计量经济学教学课件-计量经济学教案
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件,提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具, 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据,进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来,机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力,为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛,如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机(SVM)、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务,提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型(Fixed Effects Model)
对于特定的个体而言,其截距项是固定的,不随时间变化而变化。
随机效应模型(Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式, 解释因变量、自变量和误差项的含义, 阐述最小二乘法(OLS)进行参数估 计的原理。
计量经济学课件PPT课件
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项,将非线性关系转化为线性 关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换,以改善模型的 拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式,通过数据驱动的方式拟合非 线性关系。
实例分析:金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据,如股票 价格、交易量等,并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验,LM检验等。
实例分析:经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收 敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型,设定经济增长收 敛假设。
实证分析
收集相关数据,运用计量经济学软件进行回 归分析,检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论,提出促进经济增长 收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合,形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等 特点。
02
计量经济学面临的挑 战
数据质量、计算效率、模型可解释性等 问题。
03
计量经济学面临的机 遇
利用大数据技术挖掘更多信息,提高模 型预测精度和政策评估效果;同时推动 计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似,也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图 用于检验局部空间自相关,可以直观展示空间集聚或异常 值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型(SLM)
计量经济学课件汇总全套ppt完整版课件最全教学教程整套课件全书电子教案教学课件汇总完整版电子教案
假设样本回归直线已做出,设它为
yˆi ˆ ˆ xi
(2.2.3)
其中ˆ 是α的估计量, ˆ 是β的估计量,这样
就可以用样本回归直线(2.2.3)估计总体回归直线
(2.2.2)。
设给定的样本观测值(xi,yi),i =1,2,…,n, 在直角坐标系里,做出它们的对应点(xi,yi), i =1,2,…,n,构成散点图,如图2.2.1
COV(ui,xj) = 0 (i,j =1,2,3,…,n )
显然,如果x是非随机变量,则假定5将自动满足。 以上假定通常也叫高斯—马尔可夫 (Gauss Markov) 假定,也称古典假定。满足以上古典假定的线性回 归模型,也称为古典线性模型或经典线性模型。
根据假定2,对(2.1.1)式两边同时取期望值,则有
E(ui)= 0 (i =1,2,3,…,n)
假定3 每个ui( i = 1,2,3,…,n )的方差均为同一个
常数,即V(ui)
=
E( ui2)=
2 u
=常数
称之同方差假定或等方差性。
假定4 与自变量不同观察值xi相对应的随机项ui彼 此独立,即COV(ui,uj) = 0 (i≠j) 这个假定称为非自相关假定。 假定5 随机项ui与自变量的任一观察值xj不相关,即
2003年诺贝尔经济学奖再次垂青计量经济学家美 国的罗伯特F.恩格尔(Robert F.Engle)和英国的克 莱夫W.J. 格兰杰(Clive W.J.Granger)是因为他们 在时间序列数据研究方法方面的重要贡献,这再 一次向世人证明计量经济学是经济学中最重要的 学科之一。 另一方面,绝大多数诺贝尔经济学奖获得者即使 其主要贡献不在计量经济学领域,也都普遍应用 了计量经济学方法。
《计量经济学第一讲》课件
计量经济学是经济学中重要的分支,通过运用统计学和数学方法,研究经济 现象、测量经济关系、验证经济理论,并为经济政策提供科学依据。
简介
什么是计量经济学?
计量经济学是研究经济现象的定量分析方法, 通过建立数学模型,对经济关系进行测量、估 计和推断。
计量经济学的应用领域
计量经济学广泛应用于经济政策评估、市场预 测、企业决策和投资分析等领域。
最小二乘法的应用
4
数值。
广泛应用于回归分析、经济预测和金融 风险评估等领域。
模型诊断
为什么需要模型诊断?
模型诊断用于检验经济模型的合理性和有效性,发 现模型中的问题和不足。
模型诊断方法
- 验证模型的假设 - 分析残差 - 模型改进
总结
• 计量经济学是什么? • 计量经济学的重要性及应用领域 • 计量经济学方法的基础 • 计量经济学的未来研究方向
3 假设检验中的错误类
型
第一类错误(错误拒绝) 和第二类错误(错误接 受)。
参数估计
1
什么是参数估计?
