金融计量经济学导论
《计量经济学导论》考研伍德里奇考研复习笔记二
《计量经济学导论》考研伍德里奇考研复习笔记二第1章计量经济学的性质与经济数据1.1 复习笔记一、什么是计量经济学计量经济学是以一定的经济理论为基础，运用数学与统计学的方法，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的关系。
在进行计量分析时，首先需要利用经济数据估计出模型中的未知参数，然后对模型进行检验，在模型通过检验后还可以利用计量模型来进行预测。
在进行计量分析时获得的数据有两种形式，实验数据与非实验数据：（1）非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。
非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据，以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。
（2）实验数据通常是通过实验所获得的数据，但社会实验要么行不通要么实验代价高昂，所以在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。
二、经验经济分析的步骤经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。
1．对所关心问题的详细阐述问题可能涉及到对一个经济理论某特定方面的检验，或者对政府政策效果的检验。
2构造经济模型经济模型是描述各种经济关系的数理方程。
3经济模型变成计量模型先了解一下计量模型和经济模型有何关系。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，必须明确函数的形式，并且计量经济模型通常都带有不确定的误差项。
通过设定一个特定的计量经济模型，我们就知道经济变量之间具体的数学关系，这样就解决了经济模型中内在的不确定性。
在多数情况下，计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的，而没有考虑模型构造的细节。
一旦设定了一个计量模型，所关心的各种假设便可用未知参数来表述。
4搜集相关变量的数据5用计量方法来估计计量模型中的参数，并规范地检验所关心的假设在某些情况下，计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。
三、经济数据的结构1横截面数据（1）横截面数据集，是指在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。
第1章 Introductory Econometrics for Finance(金融计量经济学导论-东北财经大学 陈磊)
• e.g. the daily prices of a number of blue chip stocks over two years.
• It is common to denote each observation by the letter t and the total number of observations by T for time series data, and to to denote each observation by the letter i and the total number of observations by N for cross-sectional data.
– 为金融市场的研究者提供从事金融时间序列的经验分析所必需的技术
计量经济学-第一章-导论-PPT课件
● 分析各种影响因素与所研究经济现象的相互关系
决定相互联系的数学关系式
● 确定所研究的经济问题与各种影响因素间的数量规律
需要有科学的数量分析方法
● 分析和检验所得数量结论的可靠性
需要运用统计检验方法
● 运用数量研究的结果作经济分析和经济预测
对数量分析的实际应用
结论：以山上东问经济题学的院研统计究与具数.有学学普院遍计性量经，济需教要研室有一门学科去研9究9
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山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
★Frish:“统计学、经济理论和数学这三者 对于真正了解现代经济生活的数量关系来 说，都是必要的…三者结合起来，就是力 量，这种结合便构成了计量经济学。”
★ Goldberge：“计量经济学是一门社会科 学，它把经济理论、数学、统计推论应用 于对经济现象的分析。”
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山东经济学院统计与数学学院计量经济教研室
二．计量经济学的产生和发展
○1926年挪威经济学家R. Frisch提出 Econometrics
○1930年成立世界计量经济学会
○1933年创刊《Econometrica》
○20世纪40、50年代理论的大发展和60年代的应用 领域扩张
○20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的 发展
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980
"for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policies"
计量经济学第1章导论
计量经济学的用途或目的主要有两个方面：其一是 理论检验，这是计量经济学用途最为主要的和可靠 的方面，这也是计量经济学本身的一个主要内容。 其二是预测应用。
1.3计量经济学的研究方法
运用计量经济方法研究经济问题一般可以分为以下 步骤：理论或假说的陈述→建立理论的数学模型→ 建立理论的计量经济学模型→抽样、收集数据→估 计回归系数→参数的假设检验→模型的应用。
