计量经济学分析框架共26页文档
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）
(超全)计量经济学框架图
面
模
二元选择模型
数
型
Logit 模型
据
定性被解释变量
排序模型
多元选择模型
无序模型
系
统
似不相关模型
方
程
模
联立方程模型
型
泊松模型 负二项分布模型
平稳序列 ARMA 模型
单变量序列
非平稳序列
ARIMA 模型 SARMA 模型
单方程模型
平稳序列 建模方法同截面数据
多变量序列 单位根检验
时
协整（同阶单整）
间
Wald 检验、LM 检验和 LR 检验
幂阶梯变换、Cox 变换 模拟，如 Bootstrap
增大 n+OLS ML GMM 非参数方法 数据变换
逐步回归 岭回归 主成分回归 GMM
估计；WLS GLS GMM White 检验等 非正态
内生性
估计：IV 严重多重共线性
异方差
雅克比检验 Hausman 检验
VIF 检验等
同方差
无自相关 正态分布 外生性
无多重共线性
空间相关（空间计量学）
经典假设 线性模型
PE 检验
非线性模型
估计：OLS 检验：t、F 检验 线性化 非线性最小二乘法
经典回归模型
连续性模型
受限因变量模型
截断模型 删失（归并）模型 Tobit
定量被解释变量
期限模型
单
离散性模型
计数模型
方
截
程
Probit 模型
随机效应模型
面
时间效应模型
板
数
据
PVAR
类似时间序列数据的方法
面板单位根
计量经济学知识点、学习指导及框架图
EViews/Stata计量经济学入门：导论与第一、二章EViews/Stata操作知识点：介绍计量经济学的简史，为什么研究计量经济学，计量经济学的数据类型及因果关系；EViews与Stata操作入门。
学习指导：本部分的重点知识是：计量经济学的四种数据结构——横截面数据、时间序列数据、面板数据和混合数据；因果关系；对于四种数据结构的区别要清晰，本课程重点讲解横截面数据和面板数据的处理方法；而混合数据的处理方法与横截面数据相同，而对于考虑相关性的时间序列数据，可以在另开设一门课程来介绍。
因果关系是所有学科分析重要的内容。
但由于经济社会中各变量之间关系十分复杂，所以通常需要控制其他变量后再具体分析所关心自变量对于因变量的影响，而这正是计量经济学研究的重要的内容之一。
关于EViews与Stata的详细操作不是本课程的重点，可以不单独介绍，本课程将会在后续章节的应用例题中介绍与计量经济学密切相关的软件操作步骤。
第三章一元线性回归模型知识点：一元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、系数显著性检验和预测区间。
学习指导：本部分的重点知识是：模型的假设是确保模型可以估计和估计方法好坏的基础，所以要了解假设估计间的关系；最小二乘估计是计量经济学的最基本估计方法之一，所以要熟练掌握其求解过程和其估计量的统计性质；系数显著性检验是经济分析中的重要一环，要了解检验的步骤和意义；本章难点一是如何证明在本章假设下最小二乘估计量是最优的，对于要求较高的院校，可以介绍这里所使用的添项减项技巧，并指出证明的关键是使用线性无偏条件来证明交叉相乘项为0。
本章难点二是如何证明S2是方差的无偏估计量，这里证明的关键是注意到不同误差项之间的无关性对计算过程化简的重要性。
对于要求较低的院校也可以对证明做忽略处理，仅仅指出结论也是入门计量经济学的一种常见处理方法。
第四章多元线性回归模型知识点：多元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、决定系数与修正的决定系数、单系数与线性约束的检验、多重共线性的相关问题。
计量经济学的体系框架
计量经济学的体系框架一、引言计量经济学是经济学的一个重要分支，通过运用统计学和数学的方法来研究经济现象。
它旨在通过建立经济模型、收集和分析数据，来验证经济理论以及对经济政策的评估和预测。
本文将介绍计量经济学的体系框架，包括经济模型的构建、数据的收集和处理、估计和推断、以及结果的解释和政策分析。
