应用计量经济学第7讲
《计量经济学》第七章课后答案（李子奈编第四版）
《计量经济学》第七章课后答案（李子奈编第四版）回复关键词：计量经济学即可获取其他章节答案第七章：计量经济学应用模型1.分析教材例7.1.1中的问题，回答:为什么按照(1). (2)、(3)的方法建立的农户借贷因素分析模型都是不正确的?答:例题中农户借贷需求调查共采集了5100家农户的数据，其中，在一年中发生借贷行为的农户占55.3%(包括向亲友借贷)，为2820户，其余2280户没有发生借贷。
为了对农户借货行为进行因素分析，建立了农户借贷因素分析模型。
以农户借贷额为被解释变量，各种影响因素包括家庭总收入、总支出、总收入中农业生产经营收入所占比例、总支出中生产性支出所占的比例、户主受教育程度、户主健康状况、家庭人口数等为解释变量。
按照(1)的方法，仅利用2820户发生借贷的农户为样本，即以他们的借贷额为被解释变量，各种影响因素为解释变量，建立经典的回归模型，是不正确的。
首先，既然采集了5100家农户的数据，而只利用2820户的数据，损失了大量的样本信息。
其次，如果只利用2820户的数据建立模型，那么显然是“选择性样本”，应该建立“选择性样本”模型，而不是经典回归模型，属于模型类型选择错误。
按照(2)的方法，利用5100农户为样本，建立经典的回归模型，也是不正确的。
有大约45%的样本被解释变量观测值为0,这样的样本仍然属于“选择性样本”，只是与(1) 具有不同的“选择性”而已。
仍然应该建立“选择性样本”模型，而不是经典回归模型，属于模型类型选择错误。
按照(3)的方法，考虑样本的选择性，发现不应该将没有发生借贷的农户的借贷额统统视为0，而应该视为小于等于0 (s0)，于是利用5100农户为样本，建立归并数据模型(Tobit 模型)。
从模型类型选择的角度，是正确的。
问题在于，对没有发生借贷的农户进行更进- - 步分析发现，不应该将他们的借贷额统统视为小于等于0,因为其中一部分农户有借贷需求，只是因为各种原因( 例如提出借贷被拒绝，担心借不到而不敢提出借贷要求)而没有发生实际借贷。
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 —理论方法EVIEWS应用--第七章 序列相关性
在其他假设仍然成立的条件下，随机干扰项序列相关意味着
（7-2）
如果仅存在
E ( ) 0 , i 1 , 2 , . . . , n i i 1
（7-3）
则称为一阶序列相关或自相关（简写为AR(1))，这是常见的一种序列相关问题。
D .W .
不存在一阶自相关，构造如下统计量： t
t
( eˆ
t2
n
ˆt 1 ) 2 e
2 t
eˆ
t 1
n
杜宾—沃森证明该统计量的分布与出现在给定样本中的X值有复杂的关系，
其准确的抽样或概率分布很难得到；
因为D.W.值要从
eˆ t 中算出，而 eˆ t
又依赖于给定的X的值。
2 χ 因此D-W检验不同于t、F或 检验，它没有唯一的临界值可以导出拒绝或
用OLS法估计序列相关的模型得到的随机误差项的方差不仅是 有偏的，而且这一偏误也将传递到用OLS方法得到的参数估计 量的方差中来，从而使得建立在OLS参数估计量方差基础上的 变量显著性检验失去意义。
以一元回归模型为例，
Y X i 0 1 i i
2
ˆ) Var ( 1 2 xt
序列相关性及其产生原因序列相关性的影响序列相关性的检验序列相关的补救第一节序列相关性及其产生原因序列相关性的含义对于多元线性回归模型71在其他假设仍然成立的条件下随机干扰项序列相关意味着如果仅存在则称为一阶序列相关或自相关简写为ar1这是常见的一种序列相关问题
—理论· 方法· EViews应用
郭存芝 杜延军 李春吉 编著
二、回归检验法
， eˆ， 以 e ˆ t 为解释变量，以各种可能的相关变量，诸如 t1
计量经济学课件第7章
7
在实际经济活动中，经济变量的关系是复杂的，直 接表现为线性关系的情况并不多见。
如著名的恩格尔曲线(Engle curves)表现为 幂函数曲线形式、宏观经济学中的菲利普斯曲线 （Pillips cuves）表现为双曲线形式等。 但是，大部分非线性关系又可以通过一些简 单的数学处理，使之化为数学上的线性关系，从 而可以运用线性回归的方法进行计量经济学方面 的处理。
31
若区别男女两类的不同，引入两个虚拟变量， 则会导致完全共线性。
Yi Yi . ln X 1i X 1i / X 1i
给出了当X 2保持不变时，X 1i 变化 1%时Y的绝对变化量， Y的绝对变化量Yi 1 * X 1i / X 1i），即Y的绝对变化量为 0.01* 1。 （ P120，图 7 3，右边
17
例:牛肉需求方程
P120-121
t t 1
PF 为t年的农场劳动价格。
t
注意解释经济意义：保 持今年农场劳动价格不 变，
度量了去年棉花价格增 加一单位所引起的
1
今年棉花产量的平均单 位增加量。
27
7.4 虚拟变量的应用
一、虚拟变量模型 虚拟变量（dummy variable）：在实际建模过程 中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定 性变量影响。例如性别、民族、不同历史时期、季 节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些 因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无， 所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚 拟变量，用D表示。虚拟变量应用于模型中，对其 回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。
28
加法模型：
１.包含一个虚拟变量的模型
i 0 1 i 2 i i
计量经济学讲义
计量经济学讲义第一部分：引言计量经济学是研究经济现象的量化方法，它结合了统计学和经济学原理，旨在提供对经济现象进行定量分析的工具和技术。
本讲义将介绍计量经济学的基本概念和方法，帮助读者理解和应用计量经济学的基本原理。
第二部分：经济数据和计量经济学模型1. 经济数据的类型- 我们将介绍经济数据的两种主要类型：时间序列数据和截面数据。
时间序列数据是在一段时间内收集的数据，而截面数据是在同一时间点上收集的数据。
2. 计量经济学模型- 我们将讨论计量经济学模型的基本原理和应用，例如最小二乘法和线性回归模型。
这些模型可以帮助我们分析经济数据之间的关系，并进行预测和政策评估。
第三部分：经济数据的描述性统计分析1. 描述性统计分析的概念- 我们将介绍描述性统计分析的基本概念和方法，包括中心趋势测量、离散度测量和分布形态测量。
这些方法可以帮助我们理解和总结经济数据的基本特征。
2. 经济数据的描述性统计分析实例- 我们将通过实例演示如何使用描述性统计分析方法来分析和解释经济数据。
例如，我们可以使用均值和方差来描述一个国家的经济增长和收入分配。
第四部分：计量经济学的统计推断1. 统计推断的概念- 我们将讨论统计推断的基本概念和方法，包括假设检验和置信区间。
这些方法可以帮助我们从样本数据中推断总体参数，并评估推断的精度和可靠性。
2. 统计推断的实例- 我们将通过实例演示如何使用统计推断方法来研究和解释经济现象。
例如，我们可以使用假设检验来判断一个政策措施对经济增长的影响。
第五部分：计量经济学的回归分析1. 单变量线性回归模型- 我们将介绍单变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析一个因变量和一个自变量之间的关系，并进行预测和政策评估。
2. 多变量线性回归模型- 我们将讨论多变量线性回归模型的基本原理和应用。
这个模型可以帮助我们分析多个自变量对一个因变量的影响，并进行政策评估和变量选择。
第六部分：计量经济学的时间序列分析1. 时间序列模型的基本概念- 我们将介绍时间序列模型的基本概念和方法，包括自回归模型和移动平均模型。
七章经典计量经济学应用模型
⑵ 规模报酬 • 所有要素的产出弹性之和 • 规模报酬不变 • 规模报酬递增 • 规模报酬递减 • 为什么经常将规模报酬不变作为生产函数必
须满足的条件？
⒊ 要素替代弹性（Elasticity of Substitution）
⑴ 要素的边际产量(Marginal Product)
• 求得“等价数量”，作为生产函数模型的样本观 测值，以这样的方法来引入技术进步因素。
• 所谓广义技术进步，除了要素质量的提高外，还 包括管理水平的提高等对产出量具有重要影响的 因素，这些因素是独立于要素之外的。
• 在生产函数模型中需要特别处理广义技术进步。
⑵ 中性技术进步
• 假设在生产活动中除了技术以外，只有资本 与劳动两种要素，定义两要素的产出弹性之 比为相对资本密集度，用ω表示。即:
EL / EK
• 如果技术进步使得ω越来越大，即劳动的产出弹 性比资本的产出弹性增长得快，则称动的产出弹性比资本的产出弹性增长得慢， 则称之为节约资本型技术进步；如果技术进步 前后ω不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹 性同步增长，则称之为中性技术进步。
济学理论体系的一部分，与特定的生产理论与环 境相联系。
• 西方国家发展的生产函数模型可以被我们所应用：
生产函数反应的是生产中投入要素与产出量 之间的技术关系；
生产函数模型的形式是经验的产物；不能照搬。
⒉ 要素产出弹性（Elasticity of Output） ⑴ 要素的产出弹性
• 某投入要素的产出弹性被定义为，当其他投入 要素不变时，该要素增加1%所引起的产出量的 变化率。 Y K f K EK Y K K Y Y L f L EL Y L L Y
• 退化为C-D生产函数。为什么？
[经管营销]计量经济学第七章
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36个投保人年龄的数据
23 35 39 27 36 44
36 42 46 43 31 33
+1.96x
90%的样本
95% 的样本
99% 的样本 h
x
17
评价估计量的标准
无偏性 有效性 一致性
h
18
总体均值的区间估计
正态总体、方差已知，或非正态总体、大样本
z
x
N(0,1)
n
x z 2
n
h
19
总体均值的区间估计(例题分析)
【 例 】一家食品生产企业以生产袋装食品为主，为对产量
h
11
置信区间
(confidence interval)
1. 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为 置信区间
2. 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正 的总体参数，所以给它取名为置信区间
3. 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区 间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包 含总体参数的真值
第七章 参数估计
参数估计的一般问题 抽样估计的基本方法 样本容量的确定
h
1
抽样估计的过程
总体
样 本
h
样本统计量 例如：样本均 值、比例
2
参数估计的一般问题
参数估计：用样本统计量估计去估计参数
估计量：用来估计总体参数的统计量。 估计值：根据样本计算出来的估计量的数值。
h
3
参数估计的方法
点估计： 区间估计：
我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的 区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真 值的区间中的一个
h
12
置信水平
(confidence level)
计量经济学课件(全)
计量经济学第一章绪论目前，在经济学、管理学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多。
所谓定量分析，即揭示经济活动中客观存在的数量关系。
定量分析方法统计分析方法：一元多元经济计量分析方法：以模型为基础时间序列分析方法：动态时间序列§1.1 计量经济学及其模型概述一、计量经济学计量经济学的诞生计量经济学“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家弗里希(R.Frish)于1926年仿照“Biometrics”(生物计量学)提出来的，这标志着计量经济学的诞生。
弗里希将计量经济学定义为经济学、统计学和数学三者的结合。
计量经济学的定义计量经济学是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计算机为手段；主要从事经济活动的数量规律研究，并以建立、检验和运用计量经济学模型为核心的一门经济学学科。
二、计量经济学模型模型，是对现实的描述和模拟。
模型分类语义模型：语言文字。
物理模型：简化的实物。
几何模型：几何图形。
数学模型：数学公式。
计算机模拟模型：计算机模拟技术。
计量经济学模型属于经济数学模型，即用数学公式来描述经济活动。
例：生产函数经济数学模型是建立在经济理论的基础之上的。
生产理论：“在供给不足的条件下，产出由资本、劳动、技术等投入要素决定，随着各投入要素的增加，产出也随之增加，但要素的边际产出递减。
” 建立初始模型初始模型的特点模型描述了经济变量之间的理论关系；通过模型可以分析经济活动中各因素之间的相互影响，从而为控制经济活动提供理论指导；认为这种关系是准确实现的；模型并没有揭示各因素之间的定量关系，因为参数未知。
模型的改进以1964-1984年我国工业生产活动的数据作为样本，估计得到：改进模型的特点1.用随机性的数学方程描述现实的经济活动与经济关系。
2.揭示了经济活动中各因素之间的定量关系。
3.可用于对研究对象进行深入的研究，如结构分析、生产预测等。
初始模型——数理经济学模型数理经济学模型：由确定性的数学方程所构 成，用以揭示经济活动中各因素间的理论关系。
最全计量经济学课件(所有章节打包)
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
80579.36 88189.6
截面数据(cross-section data)
• 在某一时刻所观察到的一组个体的数据。 • 这类数据反应个体在分布或者结构上的差
1998 2011.31 1336.38 4256.01 1486.08 1192.29 3881.73 1557.78 2798.89 3688.20
1999 2174.46 1450.06 4569.19 1506.78 1268.20 4171.69 1660.91 2897.41 4034.96
• 费瑞希：“对经济的数量研究有好几个 方面，其中任何一个就其本身来说都不 应该和经济计量学混为一谈。因此，经 济计量学与经济统计学绝不是一样的。 它也不等于我们所说的一般经济理论， 即使这种理论中有很大部分具有确定的 数量特征，也不应该把经济计量学的意 义与在经济学中应用数学看成是一样的。
一、什么是计量经济学
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
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。
• 经济数据是计量经济分析的材料。 • 经济数据是经济规律的信息载体。
计量经济学讲稿(7-8章)
第7章 双变量模型：假设检验7.1 古典线性回归模型基本假定：A7.1 解释变量（X ）与扰动项不相关 如果X 是确定性变量，该假定自然成立。
A7.2 扰动项的期望或均值为零。
即E(u i )=0 （7-1） A7.3 同方差假定，即Var(u i )为常数 （7-2） A7.4 无自相关假定，即随机扰动项之间是互不相关的。
即COV(u i ,u j )=0 当i ≠j 时 （7-3）7.2 普通最小二乘估计量的方差和标准差7.2.1 widget 一例中的方差和标准差及需求函数小结 Widget 的需求函数如下：())1203.0(7464.0ˆ=-=se 2.1576X 49.6670Y i i具体计算可用软件演示。
7.3 普通最小二乘估计量的性质OLS 估计量是最优线性无偏估计量。
b 1和b 2满足： (1)线性：即b 1和b 2是随机变量Y 的线性函数。
(2)无偏性，即()()()σσ22211ˆ===E B b E B b E 2 (3)最小方差性，即b 1的方差小与其他任何一个B 1的无偏估计量的方差 b 2的方差小与其他任何一个B 2的无偏估计量的方差蒙特卡洛试验，假定已知如下信息：i i i i i u 2.0X 1.5u X B B Y ++=++=21u i 服从N(0，4)分布。
假定X 有10个观察值：1,2,3,4,5,7,7,8,9,10。
试验及试验结果见 表7-2 蒙特卡洛试验 （书104页）7.4 OLS 估计量的抽样分布或概率分布为了求得OLS 估计量b 1和b 2的抽样分布，我们需要在增加一条假定，即：A7.5 在总体回归函数 i i i u X B B Y ++=21中，误差项u i 服从均值为零，方差为σ2的正态分布，即2(0,)iu N σ (7-17) 正态变量b 1和b 2的均值和方差为：;)var(;)var(),(~);,(~2222222122222112121∑∑∑==⋅==i b iib b b x b xn X b B N b B N b σσσσσσ (7-19)图 7-4 估计量分布的几何图形见书P107。
计量经济学第七讲vv
第七讲 虚拟变量一、含有一个虚拟变量的模型我们建立如下模型来研究学生成绩与复习时间及其学生性别的关系：010i i i i y x D ββαε=+++ （1） 其中，y 表示成绩，x 表示复习时间，而D 的取值是 10D ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩=男生女生在这里，D 就是所谓的虚拟变量（也被称之为哑变量），它被用来反映定性因素。
模型（1）意味着：女生（D i =0）的成绩模型是：01i i i y x ββε=++男生（D i =1）的成绩模型是：001()i i i y x βαβε=+++显然，在复习时间及其其他影响成绩的因素（被包含在误差项中）一样的情况下，男生的成绩与女生成绩的差异是0α。
对模型（1）进行回归，如果原假设00α=被拒绝，则表明在控制了复习时间这个变量之后，学生性别对成绩有着显著影响。
模型（1）隐含了这么一个假定：尽管性别因素可能影响成绩，但学生复习效率（用1β衡量）与性别因素是无关的。
如果我们不认可这个假定，而是认为性别因素影响成绩的渠道可能就是性别因素对复习效率产生产生了影响，于是我们建立如下模型：011()i i i i i y x x D ββαε=+++ （2） 模型（2）意味着：女生（D i =0）的成绩模型是：01i i i y x ββε=++男生（D i =1）的成绩模型是：011()i i i y a x ββε=+++显然，在其他影响成绩的因素（被包含在误差项中）一样的情况下，男生复习效率与女生复习效率的差异是1α。
对模型（2）进行回归，如果原假设10α=被拒绝，则表明学生性别对复习效率有着显著影响。
当然我们还可以设定如下模型以反映更一般的情况：0011()i i i i i i a y D x x D ββαε+=+++ （3）笔记：一个问题是，我们到底应该选用哪一种含虚拟变量的模型？答案是经济理论与计量分析相结合。
不幸的是，有时经济学理论并未给模型的选择提供确切的指导，此时我们不得不首先考虑模型（3），因为它的包容性最大【注意到选择模型（3）也是有代价的，因为模型（3）待估计的参数最多，从而其自由度的耗费也是最大的】。
计量经济学讲义第七讲(共十讲)
第七讲 虚拟变量一、含有虚拟变量的模型假设居民家庭的教育费用支出除了受收入水平的影响之外，还与子女的年龄结构密切相关。
如果家庭中有适龄子女（6~21岁），教育费用支出就多。
现在考虑模型：010i i i i y x D ββαε=+++ （1）其中，y 表示教育支出，x 表示收入，而D 的取值是1D ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩=有适龄子女无适龄子女在这里，D 就是一个虚拟变量，也被称为哑变量，它反映了定性因素的变化。
模型（1）的等价形式由如下两个子模型组成：无适龄子女家庭其教育费用支出函数（D i ＝ 0）：01i i i y x ββε=++有适龄子女家庭其教育费用支出函数（D i ＝ 1）：001()i i i y x βαβε=+++如果保持家庭收入一样，有适龄子女的家庭教育费用将比无适龄子女的家庭费用高0α。
因此，虚拟变量D 的显著性意味着子女的年龄结构对家庭教育费用有显著影响。
定性因素也可能影响斜率参数，例如随着收入水平的提高，家庭教育支出的边际消费倾向也可能会发生变化。
为了反映定性因素对斜率参数的影响，可以设定模型：011()i i i i i y x x D ββαε=+++ （2）模型（2）的等价形式由如下两个子模型组成： 无适龄子女家庭其教育费用支出函数（D i ＝ 0）：01i i i y x ββε=++有适龄子女家庭其教育费用支出函数（D i ＝ 1）：011()i i i y a x ββε=+++事实上，我们还可以设定更一般的模型，以涵盖定性因素不仅影响截距也影响斜率参数的情况：0011()i i i i i i a y D x x D ββαε+=+++当然，我们可以利用t 检验或者F 检验分别判断0ˆa、1ˆa 单个或者联合显著性，进而确定哪一种模型设定合理。
二、虚拟变量的设置原则假设公司职员的年薪与工龄和学历有关。
学历分成三种类型：大专以下、本科、研究生。
为了反映“学历”这个定性因素的影响，我们设置两个虚拟变量：110D ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩=本科其他210D ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩=研究生其他如果把模型设定为：010112i i i i i y x D D ββααε=++++其中y 是年薪，x 是工龄。
第七章单方程计量经济学应用模型
第七章单方程计量经济学应用模型一、内容题要本章要紧介绍了假设干种单方程计量经济学模型的应用模型。
包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。
本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的开展状况，而不是计量模型估量本身。
其目的，是使学习者了解各函数模型是如何开展而来的，即掌握建立与开展计量经济学应用模型的方法论。
生产函数模型，首先介绍生产函数的几个全然咨询题，包括它的定义、特征、开展历程等，并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了回纳。
然后分不以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的开展，前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性〔CES〕生产函数、变替代弹性〔VES〕生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍；后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、革新的C-D、CES生产函数模型、含表达型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。
最后对各种类型的生产函数的估量以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。
与生产函数模型相仿，需求函数模型仍是从全然概念、全然特性、各种需求函数的类型及其估量方法等方面进行讨论，尤其是对线性支出系统需求函数模型的开展及其估量咨询题进行了较具体的讨论。
消费函数模型局部，要紧介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估量咨询题，包括尽对收进假设消费函数模型、相对收进假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收进假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型习惯预期的消费函数模型。
并对消费函数的一般形式进行了讨论。
在其他常用的单方程应用模型中要紧介绍了投资函数模型与货币需求函数模型，前者要紧讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型；后者要紧讨论了古典货币学讲需求函数模型、Keynes货币学讲需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学讲需求函数模型等。
