《高级计量经济学》-厦门大学经济学院)上课讲义
《高级计量经济学》教学大纲
《高级计量经济学》教学大纲自己收集整理的错误在所难免仅供参考交流如有错误请指正！谢谢《高级计量经济学》教学大纲课程名称：高级计量经济学课程英文名称：Advanced Econometrics课内学时：48 课程学分：3课程性质：学位课开课学期：每学年第一学期教学方式：课堂讲授考核方式：考试大纲执笔人：吕鹏主讲教师：吕鹏师资队伍：王震、吕鹏、刘林、郭庆方一、课程内容简介本课程的内容主要由三大部分组成横截面数据分析时间序列数据分析与面板数据分析其中前两项为重点内容使用的模型除了经典线性模型以外还包括大量研究中常用的扩展模型课程对数学描述方面适当淡化以讲清方法思路为目标在方法的提出背景、应用过程中容易出现的问题的处理等方面适当强化并辅以大量的应用实例本门课程为48学时3学分二、课程目的和基本要求了解常用的计量经济学分析方法与模型掌握各种方法提出的背景、特点、应用过程中容易出现的问题以及相应的解决办法能够根据研究问题的不同选择合适的回归模型并且能对回归结果进行正确的分析从而能够熟练运用计量经济学这一重要研究工具为硕士论文研究打下良好的方法论基础学完本课程后应达到以下基本要求：1．熟练掌握横截面数据回归模型包括线性模型、受限被解释变量模型与联立方程的估计、统计推断与应用2．掌握时间序列数据的基本特征以及回归分析中的序列相关等问题的处理方法3．了解分析面板数据的基本方法具备深入学习高级的面板数据分析方法的基础4．能够针对不同的研究问题选择恰当的计量经济学模型并且正确解读回归分析的结果三、教学内容及学时安排第一章计量经济学的性质与经济数据（1学时）第一节什么是计量经济学第二节经验经济分析的步骤第三节经济数据的结构第四节计量经济分析中的因果关系与其他条件不变概念第二章简单回归模型（2学时）第一节简单回归模型的定义第二节普通最小二乘法的推导第三节 OLS的操作技巧第四节测量单位和函数形式第五节 OLS估计量的期望和方差第六节过原点回归第三章多元回归分析：估计（3学时）第一节使用多元回归的动因第二节普通最小二乘的操作和解释第三节 OLS估计量的期望值第四节 OLS估计量的方差第五节 OLS的有效性：高斯-马尔科夫定理第四章多元回归分析：推断（2学时）第一节 OLS估计量的抽样分布第二节检验对单个总体参数的假设：t检验第三节置信区间第四节检验关于参数的一个线性组合的假设第五节对多个线性约束的检验：F检验第六节报告回归结果第五章多元回归分析：OLS的渐进性（1学时）第一节一致性第二节渐进正态和大样本推断第三节 OLS的渐进有效性第六章多元回归分析：其它问题（3学时）第一节数据的测度单位对OLS统计量的影响第二节对函数形式的进一步讨论第三节拟和优度的进一步探讨第四节预测和残差分析第七章含有定性信息的多元回归分析：二值变量（3学时）第一节对定性信息的描述第二节只有一个虚拟变量第三节使用多个虚拟变量第四节涉及虚拟变量的交互作用第五节二值因变量：线性概率模型第八章异方差性（3学时）第一节异方差对OLS所造成的影响第二节 OLS估计后异方差--稳健性推断第三节对异方差的检验第四节加权最小二乘估计第五节再议线性概率模型第九章模型设定和数据问题的深入探讨（3学时）第一节函数形式误设第二节对观测不到的解释变量使用代理变量第三节有测量误差的OLS的性质第四节数据缺失、非随机样本和异常观测第十章时间序列数据的基本回归分析（3学时）第一节时间序列数据的性质第二节时间序列回归模型的例子第三节经典假设下OLS的有限样本性质第四节函数形式、虚拟变量第五节趋势和季节性第十一章用时间序列数据计算OLS的其他问题（3学时）第一节平稳性和弱项相依时间序列第二节 OLS的渐进性质第三节使用高度持久时间序列做回归分析第四节动态完整模型和序列不相关第五节时间序列模型的同方差假定第十二章时间序列回归中的序列相关和异方差（3学时）第一节有序列相关误差的OLS性质第二节序列相关的检验第三节对严格外生解释变量的序列相关的校正第四节差分和序列相关第五节在OLS后的序列相关-稳健性推断第六节时间序列回归中的异方差性第十三章跨时横截面的混合简单面板数据（panel