参数估计是通过样本数据推断总体参数
最小二乘法的基本思想
2
的方法,用于量化经济模型中的未知参 数。
最小二乘法通过最小化观测值与模型预
测值之间的差异,选择最优的参数估计。
3
参
经济数据
- 交叉面数据 - 时间序列数据
- 宏观经济数据 - 微观经济数据 • 数据类型 • 数据来源
假设检验
1 假设检验的作用
假设检验用于验证经济模 型和理论是否符合实际数 据,评估变量之间的关系 是否显著和可靠。
2 假设检验的基本步骤
设定原假设和备择假设, 计算检验统计量,确定显 著性水平,做出决策。
【大学课件】《计量经济学》Econometrics电子教案
一、课程简介1.1 课程定位《计量经济学》是经济学、金融学、统计学等相关学科的专业基础课程,旨在培养学生运用经济学理论、统计学方法和数学工具分析经济现象的能力。
通过本课程的学习,使学生掌握经济学数据分析的基本思路、方法和技术,为后续专业课程学习和科研工作打下坚实基础。
1.2 课程目标(1)理解计量经济学的基本概念、原理和方法;(2)掌握运用EViews、Stata等软件进行数据分析的基本技能;(3)能够独立完成经济学实证研究论文的写作。
二、教学内容2.1 引言部分介绍计量经济学的基本概念、学科体系、发展历程和应用范围。
2.2 经典线性回归模型讲解单方程线性回归模型、多元线性回归模型、回归分析的基本假设及检验方法。
2.3 回归诊断与改进分析回归模型的诊断方法,如多重共线性、异方差性、自相关性等,并介绍相应的改进措施。
2.4 非线性模型介绍非线性模型的基本形式、估计方法及应用,如对数线性模型、多项式回归模型等。
2.5 时间序列模型讲解时间序列的基本概念、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数,以及ARIMA模型、VAR模型等。
三、教学方法与手段3.1 教学方法采用课堂讲授、案例分析、上机操作、小组讨论相结合的教学方法,注重培养学生实际操作能力和独立思考能力。
3.2 教学手段利用多媒体课件、网络资源、软件操作演示等手段,提高课堂教学效果和学生的学习兴趣。
四、课程考核与评价4.1 考核方式课程考核分为平时成绩和期末成绩两部分,平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等,期末成绩包括书面考试和上机操作考试。
4.2 评价方法根据学生课堂参与度、作业完成质量、上机操作熟练度和期末考试成绩,全面评价学生的学习效果。
五、教学进度安排5.1 课时安排共计32课时,其中理论讲授24课时,上机操作8课时。
5.2 教学进度第1-4周:引言及经典线性回归模型;第5-8周:多元线性回归模型、回归诊断与改进;第9-12周:非线性模型;第13-16周:时间序列模型。
计量经济学教学课件第一章.详解
第 一 节 计量经济学概述
第 二节 计量经济学的基本概念
第 三节 建立与应用计量经济模型 的主要步骤
第一节 计量经济学概述
一、计量经济学的产生和发展
(一)计量经济学的产生
计量经济学其实也一门有相当长历史的学科。 从古典学者开始就有了对经济问题的数量分析, 威廉.配第的《政治算术》于1676年问世,作为计 量经济分析基本工具的最小二乘法是19世纪产生 的。
Q b 0 b 1 P b 2 P r b 3 Y u 入, u为随机误差项.
