计量经济学及其应用：第1章
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计量经济学第1章
—— R.Frish
§1.2 计量经济学的内容体系
一、广义计量经济学和狭义计量经济学
广义计量经济学是利用经济理论、统计学 和数学定量研究经济现象的经济计量方法 的统称，包括回归分析方法、投入产出分 析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学就是我们通常所说的计 量经济学，以揭示经济现象中的因果关 系为目的，在数学上主要应用回归分析 方法。 本课程中的计量经济学模型，就是狭义 计量经济学意义上的经济数学模型。
其中：Y为消费支出 X为收入 α、β为模型参数
（1 ）
斜率β为边际消费倾向（MPC）
Y X
Y 称为被解释变量
（2） Y
X 称为解释变量 μ称为随机干扰项或随机误差项 0
X
确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图（散点图）
选择可能的形式试模拟
计量经济学
Econometrics
参考书
《计量经济学》 （美）古扎拉蒂编著 林少宫译，人大出版社 《计量经济学》 李子奈、潘文卿编著 高等教育出版社 《计量经济学简明教程》 廖明球、李雪编著 首都经济贸易大学出版 社
第一章 绪论
计量经济学 计量经济学的内容体系 计量经济学模型的建立步骤 计量经济学模型的应用
二、样本数据的收集
1、获取数据的途径
官方公布的数据 中国统计年鉴 中国统计摘要 地方性统计年鉴 联合国的统计年鉴 世行的统计年鉴 网络 实际调查 换算
2、样本数据的类型 时间序列数据 截面数据 虚变量数据 3、样本数据的质量 完整性 准确性 可比性 一致性
三、模型参数的估计
计量经济学第一章
乘数分析
结构式模型的解释变量中可以出现内生变量 简化式的解释变量中全部为外生或滞后内生变量
比较静力分析：是比较经济系统的不同平衡 位置之间的联系，探索经济系统从一个平衡 点到另一个平衡点时变量的变化，研究系统 中某个变量或参数的变化对另外变量或参数 的影响。
弹性分析、乘数分析都是比较静力分析的形式
四、检验和发展经济理论
检验理论：根据经济理论 建立模型 以样本数据进行拟合 发现和发展理论：样本数据 拟合模型 得出经济规律
单方程模型：研究单一经济现象，揭示单向因果 关系 联立方程模型：研究一个经济系统，揭示复杂的 因果关系
2、初、中、高级计量经济学
初级：数理统计学基础知识，经典线性单方程 模型的理论与方法。 中级：矩阵描述的经典线性单方程模型理论与 方法，经典线性联立方程模型理论与方法，传 统的应用模型。 高级：非经典的、现代的计量经济学模型理论、 方法与应用 本书属于初、中级计量经济学
3、理论计量经济学和应用计量经济学
理论计量经济学：以介绍、研究计量经济学的 理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的 数学证明与推导
数学理论基础 参数估计方法 检验方法
应用计量经济学：以建立、应用计量经济学模 型为主要内容，侧重于实际问题的处理。
4、经典计量经济学和非经典计量经济学
2、统计检验
拟合优度检验 变量的显著性检验 方程的显著性检验 随机误差项的序列相关性检验 异方差性检验 解释变量的多重共线性检验
3、计量经济学检验
《计量经济学》各章主要知识点
第一章：绪论1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2.计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4 ）模型应用。
例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。
In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£其中参数卩'",都可以通过显著性检验。
经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。
例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）, 尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。
贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。
回归结果G/^VZ r =2.34 + 0.641；-1.29x；/模型参数都可以通过显著性检验。
在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI系数的值总是为负= —13.34 + 7.12 兀一14.31#O3.计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果—个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。
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-1-绪论
数据类型
❖ 时间序列数据（time series data）： 由不同时点或时期观测值所构成，其特点在于： 往往不能满足回归分析的基本假定。
❖ 混合横截面数据（pooled cross-sectional data）： 不同年份的横截面数据混合，但不同年份的样本 点不同
❖ 时序横截面数据（panel data）： 不同年份的横截面数据混合且每年样本点相同
统计图
1、散点图 2、折线图 3、条形图与直方图
1、散点图
经常用以观察两个变量之间的关系 利用散点图可以判断用以拟合的函数形式
Y
X
1、散点图
Y
X
Y a bln X
2、折线图
经常用以观察一个变量随时间发生变化的规律并进 行不同观察对象的比较
GDP指数（%） 118 116 114 112 110 108 106 104 102 100 98
1996 1555
1993
增加值用水系数 直接用水系数 完全用水系数 考虑占用的完全用水系数 对本地区的完全用水系数（考虑占用）
