计量经济学及其应用共28页文档
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）
经济学中的计量经济学应用
经济学中的计量经济学应用计量经济学是经济学中的重要分支，它通过运用统计学和数理经济学的方法，对经济数据进行测量和分析，以研究经济现象之间的因果关系。
在经济学领域中，计量经济学的应用非常广泛，它可以帮助经济学家和政策制定者更好地理解和预测经济发展趋势，有效地制定和实施经济政策。
本文将探讨几个经济学中常见的计量经济学应用。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基础的方法之一，它通过建立数学模型，来描述经济变量之间的关系。
回归分析可以用于解释变量与因变量之间的线性或非线性关系，并通过系数估计和假设检验来判断变量之间关系的显著性。
在实际应用中，回归分析经常被用来研究经济增长、劳动力市场、货币政策等领域的问题。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于处理时间相关数据的方法。
经济数据通常具有时间序列性质，即随着时间的推移呈现出趋势、周期性和季节性等特征。
时间序列分析可以通过建立合适的数学模型，对时间序列数据进行预测和分析，例如预测股市指数、经济增长率等。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
三、实证研究计量经济学的实证研究是通过收集和分析实际数据，验证经济理论的有效性和适用性。
实证研究可以帮助经济学家深入了解经济现象，从而为政策制定者提供准确的决策依据。
实证研究的方法包括实证分析、案例研究、自然实验等。
例如，经济学家可以通过实证分析来研究最低工资政策对就业的影响，从而评估政策的成效。
四、计量经济预测计量经济预测是基于历史经济数据和经济模型，对未来经济发展趋势进行预测和预测错误。
计量经济预测可以为经济学家和政策制定者提供重要的参考，帮助他们制定相应的政策和策略。
常用的计量经济预测方法包括时间序列模型、VAR模型、协整模型等。
五、计量经济政策评估计量经济学在评估经济政策效果方面具有重要作用。
通过收集实际数据，并运用计量经济学方法，可以评估各种政策对经济产出、就业、通胀等方面的影响。
计量经济学的基本原理和应用范围
计量经济学的基本原理和应用范围计量经济学是经济学的一个分支，它通过数学和统计方法来研究经济现象。
计量经济学的基本原理包括数学和统计学的理论基础，以及经济学原理的应用。
计量经济学的应用范围非常广泛，可以用来研究消费者行为、生产成本、市场竞争、货币政策等经济问题。
一、计量经济学的基本原理1.数学和统计学的理论基础计量经济学的数学和统计学的理论基础，主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计等学科。
这些学科为计量经济学的分析提供了必要的数学和统计理论方法，例如回归分析、时间序列分析、方差分析等方法。
2.经济学原理的应用计量经济学的经济学原理应用主要包括货币经济学、宏观经济学、微观经济学和国际贸易等方面。
这些经济学原理可以帮助计量经济学研究者理解和解释市场现象、预测市场变化，进而做出正确的政策决策。
二、计量经济学的应用范围1.消费者行为计量经济学可以用来研究消费者行为，例如价格弹性、需求曲线、消费者剩余等问题。
这些研究结果对企业制定价格策略、产品策略、营销策略等方面有着极为重要的指导作用。
2.生产成本计量经济学可以用来研究生产成本的结构、规律和变化等问题。
通过对生产成本的研究，企业可以更加科学地制定生产计划和生产成本控制策略，提高生产效率和经济效益。
3.市场竞争计量经济学可以用来研究市场竞争的形式、机制和效果等问题。
通过对市场竞争的研究，可以预测市场变化趋势，帮助企业做出市场准备和应对措施，提高市场竞争力。
