一章计量经济学学科课程-126页PPT文档资料

2.总体,个体&事件 • 一.定义. 对于某试验,
一).总体 := 试验的所有 可能结果全体
二).个体 : = 试验的每一 个可能结果
三).事件 : = 由一些个体 2.1.2.总体,个体&事件续1
• 组成的集合.
• 二.举例. (续)例1.
一)总体(以试验1为例). 调查到的家庭周收入或80, 或100,或120,…,或260$的 所有结果
• 79$等6个个体组成.
3. 互斥,完备&互逆 • 一.互斥事件.
• A 与 B称为互斥事件 如果,它们不能同时发生. 如在例1的试验1中的几事 件:
• A:=调查到的家庭周.
•收入不到100$ 2.1.3. 互斥完备&互逆续1
• B :=调查到的家庭收 入高于100不超过120$
• C =调查到的家庭周收 入高于120$.
B:= 调查的家庭周消费 2.2.1. 概率浅说续 2
为55$. 因 B中个体数=1; 总体中个体数= 60. 故的 古典概率为
P(B)1
(2.2.1)
60
1.2.2. 概率的性质.
• 一 0 P(A) 1.
二 P( A1 + A2 + + An )
•
三=. P(∑AP1(+AAi 2)
•
变量 )
• 二).E( + )
•
= E( ) + E()
三) E( 三. 性质续1 ) = E( )E()
• ( 当且仅当 独立)
• 四). E(b) = bE( )
• 四. 经济背景
• 在证券投资政策,投资 分析中起重要作用的预 期收益率
• 前给出随机实验及其 结果的一种直观的表示 方法,事件&概率.
• 但是它不便于数学处 理(如建模,推理,计算等)
.现改用随机变量表示 2.3.2 随机变量概念 • 1.3.2. 概念
• 一. 定义.
• 随机变量 := 表示试验 可能结果的变量.(!! 两要 素缺一不可)
二.分类 • . 一).离散型变量; • ~:= 取离散值者.记为
而作计用2续2量经济学从根本
• 上克服了这个弊病. 它的 理念,思路,方法&结论都 以客观定量为主基调.
• 这大大改善经济学的 形象, 极大提高了经济学 在学术界的地位.
1.2.3.作用3.开路
• 在财经,商科专业引进 数量化, 是大势所趋, 是 当今世界潮流.
• 但这有相当难度. 而 计量经济学可作为这方 面的台阶&桥梁.
第一章 计量经济学学科
&课程
§ 1.学科简介
§ 2.为什么要学习本课程
§ 3.安排&要求
§1计量经济学简介
1.计量经济学是一个怎样的学科?
2.它与我们所学过的课程(如其它 的经济学等)有甚么关系?
3.这个学科有些甚么重要用途?
经济学
数理经济学
经济统计学
计量经济学
数学
数理统计学 统计学
1.1计量经济学的概念.
• 1.4.1.提出问题.
• 1.4.2.数学期望E(ξ).
• 1.4.3.方差 D(ξ).
• 1.4.4.协方差
•
相关 系数
• 1.4.5.特征数字估计.
1.4.1. 提出问题
有甚么用? 常用哪几个? • 1.4.2. 数学期望E( )
(或e或 )
• 一.作用. 表示 取值 的集中趋势
• 3.2 重视平时考试,练习. 与 论文答辩
• 3.3.组织学习小组,有效开展课 外活动(研究,答辩).
• 3.4. 设立“学习园地, 刊登各 学习小组的课外活动的研究 论文.
复习数学知识
1.概率统计复习 2.线性代数复习
§1.概率统计复习
1.1.随机试验&事件
1.2.概率&条件概率. 1.3.随机变量. 1.4.变量的数字特征. 1.5 几种常用的变量. 1.6.假设检验.
• 它们中任两个都是互 斥事件.
•二.完备事件组 2.1.3. 互斥完备&互逆续2
事件组{A1 , A2 ,…, An } • 称为完备的如果, 每次
试验时, 至少发生其中一 个事件. 例如 , 例1 中的
{A,B,C}.
三.互逆事件
• 事件A,B称为互逆的 如果 它们互斥,且组成完 备组.
• 如实验2中的事件:
二. 定义 • 1.离散型变量
取值 1, 2, 3, … , n 概率 p1, p2 , p3,…, pn
n
E() pii i1
2.连续型变量
E()

x
f(x)dx

其中,f(x)是的概率密度 函数
三. 性质. • 一). E(b) = b
• (b : = 常数 / 确定性
中发生的可能性大小. 2.2.1. 概率浅说 • 2.小概率原理 • 3.概率值含义的相对性. • 二. 概率的三种定义. • 1.古典, 2.频率 • 3.公理化.
•例如,古典概型 2.2.1. 概率浅说续1
P(
A)

