经济计量分析.ppt
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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）
计量经济学教案李子奈版ppt课件
半参数估计方法简介
半参数估计方法的基本思想
结合参数和非参数估计方法的优点，既考虑模型的参数部分，又考 虑非参数部分。
半参数估计方法的优点于复杂的数 据结构具有较强的适应性。
半参数估计方法的缺点
模型复杂度高，计算量大；对于模型的假设和选择有一定的主观性。
自相关函数法
利用自相关函数描述时间序列的 自相关性质，若自相关函数迅速 衰减至零附近，则可认为时间序 列是平稳的。
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，常用方法包 括ADF检验和PP检验。
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除其随机波动，从而揭示其长期趋势。
劳动力供给与需求的影响因素及市场均衡状态。
消费者行为影响因素探讨
消费者行为理论
介绍消费者行为的基本概念和理论，包括效用理论、 需求理论等。
计量模型构建
运用计量经济学方法，构建消费者行为的计量模型， 包括变量选择、模型设定、参数估计等步骤。
实证分析
利用相关数据，对构建的计量模型进行实证分析，探 讨消费者行为的影响因素及变化规律。
所构成的样本数据。
面板数据分类
平衡面板数据、非平衡面板数据。
面板数据性质
截面、时期、变量三维信息；样本 信息量大，共线性少，自由度高； 可控制个体异质性，减少遗漏变量 偏误。
固定效应模型与随机效应模型选择
固定效应模型
对于特定的个体或时间，模型的截距项是固定的，不随个体或时间 的变化而变化。
随机效应模型
07
计量经济学应用实例分析
劳动力市场供需关系研究
劳动力供给与需求理论
01
介绍劳动力供给与需求的基本概念、影响因素以及市场
第2章计量经济学回归分析的性质ppt课件
§2.4 数据
一、数据的分类 按照数据与时间的关系，可以分为： ❖ 时间序列数据（time series data） ❖ 横截面数据（cross-section data） ❖ 面板数据（panel data/ pooling data）
实例：我国地区的生产总值
二、数据的来源和质量
❖ 社会科学数据都是非实验所得，存在测量误 差，或出于疏漏或差错 ；
cov(Xt,Yt)
Var(Xt) Var(Yt)
样本相关系数r
rXYˆ
1 T1
(Xt X)(Yt Y)
1 T1
(Xt X)2
1 T1
(Yt Y)2
(Xt X)(Yt Y)
(Xt X)2 (Yt Y)2
性质： （1）r具有对称性 （2）r与原点和尺度都无关
400
200
0 0
X
10
20
30
40
50
完全相关
Y 2
1
X
0
10
20
30
40
50
高度相关
3.0
2.5
Y
2.0
1.5
1.0
0.5
2.0
2.5
3.0
3.5
弱相关
X
4.0
4.5
4
Y 2
0
-2
X -4
-4
-2
0
2
4
零相关
2、按变量个数
200 150 100
50 0 0
Y
X
50
100
150
200
250
非线性相关/负相关
Y 2
1
《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第09章--向量自回归和向量误差修正模型
9
例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
10
利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
2 4 6 9 12 12 即为用2―4阶，6―9阶及第12阶滞后变量。
14
(4) 在Endogenous Variables编辑栏中输入相应的内生变量 (5)在Exogenous Variables编辑栏中输入相应的外生变量 EViews允许VAR模型中包含外生变量，
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
同时，有两类回归统计量出现在VAR对象估计输 出的底标准OLS回归统 计量。根据各自的残差分别计算每个方程的结果，并显示 在对应的列中。
输出的第二部分显示的是VAR模型的回归统计量。
18
残差的协方差的行列式值(自由度调整)由下式得出：
Σˆ
det 1 T m
1
0.21
e3
-0.42 0.21
1
21
从表中可以看到实际利率rr、实际M1的ln(m1) 方程和实际GDP的ln(gdp)方程的残差项之间存在的 同期相关系数比较高，进一步表明实际利率、实际货 币供给量(M1)和实际GDP之间存在着同期的影响关系， 尽管得到的估计量是一致估计量，但是在本例中却无 法刻画它们之间的这种同期影响关系。
例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
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利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
2 4 6 9 12 12 即为用2―4阶，6―9阶及第12阶滞后变量。
14
(4) 在Endogenous Variables编辑栏中输入相应的内生变量 (5)在Exogenous Variables编辑栏中输入相应的外生变量 EViews允许VAR模型中包含外生变量，
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
同时，有两类回归统计量出现在VAR对象估计输 出的底标准OLS回归统 计量。根据各自的残差分别计算每个方程的结果，并显示 在对应的列中。