B
三、计量经济学的内容体系
(目概 特一的念 点):从为研 侧 运应究 重 用内用如 于 理容计何计论量建量经的经立经济角济合济学学度适模提提的型供区供方的方分法数工法去学具论测理,。定论以由 基建计 础立量与、经应参济用数模计估
济变断学量,的参方 统数法 计有论 规特基 律定础 ;的。经济意义,标准假定经常不能满足,需要 建立专门的经济计量方法。研究结果不仅要看在数学上能通 过,而且要看是否与实际经济内容一致。
B
计量经济学与其他相关学科的关系(续)
而在4计例(. 量12与如)经数:数济理理根学经据经,济经建济学济立学虽和的理的有理相论数论应,比学经的数较表济模理达学型经为式都济:,把学经但用济不线变象性量计需间量求的经函关济数系学表
相关学科的关系如图:
计量经济学是数理经 济学、经济统计学、 数理统计学的交集。
每一交集都形成了一 个特定的学科,有其 独立的研究对象或特 点,这些学科彼此不 能混淆代替。
B
计量经济学与其他相关学科的关系(续)
1. 与理论经济学的比较
联系
计量经济学研究的主体是经济现象和经济关系的数 量规律;
《计量经济学》课件
本课程重点是实践案例、计量模型和数据分 析技巧。
学习资源
课程教材
本课程所用教材为《计量经济 学》(第二版,高等教育出版 社)。
参考资料
课程还提供丰富的参考及 自主学习提高学习效果。
评估方式
1
作业
每周有一个统计分析作业,和一个回
考试
我们欢迎学生分享反馈、与教 师和同学一起讨论和学习。祝 大家学习愉快!
数据分析技巧
课程将介绍数据预处理和 清洗、模型诊断和结果解 释等实用数据分析技巧。
结语
毕业资格
获得60分及以上,完成所有作 业及考试,满足毕业要求即可 获得毕业资格。
继续学习
本课程旨在为学生提供实用的 计量经济学研究工具及数据分 析技能。学生可以进一步学习 相关课程、投身学术及研究岗 位。
分享反馈
2
归分析作业。
期末考试涵盖课程所有内容和应用。
3
课堂表现
学生可以通过课堂发言和问题解答, 积极参与课堂互动,提高交流能力和 思维水平。
课程重点
实践案例
本课程以丰富实践案例为 特色,学生可以在实践环 节中更好地理解课程内容, 提高数据分析和建模能力。
计量模型
本课程将介绍常见的计量 经济学模型,包括线性回 归模型、非线性回归模型、 面板数据模型和时间序列 模型等。
《计量经济学》课件
欢迎来到《计量经济学》课程!本课程将帮助学生了解各种经济现象和模型, 并通过实践案例提高数据分析能力。
课程介绍
课程目标
学习计量经济学基本理论及模型应用,提高 经济数据分析能力。
课程内容
本课程将介绍计量经济学中的基本概念、统 计分析、回归分析、面板数据和时间序列分 析。
适用对象
计量经济学课件全
11
数据
• 观测数据:主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体,是计量经济工作处理的主要现 实素材。
7
计量经济学构成要素
经济理论 模型
计量经济模型
数据 精炼的数据
数理统计理论 计量经济理论
采用计量经济技术并使用精练数据估计计量经济模型 应用
结构分析
经济预测
政策评价
计算机 8
三大要素
• 经济理论 • 数据 • 统计推断 • 经济理论、数据和统计理论这三者对于真
正了解现代经济生活中的数量关系都是必 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。
• 按照时间的顺序,每隔一定的时间观测经 济变量的取值,所得到的统计数据。
• 观测对象是一个单位:一国,一地区,某 企业
• 时间间隔:可以是一年,一个季度,一个 月,一天,甚至更短,要视问题的性质和 重要性而定。
14
时间序列数据(time series data)
• 这类变量反应了变量的动态特征,即在时 间上的变动趋势。
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
• 萨缪尔森:“经济计量学的定义为:在 理论与观测协调发展的基础上,运用相 应的推理方法,对实际经济现象进行数 量分析。”
计量经济学教案李子奈版ppt课件
• 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。
经济理论分析行为分析数理分析数量分析经济理论分析行为分析数理分析数量分析三计量经济学的内容体系广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学?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
上课
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点
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 五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的设计
⑴ 确定模型包含的变量
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含 的经济学理论和经济行为规律。
