要分支学科。
可以说计量经济学是经济学的独特一面。
计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。
计量经济学也具有不精确性。
在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。
计量经济学的未来还需我们共同努力。
关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性中图分类号：F064.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-01一、计量经济学的含义1.计量经济学的早期含义在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。
计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。
在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。
计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。
1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。
这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。
我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。
2.计量经济学的现代含义由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。
《计量经济学》
第一章 导论一、计量经济学的学科性质二、计量经济学研究问题的方法与步骤 三、回归分析的基本思想与基本概念 一、计量经济学的学科性质•1、什么是计量经济学• 计量经济学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析，探讨经济规律的一门学科。
•2 、计量经济学的任务• 计量经济学的任务是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之上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。
•3、计量经济学与相关学科的关系• 计量经济学涉及理论经济学、数理经济学、经济统计学以及数理统计学等相关学科。
• 理论经济学为计量经济学提供理论基础； • 数理经济学为计量经济学提供经济模型； • 经济统计学为计量经济学提供经济数据；• 数理统计学为计量经济学提供分析工具和研究方法；计量经济学与相关学科的关系图经济学数理经 济学经济统计学统计学数学数理统计学计量经济学二、计量经济学研究问题的方法与步骤•计量经济学的基本分析方法是回归分析法。
•建立计量经济模型的基本步骤：•1、对经济理论的陈述，并据此建立数理经 • 济模型； •2、收集数据；•3、估计模型中的参数； •3、模型的检验；•4、经济计量模型的应用；三、回归分析的基本思想与基本概念•例：对55人进行了一次某商品需求量的调 • 查，其调查结果如下表所示，根据调查•1、总体回归函数——表明解释变量（自变量）的• 每一个取值与被解释变量（因变量）相对应的 • 所有取值的均值之间关系的函数。
•2、总体回归模型ux f u x Y E Y +=+=)()|(xb a x Y E x f ：，+==)|()(总体回归函数为函数时当总体回归函数是线性• 或误差项产生的原因：•1、模型中被忽略掉的影响因素造成的误差； •2、模型设定不准确造成的误差；•3、变量观察值的测量误差造成的误差； •4、随机误差•3、样本回归函数•根据样本观察值获得的曲线称为样本回归 •线，表示样本回归线的函数称为样本回归 •函数。
计量经济学性质及其发展PPT课件
二、计量经济学研究经济 管理问题的一般方法
（1）理论或假说的陈述 （2）建立数学模型 Y= f ( X )= a+bX （3）建立经济计量学模型 Y= a+bX+u （4）收集数据 （5）估计经济计量模型的参数 （6）检验模型的经济假设 （7）检验模型参数的显著性 （8）运用模型进行经济分析和预测
• 广义计量经济学是利用经济理论、数学以 及统计学定量研究经济现象的经济计量方 法的统称，包括回归分析方法、投入产出 分析方法、时间序列分析方法等。
• 狭义计量经济学，也就是我们通常所说的 计量经济学，以揭示经济现象中的因果关 系为目的，在数学上主要应用回归分析方 法。
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”。
△诺贝尔经济学奖与计量经济学
• 55位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献 而获奖 1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 R. F. Engle C. W. J. Granger
1976 Milton Friedman 1975 Leonid Vitaliyevich Kantorovich
Tjalling C. Koopmans 1974 Gunnar Myrdal
Friedrich August von Hayek 1973 Wassily Leontief 1972 John R. Hicks, Kenneth J. Arrow 1971 Simon Kuznets 1970 Paul A. Samuelson 1969 Ragnar Frisch, Jan Tinbergen
计量经济学概述
计量经济学概述一、计量经济学定义1. 定义有几个比较权威的定义：(1) 计量经济学是一门发展迅速的经济学分支，其目标是给出经济关系的经验内容。
(2) 计量经济学科定义为实际经济现象的定量分析，这种分析根据的是由适当的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，对构建与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。
(3) 计量经济学是将经济理论、数学和统计推断等工具应用于经济现象分析的社会科学。
综上所述，计量经济学是一门有关经济关系的经验估计的经济学分支。
计量经济学依据经济理论，使用数学和统计推断等工具，用观测数据对经济和商务活动进行实证研究，测度和检验经济变量间的经验关系，从而给出经济理论的经验内容，在经济理论的抽象世界和人类活动的具体世界之间搭建桥梁。
经济理论、数学和统计学知识在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不是充分的，只有结合在一起才行。
因此，一个优秀的计量经济学家必须是合格的数学家和统计学家，还应该是一个经过系统经济学训练的经济学家。
2. 要素经济理论、数学和统计方法3. 目标计量经济学从根本上说，是对经验规律的认识以及将这些规律推广为经济学定律的系统努力，这些定律被用来进行预测，即关于什么可能发生或者什么将会发生的预测。
因此，广义上说，计量经济学可以成为预测的科学。
因为使用统计学的分析方法，所以计量经济学有别于像数学那样的传统的科学，具体在以后我们会涉及到。
4. 发展历程最早是在W.Petty在1690年写的《政治算术》中出现计量经济学。
其观点是尽可能地排除主观因素，强调比较那些用于数据分析的数量，重量以及衡量尺度的重要性。
1911年H.L.Moore在他所著的《工资的法则》中，开始用统计的手法对工资的边界生产力进行了验证。
