计量经济学金玉国第7章
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局部加权回归散点平滑法（LOWESS）
LOWESS是一种非参数回归方法，通过对数据点进行局部加权拟合，得到变量间的回归关系。该方法 适用于探索变量间的非线性关系，能够揭示数据的局部特征。
半参数方法简介及应用举例
半参数方法简介
半参数方法是介于参数方法和非参数方 法之间的一种统计方法。它结合了参数 方法和非参数方法的优点，既能够利用 已知的信息提高估计精度，又能够适应 数据的复杂结构。半参数方法主要包括 部分线性模型、单指标模型等。
线性回归模型基本概念
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个自变量之间线性关系的统计 模型。
回归方程
表示因变量与自变量之间关系的数学表达式，形如 Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βkXk。
估计的回归方程
利用样本数据对回归方程中的参数进行估计，得到的 方程用于预测和解释。
最小二乘法原理及性质
01
最小二乘法原理
计量经济学金玉国第7章
• 第七章概述 • 线性回归模型 • 广义线性模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析 • 非参数和半参数方法 • 计量经济学软件应用
01
第七章概述
章节内容与结构
章节内容
本章主要介绍了计量经济学中的时间序列分析，包括时间序列的基本概念、平稳性检验、自回归模型、移动平均 模型、自回归移动平均模型等。
结构安排
首先介绍时间序列的基本概念和性质，然后阐述平稳性检验的方法和应用，接着详细讲解自回归模型、移动平均 模型和自回归移动平均模型的原理、建模步骤、预测及应用，最后通过案例分析和实践练习帮助读者深入理解和 掌握本章内容。
学习目标与要求
学习目标
通过本章学习，读者应能够掌握时间序列分析的基本方法和 技术，能够运用相关模型进行实际问题的分析和预测。
贝叶斯估计（Bayesian Estimation）
这是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法。它利用先验信息来更新模型参数的后验分布，从而得 到参数的估计值。
广义线性模型应用举例
01
逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于二分类问题的广义线性 模型。它使用逻辑函数作为链接函数，将线性预测器转换为概率值。逻辑回归在医 学、金融、市场营销等领域有广泛应用。
广义线性模型估计方法
最大似然估计（Maximum Likelihood …
这是广义线性模型最常用的估计方法。它通过最大化似然函数来估计模型参数，使得观测到的数 据出现的概率最大。
迭代加权最小二乘法（Iteratively Rewe…
这是一种迭代算法，用于求解广义线性模型的参数估计。它通过一系列加权最小二乘迭代来逼近 最大似然估计。
02
泊松回归（Poisson Regression）：泊松回归是一种用于计数数据的广义线性模 型。它假设响应变量服从泊松分布，并使用对数链接函数。泊松回归常用于分析交 通事故、疾病发病率等计数数据。
03
负二项回归（Negative Binomial Regression）：负二项回归是一种用于处理过 度分散计数数据的广义线性模型。与泊松回归相比，负二项回归可以更好地处理方 差大于均值的情况。它在生态学、生物医学等领域有广泛应用。
06
非参数和半参数方法
非参数方法基本原理及特点
非参数方法基本原理
非参数方法不对总体分布做具体假设，而是基于 数据本身进行统计推断。它通过核函数、近邻函 数等方法对数据进行局部加权处理，从而得到变 量间的关系或分布特征。
稳健性
由于不依赖具体的分布假设，非参数方法对异常 值和离群点具有较强的稳健性。
指数平滑法
利用指数平滑技术对时间序 列进行预测，适用于具有线 性趋势和稳定波动的时间序 列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用 于非平稳时间序列的预测， 通过识别、估计和诊断等步 骤建立模型进行预测。
时间序列预测应用
在宏观经济、金融市场、企 业运营等领域广泛应用，如 GDP增速预测、股票价格预 测、销售量预测等。
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时 间变化的发展过程。
时间序列构成要素