例如:同样是生产方程,在供给不足的情况下, 投入要素主要是技术、资本、劳动;而在需求不足 的情况下就是,影响产出量的因素就应该在需求方 面,而不是投入量。消费品生产则主要受居民可支 配收入的影响。
如 X ~ 果 N (2 )则 ,X ~ N 01
总体与样本
1、我们把研究对象的全体称为总体,而把组成总 体的每一个单元体称为个体。
2、抽取样本的方法: 必须做到每一个个体被抽到的机会是相等的; 任何一次抽样对其它各次抽样的结果没有影响。 这种抽样方法称为简单随机抽样。所得样本称 为简单随机样本。 (X1,X2,…,Xn)
《计量经济学》ppt课件(2024)
02
最小二乘估计量的 性质
包括线性、无偏性、有效性等, 这些性质保证了估计量的优良特 性。
03
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门 的软件,可以得到参数的估计值 。
2024/1/29
9
经典线性回归模型假设条件及检验
1 2
经典线性回归模型的假设条件
包括线性关系、误差项独立同分布、无多重共线 性等,这些假设是模型有效的基础。
发展历程
从20世纪初的萌芽阶段,到20世 纪中叶的快速发展,再到21世纪 的广泛应用和不断创新。
4
计量经济学研Βιβλιοθήκη 对象与任务研究对象主要研究经济现象的数量关系,包括 经济变量之间的关系、经济系统的运 行规律等。
任务
揭示经济现象背后的数量规律,为经 济政策制定和评估提供科学依据,推 动经济学的理论创新和实践应用。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中,如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高,能够适应各种复杂的数据分布,但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
2024/1/29
20
半参数估计方法原理及应用
原理
半参数估计方法结合了参数和非参数估 计方法的优点,既对总体分布做出一定 的假设,又利用样本数据进行推断。其 核心思想是通过引入一些辅助信息或约 束条件,降低模型的复杂度,提高估计 的精度和稳定性。
25
面板数据模型参数估计与检验
2024/1/29
参数估计方法
最小二乘法(OLS)、广义最小二乘法(GLS) 、极大似然估计(MLE)等。
参数检验
t检验、F检验、LM检验等,用于检验参数的显著 性。
2024版计量经济学教案李子奈版ppt课件
计量经济学发展历史与现状
发展历史
计量经济学的发展大致可分为三个阶段,即初创时期、 经典时期和现代时期。初创时期主要代表人物有弗里希、 丁伯根等,他们为计量经济学的产生和发展做出了重要 贡献。经典时期主要代表人物有克莱因、戈德菲尔德等, 他们进一步完善了计量经济学的理论和方法体系。现代 时期则是在计算机技术广泛应用的基础上,计量经济学 的研究领域和方法得到了极大的拓展和深化。
THANKS
感谢观看
计量经济学教案李子 奈版ppt课件
目录
• 计量经济学导论 • 经典线性回归模型 • 广义线性回归模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析 • 非参数和半参数估计方法 • 计量经济学应用实例分析
01
计量经济学导论
计量经济学定义与性质
计量经济学定义
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为 主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
归系数的估计值。
无偏性
样本回归系数的期望值等于总体 回归系数。
一致性
随着样本量的增加,样本回归系 数趋近于总体回归系数。
有效性
在所有无偏估计量中,最小二乘 估计量的方差最小。
经典线性回归模型假设条件及检验
线性关系假设
因变量与自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正态 分布。
计量经济学性质
计量经济学是一门经济学科,是经济学的一个分支,是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。
计量经济学研究对象与方法
研究对象
计量经济学以一定的经济理论和统计资料为基础,以建立经济计量模型为主要手段,对经济活动中的各种 因素进行数量分析。
计量经济学课件全完整版
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。
介绍空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)等空间计量经济模型的建立与估 计方法,包括极大似然估计、广义矩估计等。
贝叶斯计量经济学原理及应用
01
02
贝叶斯统计推断基础
阐述贝叶斯统计推断的基本原理和方法, 包括先验分布、后验分布、贝叶斯因子 等概念。
贝叶斯计量经济模型 的建立与估计
