计量经济学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）
《计量经济学简介》幻灯片
《计量经济学简介》幻灯 片
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ห้องสมุดไป่ตู้
教学进度
第一讲 第二讲 第三讲
第四讲
第五讲
第六讲 第七讲 第八讲
软件学习参考书
现代医学统计方法 Stata 应用，陈峰主编，中国统 计出版社，1999
Stata在统计与计量分析中的应用，王群勇著，南开 大学出版社，2007
计量经济学字典，阿德里安大.C.内尔（Adrian C. Darnell）著，钱晓明（译），上海财大出版社， 2006。
结课验收方式：
1、分组做报告 （20%） （5人一组，每组15分钟）
， 2021
靳云汇，高级计量经济学〔上下〕，北京大学出版社，2021
理论学习参考书
Jerry M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern
Approach
中译本：计量经济学导论－现代观点，J. M. 伍德里奇，
费剑平等〔译〕，中国人民大学出版社，2003
（8学时） （8学时） （6学时） （4学时）
共计48学时
理论学习参考书
潘省初，计量经济学中级教程，清华大学出版社，2021 孙敬水，中级计量经济学，上海财经大学出版社，2021 张卫东，中级计量经济学，西南财经大学出版社，2021 陈强， 高级计量经济学及Stata应用，高等教育出版社，
2021 胡咏梅，计量经济学根底与Stata应用，北京师范大学出版社
Goldberger, A. S., 1991, A Course in Econometrics, Harvard University Press. 〔本书善用简单例子解释一 些重要的根本观念〕
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ห้องสมุดไป่ตู้
教学进度
第一讲 第二讲 第三讲
第四讲
第五讲
第六讲 第七讲 第八讲
软件学习参考书
现代医学统计方法 Stata 应用，陈峰主编，中国统 计出版社，1999
Stata在统计与计量分析中的应用，王群勇著，南开 大学出版社，2007
计量经济学字典，阿德里安大.C.内尔（Adrian C. Darnell）著，钱晓明（译），上海财大出版社， 2006。
结课验收方式：
1、分组做报告 （20%） （5人一组，每组15分钟）
， 2021
靳云汇，高级计量经济学〔上下〕，北京大学出版社，2021
理论学习参考书
Jerry M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern
Approach
中译本：计量经济学导论－现代观点，J. M. 伍德里奇，
费剑平等〔译〕，中国人民大学出版社，2003
（8学时） （8学时） （6学时） （4学时）
共计48学时
理论学习参考书
潘省初，计量经济学中级教程，清华大学出版社，2021 孙敬水，中级计量经济学，上海财经大学出版社，2021 张卫东，中级计量经济学，西南财经大学出版社，2021 陈强， 高级计量经济学及Stata应用，高等教育出版社，
2021 胡咏梅，计量经济学根底与Stata应用，北京师范大学出版社
Goldberger, A. S., 1991, A Course in Econometrics, Harvard University Press. 〔本书善用简单例子解释一 些重要的根本观念〕
计量经济学ppt第一章
1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花 生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却 不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地 说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰 好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜 代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替 咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
Page 5
1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
Page 6
1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学 的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。 这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学 之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
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。
《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
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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。
编辑版pppt
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。
编辑版pppt
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
编辑版pppt
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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。
编辑版pppt
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
2.6093＞2.093，所以数据显著存在。