输出的第二部分显示的是VAR模型的回归统计量。
18
残差的协方差的行列式值(自由度调整)由下式得出：
Σˆ
det 1 T m
1
0.21
e3
-0.42 0.21
1
21
从表中可以看到实际利率rr、实际M1的ln(m1) 方程和实际GDP的ln(gdp)方程的残差项之间存在的 同期相关系数比较高，进一步表明实际利率、实际货 币供给量(M1)和实际GDP之间存在着同期的影响关系， 尽管得到的估计量是一致估计量，但是在本例中却无 法刻画它们之间的这种同期影响关系。
计量经济分析方法与建模课件第二版第10章PanelD
3. 手工输入/剪切和粘贴 可以通过手工输入数据，也可以使用剪切和粘贴工具输 入： (1) 通过确定工作文件样本来指定堆积数据表中要包含哪 些时间序列观测值。 (2) 打开Pool，选择View/Spreadsheet（stacked data）， EViews会要求输入序列名列表，可以输入普通序列名或Pool 序列名。如果是已有序列，EViews会显示序列数据；如果这 个序列不存在，EViews会使用已说明的Pool序列的截面成员 识别名称建立新序列或序列组。
5家企业：
3个变量：
GM：通用汽车公司 CH：克莱斯勒公司
I ：总投资 M ：前一年企业的市场价值
GE：通用电器公司 WE：西屋公司 US：美国钢铁公司
（反映企业的预期利润） K ：前一年末工厂存货和设备的价值
（反映企业必要重置投资期望值）
创建Pool对象，选择Objects/New Object/Pool…并在编辑 窗口中输入截面成员的识别名称：
13
Pool数据排列成堆积形式，一个变量的所有数据放在一 起，和其他变量的数据分开。大多数情况下，不同截面成员 的数据从上到下依次堆积，每一列代表一个变量：
14
我们称上表数据是以截面成员堆积的，单击Order+/-实现堆 积方式转换，也可以按日期堆积数据：
每一列代表一个变量，每一列内数据都是按年排列的。如果 数据按年排列，要确保各年内截面成员的排列顺序要一致。 15
1. 检查数据 用数据表形式查看堆积数据。选择View/Spreadsheet (stacked data)，然后列出要显示的序列。序列名包括普通序列 名和Pool序列名。
2. 描述数据 可以使用Pool对象计算序列的描述统计量。在Pool工具栏 选择View/Descriptive Statistics…，EViews会打开如下对话框：
计量经济学(第五版)课件 ets1
8
计量经济学的三个要素
计量经济学的三个要素是经济理论、经济数据和统 计方法。对于解释经济现象来说，“没有计量的理论 ”和“没有理论的计量”都是不够的，正如计量经济 学创始人之一的弗里希所强调的那样，它们的结合是 计量经济学的发展能够取得成功的关键。
9
计量经济学是经济预测的科学
计量经济学从根上说，是对经验规律的认识以及将 这些规律推广为经济学“定律”的系统性努力，这些 “定律”被用来进行预测，即关于什么可能发生或者 什么将会发生的预测。因此，广义地说，计量经济学 可以称为经济预测的科学。
11
二．计量经济学的产生和发展 1.产生年代
计量经济学产生于上世纪三十年代。 • 1930年12月，弗里希（R. Frisch）、丁伯根 (J. Tinbergen)和费歇尔(I. Fisher)等经济学家在美国克利 夫兰成立计量经济学会。
• 1933 年 起 ， 定 期 出 版 《 计 量 经 济 学 》 (Econometrica)杂志。弗里希在该杂志发刊词中明确 提出计量经济学的范围和方法，指出计量经济学是 经济理论、数学和统计学的综合，但它又完全不同 于这三个学科中的每一个。
13
3. 学科发展环境
同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数 学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
14
4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
自四十年代起，计量经济研究的范围扩大到整个经 济体系，其特征是宏观经济总量的计量分析，亦即总 量分析或宏观分析。
五十年代起，在计量经济学的理论和方法得到迅速 发展的同时，宏观计量经济模型在计量经济学的应用 中开始占重要地位。50年代末至60年代初是宏观计量 经济模型蓬勃发展的时期。
计量经济学的三个要素
计量经济学的三个要素是经济理论、经济数据和统 计方法。对于解释经济现象来说，“没有计量的理论 ”和“没有理论的计量”都是不够的，正如计量经济 学创始人之一的弗里希所强调的那样，它们的结合是 计量经济学的发展能够取得成功的关键。
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计量经济学是经济预测的科学
计量经济学从根上说，是对经验规律的认识以及将 这些规律推广为经济学“定律”的系统性努力，这些 “定律”被用来进行预测，即关于什么可能发生或者 什么将会发生的预测。因此，广义地说，计量经济学 可以称为经济预测的科学。
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二．计量经济学的产生和发展 1.产生年代
计量经济学产生于上世纪三十年代。 • 1930年12月，弗里希（R. Frisch）、丁伯根 (J. Tinbergen)和费歇尔(I. Fisher)等经济学家在美国克利 夫兰成立计量经济学会。
• 1933 年 起 ， 定 期 出 版 《 计 量 经 济 学 》 (Econometrica)杂志。弗里希在该杂志发刊词中明确 提出计量经济学的范围和方法，指出计量经济学是 经济理论、数学和统计学的综合，但它又完全不同 于这三个学科中的每一个。
13
3. 学科发展环境
同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数 学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