1500
1000 500 0
农业
662
561
543
241 62
一般工业
267 387 302 25 12
服务业
二、建立计量经济学模型的步骤和要点
理论模型的设计
样本数据的收集
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
3500.0
250.0
750.0
1250.0
1750.0
2250.0
2750.0
3250.0
各省级固行定政资产区投投资 资数量的分布
计量经济学：第1章 总论
核心 ➢ 四、计量经济学的产生与发展
一、计量经济学的定义
称上强调它是一门计量经济活 动方法论的学科；后者试图通 过名称强调它是一门经济学科。
计量经济学是以经济理论为指导，以事 实为依据，以数学和统计推断为方法， 以电脑技术为工具，以建立经济计量模 型为手段，定量分析研究具有随机性特 征的经济变量关系的经济学科。
企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经 济景气、循环周期的研究，以及政策模拟、预 测分析。于是计量经济学就应运而生。
近70年来，理论计量经济学取 得了长足的进步。
1．最初10年，主要研究微观经济问题 2．40-70年代，重点是研究宏观经济问
题 3．计量经济学之今日 4．计量经济学在西方国家经济学科中的
二、计量经济学的种类
广义上讲，计量经济学有两个主要的研究
内容：
一是如何运用、改进和发展数理统计方法，
使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特
殊方法——计量经济学方法，这部分研究内容称
为理论计量经济学，也称经济计量方法。
二是在一定的经济理论指导下，以反映事
实的统计数据为依据，以经济计量方法研究经
济数学模型，探索实证经济规律，这一方面的
研究内容称为应用计量经济学。
三、经济计量模型是计量经济 学研究的核心
计量经济学方法及其应用，都是围绕建立、估 计、检验和运用经济计量模型这一核心进行的。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自 然相象和社会经济现象的本质与发展规律。例 如，物理模型，几何模型，传统经济学的文字 模型等等。
模型是对现实抓住本质的抽象与简化，更深刻 地揭示出现实的本质与规律。
1．研究有关经济理论
2．确定变量和函数形式
1．研究有关经济理论
一、计量经济学的定义
称上强调它是一门计量经济活 动方法论的学科；后者试图通 过名称强调它是一门经济学科。
计量经济学是以经济理论为指导，以事 实为依据，以数学和统计推断为方法， 以电脑技术为工具，以建立经济计量模 型为手段，定量分析研究具有随机性特 征的经济变量关系的经济学科。
企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经 济景气、循环周期的研究，以及政策模拟、预 测分析。于是计量经济学就应运而生。
近70年来，理论计量经济学取 得了长足的进步。
1．最初10年，主要研究微观经济问题 2．40-70年代，重点是研究宏观经济问
题 3．计量经济学之今日 4．计量经济学在西方国家经济学科中的
二、计量经济学的种类
广义上讲，计量经济学有两个主要的研究
内容：
一是如何运用、改进和发展数理统计方法，
使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特
殊方法——计量经济学方法，这部分研究内容称
为理论计量经济学，也称经济计量方法。
二是在一定的经济理论指导下，以反映事
实的统计数据为依据，以经济计量方法研究经
济数学模型，探索实证经济规律，这一方面的
研究内容称为应用计量经济学。
三、经济计量模型是计量经济 学研究的核心
计量经济学方法及其应用，都是围绕建立、估 计、检验和运用经济计量模型这一核心进行的。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自 然相象和社会经济现象的本质与发展规律。例 如，物理模型，几何模型，传统经济学的文字 模型等等。
模型是对现实抓住本质的抽象与简化，更深刻 地揭示出现实的本质与规律。
1．研究有关经济理论
2．确定变量和函数形式
1．研究有关经济理论
计量经济学1-5章(超详细完整版)
26
理论计量经济学和应用计量经济学
计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，
可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。 理论计量经济学：是以介绍研究计量经济学的 理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学 证明与推导。
应用计量经济学：以建立与应用计量经济学模
型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计
拉格纳·弗里希（ R. Frish ）
19
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。
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。
20
教科书中的一般表述： 统计学、经济
理论和数学
（1.1） （1.1）式为数理经济模型，该模型是不可以 估计的。要研究收入I 的变化对消费支出C的数量 影响程度，需要对（1.1）进行改造模型。
35
首先，明确（1.1）式的函数形式。例如， C a bI （1.2） 其中 a、 b 为未知的参数， 其次，在（1.2）式右端引入随机变量u，以
16
当前的计量理 论前沿问题
17
○ 计 量 经 济 学 在 中 国 的 发 展
我国计量经济学研究
和应用水平同世界前
沿的差距迅速缩小
2000年
我国计量经济学研 究和应用的普及阶 段
成立了“中国数量经济研
究会”，为创立我国的计
1984年 量经济学奠定了基础
1979年
18
二、什么是计量经济学？
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。
