计量经济学入门讲解tsh
计量经济学入门
计量经济学入门在当今的经济领域中，计量经济学已经成为了一种不可或缺的分析工具。
它融合了经济学、数学和统计学的知识，帮助我们更深入地理解经济现象，预测经济趋势，并为政策制定提供有力的依据。
对于初学者来说，计量经济学可能看起来有些复杂和神秘，但其实只要掌握了一些基本的概念和方法，就能逐渐揭开它的面纱。
首先，让我们来了解一下什么是计量经济学。
简单来说，计量经济学就是运用数学和统计方法来分析经济数据，从而揭示经济变量之间的关系。
比如说，我们想知道消费者的收入如何影响他们的消费支出，或者政府的财政政策对经济增长有怎样的作用，就可以借助计量经济学的方法来进行研究。
计量经济学的核心是建立经济模型。
这些模型就像是我们在数学中学习的方程式一样，只不过它们描述的是经济变量之间的关系。
例如，一个简单的消费函数可能表示为：消费＝ a ＋ b ×收入，其中 a 和 b是需要通过数据分析来估计的参数。
建立模型的过程需要我们对经济理论有一定的了解，同时要结合实际的数据特点和研究问题的性质。
有了模型，接下来就是收集和整理数据。
数据的质量和准确性对于计量分析的结果至关重要。
我们可以从政府部门、统计机构、企业数据库等渠道获取数据。
在收集到数据后，还需要对其进行清洗和预处理，比如处理缺失值、异常值等，以确保数据的可靠性和有效性。
在数据准备好之后，就可以运用统计方法来估计模型中的参数了。
常用的估计方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
这些方法的目的是找到一组参数值，使得模型能够最好地拟合我们所观察到的数据。
通过估计参数，我们可以得到经济变量之间的定量关系，比如上面提到的消费函数中，我们可以得到收入对消费的具体影响程度。
然而，仅仅得到估计结果还不够，我们还需要对模型进行检验和评估。
这包括对模型的拟合优度进行检验，看看模型是否能够很好地解释数据的变化；对参数的显著性进行检验，判断每个变量对结果的影响是否显著；以及对模型的假设条件进行检验，确保模型的设定是合理的。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它通过建立经济模型，运用统计方法对经济数据进行分析，以揭示经济变量之间的关系和规律。
以下是对计量经济学中一些重要知识点的总结。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型表示为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。
在进行回归分析时，需要对模型进行估计。
常用的估计方法是最小二乘法（OLS），其基本思想是使残差平方和最小，从而确定参数的估计值。
通过估计得到的回归方程可以用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括拟合优度检验（如判定系数$R^2$）、变量的显著性检验（＄t$检验）和方程的显著性检验（＄F$检验）等。
二、多重共线性多重共线性指的是解释变量之间存在较强的线性关系。
这可能导致参数估计值不稳定、方差增大、＄t$检验失效等问题。
检测多重共线性的方法有多种，如计算解释变量之间的相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
解决多重共线性的方法包括剔除一些相关变量、增大样本容量、使用岭回归或主成分回归等方法。
三、异方差性异方差性是指随机误差项的方差不是常数，而是随解释变量的变化而变化。
异方差性会影响参数估计的有效性和假设检验的可靠性。
常用的检测方法有图形法（如绘制残差平方与解释变量的关系图）、怀特检验等。
解决异方差性的方法有加权最小二乘法（WLS）等。
四、自相关性自相关性是指随机误差项在不同观测值之间存在相关关系。
自相关性会导致参数估计值有偏、无效，以及$t$检验和$F$检验不可靠。