data）（3学时）第一节跨时独立横截面的混合第二节利用混合横截面做政策分析第三节两时期面板数据分析第四节多于两期的差分法第十四章高级面板数据方法（3学时）第一节固定效应估计法第二节随机效应模型第三节把面板数据用于其它数据结构第十五章工具变量法与两阶段最小二乘估计（3学时）第一节普通最小二乘中的缺失变量问题第二节多元回归的工具变量估计方法第三节两阶段最小二乘估计方法第四节内生性与过度识别的检验第五节用两阶段最小二乘法处理异方差问题第六节两阶段最小二乘法在时间序列方程中的应用第七节两阶段最小二乘法在面板数据回归中的应用第十六章联立方程模型（3学时）第一节联立方程模型的性质第二节用两阶段最小二乘法估计两个方程组成的联立方程第三节估计多个方程组成的联立方程第四节时间序列方程组成的联立方程的估计第五节面板数据方程组成的联立方程的估计第十七章时间序列的深入讨论（3学时）第一节无限分布滞后模型第二节单位根的检验第三节谬误回归第四节协积和误差纠正机制第五节预测第十八章限制因变量模型和样本选择纠正（3学时）第一节二值响应的logit和probit模型第二节 T obit 模型第三节泊松回归模型第四节截取和断尾回归模型第五节样本选择纠正四、推荐教材及主要参考书教材：J. M. Wooldridge. Introductory Econometrics: A modern Approach. Third edition. 清华大学出版社2007.参考文献：1．J. M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. CambridgeMA：MIT Press,2002.2．W.H.Green. Econometric Analysis. Fourth editon. 清华大学出版社20012．李子奈叶阿忠. 高等计量经济学.清华大学出版社2000。
《高级计量经济学》课程教学大纲
《高级计量经济学》课程教学大纲一、课程名称：高级计量经济学Advanced Econometrics二、课程编号：0200131三、学时与学分：64/4四、先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、计量经济学五、课程教学目标：在学习计量经济学的基本理论和基本方法的基础上，从矩阵代数的角度，进一步了解计量经济学的理论、方法，具备应用所学的理论和方法分析经济问题能力。
六、适用学科专业：经济学实验班七、基本数学内容与学时安排第一章两个变量之间的关系（2学时）1.1 双变量关系示例2.1 相关系数1.3 双变量概率模型双量线性回归模型双变量最小二乘模型中的推断双变量的回归型的方差分析与预测第二章双变量关系的其他方面（2学时）2.1时间作为回归元2.2变量变换2.3非线性关系2.4滞后因变量作为回归元2.5平稳和非平稳序列2.6自回归方程的最大似然估计第三章K元线性方程（4学时）3.1 K变量模型的矩阵表达式3.2偏相关系数3.3 K元方程的推断3.4预测第四章K元线性方程设定错误的若干检验（8学时）4.1设定错误4.2模型评估与诊断检验4.3参数不变性的检验4.4结构变化的检验4.5 虚拟变量第五章最大似然估计、广义最小二乘法及工具变量估计（6学时）5.1最大似然估计量5.2线性模型的ML估计5.3似然比、沃尔德与拉格郎日乘数检验5.4有非球性干扰项的线性模型的ML估计5.5工具变量估计量第六章异方差和自相关（8学时）6.1异方差性的检验6.2异方差性下的估计6.3自相关干扰6.4自相关干扰的检验6.5对具有自相关干扰关系式的估计6.6预测6.7自回归条件异方差（ARCH模型、GARCH模型等）第七章单变量时间序列建模（4学时）7.1 AR、MA和ARMA 过程的性质7.2平稳性检验7.3ARIMA模型的识别、估计和检验7.4预测第八章自回归分布滞后关系（6学时）8.1 自回归分布滞后关系8.2设定与检验8.3非平稳回归元8.4协积8.5非嵌套模型第九章多方程模型（10学时）9.1向量自回归9.2V AR的估计9.3向量误差纠正模型9.4联立结构方程模型9.5识别条件9.6结构方程条件第十章广义矩法（GMM）（6学时）10.1矩法10.2OLS作为一个矩问题10.3根据变量作为一个矩问题10.4GMM和正交性条件10.5GMM估计量的分布10.6应用第十一章纵列数据（8学时）11.1纵列数据的来源与类型11.2混合估计量11.3随机效应模型11.4随机效应作为组内和组间估计量的组合11.5两时期的固定效应模型11.6多于两时期固定效应模型11.7固定效应估计的风险11.8武豪斯曼检验八、教学方法理论教学、教学软件演示、应用案例讲授、课堂讨论九、教材及参考书：教材：计量经济学方法.J.