6.参数的假设检验 式（1-3）得到的结果是一个样本结果，样本结果 是带有偶然性的，那么这样一个结果是偶然的吗？ 这个问题的另外一个表达方式是由样本的这个结果 能判断总体的也不等于0吗？我们建立模型式（1-2） 的含义是“计量”X对Y影响的程度，如果，则式 （1-2）变为 Y 0 u ，这说明X没有对Y产生影 响，这个结果显然与我们最初建立模型的意图是不 相符的，或者说建立这样的模型是不可靠的。 这样的一个问题就是参数的假设检验。如果通过检 验可以证明，那么说明我们建立的模型式（1-2） 是可靠的。
4.抽样、收集数据 式（1-1）和（1-2）描述的总体的情形。我们知道， 总体一般来说是不可全面观测的，虽然斜率项系数 表示边际消费倾向。但是我们相信，总体中的一部 分人群的消费与收入的关系和总体人群的消费与收 入的关系具有相同的特性，可以建立相同形式的样 本一元线性回归方程和模型。于是，我们抽样并收 集样本数据，并用样本数据得到样本的斜率项系数， 即样本的边际消费倾向；再用样本边际消费倾向推 断总体边际消费倾向，这个过程是可以实现的。
1.2计量经济学的性质
计量经济学不是对经济的一般度量，它与经济理论、 统计学、数学都有密切的关系。事实上，计量经济 学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数 学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济 数量关系和规律的一门经济学科。应当注意，计量 经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规 律，所以它是一门经济学科。计量经济学当然会运 用大量的数学方法，特别是许多数理统计方法，但 是数学在这里只是工具，而不是研究的主体。
金融计量经济学导论重点
金融计量经济学导论重点第一章1、金融数据特征：观测频率高，数据量大；质量高（很少有测量误差和修正问题）；包含很多噪音（更难以从随机的和无关的变动中分辨出趋势和规律）；通常不满足正态分布；经常包含人民不感兴趣的其他模式（由市场运行和价格记录方式造成，建模需考虑）。
2、数据类型：截面数据（不同实体在一个时期内收集的数据，数据排列不重要，分析技术困难少）；时间序列数据（同一实体在多个时期内收集的数据，时间顺序重要，间隔、频率相同，存在趋势性、季节性）；面板/综列/平行数据（多个实体多个时点，有助于全面分析经济变量关系）；混合截面数据（常用于分析一项新政策的影响）。
3、收益率计算：（P7公式）第二章1、OLS估计思想：使残差平方和尽可能的小，最小化条件即对参数求偏导，得（P33）β=cov(x t,y t)/var(x t)。
性质：（高斯马尔科夫定理）无偏性（估计值的期望等于真实值）；有效性（最小方差，偏离真实值的概率最小）；一致性。
假设条件：E(u t)=0,var(u t)=σ2,cov(u i,u j)=0,cov(u t,x t)=0,u t服从正态分布。
2、假设检验：（大家都会，不写了）3、一类错误：原假设为真时拒绝原假设的概率（弃真错误）。
二类错误：原假设为伪而没有拒绝原假设的概率（取伪错误）。
显著性水平5%变成1%，减低弃真错误，增加取伪错误，检验功效减小。
第三章1、F检验：原理（原假设：约束条件成立，比较有约束和无约束回归的残差平方和）；公式：m是约束条件的个数，k是参数个数2、拟合优度R2：时间序列R2过高可能是伪回归，且与截面数据R2不合适比较，调整R2可用于决定某一变量是否应包括在模型中。
第四章1、异方差检验方法：G-Q检验（分成2个子样本，原假设：2个子样本方差相等，GQ=S12/S22服从F(T1-k,T2-k),对于截面数据，数据需排序，适用于样本容量大异方差单调变化的情况）；white检验/LM检验（对残差平方和做辅助回归，得到R2，大于临界值则拒绝同方差假设）。
计量经济学导论
计量经济学导论什么是计量经济学计量经济学的作用计量经济学研究一般步骤计量经济学内容体系学习计量经济学几点建议一、什么是计量经济学计量经济学英文单词是“econometric”，是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希（Frisch）首先使用。
翻译成中文，有的译成“经济计量学”，现在基本采用“计量经济学”这种翻译，以强调他是一门经济学科。
计量经济学定义1. 弗瑞希认为“计量经济学是统计学、经济学、数学的结合”。
2.萨谬尔逊等认为“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。
”3.计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科，是经济学研究基本方法论。
首届诺贝尔经济学奖获得者 Frisch与其他学科关系计量经济学定义计量经济学经济学 统计学数理 经济学 经济 统计学 数理统计学数学 与其他学科关系二、计量经济学作用计量经济学主要作用有：验证经济理论、经济结构分析、经济政策评价、经济预测。
随着计量经济学学习的深入，这些作用逐步会接触到。
这里，举一个例子来说明计量经济学能够解决什么问题，同时也表达了计量经济分析的基本思路。
例子：边际消费倾向（MPC ）的估计?MPC = 依据凯恩斯宏观经济学理论，“基本的心理定律……是，通常或平均而言，人们倾向于随着他们收入的增加而增加其消费，但没有收入增加的那么多”，这就意味着，凯恩斯设想边际消费倾向大于0小于1，即 。
01MPC <<(1) 消费与收入之间关系具体化12(1.1)t ty x ββ=+(2) 设定计量经济模型 12(1.2)t t t y x ββμ=++ 是消费支出， 是可支配收入， 是自主性消费支出， 是边际消费倾向， 是随机扰动项。
t y tx 1β2βt μ例子：边际消费倾向（MPC ）的估计(3) 样本数据我们使用1978年至2012年我国人均消费支出、人均可支配收入数据为样本对模型进行估计。
《金融计量学》笔记(共17章节)
《金融计量学》笔记（共17章节）前14章节为重点章节第一章：导论（重要）金融计量学，作为金融学的一个重要分支，致力于运用数学、统计学和计算机技术等方法对金融市场进行量化分析和建模。