4.货币政策计量经济学可以用来研究货币供应、利率决策、通货膨胀等方面的问题。
这些研究可以帮助政府、金融机构和企业了解货币政策的实际效果，制定适当的货币政策措施，保持经济稳定。
5.国际贸易计量经济学可以用来研究国际贸易的贸易自由化、国际收支平衡等问题。
这些研究可以帮助政府、企业和研究机构了解国际贸易的趋势和规律，制定相应的国际贸易政策和国际竞争策略，提高国际竞争力。
总之，计量经济学作为经济学的一个重要分支，有着广泛的应用范围和重要的实践价值。
计量经济学及其应用
an1
an
2
anm
1、 方 阵 当m n时， 称Ａ 为n阶 方 阵， 即
a11 a12 a1n
A a21
a22
a2
n
an1 an2
ann
在 方 阵Ａ 中，
当i
j时，a
称 为Ａ 的 对 角 线 元 素，
计量经济学方法
计量分析一般步骤
• 通过理论分析建立理论假设
• 在理论假设基础上构建计量经济学模型
• 收集样本数据
• 估计计量经济学模型的参数
• 模型的检验
构建计量经济学模型
计量经济学模型
选择变量
确定变量之间关系 拟定代估参数理论值
变量
被解释变量
解释变量
b
b
RJCi 0 1PGDPi i
被检验的假设称为原假设，原假设的对立 假设称为备择假设。
假设检验的思路是：假设定原假设为真， 在此条件下计算已知样本出现的概率，如果是 小概率（即小于５％），就违背了小概率原理 （小概率事件在一次试验中几乎不应该出现）， 这从统计上说明原假设为真是错误的，因此拒 绝原假设，否则接受原假设。
２、假设检验的一般步骤：统计量以小概率取值
绪论
通过本章我们要知道
• 什么是计量经济学 • 为什么要学习计量经济学 • 如何学习计量经济学 • 计量经济学方法
什么是计量经济学？
• 计量经济学是一门用于验证和测度的学 科
• 运用数学、统计学、和经济理论对经济 现象进行定量分析的社会学科
• 对客观经济数据得出的理论结果验证
计量经济学及其应用：第3章
•
对所有的样本点，求所有点与样本均值离差 的平方和有： 2 ˆi2 + ∑ ei2 + 2∑ yi ei ˆ ∑ yi = ∑ y
ˆ ˆ yi ei = ∑ (Yi − Y )ei ∑ ˆ ˆ = ∑ ( β 0 + β1 X i − Y )ei ˆ ˆ = β 0 ∑ ei + β1 ∑ ei X i − Y ∑ ei =0
•
3.5最小二乘回归的若干重要结论
ˆ ˆ β 0 和 β1 的方差和标准差 • OLS估计值
ˆ Var ( β 0 ) =
∑ n∑ x
X3-13） （3-14） （3-15）
ˆ ˆ Se( β 0 ) = Var ( β 0 ) σ2 ˆ Var ( β 1 ) = 2
3.3最小估计值的特征
• 高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov theorem） • 最佳线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE） ˆ ˆ （1）线性性 线性性：指 β 0 和 β1 是随机变量的线性函数 线性性 ˆ （2）无偏性 无偏性：指参数估计值β 0 和 βˆ 1 的期望与其 无偏性 真实值是一致的 （3）最小方差性（有效性）：指最小二乘估计 最小方差性（ 最小方差性 有效性） 值的方差小于其他任何一个无偏估计量的方差
Cov( X i , µi ) = 0
i = 1, 2,⋯ , n
• 假设5：随机干扰项服从零均值、同方差的正 态分布，即：
µ ∼ N (0, σ )
2
• 以上5个假设称为线性回归模型的经典假设或 高斯假设，满足以上假设的线性回归模型称 为经典线性回归模型（classic liner regression model，CLRM）
计量经济学 第八章 计量经济分析的应用.