二、经济模型的构建经济模型是计量经济学分析的基础，它是对经济现象或经济行为的简化描述。
构建经济模型需要明确的理论基础，并根据研究问题选择适当的变量和关系形式。
模型的构建可以通过宏观经济模型、微观经济模型和计量经济模型等方法进行。
三、数据的收集和处理数据的收集是计量经济学的重要一环。
研究者需要根据研究问题明确需要收集哪些数据，并选择适当的数据来源和采样方法。
同时，数据的处理也是不可忽视的环节。
研究者需要对数据进行清洗、转换和整理，以保证数据的质量和可用性。
四、估计和推断估计和推断是计量经济学的核心任务。
研究者通过建立经济模型和利用收集到的数据，运用统计学的方法对模型的参数进行估计，并进行推断。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计和仪器变量法等。
推断则通过假设检验和置信区间等方法对参数进行分析和解释。
五、结果的解释和政策分析结果的解释是计量经济学研究的重要一步。
研究者需要对估计结果进行解读和分析，以及对模型的合理性进行评估。
同时，研究者还需要将研究结果与经济理论相结合，进行经济政策的分析和评估。
通过研究结果的解释和政策分析，可以为决策者提供科学的建议和参考。
六、结论计量经济学的体系框架包括经济模型的构建、数据的收集和处理、估计和推断，以及结果的解释和政策分析等步骤。
它通过运用统计学和数学的方法来研究经济现象，并提供科学的经济政策建议。
在实际应用中，研究者需要结合具体问题和研究目标来选择适当的方法和模型，并进行合理的数据收集和处理，以获得可靠的研究结果。
计量经济学的发展为我们深入理解经济现象和解决实际问题提供了有力的工具和方法。
计量经济学分析框架
三、经济计量学模型的分析框架
• 经济计量学模型的检验是对模型设定或模 型关系表达等是否正确而进行的统计分析， 模型的设定或模型关系表达是根据模型的 分析框架而建立起来的，因此在讨论模型 检验时，有必要说明经济计量学模型是如 何分析问题的，即模型的分析框架。 • 经济计量学模型分析经济问题是从问题视 角、参照系和工具等三个方面进行的，并 构成了模型的分析框架。
• 在进入21世纪，非线性时间序列模型、离 散因变量模型、门限回归模型等方法得到 了飞速的发展，这样伴随着各种模型方法 的出现，各种检验方法也相继出现。可以 这样说，经济计量学模型的检验方法和模 型估计方法等是相互促进的，新的估计方 法会出现新的检验方法，反过来一种检验 方法的引入也会促进模型的更加完善。
1、问题视角
• 经济计量学的发展是从研究实际的经济问 题出发，并将其研究的问题进行假设，这 些假设使我们避开细枝末节，把注意力引 向关键的、核心的问题。经济学家研究经 济问题的出发点通常基于三项基本假设： 经济人的偏好、生产技术和制度约束、可 供使用的资源禀赋，包括信息。
2、参照系
• 经济计量学提供了分析经济问题的参照系或基准 点。这些参照系本身的重要性并不在于它们是否 准确无误地描述了现实，而在于建立了一些让人 们更好地分析问题的标尺。经济计量学方法提供 的分析问题的参照系主要有两个：一是满足经典 假定的线性回归的模型，该参照系对研究的经济 变量之间的关系、所使用的经济变量数据的要求 等做出了非常严格的假定，在此假定基础之上得 到模型或模型中的参数估计并进行假设检验。
3、工具
• 经济计量经济学提供了一系列强有力的分析工具， 这些分析工具或方法主要体现在模型建立过程中 的各种方法，主要是模型估计方法及模型检验方 法。另外，经济计量学还提供了各种数据处理软 件，使得多维的复杂数据处理变为可能。 • 这三部分合在一起构成了经济计量学的分析框架。 这是使用经济计量学方法来处理或解释经济理论 时所接受的核心内容，也是理解经济计量学的关 键所在。经济计量学提供的这种由经济问题视角、 参照系和分析工具构成的分析框架是一种科学的 研究方法。经济计量学并不是一些经济问题的概 念、数理统计方法及软件的汇集，而是运用这些 所代表的分析框架来解释和理解经济行为和现象。
[经验分享]计量经济学思维导图及...
