计量经济学讲解新
计量经济学讲义（1）
计量经济学讲义（1）第一章绪论第一节什么是计量经济学计量经济学含义1.计量经济学是一个迅速发展的经济学分支，其目标是给出经济关系的经济内容。
2.计量经济学可以定义为实际经济现象的定量分析，这种分析根据的是适当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，对构建于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、数学方法和统计推断等工具应用于经济现象分析的社会科学。
第二节计量经济学方法1.2.1计量经济学方法的内容计量经济学研究包括两个基本要素：经济理论和事实。
将经济理论与现实情况结合起来，用统计技术估计经济关系。
最可用的形式就是模型。
1.2.2计量经济分析步骤1.陈述理论。
例如有关价格变动与需求量之间的关系的经济理论：在其他条件不变的情况下，一商品的价格上升（下降），则对该商品的需求量减少（增加）。
1.2.2建立计量经济模型⑴需求函数的数学模型例如线性函数模型。
如果需求量Q 与价格P 之间的关系式线性的，则数学上需求函数可以表示为Q P αβ=+（1.2.1）αβ和称为该函数的参数。
等号左边的变量称为因变量或被解释变量，等号右边的变量称为自变量或解释变量。
⑵计量经济模型式（1.2.1）假定需求量Q 与价格P 之间的关系是一种确定关系，而现实的经济变量之间，极少有这种关系，更常见的是一种不确定性关系（见散点图），线性模型应该为Q P αβε=++（1.2.2）ε是随机扰动项。
1.2.3收集数据估计计量经济模型中的参数之前，必须得到适当的数据。
在经验分析中常用的数据有两种：时间序列数据（纵向数据）和横截面数据（横向数据）。
有时会同时出现前面的纵向数据和横向数据，称之为混合数据。
面板数据是混合数据的一种特殊类型。
1.2.4估计参数如利用收集的数据估计出式（1.2.2）中的参数，得回归模型76.05 3.88Q P =-（1.2.3）1.2.5假设检验对回归模型以及模型中的系数进行检验。
计量经济学专业知识讲座
14-34
类似地，可进行第三次、第四次迭代。 有关迭代旳次数，可根据详细旳问题来定。
一般是事先给出一种精度，当相邻两次1,2, ,L旳估计值之差不大于这一精度时，迭代
终止。 实践中，有时只要迭代两次，就可得到
较满意旳成果。两次迭代过程也被称为科克 伦—奥科特两步法。
Y1* 1 2 Y1
X
* 1
1 2 X1
该变换称为Prais-Winsten变换。
对于样本容量足够大，则不必进行这种变换。
14-24
使用广义差分方程应阐明旳几点：
双变量模型可推广到多变量模型； 差分变换可推广到高阶过程：从AR(1)到AR(2)、
AR(3)等。 使用上述措施必须懂得旳值，下面我们阐明
14-29
旳其他估计措施
Cochrane-Orcutt (科克伦-奥克特)迭代法； Cochrane-Orcutt 两步法 Durbin 两步法 Hildreth-Lu (希尔德雷斯-陆)搜索法 最大似然法
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附：补充旳估计措施
科克伦-奥科特（Cochrane-Orcutt） 迭代法 杜宾（durbin）两步法
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从Durbin-Watson d统计量中估计
因为： d2(1-’) ’ 1-d/2
根据上式，我们能够得到旳近似估计值。
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从OLS残差et中估计
因为： ut=ut-1+vt
用样本误差e替代u，得： et=’et-1+vt
式中， ’ 是旳估计量。
尽管对小样本而言，是真实旳有偏估计，但伴 随样本容量旳增长，这个偏差会逐渐消失
进行OLS估计，得各Yj（j=i-1, i-2, …,i-l)前旳系数
计量经济学知识分享
计量经济学知识分享
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。
以下是一些计量经济学的基本知识分享：
1. 变量：计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量，而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型：计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据，时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据，面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立：计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计：计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数，以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验：计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断：计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计，可以预测未来的经济趋势和变化。