这一学科的重要性不言而喻，它为我们提供了一种理性的、基于数据的视角来审视和理解金融市场。
1.金融计量学的定义与重要性金融计量学不仅仅是关于数字和公式的学科，它更是一种思维方式，一种将复杂的金融问题转化为可量化、可分析的形式，并通过数据来寻求答案的方法。
在金融领域，无论是投资决策、风险管理还是资产定价，都需要依靠金融计量学来提供科学的依据。
2.金融计量学在金融领域的应用金融计量学的应用广泛而深入。
在投资组合管理中，它可以帮助我们确定最优的投资组合，以最大化收益并最小化风险。
在风险管理领域，金融计量学可以为我们提供精确的风险度量工具，帮助我们更好地识别和管理风险。
在资产定价方面，金融计量学则为我们提供了一种理性的、基于市场数据的定价方法。
3.金融计量学与其他学科的关系金融计量学并不是孤立存在的，它与金融经济学、统计学、计算机科学等多个学科都有着紧密的联系。
金融经济学为金融计量学提供了理论基础和研究方向，而统计学和计算机科学则为金融计量学提供了数据分析和建模的工具和方法。
4.本课程的学习目标与方法学习金融计量学，我们的目标不仅仅是掌握一些具体的模型和方法，更重要的是培养一种基于数据的、理性的思维方式。
在学习过程中，我们需要注重理论与实践的结合，通过实际的金融数据来应用和验证我们所学的模型和方法。
第二章：金融时间序列数据在金融计量学中，时间序列数据是我们分析的基础。
这一章我们将深入探讨时间序列数据的特性、收集和处理方法。
1.时间序列数据的定义与特性时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测值。
在金融领域，时间序列数据无处不在，如股票价格、汇率、利率等。
时间序列数据具有趋势性、周期性、随机性等特性，这些特性对我们的分析和建模都有着重要的影响。
计量经济学导论
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2．确定变量和函数形式
模型应当反映客观经济活动，但是这种反映不可能 也不应该是包罗万象，巨细无疑的。这需要合理的 假设，删除次要关系和因素。对模型进行简化抽象， 既突出主要联系，又便于模型处理、运用
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模型设计阶段具体技术工作：
（1）模型应该包括那些变量？哪个是因变量？哪些 是自变量？
（2）模型包括几个参数，它们的符号（正负）如何？ （3）模型函数的数学形式，线性的？亦或是非线性
的？单方程模型还是联立方程模型？
a
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3．统计数据的收集与整理
一般说来，收集的数据都需要经过统计分组，整理 加工，使之系统化，成为能为模型所用，反映问题 特征的综合资料。
a
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二、参数估计
参数是模型中表示变量之间数量关系的常系数。 它将各种变量连接在模型之中，具体说明解释变 量对被解释变量的影响程度。
a
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一、模型设定
0．模型设定的定义 1．研究有关经济理论 2．确定变量和函数形式 3. 模型设计阶段具体技术工作
a
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0. 模型设定的定义
依据一定的经济理论，先验地用一个或一组数学方 程式表示被研究系统内经济变量之间的关系。这阶 段的工作称为模型设定。
这是计量经济学研究中最重要也是最困难的阶段， 需要作以下工作：
a
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1．研究有关经济理论
建立模型需要理论抽象。模型是对客观事物的基本 特征和发展规律的概括，是对现实抓住本质的简化。
这种概括和简化就是理论分析的成果。 因此，在模型设定阶段，首先要注意基于经济理论
的
例如，根据劳动力市场均衡学说，工资增长率y、失 业率x，有关系y=f(x)。
金融计量学导论
1.6 金融数据的可视化
图1-13展现的是对数收益分布的直方图，从形态上来看，对数收益率是近似于正态 分布的。直方图是分布密度的一个比较粗糙的估计量，从图1-13中也可以看出，美国标 普500指数峰度更大，风险更高。
1.6 金融数据的可视化
图1-14分别演示了由使用三个带宽的沪深300指数日和标普500指数的对数收益率的 核密度估计。图1-14的实曲线来自于Rstudio中的density()函数，具有缺省带宽。虚线 和点线曲线分别具有1/2和1的缺省带宽。调谐参数adjust是缺省带宽的乘数，所以在三 条曲线中，adjust分别为1/2，1和2。
分析中是一个常用的分布。在第六章我们将详细论述。
1.4 收益率的分布特征
1.4.1随机变量的矩及分布特征
1.4.1随机变量的矩及分布特征
1.4.1随机变量的矩及分布特征
1.4.1随机变量的矩及分布特征
1.4.2样本矩及分布特征
1.4.2样本矩及分布特征
1.4.2样本矩及分布特征
1.4.2样本矩及分布特征
1.3.2对数正态分布
R代码
> x=seq(0,1,by=0.01) > curve(dlnorm(x,meanlog = 0,sdlog = 1),from=0,to=10)
1.3.3稳态分布
➢ 稳态分布是正态分布的自然推广，其在加法运算下是稳定的，这一点满足 对数收益率的要求。
➢ 稳态分布能刻画股票的历史收益率所显现的超额峰度。非正态的稳态分布 没有有限方差，这一点与大部分金融理论相矛盾。
金融计量学
导论
学习目标
➢ 了解金融计量学的建模步骤、金融数据的主要类型和来源。 ➢ 熟悉R和Python语言的基本操作。 ➢ 掌握各类收益率的计算、分布特征和金融数据的可视化。 ➢ 通过疫情期间中美股指收益率对比，体现我国金融风险的可控性以及我