![[经验分享]计量经济学思维导图及...](https://img.taocdn.com/s3/m/3e9d6e31bfd5b9f3f90f76c66137ee06eff94ee9.png)
[经验分享]计量经济学思维导图及...
文/日新少年
来源：经管之家论坛，感谢作者授权转载
在经管之家论坛上，作者整理出来的[经验分享] 计量经济学思维导图及经典时间序列分析方法介绍（ARMA、ARIMA、ARCH、GARCH族）一文，深受广大朋友们的喜爱。
中心小编经过联系授权，今日与大家一起学习。
参照的书籍比较杂、包括一部分笔记，这里就不一一陈述了。
另外[学科前沿] 《金融时间序列分析》分章思维导图与简评一文，给作者了很多启发。
最终做成这份思维导图，现分享给大家：
可以放大查看原图
经典时间序列分析方法
经典时间序列分析方法操作步骤简介
AR、MA、ARMA的模型及阶数判定：。
计量经济学课件全完整版
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。
计量经济学全册课件(完整)pptx
预测与置信区间
阐述如何利用一元线性回归模型进行 预测，并给出预测值的置信区间，以 评估预测的不确定性。
2024/1/28
8
多元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍多元线性回归模型的基本形 式，解释多个自变量对因变量的 影响，以及最小二乘法在多元线 性回归中的应用。
模型的统计性质
探讨多元线性回归模型的统计性 质，包括回归系数的解释、拟合 优度的度量、多重共线性的诊断 与处理等。
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义 ，阐述最小二乘法（OLS）进行参数 估计的原理。
模型的统计性质
探讨一元线性回归模型的统计性质， 包括回归系数的解释、拟合优度的度 量（如R方）、回归系数的显著性检 验等。
贝叶斯计量经济学的定义
贝叶斯计量经济学是应用贝叶斯统计推断方法，对经济模 型进行参数估计、假设检验和预测的一门学科。
贝叶斯计量经济学的研究对象
贝叶斯计量经济学主要关注经济模型的参数估计和不确定 性问题，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型 等。
贝叶斯计量经济学的研究方法
贝叶斯计量经济学的研究方法主要包括先验分布的设定、 后验分布的推导、马尔科夫链蒙特卡罗模拟（MCMC）等 。
介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
计量经济学模型估计
介绍如何在EViews中建立计量经济学 模型，进行参数估计、模型检验和预 测等操作。
24
Stata软件介绍及操作指南
Stata软件概述
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大 的数据处理和统计分析功能。
计量经济学复习框架
异方差检验
序列相关性（自相关）检验 解释变量多重共线性检验
(4) 模型预测检验
模型预测检验包括：
稳健性检验：利用扩大了的样本重新估计模型 参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较， 并检验二者之间差距的显著性 预测性检验：将所建立的模型用于样本以外某 一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测 值进行比较，并检验二者之间差距的显著性
模型应用
• 结构分析 • 经济预测 • 政策评价 • 检验和发展经济理论
变量间的关系 回归分析基本概念 回归分析 概述 第 二 章 模型的基 本假设 相关分析与回归分析 总体回归函数与总体回归模型 样本回归函数与样本回归模型 随机干扰项与样本残差 对模型的假设 对解释变量的假设 对随机干扰项的假设 模型的参 数估计 三大估计方法：OLS估计、ML估计、MM估计 OLS估计的统计性质：小样本性质、大样本性质 OLS估计量的概率分布
计量经济学的体系框架
计量经济学的体系框架引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学的方法，研究经济现象和经济理论的实证分析。
计量经济学的研究对象包括个体、家庭、企业、市场等经济主体，旨在通过建立经济模型和运用经济数据的分析，揭示经济规律和解决实际经济问题。
一、计量经济学的基本原理1.1 经济理论与计量模型计量经济学的基本原理是建立在经济理论的基础上的。