常用的检测方法有杜宾沃森（DW）检验等。
解决自相关性的方法有广义差分法等。
五、虚拟变量虚拟变量用于表示定性变量，如性别、季节等。
在模型中引入虚拟变量可以更准确地反映经济现象。
经济计量分析入门
经济计量分析入门经济计量分析是一种运用统计学方法来研究经济现象和解决经济问题的工具。
它以经济理论为基础，通过对经济数据的收集、整理和分析，帮助我们了解经济现象的本质，预测经济走势以及制定经济政策。
本文将介绍经济计量分析的基本概念、方法和应用。
一、经济计量分析概述经济计量分析主要关注经济变量之间的关系，以及这些关系对经济活动的影响。
其中，关键的概念是因果关系和相关关系。
因果关系指的是一个变量的变化如何影响另一个变量，而相关关系则是指两个变量之间是否存在某种关系，无论是因果关系还是其他的关联性。
二、经济计量分析方法1. 经济数据的获取经济计量分析的第一步是获得相关的经济数据。
这些数据可以来自于各种渠道，包括政府机构、研究机构、企业和其他组织。
关键的是确保数据的可靠性和完整性，以及对数据进行适当的整理和清洗。
2. 描述统计分析描述统计分析是对经济数据的基本特征进行概括和总结。
常见的描述统计指标包括平均值、标准差、最大值、最小值等。
通过描述统计，我们可以对数据的基本分布和变异程度有一个直观的了解。
3. 假设检验假设检验是经济计量分析的重要方法之一，用于验证经济理论中的假设。
它通过对样本数据进行统计推断，判断某种经济关系是否存在或具有某些特征。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
4. 回归分析回归分析是经济计量分析中最常用的方法之一。
它通过建立数学模型来描述影响经济变量的因素，并通过对样本数据进行计量分析，确定模型的参数估计值。
回归分析可以帮助我们了解各个影响因素对经济变量的贡献程度，并进行预测和政策分析。
5. 时间序列分析时间序列分析是研究时间上连续观测数据之间的关系和规律性的方法。
它涉及到数据的平稳性、趋势性、周期性、季节性等特征的研究。
时间序列分析可以用于经济变量的预测以及对经济周期、季节性因素的分析。
三、经济计量分析的应用经济计量分析在现实生活中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 宏观经济政策分析：经济计量分析可以帮助政府制定宏观经济政策，如货币政策、财政政策等。
计量经济学知识分享
计量经济学知识分享
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
以下是一些计量经济学的基本知识分享：
1. 变量：计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量，而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型：计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据，时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据，面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立：计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计：计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数，以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验：计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断：计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计，可以预测未来的经济趋势和变化。