计量经济学导论(20200620090716)
计量经济学导论引子“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。
”——P . 萨谬尔森（P . Samuelson）“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最有权威的一部分。
”——R . 克莱因（R . Klein）第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法，有必要首先从整体上对计量经济学作一些概略性的认识，了解计量经济学的性质、沿革、研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展计量经济学（Econometrics）这个词是1926年挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希（R.Frisch）在《论纯经济问题》一文中，按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”，研究对经济现象和经济关系的计量方法，因此Econometrics有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学，是为了强调计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
经济现象本来就充满着数量关系，人们很早就在探索用定量的方式研究经济问题。
早在17世纪英国经济学家、统计学家威廉?配第在《政治算术》中就运用统计方法研究社会经济问题，主张用“数字、重量和尺度”来阐明经济现象。
以后的相当一段时间，经济学家们也力图运用数学方法研究经济活动，用数学语言和公式去表达经济范畴和经济规律。
但这都还没有形成计量经济学。
计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立，其标志一般认为是1930年12月弗瑞希和丁伯根（J.Tinbergen）等经济学家发起在美国克里富兰成立国际计量经济学会。
第二次世界大战以后，计量经济学在西方各国的影响迅速扩大，发展成为经济学的重要分支。
计量经济学讲义第一章 导论
计量经济学讲义计量经济学已经成了经济学专业中越来越热门的课程，是当今西方国家经济类专业三门核心课程（宏观、微观、计量）之一。
现在我们随手翻一翻《经济研究》这类经济专业刊物，就会发现，大部分的文章都采用了计量经济学的分析方法.计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，从1969年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达十几人，包括去年获奖的Engle和Granger。
这些都说明了计量经济学越来越得到广泛的认可和高度的重视，经济科学日益朝着用数学表达经济内容和统计定量的方向发展。
所以这是一门值得大家付出努力去学好的课程。
大家随便翻一下手中的教材，就会发现这门课程中会有大量的数学推导过程。
我想这可能会是一个大家都很头疼的问题，根据这个特点，我把计量经济学这门课程做了一个定位：课程定位：用于研究经济问题的一种工具所谓的工具，就好象我们常用的office软件一样，我们用它是为了编辑文件，而我们大多数人并不知道它的每一条程序是如何编写的。
如果我们把计量经济学仅仅当成我们研究经济问题的一种工具的话，我们就可以把很多的数学推导过程装进一个个“黑箱”中，只需要学会用它的结果就够了。
我们用一个word软件，要能够打印出一篇漂亮的文章出来，那我们用一个学期的时间来学习如何使用计量经济学这个工具，最终希望达到什么要求呢？一、课程目的：1、掌握计量经济学的基本理论和方法；2、能够读懂采用了计量经济分析方法的经济文章；3、结合自己的专业，能应用计量经济方法对实际问题进行初步的计算分析。
我一直认为，要做成任何事情，有清晰的思路是最重要的。
如果说细节是一串珍珠项链上的珠子，那么思路就是把珠子串起来的那根线，珠子少一颗不要紧，没有了这个线，就成不了项链。
学习同样也是这样。
计量经济学导论第四版第一章
第三篇 高深专题探讨
■ 第十三章 跨时横截面的混合：简单面板 数据方法
■ 第十四章 高深的面板数据方法
5 ■ 第十六章 联立方程模型
第一章：计量经济学的性质 与经济数据
什么是计量经济学 经验经济分析的步骤 经济数据的结构
计量经济分析中的因果关系和其他条件 不变的概念
6
什么是计量经济学
计量经济学的用处
■ 检验经济模型 ■ 解释经济人的行为 ■ 政策制定
非实验数据与实验数据
■ 非实验数据（nonexperimental data） ■ 实验数据（experimental data）
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经验经济分析的步骤
经验分析（empirical analysis）
■ 定义：利用数据来检验某个理论或者估计某 种关系
12336
185808.6 184937.4 22420.0 87598.1 77230.8 10367.3 74919.3
14185
217522.7 216314.4 24040.0 103719.5 91310.9 12408.6 88554.9
16500
267763.7 265810.3 316228.8 314045.4 343464.7 340506.9
2012 邢恩泉
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计量经济分析中的因果关系和 其他条件不变的概念
因果效应
■ 经济学家的目标就是要推定一个变量对另一 个变量具有因果关系
其他条件不变
■ 在因果关系中，其他条件不变是具有重要作 用的
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12
