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计量经济学导论PPT课件

计量经济学导论PPT课件
• 必须掌握一种应用软件(Spss或Eviews),注意课堂和实 验的软件应用演示。
第一章 导 论
什么是计量经济学 计量经济学研究的步骤 计量经济学模型与数据 计量经济学的产生与发展
第一节 什么是计量经济学
◆ 计量经济学的定义 ◆ 计量经济学与其它学科的关系 ◆ 计量经济学的内容体系
一、计量经济学的定义
▼ 第一届诺贝尔经济学奖得主挪威经济学家R. Frisch将计量经济学定义为经济理论、统计学和 数学的结合;
▼ P.A.Samuelson、T.C.Koopmans、R.Stone将 计量经济学定义为“应用合适的方法对经济理论 和观察到的事实加以联系和推导,对现实经济现 象进行定量分析”。
一、计量经济学的定义
应用计量经济学——运用理论计量经济学所提供的理论
与方法研究 特定领域的具体经济活动的数量关系,侧重于建 立与应用模型过程中的实际问题的处理,除依赖理论计量经 济学外,需要依赖经济理论建立模型,根据具体的经济数据 进行分析、预测、评价等。
宏观计量经济学与微观计量经济学
区分依据:
对应于宏观经济学与微观经济学的划分
(对数学的应用)
第一,对非线性函数进行线性转化的方法和技巧,是 数学在计量经济学中的应用
第二,任何的参数估计归根结底都是数学运算,较复 杂的参数估计方法,或者较复杂的模型的参数估计, 更需要相当的数学知识和数学运算能力
第三,在计量经济理论和方法的研究方面,需要用到 许多的数学知识和原理
计量经济学与其它学科的区别
个人消费C
GDP
1980
2447.1
3776.3
1981
2476.9
3843.1
1982
2503.7

计量经济学-第一章-导论-PPT课件

计量经济学-第一章-导论-PPT课件
选择若干作为影响因素的变量
● 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
.
16
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。”
.
18
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"

《计量经济学导论》课件

《计量经济学导论》课件

简单回归分析
通过单独的自变量和因变量建立线性回归方 程,了解不同变量之间的关系。
多元回归分析
通过多个自变量与因变量建立线性回归模型, 研究个体变量和经济体系之间关系的多元方 法。
假设检验
通过可靠的统计分析方法,掌握有强科学性 的实证检验体系,实现对数据有效性和可信 程度的评估。
三、回归模型的常见问题
计量经济学的应用领域
计量经济学应用广泛,涉及金融、政策、市场 等领域。它可以预测未来趋势、修复经济体系 中的异常、通过政策和决策可视化经济走向。
计量经济学的重要性
计量经济学是了解经济运行的内在规律和复杂 性的重要方式。它为预测未来趋势、指导政策
二、基础知识概述
数据类型
数字型、分类型、时间序列型等。掌握不同 数据类型的基本方法,可以更准确地描述数 字在数据分析和应用中的实际含义。
《计量经济学导论》PPT 课件
这堂课将带领您进入计量经济学的精彩世界,发掘数据背后的价值,实现对 数据的科学管理,提升对经济体系的理解和应用。快来开启您的计量之旅吧!
一、导言
什么是计量经济学?
计量经济学是一门探索kw【经济变量之间内在 关系】/kw的学问,可通过数据方法,深入研究 数字背后的规律,了解数字的真实含义。
1
多重共线性
独立变量之间具有高度相关性,导致
异方差性
2
难以准确度量变量对因变量的影响。
存在变量误差的果的可靠性和
准确性。
3
自相关性
存在观测值之间的相关性,导致参数
的不一致性和标准误的高估。
非常见事件与离群值
4
可能存在离群值和异常数据,影响分 析结果的稳健性和可靠性。
2 练习题解析和讨论

伍德里奇计量经济学导论ppt课件

伍德里奇计量经济学导论ppt课件
l 确定性总体回归函数
E(Y|Xi) = 0 + 1 Xi,
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21
Ø 随机误差项u的意义:
l 反映被忽略掉的因素对被解释变量的影响。 或者理论不够完善,或者数据缺失;或者影响轻微。
l 模型设定误差 l 度量误差 l 人类行为内在的随机性
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22
Ø 随机误差项主要包括下列因素:
在解释变量中被忽略的因素的影响; 变量观测值的观测误差的影响; 残缺数据; 模型关系的设定误差的影响; 其他随机因素的影响。
l 对于某一个家庭,如何描述可支配收入和消费支出的关系?
Yi=E(Y|Xi) + ui =0 + 1 Xi + ui
某个家庭的消费支出分为两部分:一是E(Y|Xi)=0 + 1 Xi ,称为系统成
分或确定性成分;二是ui,称为非系统或随机性成分。
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20
l 随机性总体回归函数
Yi=0 + 1 Xi + ui
260
— 152
— — 180 185 — 3 517
ppt课件.
26
样本回归线
样本均值连线
ppt课件.
27
Ø 总体回归模型和样本回归模型的比较
ppt课件.
28
注意:分清几个关系式和表示符号
E(Y|Xi) = 0 + 1 Xi (1)总体(真实的)回归直线: Yi
E(Y|Xi)01Xi
Y2
Y1
或: Yi ˆ0ˆ1Xi ei
其中: Yˆi 为Yi的估计值(拟合值); ˆ0 , ˆ1 为 0 , 1 的估计值;
110 115 120 130 135 140
- 6 750