介绍贝叶斯线性回归模型、贝叶斯时间 序列模型等贝叶斯计量经济模型的建立 与估计方法,包括马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC)模拟等。
模型假设
广义线性模型假设响应变量与解释变量之间存在一 种可通过链接函数转化的线性关系,而非线性模型 则不受此限制,可以拟合任意复杂的非线性关系。
模型诊断与检验
对于广义线性模型,常用的诊断方法包括残差分析、 拟合优度检验等;对于非线性模型,由于模型的复 杂性,诊断方法可能更加多样化,包括交叉验证、 可视化分析等。
与其他社会科学的关系 计量经济学也可以应用于其他社会科学领域,如 社会学、政治学等,对社会科学现象进行定量分 析。
计量经济学发展历史及现状
发展历史
计量经济学起源于20世纪初,随着计算机技术的发展和普及,计量经济学得到 了广泛的应用和发展。
现状
目前,计量经济学已经成为经济学领域的重要分支,广泛应用于宏观经济、微 观经济、金融、国际贸易等领域。同时,随着大数据和人工智能技术的发展, 计量经济学面临着新的机遇和挑战。
2024计量经济学教案完整版
目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础,运用数学、统计学和计算机技术,建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。
计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上,通过经济理论来构建模型和分析经济现象。
计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑,通过数据来验证模型的准确性和可靠性。
计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具,来进行模型的构建、估计和检验等。
以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初,随着统计学和数学的发展,经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析,计量经济学逐渐萌芽。
快速发展0220世纪50年代以后,随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展,计量经济学得到了快速发展,并逐渐形成了完整的学科体系。
现代发展03进入21世纪,随着大数据、人工智能等技术的兴起,计量经济学面临着新的挑战和机遇,其研究方法和应用领域也在不断拓展。
研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤,其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域,主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。
计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据,通过构建经济模型来评估政策效果和影响。
企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等,从而做出更加科学的决策。
学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法,可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。
社会经济预测基于历史数据和经济模型,计量经济学可以对未来经济走势进行预测,为政府、企业和个人提供参考。
计量经济学第一章PPT课件
02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法,用于研究变 量之间的关系,特别是当一个变 量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中,当自变量和因变 量之间的关系为线性时,即可以 用一条直线来描述它们之间的关 系。
非线性回归
在回归分析中,当自变量和因变 量之间的关系为非线性时,即不 能用一条直线来描述它们之间的 关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技 术,用于找到最佳拟合数据点 的函数。
02