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4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
自四十年代起，计量经济研究的范围扩大到整个经 济体系，其特征是宏观经济总量的计量分析，亦即总 量分析或宏观分析。
五十年代起，在计量经济学的理论和方法得到迅速 发展的同时，宏观计量经济模型在计量经济学的应用 中开始占重要地位。50年代末至60年代初是宏观计量 经济模型蓬勃发展的时期。
李子奈计量经济学课件完整版
回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。
计量经济学 第二章 简单线性回归模型案例分析 PPT
t(ˆ 2 ) 1 1 .9 8 2 6 t0 .0 2 5 (2 9 ) 2 .0 4 5应拒绝 H0 :2 0
3. 用P值检验 α=0.05 >> p=0.0000
表明，城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量确 有显著影响。
4. 经济意义检验：
所估计的参数
,说明城镇
居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城变量选择：被解释变量选择能代表城乡所有居民消费的 “城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量”(单位:台) ； 解释变量选择表现城镇居民收入水平的“城镇居民平均每 人全年家庭总收入”（单位:元） 研究范围：全国各省市2011年底的城镇居民家庭平均每 百户计算机拥有量和城镇居民平均每人全年家庭总收入数 据。
3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件 均值表现为解释变量X的某种函数。 样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件 均值表示为解释变量X的某种函数。 总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差， 代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
Yt 12Xt ut
估计参数
假定模型中随机扰动满足基本假定，可用OLS法。 具体操作：使用EViews 软件，估计结果是：
用规范的形式将参数估计和检验的结果写为： Y ˆt11.95800.002873X t
（5.6228） (0.00024) t= (2.1267) (11.9826) R2 0.8320 F=143.5836 n=31
即是说：当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居 民每百户计算机拥有量 平均值置信度95%的预测区间为 （80.6219，86.9473）台。
12
个别值区间预测:
3. 用P值检验 α=0.05 >> p=0.0000
表明，城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量确 有显著影响。
4. 经济意义检验：
所估计的参数
,说明城镇
居民家庭人均总收入每增加1元，平均说来城变量选择：被解释变量选择能代表城乡所有居民消费的 “城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量”(单位:台) ； 解释变量选择表现城镇居民收入水平的“城镇居民平均每 人全年家庭总收入”（单位:元） 研究范围：全国各省市2011年底的城镇居民家庭平均每 百户计算机拥有量和城镇居民平均每人全年家庭总收入数 据。
3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件 均值表现为解释变量X的某种函数。 样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件 均值表示为解释变量X的某种函数。 总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差， 代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
Yt 12Xt ut
估计参数
假定模型中随机扰动满足基本假定，可用OLS法。 具体操作：使用EViews 软件，估计结果是：
用规范的形式将参数估计和检验的结果写为： Y ˆt11.95800.002873X t
（5.6228） (0.00024) t= (2.1267) (11.9826) R2 0.8320 F=143.5836 n=31
即是说：当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居 民每百户计算机拥有量 平均值置信度95%的预测区间为 （80.6219，86.9473）台。
12
个别值区间预测:
计量经济学ppt课件(完整版)
注意事项
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。
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。
计量经济学课件全完整版
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。
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。
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。