4
一、问题和模型的类型
1、问题： 宏观微观、静态动态、预测和分析、局部规 律和一般规律 2、模型类型： 单方程、联立方程组、分布滞后、滑动平均、 时间序列、离散选择 3、根据：问题（对象、任务、目的）；条 件（数据等）；理论；能力；经验
5
二、变量的选择
依据一：所研究问题的情况、目的、要求和条件； 依据二：相关的经济理论； 依据三：自己和他人的研究经验。 其他：考虑相关经济指标的情况在考察期间是否有 明显变化等
e Y XB
2、误差方差估计和残差标准差的计算
ee S i n K 1 n K 1
2 2 e i
S S2
29
3、决定系数的计算
R2 1
2 e i
Y Y
i i
i
2
R 1
2
1 R n K 1
2
30
n 1
t统计量的计算
X 1性别， X 2 教育年， X 3 工龄， X 4
种族
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二、我国进口商品需求弹性的研究
研究关税变化、贸易政策、加入WTO等影 响的需要
模型所分析的数据类型：时间序列数据
被解释变量：所研究商品进口数量或金额； 解释变量：进口商品价格（到岸价、国内 市场价）、国产替代品价格、收入水平等。
14
15
三、需求函数的研究
对需求规律的计量经济分析，有多种方法 和模型，包括时间序列分析、需求因素的 因果关系模型分析等。 一般地，可以根据所研究商品的性质、人 们的消费心理特点或规律等，初步确定影 响需求的因素和相关模型。
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影响需求的主要因素：收入和预算、储蓄和资产、 价格和物价指数、替代品价格、互补品价格、通 货膨胀和货币错觉、价格和收入预期、时间变量、 季节性影响、投机心理、消费习惯、拥有量和普 及率、商品属性、宣传和广告。（微观、宏观有 所不同） 关于消费需求、行为的理论：戈森定律、绝对收 入学说、相对收入学说；当前收入和永久收入、 流动资产说。总需求函数研究特别重要。
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。
计量经济学方法与应用
计量经济学方法与应用计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计学和数学方法，以及经济学理论来研究经济现象和经济问题。
计量经济学方法的应用在解决实际经济问题中发挥着重要的作用。
本文将介绍计量经济学的一些常见方法及其在实际中的应用。
一、线性回归模型线性回归模型是计量经济学最基本的模型之一，它描述了因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。
线性回归模型的数学表达式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε其中，Y是因变量，Xi是自变量，β是回归系数，ε是误差项。
回归系数β的估计是通过最小二乘法得到的。
线性回归模型的应用广泛，例如在经济学中用于分析需求曲线、供给曲线、劳动市场等。
它也可以用于预测，例如利用历史数据建立的回归模型来预测未来的经济变量。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法，它用于分析随时间变化的经济现象。
时间序列分析的基本模型是自回归移动平均模型（ARMA模型），它描述了时间序列数据内在的统计特性。
时间序列分析的应用广泛，例如在宏观经济学中用于预测国民经济的发展趋势，也用于金融学中的股票价格分析、汇率预测等。
三、面板数据模型面板数据模型是用于研究跨个体和跨时间的数据集的方法。
面板数据包含了同时跟踪多个个体（如企业、个人）在多个时间点上的观测数据。
面板数据模型能够控制个体和时间的固定效应，提供更准确的估计结果。
面板数据模型的应用较为常见，例如在劳动经济学中分析劳动力市场的表现，或在教育经济学中评估教育政策的效果等。
四、计量经济学软件计量经济学研究需要使用计量经济学软件进行模型建立、数据处理和结果分析。
常见的计量经济学软件包括Eviews、Stata、R等。
这些软件提供了各种计量经济学方法的实现工具，方便研究者进行计量经济学分析。
除了上述提到的方法，计量经济学还包括回归诊断和模型选择、面板数据模型等更加复杂的方法。
这些方法在不同的研究领域中有着广泛的应用。
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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