在回归分析中,最小二乘法的 目标是找到最佳拟合数据的直 线,使得实际观测值与预测值 之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程 组来找到最佳拟合直线的参数 。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量,其值越接近于1,说明模型拟合 效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观 经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合,产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条,人们开始利用计量经济学方法 分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展,推动了计量 经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过 程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法,它通过最小化残差平 方和来估计参数。即,对于给定的样本数据,找到一组参数 值,使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。
《计量经济学》课件
序计 量 经 济 研 究 的 工 作 程
(三)参数估计
矩法 常用的参数估计方法极大似然法
最小二乘法
• 矩法——以样本矩代替总体矩建立方程, 求解参数的方法。
• 极大似然法——根据极大似然原理建立方 程,求解参数的方法。
• 最小二乘法——根据最小二乘原理建立方 程,求解参数的方法。
(四)模型的检验
前定变量外 滞生 后变 变量 量
滞后内生变量 滞后外生变量
前期的内生变量 前期的外生变量
• (4)控制变量
• 控制变量——人为设置的反映政策要求、决策 者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方 面的变量。
模型设计工作
经济变量的确定 模型方程的设定
• 计量经济模型——为了研究分析经济系统中的经 济变量之间的数量关系而采用的随机性 的数学方程。 y f (x1, x2 ,, xn ) u
• 结构分析包括:(1)利用模型分析和测度系统 中某一变量的(绝对和相对)变化对其他变量 的影响;(2)比较分析变量及参数变化对经济 系统平衡的影响;(3)分析与研究变量相互关 系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。
• 政策评价——利用计量经济模型和计算机技术, 模拟在不同政策(或决策)条件下,经济系统 运行的态势和结果,对政策(或决策)进行评 价和优选。
济 学 概
• 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;
述 • 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
计量经 济学
经济统 计学
数学
数理统 计学
统计学
(四) 计量经济学的分类
计
计量经济学学习教材PPT课件
这里Y为因变量,X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关 系。
(在不同情况下,数学模型的形式不一样,也可能是多个方程连立, 有多个解释变量)
5
③建立计量经济学模型
由于经济变量之间的关系不是确定的(以函数形式准确表达),必 须修改数理模型,建立计量模型:
Y a bX u
u为误差项,代表了影响变量间非确定关系的其他因素的影响。 这是一个线性回归模型。 Y 斜率为b Y 斜率为b
美国
中国 香港 日本
2.7
14.2 6.3 1.0
2.3
13.5 6.1 0.3
3.5
12.6 5.4 0.6
2.0
10.5 3.9 1.5
2.8
9.6 4.6 3.9
3.9
8.8 5.3 1.4
3.9
7.8 -5.1
11 -2.8
第二章 一元线性回归模型
第一节 经典正态线性回归模型(CNLRM)
- 户数
总支出
- 6
462
- 5
445
115 7
707
- 6
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。
2
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。
3
二、计量经济学的建模过程
- 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)。
第一章计量经济学概述教学时数:2教学要求:通过本章的学习,要求理解统计学的基本概念。
了解计量经济学的内容体系、计量经济学的主要应用及本课程涉及的内容;掌握建立计量经济模型的步骤和要点。
教学重点与难点教学重点: 建立计量经济模型的步骤和要点教学难点: 建立计量经济模型的步骤和要点教学内容1. 什么是计量经济学2. 计量经济模型与数据3. 计量经济学研究的一般方法第一节 什么是计量经济学一、计量经济学的定义英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者拉格纳•费瑞希(Ragnar •Frich )于1926年仿照“Biometrics”(“生物计量学” )提出来的。
中文译名有两种:经济计量学与计量经济学。
前者是从英文直译而来,试图从名称上强调它是一门研究经济计量方法论的学科;后者试图通过名称强调它是一门经济学科。
本教材采用后一种译名“计量经济学”。