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0
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3.6
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第2章 Econometric packages for modelling financial data(金融计量经济学导论-东北财经大学 陈磊)
The GAUSS Mathematical and Statistical System
1-6
• The GAUSS Mathematical and Statistical System is a fast matrix programming language widely used by scientists, engineers, statisticians, biometricians, econometricians, and financial analysts. • Designed for computationally intensive tasks, the GAUSS system is ideally suited for the researcher who does not have the time required to develop programs in C or FORTRAN but finds that most statistical or mathematical "packages" are not flexible or powerful enough to perform complicated analysis or to work on large problems. • Whatever mathematical tool or language you are now using, you'll find that GAUSS can greatly increase your productivity!
1-3
EViews
• 目前最流行的计量经济学软件。 • 主要功能
–数据处理 –绘图 –统计分析 –建模分析 –预测 –模拟
金融计量分析导论PPT课件(40页)
常用金融计量软件介绍
2、SAS SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由
北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并 于1976年成立SAS软件研究所，正式推出SAS软件。 SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软 件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析 功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 3、SPSS 4、Matlab 5、S-PLUS 6、Statistica
E[(x x )3]
本书的统计学与概率知识
当概率分布围绕均值 x 对称时，对于其概率密度函
数 f ( x ) ，f(xx)f(xx)存在，此时偏度；
E[(xx)3]0 若随机变量x少数变量远远大于均值 x ，使概率密度曲
线右侧尾部拖得很长，则称概率分布为正偏态，此时；
若少数变量数值很E 小[(，x则概x)率3]密0度曲线左侧尾部拖得
本书的统计学与概率知识
（3）相关系数
与协方差密切相关的另一统计变量是相关系数 （correlation coefficient）。它是从资产回报相 关性的角度对协方差进行重新标度，以便于不同 组对随机变量得相对值之间进行比较分析。
两个随机变量间的协方差等于这两个变量之间的 相关系数与他们标准差的乘积，即可得相关系数：
在这种情况下，我们不能从一个随机变量的信息中得 出另一个随机变量的任何信息。正的协方差，即0表示 两种资产收益同向变动，则称两个收益率变量和之间 呈正相关（positively correlated）；相反，负的协方 差，即0表示资产收益反向变动，则称两个收益率变量 和之间呈负相关（negatively correlated）。
常用金融计量软件介绍
1、数据导入
第6章 Multivariate models(金融计量经济学导论-东北财经大学 陈磊)
6-8
Simultaneous Equations Bias
• But .... if the equation is part of a system, then E(Xu) 0, in general. • Conclusion: Application of OLS to structural equations which are part of a simultaneous system will lead to biased coefficient estimates. • Is the OLS estimator still consistent, even though it is biased? • No - In fact the estimator is inconsistent as well. • Hence it would not be possible to estimate equations (4) and (5) validly using OLS.
(7)
• Rearranging (6),
( ) P ( ) T S (v u)
vu P T S
(8)
© Chris Brooks 2002, 陈磊 2004
6-5
Obtaining the Reduced Form
© Chris Brooks 2002, 陈磊 2004
6-4
Obtaining the Reduced Form
• Solving for Q,
P S u P T v
• Solvห้องสมุดไป่ตู้ng for P,