经济理论提供了计量经济学研究的框架和理论基础，而计量模型则是根据经济理论构建的具体数学模型，用来解释经济现象和预测经济变量。
1.2 经济数据的获取与处理计量经济学的研究需要大量的经济数据支持，而经济数据的获取与处理是计量经济学的基础。
经济数据可以通过各种渠道获取，例如统计局、调查问卷、实地调研等。
在处理经济数据时，需要进行数据清洗、变换和分析，以确保数据的准确性和可靠性。
二、计量经济学的方法与技术2.1 单变量分析单变量分析是计量经济学中最基础的分析方法，主要研究一个变量的变化规律。
常用的单变量分析方法包括描述统计、概率分布、假设检验等。
2.2 多变量分析多变量分析是计量经济学中较为复杂的分析方法，主要研究多个变量之间的关系。
常用的多变量分析方法包括回归分析、面板数据分析、时间序列分析等。
2.3 计量经济模型计量经济模型是计量经济学中的重要工具，用来描述经济现象和预测经济变量。
常用的计量经济模型包括线性模型、非线性模型、时间序列模型等。
三、计量经济学的应用领域3.1 宏观经济学宏观经济学是计量经济学的一个重要应用领域，研究整体经济现象和经济政策对经济增长、通货膨胀、失业率等宏观变量的影响。
通过建立宏观经济模型和运用宏观经济数据的分析，可以预测经济走势和评估政策效果。
3.2 微观经济学微观经济学是计量经济学的另一个重要应用领域，研究个体、家庭、企业、市场等微观经济主体的行为和决策。
通过建立微观经济模型和运用微观经济数据的分析，可以揭示个体行为和市场交互的规律，为决策者提供决策依据。
计量经济学第一章PPT课件
02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法，用于研究变 量之间的关系，特别是当一个变 量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为线性时，即可以 用一条直线来描述它们之间的关 系。
非线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为非线性时，即不 能用一条直线来描述它们之间的 关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技 术，用于找到最佳拟合数据点 的函数。
02
在回归分析中，最小二乘法的 目标是找到最佳拟合数据的直 线，使得实际观测值与预测值 之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程 组来找到最佳拟合直线的参数 。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量，其值越接近于1，说明模型拟合 效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观 经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合，产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条，人们开始利用计量经济学方法 分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展，推动了计量 经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过 程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法，它通过最小化残差平 方和来估计参数。即，对于给定的样本数据，找到一组参数 值，使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。
《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
现代计量经济学内容体系
SVAR模型在宏观经济政策分析 、经济周期波动研究等领域具 有广泛应用，为政策制定者提 供更精确的政策效应评估。
SVAR模型能够揭示经济变量间 的即时影响关系，有助于更深 入地理解经济系统的运行机制 和传导路径。
动态随机一般均衡模型
模型定义
动态随机一般均衡模型（DSGE） 是一种基于微观经济主体行为的 宏观经济模型，通过刻画经济主 体在不确定性环境下的最优决策 行为，揭示宏观经济现象背后的 微观基础。
利用VAR、SVAR、DSGE等计量经济 学模型，通过模拟政策实施前后的经 济变化来评估政策的效应。这类方法 能够揭示政策对经济系统的动态影响 ，为政策制定者提供定量依据。