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变 动。
时间序列性质
连续性、动态性、规律性、随机性和综合性。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图，判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
学习要求
读者需要具备一定的计量经济学基础和统计学基础，了解时 间序列数据的特点和分析方法，熟悉相关模型的原理和建模 过程，能够运用所学知识进行实际问题的分析和解决。
重要概念及术语
01
02
03
04
05
时间序列
平稳性
自回归模型（AR 移动平均模型（ 自回归移动平均
模型）
MA模型）
模型（A…
按时间顺序排列的一组数 据，通常用于描述某个变 量随时间变化的情况。
灵活性
非参数方法不受总体分布假设的限制，能够适应 各种复杂的数据结构。
数据驱动
非参数方法完全基于数据本身进行统计推断，避 免了主观假设对结果的影响。
核密度估计与局部加权回归散点平滑法
核密度估计
核密度估计是一种非参数密度估计方法，通过核函数对数据进行加权处理，得到概率密度的估计值。 该方法适用于连续型变量的密度估计，能够揭示数据的分布规律。
Hale Waihona Puke 时间序列的统计特性不随 时间变化而变化的性质。
用自身过去时刻的随机变 量来预测当前时刻随机变 量的模型。
用过去时刻的随机扰动项 来预测当前时刻随机变量 的模型。
结合了自回归模型和移动 平均模型的优点，用自身 过去时刻的随机变量和过 去时刻的随机扰动项来预 测当前时刻随机变量的模 型。
02
线性回归模型
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型
固定效应模型假设各截面或各时间段的截距项 是不同的，但斜率项是相同的。
随机效应模型
随机效应模型假设各截面或各时间段的截距项 和斜率项都是随机变量。
模型选择
在实际应用中，可以通过Hausman检验等方法来选择使用固定效应模型还是随 机效应模型。
面板数据估计方法及应用
Stata提供多种图形绘制命令和选项，支持用户自定义图形样式 和布局，实现数据可视化。
Stata支持用户自定义命令和程序，提供丰富的编程资源和社区 支持，方便用户进行高级分析和定制化需求。
SPSS软件基本操作与功能介绍
数据录入与整理 SPSS提供直观的数据录入界面和 整理工具，支持多种数据格式的 导入和导出。
自相关函数法
利用自相关函数判断时间序列的平稳性，若自相关 函数迅速衰减至零附近，则表明时间序列可能是平 稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位根来判断其 平稳性，常用的单位根检验方法有ADF检验 和PP检验等。
时间序列预测方法及应用
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，揭示现象的发展趋 势。
模型的拟合优度检验
检验模型对数据的拟合程度，常用R方和 调整R方等指标。
变量的显著性检验
检验单个自变量对因变量的影响是否显著， 常用t检验。
模型的诊断与改进
通过残差分析、异方差性检验、多重共线 性检验等方法，诊断模型存在的问题并进 行改进。
03
广义线性模型
广义线性模型基本概念
01
广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）是一种 灵活的统计模型，用于描述响应变量与一组预测变量之间的关系。 它是普通线性模型的扩展，允许响应变量遵循非正态分布。
VS
应用举例
在计量经济学中，半参数方法被广泛应用 于处理具有复杂结构的数据。例如，在面 板数据分析中，可以采用半参数方法对固 定效应和随机效应进行建模；在时间序列 分析中，可以利用半参数方法对趋势和季 节性进行建模。此外，半参数方法还可以 应用于处理高维数据和缺失数据等问题。
07
计量经济学软件应用
编程与自动化
EViews提供内置的编程语言和脚本功能，支持用户自定义函数和过程， 实现数据分析的自动化和批处理。
Stata软件基本操作与功能介绍
数据管理与转换 统计分析与建模
图形与可视化 编程与扩展性
Stata提供灵活的数据管理功能，支持数据的导入、导出、转换 和合并等操作。
Stata具备丰富的统计分析方法，包括描述性统计、回归分析、 生存分析等，支持多种模型的构建和评估。
高级分析与扩展性 SPSS支持多种高级分析方法，如 聚类分析、因子分析等，同时提 供丰富的插件和扩展模块，满足 用户不同需求。