《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。
2024版计量经济学(很好用的完整)ppt课件
贝叶斯计量经济学的定义
基于贝叶斯定理和概率分布理论进行计量分析的经济学分支。
贝叶斯先验分布的设定
根据历史数据、专家经验等因素设定参数的先验分布，作为后续推 断的基础。
贝叶斯计量模型的估计方法
包括马尔科夫链蒙特卡罗方法、变分贝叶斯方法等，用于估计模型 参数和进行统计推断。
机器学习在计量经济学中应用
机器学习算法在计量经济学中的应用场景
广义线性模型介绍
1
定义
广义线性模型是一类用于回归分析的统计 模型，它扩展了线性模型的框架，允许响 应变量遵循非正态分布，并且可以通过一 个链接函数与解释变量建立线性关系。
2
组成
广义线性模型由三部分组成——随机成分、 系统成分和链接函数。随机成分指定响应 变量的分布类型和参数，系统成分描述解 释变量与响应变量之间的线性关系，链接 函数则将随机成分和系统成分连接起来。
06
计量经济学软件应用
EViews软件介绍及操作指南
01
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量 经济学软件，广泛应用于数据 分析、模型估计和预测等领域。
02
数据导入与预处理
介绍如何在EViews中导入数据、 进行数据清洗和预处理等操作。
03
模型估计与检验
详细讲解EViews中线性回归模 型、时间序列模型等模型的估 计方法，以及模型的检验和诊 断。
THANKS
包括变量选择、模型诊断、预测等。
监督学习在计量经济学中的应用
通过训练数据集学习模型，然后利用测试数据集评估模型性能。
非监督学习在计量经济学中的应用
通过聚类、降维等技术发现数据中的潜在结构和模式。
深度学习在计量经济学中的应用
计量经济学内容串讲PPT教学课件
系数不可以估计；不完全多重共线性时， Rank(X)=k,满秩，系数可以估计，但是 会导致模型估计结果出现问题。
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3注意：解释变量之间不存在线性关系， 并不意味着不存在非线性关系，当解 释变量之间存在非线性关系时，并不 违反无多重共线性的假定。
4 多重共线性常出现在时间序列数据 中，产生的原因：1. 经济变量之间具 有共同的变化趋势，2模型中包含滞后 变量（惯性作用） 3 截面数据在一定 情形下建立的模型4 抽样导致的偶然 样本
计量经济学内容串讲
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第一章 导论
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内容要点：
1 计量经济学的定义：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。
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2 计量经济学研究步骤： 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
联立方程组模型
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1. 联立方程模型是用若干个相互关联的单一方程，同 时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的 模型
2. 联立方程模型中的内生变量和外生变量。联立方程 模型中外生变量数值的变化能够影响内生变量的变 化，而内生变量却不能反过来影响外生变量
3. 联立方程模型中的联立方程偏倚 4. 联立方程模型的结构型模型和简化型模型
散点图)， DW检验法（DW检验只能用于
检验随机误差项具有一阶自回归形式的自相
关问题。这种检验方法是建立经济计量模型
中最常用的方法，一般的计算机软件都可以
计算出DW 值，注意DW检验的缺点和局限
计量经济学讲义_2.doc
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型§2.1 回归分析概述一回归分析的概念无论自然现象之间还是社会经济现象之间，大都存在着不同程度的联系，计量经济学的主要任务之一就是寻找各种经济变量之间的相互联系程度、联系方式以及经济变量之间的运动规律。
一般来说，变量之间的关系可以分为两类：一类是确定性的函数关系。
例如，表示。
圆的半径与圆面积之间的关系，可以用函数关系S=2r另一类是非确定性的统计相关关系。
例如，商品房的价格Y与房屋面积X 的关系，随着X的增加，Y也增加。
但是，在给定X时，Y并不能确定。
原因在于，商品房的价格Y不仅与房屋面积X有关，而且还与所在的区域、楼层和小区的人文环境等等因素有关。
这样，虽然人们无法得到商品房的价格Y与房屋面积X之间的函数关系，但是，人们可以将商品房的价格Y作为随机变量，通过统计计量的方法研究它们之间的统计相关关系。
研究随机变量间统计相关关系的方法主要有两种，一种是相关分析法，另一种是回归分析法。
1 相关分析相关分析主要研究随机变量间的相关形式和相关程度。
（1）相关的定义与分类定义：相关（correlation）指两个或两个以上随机变量间相互关系的程度或强度。
分类：①按强度分完全相关：变量间存在函数关系。
