计量经济学课件
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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 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。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
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。
计量经济学课件全
• 计量经济的方法和统计方法一样，本质上 是归纳法，是将实事归纳成理论的一个有 效的辅助工具。计量经济学可以结合实际 观测数据对经济理论进行验证，检验理论 的正确性，提供进一步改进理论的方向。
11
数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
6
一、什么是计量经济学
• 计量经济学是利用经济理论、数学、统计推断 等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。
• 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据， 对构建于数理经济学基础之上的数学模型提供 经验支持，并得出数量结果。
• 计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、 数理统计方法与计算技术，根据实际观测资料 来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的 一门学科。
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
5
一、什么是计量经济学
• 兰格：“经济计量学是经济理论和经济 统计学的结合，并运用数学和统计方法 对经济学理论所确定的一般规律给予具 体的和数量上的表示。”
• 克莱茵：“经济计量学是数学方法、统 计技术和经济分析的综合。就其字义来 讲，经济计量学不仅是指对经济现象加 以测量，而且包含根据一定的经济理论 进行计算的意思。”
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
80579.36 88189.6
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截面数据(cross-section data)
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数据
• 观测数据：主要是指统计数据和各种调查 数据。是所考察的经济对象的客观反映和 信息载体，是计量经济工作处理的主要现 实素材。
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一、什么是计量经济学
• 计量经济学是利用经济理论、数学、统计推断 等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。
• 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据， 对构建于数理经济学基础之上的数学模型提供 经验支持，并得出数量结果。
• 计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、 数理统计方法与计算技术，根据实际观测资料 来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的 一门学科。
• 萨缪尔森：“经济计量学的定义为：在 理论与观测协调发展的基础上，运用相 应的推理方法，对实际经济现象进行数 量分析。”
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一、什么是计量经济学
• 兰格：“经济计量学是经济理论和经济 统计学的结合，并运用数学和统计方法 对经济学理论所确定的一般规律给予具 体的和数量上的表示。”
• 克莱茵：“经济计量学是数学方法、统 计技术和经济分析的综合。就其字义来 讲，经济计量学不仅是指对经济现象加 以测量，而且包含根据一定的经济理论 进行计算的意思。”
GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
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截面数据(cross-section data)
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）
(2024年)完整版李子奈计量经济学版第四版课件
• 二阶段最小二乘法（2SLS）：二阶段最小二乘法是一种常用的联立方程模型估 计方法。该方法首先对每个方程进行最小二乘估计，得到每个方程的残差；然 后使用这些残差作为解释变量，对所有方程进行再次估计。这种方法可以消除 方程之间的相互影响，得到一致的参数估计量。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
2024/3/26
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
31
多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
14
04
时间序列计量经济学模型
Chapter
2024/3/26
15
时间序列基本概念与性质
01
02
03
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。
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时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
28
半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
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THANKS
感谢观看
2024/3/26
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多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
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04
时间序列计量经济学模型
Chapter
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时间序列基本概念与性质
01
02
03
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。
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时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
