计量经济学课件
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)
计量经济学课件(庞浩版)
劳动经济学中经常运用联立方程模型来研究劳动力市场中 的各种问题,如工资决定、就业与失业、劳动力流动等。 例如,可以构建一个包含工资方程和就业方程的联立方程 模型,以分析最低工资制度对就业和工资水平的影响。
06
CATALOGUE
面板数据计量经济学模型
面板数据基本概念与特点
面板数据定义
面板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。
面板数据模型估计方法及应用举例
估计方法
面板数据模型的估计方法主要有最小二乘法 、广义最小二乘法和极大似然法等。
应用举例
面板数据模型在经济学、金融学、社会学等 领域有广泛的应用,如经济增长、劳动力市 场、金融市场、环境经济学等问题的研究。 例如,可以利用面板数据模型研究不同国家 经济增长的影响因素,或者分析某个政策对 不同地区或不同群体的影响效果。
模型设定
多元线性回归模型是描述多个自变量与一 个因变量之间线性关系的模型,形式为 Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+u。
假设ห้องสมุดไป่ตู้验
对各个自变量的回归系数进行假设检验, 判断其是否显著不为零。
参数估计
通过最小二乘法等方法对模型中的参数进 行估计,得到各个自变量的回归系数估计 值。
多重共线性问题
采用逐步回归法、岭回归法、主成分分析法等方法对多重 共线性进行修正,同时也可以通过增加样本容量或收集更 多信息来缓解多重共线性的影响。
04
CATALOGUE
时间序列计量经济学模型
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。
《计量经济学入门》PPT课件
其中
Q i ——某种商品需求量;
.
13
P i——该商品的价格 ;
P0 i ——可替代商品的价格;
Y i ——消费者收入 ;
T i ——消费者偏好; u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书: 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书: 1、《经济计量学》(第四版),张保法 编著,经济科学出版社,2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》, 唐国兴,复旦大学出版. 社,1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》(第三版),李子奈,高等 教育出版社,2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate:
平面数据 年份 中国 美国
(Panel Data) 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 (Cross-Sectional Data)
❖ 截面数据又俗称横向数据,是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
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
计量经济学课件全
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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。
7
计量经济学构成要素
经济理论 模型
计量经济模型
数据 精炼的数据
数理统计理论 计量经济理论
采用计量经济技术并使用精练数据估计计量经济模型 应用
结构分析
经济预测
政策评价
计算机 8
三大要素
• 经济理论 • 数据 • 统计推断 • 经济理论、数据和统计理论这三者对于真
正了解现代经济生活中的数量关系都是必 要的,但本身并非是充分条件。三者结合 起来就是力量,这种结合便构成了计量经 济学。
• 按照时间的顺序,每隔一定的时间观测经 济变量的取值,所得到的统计数据。
• 观测对象是一个单位:一国,一地区,某 企业
• 时间间隔:可以是一年,一个季度,一个 月,一天,甚至更短,要视问题的性质和 重要性而定。
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时间序列数据(time series data)
• 这类变量反应了变量的动态特征,即在时 间上的变动趋势。
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
• 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。”
计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
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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
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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(完整版)
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
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》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
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(4)教学讨论区
QQ号:1419509088
? ——计量经济模型要解决的两个问题:一 是模型形式须确定;二是如何处理不容易 得到观测值的变量(比如,被逮捕的概率)
? ——计量模型的形式:
?