第七章计量经济学7ppt课件
第七章
精品课件
本章内容概述
1. 垄断 2. 垄断竞争 3. 寡头 4. 不同市场的经济效率的比较 5. 结束语
精品课件
垄断
1. 垄断市场的条件 2. 垄断厂商的需求曲线和收益曲线 3. 垄断厂商的短期均衡 4. 垄断厂商的供给曲线 5. 垄断厂商的长期均衡 6. 价格歧视 7. 自然垄断和政府管制
精品课件
垄断厂商的需求曲线和收益曲线
1. 垄断厂商的需求曲线及特征 垄断行业【一个厂商】，垄断厂商的需求曲
线即市场的需求曲线。 垄断厂商需求曲线的特征【一条向右下方倾
斜的曲线】
精品课件
垄断厂商的需求曲线和收益曲线
2. 垄断厂商的收益曲线 影响垄断厂商收益的因素【垄断厂商的需求
曲线特征决定其收益曲线特征】
精品课件
垄断厂商的长期均衡
1. 垄断厂商的长期利润——垄断厂商在长期内 可以保持其在短期内所获得的利润。
2. 垄断厂商在长期内对生产的调整【退出生产、 摆脱亏损状态、获得更大利润】
精品课件
垄断厂商的长期均衡
3. 对垄断厂商的长期均衡分析（获得利润）
P
SMC1 SAC1
P1
H
SMC2
P1 E1
SAC2
垄断厂商供给曲线的特征【对产量和价格的
同时调整实现P＝SMC均衡条件，而且，P总是
大于AR】
精品课件
垄断厂商的供给曲线
对垄断厂商供给曲线的分析
d2
P
MC
P
MC
P1
P1 MR2
MR1
O Q
d1 MR2 Q1 Q2
d2 精品课件 O Qd1 MR1Q1垄断厂商的供给曲线
结论——在需求曲线向右下方倾斜、厂商可以 控制市场价格的市场中，不存在规律性的短期 供给曲线。
计量经济学课件全完整版
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。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 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。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
ARIMA模型
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。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因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分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
应用计量经济学说课讲解
• 一些其它潜在的重要解释变量，(如： X2 和 X3) • 数据测量误差
• 错误的函数形式 • 纯粹的随机或不能预测的因素
• 包含一个“随机误差项（stochastic error term）” (ε) 能有效 地“考虑”所有其它引用Y变化，但是没有包含在X中的因素，因 此，(1.3) 重新写为：
应用计量经济学
什么是计量经济学
• 计量经济学的三个主要用途：
– 描述经济现实 – 检验经济理论假设 – 预测未来经济活动走势
• 因此计量经济学全部都是关于问题: 研究者 （你！）首先提出问题，然后用计量经济学来回 答这些问题。
1
Example
• 一般的纯粹理论关系:
Q = f(P, Ps, Yd)
统一约定
• 下标“i” 用以区别不同的个体 (数据称为截面数据 “cross section”)
• 下标 “t” 用以区别不同时期的同一个体 (数据称为 时间序列数据 ”time series” ，包括：年度、 月 度、日度数据 )
• 下标“it” 用以不同时期不同个体的数据 (数据称为 面板数据 “panel data”)
16
估计的回归方程
• 到目前为止的回归方程是“真实的”，但是是未知的、理论上的回归 方程，也可以使用“总体”回归函数这一术数
• 如何得到理论回归模型(1.14)的经验估计结果？——这种方法被称为 估计：(OLS、2SLS、GLS、MLE、GMM等）
(1.1)
• 计量经济学把一般的纯粹理论关系表述为更 明确的表达式:
Q = 27.7 – 0.11P + 0.03Ps + 0.23Yd (1.2)
2
什么是回归分析
• 经济理论告诉我们变化的方向，例如：当DVD价格下 降时，需要量的变化（或者价格上升时）
应用计量经济学第7章解析
• 对 X1 的斜率是：
(7.14)
• 对 X1 的斜率依据 β1 的符号而被分为了两类（见 Figure 7.5）
15
Figure 7.5 倒数函 数
16
Table 7.1 可选择的函数形式小 结
17
滞后解释变量
• 事实上，到目前为止，我们所讨论的回归模型本质上都 是 “静态的、即时的”模 • 换型句话说，包含在模型中的解释变量、被解释变量都是同 一 时期的，例如：