金融计量学课件PPT第2章最小二乘法和线性回归
变量取值范围内。
为了提高预测精度，可以对模型 进行优化和调整，例如添加或删 除自变量、使用交叉验证等技术
。
04
CATALOGUE
最小二乘法和线性回归在金融中的应用
股票价格预测
总结词
通过最小二乘法和线性回归，可以对股票价格进行预测，帮助投资者做出更明 智的投资决策。
详细描述
利用历史股票数据，通过最小二乘法和线性回归分析股票价格的时间序列数据 ，建立预测模型。根据模型预测结果，投资者可以判断未来股票价格的走势， 从而制定相应的投资策略。
金融计量学课件ppt 第2章最小二乘法和 线性回归
目录
• 引言 • 最小二乘法 • 线性回归 • 最小二乘法和线性回归ALOGUE
引言
课程背景
金融市场日益复杂
01
随着金融市场的日益复杂，投资者和决策者需要更精确的定量
分析工具来评估投资机会和风险。
金融数据的特点
缺点
对异常值敏感，容易受到离群点的影 响；假设数据符合线性关系，对于非 线性关系的数据表现不佳；无法处理 分类变量和交互项。
03
CATALOGUE
线性回归
线性回归的定义
线性回归是一种通过最小化预测误差 平方和来建立变量之间线性关系的统 计方法。
线性回归模型通常表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε，其中Y是因 变量，X1、X2等是自变量，β0、β1 等是回归系数，ε是误差项。
02
金融数据具有时序性和波动性，通过计量经济学方法可以对这
些数据进行有效的分析和预测。
最小二乘法和线性回归在金融领域的应用
03
最小二乘法和线性回归是金融计量学中常用的基础分析方法，
为了提高预测精度，可以对模型 进行优化和调整，例如添加或删 除自变量、使用交叉验证等技术
。
04
CATALOGUE
最小二乘法和线性回归在金融中的应用
股票价格预测
总结词
通过最小二乘法和线性回归，可以对股票价格进行预测，帮助投资者做出更明 智的投资决策。
详细描述
利用历史股票数据，通过最小二乘法和线性回归分析股票价格的时间序列数据 ，建立预测模型。根据模型预测结果，投资者可以判断未来股票价格的走势， 从而制定相应的投资策略。
金融计量学课件ppt 第2章最小二乘法和 线性回归
目录
• 引言 • 最小二乘法 • 线性回归 • 最小二乘法和线性回归ALOGUE
引言
课程背景
金融市场日益复杂
01
随着金融市场的日益复杂，投资者和决策者需要更精确的定量
分析工具来评估投资机会和风险。
金融数据的特点
缺点
对异常值敏感，容易受到离群点的影 响；假设数据符合线性关系，对于非 线性关系的数据表现不佳；无法处理 分类变量和交互项。
03
CATALOGUE
线性回归
线性回归的定义
线性回归是一种通过最小化预测误差 平方和来建立变量之间线性关系的统 计方法。
线性回归模型通常表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε，其中Y是因 变量，X1、X2等是自变量，β0、β1 等是回归系数，ε是误差项。
02
金融数据具有时序性和波动性，通过计量经济学方法可以对这
些数据进行有效的分析和预测。
最小二乘法和线性回归在金融领域的应用
03
最小二乘法和线性回归是金融计量学中常用的基础分析方法，
计量经济学(共11张PPT)
分析与模型应 用阶段
是否可用于决策？ 应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节 经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题 经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70－80年代
80－90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内 容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲 正式发表；全国许多高校相继开设 《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专 业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方 法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天，尤其是二次大战以后，计量经济学在西方各 国的影响迅速扩大。曾说：“二次世界大战以后的经济学是计量经 济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。 自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量 经济学家，其中10位是世界计量经济学会的会长。
（时间序列数据、截面数据）
二、参数估计
三、模型检验（拟合优度、t 检验、F 检验） 四、模型应用（预测、结构分析、 模拟）
第三节 经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的，它不但给出质的解释，而且给出确切的量的 描述，从而使经济学成为一门精密的科学。 定性分析－定量分析（简单的数量对比－模型分析）
2.能综合考虑多种因素，通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系，对 影响某一经济现象的众多因素（哪些是主要、次要因素）给出一目了然的 回答。
《计量经济学》ppt课件
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
现象所属的时间（横坐标）和现象在某一时间 上的指标数值（纵坐标）。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