Crime= β0+β1wage+ β2othinc+ nv+β5avgsen+ β6age+u
β3fre(qa1r)r+
β4freqco
? Crime-参与犯罪活动的频率
? Wage- 合法就业中所得工资
? Othinc-通过其他途径所得收入
? Freqarr-以前犯罪被抓的概率
? Freqconv- 被抓后被证明有罪的概率
? Avgsen- 被证明有罪后判刑的平均时间长度
? Age-犯罪者年龄
? 4.总结
? ——计量经济模型必须考虑变量数据的可 得性
? ——对于无法获得样本数据的变量或因素, 统一用u或ε这样的随机变量来表示。
示,“师傅领进门,修行在个人”,多练。
§1.1 计量经济学
一、计量经济学 二、计量经济学模型 三、计量经济学的内容体系 四、计量经济学是一门经济学科 五、计量经济学在经济学科中的地位
一、计量经济学
△ 经济学的一个分支学科 ○1926年挪威经济学家 R.Frish 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年代的大发展和 60年代的扩张 ○ 20世纪70年代以来非经典(现代)计量经济学 的发展
型。例如:消费模型、投资模型 ——这些模型既可来自书本上的已有理论,也可
来自你自己对关注问题的详细分析
? 例如:
? 诺奖获得者贝克尔(Gary Becker)在一篇开 创性论文中,利用一个效用最大化分析框 架,描述了个人对犯罪行为的选择。贝克 尔认为,人是否选择犯罪就是一个经济决 策过程:他是在犯罪的成本与收益间进行 边际比较。或说,他是在将花在犯罪上的 时间与花在做正当事业时间上进行边际比 较。
? Wage=f(educ,exper,training) ? Wage-工人工资水平 ? Educ-受教育水平 ? Exper-工作经历 ? Training-培训时间
? 3.计量模型的构建
? ——回顾一下,前面模型中函数的形式是 否需要确定?
? ——想一下,前面模型中,你能得到罪犯 在实施犯罪时的“工资”水平吗?有无其 他因素会对工人工资水平产生影响?
? 于是,可用如下模型描述犯罪行为:
? Y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7) ? y-花在犯罪上的小时数
? X1-从事犯罪活动每小时“工资” ? X2-从事正当行业的小时工资 ? X3-犯罪或就业之外的收入 ? X4-犯罪被抓的概率 ? X5-犯罪被抓后,被证明有罪的概率 ? X6-被证明有罪后预期审判 ? X7-年龄
计量经济学课件
教材及参考书
《计量经济学》,李子奈,高等教育出版社, 2000年7月
《Basic Econometrics 》,Damodar N. Gujarrati,2001
《计量经济学导论:现代观点》,伍德里奇著,中国人民大 学出版社,2003年
《计量经济模型与经济预测》(第4版),平狄克 鲁宾费尔 德著,机械工业出版社,1999年。
△ 定义
“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着 手,但任何一个方面都不能和计量经济学混为 一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事; 它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经 济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济 学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经 验表明,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,但本身并非是充分条件。三者结合起 来,就是力量,这种结合便构成了计量经济 学。”
? ——样本数据的来源完全不同:前者来被 动的观测;后者来自主动的控制实验。
? ——研究的关系不同:前者必须是因果关 系,后者不一定。
二、计量经济学模型
1. 构建计量经济学模型的两个步骤 ——构造一般的“经济模型” ——构造计量经济学模型 2. 经验分析中一般经济模型的构造 ——本质是用于描述经济中各变量关系的数理模
关于学习方法的说明 ⑴ 理论与应用并重。既要重视理论方法,也要重视
应用模型和应用中实际问题的解决; ⑵ 以教材中的经典理论方法为主,也要理解适当引
入的、教材中没有的非经典理论方法; ⑶ 对于理论方法,重点是思路而不是数学过程; ⑷ 对于应用模型,重点不是每种模型本身,而是它
们演变与发展的方法论; ⑸ 必须十分重视综合练习; ⑹ 必须掌握一种应用软件,注意课堂的软件应用演
△ 在经济学科中占据极重要的地位
克莱因(R.Klein ):“计量经济学已经在经 济学科中居于最重要的地位”,“在大多数大 学和学院中,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”。
萨缪尔森( P.Samuelson ) :“第二次大战 后的经济学是计量经济学的时代”。
? △ 计量经济学与统计学的区别
? 比如,在上例中,u即可表示犯罪的工资、 犯罪者的道德特征、家庭背景等不易观测 到样本数据的变量。它称作随机扰动项。
பைடு நூலகம்
? 5.计量经济学的任务
? ——分析你所关注的因素(某一个因变量) 的影响。比如,式(1)中我可能关注,被 抓概率对一个潜在罪犯是否实施犯罪的影 响
? 此一案例的特点是能从一个规范的经济分 析框架出发完成模型,但现实中,很多情 况是从直觉出发直接构造模型。
? 案例2
? 一位劳动经济学家想考察在职培训对工人 生产力的影响。此时,他需分析决定工人 生产力的因素有哪些。直观上,工人的受 教育水平、工作经历和培训等都对工人的 生产力水平有影响。如果劳动市场是竞争 的,那么工资就会完全反映劳动力水平, 于是,他可构造如下模型: