计量经济学入门课件西南财大
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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。
2024/1/28
20
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。
【西南财大课件计量经济学】jljj8章
高于X * ： Yˆt （ˆ0 ˆ2 X * ) （ˆ1 ˆ2）X t
ˆ1是销售低于X（* 第一段回归直线）的斜率； （ˆ1 ˆ2）是销售高于X（* 第二段回归直线）的斜率； 只要检验2的统计显著性，则可以判断在X *是否存在突变。
案例
例1：美国1940一1950年可支配收入和消费支出的数据资料：
第八章 虚拟变量的模型 第一节 虚拟变量
一、虚拟变量的基本概念
前面讨论的数量因素（变量）可以直接度量，但质的因素（如：性别、职业、 文化程度、所有制形式等定性因素）不能直接度量。
为了在模型中反映这些属性因素的影响，以提高模型的精度，须将其“量化”
虚拟变量：取值为0、1的人工（特殊）变量（记为D） 。
2、虚拟变量取“0”或“1”应从分析问题的目的出发予以界 定（多以“0”代表基础类）；
3、虚拟变量在单一方程中，可以作为解释变量，也可以作为
被解释变量。
三、模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响
如观察我国社会总产值的时间趋势，须考虑三年自然灾害这一特殊因素的影响
2、检验不同属性类型对因变量的作用；
(-0.33) (10.957) (-9.254)
F 84.282 R2 0.955
冬季、农村居民 Yi 0 X i i
（比较的基础 — 冬季、农村）
20 15 10 5 0
1234567
（二）一个定量变量X、多个虚拟变量（定性变量）的模型
Yt 0 1D1t D2t Dkt X t ut
例 我国有56个民族，引入虚拟变量： D1—D55（以汉族为基础）
藏族：（1，0，0，…，0） 彝族：（0，1，0，…，0） … 汉族：（0，0，0，…，0）
变量）。
经济学西财计量经济学自相关PPT课件
检验结果表明：回归系数的标准误差非常小，t 统
计量较大，说明居民收入 X 对居民储蓄存款 Y 的
影响非常显著。同时可决系数也非常高，F统计量 为4122.531，也表明模型异常的显著。 但此估计结果可能是虚假的，t统计量和F统计量都 被虚假地夸大，因此所得结果是不可信的。为什 么呢?
1
第1页/共76页
则此式称为一阶自回归模式，记为 AR (1) 。因为
模型中
ut
是
-1
ut
滞后一期的值，因此称为一阶。
此式中的 也称为一阶自相关系数。
16
第16页/共76页
如果式中的随机误差项 vt 不是经典误差项，即
其中包含有 ut的成份，如包含有 ut2则需将 vt
显含在回归模型中，其为
ut = 1ut-1 + 2ut-2 + vt
计量是无效的，使得第F3检3页/验共76和页 t检验不再可靠。
33
四、对模型预测的影响
模型预测的精度决定于抽样误差和总体误差项的
方差 2。抽样误差来自于对 ˆ j 的估计，在自相 关情形下，ˆ j 的方差的最小二乘估计变得不可
32
第32页/共76页
一个被低估了的标准误意味着一个较大的t统计
量。因此，当 0 时，通常t统计量都很大。
这种有偏的t统计量不能用来判断回归系数的显
著性。
综上所述，在自相关情形下，无论考虑自相关，
还是忽视自相关，通常的回归系统显著性的t检
验都将是无效的。
类似地,由于自相关的存在,参数的最小二乘估
模型形式设定偏误也会导致自相关现象。如将成 本曲线设定为线性成本曲线，则必定会导致自相 关。由设定偏误产生的自相关是一种虚假自相关， 可通过改变模型设定予以消除。 自相关关系主要存在于时间序列数据中，但是在 横截面数据中，也可能会出现自相关,通常称其为 空间自相关（Spatial auto correlation）。
计量较大，说明居民收入 X 对居民储蓄存款 Y 的
影响非常显著。同时可决系数也非常高，F统计量 为4122.531，也表明模型异常的显著。 但此估计结果可能是虚假的，t统计量和F统计量都 被虚假地夸大，因此所得结果是不可信的。为什 么呢?