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。
05
非参数和半参数估计方法
非参数估计方法原理及应用
原理
非参数估计方法不对总体分布做具体假设，而是利用样本数据直接进行推断。其核心思想是通过核密度估计、最 近邻估计等方法，对样本数据的分布进行平滑处理，从而得到总体分布的估计。
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。
计量经济学研究方法与工具
研究方法
主要包括理论建模、实证分析和政策评估等方法。
工具
运用数学、统计学和计算机技术等多种工具，如回归分析、时间序列分析、面 板数据分析等。
02
经典线性回归模型
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数学模型。
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。
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一定周期性变化的 时间序列。
ARIMA模型
神经网络模型
计量经济学解析ppt课件
571图示检验法1相关图分析看是否存在明显的散点扩大缩小或复杂型趋势即不在一个固定的带型域中同方差递增异方差递减异方差先减后增同方差递增异方差递减异方差复杂型异方差594重复操作生成新变量e2令e2resid2残差的平方并与x以组群辅助族群的形式打开结果如左图所示
计量经济学解析
经济学院 邓嘉纬
编辑版pppt
编辑版pppt
37
6、共有样本38个，查T统计量分布表，自由度n=35，α=0.025， 得t=2.0301。可知x3，x4的t-statistic值不具有显著性，舍去。由 此得出下图结果。
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38
（二）、残差分析（Residual ）
1、以第三大点的国内消费函数为例，重复基础操作创建工作文件，命名 为“残差分析”，显示如左图所示。 2、如下创建方程，工具栏view→actual fitted residual（实际拟合残差分析） →actual fitted residual table（实际拟合残差分析表），显示如右图所示。
编辑版pppt
7
选择相应数据文件。在此，我们选择中国国家统计局2016年统计年鉴的313“支出法或内生产总值”作为本例数据，数据如右图所示。
编辑版pppt
8
数据导入后，按照相关变量关系设置变量x与y，在本例中，根据凯 恩斯消费函数y=α+βx，我们将消费设置为y，国内生产总值设置为x。
编辑版pppt
2
2.6093＞2.093，所以数据显著存在。
编辑版pppt
53
由此可得辅助回归结果，如上图所示。所以一定存在正相关， 且递增的异方差。
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54
（二）、异方差综合练习： （地区）可支配收入与交通通讯支出
计量经济学解析
经济学院 邓嘉纬
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37
6、共有样本38个，查T统计量分布表，自由度n=35，α=0.025， 得t=2.0301。可知x3，x4的t-statistic值不具有显著性，舍去。由 此得出下图结果。
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38
（二）、残差分析（Residual ）
1、以第三大点的国内消费函数为例，重复基础操作创建工作文件，命名 为“残差分析”，显示如左图所示。 2、如下创建方程，工具栏view→actual fitted residual（实际拟合残差分析） →actual fitted residual table（实际拟合残差分析表），显示如右图所示。
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7
选择相应数据文件。在此，我们选择中国国家统计局2016年统计年鉴的313“支出法或内生产总值”作为本例数据，数据如右图所示。
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8
数据导入后，按照相关变量关系设置变量x与y，在本例中，根据凯 恩斯消费函数y=α+βx，我们将消费设置为y，国内生产总值设置为x。
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2.6093＞2.093，所以数据显著存在。
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由此可得辅助回归结果，如上图所示。所以一定存在正相关， 且递增的异方差。
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（二）、异方差综合练习： （地区）可支配收入与交通通讯支出
计量经济学之实证分析是个什么东西ppt课件
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13
• 威韦尔(«政治经济学某些学说的数学解释»一书)曾说过,经 济学不应用数学和统计学进行实证分析,就很难避免犯三 种错误:“可能错误地引申出规律(当作前提),可能由于问题 的复杂性而作出虚假的推论,最后,可能忽视使该规律的作 用发生偏离的影响” 。“但应用数学和统计学工具的工作程 序（即实证分析）却提供了一个可避免出现上述错误的手 段，它使得有必要精确论证为全面考察而设的假定，它使 推论成为几乎是绝对正确，最后，它产生可以同时间相比 较的结论，从而表明，问题是否是近似地得到解决。”
.