《计量经济学第一讲》课件
计量经济学是经济学中重要的分支，通过运用统计学和数学方法，研究经济 现象、测量经济关系、验证经济理论，并为经济政策提供科学依据。
简介
什么是计量经济学？
计量经济学是研究经济现象的定量分析方法， 通过建立数学模型，对经济关系进行测量、估 计和推断。
计量经济学的应用领域
计量经济学广泛应用于经济政策评估、市场预 测、企业决策和投资分析等领域。
最小二乘法的应用
4
数值。
广泛应用于回归分析、经济预测和金融 风险评估等领域。
模型诊断
为什么需要模型诊断？
模型诊断用于检验经济模型的合理性和有效性，发 现模型中的问题和不足。
模型诊断方法
- 验证模型的假设 - 分析残差 - 模型改进
总结
• 计量经济学是什么？ • 计量经济学的重要性及应用领域 • 计量经济学方法的基础 • 计量经济学的未来研究方向
3 假设检验中的错误类
型
第一类错误（错误拒绝） 和第二类错误（错误接 受）。
参数估计
1
什么是参数估计？
参数估计是通过样本数据推断总体参数
最小二乘法的基本思想
2
的方法，用于量化经济模型中的未知参 数。
最小二乘法通过最小化观测值与模型预
测值之间的差异，选择最优的参数估计。
3
参
经济数据
- 交叉面数据 - 时间序列数据
- 宏观经济数据 - 微观经济数据 • 数据类型 • 数据来源
假设检验
1 假设检验的作用
假设检验用于验证经济模 型和理论是否符合实际数 据，评估变量之间的关系 是否显著和可靠。
2 假设检验的基本步骤
设定原假设和备择假设， 计算检验统计量，确定显 著性水平，做出决策。
计量经济学知识点
第一章1.计量经济学含义：以经济理论为基础，以统计资料为材料，运用数理统计知识和计算机技术，建立计量模型，对经济变量进行定量分析，以验证经济理论、分析政策效果、或进行商业预测。
2.计量经济学和其他学科关系▪1、经济学，尤其是数理经济学，为其提供理论依据▪2、经济统计学为其提供搜集加工整理统计资料的工具但价格、收入、投资、储蓄等经济数据是不可控的非实验数据，存在测量误差、遗漏、设计错误等▪3、数理统计为其提供假设检验的工具，以验证模型正确性主要有概率、概率分布、随机变量、抽样、参数估计、假设检验和回归分析等内容，只有具备了一定的数理统计学基础，才能很好地掌握计量经济学。
▪4、线性代数3.经济计量学建模步骤p2一、寻找研究的理论依据/设立一个理论假说二、确定统计指标，搜集编制数据①明确变量对应的统计指标②数据分类：时间序列数据：按时间跨度收集到的数据集合横截面数据：某个时点上的数据集合合并数据：时间序列数据和横截面数据的组合③数据来源：统计年鉴、统计类网站、数据公司三、建立数学模型四、设立经济计量模型：引入误差项自变量和因变量之间是统计关系，而不是确定的函数关系解释变量：函数的自变量被解释变量：函数的应变量五、采用适当方法，估计模型参数六、进行检验，验证模型的适用性经济检验：所估计参数的符号，大小是否符合理论等统计性检验：拟合优度检验：回归线拟合真实值优劣程度参数显著性检验：样本是否很好的代表了总体计量经济检验：回归模型前提条件的检验，例如多重共线性检验，异方差检验。
预测性检验本章考核要求▪识记：计量经济学含义、统计数据分类、参数、斜率、截距、解释变量和被解释变量、随机误差项等基本概念。
▪领会：计量经济学与其他学科的关系，计量经济模型基本的建模步骤第二章1.求和符号的性质p17常数的n次求和为常数的n倍常数可提到求和符号前两个变量的求和等于对两个变量分别求和2.几个定义▪1、实验：例：测试某批共1000灯泡的使用寿命▪2、总体：实验的所有可能结果的集合例：该批灯泡中每个灯泡的使用寿命，以小时计▪3、样本：由总体中抽出的若干个体的集合。
计量经济学入门
根据经济理论建立模型、选择合适的自变量
1.需要正确把握所研究的经济现象的经济学理 论和经济行为规律。这是正确选择变量的基础。
2.考虑数据的可得性.
3.考虑变量之间的关系,使得每一个解释变量都 是独立的.