28
半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。
计量经济学课件(全)
计量经济学第一章绪论目前，在经济学、管理学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多。
所谓定量分析，即揭示经济活动中客观存在的数量关系。
定量分析方法统计分析方法：一元多元经济计量分析方法：以模型为基础时间序列分析方法：动态时间序列§1.1 计量经济学及其模型概述一、计量经济学计量经济学的诞生计量经济学“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家弗里希(R.Frish)于1926年仿照“Biometrics”(生物计量学)提出来的，这标志着计量经济学的诞生。
弗里希将计量经济学定义为经济学、统计学和数学三者的结合。
计量经济学的定义计量经济学是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计算机为手段；主要从事经济活动的数量规律研究，并以建立、检验和运用计量经济学模型为核心的一门经济学学科。
二、计量经济学模型模型，是对现实的描述和模拟。
模型分类语义模型：语言文字。
物理模型：简化的实物。
几何模型：几何图形。
数学模型：数学公式。
计算机模拟模型：计算机模拟技术。
计量经济学模型属于经济数学模型，即用数学公式来描述经济活动。
例：生产函数经济数学模型是建立在经济理论的基础之上的。
生产理论：“在供给不足的条件下，产出由资本、劳动、技术等投入要素决定，随着各投入要素的增加，产出也随之增加，但要素的边际产出递减。
” 建立初始模型初始模型的特点模型描述了经济变量之间的理论关系；通过模型可以分析经济活动中各因素之间的相互影响，从而为控制经济活动提供理论指导；认为这种关系是准确实现的；模型并没有揭示各因素之间的定量关系，因为参数未知。
模型的改进以1964-1984年我国工业生产活动的数据作为样本，估计得到：改进模型的特点1.用随机性的数学方程描述现实的经济活动与经济关系。
2.揭示了经济活动中各因素之间的定量关系。
3.可用于对研究对象进行深入的研究，如结构分析、生产预测等。
初始模型——数理经济学模型数理经济学模型：由确定性的数学方程所构 成，用以揭示经济活动中各因素间的理论关系。
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
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。
计量经济学绪论通用课件
研究内容
包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析、经济预测、 政策评估等。
计量经济学的发展历程
19世纪末至20世纪初
计量经济学的萌芽阶段，以简单统计方法为基础。
20世纪30至60年代
计量经济学的发展阶段，以线性回归分析为核心。
20世纪70年代至今
计量经济学的多元化发展阶段，涵盖了非线性回归、面板数据、时 间序列等多种分析方法。
大数据在计量经济学中的应用
数据获取
01
大数据提供了海量的数据资源，有助于解决计量经济学研究中
数据不足的问题。
模型优化
02
大数据的多样性和复杂性要求计量经济模型不断优化，以提高
预测和解释能力。
实证研究
03
大数据为计量经济学提供了丰富的实证案例，有助于推动实证
研究的深入发展。
计量经济学的理论创新与实践应用
CHAPTER
经济变 量
解释变量与被解释变量
解释变量是用来解释被解释变量变动的变量， 被解释变量是需要被解释的变量。
自变量与因变量
自变量是影响其他变量的变量，因变量是由 自变量影响的变量。
内生变量与外生变量
内生变量是由模型内部因素决定的变量，外 生变量是由模型外部因素决定的变量。
随机变量与非随机变量
多元线性回归分析
涉及多个自变量且自 变量与因变量之间存 在线性关系的回归分 析。
非线性回归分析
自变量与因变量之间 存在非线性关系的回 归分析。
概率与统计基础
概率
描述随机事件发生可能性的数。
01
02
概率分布
描述随机事件所有可能结果及其发生 概率的函数。
03
期望值
随机变量的所有可能取值的概率加权和。
包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析、经济预测、 政策评估等。
计量经济学的发展历程
19世纪末至20世纪初
计量经济学的萌芽阶段，以简单统计方法为基础。
20世纪30至60年代
计量经济学的发展阶段，以线性回归分析为核心。
20世纪70年代至今
计量经济学的多元化发展阶段，涵盖了非线性回归、面板数据、时 间序列等多种分析方法。
大数据在计量经济学中的应用
数据获取
01
大数据提供了海量的数据资源，有助于解决计量经济学研究中
数据不足的问题。
模型优化
02
大数据的多样性和复杂性要求计量经济模型不断优化，以提高
预测和解释能力。
实证研究
03
大数据为计量经济学提供了丰富的实证案例，有助于推动实证
研究的深入发展。
计量经济学的理论创新与实践应用
CHAPTER
经济变 量
解释变量与被解释变量
解释变量是用来解释被解释变量变动的变量， 被解释变量是需要被解释的变量。
自变量与因变量
自变量是影响其他变量的变量，因变量是由 自变量影响的变量。
内生变量与外生变量
内生变量是由模型内部因素决定的变量，外 生变量是由模型外部因素决定的变量。
随机变量与非随机变量
多元线性回归分析
涉及多个自变量且自 变量与因变量之间存 在线性关系的回归分 析。
非线性回归分析
自变量与因变量之间 存在非线性关系的回 归分析。
概率与统计基础
概率
描述随机事件发生可能性的数。
01
02
概率分布
描述随机事件所有可能结果及其发生 概率的函数。
03
期望值
随机变量的所有可能取值的概率加权和。
计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
12
二、计量经济学的性质
若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） ●“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通 过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。” （美国现代经济词典） ●“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。” （萨谬尔逊等）
宏观经济学与微观经济学
●《概率论与数理统计》基础
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、 区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分 布等概念和性质
●《线性代数》基础
矩阵及运算、线性方程组等
●《经济统计学》知识
经济数据的收集、处理和应用
3
教 材及参考书
李子奈.计量经济学（第2版）.高教，2005. 潘文卿，李子奈.计量经济学习题集.高教，2005. 古扎拉蒂.计量经济学基础 (第四版).人大， 2005.
