上财计量经济学课件4t
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
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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
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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。
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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
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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）
《计量经济学简介》PPT课件
D
R
T=
(0.68) (5.32)
(1.58)
R2= 0.73 调整的精选RP2P=T 0.68
F＝20.18
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➢ 关于随机扰动项
1. 引进的必要性：
（1）经济行为具有随机性；
（2）设定模型时省略了很多因素；
（3）取样本时也会有测量误差。
2. 构成：
（1）省略误差：x的 次要的解释变量必须扔掉
1
2D 3 R
精选PPT
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三、计量经济模型的建立（续）
（4）引进扰动项（下一页有解释）
C Y W 1 2D 3 R
理论上的经济计量模型
（二）收集数据：比如时序数据1973～1991年（t=19）,
单位：亿元
（三）模型估计
（1）估计方法：比如 OLS
C ˆ Y W （2）估计式： 0 .0 0 3 0 .8 1 2 0 .1 3 8
不可观测的变量也得省掉
可观测不可定量化的省掉
未认识到的变量
f的：数学形式设定中导出的误差
（2）测量误差：观测误差、统计数据归并时的误差。
精选PPT
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三、经济计量模型的建立（续）
（四）模型检验
（1）经济合理性检验：
比如YD和WR的系数是否在（0，1）之间 （2）古典统计检验：R2，T, F检验
（五）模型应用
人、企业等观测单位本身具有而我们又观测不 到的特性
精选PPT
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例： 一个两年的面板数据格式如下
Obsno city year y x1 x2 x3
1
1 1986 . . .
.
2
1 1990 . . .
.
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计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
12
二、计量经济学的性质
若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） ●“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。” （美国现代经济词典） ●“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。” （萨谬尔逊等）
宏观经济学与微观经济学
●《概率论与数理统计》基础
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、 区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分 布等概念和性质
●《线性代数》基础
矩阵及运算、线性方程组等
●《经济统计学》知识
经济数据的收集、处理和应用
3
教 材及参考书
李子奈.计量经济学（第2版）.高教，2005. 潘文卿，李子奈.计量经济学习题集.高教，2005. 古扎拉蒂.计量经济学基础 (第四版).人大， 2005.
应用计量经济学：时间序列分析（第二版）.高教， 2006
布鲁克斯.金融计量经济学导论.西南财大，2005.
古亚拉提.经济计量学精要（原书第三版）.机械 工业，2006. 庞皓.计量经济学.科学出版社，2007 邹平. 金融计量学.上海财经大学出版社，2005.
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计量经济学
第一章 导 论
6
第一章
●什么是计量经济学
假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的
经济计量方法
22
第二节 计量经济学的研究方法
需要做的工作
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
计量经济学ppt课件(完整版)
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
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。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
《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 。
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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。
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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。
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面板数据模型参数估计与检验
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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。
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。
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4.1 多元线性回归模型的假设与一元线性回归模型有什么异同？
4.2 多元线性回归模型的矩条件如何得出，样本矩条件有多少？
4.3 自变量无完全共线性假设起到了什么作用？在参数估计的哪个环节用到？
4.4 多元线性回归模型的拟合优度1R 2=表明了什么？与2R 相比，调整2