《计量经济学导论》ch

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© 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.
More on Specification and Data Issues
Chapter 9
Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5e
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Multiple Regression Analysis: Specification and Data Issues
As expected, the measured return to education decreases if IQ is included as a proxy for unobserved ability.
Regression specification error test (RESET) The idea of RESET is to include squares and possibly higher order fitted values in the regression (similarly to the reduced White test)

《计量经济学》ppt课件(2024)

《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。
2024/1/29
20
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。
25
面板数据模型参数估计与检验
2024/1/29
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

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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。

计量经济学概论(PPT 51张)

计量经济学概论(PPT 51张)
截面数据很难用于总量估计。
截面数据一般存在误差项的异方差
3、合并数据(Pooled Data)
合并数据:既有时间序列数据又有横截面数据 平行数据(Panel Data):同一个横截面单位,在不同时 期的调查数据。是时间序列数据与截面数据的合成体 。例如,1978-1999年我国各省市城镇居民消费结构的 调查资料。
堆无用的数学符号。
主要特点
揭示经济活动中各变量之间的定量关系,用一个或一
个以上的随机性数学方程来描述现实的经济活动与经 济关系,更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律

模型由系统(联立方程)或方程组成,方程由变量、
参数(系数)、运算符和随机扰动项组成。
通过计量经济模型可以对研究对象进行深入的研究—
生经济变量、外生条件变量、外生政策变量)和滞后被解释变量,其
中有些变量如外生政策变量、条件变量经常以虚拟变量的形式出现。
必须选择适当的统计指标(统计学上亦称变量) 来表征模型中变量。如:

用工业总产值来表征产出量 用固定资产原值来表征资本 用职工人数来表征劳动 用技术进步的速度来表征技术



选择解释变量的要求
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自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 获奖者达十余人,因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据(面板数据 Panel data) 虚拟变量数据

计量经济学全册课件(完整)pptx

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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。

《计量经济学导论》ch15 PPT资料共16页

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Instrumental Variables and Two Stage Least Squares
Assume existence of an instrumental variable :
(but
)
The instrumental variable is uncorrelated with the error term
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IV:
(which is to be expected)
It is also much less precisely estimated
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This is the so called „reduced form regression“
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《导论计量经济学》课件

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面板数据分析实例
面板数据分析实例
利用面板数据,分析不同个体在一段时间内的行为和表现。例如,分析不同国家在一段 时间内的经济增长和贸易情况。
面板数据模型选择
根据研究目的和数据特点,选择合适的面板数据模型,如固定效应模型、随机效应模型 等。
面板数据异方差性和序列相关性检验
在进行面板数据分析时,需要注意数据的异方差性和序列相关性,以避免模型估计的偏 误和无效。
参数估计与最小二乘法
总结词
估计模型参数的方法
详细描述
最小二乘法是一种常用的参数估计方法,通 过最小化预测值与实际观测值之间的残差平 方和来估计参数。具体来说,对于线性回归 模型,最小二乘法会找到一组参数值,使得 因变量的观测值与通过自变量和这组参数预
测的值之间的差距最小。
模型的检验与诊断
总结词
评估模型质量的过程
ABCD
机器学习与计量经济学的结合
机器学习算法的引入将有助于改进计量经济学模 型的预测精度和解释能力。
领域交叉融合
计量经济学将与金融、环境、生物等领域交叉融 合,拓展研究领域和应用范围。
计量经济学与其他学科的交叉研究
计量经济学与金融学的交叉研究
01
探讨金融市场中的资产定价、风险管理等问题。
计量经济学与环境学的交叉研究
描述变量之间的关系
详细描述
线性回归模型用于描述因变量和自变量之间 的线性关系,基本形式为 (Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_kX_k + epsilon) 其中 (Y) 是因变量, (X_1, X_2, ldots, X_k) 是自变量,而 (beta_0, beta_1, ldots, beta_k) 是待估计 的参数,(epsilon) 是误差项。
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Instrumental Variables and Two Stage Least Squares
The endogeneity problem is endemic in social sciences/economics In many cases important personal variables cannot be observed These are often correlated with observed explanatory information In addition, measurement error may also lead to endogeneity Solutions to endogeneity problems considered so far: • Proxy variables method for omitted regressors • Fixed effects methods if 1) panel data is available, 2) endogeneity is time-constant, and 3) regressors are not time-constant
Instrumental Variables and Two Stage Least Squares
An simple consistency proof for OLS under exogeneity: (Exogeneity)
This holds as long as the data are such that sample variances and covariances converge to their theoretical counterparts as n 1, i.e. if a LLN holds. OLS will basically be consistent if, and only if, exogeneity holds.
Instrumental Variables and Two Stagtence of an instrumental variable :
(but
)
The instrumental variable is uncorrelated with the error term
Reconsideration of OLS in a simple regression model
and assume
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Instrumental variables method (IV) IV is the most well-known method to address endogeneity problems
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IV-estimator:
The instrumental variable is correlated with the explanatory variable
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Instrumental Variables Estimation and Two Stage Least Squares
Chapter 15
Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5e
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Instrumental Variables and Two Stage Least Squares
Example: Education in a wage equation
Error terms contains factors such as innate ability which are correlated with education
Definition of a instrumental variable: 1) It does not appear in the regression 2) It is highly correlated with the endogenous variable 3) It is uncorrelated with the error term
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