约翰斯顿J.迪纳尔多著.唐齐鸣等译.林少宫校.中国经济出版社，2002参考书：1.李子乃叶阿忠编著高等计量经济学清华大学出版社2.高炜谢知予编著高等计量经济学高等教育出版社3.微观计量经济学要义：问题与方法探讨主编：林少宫华中科技大学出版社，2003十、考核方式书面考试（50%~60%）+作业、讨论、小型论文（40%~50%）。
高级计量经济学课件 (9)
用 Ø 对每个大学生的收入和消费这两个变量之间的关系进
行数量化，揭示收入增加一个单位（如100元），平
均而言，消费将增加的数量是多少。
§1.1 计量经济学的定义与应用
计
量
经
济
学 的 Alfred Cowles
形
As its motto (Theory and Measurement) indicates, the Cowles
济
学》的出版，标志着计量经济学作为经济学的一个 分支
学
而诞生，也极大地促进了计量经济学的形成和发展。
的
/default.asp Ø从计量经济学的形成过程我们可以看出：
形
计量经济学的产生源于对实际经济问题的研究，其主
成
要的研究内容是对经济关系的数量化。
济
•大学生可支配收入增加，是否对计算机和手机的需求也增加？
理
•类似于（1.1.1）的需求函数是否发生变化，如何变化？ •估计或度量结果是否与（1.1.2）类似？
论
计量经济学还要分析什么？（二）
ü 计量经济学是以检验和发展经济理论为目的的经济度量。
——斯隆（Sloan, 1949, p. 88） ü对以上Id系数的统计检验，应设定什么样的假设？使用什么
(1.1.2)
估计结果表述为：当猪肉价格和鱼的价格保持不变，可支配收入增加
构
1个单位（如100元），猪肉的需求将增加0.14个单位（如0.14公斤）。
分
计量经济学揭示了什么？
析
刻画猪肉需求如何由自身价格、替代品价格和可支配收入所决定的 现实，揭示需求与价格和收入间的数量关系。
对本例而言，其含义是揭示需求与收入和价格之间的数量关系，进
【优质】《高级计量经济学Ⅱ》教学大纲PPT资料
教学内容 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；
第：562章7其89它79现3 代计量经济学选模型择性样本模型 计时量间经 序济列学的模协型整方和法误论差基修 础正持模型续时间数据模型
第4章Panel 教学内容安排：求全不求专
3 Panel Data的单位根检验和协整检验
Data模型
非参数计量经济学模型
动态计，李子奈 叶阿忠，清华大学 出版社，2000年9月
William H.Greene,《Econometric Analysis》 (Fifth Edition), Prentice-Hall Inc., 2003
课程说明
教学内容
第1章导论
现代计量经济学的内容体系 计量经济学模型方法论基础
第2章现代时间序列分析模型
时间序列的平稳性和单位根检验 时间序列的协整和误差修正模型 结构变化的时间序列单位根和协整检验
第3章微观计量经济学模型
二元离散选择模型 多元离散选择模型 计数数据模型
课程说明
既 教要学重内视 容理 安论 排方 ：法 求， 全也 不要求 重 专变视应截用矩模型模和型应用中实际问题的解决；
对Gr于ee理ne论,《方E法co，no重m点et掌ric握A的n变a是lys思系is路》数而(F不i模fth是E型数di学ti和o过n)动程, P；r态enti模ce-H型all Inc.
第4章Panel Data模型 教学课件—基本教学要求
4.3
Panel
Data的单位根检验和协整检验
第计3量章经微济观学计模量型经方济法学第论模基型5础章其它现代计量经济学模型
时Gr间ee序ne列,《的E协co整no和m误et差ric修A正n空a模lys型间is》计(Fi量fth E经diti济on)学, Pr模enti型ce-Hall Inc.