7
• 4、实证分析法体现了科学发展的方法论原理
• 在科学发展的历史进程中，至今为止，已经形成的若干方 法论原理：主要有理性原则、可检验原则、对应原理、简 单性原则，这些方法论原理在经济学实证分析方法论中或 者说实证经济学方法论中都有体现。
• 理论原则，其本质即要求科学假说或问题要符合对世界总 的看法, 它对选择科学的理论假说或问题起着准则作用。
• 库普曼曾经指出，在经济研究中要避免两种倾向：一种是 没有计量的理论；另一种就是没有理论的计量。
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12
2、实证分析方法在当今经济学研究中十分重要
• 现代经济学的发展,无论是理论研究,还是对现实问题的分 析都离不开实证分析,它已成为当今经济学研究的一大特 点。在经济研究中应用数学和统计学工具进行实证分析, 可以使每个范畴及其相互之间的关系精确化。
• 这一步属于理论实证分析或称规范分析，这一步我们主要 关心或要解决的问题是，如何在高度简化（抽象、猜想） 的基础上，确定有关研究对象的极少数几个主要变量及其 基本关系特征，而舍弃其它有关变量，这是整个实证分析 研究中最难或最需要创新力的地方，理论上没有固定的方 式或程序可遵循。按照波普的观点，就是大胆的猜想。
《中级计量经济学》课件
05
计量经济学应用
宏观经济预测
总结词
宏观经济预测是计量经济学应用的重要 领域之一，通过建立计量模型，分析宏 观经济数据，预测未来经济走势。
VS
详细描述
计量经济学家使用各种统计和计量方法， 对宏观经济指标进行建模和预测。这些模 型可以帮助政策制定者了解未来经济形势 ，从而制定出更加科学合理的经济政策。
03
时间序列分析
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和季节 性等特点，可以反映经济现象随时间 的变化趋势和规律。
平稳性检验
定义
平稳性检验是对时间序列是否具有平稳性的检验，即检验时间序列的统计特性是否随时间而变化。
方法
常见的平稳性检验方法有ADF检验、PP检验和KPS检验等。
面板数据的检验与诊断
• 总结词：面板数据的检验与诊断是确保数据分析结果可靠的重要步骤， 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。
• 详细描述：在处理面板数据时，需要进行一系列的检验与诊断来确保数据分析结果的可靠性和有效性。这些检验与诊断 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。异方差性检验用于检查不同个体或时间的数据是否存在异方差现 象，自相关检验用于检查数据是否存在自相关问题，序列相关性检验用于检查不同时间的数据是否存在序列相关性问题 。通过这些检验与诊断，可以发现数据中存在的问题，并进行相应的处理和修正，以保证数据分析结果的准确性和可靠 性。
03
通过这些检验与诊断，可以评估模型的预测能力和解
释能力，以及发现模型可能存在的问题。
多元回归分析
01
多元回归分析是研究因变量与 两个或多个自变量之间关系的 统计方法。
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从统计学角度的解释：
要从整体的角度来观察评价事物，个别的 情况不能成为对总体进行判断的依据；
样本容量对推断结果有影响； 样本所反映的差异要经过显著性检验。
分析陷阱？
• 定量方法可以成为研究社会、经济现象 的最有力的工具，同时也可以成为歪曲事 实，颠倒黑白的最方便的作弊手段。究其 原因，在于分析结果中隐藏了太多的黑箱 （Black Box），我们可以主观选择分析结 果的输出方式，这样就会导致信息的扭曲 变形，从而对人们产生一些误导。