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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。
编辑版pppt
54
（二）、异方差综合练习： （地区）可支配收入与交通通讯支出
PPT-第1章-导论-计量经济学及Stata应用
14
GDP 3844.5 4953.35 5883.8 6537.07 7021.35 7493.84 8337.47
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2008 2009 2010 2011 2012 2013
9195.04 10275.5 12078.2 15021.8 18366.9 21900.2 25776.9 30933.3 33896.6 39169.9 45361.9 50013.2 54684.3
7
影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、 性别、外貌等。 需尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，也就是多元 回归的方法， 才能较准确地估计我们 “感兴趣的参数” (parameters of interest)，即本例的教育投资回报率 。 现实中总有某些相关的变量无法观测，即存在“遗漏变量” (omitted variables)，而遗漏变量统统被纳入到随机扰动项 i 中。 随机扰动项 i 中还可能包含哪些其他因素呢？如果真实模型 (true model)为 ln wi si si2 i (1.2) 那么 si2 也被纳入到扰动项中了(可以视为广义的遗漏变量)。
的经济含义为教育投资的回报率，即多上一年学，未来工资 能增加百分之几。
如果用数据估计此回归方程，其结果一般会显示，对数工资与 教育年限显著正相关，且教育投资回报率 还挺高。 然而，工资收入也与能力有关，但能力一般不能直接观测，而 能力高的人通常选择接受更多教育。 在此简单回归中，教育的高回报其实包含了对能力的回报。
8
如果变量测量得不准确，则测量误差也被放入扰动项中了。 扰动项就像是一个“垃圾桶” ，所有你不想要、无法把握的东西 都往里面扔。 但我们又希望扰动项拥有很好的性质。在很多情况下，这是自 相矛盾的。 计量经济学的很多玄妙之处就在于扰动项。 如果真正理解扰动项，就加深了对计量经济学的理解。
GDP 3844.5 4953.35 5883.8 6537.07 7021.35 7493.84 8337.47
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2008 2009 2010 2011 2012 2013
9195.04 10275.5 12078.2 15021.8 18366.9 21900.2 25776.9 30933.3 33896.6 39169.9 45361.9 50013.2 54684.3
7
影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、 性别、外貌等。 需尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，也就是多元 回归的方法， 才能较准确地估计我们 “感兴趣的参数” (parameters of interest)，即本例的教育投资回报率 。 现实中总有某些相关的变量无法观测，即存在“遗漏变量” (omitted variables)，而遗漏变量统统被纳入到随机扰动项 i 中。 随机扰动项 i 中还可能包含哪些其他因素呢？如果真实模型 (true model)为 ln wi si si2 i (1.2) 那么 si2 也被纳入到扰动项中了(可以视为广义的遗漏变量)。
的经济含义为教育投资的回报率，即多上一年学，未来工资 能增加百分之几。
如果用数据估计此回归方程，其结果一般会显示，对数工资与 教育年限显著正相关，且教育投资回报率 还挺高。 然而，工资收入也与能力有关，但能力一般不能直接观测，而 能力高的人通常选择接受更多教育。 在此简单回归中，教育的高回报其实包含了对能力的回报。
8
如果变量测量得不准确，则测量误差也被放入扰动项中了。 扰动项就像是一个“垃圾桶” ，所有你不想要、无法把握的东西 都往里面扔。 但我们又希望扰动项拥有很好的性质。在很多情况下，这是自 相矛盾的。 计量经济学的很多玄妙之处就在于扰动项。 如果真正理解扰动项，就加深了对计量经济学的理解。
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23
HIT.
2.2 模型设计
1）确定模型的数学形式 利用经济学和数理经济学的成果；根据样本数 据作出的变量关系图，选择可能的形式进行模拟。 2）定性分析 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间，包 括符号、大小、 关系。例如：
Trygve Haavelmo Norway，89 19 HIT. 建立概率论基础
James J Heckman USA，2000
Daniel L McFadden USA，2000
Clive W. J. Granger UK，2003
Robert F. Engle USA，2003
20
HIT.
问题、反思与计量的新发展
HIT.
4
3 学习方法
经济、高等数学、线性代数、概率统计 相结合。 不要迷失方向，只见树木，不见森林。 学会“取舍”，重在应用，不是理论推导。 关于考试：平时成绩(15%)+上机作业(15％)＋期 末考试(70%)
5
HIT.
4 计量经济学是2 计量经济学的历史、地位与发展
11
HIT.
例3：中国股票价格波动的研究 ●股票价格变动的情况怎样? ●影响股价的因素是什么? ●股价与各种因素的关系是什么? ●各种因素影响的具体数量规律是什么？ ●所得结果可不可靠？
12
HIT.
计量经济学的定义
利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济 现象分析的一门社会科学。定量化、验证、发现 经济规律，进行经济预测、政策判断。 运用数理统计知识分析经济数据，对构建数理经 济学模型提供经验支持，并得出数量结果，是对 经济问题进行定量实证研究的技术、方法和理论。 计量经济学有助于驱散公众对经济学科的不良印 象：这门学科犹如一个空箱子，即使有打开它的 钥匙，对于其空洞的内容，十位经济学家会做出 11种解释。
3
HIT.