确定模型的数学关系
1 主要依据是行为理论。数理经济学中已对 常用的生产、需求、消费、投资函数等模 型的数学形式进行了研究，可以借鉴。
2 我们只讨论线性形式。
二、样本数据收集
在开始一项研究工作时，最基本的工作之一， 就是收集数据。
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 平面数据（Panel Data）
年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
GDP growth rate 11.8 10.5 9.6 8.8 7.8 7.1 8.0 7.3 8.0
五、计量经济学模型成功三要素
理论——模型的灵魂和基础 方法——建立模型的手段和工具 数据——建立模型的原料——信息 所以，计量经济学家首先应当是经济学家，方
法的水平是衡量成果水平的主要依据，数据是 制约计量经济学发展的重要问题。
§1．3 计量经济学模型的应用
1．结构分析 2．经济预测 3．政策评价 4．经济理论的检验与发展
时间序列数据 （Time Series Data）
时间序列数据俗称纵向数据。 同一统计指标按时间序列排列的数据 数据频率（data frequency）：年、季度、月、
周、日(股票价格)
季度 2001.1 2001.2 2001.3 2001.4 2002.1 2002.2 2002.3 2002.4 2003.1 2003.2
计量经济学讲义新
第一章绪论§计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学是经济学的一个分支，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
其创立者R.弗里希将其定义为经济理论、统计学、数学三者的结合，但它又完全不同于这三个学科的每一个分支。
计量经济学（Econometrics）1926年由挪威经济学家弗里希（）仿造生物计量学（Biometrics）一词提出的。
1930年12月弗里希、丁百根和费歇耳等经济学家在美国克利夫兰市成立经济计量学会。
1933年出版《计量经济学杂志》在发刊词中弗里希将计量经济学定义为：经济理论、数学、统计学的结合。
计量经济学的学术渊源和社会历史根源：17世纪英国经济学家威廉.配弟在《政治算术》一书中应用“数字、重量或尺度”来阐述经济现象19世纪法国经济学家古尔诺《财富理论的数学原理研究》中认为：某些经济范畴、需求、价格、供给可以视为互为函数关系，从而有可能用一系列的函数方程表述市场中的关系，并且可以用数学语言系统地阐述某些经济规律（数理学派的奠基者）其后瑞士经济学家瓦尔拉斯创立了一般均衡理论，利用联立方程研究一般均衡的决定条件（洛桑学派的先驱）意大利经济学家帕累托发展了一般均衡理论。
用立体几何研究经济变量之间的关系。
1890年（剑桥学派的创始人）马歇尔的《经济学原理》的问世，使数学成为经济学研究不可缺少的描述与分析推理的工具为计量经济学奠定了基础计量经济学从二十世纪三十年代诞生起就显示了极强的生命力。
一方面出于对经济的干预政策的需要，许多国家都广泛采用经济计量理论和方法，进行经济预测，加强市场研究，探讨经济政策的效果。
另一方面随着科学技术的发展与进步，各门科学相互协作、相互渗透，计算机科学、数学、系统论、信息论、控制论等相继进入了经济研究领域。
特别是计算机技术的高速发展为计量经济学广泛应用铺平了道路。
计量经济学的发展过程是计量经济模型的建立、应用和发展的过程。
主要是应用代数模型对客观经济现象进行数量上的描述和概括。
经济计量学基础到进阶教程
经济计量学基础到进阶教程经济计量学基础到进阶教程经济计量学是研究经济现象和经济理论的数量化方法。
它通过运用数学和统计学的原理，对经济现象进行测量和分析。
本教程将介绍经济计量学的基础知识，并逐步深入探讨进阶概念和应用。
一、基础知识1. 经济数据的类型：经济计量学研究的对象是经济数据，包括时间序列数据和截面数据。
时间序列数据是同一经济变量在不同时间点上的观测值，如GDP、通货膨胀率等；截面数据是同一时间点上不同个体的观测值，如不同地区的失业率、人均收入等。
2. 经济计量模型：经济计量学使用统计模型来描述经济现象，常见的包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型。
线性回归模型是最基本的经济计量模型，可以用来研究因果关系和预测变量的变化。
3. 数据处理和统计检验：在进行经济计量分析之前，需要对数据进行处理和检验。
数据处理包括数据清洗、变量构造和转换等，统计检验用于验证经济理论或模型的有效性，常见的检验方法有t检验、F检验等。
二、进阶概念1. 异方差性：异方差性是指误差项的方差在不同观测值上存在差异。
当存在异方差性时，经典的最小二乘法估计结果具有不良性质，需要进行修正。
常见的修正方法包括加权最小二乘法和异方差稳健标准误等。