应用计量经济学：时间序列分析（第二版）.高教， 2006
布鲁克斯.金融计量经济学导论.西南财大，2005.
古亚拉提.经济计量学精要（原书第三版）.机械 工业，2006. 庞皓.计量经济学.科学出版社，2007 邹平. 金融计量学.上海财经大学出版社，2005.
5
计量经济学
第一章 导 论
6
第一章
●什么是计量经济学
假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的
经济计量方法
22
第二节 计量经济学的研究方法
需要做的工作
选择变量和数学关系式 —— 模型设定
确定变量间的数量关系 —— 估计参数
检验所得结论的可靠性 —— 模型检验
《计量经济学》ppt课件(2024)
02
最小二乘估计量的 性质
包括线性、无偏性、有效性等， 这些性质保证了估计量的优良特 性。
03
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门 的软件，可以得到参数的估计值 。
2024/1/29
9
经典线性回归模型假设条件及检验
1 2
经典线性回归模型的假设条件
包括线性关系、误差项独立同分布、无多重共线 性等，这些假设是模型有效的基础。
发展历程
从20世纪初的萌芽阶段，到20世 纪中叶的快速发展，再到21世纪 的广泛应用和不断创新。
4
计量经济学研Βιβλιοθήκη 对象与任务研究对象主要研究经济现象的数量关系，包括 经济变量之间的关系、经济系统的运 行规律等。
任务
揭示经济现象背后的数量规律，为经 济政策制定和评估提供科学依据，推 动经济学的理论创新和实践应用。
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。
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半参数估计方法原理及应用
原理
半参数估计方法结合了参数和非参数估 计方法的优点，既对总体分布做出一定 的假设，又利用样本数据进行推断。其 核心思想是通过引入一些辅助信息或约 束条件，降低模型的复杂度，提高估计 的精度和稳定性。
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面板数据模型参数估计与检验
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参数估计方法
最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS） 、极大似然估计（MLE）等。
参数检验
t检验、F检验、LM检验等，用于检验参数的显著 性。
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(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》课件
序计 量 经 济 研 究 的 工 作 程
（三）参数估计
矩法 常用的参数估计方法极大似然法
最小二乘法
• 矩法——以样本矩代替总体矩建立方程， 求解参数的方法。
• 极大似然法——根据极大似然原理建立方 程，求解参数的方法。
• 最小二乘法——根据最小二乘原理建立方 程，求解参数的方法。
（四）模型的检验
前定变量外 滞生 后变 变量 量
滞后内生变量 滞后外生变量
前期的内生变量 前期的外生变量
• （4）控制变量
• 控制变量——人为设置的反映政策要求、决策 者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方 面的变量。
模型设计工作
经济变量的确定 模型方程的设定
• 计量经济模型——为了研究分析经济系统中的经 济变量之间的数量关系而采用的随机性 的数学方程。 y f (x1, x2 ,, xn ) u
• 结构分析包括：（1）利用模型分析和测度系统 中某一变量的（绝对和相对）变化对其他变量 的影响；（2）比较分析变量及参数变化对经济 系统平衡的影响；（3）分析与研究变量相互关 系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。
• 政策评价——利用计量经济模型和计算机技术， 模拟在不同政策（或决策）条件下，经济系统 运行的态势和结果，对政策（或决策）进行评 价和优选。
济 学 概
• 数理经济学为计量经济学提供经济模型； • 经济统计学为计量经济学提供经济数据；
述 • 数理统计学为计量经济学提供分析工具和
研究方法；
计量经济学与相关学科的关系图
经济学
数理经 济学
计量经 济学
经济统 计学
数学
数理统 计学
统计学
（四） 计量经济学的分类
计
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Data : The Input
Panel Data
Panel data is a sets of time-series observations for a group of individuals. Her other English names: longitudinal data, timeseries cross-section data. Her Chinese names: 面板数据，板块数据，综列 数据。
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Steps in Empirical Econometric Analysis
Formulate the question of interest carefully, so that it is specific enough to be able to be answered by the data at hand and through using econometric techniques available. Collect needed data for the question of interest.