2《计量经济学》教学要求与课程说明
⑴ 教学目的 希望各位能掌握计量经济学的基本理论与方法，并能建立实 用的计量经济学模型。 ⑵ 教材与参考书籍 《计量经济学》：李子奈，高等教育出版社。 《计量经济学》：张晓峒，南开大学出版社。
《现代观点：计量经济学导论》：伍德里奇（Woodridge）
人大出版。 《计量经济学》：张保法。 (3) 使用的软件：Eviews
6
HIT.
4.1 计量经济学产生的背景
机械宇宙观及其意义 ： 科学渐渐开始在新的范式下运作：现实世界的统计模型。 到20世纪末期，几乎所有科学都转而运用统计模型了。经 济学科则从理论上出现演化经济学，实证上出现计量经济 学。
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4.1 计量经济学产生的背景
上世纪30年代经济总危机； 凯恩斯；
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Ragnar Frisch Jan Tinbergen the etherlands，69 Norway，69 创立计量经济学 建立第1个应用模型
Wassily Leontief USA，1973 投入产出分析
Lawrence R. Klein USA，1980 发展应用模型
Richard Stone Great Britain，84 发展数据基础
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例1、研究中国消费与经济增长之间的关系 ● 影响消费的因素有哪些 ●消费与各种因素关系的性质是什么 ●各种因素对GDP 影响的具体数量规律是什么？ ●实施财政补贴政策，基尼系数下降，对消费有何 影响？ ●所作数量分析结果的可靠性如何？
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例2、对减肥品市场前景的研究 ●减肥品市场状况如何？ ●影响减肥品销量的主要因素是什么？ ●各种因素对减肥品销量影响的性质怎样？ ●各种因素影响减肥品销量的具体数量关系？ ●以上分析所得结论是否可靠？ ●今后发展趋势怎样？
4.2 计量经济学的发展历史、地位与发展
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4.2 计量经济学的发展历史
计量理论的发展历史 计量的重要性 马克思：“一门学科只有成功地运用数学才算达到 完善的地步”。 萨谬尔森：“二战后的经济学是计量经济学的时 代”。 近 60 位获奖者中 10 位直接因为对计量经济学发 展的贡献而获奖，30余位左右在获奖成果中应用了计 量经济学。
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计量经济学与经济理论、统计学和数学的关系
经济学与计量：经济学是计量经济学的服务对象，计量 经济学是提高经济学科科学性和实用性的工具。一般经 济理论是设计、解读计量经济分析模型的依据。区别是 前者定性为主、后者定量为主。 统计学与计量：目的和手段的关系。计量的参数估计、 模型检验、数据收集和处理、方法设计，应用分析中的 置信区间分析等，都与统计有关，以统计为基础。 数学与计量：微积分、线性代数、概率统计等是计量分 析工具。（级数、求导、矩阵运算、方差、期望、协方 差等）
第一章
绪论（2hr）
1、关于绪论的学习
2、课程的教学要求与课程说明
3、学习方法 4、计量经济学是什么
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HIT.
1 关于绪论的学习
○绪论课的目的：了解课程的性质和在课程体 系中的地位；了解课程的内容体系；了解课 程的学习方法。
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2 《计量经济学》教学要求与课程说明
课时： 课程性质：教育部规定核心课程
在市场经济中市场主体之间存在错综复杂的
关系，企业要在激烈的竞争中生存、发展， 必须有可靠的市场预测； 周期的研究，以及政策模拟、预测分析。于 是，计量经济学应运而生。
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企业和政府都十分重视关于经济景气、循环
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4.1 计量经济学的研究对象
1、社会问题的特征：不确定性与 随机特征。 例1： 例2： 例3：
预测有效性，理论基础 时间序列、动态计量模型
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第2章 计量经济学的建模步骤
分析变量之间的关系 模型设计 数据收集与精炼 模型估计 模型检验 模型应用
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2.1 分析变量之间的关系
确定模型包含的变量：根据经济学理论 和经济行为分析，考虑数据的可得性以及 入选变量之间的关系。
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数学
数理统计
数理 经济
经济学
计量
经济统计
统计学
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计量经济学的分类
理论计量经济学、应用计量经济学
单方程、联立方程 静态、动态 时间序列、截面数据、面板数据 宏观、微观 金融计量等专门计量
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4 什么是计量经济学
• 4.1 计量经济学的产生背景与研究对象