第一讲_高级计量经济学_绪论
建模流程
下页
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。
设计理论模型的步骤
理论模型的设计主要包含三部分工作 1. 选择变量 2. 确定变量之间的数学关系 3. 拟定模型中待估计参数的数值范围
确定模型的数学形式
选择了适当的变量，接下来就要选择适当的 数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理 论模型。 （1）借鉴前人的研究成果 （2）用散点图判断 （3）用多个模型模拟，再进行比较选择
拟定理论模型中待估参数的理 论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的 经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验 后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于 它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它 们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值 可以用来检验模型的估计结果。
设计、非参数方法、生存分析、时间序列分析、谱分析、投影寻踪等。）
12．Ox V. 1.11, GAUSS V. 3.2.19 13．SPSS, SAS
学习要求及达到的目的
学习要求： 1.不迟到、不早退、不无故旷课 2.课内外学习时间比例至少为1︰3 3.课内的案例课后一定要自己动手做一遍 4.认真完成课后作业 达到的目的： 1.进入应用计量经济学的殿堂 2.充分了解计量经济学理论背景 3.熟练应用计量经济学方法解决实际问题
20世纪80年代至今计量经济学经典计量初级中级高级微观计量非参数半参数时间序列paneldata一理论模型的设计二样本数据的收集三模型参数的估计四模型的检验建模流程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
高级计量经济学-教学大纲
高级计量经济学-教学大纲《高级计量经济学》教学大纲“Advanced Econometrics” Course Outline课程编号：150183A课程类型：专业选修课总学时：48 讲课学时：48 实验（上机）学时：0学分：3适用对象：经济学、统计学、金融学等先修课程：微观经济学、宏观经济学、计量经济学Course Code: 150183ACourse Type: Specialized Optional CoursePeriods: 48 Lecture: 48 Experiment (Computer): 0Credits: 3Applicable Subjects: Economics, Statistics, FinancePrerequisites: Microeconomics, Macroeconomics, Econometrics一、课程的教学目标该课程面向经济学、统计学和金融学等相关专业高年级本科生，重点介绍计量经济学各种核心理论方法及其实际应用的学科专业选修课程。
本课程是学生在本科阶段的高阶课程，着重加强学生对计量理论的理解并为提升其对理论运用的认知。
具体而言，该课程的侧重训练学生以下四个方面的能力：1）掌握基本计量模型的结构、估计及统计推断；2）理解每个计量模型的特点及适用范围；3）能针对具体的经济问题构建恰当计量模型；4）熟练使用统计软件R实现完整的计量分析。
通过本课程的学习，学生能够从实际经济问题出发，结合相应的数据特点，构建并分析合理的计量模型，并对分析结果进行科学规范的讨论，从而初步建立其独立研究分析的能力。
This is a specialized optional course in the theory and practice of advanced econometric methods for studentsmajoring in economics, statistics, and finance. This course is of advanced level for senior undergraduate students, aiming at enhancing stude nts’ understanding of fundamental econometric theories and the practicalapplications of these methods. Mainly, the course train the student’s abilities in the following four aspects: 1) know well the setting, estimation and statistical inference of basic econometric models; 2) understand the basic properties and also the applications of each econometric model; 3) be