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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》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
计量经济学及其应用：第3章
学。
B
C
D
广泛应用
计量经济学广泛应用于宏观经济、微观经 济、国际经济、金融等领域，为政策制定 和决策提供科学依据。
强调数据的重要性
计量经济学注重数据的收集、整理和分析， 通过数据验证经济模型的正确性和有效性。
个体和时间双向随机效应模 型
估计方法
广义最小二乘法（GLS）
随机效应模型构建与估计方法
可行广义最小二乘法（FGLS）
VS
最大似然估计法（MLE）
06
计量经济学软件操作实践
EViews软件基本操作介绍
EViews软件安装与启动
01
详细介绍EViews软件的安装步骤和启动方法。
EViews软件界面介绍
05
静态预测：利用已估计的参数对时间序列数据进行预测。
06
动态预测：考虑时间序列数据的动态变化，对模型进行滚 动预测。同时，可利用历史数据对模型进行实时更新，提 高预测精度。
05
面板数1 02 03
面板数据特点 同时包含时间序列和截面数据 可控制不可观测的个体异质性
显著性检验
显著性检验用于检验线性回归模型中解释变量对被解释变量的影响是否显著。常用的显著性检验方法有t检验和F 检验。其中，t检验用于检验单个解释变量的显著性，而F检验用于检验所有解释变量对被解释变量的联合影响是 否显著。如果检验结果显著，则说明相应的解释变量对被解释变量有显著影响。
03
多元线性回归模型分析
静态预测：利用已估计的参数对时间序列 数据进行预测。
05
06
动态预测：考虑时间序列数据的动态变化 ，对模型进行滚动预测。
计量经济学课件完整版
计量经济学课件完整版计量经济学课件完整版一、课程简介计量经济学是经济学领域的一门重要学科，它利用数学、统计学和经济学等学科的知识和方法，对经济现象进行量化和分析。
本课程将系统地介绍计量经济学的基本概念、方法和应用，旨在帮助学生掌握计量经济学的理论和实践技能，为进一步学习和研究经济学打下坚实的基础。
二、课程内容本课程共分为八个单元，包括：1、回归分析基础2、模型选择与优化3、时间序列分析4、面板数据分析5、多元回归分析6、离散选择模型7、因子分析8、协整分析每个单元都包括理论讲解、案例分析、软件操作和习题等内容，让学生全面了解和掌握计量经济学的方法和技术。
三、课程安排本课程共36学时，安排如下：1、理论讲解（20学时）2、软件操作与实践（10学时）3、习题课与答疑（6学时）四、教学目的通过本课程的学习，学生将能够：1、掌握计量经济学的基本概念和方法；2、熟练运用常用的计量经济学软件进行数据分析；3、了解计量经济学在经济学领域的应用；4、提高解决实际问题的能力，为未来的学习和工作打下基础。
五、教学方法本课程采用多种教学方法，包括：1、课堂讲解：教师通过讲解和演示，帮助学生掌握计量经济学的基本理论和方法；2、案例分析：通过分析实际案例，让学生了解计量经济学在实践中的应用；3、小组讨论：学生分组进行讨论和交流，加深对课程内容的理解；4、实践操作：通过上机实践，让学生掌握计量经济学软件的操作技巧。
六、考核方式本课程的考核方式包括：1、平时作业：完成课程对应的练习题和思考题，占总成绩的30%；2、期中考试：进行期中考试，考核学生对课程内容的掌握情况，占总成绩的30%；3、期末考试：进行期末考试，全面考核学生对课程内容的理解和应用能力，占总成绩的40%。
七、参考资料本课程推荐以下参考书籍：1、《计量经济学基础》（作者：高铁梅）；2、《计量经济学》（作者：斯托克）；3、《应用计量经济学》（作者：詹姆斯·H·斯托克等）。
计量经济学及其应用：第1章
分类方法
• 选择数据类型 • 选择数据频率 • 选择样本范围
整理ppt
5
1.3数据的获取
• 方法
1. 调查与试验 2. 统计年鉴和快报 3. 数据库
• 数据的录入 1. 键盘直接录入 2. 从其他文档中复制粘贴 3. 文件导入
整理ppt
6
1.4数据的处理
• 用公式生成新数据 使用数学公式对Eviews工作文件中已经有的变 量或序列进行变换
（Workfile） （Program） （Database）
（Text）
整理ppt
3
（3）核心——对象
① 序列
（Series）
② 方程式 （Equation）
③ 图形
（Graph）
④ 序列组或群（Group）
⑤ 向量
（VAR）
⑥ 其它对象