基于可计算一般均衡 模型的评估方法
可计算一般均衡（CGE）模型是一种基 于新古典经济学理论的宏观经济模型， 通过刻画经济系统中各个部门、各个 主体的相互作用关系来模拟经济政策 的影响。CGE模型在政策评估中具有广 泛应用，能够揭示政策对经济增长、 就业、物价等宏观经济变量的影响。
模型应用
模型优势
DSGE模型在货币政策、财政政策、 经济增长等宏观经济问题的研究 中具有重要地位，为政策制定者 提供理论支持和实证分析工具。
DSGE模型具有坚实的微观经济基 础，能够刻画经济主体之间的相 互作用和动态调整过程，有助于 更准确地模拟和预测宏观经济运 行。
宏观经济政策评估方法
基于计量模型的评估 方法
研究多个自变量与一个因变量之 间的线性关系，可用于预测和解 释因变量的变化。
80%
模型的检验与诊断
包括拟合优度检验、方程的显著 性检验、变量的显著性检验等， 以确保模型的合理性和有效性。
广义最小二乘法
异方差性
当误差项存在异方差性时，普 通最小二乘法不再有效，需要 使用广义最小二乘法进行参数 估计。
计量经济学解析ppt课件
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
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。
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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
1.1-现代计量经济学的内容体系
■经典计量经济学在理论方法方面特征
Yi 0 1 X1i 2 X 2i k X ki i i 1,2, n
模型类型—随机模型；
模型导向—理论导向；
模型结构—线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具 有同等地位，模型具有明确的形式和参数；
数据类型—以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变 量为服从正态分布的连续随机变量；
截断（Truncation） 归并（Censored）
持续时间被解释变量模型（Model for Duration Data）
2023/5/5
MODERN ECONOMETRICS
24
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000
基于研究对象及其数据特征而发展的现代计量经济
学模型体系。
2023/5/5
MODERN ECONOMETRICS
22
微观计量经济学
发展
2000年以来关于微观计量经济学的研究形成高潮
“Microeconometrics” “Advanced Microeconometrics” “Applied Microeconometrics” “Topics in Microeconometrics” “Methods in Microeconometrics”
5
—经典计量经济学—
什么是经典计量经济学？
R.Frish创立 T.Haavelmo建立了它的概率论基础 L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者 30年代创立、40-50年代发展、60年代扩张
2023/5/5
MODERN ECONOMETRICS
（完整word版）计量经济学知识点总结
（完整word版）计量经济学知识点总结第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别)第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关)2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性)3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有123463. OLS回归线数学性质:同第二章34. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs 估计的回归系数符号相反,得出错误结论3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量.4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C 预测影响:将无效3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→OK,可以看到x,y散点图②残差图形分析data x y,sort x;ls y c x;再回归结果的子菜单点resid,可以看残差分析图Bgoldfeld-quanadt:data x y;sort x;smpl 1 n1;ls y c x(RSS1);smpl n2 n;ls y c x(RSS2);计算F*=RSS2/RSS1,取α=0.05，查F分布表，得F0.05((n-c)/2,(n-c)/2),将F值与此对比.若F*＞F(0.05),拒绝原假设,存在异方差Cwhite:data x y;ls y c x;在回归结果的子菜单中点击view-residual test-white heteroskedasticity,可以看到辅助回归模型的估计结果D arch;E：glejser:data x y;ls y c x;genr E1=resid;genr E2=abs(E1);genr XH=X^h;ls E2 c xh;依次根据XH的T值判断E2与XH之间是否存在异方差4.补救措施:A模型变换法:genr y1=y/根号x^h; genr x2=1/根号x^h ; genr x3=x/根号x^h;ls y1 x2 x3;B加权最小二乘法wls:权数:w1t=1/xt;w2t=1/xt^2;w3t=1/根号xt.电脑操作:genr w1=1/x;genr w2=1/(x^2);genr w3=1/sqr(x);ls (w=w1t) y c x;ls (w2=w2t) y c x;ls (w3=w3t) y c x. 第六章:1.自相关产生原因:①经济系统的惯性②经济活动的滞后效应③数据处理造成的相关④蛛网现象⑤模型设定偏误2.表现形式:自相关性质可以用自相关系数符号判断.即ρ＜0为负相关, ρ＞0为正相关.当|ρ|接近1时,表示相关的程度很高.自相关形式:见公式.3.后果:见公式.4.检验:A图示检验:data x y;ls y c x;再回归模型的子菜单点击resids,可以看到模型残差分布图;genr e=resid;data e e(-1);view-graph-scatter-simple scatter.B.DW检验:data x y;ls y c x;根据回归结果得出DW值,然后判断是否自相关.(正相关0~dl,无法判断dl~du,正相关du~2~4-du,无法判断4-du~4-dl,负相关4-dl~4).5.补救:A广义差分法:data x y;ls y c x;根据DW求ρ尖>(ρ尖=1-DW/2);smpl 2 n;genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断是否消除了自相关B:Cochrane orcutt迭代法:data x y;la y c x ar(1);运用DW检验判断C其他方法:①一阶差分法:data x y;ls y c x;smpl 2 n;genr y1=y-y(-1); genr x1=x-x(-1);ls y1 c x1; 运用DW检验判断②德宾两步法:data x y;smpl 2 n;ls y c y(-1)根据输出结果看y(-1)前系数,求出ρ尖; genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断第七章:1.虚拟变量0和1选取原则:0基期,比较的基础,参照物;1报告期:被比较类型2.虚拟变量数量的设置规则:①若定性因素具有m≥2个相互排斥属性,当回归模型有截距项时,只能引入m-1个变量②当回归模型无截距项时,引入m个变量3.虚拟解释变量的回归:加法截距:①解释变量只有一个分为两种相互排斥类型的定性变量而无定量变量②解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型的定性变量③解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型的定性变量④解释变量包含一个定量变量和两个定性变量.乘法斜率:①截距不变情形②结局斜率均发生变化③分段回归分析描述的精度.。
计量经济学逻辑框架
计量经济学逻辑框架
计量经济学是一门研究经济现象和经济政策效果的科学，它使用数理统计和经济理论的方法来建立经济模型，并利用样本数据来估计和验证这些模型。
计量经济学的逻辑框架主要包括以下几个步骤：
1. 问题陈述：明确研究的问题和目的，例如：研究某种经济政策的效果、分析某个市场的竞争结构等。