例，圆的周长，L = 2πr高度相关（强相关）：变量间近似存在函数关系。
例，我国家庭收入与支出的关系。
弱相关：变量间有关系但不明显。
例，近年来我国耕种面积与产量。
零相关：变量间不存在任何关系。
例，某班学生的学习成绩与年龄。
2004006008001020304050YX121020304050YX0.51.01.52.02.53.02.02.53.03.54.04.5YX完全相关 高度相关、线性相关、正相关 弱相关②按变量个数分按形式分：线性相关, 非线性相关 简单相关：指两个变量间相关按符号分：正相关, 负相关, 零相关 复相关（多重相关）：指一个变量与两个或两个以上变量间的相关。
计量经济学知识点(超全版)
1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
（3分）2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。
（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。
（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。
（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。
（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。
（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。
（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。
（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
（2分）8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。
（1分）9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。
（3分）11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。
（3分）12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。
（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。
《计量经济学讲义》新
第一章绪论§计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是经济学的一个分支，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为容的分支学科。
其创立者R.弗里希将其定义为经济理论、统计学、数学三者的结合，但它又完全不同于这三个学科的每一个分支。
计量经济学（Econometrics）1926年由挪威经济学家弗里希（R.Frish）仿造生物计量学（Biometrics）一词提出的。
1930年12月弗里希、丁百根和费歇耳等经济学家在美国克利夫兰市成立经济计量学会。
1933年出版《计量经济学杂志》在发刊词中弗里希将计量经济学定义为：经济理论、数学、统计学的结合。
计量经济学的学术渊源和社会历史根源：17世纪英国经济学家威廉.配弟在《政治算术》一书中应用“数字、重量或尺度”来阐述经济现象19世纪法国经济学家古尔诺《财富理论的数学原理研究》中认为：某些经济畴、需求、价格、供给可以视为互为函数关系，从而有可能用一系列的函数方程表述市场中的关系，并且可以用数学语言系统地阐述某些经济规律（数理学派的奠基者）其后瑞士经济学家瓦尔拉斯创立了一般均衡理论，利用联立方程研究一般均衡的决定条件（洛桑学派的先驱）意大利经济学家帕累托发展了一般均衡理论。
用立体几何研究经济变量之间的关系。
1890年（剑桥学派的创始人）马歇尔的《经济学原理》的问世，使数学成为经济学研究不可缺少的描述与分析推理的工具为计量经济学奠定了基础计量经济学从二十世纪三十年代诞生起就显示了极强的生命力。
一方面出于对经济的干预政策的需要，许多国家都广泛采用经济计量理论和方法，进行经济预测，加强市场研究，探讨经济政策的效果。
另一方面随着科学技术的发展与进步，各门科学相互协作、相互渗透，计算机科学、数学、系统论、信息论、控制论等相继进入了经济研究领域。
特别是计算机技术的高速发展为计量经济学广泛应用铺平了道路。
计量经济学的发展过程是计量经济模型的建立、应用和发展的过程。
计量经济学基础知识梳理超全新
2.自然对数
不仅在需求理论中，在许多应用经济学领域，弹性都 是非常重要的。在许多情况下，使用一个常弹性模型都很 方便，而对数函数能帮助我们设定这样的模型。如果我们 对x和y都使用对数近似计算，弹性就近似等于
loyg loxg
因此，一个常弹性模型可近似描述为方程
1.二次函数
刻画报酬递减规律的一个简单方法，就是在线性关系 中添加一个二次项。
考虑方程式
y01x2x2
式中， 0 ， 1和 2为参数。当2 0时，y和x之间的关
系呈抛物线状，并且可以证明，函数的最大值出现在
x122
1.二次函数
例如，若y=6+8x-2x2。（从而 1=8且 2 =-2），则y
XX1X2 Xn X
n
n