• 那么，又如何做到客观认识分析结果呢？唯一的办法就 是从多个角度来审视统计结果（“兼听”）。而“分析陷 阱”的实现，往往都是只从某一角度出发达到蒙蔽的目的。
23
数据给企业带来的噩梦
上海柴远森先生出差来北京的时候，在西单买了一本市场调查的书。3个月以后，他 为这本书付出了三十几万元的代价。更可怕的是，这种损失还在继续，除非柴先生的 宠物食品公司关门，否则那本书会如同魔咒班般伴随着他的商业生涯。
经济计量分析
课程内容
经济计量分析课程定位 ------利用定量的方法分析经济现象
计量分析、定量分析包括两大类： 数学分析-----演义 统计分析-----归纳
• 总体——大量的现象 • 数据——总体的数量表现 • 通过个体的差异去认识总体
虽然统计调查和处理都要从个体入手，但其最终目 的是为了由此去对现象的总体做出评价。统计总是把 着眼点放在宏观大势的把握上，对个体数据如何处理， 也取决于怎样科学地得到对总体的认识。
统计学与我们的生活息息相关。
一个例子：眼镜质量
**电视台某年对市内眼镜店的配镜质量进 行调查。方法：由同一记者以雇客身份在八 家眼镜店配了相同材料的眼镜各一副，编号 密封后交市质量监督局检验。整个过程由** 市公证处予以公证。 检查结果：大明、三院验配中心 合格，其 余六家不合格。
你的反应：
认为检验过程不一定严密公正，不相 信这个检验结果。
女性 0 9
0 19 132 12.58
33
• 虽然有以上事例表明定量分析结果的种种缺陷，但是就
统计学等方法本身来说，它仍然是一门严谨的科学。例如， 统计学的模型、数学模型一般都会有比较严格的假设条件 （从而导出分析结果），但这些条件在实际应用中未必能很 好的满足，这也是分析结果有偏的原因之一。然而更常见的 情况是玩弄指标，比如平均数、倍数等等；在统计学中，只 有原始数据的信息量是最大的，数据处理不可避免会丢失一 些信息，因此越是经过统计处理，数据的本来信息就丢失得 越多，因此当我们看到凡是经过处理过的数据时，就应该多 几分质疑，不能仅仅从单方面的结果来下结论，多考察一些 方面，往往就能避免掉入“分析陷阱”。
统计应用的领域
hydrology (水文学)
Industry (工业)
linguistics (语言学)
literature (文学)
manpower planning (劳动力计划)
management science (管理科学)
marketing (市场营销学)
medical diagnosis (医学诊断)
epidemiology (流行病学)
finance (金融)
fisheries research (水产渔业研究)
gambling (赌博)
genetics (遗传学)
geography (地理学)
geology (地质学)
historical research (历史研究) human genetics (人类遗传学)
7
本课程的主要内容：
集中趋势的描述
1.对数据的描述—— 离散程度的描述
数据标准化
由样本数据
2.简单统计推断—
假设检验
总体参数的估计
同一总体的检验 两个总体的检验 多个总体的检验
8
本课程的主要内容：
3. 研究变量间的相互关系-------相关和回归分析
4. 多元变量分析
聚类与判别分析 主成分与因子分析 对应分析
9
本课程学习要求:
• 掌握主要定量分析方法的基本思路、思想和原 理，但不要求各种方法的数学推导过程；
• 熟练使用一种统计软件； • 结合自己的专业能够进行实际问题的定量分析,
得出分析结论.