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则此式称为一阶自回归模式，记为 AR (1) 。因为
模型中
ut
是
-1
ut
滞后一期的值，因此称为一阶。
此式中的 也称为一阶自相关系数。
16
第16页/共76页
如果式中的随机误差项 vt 不是经典误差项，即
其中包含有 ut的成份，如包含有 ut2则需将 vt
显含在回归模型中，其为
ut = 1ut-1 + 2ut-2 + vt
计量是无效的，使得第F3检3页/验共76和页 t检验不再可靠。
33
四、对模型预测的影响
模型预测的精度决定于抽样误差和总体误差项的
方差 2。抽样误差来自于对 ˆ j 的估计，在自相 关情形下，ˆ j 的方差的最小二乘估计变得不可
32
第32页/共76页
一个被低估了的标准误意味着一个较大的t统计
量。因此，当 0 时，通常t统计量都很大。
这种有偏的t统计量不能用来判断回归系数的显
著性。
综上所述，在自相关情形下，无论考虑自相关，
还是忽视自相关，通常的回归系统显著性的t检
验都将是无效的。
类似地,由于自相关的存在,参数的最小二乘估
模型形式设定偏误也会导致自相关现象。如将成 本曲线设定为线性成本曲线，则必定会导致自相 关。由设定偏误产生的自相关是一种虚假自相关， 可通过改变模型设定予以消除。 自相关关系主要存在于时间序列数据中，但是在 横截面数据中，也可能会出现自相关,通常称其为 空间自相关（Spatial auto correlation）。
计量经济学入门课件西南财大
第三十八页，编辑于星期三：七点 五十五分。
第三十九页，编辑于星期三：七点 五十五分。
第四十页，编辑于星期三：七点 五十五分。
第四十一页，编辑于星期三：七点 五十五分。
第四十二页，编辑于星期三：七点 五十五分。
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第三十二页，编辑于星期三：七点 五十五分。
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第二页，编辑于星期三：七点 五十五分。
第三页，编辑于星期三：七点 五十五分。
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第二十一页，编辑于星期三：七点 五十五分。
《计量经济学入门》PPT课件
Q i 0 1 P i 2 P 0 i 3 Y i 4 T i u i
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
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
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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
【西南财大课件计量经济学】JLJJ二章
(Xi X )(Yi Y (Xi X )2
)
S XY
S
2 X
)
ˆ
x i
y i
2
x 2
i
Yˆi ˆ1 ˆ2 Xi
截距项 ˆ ：当解释变量为零时，被解释变量的取值； 1
变动 斜ˆ 个率单项位ˆ。2 ：当解释变量每变动一个单位时，被解释变量平均 2 25
样本回归函数的表现形式：
Yˆi ˆ1 ˆ2 X i
E[(Yˆi
Y )ei ]
E[ yˆiei ]
yˆiei n
0
（ yˆiei 0 证明见教材P27）
（五）解释变量与剩余项不相关，即 COV ( X i , ei ) 0
COV ( X i ， ei ） EX i E(X i )ei E(ei )
1 n
(ei
e
)(
X
i
X
)
1 n
ei X i
(ei2 )
ˆ1
2(Yi
ˆ1
ˆ2 X i
)
0
(ei2 )
ˆ2
2(Yi
ˆ1
ˆ2 X i ) X i
0
24
解方程组
Yi nˆ1 ˆ2X i
X iYi
ˆ1
Xi
ˆ2X
2 i
得
ˆ
nX Y ii
X Y
i
i
2 nX 2 (X )2
i
i
注：令 x X X
i
i
y Y Y
i
i
ˆ Y ˆ X
1
2
(ˆ2
4、相关系数虽能度量变量的线性相关程度，但不能确定变量之间的因果关 系，也不能说明它具体接近哪一条直线。
【西南财大课件计量经济学】jljj五章(2)
VariableCoefficient
Std. Error
T-Statistic
Prob.