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数（w），再求平均的方法。其定义如下式：
Xww1Xw 11w w 2X 2 2 wnwnXn
wiXi w
四、变化率
变化率的定义如下式：
Xt Xt1(t2,3,n) Xt1
五、几何平均
几何平均是n个数据连乘积的n次方根 ，其定义如下式：
那么，对x的微小变化，便有
10 l0 o x g % x
“微小”的含义取决于具体情况。
2.自然对数
近似计算的作用： 定义y对x的弹性（elasticity）为
y x %y x y %x
换言之，y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数：y01x，则这个弹性是 y xx y1x y10 x1x
资和教育的关系概括为：多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。
计量经济学讲义第一讲(共十讲)
第一讲 普通最小二乘法的代数一、 问题假定y 与x 具有近似的线性关系：01y x ββε=++，其中ε是随机误差项。
我们对01ββ、这两个参数的值一无所知。
我们的任务是利用样本数据去猜测01ββ、的取值。
现在，我们手中就有一个样本容量为N 的样本，其观测值是：1122(,),(,),...,(,)N N y x y x y x 。
问题是，如何利用该样本来猜测01ββ、的取值？为了回答上述问题，我们可以首先画出这些观察值的散点图（横轴x ，纵轴y ）。
既然y 与x 具有近似的线性关系，那么我们就在图中拟合一条直线：1ˆˆˆyx ββ=+。
该直线是对y 与x 的真实关系的近似，而01ˆˆ,ββ分别是对01,ββ的猜测（估计）。
问题是，如何确定0ˆβ与1ˆβ，以使我们的猜测看起来是合理的呢？笔记：1、为什么要假定y 与x 的关系是01y x ββε=++呢？一种合理的解释是，某一经济学理论认为x 与y 具有线性的因果关系。
该理论在讨论x 与y 的关系时认为影响y 的其他因素是不重要的，这些因素对y 的影响即为模型中的误差项。
2、01y x ββε=++被称为总体回归模型。
由该模型有：01E()E()y x x x ββε=++。
既然ε代表其他不重要因素对y的影响，因此标准假定是：E()0x ε=。
故进而有：01E()y x x ββ=+，这被称为总体回归方程（函数），而01ˆˆˆy x ββ=+相应地被称为样本回归方程。
由样本回归方程确定的ˆy与y 是有差异的，ˆy y -被称为残差ˆε。
进而有：01ˆˆˆy x ββε=++，这被称为样本回归模型。
二、 两种思考方法法一：12(,,...,)N y y y '与12ˆˆˆ(,,...,)N yy y '是N 维空间的两点，0ˆβ与1ˆβ的选择应该是这两点的距离最短。
这可以归结为求解一个数学问题：01012201ˆˆˆˆ,,11ˆˆˆ()()NNi i i i i i Min y y Min y x ββββββ==-=--∑∑ 由于ˆi i y y -是残差ˆi ε的定义，因此上述获得0ˆβ与1ˆβ的方法即是0ˆβ与1ˆβ的值应该使残差平方和最小。
计量经济学第一讲
第一章绪论第一节计量经济学的含义一、计量经济学计量经济学（Econometrics，又译成经济计量学）是应用经济学的一个分支学科，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，挪威经济学家弗里希（R.Frish）将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。
即以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。
二、计量经济学模型模型，是对现实的描述和模拟，对现实的各种不同的描述和模拟方法，就构成了各种不同的模型，例如，语义模型（也称逻辑模型），物理模型、几何模型、数学模型和计算机模拟模型等。
语义模型是用语言来描述现实，例如，对供给不足下的生产活动，我们可以用“产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的，在一般情况下，随着各种投入要素的增加，产出量也随之增加，但要素的边际产出是递减的”来描述。
物理模型是用简化了的实物来描述现实，例如一栋楼房的模型。
几何模型是用图形来描述现实，例如一个零部件的加工图。
计算机模拟模型是随着计算机技术而发展起来的一种描述现实的方法，在经济研究中有广泛的应用。
数学模型是用数学语言描述现实，也是一种重要的模型方法，由于它能够揭示现实活动中的数量关系，所以具有特殊重要性。
经济数学模型是用数学方法描述经济活动。
根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同，构成各类不同的经济数学模型。
在这里，我们着重区分数理经济模型和计量经济模型。
数理经济模型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，上述用语言描述的生产活动，可以用生产函数描述如下：Q=f(T,K,L)公式中用Q 表示产出量，T 表示技术，K 表示资本，L 表示劳动。
计量经济模型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。