10
课程重点
• 课程着重强调以下几个方面：
– 各种统计方法的原理和应用 – 使用统计软件实现这些统计方法的能力 – 对计算机输出结果的解释和使用能力。
2. 研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计 学方法
– 参数估计、假设检验 – 对总体特征作出推断
2008年8月
• 推断统计： 由部分推断总体 由已知现象推断未知现象 由过去及现在推断未来
经济计量分析内容
收集、分析、表述和解释数据
• 1. 数据收集：取得数据 • 2. 数据表述：图表展示数据 • 3. 数据分析：分析数据 • 4. 数据解释: 对分析的结果进行说明
crystallography (晶体学)
demography (人口统计学)
dentistry (牙医学)
ecology (生态学)
econometrics (经济计量学)
education (教育学)
election forecasting and projection (选举预测和策划)
engineeBiblioteka ing (工程)22统计等定量的方法是一门科学，但如果应用 不当，则可能会起到相反的作用
• 从严格意义上来讲，人是无法做到完全客观认识事物 的。人的一切感知、思考都或多或少带有一定的主观性， 利用这样的特点，我们就可以利用定量分析结果来达到想 要的“效果”。
• 如何避免那些“分析的陷阱”，从根源上来说，就必须 尽量做到客观认识分析结果。
27
购买
不购买 购买率%
男
17
149
10.625
女
19
141
11.875
28
得病
不得病 得病率%
吸烟
17
149
10.625
不吸烟
19
141
11.875
29
死刑
非死刑 死刑率%
黑人
17
149
10.625
白人
19
141
11.875
30
年轻人
中老年
得病 不得病 得病率 得病 不得病 得病率
%
%
吸烟 6 97 5.83 11 52 17.46
认为这个结果相当权威，以后只到合 格的那两家店去配镜。
✓ 认为这个结果具有偶然性，只能起参 考作用。
结果是否具有必然性：
每店只一种材质，其他材质如何？ 每种材质只一副，多配几副又如何？ 每店只抽查一次，多抽查几次又会怎样？ 每店给记者配镜的只是一个人，其他人水
平又如何？ 记者去各店配镜时的环境是否相同？
24
柴先生告诉《中国财富》：“我回国以后，请了十多个新产品的购买者回来 座谈，他们拒绝再次购买的原因是宠物不喜欢吃。”产品的最终消费者并不是 “人”，人只是一个购买者，错误的市场调查方向，决定了调查结论的局限，甚 至荒谬。
经历了这次失败，柴先生认识到了调研的两面性，调研可以增加商战的胜算， 而失败的调研对企业来说是一场噩梦。
计量分析、定量分析包括两大类： 数学分析-----演义 统计分析-----归纳 描述统计和推断统计
描述统计和推断统计
(inferential statistics &)descriptive statistics)
1. 研究数据收集、整理和描述的统计学方法
– 搜集数据、整理数据、展示数据、描述性分析 – 描述数据特征 – 找出数据的基本规律
13
如何认识统计等定量分析方法
统计学等定量分析方法的应用领域
经济学
医学
管理学
定量分析
工程学
社会学
…
应用的领域
actuarial work (精算)
agriculture (农业)
animal science (动物学)
anthropology (人类学)
archaeology (考古学)
auditing (审计学)
11
本课程的主要参考书目:
• 《统计学—从数据到结论》吴喜之、中国统计出版社 • 《现代统计分析方法与应用》何晓群、中国人民大学出版
社 • 《统计分析与spss的应用》薛薇、中国人民大学出版社 • 《计量经济学》古扎拉蒂，中国人民大学出版社
12
• SPSS • 马克威 • STATISTICA
软件
psychology (心理学)
psychophysics (心理物理学)
quality control (质量控制) religious studies (宗教研究)
sociology (社会学)
survey sampling (调查抽样)
taxonomy (分类学)
weather modification (气象改善)
meteorology (气象学)
military science (军事科学)
nuclear material safeguards (核材料安全管理)
ophthalmology (眼科学)
pharmaceutics (制药学)
physics (物理学)
political science (政治学)
不吸烟 0 9
0 19 132 12.58
31
受害人
黑人
白人
死刑 非死刑 死刑率 死刑 非死刑 死刑率
犯人
%
%
黑人 6 97 5.83 11 52 17.46
白人 0 9