2. 集成与协整：集成是指时间序列数据中存在单位根，即序列之间存在长期关系；协整是指时间序列数据中存在长期平衡关系。
集成和协整在时间序列建模中具有重要意义，可以用来研究经济变量之间的长期关系。
3. 面板数据模型：面板数据是时间序列数据和截面数据的结合，可以用来研究个体之间的动态关系。
面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型，可以用来控制个体异质性和时间异质性的影响。
三、应用案例1. 金融市场预测：经济计量模型可以用来预测金融市场的走势，如股票价格、汇率等。
通过建立合适的模型，可以对金融市场进行预测和风险评估。
2. 政策评估：经济计量方法可以用来评估政策措施的效果，如货币政策、财政政策等。
计量经济学课件
计量经济学课件1. 引言计量经济学是经济学领域中一个重要的分支，通过运用数学和统计方法来研究和分析经济现象。
本课件将介绍计量经济学的基本概念、方法和应用，并提供实际案例进行演示和说明。
2. 计量经济学的基本概念2.1 变量与观测计量经济学的核心是对经济变量进行测量和观测。
在本节中我们将介绍不同类型的变量和观测方法，以及它们在计量经济学中的应用。
2.1.1 数值变量与分类变量•数值变量是可以用数值或数字来表示的变量，如收入、价格等。
•分类变量是具有特定类别或标签的变量，如性别、地区等。
2.1.2 原始观测与数据集•原始观测是指直接从调查或实验中得到的原始数据。
•数据集是包含多个观测的集合，可以是以表格形式展示的数据。
2.2 概率分布与统计量概率分布和统计量是计量经济学中常用的工具，用来描述和分析变量的分布和特征。
2.2.1 概率分布•概率分布是描述随机变量的取值和概率的函数。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布等。
2.2.2 统计量•统计量是根据样本数据计算得出的数值，用来对总体特征进行估计。
常见的统计量包括均值、方差、标准差等。
3. 计量经济学的方法和模型计量经济学研究中常用的方法和模型对于我们了解和解释经济现象至关重要。
在本节中，我们将介绍一些常见的计量经济学方法和模型。
3.1 线性回归模型线性回归模型是一种常用的计量经济学模型，用于探讨变量之间的关系。
该模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。
3.1.1 单变量线性回归•单变量线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入和消费之间的关系。
3.1.2 多变量线性回归•多变量线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入、教育水平和消费之间的关系。
3.2 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间相关数据的方法。
它包括对趋势、季节性和周期性等进行建模和分析。
3.3 面板数据分析面板数据分析是指对同时具有时间序列和跨个体观测的数据进行分析。
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。
(完整版)所有计量经济学检验方法(全)
计量经济学所有检验方法一、拟合优度检验可决系数TSS RSS TSS ESS R -==12 TSS 为总离差平方和，ESS 为回归平方和，RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。
该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
调整的可决系数)1/()1/(12----=n TSS k n RSS R 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。
将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。
二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。
原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0统计量)1/(/--=k n RSS kESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F 分布，给定显著性水平α，可得到临界值F α(k,n-k-1)，由样本求出统计量F 的数值，通过F>F α(k,n-k-1)或F ≤F α(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H 0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
三、变量的显著性检验（t 检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。