capable of construct the proper econometric model for practical economic problems; 4) be familiar with the most popular statistical programming language R for econometric analysis. Through this course, the students should learn how to combine the economic theories, stylized facts with data structure to construct the econometric model for empirical analysis, and also how to investigate the econometric results, so as to establish the ability of conduct independent research.二、教学基本要求本课程的教学目的是让学生掌握计量经济学的基础理论方法并熟练运用所学计量知识分析各种现实经济问题。
高级计量经济学课件 (6)
举例：
n 消费函数： Ct 0 1Yt 1t n（1） 解释变量Y存在随机测量误差： eYt Yt* Yt
Ct
0
1Yt
1t
0
1Yt*
* 1t
* 1t
1t
1 (Yt
Yt*)
1t
1eYt
（5.4.1） （5.4.2）
表现：
现有解释变量系数的OLS估计量是有偏的、非一 致的。
7
问题的一般化：
n如果“真实”的模型为：
Yt 0 1 X 1t 2 X 2t t
n却被错误地设定为： Yt 0 1 X 1t t
则：
E(ˆ1 ) 1 2 f (rX1X2 )
t统计值 4.3152 5.7279 3.1316 p值 0.0002 0.0000 0.0044
（5.3.1）
R 2 0.9982
T＝28
nt检验结果表明可以拒绝解释变量Ct1 的系数为0。 不存在过度拟合的问题。
16
二、拟合不足的检验
n 检验方法：LM检验（拉格朗日乘数检验）。
消费模型 备选模型
n 拉姆齐的RESERT检验可用于模型函数形式的检验， 也可用于模型拟合不足的检验。
n消费函数
Ct 0 1Yt 1t
n检验步骤：
（5.1.1）
（1）估计（5.1.1），得到 ˆ1t 和Cˆt
（2） 以 ˆ1t 对 Cˆt 作图，观测近似函数关系。 （3）将相应的 Cˆt 函数形式加入原回归方程，建
2
(q)
n 判定规则：对给定的显著性水平 ，LM统计值
高级计量经济学课件 (5)
0
Q
1
N
2
i 1
N
2
i 1
(Yi (Yi
0 0
1Xi ) 0 1X i ) X i
0
N
i 1 N
i1
Yi Yi X i
N
N0 1 X i
i 1
N
0 X i 1
i 1
§2.1 总体与总体回归模型
一、总体与总体回归模型的含义
1.总体回归模型
总体回归直线是X的函数，于是，根据条件期 望的定义，Y的总体回归直线可以表述为
E(Y X i ) f ( Xi ) 0 1 Xi
引入随机扰动项U，以描述随机因素对消费Y 的影响, 在给定X的条件下，Ui等于Yi与其总
§2.1 总体与总体回归模型
二．总体回归模型中的 Ui 所包含的内容 2.从实际经济行为看Ui
Yi E (Y X i ) U i
0 1 X i U i
从经济学理论可知, 除收入X外，家庭财富、 通胀、利率，预期等对消费支出产生影响的因 素，包含在U之中
正是U的引入，使Y成为随机变量，总体回归 模型是随机模型
§2.2 样本与样本回归模型
二．样本回归模型的一种估计方法—最小二乘法的 基本原理
2.重复抽样与最小二乘估计
Yi ˆ0 ˆ1 Xi uˆi 24.45455 0.509091Xi uˆi
Yi ˆ0 ˆ1 Xi uˆi 17.1697 0.5760611Xi uˆi
二．样本回归模型的一种估计方法—最小二乘法的 基本原理
1.最小二乘法与样本回归直线
ˆ0
计量经济学讲义(PPT 34页)
这是一个由趋势·循环变动要素构成的序列，从原 序列中减去这一序列，就得到了季节·不规则要素序列
SIt yt MAt
(2.2.14)
再对季节·不规则要素序列 SI 进行移动平均(例如三 项或五项加权移动平均)就可以把不规则变动剔除，从 而得到季节变动要素 S，从原序列 Y 减去S，就得到了
季节调整后的序列 Y~
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22
简写为
其中
MAt 112i66wi yti
0.5, w i 1.0 ,
i 6 i 6
28.01.2020
23
下面是简单的季节调整过程，如果用加法模型表示，有
Y T C I S 由(2.2.8)式可以得到
(2.2.9)
计量经济学
王林辉 教授 博士生导师
28.01.2020
1
28.01.2020
2
第二章 经济时间序列的季节
调整、分解与平滑
季节性变动的发生，不仅是由于气候的直接影响， 而且社会制度及风俗习惯也会引起季节变动。经济统 计中的月度和季度数据或大或小都含有季节变动因素， 以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列，通 常出现以12个月或4个季度为周期的周期性变化，这 种周期变化是由于季节因素的影响造成的，在经济分 析中称为季节性波动。