2. 确定模型：根据问题的特点和目的，选择相应的经济理论模型，例如：用供求模型分析市场的均衡价格和数量，用消费函数和生产函数模型分析某项政策的影响等。
3. 形成假设：根据模型的理论假设和实证研究的背景，提出相应的经济假设，例如：某个市场是完全竞争市场，消费者的收入和价格是影响消费的主要因素等。
4. 收集数据：根据研究的问题和模型，收集相应的样本数据，例如：收集某个市场的价格、数量和市场结构等数据。
5. 估计模型：利用收集的样本数据，使用数理统计的方法来估计模型的参数，例如：利用OLS估计供求模型中的弹性系数等。
6. 检验假设：根据估计得到的结果，对研究假设进行检验，例如：利用假设检验方法检验市场是否是完全竞争市场等。
7. 得出结论：根据检验结果，对研究问题的答案进行解释并得出结论，例如：政策A对B市场的价格和数量有显著的影响，市场结构的特点是影响价格和数量变化的主要因素等。
以上就是计量经济学的逻辑框架，通过这一框架，可以对经济现象和政策进行科学的定性和定量分析，从而得出科学且可靠的结论。
课件：2第二章 框架
随机扰动项
估计参数
Yi X i ui ; i 1,2,..., N
ˆ, ˆ
参数估计量
模型检验
经济学意义检验、统计学检验、计量经济学检验、预测检验
模型应用
结构分析、经济预测、政策评价、验证或修订理论
3
模型设定与参数估计
总体回归函数（个别值形式） 样本回归函数（个别值形式）
两者之间的关系
计量经济学研究阶段解析
经济 数量化 经济
理论
模型
事实
反映为 统计 数据
数理 统计
补充改造
经济计量 模型
加工的 数据
经济计 量方法
根据数据 运用方法 对模型估 计、检验
结构分析 经济预测 政策评价
（1）准 备 阶 段
（2）计 量 阶 段 （3）应 用 阶 段
1
2021/5/17
财大 中级计量经济学 Ch1.导论
1
计量经济学的研究过程
修订模型 不符合设定计Fra bibliotek模型参数估计
模型检验
是否符合标准 符合
模型应用
结构分析
经济预测
政策评价
经济理论
实际经济活动、 经济行为
搜集统计数据
验证理论
22
【例子】关于居民消费行为的研究
消费行为理论
被解释变量
因变量
回归子
E(Y | X ) X
模型设定
Y X u
解释变量 自变量 回归元
Yi 1 2 X i ui ;
X i ,Yi , i 1,2,..., n;
Yˆi ˆ1 ˆ2 X i ; Yi Yˆi ei ;
Yi ˆ1 ˆ2 X i ei ;
ˆ1
计量经济学知识点网络结构图
1. 期望值E （Y ）记为 E(Y)=+…+=2. Y 的方差记为Var(Y)=E[] 标准差记为Var(Y)== E[]=2.1 随机变量和概率分布2.2期望值、均值和方差 1. 简单随机抽样 独立同分布（i,i,d ）2. 样本均值的抽样分布：由于是随机的故它有概率分布，称为的抽样分布E(Var()=std.dev()==(标准差)2.5随机抽样和样本均值的分布 1. 正态分布简记N(),当=0，为标准正态分布正态分布的计算（Y ）=）（=）（Y）==1-）（=）二维正态分布：若X 和Y 服从协方差为的二维正态分布，且a,b 为常数ax+by 服从分布N(a +b ,(2)卡方分布：是m 个独立标准正态随机变量平方和服从的分布，分布依赖于m 称为卡方分布的自由度 记(3)学生t 分布：定义标准正态随机变量与和它独立自由度为m 的卡方随机变量除以自由度m 的平方根之比的分布2.4正态分布、卡方分布、学生t 分布和F 分布 2.3二维随机变量 1. 联合概率分布 （X=x,Y=y ）边缘概率分布）=给定X 时Y 的条件分布：（Y=y|X=x ） 2. 给定X 时Y 的条件分布期望E(Y|X=x)=（Y=|X=x ）3. 期望的迭代原则 E(Y)=）(期望值×权重)=E(Y)=E[E(Y|X)]4. 条件方差：Var(Y|X=x)=（Y=|X=x ）5. 独立性：（Y=|X=x ）=（Y=）6. 协方差：Cov(X,Y)==E[(X-]=二、概率论的复习概念：结果、概率、样本空间、事件、累积概率分布、累积分布函数（c.d.f ）、累积分布、贝努力分布、概率密度函数（p.d.f ）2.6抽样分布的大样本近似1. 精确分布：我们称精确描述的抽样分布为的精确分布或有限样本分布2. 近似分布：近似的方法是样本容量较大时抽样分布的近似分布。