原假设与备择假设：H0：βi =0 （i=1,2…k ）；H1：βi ≠0给定显著性水平α，可得到临界值t α/2(n-k-1)，由样本求出统计量t 的数值，通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1)来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。
四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。
统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii ii ie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。
基础计量经济学
基础计量经济学【最新版】目录1.计量经济学的概述2.基础计量经济学的核心概念3.基础计量经济学的方法和应用4.基础计量经济学的发展趋势和前景正文一、计量经济学的概述计量经济学是一门运用数学、统计学和经济学理论相结合来研究经济现象的学科，其目的是通过建立经济模型和进行实证分析，以揭示经济现象之间的关系和规律。
计量经济学的研究方法可以分为理论计量经济学和实证计量经济学，其中，基础计量经济学是实证计量经济学的一个重要分支。
二、基础计量经济学的核心概念基础计量经济学主要涉及以下几个核心概念：1.变量：包括自变量、因变量和控制变量。
自变量是模型中被预测或解释的变量，因变量是模型中被预测的结果，控制变量则是对模型中的其他变量进行控制的变量。
2.函数关系：基础计量经济学研究的重点是经济现象之间的函数关系，即一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
3.参数：函数关系中的未知常数，需要通过估计来获得。
4.模型：描述经济现象之间函数关系的数学表达式，包括线性回归模型、多元回归模型、时间序列分析模型等。
三、基础计量经济学的方法和应用基础计量经济学的方法主要包括数据收集、数据处理、参数估计和模型检验等。
1.数据收集：通过问卷调查、实验设计、行政记录等方式获取研究所需的数据。
2.数据处理：对收集到的数据进行清洗、整理和转换，以便于进行后续的分析。
3.参数估计：利用统计方法（如最小二乘法、极大似然估计等）来估计模型中的参数。
4.模型检验：检验模型的有效性和假设是否成立，常用的检验方法包括显著性检验、多重共线性检验、异方差检验等。
基础计量经济学在经济学领域具有广泛的应用，如在政策评估、市场预测、企业决策等方面发挥着重要作用。
四、基础计量经济学的发展趋势和前景随着大数据时代的到来和计算机技术的发展，基础计量经济学的研究方法和应用范围不断拓展，呈现出以下发展趋势：1.数据驱动：大数据为计量经济学研究提供了丰富的数据资源，使得研究者可以更加深入地挖掘经济现象之间的关系。
计量经济学入门—黄少敏编著
计量经济学入门—黄少敏编著第一部分计量经济学的基本原理第一章什么是计量经济学1.计量经济学：根据经济理论模型，收集实际数据，用统计学的方法来对经济数据进行处理，验证理论模型中变量之间的关系。
2.横截面数据（Cross-sectional data）：某一时间内对不同对象进行调查所得来的数据----人口普查。
3.时间序列数据（Time-series data）：对同一对象在不同时间连续观察所得的数据----十年来国内生产总值的记录。
4.面板数据（Panel data）：同一组样本对象在连续几个时期被采样的数据。
5.纵向数据（Longitudinal data）：将几个不同时期经济数据样本集合在一起的数据。
6.要通过对实际经济数据的分析过程来学习（动手收集实际数据，对数据进行处理和分析。
光靠读计量经济学的教科书、推导计量经济学的数学公式、背诵计量经济学的模型是不会真正理解计量经济学的。
第三章回归分析的基本方法：最小二乘法1.回归分析：计量经济学中用来处理数据、估计和验证模型的基本方法。
2.回归分析研究步骤：i.确定所研究的问题（因变量）ii.根据经济理论，找出与该问题相关的、有影响力的经济因素（自变量）iii.建立因变量与自变量的关系式（经济模型）iv.按照科学的方法手机相应变量的实际数据v.根据实际数据，用回归方法来估计出经济模型中的参数，并进行验证vi.对所研究的问题做出结论3.最小二乘法对误差项之假设条件（Gauss-Markov Theorem）i.每个误差必须是随机的，其误差期望值必须等于零。
E(ei)=0ii.误差的方差是相等的，而且其变化量必须是有限的。
Variance of error i = sigma’s square and sigma’s square < infiniteiii.每个误差之间必须是相互独立的。
Cov (ei, ej) =0iv.误差项与自变量之间必须是无关的。