C
-571.8496
SHR 0.076623
105.8066 0.006294
-5.404667 12.17389
0.0000 0.0000
Weighted Statistics
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
生成xh序列?5lse2cxh?6重复4直至找出适合的方程形式?park检验的步骤?1拟合回归方程计算残差?2计算残差平方和?3取残差平方和解释变量x的对数?4用对数变换后的数据拟合回归方程?5作统计检验判断异方差是否存在?eviews中进行park检验的步骤?1lsycx?2genre1resid?3genre2e1e1?4genrlne2loge2?5genrlnxlogx?6lslne2clnx
Var(ui)
2 i
2
X
i
Yi Xi
1
Xi
2
Xi
ui Xi
Var
ui X
i
1
X
i
Varui
2X Xi
i
2
genr Y1=Y/sqr（X） genr X1=1/sqr（X） genr X2=X/sqr（X） LS Y1 C X1 X2
思考：比较加权最小二乘法与模型变换法结果
三、“一般解决法”（模型的对数变换） 在计量经济学实践中，计量经济学家偏爱使用对数变换解决问题，往往一 开始就把数据化为对数形式，再用对数形式数据来构成模型，进行回归估计与 分析。 这是因为: 对数形式可以减少异方差和自相关的程度。 对数变换的效果——减少差异
计量经济学(西南财大)
数量化
反映为
数理统计
补充改造
经济计量方法
准备阶段
计量过程
运用阶段
学科类型：
●
理论计量经济学：
研究经济计量的理论和方法
●
应用计量经济学：
应用计量经济方法研究某些领域的具体 经济问题
三、计量经济学与其他学科的关系
（联系—区别）
1、计量经济学与经济学的关系
联系： ●计量经济学研究的主体—经济现象 和经济关系的数量规律 ●计量经济学必须以经济学提供的理 论原则和经济运行规律为依据 ●经济计量分析的结果：对经济理论 确定的原则加以验证、充实、完善
结构分析
经济预测
政策评价
第三节 变量、参数、数据与模型
一、计量经济模型中的变量
从变量的因果关系区分： 被解释变量（应变量）——要分析研究的变量 解释变量（自变量）—说明应变量变动主要原因的变量
（非主要原因归入随机项）
从变量的性质区分： 内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解 的结果 外生变量—其数值由模型以外决定的变量 （相关概念：前定内生变量、前定变量） 关系： 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化 内生变量却不能反过来影响外生变量
对计量经济模型检验的方式：
经济意义检验
所估计的模型与经济理论是否相符
统计推断检验
检验参数估计值是否抽样的偶然结果
计量经济学检验
是否符合计量经济方法的基本假定
预测检验
将模型预测的结果与经济运行的实际对比
四、模型应用
经济结构分析：
分析变量之间的数量比例关系
例如： 边际分析、弹性分析、乘数分析
经济预测：
由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以 外的数据 （动态预测、空间预测）
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。
计量经济学课件第一章 导论
计量经济学课件第一章导论第一章导论1 / 52计量经济学课件第一章 导论2 / 52第一章 导论 关于导论导论是课程的纲。
学好导论，可以说学好了课程的一半，做到高屋建瓴。
导论课的目的：对《计量经济学》整体的概略认识，了解课程的性质、地位、内容体系和将要讲授的内容；了解课程的重点和难点；了解进一步学习的相关途径。
不必全懂，只需似懂非懂。
计量经济学课件第一章导论内容：●什么是计量经济学●计量经济学的基本研究方式●计量经济学中最基本的概念———变量、参数、数据和模型3 / 52第一节什么是计量经济学计量经济学课件第一章导论本节基本内容:●计量经济学的产生及发展●计量经济学的性质●计量经济学及其他学科的关系4 / 52什么是计量经济学?计量经济学课件第一章导论从感性认识到理性认识——先看实例:实例1：对中国经济增长的定量研究●中国经济总量的度量及增长的状况怎样?(GDP的度量、增长速度、波动)●分析影响中国GDP增长的因素有哪些？（如投资、消费、出口、货币供应量等）●中国GDP及各种影响因素关系的性质是什么？（如增加、减少）●各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么？（各种因素变动具体会引起GDP变动多少）●所作数量分析结果的可靠性如何？●对经济增长的政策效应分析、对中国GDP发展趋势的预测等5 / 52计量经济学课件第一章 导论 6 / 52实例2：中国家庭用汽车市场的研究 ●家用汽车市场状况如何？（用销售量观测）●影响汽车销量的主要因素是什么？（如收入、价格、费用、道路状况、政策、消费行为特征等） ●各种因素对汽车销量影响的性质怎样？（正、负）●各种因素影响汽车销量的具体数量关系是什么？●所得的分析结论是否可靠？●今后汽车市场的发展前景怎样？应如何制定汽车的产业政策？计量经济学课件第一章 导论 7 / 52 实例3：中国股票价格波动的研究 ●股票价格变动的情况怎样? （用股价指数观测） 25002000 1500●影响股票价格变动的主要因素是什么? 