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6
经济时间序列分解模型，依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互
关系，可以表现为多种不同的形式，但就一般而言，基本的分解模型只
有两类：即加法模型和乘法模型。
一、加法模型
加法模型的一般形式为
Y=T+C+S+I
(2.3.1)
式中T、C、S 和 I 均表现为绝对量。
高级经济计量学课件(绪论——第三章)
变量“线性”，参数”非线
24
随机扰动项ui
◆概念 各个 Yi 值与条件均值 E(Yi X i ) 的偏差 u i 代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
Y
u
Xi
X
◆性质： u i 是期望为0有一定分布的随机变量 重要性：随机扰动项的性质决定着计量经济方法的选择
25
◆引入随机扰动项的原因
13
高级计量经济学——本课程核心 第4部分 时间序列计量模型
第10章 第11章 第12章 第13章
时间序列模型 协整与误差修正模型 向量自回归模型 时间序列条件异方差模型
14
高级计量经济学——本课程核心 第5部分 回归分析的深入议题
第14章 面板数据计量模型 ——固定效应与随机效应模型 第15章 二元因变量模型 ——probit与logit回归模型 第16章 计量经济模型的建立 ——传统与现代计量经济学方法论
i
31
第二节 一元线性回归模型的参数估计
1、普通最小二乘法OLS
◆OLS的基本思想： ●不同的估计方法可得到不同的样本回归参 ˆ ˆ ˆ 数 1和 2 ，所估计的 Yi 也不同。 ˆ ●理想的估计方法应使 Yi 与 Yi 的差即剩余 ei 越小越好 ●因 ei 可正可负，所以可以取 ei 2 最小 即 ^ ^ 2 2 min ei min (Yi 1 2 X i )
三、一元线性回归模型
一元线性回归模型形式如下
Yi 0 1 X i ui
上式表示变量Yi和Xi之间的真实关系。其中Yi 称被解释变量（因变量），Xi称解释变量（自变 量），ui称随机误差项，0称常数项，1称回归系 数（通常未知）。 上述模型可以分为两部分。 （1）回归函数部分，E(Yi) = 0 + 1 Xi, （2）随机部分， ui 。
高级计量经济学138页PPT
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
高级计量经济学
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
•
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•Hale Waihona Puke 28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
绪论 厦门大学-高级计量经济学课件—朱建平—最新版
经济计量学在我国的发展状况
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。主要搞投入产出、优化研究。那时在大专院校的经 济类专业还没开设经济计量学课程。文革中又把经济计量学 作为资产阶级意识形态加以批判。改革开放以后，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等七位美国教授讲课。自此，计量经济学的教学 与科研迅速展开，取得许多研究成果。国家信息中心为参加 联合国的“连接计划”研制了我国的宏观计量经济模型。吉 林大学数量经济研究中心研制了“国家财政模型及经济景气 分析系统”。 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。多数学校已经把计量经济学列 为硕士生和博士生的必修课程。目前我国已经有14个计量经 济学专业博士点。42个硕士点。但从整体上说我国的经济计 量学教学与科研水平与世界水平相比还有很大差距。还缺少 在世界上知名的学者。
进入70年代西方国家致力于更大规模的宏观 模型研究。从着眼于国内发展到着眼于国际的 大型经济计量模型。研究国际经济波动的影响， 国际经济发展战略可能引起的各种后果，以及 制定评价长期的经济政策。70年代是联立方程 模型发展最辉煌的时代。最著名的联立方程模 型是“连接计划”（Link Project）。截止 1987年，已包括78个国家2万个方程。这一时 期最有代表性的学者是L. Klein教授。他于 1980年获诺贝尔经济学奖。 前苏联在本世纪20年代也开展过这方面的研 究，但到30年代就中止了。60年代中期以来， 前苏联及东欧一些国家开始大量编制投入产出 模型并取得有益成果。
六、经济计量学常用软件：
高级计量课件-第二章
（三）分布函数
• 连续型随机变量的可能取值无穷多，而每个值取到的 概率都是无穷小，无法用直接罗列概率的方法表达和 研究，只能用反映随机变量取特定范围值可能性大小 的分布函数，也称“累积分布函数”（accumulated distribution function），进行描述和研究。