20世纪20年代末期资本主义世界发生了严重的经济危机，原有的经济理论失灵，产生了所谓的凯恩斯革命。
计量经济学课件全
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除随机波动的影响，从 而揭示现象的发展趋势。
指数平滑法
利用指数平滑技术对时间序列进行修匀处理，根据历史数据预测未 来值。
ARIMA模型法
自回归移动平均模型（ARIMA）是一种广泛应用于时间序列预测的统 计模型，通过对历史数据的拟合和预测，实现对未来值的预测。
计量经济学课件全
contents
目录
• 计量经济学导论 • 经典线性回归模型 • 广义线性模型与非线性模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析方法及应用 • 计量经济学软件应用实践
01
计量经济学导论
计量经济学定义与特点
定义
计量经济学是运用数学、统计学和经 济学等方法，对经济现象进行定量分 析和预测的一门学科。
计量经济学模型设定
介绍如何在EViews中设定各种计量经济学模型，如线性回归模型、时间序列模型等， 包括模型变量的选择、滞后阶数的确定等。
Stata软件基本操作介绍
Stata软件界面及功能概述
介绍Stata软件的主界面、菜单栏、命令窗口等组成部分， 以及数据管理、统计分析、图形绘制等核心功能。
数据导入与处理
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度检验
通过可决系数、调整可决系数等指标评 估模型的拟合效果。
变量的显著性检验
通过t检验判断单个解释变量是否显著 。
模型的显著性检验
通过F检验判断模型整体是否显著。
模型的诊断与修正
识别并处理模型中的异方差性、自相 关性等问题，以提高模型的稳定性和 预测精度。
03
广义线性模型与非线 性模型
动态面板数据模型特 点
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。
计量经济学
计量经济学：它是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
时间序列数据：是一批按照时间先后顺序排列的统计数据。
截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
回归分析：研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。
异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则为是序列相关性：如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则为是。
多重共线性：如果两个或多个解释变量之间出现了相关性，则为是。
随机解释变量问题：如果一个或多个随机变量作为解释变量，则为是。
虚拟变量：根据一些无法量度的影响经济变量的因素的属性类型构造只取0或1的人工变量，则为是。
内生变量：它是具有某种概率分布的随机变量，他的参数是联立方程系统估计的元素，它由模型系统决定，同时又对系统产生影响，一般皆为经济变量。
外生变量：一般为确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，他影响系统，但不受系统的影响，一般为政策变量，虚变量。
结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系的计量经济学方程系统为是。
简化式模型：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰性的函数所形成的模型，则为是。
结构分析：是指对经济现象中变量之间关系的研究。
伪回归：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势。
及时他们之间没有任何经济关系，若进行回归亦可表现出较高的可决系数，则为是。
随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差，则为是。
工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
恰好识别：是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数。
过度识别：是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。
残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
第一章计量经济学的性质与经济数据
+ 统计经济学：以统计资料作为记述现实经济变 动过程的手段。
+ 经济计量学：以统计资料作为验证经济理论、 预测未来、进行政策评价的手段。
+ 经济学与数学结合==>数理经济学 + 经济学与统计学结合==>统计经济学 + 数学与统计学结合==>数理统计学 + 数学、经济学、统计学三者的结合==>经济
计量学
经济学
数理经 济学
经济计 量学
数学
数理统 计学
经济统 计学
统计学
。
+ 简单地确定两个变量之间的变动关系往往 是不够的
+ 我们希望在相关性中找到因果性
+ 如果能够真正控制住足够多的其他变量， 那么这种“给定其他情况”的影响通常可 以被认为是因果
+ 但是确立因果关系可能是困难的
+ 一个人力资本投资的模型会告诉我们，受教育 越多就会挣得越多
+ 理论和假设的陈述 + 理论和假设的数学模型 + 可检验和估计的经济计量模型 + 获得数据 + 估计参数 + 假设检验 + 预测或预报 + 利用模型控制或制定政策
原料
理论
事实
模型
数据
加工 经济计量模型 精练数据
统计理论 经济计量技术
成品
利用经济计量学技术 和精练数据估计模型
结构分析
预测
政策评价
+ 经济计量模型主要用于分析经济结构， 评价经济政策，仿真经济系统以及预测 经济发展等几个方面。
+ 模型的应用过程也就是检验模型和理论 的过程。如果预测误差小，表明模型精 度高，质量好，对现实结实能力强，理 论符合实际；反之，则要对模型以及对 建摸所依据的经济理论进行修正。
计量经济学变量性质设定常用文档
2021/8/17
计量经济学
二、变量之间的直接影响与间接影响
2021/8/17
计量经济学
1．直接影响与间接影响
• 变量的直接影响与间接影响具有相对性，是针对 模型的被解释变量而言的。
– 对于政策分析模型，作为政策变量的解释变量必须受 到滞后被解释变量的影响，因为任何政策都是适时制 订的。这就要求解释变量在弱外生性的基础上具备超 外生性。
不是变量本身所固有的绝对的属性。
• 关于变量性质的设定只具有相对意义。
2021/8/17
计量经济学
2、从计量经济学的角度
• 计量经济学结构模型所描述是解释变量与被解Байду номын сангаас 变量之间的直接影响关系。
• 单方程计量经济学结构模型要求解释变量具有外 生性。
• 单方程计量经济学结构模型要求解释变量具有确 定性。
– 即当一个变量由若干成分变量集合而成，尽可能采用集 弱外生性是对模型中关注的参数进行估计和检验所必需；
相对于模型的不同的应用目的，对解释变量的外生性的要求是不同的。
合变量； 相对于不同的关注参数，可能有不同的设定。
1．变量内生性与外生性的相对性
– 如果选择其中一个成分变量来代表时，该成分变量应该 例如：消费=f（收入…），对于个体模型，收入是外生的；
• 如果我们关注的参数是描述该供求系统的稳定性的 参数，需求量不具有外生性。
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2021/8/17
计量经济学