1000 50012/ 19/ 9010/ 19/ 94 SHZ S8/ 19/ 98 （基本面、资金、政策、利率、公司业绩、投资者信心等） ●股价及各种影响因素的关系是什么?（利空、利多）●各种因素影响的具体数量规律是什么？●所得的数量分析结果可不可靠？●今后股票价格的发展趋势可能会怎样？计量经济学课件第一章 导论8 / 52这类实例需要研究的共性问题： 确定作为研究对象的经济现象的变量●提出所研究的经济问题及度量方式（如GDP 、股票价格、汽车）●分析主要影响因素（根据经济理论、实际经验）选择若干作为影响因素的变量● 分析各种影响因素及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及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计量经济学课件第一章 导论9 / 52 一、计量经济学的产生及发展产生的历史：起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics ”“Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会说明： “计量经济学” “经济计量学” 9计量经济学课件第一章导论特点计量经济学的重要特点是它自身并没有固定的经济理论，计量经济学中的各种计量方法和技术，大多来自数学和统计学。
西南财大课件计量经济学JLJJ四章.ppt
各解释变量的样本观测值之间存在一个或多个如下的关系式
2 X 2 3 X 3 k X k 0
重共式线中性：。2、3、、k 是不全为0 的常数，则称解释变量之间存在完全多
例如，设有回归模型 C 1 2S 3N 4T u
其中： C为居民个人消费； S为个人工资收入； N为非劳动收入； T为总收入
不含截距项，c jj为（X X）1的（j 1）行（j 1）列的元素。
18
在完全多重共线性条件下： y 2 x2 3x3 u
因为（X X）1
x22x32
1 （x2
x3）2
x32 x2 x3
x2 x3 x22
ˆ2的方差等于：
Var（ˆ2 ）（X X）212
0
同理：易得ˆ3的方差为：
Var(ˆ3 )
x22x32
2x22 (x2 x3 )2
2
x32
(1
2 23
)
且： Var(ˆ3)
20
小结：完全多重共线性产生的后果
1、参数估计值的不确定性
如y 2 x2 3x3 u 设x3x2 y （ˆ2 ˆ3）x2 u
例2：某国家分折汽车保养费用支出Y(元)与汽车的行程数X2(公里)以及汽车 拥有的时间X3(周)的关系。建立如下模型：
Yˆ 7.29 27.58X 2 15161.5X 3
SE =(121.50) (28.79)
(21.41)
t = （0.06） （0.958） （-7.06）
R 2 0.946
故由正规方程组： X Y X Xˆ ˆ （X X）1X Y 将不能唯一解出ˆ。正规方程有无穷多个解。
2 X 2 3 X 3 k X k 0
重共式线中性：。2、3、、k 是不全为0 的常数，则称解释变量之间存在完全多
例如，设有回归模型 C 1 2S 3N 4T u
其中： C为居民个人消费； S为个人工资收入； N为非劳动收入； T为总收入
不含截距项，c jj为（X X）1的（j 1）行（j 1）列的元素。
18
在完全多重共线性条件下： y 2 x2 3x3 u
因为（X X）1
x22x32
1 （x2
x3）2
x32 x2 x3
x2 x3 x22
ˆ2的方差等于：
Var（ˆ2 ）（X X）212
0
同理：易得ˆ3的方差为：
Var(ˆ3 )
x22x32
2x22 (x2 x3 )2
2
x32
(1
2 23
)
且： Var(ˆ3)
20
小结：完全多重共线性产生的后果
1、参数估计值的不确定性
如y 2 x2 3x3 u 设x3x2 y （ˆ2 ˆ3）x2 u
例2：某国家分折汽车保养费用支出Y(元)与汽车的行程数X2(公里)以及汽车 拥有的时间X3(周)的关系。建立如下模型：
Yˆ 7.29 27.58X 2 15161.5X 3
SE =(121.50) (28.79)
(21.41)
t = （0.06） （0.958） （-7.06）
R 2 0.946
故由正规方程组： X Y X Xˆ ˆ （X X）1X Y 将不能唯一解出ˆ。正规方程有无穷多个解。
《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》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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3、中国家庭汽车市场的研究
●汽车市场状况如何？（用销售量观测） ●影响汽车销量的主要因素是什么？（如收入、价
格、费用、道路状况等） ●各种因素对汽车销量影响的性质怎样？（正、负、
无） ●各种因素影响汽车销量的具体数量关系？ ●以上分析所得结论是否可靠？ ●今后发展趋势怎样？
问题的共性：
●提出研究的经济问题和度量方式
对研究的经济现象进行实际统计观测
●分析影响因素
根据经济理论、实际经验
●分析各种因素与所研究经济现象的相互关系
根据先验经济理论和实际经验
●确定所研究的经济问题与各种影响因素的数