2020/5/23
• 依分布收敛： 设随机变量序列{ n}的分布函数序列为{ }
，F随n ( x机) 变量 的分布函数为 ，如F (果x) Fn ( x) 弱收敛于F (x) ，则称“ n 依分布收敛于
”。
2020/5/23
• 依概率收敛：
对于随机变量序列{ n }和随机变量，如果
n l i m P{n}0
2020/5/23
三、概率分布的数字特征
（一）期望 也称“数学期望”。衡量随机变量取值的平均水平， 定义为随机变量的可能取值，以相应概率为权重加权 的概率均值。
（二）方差 衡量随机变量取值发散程度的指标，定义为随机变量 与其数学期望偏差平方的概率加权和。
（三）期望和方差的性质
2020/5/23
（四）条件期望、全数学期望和条件方差 • 条件期望即给定条件下所考察随机变量的概率均值。
2020/5/23
提要
• 介绍计量经济学的概率统计基础知识 • 包括随机变量、统计推断和随机过程知识 • 假设有基本的概率论知识 • 本教材的计量经济模型和分析方法的需要 • 对于学习和理解计量经济分析方法有启发
2020/5/23
第一节 随机变量和概率分布
一、随机变量及其概率分布 二、多元分布和条件分布 三、概率分布的数字特征 四、常见分布 五、随机变量的收敛性和极限理论
布。 • 数学期望等于自由度 k ，方差为2k
高级计量经济学课件 (2)
2)
~
t(N
K
1)
本例中：
t (0.7512 0.6635) 1 =5.9456。 p值为0.0000 0.004874
结论：拒绝规模报酬不变的原假设，而认为规模 报酬是递增的（为什么？）。
iN1ˆi 0
N i 1
X
1i
ˆi
0
N i 1
X
Ki
ˆi
0
含义：OLS估计所的残差与解释变量不相关。即残 差中不存在任何可解释的成份。
注意：只有回归方程中包含常数项，由OLS估计所 得残差总和才一定为0。
假定7：回归模型的解释变量之间不能存 在完全的多重共线性。
n “完全的多重共线性”：是指一个解释变量是 其他解释变量的线性组合 。说明该解释变量所 提供的信息与其他解释变量是完全重复的。
2 ˆ
2
<41.9232，
在5%的显著性水平上，不能拒绝 2 0.01 的原假设。
2. 单个回归系数的显著性检验
如果随机误差项 i 是经典误差项，并且满足正态性假定 ：
Z
ˆk k sd (ˆk )
~
N (0,1)
用估计量的标准误替代标准差，统计量服从t分布。即：
t
ˆk k se(ˆk )
Yi E(Yi X 1i ,, X Ki ) i
问题本质：
多元线性回归方程将被解释变量分解成为两部分：
（1）E(Yi X 1i ,, X Ki ) 0 1 X 1i k X Ki
这部分是可以由解释变量来解释。
（2） i Yi E(Yi X 1i ,, X Ki )
基本统计量TSS、RSS、ESS的自由度：
计量经济学讲义(厦门大学黄长全)Cha
通过建立经济模型，揭示经济变量之间 的数量关系和变化规律。
强调数据的收集、整理和分析，注重数 据的可靠性和有效性。
特点
以经济理论为基础，运用数学和统计学 方法进行实证分析。
计量经济学的研究对象
经济现象的数量关系
研究经济现象中各种变量之间的数量关系，如 需求与价格、供给与成本等。
经济模型的构建与检验
通过建立经济模型，对经济现象进行模拟和预 测，并对模型进行检验和修正。
经济政策的效应分析
运用计量经济学方法，对经济政策的实施效果进行评估和分析。
计量经济学的研究方法
理论分析方法
运用经济学理论，对经济现象 进行逻辑分析和推理。
实证分析方法
通过收集实际数据，运用统计 学方法进行实证分析，验证经 济理论和假设。
数据
数据是计量经济学研究的基础，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。数据的来源可以是官方统计、市场调查 、实验等。
数据类型
数据类型包括定量数据和定性数据。定量数据是可以量化的，如价格、收入等；定性数据则是描述性的， 如性别、职业等。
概率与统计
概率
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具，包括古典概 率、经验概率和主观概率等。在计量经济学中，概率被用 来描述经济现象的不确定性。
01
02
03
数据选取
波动性度量
实证分析
选择具有代表性的金融市场指数， 如股票、债券、期货等市场的价 格指数。
运用计量经济学中的波动率模型， 如GARCH模型，对市场波动性 进行度量。
通过模型分析，揭示金融市场波 动性的特征、影响因素及预测方 法。
案例三：政策效果评估
政策背景
了解相关政策背景、目标及实施情况。
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计量经济学发展历程
计量经济学的发展可分为四个时期： （1）二十世纪20年代中至二十世纪40年代末，为经
典计量经济学的产生与形成阶段； （2）二十世纪50年代初至二十世纪70年代中，为经
典计量经济学的发展阶段； （3）二十世纪70年代末至二十世纪90年代中，为
现代计量经济学形成阶段； （4）二十世纪90年代末至现在，为现代计量经济学