描述性统计与推断性统计 SPSS提供全面的描述性统计和推 断性统计方法，包括均值比较、 方差分析、回归分析等。
图表与可视化 SPSS内置多种图表类型，如条形 图、饼图、箱线图等，方便用户 进行数据可视化。
通过最小化因变量的观测值与预 测值之间的残差平方和，得到回 归参数的估计值。
02
最小二乘估计量的 性质
线性、无偏性、有效性、一致性 等。
03
最小二乘法的计算 步骤
构建残差平方和函数，对参数求 偏导数并令其为零，解方程组得 到参数估计值。
线性回归模型检验与诊断
模型的显著性检验
检验模型中所有自变量对因变量的影响是 否显著，常用F检验。
02
在广义线性模型中，响应变量的期望值是预测变量的线性组 合的函数，这个函数被称为链接函数（Link Function）。 通过选择不同的链接函数，广义线性模型可以适应不同类型 的响应变量，如二分类、多分类、计数数据等。
03
广义线性模型的三个主要组成部分是：随机成分（描述响 应变量的分布）、系统成分（描述预测变量与响应变量之 间的关系）和链接函数（连接随机成分和系统成分）。
THANKS
感谢观看
05
面板数据分析
面板数据基本概念与类型
面板数据定义
01
面板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。
面板数据类型
02
根据观测值是否随时间变化，面板数据可分为静态面板数据和
动态面板数据。
面板数据特点
03
面板数据具有截面和时间两个维度，可以提供更多信息、更多
变化、更少共线性、更多自由度和更高效率。
估计方法
面板数据的估计方法包括混合回归、固定效应回归和随机 效应回归等。
应用领域
面板数据分析在经济学、金融学、社会学等领域有广泛应用，如 经济增长、金融市场、劳动力市场、环境经济学等研究领域。
注意事项
在使用面板数据分析时，需要注意异方差性、自相关性、截面 相关性等问题的处理，以保证估计结果的准确性和可靠性。
EViews软件基本操作与功能介绍
数据输入与整理
EViews支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等，方便用户进行 数据整理和管理。
数据分析与建模
EViews提供丰富的计量经济学分析方法，如回归分析、时间序列分析 等，支持多种模型的构建和评估。
图形与可视化
EViews具备强大的图形绘制功能，支持多种图表类型，如散点图、直 方图、时间序列图等，方便用户进行数据可视化。
LOWESS是一种非参数回归方法，通过对数据点进行局部加权拟合，得到变量间的回归关系。该方法 适用于探索变量间的非线性关系，能够揭示数据的局部特征。
半参数方法简介及应用举例
半参数方法简介
半参数方法是介于参数方法和非参数方 法之间的一种统计方法。它结合了参数 方法和非参数方法的优点，既能够利用 已知的信息提高估计精度，又能够适应 数据的复杂结构。半参数方法主要包括 部分线性模型、单指标模型等。
线性回归模型基本概念
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个自变量之间线性关系的统计 模型。
回归方程
表示因变量与自变量之间关系的数学表达式，形如 Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βkXk。
估计的回归方程
利用样本数据对回归方程中的参数进行估计，得到的 方程用于预测和解释。
最小二乘法原理及性质
01
最小二乘法原理
计量经济学金玉国第7章
• 第七章概述 • 线性回归模型 • 广义线性模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析 • 非参数和半参数方法 • 计量经济学软件应用
01
第七章概述
章节内容与结构
章节内容
本章主要介绍了计量经济学中的时间序列分析，包括时间序列的基本概念、平稳性检验、自回归模型、移动平均 模型、自回归移动平均模型等。
结构安排
首先介绍时间序列的基本概念和性质，然后阐述平稳性检验的方法和应用，接着详细讲解自回归模型、移动平均 模型和自回归移动平均模型的原理、建模步骤、预测及应用，最后通过案例分析和实践练习帮助读者深入理解和 掌握本章内容。
学习目标与要求
学习目标
通过本章学习，读者应能够掌握时间序列分析的基本方法和 技术，能够运用相关模型进行实际问题的分析和预测。
贝叶斯估计（Bayesian Estimation）
这是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法。它利用先验信息来更新模型参数的后验分布，从而得 到参数的估计值。
广义线性模型应用举例
01
逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于二分类问题的广义线性 模型。它使用逻辑函数作为链接函数，将线性预测器转换为概率值。逻辑回归在医 学、金融、市场营销等领域有广泛应用。
广义线性模型估计方法
最大似然估计（Maximum Likelihood …
这是广义线性模型最常用的估计方法。它通过最大化似然函数来估计模型参数，使得观测到的数 据出现的概率最大。
迭代加权最小二乘法（Iteratively Rewe…
这是一种迭代算法，用于求解广义线性模型的参数估计。它通过一系列加权最小二乘迭代来逼近 最大似然估计。
02
泊松回归（Poisson Regression）：泊松回归是一种用于计数数据的广义线性模 型。它假设响应变量服从泊松分布，并使用对数链接函数。泊松回归常用于分析交 通事故、疾病发病率等计数数据。
03
负二项回归（Negative Binomial Regression）：负二项回归是一种用于处理过 度分散计数数据的广义线性模型。与泊松回归相比，负二项回归可以更好地处理方 差大于均值的情况。它在生态学、生物医学等领域有广泛应用。
06
非参数和半参数方法
非参数方法基本原理及特点
非参数方法基本原理
非参数方法不对总体分布做具体假设，而是基于 数据本身进行统计推断。它通过核函数、近邻函 数等方法对数据进行局部加权处理，从而得到变 量间的关系或分布特征。
稳健性
由于不依赖具体的分布假设，非参数方法对异常 值和离群点具有较强的稳健性。
指数平滑法
利用指数平滑技术对时间序 列进行预测，适用于具有线 性趋势和稳定波动的时间序 列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用 于非平稳时间序列的预测， 通过识别、估计和诊断等步 骤建立模型进行预测。
时间序列预测应用
在宏观经济、金融市场、企 业运营等领域广泛应用，如 GDP增速预测、股票价格预 测、销售量预测等。
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时 间变化的发展过程。
时间序列构成要素
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变 动。
时间序列性质
连续性、动态性、规律性、随机性和综合性。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图，判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
学习要求
读者需要具备一定的计量经济学基础和统计学基础，了解时 间序列数据的特点和分析方法，熟悉相关模型的原理和建模 过程，能够运用所学知识进行实际问题的分析和解决。
重要概念及术语
01
02
03
04
05
时间序列
平稳性
自回归模型（AR 移动平均模型（ 自回归移动平均
模型）
MA模型）
模型（A…
按时间顺序排列的一组数 据，通常用于描述某个变 量随时间变化的情况。
灵活性
非参数方法不受总体分布假设的限制，能够适应 各种复杂的数据结构。
数据驱动
非参数方法完全基于数据本身进行统计推断，避 免了主观假设对结果的影响。
核密度估计与局部加权回归散点平滑法
核密度估计
核密度估计是一种非参数密度估计方法，通过核函数对数据进行加权处理，得到概率密度的估计值。 该方法适用于连续型变量的密度估计，能够揭示数据的分布规律。
Hale Waihona Puke 时间序列的统计特性不随 时间变化而变化的性质。
用自身过去时刻的随机变 量来预测当前时刻随机变 量的模型。
用过去时刻的随机扰动项 来预测当前时刻随机变量 的模型。
结合了自回归模型和移动 平均模型的优点，用自身 过去时刻的随机变量和过 去时刻的随机扰动项来预 测当前时刻随机变量的模 型。
02
线性回归模型
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型
固定效应模型假设各截面或各时间段的截距项 是不同的，但斜率项是相同的。
随机效应模型
随机效应模型假设各截面或各时间段的截距项 和斜率项都是随机变量。
模型选择
在实际应用中，可以通过Hausman检验等方法来选择使用固定效应模型还是随 机效应模型。
面板数据估计方法及应用
Stata提供多种图形绘制命令和选项，支持用户自定义图形样式 和布局，实现数据可视化。
Stata支持用户自定义命令和程序，提供丰富的编程资源和社区 支持，方便用户进行高级分析和定制化需求。
SPSS软件基本操作与功能介绍