1930年费瑞希、荷兰经济学家丁伯根(Tinbergen )等和一些国家的经济学家在美国成立了“计量经济学会”,并于1933年该学会创办了《计量经济学》杂志。
在这个杂志的创刊号上费瑞希说:“统计学、经济理论和数学三个方面观点的每一种观点本身都不是充分条件,三者的统一才是强有力的工具,正是由于这三者的统一才构成了计量经济学”。
可见,计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的一门综合性学科。
具体地说,计量经济学就是在经济理论的指导下,以客观事实为依据,运用数学和统计学的方法,借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究,并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出,这些计量经济模型是具有随机性特征的。
在这个定义中,强调以下几点:1.计量经济学是一门应用经济学,是以经济现象为研究对象的;2.计量经济学目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律;3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的综合;4.计量经济学核心内容是建立和应用计量经济模型。
二、计量经济学与其它相关学科的关系计量经济学是经济理论、统计学、数学的综合,它与相关学科的关系可图示如下:图1.1.1表明计量经济学是数理经济学、经济统计学和数理统计学的交集,而数理经济学是经济理论与数学的交集,数理统计学是数学和统计学的交集,经济统计学是经济理论与统计学的交集。
显然,每一交集形成了一门特定的学科,有其独立的研究对象或特点。
这些特定学科彼此不能混淆或替代。
经济理论着重经济现象的定性研究,而计量经济学着重于定量方面的研究。
虽然数理经济学也是着重于研究经济的定量方面,但它仅是用数学形式表达经济理论,并不关心经济理论的可测性同,且模型所反映的经济变量之间的关系是确定的。
而经济计量学的主要兴趣在于利用由数理经济学提出的数学方程及实际数据来验证经济理论;模型所反映的经济变量间的关系是非确定性的、随机的相关关系。
数理经济学为计量经济学提供建模型依据。
统计学是关于如何收集、整理、分析数据的科学。
经济学与统计学结合形成了经济统计学。
经济统计所关心的是描述性的统计量,如国内生产总值等指标与指数等,着重于收集、整理并以图表的形式表达数据,并不利用所收集的数据来验证经济理论。
而经济计量学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
计量经济数理统计经济 统计数理经济统计数学 经济理图 1.1 计量经济学与相关学科数理统计为各种类型数据的收集、整理与分析提供切实可靠的数学方法,是计量经济学建立计量经济模型的主要工具。
但是数理统计学在研究变量之间的关系时,要求各种变量必须服从某种规律,即服从某种分布。
在现实经济生活中,各经济变量很难完全满足这一假定,但又必须研究经济变量之间的关系,所以计量经济学必须在数理统计方法技术的基础上,开发出特有的分析方法技术。
为了说明上述内容,我们以商品市场需求的研究为例。
对某一商品市场需求研究,经济理论中假定需求量取决于它的价格与其它有关商品的价格、消费者的收入和消费偏好。
这就完全肯定了需求量只由四个因素决定,关系非常明确。
数理经济学用线性需求函数形式表示对其商品的需求关系:Q=b0+b1P1+b2P2+b3Y+ b4T 1.1其中:Q为某一商品的需求量;P1为该商品的价格;P2为与该商品有关的其它商品的综合价格;Y为消费者的收入;T为消费者的消费偏好;b i为需求函数中待定参数,表示变量之间的具体联系。
模型1.1表明,只有方程右边的四个因素中某些发生变化时,需求量Q跟着变化,再也没有其它因素影响需求量了。
然而实际的经济生活中绝非如此,人们的社会影响、心理变化、所处地理位置,甚至天气等偶然因素,对需求量都会产生影响。
虽说不是主要的,但也必须加以考虑。
为此,计量经济学构建如下模型:Q=b0+b1P1+b2P2+b3Y+ b4T+u 1.2在模型1.2中,u是一个随机变量。
它是用以反映数理经济学模型中未考虑的所谓的非主要因素的影响,从而将数理经济学所描述的确定型关系转化为计量经济学中不确定型的关系。
经济统计学研究的内容主要有二个方面,一方面是指标的设计问题,即用什么指标来反映商品的需求量,如何测量消费者的收入水平及消费偏好等;另一方面是各指标是如何变化的。
经济统计学重点不在于测度变量之间的具体关系。
虽然数理统计学可以用以研究这些变量之间的具体数量关系,但是它事先对模型中的随机误差项u做出严格的假定(这些假定将在第二章和第三章具体说明)。
在现实世界中,数理统计所做的假定是很难滿足的,为了揭示需求量、价格、消费者收入水平、消费偏好等变量之间的关系,计量经济学必须研究数理统计之外的一些模型技术与方法问题。
三、经济计量学研究的内容及目的1.计量经济学研究的内容由定义可知,计量经济学的核心内容是建立和应用计量经济模型。