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Table 3 Some Variables of Welfare Recipients in State A of country U
time 19994 20001 20002 20003 19983 19993 20001 20002 19984 20004 19982 19993 19994 20001 19991 person 3 3 3 3 7 7 7 7 10 10 18 25 25 25 37 earnings 0 0 0 0 6284.25 0 0 3425.42 345.08 2686.48 226.6 0 289.25 2226.76 412.94 hour 0 0 0 0 471 0 0 280 0 347 44 0 45 259 8 employ 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 gender F F F F F F F F F F F F F F F
2004 年家庭现金 纯收入 (元) 12000 11000 10000 11000 8000 7000 8000 8000 10000 6000 7000 8000 6000 10000 10000 15000 17000 14000 20000 15000 30000 25000 15000 4000 2000
4
What can econometrics do for us?
Testing economic theories Explain behaviors that are of economic nature Explain behaviors disguised not to be of economic nature Poetrics
Econometrics is not just economics statistics, nor economic theory, nor application of mathematics to economics. It is the unification of the three.
INTERMEDIATE ECONOMETRICS
Economics Double Major
Yan Shen, CCER Fall, 2005
1
Outline
What is econometrics What can econometrics do for us Data: The Input Steps in Empirical Analysis What Will be Covered in This Course
5
What can econometrics do for us?
An Example y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,,x7) y : hours spent in criminal activity x1 :”wage” of the criminal activity x2,: hourly wage in legal employment x3 : Income other than from crime or employment x4,: Probability of getting caught. x5: Expected sentence if got caught x6,: Age x7: Discrimination degree received in cities
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Data : The Input
Time – Series data
A Time – Series data consists of observations on a variable or several variables over time.
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Table 2 China’s GDP, Currency and M1, 1978 – 2002
2
What is econometrics
Ragnar Frisch （1933）: “The (econometric) society... main object shall be to promote studies that aim at a unification of the theoretical-quantitative and empiricalquantitative approach to economic problems that are penetrated by constructive and rigorous thinking similar to that which has come to dominate in the natural sciences.”
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Data : The Input
Cross – Section data
A cross-sectional data set consists of a sample of individuals at a given point in time. Here individuals are considered in broader sense. Cross-sectional data are widely used in economics, especially in fields like labor economics, health economics, urban economics, etc.
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Table 1 A Survey of Rural Households’ Income in Province S at Year 2004
户主姓 名 田 杨 何 郭 薛 李 杨 苳 马 史 何 张 贾 李 杜 吴 王 何 王 严 张 姜 张 张 张
2003 年 家 庭 纯 收 入 (元) 10000 8000 10000 7000 7000 8000 7000 6000 7000 5000 6000 8000 10000 10000 8000 10000 9000 12000 10000 30000 15000 20000 30000 3500 1000
打工纯收 入 (元)
其中，外出打工纯收入 (元)
8000 1500 6000 1000 500 3000
1000
5000
4000
4000
10000
10000 10000 24000
3000
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Data : The Input
Notice that cross-sectional data can include variables that describes situations in the past or in the future. In this course we will mainly discuss the analysis of cross-sectional data, since its data structure often makes random sampling assumption reasonable.
2004 年家庭纯收 入 (元) 12000 11000 12000 11000 8000 10000 9000 8000 10000 8000 7000 10000 10000 10000 10000 15000 17000 15000 20000 20000 30000 25000 38000 4000 2000
Year 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 GDP 100 107.6 116 122 133.3 148.2 170.9 193.5 209.9 234.1 260.5 271.5 283 308.8 352.2 398.4 448.7 489.1 536.8 582.9 628.4 673.5 730 782.6 848.9 Currency 212.27 267.71 346.2 396.34 439.12 529.78 792.11 987.83 1218.36 1454.48 2134.03 2344.02 2644.37 3177.8 4336 5864.7 7288.6 7885.3 8802 10177.6 11204.2 13455.5 14652.7 15688.8 17278 M1 954.7 1208.1 1486.2 1707 1972.9 2291.5 3233 3450.1 4393.8 5173.1 6376.4 6804.6 8133.3 10061.5 14294.5 18167.5 20540.7 23987.1 28514.8 34826.3 38953.7 45837.3 53147.2 59871.6 70881.8