常称抽样分布的这种大样本近似分布为渐近分布（n时非常精确）三、统计学复习3.1总体均值的估计3.2有关总体均值的假设检验1.原假设;统计假设检验的出发点是确定要检验的假设2.备择假设：假设检验中需要利用数据比较原假设和另一具假设最一般的备择假设为E（Y）称为双边备择假设3．显著性概率P值=||-|] P值较大时，观测到的与原假设相符，但当P值较小时则不相符4.样本方差：=为样本标准差（=）的标准误=为的标准误记为SE()或5.P值（还可）= |||]=2|）=2|）6.t统计量或t比t==表示实际计算得到的t统计量值P值=2|）7.当P值小于5%时拒绝原假设当| 1.96时拒绝几个概念：第显著水平、临界值、拒绝域、接受域、水平、势显著水平越小，临界值就越大，且原假设错误时要拒绝原假设就越困难8.单边备的择假设：:E(Y)P值=（Z）=1-）3.3总体均值的置信区间1.置信集：指定概率包含真实总体均值的取值集合，它是一个区间被称为置信区间1.估计量同估计值的概念及区别：估计量是一个随机变量，估计值为非随机数2.无偏性：的一个估计量E()=则称估计量无偏的一个无偏估计量3.一致性：当样本容量增大时，小区间内（概率为1与一致，即，则是的一个一致估计量4.有效性：令是的另一个估计量且与都无偏，又Var()Var(则称比有效5.：（1）是的另一个估计量，即3.4 不同总体的均值比较1.两均值之差的假设检验：-=--，（）+（）t=(比较两均值的t统计量)3.5基于试验数据的因果效应的均值之差的估计因果效应（也称处理效应）：具体地，处理水平x对Y的因果效应为条件期望之差，即E(Y|X=x)-E(Y|X=0)3.6样本容量较小时使用t统计量（nt ===(t服从自由度为n-1的学生t分布3.7散点图，样本协方差和样本相关系样本相关系数==Corr(4.1线性回归模型四、一元线性回归模型4.2线性回归模型的系数估计1.线性回归模型的函数估计：预测误差平方和为斜率和截距的OLS估计量===-=+=-4.3拟合优度1.假设一：给定时的条件分布均值为零（其它素与X无关）2.假设二：（）i=1,2,3,…,n独立同分布4.4最小二乘假设4.5OLS估计量的抽样分布1.若最小二乘假设成立，则在大样本下，和服从联合正态抽样分布的大样本正态分布为N(,)其中方差大样本正态分布为N(,) 其中=,其中=1-(一般形式：=++(Y为因变量X为自变量或回归变量)+为总体回归线或总体回归函数1.和回归标准误差衡量了OLS回归线拟合数据的效果，是指可由解释（或预测）的样本方差的比例其中ESS=TSS=残差平方差或SSR为OLS残差的平方和SSR=TSS=ESS+SSR (一般小于1大于0) (=)2.回归标准误（SER）是回归误差的标准估计量SER=其中==5.1 某个回哪系数的假设检验五、一元线性回归5.2 回归系数的置信区间1.的95%的置信区间=[ 1.96SE(5.3 X为二值变量时的回归1.二值变量也叫指示变量或虚拟变量2.以为回归变量总体回归模型为：=++OLS估计量视为两组抽样的的样本均值之差是有现实意义的=+ D =0.035 SER=18.75.4 同方差和异方差1.定义：如果对任意i=1,2,3…,n,给定时的条件分布的方差Var(=x)是常数且不依赖于x时，误差项是同方差，否则，误差项为异方差（1）OLS估计量仍然是无偏、一致的和近似正态分布的（不管是同方差还是异方差）（2）最小二乘假设成立且误差同方差，则在和所有线性估计量中是有效并且无偏的5.5普通最小二乘理论基础若三个最小二乘假设成立且误差同方差，则OLS估计量是最佳线性条件无偏估计量（的Gauss-Markov定理），不同于OLS的回归估计量：（1）加权最小二乘估计量（2）最小绝对变差估计量1的双边假设：::（1）计算的标准误SE(: SE(==(2)计算t统计量t=(3)计算P值：P=||-|]=Pr(|Z||)=2|)5.6样本容量较小时，t统计量在回归中的运用同方差正态回归假设：三个最小二乘假设，误差同方差以及误差服从正态分布，在同方差正态回归假设条件下，OLS估计量服从正态分布且同方差运用t统计量服从学生t分布6.1遗漏变量偏差六、多元线性回归6.2多元回归模型总体回归线:E(++6.3 多元回归的OLS估计量OLS估计量是使预测误差平方和6.4多元回归的拟合优度1.回归标准误SER=其中==2. 3.调整=6.5多元回归的最小二乘假设4.假设一：给定时的条件分布均值为零5.假设二：（）i=1,2,3,…,n独立同分布(i,d,d)1.定义：若回归变量与回归中漏掉的并①对因变量起部分决定作用的②某个变量相关，则OLS估计量有遗漏变量偏差遗漏变量偏差公式+(corr(,)=6.6多元回归中OLS估计量的分布如果最小二乘假设成立，则OLS估计量在大样本下服从联合正态分6.7多重共线性1.通常，如果有G个二元变量且每个观测属于且只可能属于其中一类，又若回归中包含了截距项，且所有G个二元变量都为回归变量，回归会因完全多重共线性问题而失败，我们称这种情形为虚拟变量陷阱。