R 有什么优点？
4.5 公式（4.16）给出了同方差和随机抽样假设下多元线性回归模型OLS 估计的方差计算公式。
与第三章结论6给出的一元线性回归模型斜率参数OLS 估计的方差计算公式2
1ˆβσ
相比，二者有什么联系？
4.6 结论5、结论8和结论10有什么区别和联系？
4.7 多元线性回归模型的F 检验如果原假设被拒绝意味着什么？与t -检验有什么关系？
4.8 White 异方差检验的原假设是什么？在采用EViews 进行异方差的White 检验时，勾选
项Include White cross terms 的作用是什么？
4.9 什么是解释变量的内生性？内生解释变量会带来什么问题？
4.10 表4.3给出了1983年至2006年间我国农业生产的有关数据，其中y 表示粮食产量，1
x 表示农作物成灾面积，2x 表示农作物播种面积。
表4.3
年份 y x 1 x 2 1983 38727.5 16209.3 11404.7
1984 40730.5 15264 11288.4
… … … …
2005 48402.2 19966 10427.8
2006 49747.9 20545.5 10548.9
数据来源：《中国统计年鉴》
从本书网页下载数据，并进行如下操作：
（1）采用OLS 估计模型
εβββ+++=22110x x y
，并检验0β、1β和2β是否为0。
（2）采用OLS 方法估计模型
εδβββ++++=t x x y 22110
，其中变量t 表示年份变量，1983年取1，此后每增加一年t 的值增加1。
检验δ是为0。
（3）采用OLS 方法估计模型
εδβββ++++=t x x y 22110。
（i ）计算参数估计0ˆβ、1ˆβ和2
ˆβ的方差膨胀因子，评价共线性对参数估计方差以及t 检验的影响。
（ii ）检验模型误差项是否存在序列相关，如果存在，采用Newey-West 调整方法计算参数估计的HAC 方差以及相应的t -检验，并与先前的估计和检验结果进行比较。
4.11 表4.4给出的是一项香烟消费抽样调查数据，共有807个抽烟者接受调查。
调查数据包括被调查者受教育年限（edu ）、是否为白人（white ）（白人取1，否则取0）、年龄（age ）、收入（inc ）、每天抽烟数量（cigs ）、每包香烟价格（cigp ）（美元）、所在州是否允许在餐馆抽烟（restrn ）（禁止为1，否则取0），以及收入自然对数（linc ）、年龄的平方（agesq ）
和价格自然对数lcigp 。
表4.4
序号
edu cigp whi age inc cigs restrn lninc agesq lncigp 1
16 60.506 1 46 200000 0 9.903487 2116 4.1027432
16 57.883 1 40 300000 0 10.30895 1600 4.058424…
… … … … … … … … … … 806 10 59.988 1 18 200000 0 9.903487 324 4.094144807 10 59.652 1 47 3000020 0 10.30895 2209 4.088528从本书网页下载，进行如下操作。
（1）以每天抽烟数量为被解释变量，其余为解释变量建立香烟需求模型，采用所给数据用
OLS 方法对模型进行估计。
（2）用怀特方法检验模型误差项是否存在异方差。
如果存在异方差，哪些变量对方差影响
较为明显。
采用White 方法计算OLS 估计量方差和标准误并进行t 检验，将检验结果与（1）中结果进行比较。
（3）计算每个参数的VIF ，分析自变量存在的共线性。
（4）在估计出的模型基础上，分析各个因素对吸烟量的影响。
分析年龄对吸烟量的影响，
在什么年龄抽样量最大？禁止在餐馆吸烟对吸烟量有多大的影响？
参考答案
1. 多元线性回归模型对模型误差项的假设，是以所有解释变量为条件的。
例如假设1给出
的零条件均值假设中，误差项的条件期望是以所有解释变量为条件的。
同样区别也出现在同方差假设、随机抽样假设、正态分布假设等。
除了对模型误差项进行必要的假设之外，多元线性回归模型还要假设模型自变量之间不存在完全共线性。
一元线性回归模型只有一个自变量，不存在共线性问题。
2. 多元线性回归模型的矩条件从假设1得出，根据条件数学期望的性质，从零条件均值假
设可以得出每个解释变量和误差项不相关，即与误差项乘积的数学期望为0。
从零条件均值中可以得出k+1个矩条件，由类比原则得出的样本矩条件有k+1个。
3. 自变量的无完全共线性假设保证了回归模型中的参数是唯一确定的（即可以被识别的）。
只有被唯一确定的参数才可以用OLS 估计。
在从样本矩条件形成的方程组中（4.9）求出参数的OLS 估计时，无完全共线性假设能够推出方程组的系数矩阵行列式不等于0，保证了方程组有唯一解。
4. 1R 2
=称为完全拟合（perfect fitting ），表明残差平方和等于0，由此得出所有残差都等于0，模型拟合值与实际值相等。
根据2R 的定义可以得出，只要添加新的自变量到模型中，2R 的值就会增加，会导致一些对因变量没有关系的变量进入模型。
调整2R 对模型
的自变量个数施加了惩罚，只有引入的变量对因变量有充分解释能力时才能使2R 增加，。
以2R 为标准在嵌套模型中选择的模型更合理。
5. 从公式（4.16）看出，OLS 估计的方差为两部分的乘积，第一部分是变量j X 与其余自变
量无任何共线关系时OLS 估计的方差，第二部分是由于j X 与其余自变量共线而导致的方差膨胀因子VIF 。
如果j X 与其余自变量无共线关系，则（4.16）与第三章结论6给出的方差计算公式2
1ˆβσ相同。
6. 三个结论都是关于多元线性回归模型参数OLS估计的分布。
结论5要求的条件最少，仅
要求假设1和假设2成立，最为适用。
得出的分布是近似正态分布，并且正态分布的计算要分情况进行：如果存在异方差但没有序列相关，则采用White计算方法，如果有异方差也有自相关，则采用Newey-West方法计算。
结论8要求的条件多，需要假设1~假设4都成立，但方差计算公式简单。
结论10要求的条件最多，需要假设1~假设5成立，但结果很好，得出的分布是精确的正态分布，由于条件苛刻，实际中很少用到。
7. F检验的原假设是多元线性回归模型中所有的斜率系数都等于0，拒绝原假设表明，至少
有一个回归系数不为0，即至少有一个自变量对因变量有解释能力。
到底哪些自变量对因变量有解释能力，则需要用单个参数的t-检验来确定。
8. White异方差检验的原假设是误差项为同方差（即不存在异方差），即辅助回归（4.27）中
的斜率系数都等于0。
在采用EViews进行异方差的White检验时，勾选项Include White cross terms表明要在辅助回归（4.27）的自变量中包含原回归模型自变量的交叉相乘项。
9. 解释变量的内生性是指解释变量和模型误差项相关。
解释变量有内生性时，模型参数的
OLS估计不再具有一致性。
10.（1）、（2）、（3）采用EViews计算。
注意，在EViews的工作表中产生年份变量t时，需
用gener按钮，并在弹出的对话框中输入t=@trend+1。
11. （1）、（2）、（3）用EViews计算。
（4）将估计出的模型看成age的二次函数，求函数的
极大值点。