例如，上述生产活动中因素之间的关系，用随机数学方程描述为：5606.04645.0)014.01(01.1K L Q T +⨯=该模型是利用我国国有独立核算工业企业1978到1994年的统计资料，使用计量经济方法得到的，该模型定量地描述了我国国有独立核算工业企业中，技术、资本和劳动投入与产出量之间的数量关系；利用这个计量经济模型可以对生产过程做进一步的深入研究，如要素影响分析、要素需求分析、生产预测、成本分析等等。
计量经济学知识点
计量经济学知识点计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它运用数学和统计方法来分析经济数据，从而揭示经济现象之间的数量关系和规律。
以下将为您介绍一些计量经济学的重要知识点。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型是最基础的形式，它假设因变量（Y）与一个自变量（X）之间存在线性关系，可以用方程 Y ＝β₀＋β₁X ＋ε 来表示。
其中，β₀是截距，β₁是斜率，ε 是随机误差项。
在进行回归分析时，我们需要估计参数β₀和β₁。
常用的估计方法是最小二乘法，其目标是使残差平方和最小。
通过计算得到的回归系数可以解释自变量对因变量的影响程度。
多元线性回归则是将简单线性回归扩展到多个自变量的情况，模型变为 Y ＝β₀＋β₁X₁＋β₂X₂＋… ＋βₖXₖ ＋ε。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括模型的拟合优度检验（如R²统计量）、变量的显著性检验（t 检验）和整体模型的显著性检验（F 检验）等。
二、异方差性异方差性是指误差项的方差不是恒定的，而是随着自变量的取值不同而变化。
这会导致最小二乘法估计的有效性受到影响。
为了检测异方差性，可以使用图形法（如绘制残差图）或统计检验方法（如怀特检验）。
如果发现存在异方差性，可以采用加权最小二乘法等方法进行修正。
三、自相关性自相关性指的是误差项在不同观测值之间存在相关性。
常见的自相关形式有正自相关和负自相关。
自相关性会使估计的标准误差产生偏差，影响参数估计的有效性和假设检验的结果。
常用的检测方法有杜宾瓦特森检验。
解决自相关问题可以采用广义差分法等方法。
四、多重共线性多重共线性是指自变量之间存在较强的线性关系。
这会导致回归系数估计值不稳定，难以准确解释变量的影响。
可以通过计算方差膨胀因子（VIF）来判断是否存在多重共线性。
解决多重共线性的方法包括删除相关变量、增大样本容量或使用岭回归等方法。
五、虚拟变量虚拟变量常用于表示定性的因素，例如性别、季节、地区等。
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。
(精)27计量经济学讲解
一、点预测
设有模型
yt = α + β xt+ ut t =1,2 ,…,n （2.7.1） t表示第t个抽样时期，现在假设属于抽样时期
以外的某个时期 f（预测期）的自变量值 xf 已知， 并且（2.7.1）式同样适用于第 f个时期，这时因
变量有
yf = α + β xf + uf
且uf满足基本假定。
1 n
x2f ) xt2
（2.7.5）
利用（2.7.5）构造 T 统计量，显然有
T yˆ f E( y f ) ~ t(n -2) Vˆ( yˆ f )
（2.7.6）
则置信度为1- α的置信区间为：
E(yf )
yˆ f
t
2
(n
2)ˆ u
1 x2f n xt2
（2.7.7）
x
f
kt
)2
E(ut2)
1 ( ts n
x
f
1 kt)(n
x
f
k s) u
1 ( tn
x
f
kt
)2
2 u
(1 n
x2f ) xt2
（2.7.4）
用估计量
ˆ
2 u
代替
2 u
，便得V ( yˆ f ) 的估计量：
Vˆ
(
yˆ
f
)
ˆ
2 u
(
将t外推到抽样期之外的某个预测期 f，就有
yˆ f ˆ ˆ x f
（2.7.3）
其中xf 已知。此时既可作为 E( y f )的估计量也可以 作为yf 的估计量。事实上
大三计量经济学知识点
大三计量经济学知识点计量经济学是经济学的一个重要分支，研究经济现象和经济关系的数量化方法。
在大三阶段，学生们需要掌握一些基本的计量经济学知识点，以提升对经济现象的理解和分析能力。
本文将介绍一些大三计量经济学的重要知识点。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基本的分析方法之一。
它用来研究因变量与自变量之间的关系，并通过建立数学模型来解释这种关系。
回归分析可分为简单线性回归和多元回归两种类型。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。
在进行回归分析时，需要通过最小二乘法来估计模型的系数。
最小二乘法是一种通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定模型参数的方法。
二、假设检验假设检验是计量经济学中用来检验经济理论假设是否成立的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验和F检验。
t检验用于检验一个变量的系数是否显著不等于零，而F检验用于检验整体回归模型的显著性。
在进行假设检验时，需设置原假设和备择假设。
原假设通常是认为变量的系数等于零，备择假设则是认为变量的系数不等于零。
通过计算统计量的值，我们可以根据其显著性水平来判断是否拒绝原假设。