组成一个工作文件
整理ppt
4
1.2 数据分类
Eviews软件主要针对数值数据。数据类型各种各样， 频率又高有低（时间间隔）。数据类型划分为时间 序列数据、截面数据和Panal数据。
例 如果需要变量Y的自然对数，则采用函数
LNYlogY
于是pt
7
•Eviews软件中的公式运算符和函数功能
运算符号
功能
运算符号
功能
运算符号
功能
+
加
>
大于
<=
小于等于
-
减
<
小于
>=
大于等于
*
乘
=
等于
AND
与
/
除
<>
不等于
OR
或
^
计量经济学模型案例及应用
计量经济学模型案例及应用计量经济学是研究经济变量之间关系的统计方法与技术。
它的目的是通过建立经济模型来研究经济现象，并利用数据对模型进行估计和验证。
在实际应用中，计量经济学模型可以用于解决各种经济问题，比如市场分析、政策评估和预测等。
一个典型的计量经济学模型是线性回归模型。
该模型假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系，并使用最小二乘估计法来估计模型参数。
下面以一个实例来说明线性回归模型的应用。
假设我们想研究教育对个人收入的影响。
我们可以建立以下线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε其中，Y代表个人收入，X代表教育水平，β0和β1代表模型参数，ε代表误差项。
为了估计模型参数，我们需要收集一定数量的数据样本，并利用最小二乘法进行参数估计。
假设我们收集了100个人的数据，并且通过回归分析得到了以下结果：Y = 1000 + 500X + ε这个结果告诉我们，教育水平每增加1个单位，个人收入将增加500个单位（假设X和Y的单位相同）。
此外，模型还告诉我们，当教育水平为0时，个人收入为1000个单位。
这个模型的应用可以帮助我们回答一些经济政策问题。
比如，政府是否应该增加对教育的投资？我们可以根据模型估计结果来评估教育对个人收入的影响。
如果教育水平对个人收入的影响显著且正向，那么增加对教育的投资可能会提高人们的收入水平，从而促进经济发展。
此外，计量经济学模型还可以用于市场分析。
比如，我们可以利用回归模型来研究需求和供给之间的关系。
假设我们想研究某种商品的需求曲线。
我们可以建立以下线性回归模型：Qd = α+ βP + ε其中，Qd代表需求量，P代表价格，α和β代表模型参数，ε代表误差项。
通过估计模型参数，我们可以得到需求曲线的斜率，从而研究需求对于价格的敏感程度。
这对于企业制定定价策略和市场预测都是非常有帮助的。
总之，计量经济学模型在实际应用中具有广泛的用途。
它可以用于解决各种经济问题，并为经济政策制定和市场分析提供支持。
应用计量经济学
1-22
Example: 用回归解释房价
• 这个要价是公允的，还是过高，或过低？
• 这与房屋大小有关，房屋越大，价格越高 • 因此，收集不同大小（单位：平方英尺）的房屋价格 （单位：千美元），获得一个截面数据，例如，43个样 本 • 于是可获得如下估计的回归线：
ˆCE 40.0 0.138SIZE PRI i i
Figure 1.3 真实与估计的回归线
1-21
Example: 用回归解释房价
• 房屋通常不像稻谷或黄金那样，是同一产品，那些 同一产品通常给出一般的可知价格
• 因此，如何对房屋定价？如何评估一个要价？
• 是的，这就是事实：许多房地产评估师使用回归分 析进行房产的估值。
• 考虑一个具体的例子：假设某房屋的要价是 $230,000
• 计量经济学把一般的纯粹理论关系表述为更 明确的表达式:
Q = 27.7 – 0.11P + 0.03Ps + 0.23Yd (1.2)
1-3
什么是回归分析
• 经济理论告诉我们变化的方向，例如：当DVD价格下 降时，需要量的变化（或者价格上升时）
• 但是，如果我们不仅仅想知道“如何变化?” ，现时 想知道“变化多少?”
(1.23)
1-23
Figure 1.5 房价的截面数据回归模 型估计
1-24
Example: 用回归解释房价
• 请注意：关于截距的解释在本例中是有一定疑问的， 将在7.12中再回来讨论
• 表面上截距的解释是，0平方英尺的房屋的价格
1-25
Example: 用回归解释房价
• 如何利用这个估计的回归方程回答提出的问题？
1-29
• 线性回归分析要求方程是线性的—例如(1.3) • 但是，方程： Y = β0 + β1X2 是非线性的 • 应当如何处理呢？令： Z = X2 • 将其代入(1.4)： Y = β0 + β1Z • 新的方程现在是线性的 (对于系数 β0 、β1 与变量 Y 、Z)