的发展阶段。
第一阶段 经典计量经济学的产生与形成
1、二十世纪20年代中至二十世纪40年代末，为经 典计量经济学的产生与形成阶段。在二十世纪之 前，面对错综复杂的经济现象，经济工作者主要 是使用头脑直接对材料进行归纳、综合和推理。 十九世纪欧洲主要国家先后进入资本主义社会。 工业化大生产的出现，经济活动规模的不断扩大, 需要人们对经济问题做出更精确、深入的分析、 解释与判断。这就为计量经济学的诞生形成了社 会基础。
厦门大学 经济学院
高级计量经济学I
高计的重要性
高级计量经济学是现代经济学的三门核心课程之 一。
三高：高级计量经济学、高级宏观经济学、高级 微观经济学
其他参考书：
达摩达尔.N.故扎拉蒂（Damodar N.Gujarati)《计量 经济学基础》中国人民大学出版社 （第四版）
二十世纪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。从二十世纪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。
高铁梅《计量经济分析方法与建模：EViews 应用及 实例》清华大学出版社 （第二版）2009-05
教学大纲安排 课程特点： 应用型硕士生 博士生 注重计量理论和思想 培养学生统计软件分析解决实际问题 指导学生写实证论文
第一章 绪论
计量经济学概述 统计基本理论 矩阵代数基本知识
第三段 现代计量经济学形成阶段
3、二十世纪70年代末至二十世纪90年代中期，为 现代计量经济学形成阶段。因为二十世纪70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。从二十世纪 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。
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 1976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 时间序列模型提供了理论依据，也为现代计量经 济学方法的研究奠定了理论基础。现代计量经济 学方法是以概率结构和参数都未知或者不稳定的 问题为研究对象。
第一节 计量经济学概述
计量经济学释义 计量经济学的功能 计算机在计量经济分析中的应用
1.1.1计量经济学释义
一、计量经济学发展历史考察
我们从发展的角度看计量经济学，它既是一部计 量经济理论发展史，又是一部应用计量经济发展
史。因为计量经济学的发展时刻离不开应用，它 是在应用中诞生，在应用中成熟、独立，又在应
第二阶段 经典计量经济学的发展阶段
2、二十世纪50年代初至二十世纪70年代中，为经 典计量经济学的发展阶段。1950年以Koopman发 表论文“动态经济模型的统计推断”和KoopmanHood发表论文“线性联立经济关系的估计”为标 志计量经济学理论进入联立方程模型时代。
计量经济学研究经历了从简单到复杂，从单一方 程到联立方程的变化过程。进入二十世纪50年代 人们开始用联立方程模型描述一个国家整体的宏 观经济活动。比较著名的是Klein于1950年构建的 的美国经济波动模型（1921~1941）和1955年构建 的美国宏观经济模型（1928~1950）。联立方程模 型的应用是经济计量学发展的一个重要程碑。
进入二十世纪70年代西方国家致力于更大规模的 宏观模型研究。从着眼于国内发展到着眼于国际
的大型经济计量模型。研究国际经济波动的影响，
国际经济发展战略可能引起的各种后果，以及制 定评价长期的经济政策。二十世纪70年代是联立 方程模型发展最辉煌的时代。最著名的联立方程 模型是“连接计划”（Link Project）。截止1987 年，已包括78个国家2万个方程。这一时期最有代 表性的学者是L. Klein教授。他于1980年获诺贝尔 经济学奖。
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。
“计量经济学”一词首先由挪威经济学家Frisch仿照生物 计量学（biometrics）一词于1926年提出。1930年由 Frisch，Tinbergen和Fisher等人发起在美国成立了国际计 量经济学会。1933年1月开始出版“计量经济学” （Econometrica）杂志。目前它仍是计量经济学界最权威 的杂志。
计量经济学导论：现代观点，伍德里奇，2003，中 国人民大学出版社.
李子奈、潘文卿 编著《计量经济学》高等教育出版 社 2008-11
李子奈、叶阿忠《高级计量经济学》清华大学出版 社
格林（William H.Greene） 《计量经济学分析》中 国人民大学出版社 （第六版） 2009-09
到二十世纪初，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。十七世纪 Newton-Leibniz提出微积分，十九世纪初（1809 年）德国数学家Gauss提出最小二乘法，1821年 提出正态分布理论。十九世纪末英国统计学家 Galton提出“回归”概念。二十世纪20年代 Fisher R.（英1890-1962）和Neyman J. D.（波兰 裔美国人）分别提出抽样分布和假设检验理论。