A中个体数 总体中个体数
• 例2.2.1. 对例2.1.1的试 验2, 考虑事件B的 概率
定义 := 它是由数学 +统计学 +经 济学综合成的一门经济学科.
内容主要是: 根据经济学理论,用 数学和统计学工具,研究经济行 为(活动),找出其中的数量规律性.
定义的内涵.
通过一个例子, 体会经济理 论+数量规律; 开始品味“作 用”
例1.1.1.劳动就业问题
一.经济理论. 在劳动经济学中, 关于此问题,有两种重要理论:
• A:=调查的家庭周消费 不超过145$
B:=调查的家庭周消费 2.1.3. 互斥互逆& 完备续4 • 高于145$
• PD: 1.用你自己的语言, 通俗地定义互逆事件
• 2.学习事件的互斥,完 备&互逆 性有什么用?
1.2.概率&条件概率 •概率浅说
FR •概率的基本性质. 条件概率
• 1.2.1. 概率浅说. • 一. 对概率Leabharlann 某些理解 • 1.表示事件在一次试
•取值: 240, 试验1. 周收入x续 260 • 概率: 1/10, 7/60
**试验2 周消费y
• 取值: 55, 60, 65, … , 概率: 1/60,1/60, 1/60,…,
• 取值: 137,…..,191 • 概率: 2/60,….,1/60(?) • (思考: 概率对吗?)
2).处理模型
• 根据某些假设, 用 数学+ 统计学工具, 得数量(估计) 式:
yˆ 24.45例14.1.3续450.509x1
(1.1.2)
• 3).应用. 利用 数量关系 式 (1.1.2) 可以: • i.验证Kyness 学说. • ii.指导政策. 收入增加
一个单位时, 例1.1.3续5. 消费将增加 0.5091个单位. 故可通过
二. 找“数量规律” 就业问题例1.1.1.续3
• 1. 建立数学模型
[变量]. x := 城市失业率
= (失业人数 / 城市 劳力 数)*100%
代表经济形势
y := (决定就业数 / 城 市劳力数)*100%
代表就业热情 [关系式]
• y = 0 + 1x + u u表示其它因素对y的影响
• 1.热情受挫学说.其要点是:
劳动者就业热情随经济形势 恶化而减弱;
• 2.热情增长学说.其要点是: 劳动者就业热情随经济形势 恶化而增长.
这两种理论截然相反, 就业问题例1.1.1.续2
• 但都可实证其正确. 如何决定 取舍,传经济学对此无能为力.
• 为此走新途径: 就是找出就业 问题的“数量规律”,让客观数 字判断.
• 用A表示家庭收入为 80$. 故对此实验, B的概 率就是P(B/A).现计算它.
• 对于此实验来说,
总体个体数 = 5 条件概率例2.2.2续 • B的个体数 = 1 • 于是, 条件概率
• P(B/A) = 1/5. • 与不附加任何条件的概率 • P(B) = 1/60 截然不同.
1.3. 随机变量 • 1.3.1 提出问题
• 在国际学术界,传统经 济学的形象&地位,远不 如我们所想象那样好,那 样高.正如美国经济学家 A.C.Darmell一针见血所
指出:作用“2续对1. 同一经济现象, 10
• 个经济学家, 可作出11种 不同的解释.”
• 原因是什么? 在于一 般的经济学,其研究理念, 思路,方法,结论基本上是 定性的, 主观成分很大.
1.2.1.作用1.
• 对原有的经济理论结果进 行 验证,补充&改进. 同时还可 指导有关部门的政策
一.例1.1.2.考虑前例1.1.1
1..验证理论.
•由所一例得1.1.2.续数学规律(1.1.1)
可认可“热情受挫” 学 说. 2. 政策指导.
决定就业数 上升一个 单位, 城市失业率将下降 0.6458个单位.
二).连续型变量
• 1. ~ :取连续值者
• 例如: 股票投资收益率 R : (下期)公司分红派息 率等
• 怎样表示这种变量的 取值概率? 可用下述
2. 概率密度函数 • 连续型变量 的概率
密度函数是个满足条件
P(x) x f(t)dt
•的函数 f ( t ).
1.4. 随机变量的特征数字
二).个体 (以试验3为例) . 2.1. 2. 总体,个体&事件续2
如,调查到的家庭周收入 80$,消费55$这一结果.就 是一个个体,记(80,55). 三).事件(以试验2为例) :