数据录入与整理 SPSS提供直观的数据录入界面和 整理工具，支持多种数据格式的 导入和导出。
自相关函数法
利用自相关函数判断时间序列的平稳性，若自相关 函数迅速衰减至零附近，则表明时间序列可能是平 稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位根来判断其 平稳性，常用的单位根检验方法有ADF检验 和PP检验等。
时间序列预测方法及应用
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，揭示现象的发展趋 势。
模型的拟合优度检验
检验模型对数据的拟合程度，常用R方和 调整R方等指标。
变量的显著性检验
检验单个自变量对因变量的影响是否显著， 常用t检验。
模型的诊断与改进
通过残差分析、异方差性检验、多重共线 性检验等方法，诊断模型存在的问题并进 行改进。
03
广义线性模型
广义线性模型基本概念
01
广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）是一种 灵活的统计模型，用于描述响应变量与一组预测变量之间的关系。 它是普通线性模型的扩展，允许响应变量遵循非正态分布。
VS
应用举例
在计量经济学中，半参数方法被广泛应用 于处理具有复杂结构的数据。例如，在面 板数据分析中，可以采用半参数方法对固 定效应和随机效应进行建模；在时间序列 分析中，可以利用半参数方法对趋势和季 节性进行建模。此外，半参数方法还可以 应用于处理高维数据和缺失数据等问题。
07
计量经济学软件应用
编程与自动化
EViews提供内置的编程语言和脚本功能，支持用户自定义函数和过程， 实现数据分析的自动化和批处理。
Stata软件基本操作与功能介绍
数据管理与转换 统计分析与建模
图形与可视化 编程与扩展性
Stata提供灵活的数据管理功能，支持数据的导入、导出、转换 和合并等操作。
Stata具备丰富的统计分析方法，包括描述性统计、回归分析、 生存分析等，支持多种模型的构建和评估。
高级分析与扩展性 SPSS支持多种高级分析方法，如 聚类分析、因子分析等，同时提 供丰富的插件和扩展模块，满足 用户不同需求。
描述性统计与推断性统计 SPSS提供全面的描述性统计和推 断性统计方法，包括均值比较、 方差分析、回归分析等。
图表与可视化 SPSS内置多种图表类型，如条形 图、饼图、箱线图等，方便用户 进行数据可视化。
通过最小化因变量的观测值与预 测值之间的残差平方和，得到回 归参数的估计值。
02
最小二乘估计量的 性质
线性、无偏性、有效性、一致性 等。
03
最小二乘法的计算 步骤
构建残差平方和函数，对参数求 偏导数并令其为零，解方程组得 到参数估计值。
线性回归模型检验与诊断
模型的显著性检验
检验模型中所有自变量对因变量的影响是 否显著，常用F检验。
02
在广义线性模型中，响应变量的期望值是预测变量的线性组 合的函数，这个函数被称为链接函数（Link Function）。 通过选择不同的链接函数，广义线性模型可以适应不同类型 的响应变量，如二分类、多分类、计数数据等。
03
广义线性模型的三个主要组成部分是：随机成分（描述响 应变量的分布）、系统成分（描述预测变量与响应变量之 间的关系）和链接函数（连接随机成分和系统成分）。
THANKS
感谢观看
05
面板数据分析
面板数据基本概念与类型
面板数据定义
01
面板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。
面板数据类型
02
根据观测值是否随时间变化，面板数据可分为静态面板数据和
动态面板数据。
面板数据特点
03
面板数据具有截面和时间两个维度，可以提供更多信息、更多
变化、更少共线性、更多自由度和更高效率。
估计方法
面板数据的估计方法包括混合回归、固定效应回归和随机 效应回归等。
应用领域
面板数据分析在经济学、金融学、社会学等领域有广泛应用，如 经济增长、金融市场、劳动力市场、环境经济学等研究领域。
注意事项
在使用面板数据分析时，需要注意异方差性、自相关性、截面 相关性等问题的处理，以保证估计结果的准确性和可靠性。
EViews软件基本操作与功能介绍
数据输入与整理
EViews支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等，方便用户进行 数据整理和管理。
数据分析与建模
EViews提供丰富的计量经济学分析方法，如回归分析、时间序列分析 等，支持多种模型的构建和评估。
图形与可视化
EViews具备强大的图形绘制功能，支持多种图表类型，如散点图、直 方图、时间序列图等，方便用户进行数据可视化。