三、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间序列数据的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的统计观测值。
时间序列分析包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。
趋势分析是用来研究数据中长期增长或减少的趋势。
常用的趋势分析方法有简单移动平均法和指数平滑法。
季节性分析则用来研究数据中按季度或按特定时间间隔的周期性变动。
周期性分析是用来研究数据中长期周期性波动的方法。
四、面板数据分析面板数据是指包含多个单位（如个人、公司或国家）和多个时间周期的数据集合。
面板数据分析是计量经济学中用来研究面板数据的方法。
面板数据分析可以区分固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设不同单位之间存在固定的差异，而随机效应模型则假设这些差异是随机的。
面板数据分析可以更好地控制了个体间和时间间的异质性，帮助我们更准确地估计变量之间的关系。
计量经济学入门
计量经济学入门在当今的经济领域中，计量经济学已经成为了一种不可或缺的分析工具。
它融合了经济学、数学和统计学的知识，帮助我们更深入地理解经济现象，预测经济趋势，并为政策制定提供有力的依据。
对于初学者来说，计量经济学可能看起来有些复杂和神秘，但其实只要掌握了一些基本的概念和方法，就能逐渐揭开它的面纱。
首先，让我们来了解一下什么是计量经济学。
简单来说，计量经济学就是运用数学和统计方法来分析经济数据，从而揭示经济变量之间的关系。
比如说，我们想知道消费者的收入如何影响他们的消费支出，或者政府的财政政策对经济增长有怎样的作用，就可以借助计量经济学的方法来进行研究。
计量经济学的核心是建立经济模型。
这些模型就像是我们在数学中学习的方程式一样，只不过它们描述的是经济变量之间的关系。
例如，一个简单的消费函数可能表示为：消费＝ a ＋ b ×收入，其中 a 和 b是需要通过数据分析来估计的参数。
建立模型的过程需要我们对经济理论有一定的了解，同时要结合实际的数据特点和研究问题的性质。
有了模型，接下来就是收集和整理数据。
数据的质量和准确性对于计量分析的结果至关重要。
我们可以从政府部门、统计机构、企业数据库等渠道获取数据。
在收集到数据后，还需要对其进行清洗和预处理，比如处理缺失值、异常值等，以确保数据的可靠性和有效性。
在数据准备好之后，就可以运用统计方法来估计模型中的参数了。
常用的估计方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
这些方法的目的是找到一组参数值，使得模型能够最好地拟合我们所观察到的数据。
通过估计参数，我们可以得到经济变量之间的定量关系，比如上面提到的消费函数中，我们可以得到收入对消费的具体影响程度。
然而，仅仅得到估计结果还不够，我们还需要对模型进行检验和评估。
这包括对模型的拟合优度进行检验，看看模型是否能够很好地解释数据的变化；对参数的显著性进行检验，判断每个变量对结果的影响是否显著；以及对模型的假设条件进行检验，确保模型的设定是合理的。
考研计量经济学知识点串讲
考研计量经济学知识点串讲计量经济学是经济学中的一门重要学科，其研究内容主要是利用数理统计和经济理论的方法对经济现象进行量化分析和预测。
在考研的经济学专业中，计量经济学也是一个被广泛考察的知识点。
下面，我们将从计量经济学的基本概念，常用模型和方法等方面进行串讲，帮助大家理解和掌握考研计量经济学的知识要点。
一、基本概念1. 计量经济学的定义和作用：计量经济学是运用统计方法和经济理论来研究经济现象的一门学科，其作用是从经验数据中提取有关经济问题的信息，进而辅助经济决策和政策制定。
2. 变量的分类：在计量经济学中，变量可以分为因变量和自变量。
因变量是需要解释的经济现象或行为，自变量则是用来解释因变量的因素。
3. 模型的建立：为了对经济现象进行定量分析，计量经济学需要建立数学模型。
常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型等。
二、线性回归模型1. 线性回归模型的基本思想：线性回归模型是计量经济学中最基础也是最常用的模型之一。
其基本思想是通过自变量对因变量的线性组合建立模型，进而估计模型参数，进行参数推断和预测。
2. 最小二乘法估计：在线性回归模型中，常用的参数估计方法是最小二乘法。
最小二乘法通过最小化观测值与模型预测值之间的差异，来确定模型的参数。
3. 假设检验：在线性回归模型中，假设检验用来检验回归系数是否显著。
常见的假设检验包括对回归系数是否等于零的 t 检验和 F 检验。
三、时间序列模型1. 时间序列的基本概念：时间序列是一系列随时间变化的观测值的集合。
在计量经济学中，时间序列模型用来分析和预测随时间变化的经济现象。
2. 平稳性和单位根检验：时间序列模型中，平稳性是一个重要的性质。
单个时间序列的平稳性通常需要进行单位根检验来判断。
3. ARMA 模型：ARMA 模型是常用的时间序列模型之一，它是自回归模型和滑动平均模型的组合。
ARMA 模型能够较好地拟合一些具有较强自相关性和平稳性的时间序列。
四、面板数据模型1. 面板数据的特点：面板数据同时包含横截面（多个个体）和时间序列（若干观测点）的数据。
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第一章绪论§计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是经济学的一个分支，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