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1982年，商务出版社出版了克莱因Klein教授的《经济计量学教科书》中
译本。 1984年，社科出版社出版张守一教授等《经济计量学基础知识》。 1998年，教育部规定计量经济学是我国大学经济类专业本科学生的8门必 修课之一。
模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包
括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应 用等内容。
步骤3：模型的检验
一般讲，计量经济学模型必须通过三方面检验：
（1）经济意义检验：检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。
主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包 括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。
（4）虚拟变量数据（dummy variables data）
数据处理
（1）数据的完整性。
数据点联系不紧密，样本容量大，则可以剔出不完整数据。
数据点联系紧密，样本容量有限，可以考虑用插值法等补齐数据。
（2）数据的可比性。
定基指数和环比指数的转化 名义数据和实际数据的转化
步骤3：模型参数的估计
模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型 并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计
应具备的知识：
经济学（宏观经济学，微观经济学） 数理统计学（概率分布，参数估计，假 设检验，回归分析） 线性代数（矩阵运算） 高等数学
第一章
本 章 主 要 内 容
绪论
计量经济学是什么？ 为什么要学习计量经济学？ 计量经济学的产生和发展
计量经济学的研究步骤
课程内容结构图 常用软件
ARCH—现代金融计量
Engle 2003
三、计量经济学的产生和发展
1、计量经济学发展的三个时期 20世纪初，数学、统计学理论日趋完善为计量经济学的出现奠定了理 论基础。19世纪初勒让德尔（Legendre）和高斯（Gauss）分别提出最小 二乘法，1821年高斯提出正态分布理论。19世纪末英国统计学家高尔登 （Galton）提出“回归”概念。20世纪20年代学生（Student）和Fisher 提出抽样分布和精确小样本理论。尼曼（Neyman J. D.，波兰裔美国人） 和皮尔逊（Pearson）提出假设检验理论。至此，数理统计的理论框架基 本形成。这时，人们自然想到要用这些知识解释、分析、研究经济问题， 从而诞生了计量经济学。
2000 RY 1600 RC
1200
800
400
0 55
8 7 6 5 4 3 2 1 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 RLNC RLNY
60
65
70
75
80
85
90
济学奖
诺贝尔获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖 近20位担任过世界计量经济学会会长
七十年代以前的建模技术都是以“经济时间序列平稳”这一前提设计
的，而战后多数国家的宏观经济变量均呈非平稳特征，所以在利用联立 方程模型对非平稳经济变量进行预测时常常失败。从70年代开始，宏观 经济变量的非平稳性问题以及虚假回归问题越来越引起人们的注意。因
为这些问题的存在会直接影响经济计量模型参数估计的准确性。 8 0 年 代 以 后
建立第1个应用模型
经 典 计 量 经 济 学 建立概率论基础 发展数据基础 发展应用模型 建立投入产出模型
微观计量： 选择性样本模型
Heckman 2000
非 经 典 计 量 经 济 学
微观计量： 离散选择模型
McFadden 2000
时间序列：
协整理论—现代宏观计量 Granger 2003
时间序列：
（3）微观计量理论。
2、计量经济学在中国的发展
1960年中国科学院经济研究所成立了一个经济数学方法研究组。 1979年三月成立了中国数量经济研究会（1984年定名为中国数量经济学
会，并办有一份杂志，《数量经济技术经济研究》）。
1980年中国数量经济学会首次举办经济计量学讲习班，邀请Klein等七位美
20 | 40 年 代
30年代计量经济学研究对象主要是个别生产者、消费者、家庭、厂商 等。基本上属于微观分析范畴。第二次世界大战后，计算机的发展与应用 给计量经济学的研究起了巨大推动作用。从40年代起，计量经济学研究从 微观向局部地区扩大，以至整个社会的宏观经济体系，处理总体形态的数 据，如国民消费、国民收入、投资、失业问题等。但模型基本上属于单一 方程形式。
计量经济学
教材： 《计量经济学》 靳庭良 参考书目：
《计量经济基础》古扎拉蒂著，中国人民大学出版社。 《计量经济学》 李子奈 潘文卿编， 高等教育出版社。