式 的 • 如果仅是在右边，模型可被写为：
Yi = β0 + β1lnX1i + β2X2i + εi
• 当然(也7.可7)以仅在左边，模型可被写为：
lnY = β0 + β1X1 + β2X2 (7.9) • Figu+reε 7.3 表示了这两种不同的形
式
11
Figure 7半.3对数形式
12
多项式形式
• 多项式函数形式是指Y是解释变量的函数，这些解释变量中有部分 解 释变量的幂超过了
1 • 例如：在一个二次多项式方程，至少有一个解释变量是平方项：
Yi = β0 + β1X1i + β2(X2 1i) + β3X2i + εi
• 方程 7.10 中，Y 对 X1 的斜率是：
(7.11)
• 虚拟变量是指变量的取值仅为0或1的变量，0或1的选取依 据 一个定性条件的选择，例如，性别
• 通常的一般形式如下： (7.18)
• 此处是截距虚拟变量的例子，斜率虚拟变量稍后讨 论 • Figure 7.6 说明了在一个线性模型中包含截距虚拟变量
的影 响
19
Figure 截7.距6虚拟变量
第7讲异方差计量经济学及Stata应用
© 陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。
第7章 异方差现实的数据千奇百怪，常不符合古典模型的某些假定。
从本章开始，逐步放松古典模型的各项假定。
7.1 异方差的后果“条件异方差”(conditional heteroskedasticity)，简称“异方差”(heteroskedasticity)，是违背球型扰动项假设的一种情形，即条件εX依赖于i，而不是常数2σ。
方差Var(|)i在异方差的情况下：(1) OLS 估计量依然无偏、一致且渐近正态。
因为在证明这些性质时，并未用到“同方差”的假定。
(2) OLS 估计量方差ˆVar(|)βX 的表达式不再是21()σ-'X X ，因为2Var(|)σ≠εX I 。
使用普通标准误的t 检验、F 检验失效。
(3) 高斯-马尔可夫定理不再成立，OLS 不再是BLUE(最佳线性无偏估计)。
在异方差的情况下，本章介绍的“加权最小二乘法”才是BLUE 。
为直观理解OLS 不是BLUE ，考虑一元回归i i i y x αβε=++。
假设Var(|)i εX 是解释变量i x 的增函数，即i x 越大则Var(|)i εX 越大，参见图7.1。
图7.1 异方差示意图OLS 回归线在i x 较小时可以较精确地估计，而在i x 较大时则难以准确估计。
方差较大的数据包含的信息量较小，但OLS却对所有数据等量齐观进行处理；故异方差的存在使得OLS的效率降低。
“加权最小二乘法”(Weighted Least Square，WLS)通过对不同数据所包含信息量的不同进行相应的处理以提高估计效率。
比如，给予信息量大的数据更大的权重。
计量经济学所指的“异方差”都是“条件异方差”，而非“无条件异方差”。
比如，大样本理论要求样本数据为平稳过程，而平稳过程的方差不变。
大样本理论是否已经假设同方差？关键要区分无条件方差(unconditional variance)与条件方差(conditional variance)。
计量经济学讲义
计量经济学讲义浙江工商大学金融学院姚耀军目录第一讲 OLS的代数 (2)第二讲 OLS估计量 (17)第三讲假设检验 (33)第四讲异方差 (63)第五讲自相关 (82)第六讲多重共线 (107)第七讲虚拟变量 (122)第八讲时间序列初步：平稳性与单位根 (134)第九讲协整与误差修正模型 (158)第十讲 ARCH模型及其扩展 (165)第一讲 OLS 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01,ββ这两个参数的值一无所知。
我们的任务是利用样本去猜测01,ββ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01,ββ的取值？一个简单的办法是，对这些观察值描图，获得一个横轴x ，纵轴y 的散点图。
既然y 与x 具有近似的线性关系，那么我们就在散点图中拟合一条直线：1ˆˆˆx yββ=+。
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？二、 O LS 的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()()N Ni i i i i i Min y y Min y x ββββββ==-=--∑∑在这里ˆi i y y-定义了残差ˆi ε。
法二：给定i x ，看起来i y 与ˆi y 越近越好（最近距离是0）。
然而，当你选择拟合直线使得i y 与ˆi y是相当近的时候，j y 与ˆj y的距离也许变远了，因此，存在一个权衡。
一种简单的权衡方式是，给定12,,..,N x x x ，拟合直线的选择应该使1y 与2ˆy、2y 与2ˆy 、...、N y 与ˆN y 的距离的平均值是最小的。