其创立者R.弗里希将其定义为经济理论、统计学、数学三者的结合，但它又完全不同于这三个学科的每一个分支。
计量经济学（）1926年由挪威经济学家弗里希（）仿造生物计量学（）一词提出的。
1930年12月弗里希、丁百根和费歇耳等经济学家在美国克利夫兰市成立经济计量学会。
1933年出版《计量经济学杂志》在发刊词中弗里希将计量经济学定义为：经济理论、数学、统计学的结合。
计量经济学的学术渊源和社会历史根源：17世纪英国经济学家威廉.配弟在《政治算术》一书中应用“数字、重量或尺度”来阐述经济现象19世纪法国经济学家古尔诺《财富理论的数学原理研究》中认为：某些经济范畴、需求、价格、供给可以视为互为函数关系，从而有可能用一系列的函数方程表述市场中的关系，并且可以用数学语言系统地阐述某些经济规律（数理学派的奠基者）其后瑞士经济学家瓦尔拉斯创立了一般均衡理论，利用联立方程研究一般均衡的决定条件（洛桑学派的先驱）意大利经济学家帕累托发展了一般均衡理论。
用立体几何研究经济变量之间的关系。
1890年（剑桥学派的创始人）马歇尔的《经济学原理》的问世，使数学成为经济学研究不可缺少的描述与分析推理的工具为计量经济学奠定了基础计量经济学从二十世纪三十年代诞生起就显示了极强的生命力。
一方面出于对经济的干预政策的需要，许多国家都广泛采用经济计量理论和方法，进行经济预测，加强市场研究，探讨经济政策的效果。
另一方面随着科学技术的发展与进步，各门科学相互协作、相互渗透，计算机科学、数学、系统论、信息论、控制论等相继进入了经济研究领域。
特别是计算机技术的高速发展为计量经济学广泛应用铺平了道路。
计量经济学的发展过程是计量经济模型的建立、应用和发展的过程。
主要是应用代数模型对客观经济现象进行数量上的描述和概括。
大体经历了由简单到复杂、由微观到宏观分析、由局部均衡分析到全部均衡分析。
20世纪30年代研究为消费者、生产者、厂商的微观分析。
40、50年代为消费、投资、收入、就业的宏观分析。
同时由局部均衡到全部均衡分析。
60、70年代美国的连接计划采用宏观计量经济模型包括18个国家、7447个方程和3368个外生变量。
可以归结为：20、30年代创立，40、50年代大发展，60、70年代大扩张。
我国20世纪80年代引入了计量经济学的内容。
目前对计量经济学的研究与应用十分充分。
有专门的学会与杂志。
每年的文献量是很大的。
二、计量经济学的涵义1、计量经济学的地位诺贝尔经济学奖获得者克莱因：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”“在大多数大学和学院中计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森：第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。
许多世界一流大学在教学计划中提出：现代经济学理论的一个显著特点是数学的广泛应用，学生必须学会用数学工具描述和发展经济学理论。
1969年设立诺贝尔经济学奖。
第一届获得者为弗里希、丁百根。
1987年索罗用计量经济学建立总量生产函数以及导出增长方程1969~1997年有42个获诺贝尔经济学奖，有9人与计量经济学有关。
2、计量经济学的内容体系计量经济学分为广义计量经济学和狭义计量经济学划分依据为应用方法广义计量经济学的利用经济理论、数学和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。
狭义计量经济学主要是回归分析方法。
计量经济学分为初级、中级、高级三个层次划分依据为建模理论与方法。
由静态到动态。
由线性到非线性。
计量经济学分为理论计量经济学与应用计量经济学划分依据为研究对象和内容侧重面。
理论计量经济学侧重理论与方法的数学证明与推导，与数理统计学极为密切。
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学基础，侧重建立和应用模型过程中实际问题的处理。
三、计量经济学的类型单一方程：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧广义最小二乘法极大似然法工具变量法最小二乘法⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧异方差自相关多重共线性预测检验理论估计方法 联立方程⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧完全信息极大似然法三阶段最小二乘法完全信息估计方法有限信息极大似然法间接最小二乘法二阶段最小二乘法有限信息估计方法估计方法识别理论§建立计量经济学模型的步骤与要点计量经济学的研究主要归结为：设定理论模型、估计参数、验证理论、运用模型这四个步骤。
首先，根据经济理论和观测经济现象取得的实践经验，确定经济变量之间的关系构成相应的数学方程，也就是设定理论模型。
其次，设定理论模型以后，根据相应的统计数据对理论模型中的参数进行估计。
进而，在此基础上对于已估计的参数，应用统计假设检验原理与方法进行检验。
这就是验证理论的内容。
所以验证理论也就是进行统计推断。
如果经验数据与理论一致，就接受该理论；否则，就否定该理论。
最后，估计的模型一经验证，基本符合理论假设，就可以用来进行结构分析、政策评价和经济预测。