量关系
需要科学的数量分析方法
●分析和检验所得数量结论的可靠性
需要运用统计方法
结论：客观上需要一门学科研究这类问题——计量经济学
理论：经济理论，即所研究对象的经济行为理论 ——计量经济研究的基础
数据：对所研究对象及相关现象观测得到的信息 ——计量经济研究的原料或依据
方法：模型方法与计算方法 ——计量经济研究的工具与手段
计量经济学研究概述：
经济理论 数量化 经济模型 经济计量模型
事 实 反映为 统计数据 加工的数据
数理统计 补充改造
基本教材： 《计量经济学》 庞皓等编 西南财经大学出版社
主要参考教材： 《计量经济学》（上、下册） （美）古扎拉蒂著 中国人民大学出版社
第一章 导论
第一节 什么是计量经济学
若干实例： 1、研究中国的GDP增长
● GDP增长的状况Βιβλιοθήκη 样？（用增长速度度量，如7.8%）
●影响GDP 增长的因素有哪些？（如投资、消费、出 口等）
去表达（有数量的概念， 没有具体的数值估计，本质上还是定性的）
如生产函数
Y AK L
计量经济学根据实际的统计数据估计方程式中参数
的具体数值，说明所研究的经济关系的数量特征
●数理经济学把经济变量间的关系视为精确的函数关 系
计量经济学把误差作为随机变量引入模型
● 数理经济学引入的变量不一定能够度量 计量经济学中的变量都是可直接观测的
2、计量经济学与经济统计学的关系
联系：
●经济统计也是对经济现象的一种计量，侧重于对社会 经济现象的描述
●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验 证经济理论的基本依据
计量经济学的发展：
●计算机应用
●模型的变量和方程
由少到大，又趋向较少 多个模型归并为整体模型
●理论与方法的新突破
除了经典线性计量经济学模型以外，出现 非线性模型、合理 预期模型、变参数、无参数、半参数模型、动态模型、时间 序列模型、协整理论、贝叶斯方法、小样本理论等研究领域
●应用领域的拓展
， 宏观、微观经济领域应用 由预测为主转向更多地对经济理论
假设和政策假设的检验
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） 各种表述的共性： 计量经济学与经济理论、统计学、数学都有关系
● GDP 与各种因素关系的性质是什么？（如增、减） ●各种因素对GDP 影响的具体数量规律是什么？ ●所作数量分析结果的可靠性如何？
2、中国股票价格波动的研究
●股票价格变动的情况怎样?（用股价指数观测） ●影响股票价格变动的因素是什么?（资金、政策、
利率等） ●股价与各种因素的关系是什么?（利空、利多） ●各种因素影响的具体数量规律是什么？ ●所得结果可不可靠？ ●今后的发展趋势怎样？
一、计量经济学的产生与发展
产生的历史：
起因：对经济问题的定量研究
名词：1926年弗瑞希仿造出
“Biometrics” “Econometrics”
标志：1930年成立计量经济学会
说明： “计量经济学”
“经济计量学”
特点：
理论计量经济学研究对经济问题定量分析的方
式，自身并没有固定的经济理论
计量经济学产生的意义： 经济学从定性研究到定量分析的发展，是更精 密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征
和经济关系的数量规律 ●计量经济学必须以经济学提供的理
论原则和经济运行规律为依据 ●经济计量分析的结果：对经济理论
确定的原则加以验证、充实、完善
区别: ●经济理论并不提供经济关系数量
上的度量
●计量经济学对经济关系要作出定 量的估计，对经济理论提出经验 的内容
数理经济学与计量经济的关系：
●数理经济学把经济关系用数学方程式、变量和参数
计量经济学
Econometrics
课程安排：
●教学的目的要求：
★掌握计量经济学的基本理论和方法 ★能应用计量经济方法进行初步的经济预测与分析 ★能运用Eviews软件作一般性经济计量分析 本课程属基础计量经济学(Basic Econometrics),已学 过计量经济学的不必再选学
●学习方法：
★预习教材（记下疑难问题） ★认真听讲（不一定记笔记） ★再看教材（再提出问题讨论） ★上机练习（会用软件作经济分析）
结论：
计量经济学是以经济理论和经济 数据的事实为依据，运用数学和 统计学的方法，通过建立数学模 型来研究经济数量关系和规律的 一门经济学科。
研究的主体（出发点、归宿、核心）：
经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）：
数学和统计方法 方法要服从研究对象的本质特征（与数学不同）
运用计量经济模型的三个要素：
应具备的预备知识：
●《经济学》理论知识
●《概率论与数理统计》基础知识：
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》中的矩阵运算
●《经济统计学》知识
经济数据的收集和处理 特别提示：未学过概率统计的不要选学本课程
经济计量方法
根据数据 运用方法 对模型估 计、检验
结构分析 经济预测 政策评价
准备阶段
计量过程
运用阶段
学科类型：
●理论计量经济学：
研究经济计量的理论和方法
●应用计量经济学：
应用计量经济方法研究某些领域的具体 经济问题
三、计量经济学与其他学科的关系
（联系—区别）
1、计量经济学与经济学的关系
联系： ●计量经济学研究的主体—经济现象