编著
《计量经济学基础》（第3版） 张晓峒主编，
南开大学出版社。 《计量经济学软件EViews使用指南》（第3版）， 张晓峒主编，南开大学出版社。
物。
经济学
数理经 济学 经济统 计学
数 学
计量 经济 学
数理统 计学
统 计 学
经济学：提供理论基础； 统计学：提供数据资料； 数 学：提供研究方法。
经济统计学：收集、加工数据，并通过图、表的方式展现经济规律或经济问题。 数理统计学：提供分析方法。但一般要满足严格的条件或假定。
数理经济学：用精确的数学公式对经济关系或经济规律进行描述，与经济理
的经济理论。
二、为什么要学习计量经济学？
经济理论提出的命题和假说多以定性表述为主，如需求 定理，消费函数等。只有利用经济数据对它们进行定量 分析，才能为具体决策提供指导 工作中会遇到需要预测销售量、利息率、货币需求量或 估计货币的需求函数、供给函数以及价格弹性等工作。 （需求弹性对产品提价决策的影响，客流量对销售收入 的影响，宏观经济政策的具体度量，即可操作性。）
论之间并无本质的区别。
计量经济学是一门独立的学科：经济理论所作的陈述和假说大多
是定性的，理论并没有对经济变量间的关系提供任何数量度量。而计 量经济学要做的就是提供这一数量的估计。换言之，计量经济学是对大 多数的经济理论赋予经验内容。也就是说，根据收集的数据，通过数理
统计的方法，把数理经济学提出的数学方程式转化为适合于经验检验
地区
加拿大 智利 墨西哥
秘鲁
美国 中国 香港 日本
-1.7
2.7 14.2 6.3 1.0
6.4
2.3 13.5 6.1 0.3
13.1
3.5 12.6 5.4 0.6
7.4
2.0 10.5 3.9 1.5
2.5
2.8 9.6 4.6 3.9
6.9
3.9 8.8 5.3 1.4
0.3
3.9 7.8 -5.1 -2.8
步骤2：变量数据的收集与处理 数据类型
（1）时间序列数据：一个时间序列是对一个变量在不同时间取的一组观 测结果。这些数据可以按固定的时间间隔收集。（年度、季度、月度）
中国1993年—1998年的GDP增长率 （%）
1993 14.2
1994 13.5
1995 10.5
1996 9.6
1997 8.8
30多位在获奖成果中应用了计量经济学
“二战以后的经济学是计量经济学的时代”-- Samuelson
“计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最 有权威的一部分”
--Klein
创立
Frisch 1969 Tinbergen 1969 Haavelmo 1973 Stone 1984 Klein 1980 Leontief 1973
一、计量经济学是什么？
英文：Econometrics
——R. Frisch 中文：计量经济学，经济计量学 计量经济学是对经济关系进行经验估计的经济学分支之 一。计量表示“度量”，计量经济学主要是对经济关系 进行度量。 计量经济学用定量的方法研究经济关系和经济活动规律
及其应用的科学，是经济学、统计学和数学相结合的产
1998 7.8
（2）横截面数据 ：一个或多个变量在同一时点上收集的数据。
1992年实际GDP增长率 （%）
地区 GDP 加拿大 0.9 智利 12.3 墨西哥 3.6 秘鲁 -1.7 美国 2.7 中国 14.2 香港 6.3 日本 1
（3）混合数据（面板数据 Panel data）
实际GDP增长率 1992年 0.9 12.3 3.6 1993年 2.5 7.0 2.0 1994年 1995年 1996年 1997年 3.9 5.7 4.4 2.2 10.6 -6.2 1.2 7.4 5.2 4.0 7.1 7.0 1998年 3.1 3.4 4.8
四、计量经济学的研究步骤
步骤1：理论模型的设计
对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择
模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些
因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定 描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作
Granger-Newbold于1974年首先提出虚假回归问题，引起了计量经济学 界的注意。 Box-Jenkins 1967年出版《时间序列分析，预测与控制》一书。时 间序列模型有别于回归模型，是一种全新的建模方法，它是依靠变量本 身的外推机制建立模型。由于时间序列模型妥善地解决了变量的非平稳 性问题，从而为在经济领域应用时间序列模型奠定了理论基础。人们发 现耗费许多财力人力建立的经济计量模型有时竟不如一个简单的时间序 列模型预测能力好（Cooper 1972年专门对两种模型的预测精度作了详 细比较）。 当前的计量理论前沿问题：（1）面板数据；（2）非线性计量分析；