运用模型的主要内容也就是结构分析、政策评价和经济预测。
1、设定数学模型在对社会经济现象进行定性分析的基础上，根据经济理论与实践经验，确定经济变量之间的关系，构成相应的反映客观经济过程运转机制的数学方程。
例：计量经济学者为了检验边际消费倾向是大于0小于1建立消费函数： bx a y += （1-1）y：消费支出 x ：收入b a ,参数 dxdyb =为边际消费倾向（）。
为单一方程是确定性的关系 事实上经济变量之间不是确定性的关系有误差，随机取得几千户为样本得消费支出数据i y ，可支配收入数据i x 得散点图并不都在方程表示的直线上。
因为除了收入外还与家庭人员多少、构成、嗜好等有关。
设为ε++=bx a y 其中ε为随机扰动项或误差项，代表了对消费不太重要的影响因素，是一个不可观察的随机项。
例如，考察某农产品的供求平衡，依据经济理论，对农产品的需求（d Q ）取决于农产品的价格（P ），以及消费者的收入（Y ）。
如果这个变量之间呈线性关系，于是对农产品的需求函数可写成1121110u Y b P b b Q d +++= （1-2）其中1u 为随机项，()2,1,0 1 ==j i b ij 为待估的参数。
对农产品的供给（s Q ）取决于农产品的价格（P ），以及影响农产品生产的天气条件（W ）。
如果这个变量之间呈线性关系，于是对农产品的供给函数可写成2222120u W b P b b Q s +++= （1-3）其中2u 为随机项，()2,1,0 2 ==j i b ij 为待估的参数。
供求平衡的条件为：d Q =s Q 。
（1-4） 由（1-2）、（1-3）、（1-4）可得一联立方程组。
令Q 为平衡销售量，所以Q d Q s Q把上述（1-2）、（1-3）两个方程并在一起，就得到了一个反映农产品供求平衡的联立方程模型⎩⎨⎧+++=+++=22221201121110u W b P b b Q u Y b P b b Q （1-5）（1-5）是一个简单的联立方程模型，其中W Y P Q ,,,,是变量，1u 、2u 是随机项。
设立模型应考虑忽略次要因素，根据目的，便于处理。
从真实性、可操作性两方面权衡。
2、估计参数根据统计资料对参数的符号与大小进行估计。
参数指方程中的表示解释变量与被解释变量之间数量关系的常系数。
利用样本数据用最小二乘法估计出8.0=b 即得到每一收入中有80%用于消费。
估计参数所需资料有三种类型：时间序列资料（容易产生序列相关或自相关），横断面资料（普查资料等容易产生异方差问题）虚拟变量数据（0，1） 3、验证理论应用统计假设检验的原理与方法验证模型的变量的结合形式、结合程度 结合形式：变量之间是加减、乘除、乘方关系？方程式为直线、曲线关系 结合程度：检验参数估计值的符号、大小与经济理论是否相符进行统计推断1121110u Y b P b b Q d +++= 11b 为负表示价格（P ）与需求相反，12b 为正消费者的收入（Y ）与需求一致。
这是经济意义的检验还有显著性检验、标准差检验、拟合优度检验等。
边际消费倾向8.0=b 是否接受该理论 4、运用模型运用模型的主要内容也就是结构分析、政策评价和经济预测。
结构分析：测定经济系统内经济变量之间的关系。
最常用的是影响乘数 政策评价：在对投资政策、经营政策等进行可能效益和代价进行权衡选出最有利的政策。
经济预测： 5 、计量经济学软件§计量经济学模型的应用1、模型构成的4要素1）变量内生变量（或因变量）是由所研究系统内部确定的，换句话说，根据模型可以求出它们的值。
它的严格定义是，它是一个有概率分布的随机变量，这种变量的分布参数是估计的联立方程中的元素。
一般说来，它与模型的随机干扰项是相关的。
内生变量对方程系统有作用并受其影响。
外生变量（或自变量）不是由所研究系统内部决定的，它们的值是在模型之外确定的，它的严格定义是，它或者是一组已知数，这就是没有概率分布的普通变数；或者是有边缘概率分布的随机变量。
对于后一种情况，这种变量分布参数不是估计方程系统中的元素，它与模型的随机干扰项是不相关的。
外生变量对方程系统有作用但不受它的影响。
（包括政策变量：政府支出、利息率等，非政策变量：农业收成、汇率）内生变量的滞后变量如1-t Y ，2-t Y 等，称先决变量。
先决变量与外生变量同样对方程系统有作用，与模型的随机干扰项是不相关的。
通常把外生变量与内生变量的滞后变量统称先决变量。
（1-5）中消费者的收入（Y ）、影响农产品生产的天气条件（W ）是外生变量、它决定内生变量平衡销售量（Q ）、农产品的价格（P ）。
内生变量和外生变量是相对的，同一变量对某个模型是外生的，而对另一个模型而言却是内生的。
2）参数 包括参数隐含参数（随机误差项的概率分布） 3）随机误差项 4）方程式包含变量、参数、随机误差项的数学表达式。
有4类行为方程：描述居民、企业、政府等决策单位的经济行为，有宏观关系式、微观关系式如居民的消费方程ε++=bx a y技术方程：由科学技术水平确定的生产技术关系的方程 如柯布-道格拉斯生产方程 生产函数U L AK Q βα=U L K A Q ln ln ln ln ln +++=βα Q 总产量，K 资本，L 劳力制度方程：根据法律、制度、政策所规定的数量关系式 如销售税金=销售收入⨯销售税率 定义方程：经济理论所确定的关系式 如国民收入=消费+投资 前两类最重要 2、模型的选择1）常用的方程形式：一次方程、二次方程、双曲线方程、对数方程等 2）模型的选择的准则：方程形式与经济基本原理一致。