围绕这一核心内容,计量经济学经过60多年的发展逐渐形成了一个独立的学科体系,其内容可概括为两个方面:一是理论计量经济学;二是应用计量经济学。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容,目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究,实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映经济事实的统计数据为依据,用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为。
应用计量经济学的研究目的在于进行经济结构分析、经济预测和经济政策评价。
计量经济学的研究内容可用图1.2概括。
图1.2 计量经济学研究内容2.计量经济学研究的目的计量经济学包括理论计量经济学和应用计量经济两大部分内容。
由于理论计量经济学的目的是为应用计量经济学提供方法论的,因此,计量经济学的研究目的实质就是应用计量经济学的研究目的,即进行经济结构分析、经济预测和经济政策评价。
经济结构分析就是运用已建立起来的计量经济模型对经济关系进行的定量测定,包括验证、比较与同一经济现象相应的几种经济假说。
例如,在研究某地区商品需求时,最终建立的计量经济模型是:Y P P Q 35.223.665.1262.58ˆ21++-= 1.3 运用这个模型所做的结构分析是: 一般商品需求理论认为,商品的需求量与其价格反方向变化,与相关商品的价格同向变化,与消费者的收入水平同向变化。
模型1. 3中各参数正负号恰好说明了这一点。
也就是说此模型验证了上述理论。
商品需求量与各变量的具体数量体现于模型中各变量的系数。
我们可以说在其它因素固定的情况下,如果该商品的价格每增加一个单位,商品的平均需求量就要减少12.65个单位;如果该商品的相关商品的价格每增加一个单位,该商品的平均需求量就会增加6.23个单位;如果消费者的收入水平每提高一元,则该商品的平均需求量就会增加4.35个单位。
经济预测就是运用已对立起来的计量经济模型对未来的经济变量进行估计或推算。
仍用上述模型为例,如果下一年度该商品的价格降低1元,其它相关商品的价格提高0.5元,消费者收入水平提高21元,则可预测下年度商品需求量为:单位)(735.1232135.25.023.6)1(65.1262.58ˆ=⨯+⨯+-⨯-=Q经济政策评价就是运用已估计出来的计量经济模型,对几个不同的政策方案的后果进行评价,以供决策者进行选择。
具体方法有二种,一是通过引入目标函数,把已估计出来的计量经济模型视为约束条件,在各种政策方案中使目标函数达到最大值;另一种方法是模拟各种政策方案,对每一方案下有关变量的将来数值进行条件预测并进行比较。
计量经济学研究这三个目的是密切相联的。
预测所使用的计量经济模型是结构分析所正确决定的已估计的模型,通过计量经济模型所进行的政策评价则是一种以政策变量的给定值为条件的预测。
第二节 计量经济模型与数据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。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自然相象和社会经济现象的本质与发展规律。
一、计量经济模型1.计量经济模型的形式及其构成要素所谓模型就是真实现象(如客观世界的结构体系或运行过程)的一种表示或模仿。
建立模型的目的在于对真实现象进行解释、预测和控制。
在科学研究中使用着各种各样的模型。
不同的学科、领域所使用的模型的形式与结构也不尽相同。
在这些众多的模型中、最为重要的有文字/逻辑模型、几何模型与代数模型等三类。
文字/逻辑模型就是指在假设在一定条件下,用文字类比和例证分析的办法,推断客观世界如何运行。
大多数经济学说都属于此类。
几何模型就是指用几何图形来表现变量之间的关系的模型。
如盈亏平衡图就是用几何图形的形式来表现产品销售成本、产品销售收入、产品销售利润与产品销售量之间的关系。
代数模型是用一组代数方程来对客观世界进行的描述,它是计量经济学使用最多的一种模型形式。
从科学研究的需要来看、模型的好坏在于其真实性与简单性。
所说的真实性、是指模型能比较真实地代表所要研究的客观世界、并包括了研究对象的主要因素;简单性是说模型所包含的变量尽可能地少、模型的形式尽可能地简单,确保模型的可操作性、有效性。
经济模型就是经济现象的表示或模仿,如投入产出模型、最优化模型、系统动力学模型等。
每一种经济假说、都可以看作一个经济模型。
计量经济学所研究和应用的模型是经济模型的一种,与其它经济模型有着本质的区别。
所谓计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式,其一般表达式为);,(b u X f Y = 1.4模型1.4中包含有经济变量Y 和X 、随机误差项u 、参数b 及方程的形式f (•)等四个要素。
经济变量、也就是用于描述经济活动水准的各种量、是经济计量建模的基础。
模型1.4中的经济变量Y 是分析研究的对象,将其称为因变量或被解释变量;模型右边中的经济变量X 是Y 的影响因素,将其称为自变量或解释变量。