计量经济学基础知识梳理超全新
它明显取决于x的取值（弹性并非沿着需求曲线保持不变）。
2.自然对数
不仅在需求理论中，在许多应用经济学领域，弹性都 是非常重要的。在许多情况下，使用一个常弹性模型都很 方便，而对数函数能帮助我们设定这样的模型。如果我们 对x和y都使用对数近似计算，弹性就近似等于
loyg loxg
因此，一个常弹性模型可近似描述为方程
1.二次函数
刻画报酬递减规律的一个简单方法，就是在线性关系 中添加一个二次项。
考虑方程式
y01x2x2
式中， 0 ， 1和 2为参数。当2 0时，y和x之间的关
系呈抛物线状，并且可以证明，函数的最大值出现在
x122
1.二次函数
例如，若y=6+8x-2x2。（从而 1=8且 2 =-2），则y
XX1X2 Xn X
n
n
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数（w），再求平均的方法。其定义如下式：
Xww1Xw 11w w 2X 2 2 wnwnXn
wiXi w
四、变化率
变化率的定义如下式：
Xt Xt1(t2,3,n) Xt1
五、几何平均
几何平均是n个数据连乘积的n次方根 ，其定义如下式：
那么，对x的微小变化，便有
10 l0 o x g % x
“微小”的含义取决于具体情况。
2.自然对数
近似计算的作用： 定义y对x的弹性（elasticity）为
y x %y x y %x
换言之，y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数：y01x，则这个弹性是 y xx y1x y10 x1x
资和教育的关系概括为：多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。
2.自然对数
不仅在需求理论中，在许多应用经济学领域，弹性都 是非常重要的。在许多情况下，使用一个常弹性模型都很 方便，而对数函数能帮助我们设定这样的模型。如果我们 对x和y都使用对数近似计算，弹性就近似等于
loyg loxg
因此，一个常弹性模型可近似描述为方程
1.二次函数
刻画报酬递减规律的一个简单方法，就是在线性关系 中添加一个二次项。
考虑方程式
y01x2x2
式中， 0 ， 1和 2为参数。当2 0时，y和x之间的关
系呈抛物线状，并且可以证明，函数的最大值出现在
x122
1.二次函数
例如，若y=6+8x-2x2。（从而 1=8且 2 =-2），则y
XX1X2 Xn X
n
n
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数（w），再求平均的方法。其定义如下式：
Xww1Xw 11w w 2X 2 2 wnwnXn
wiXi w
四、变化率
变化率的定义如下式：
Xt Xt1(t2,3,n) Xt1
五、几何平均
几何平均是n个数据连乘积的n次方根 ，其定义如下式：
那么，对x的微小变化，便有
10 l0 o x g % x
“微小”的含义取决于具体情况。
2.自然对数
近似计算的作用： 定义y对x的弹性（elasticity）为
y x %y x y %x
换言之，y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数：y01x，则这个弹性是 y xx y1x y10 x1x
资和教育的关系概括为：多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。
计量经济学 第一章
数据
§2 计量经济学的研究方法和步骤
计量经济模型
yi 0 1 xi ui
一、计量经济模型的制定 1. 模型的设定条件
2. 确定模型所包含的变量
3. 确定模型中变量关系的数学形式 4. 拟定模型中参数的符号、大小等。 二、样本数据的收集 （时间序列数据、横截面数据、面板数据）
三、计量经济模型参数的估计 （最小二乘法、加权最小二乘法、 广义最小二乘法、…） 四、计量经济模型的检验 1. 经济意义检验（参数的符号、大小、…） 2. 统计检验（估计量的统计特性，统计推断） 3. 计量经济检验（异方差、序列相关、多重共线性） 4. 预测检验 五、计量经济学的应用
服从正态分布。
i
E (u ) 0
i
，
2 u
i 1,2,, n
，
3、
4、
var(ui )
(常数)
i 1,2,, n
u ,u
i
相互独立或不相关， 当
j
i j
时；
即
5、
cov(u , u ) 0, i j; i, j 1,2,, n
i j
x
i
与
u
i
i
不相关； ，
即
cov( x , u ) 0
ZGDP 13.5 8.8 11.6 11.3 4.1 3.8 9.2 14.2 14.0 13.1 10.9 10.0 9.3
ZM1 5.8 20.1 16.2 22.5 6.3 20.2 24.2 35.9 21.6 26.2 16.8 18.9 16.5
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
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。
计量经济学第1～3章知识点
计量经济学研究步骤与方法
建立模型
根据经济理论和数据特点，建立合适的计量经济学模型。
估计参数
运用统计方法对模型参数进行估计。
检验模型
对模型进行统计检验和经济意义检验，确保模型的合理性和有效 性。
计量经济学研究步骤与方法
• 预测与应用：运用模型进行预测和政策分析，为经济决策 提供支持。
计量经济学研究步骤与方法
Logistic模型
适用于描述因变量取值范围在[0,1]之间的二 分类问题，如生物生长、市场占有率等。
THANKS
感谢您的观看
2. 增加样本量
更多的数据可以提供更多的信息，有助于减轻多重共线性的 影响。
多重共线性问题及其解决方法
3. 使用主成分分析或因子分析
这些方法可以提取出原始自变量的主成分或因子，从而消除多重共线性。
4. 使用岭回归或Lasso回归
这些正则化方法可以在一定程度上减轻多重共线性的影响，同时实现变量选择和系数压缩。
在不知道真实方差结构的情况下，通过迭代的方式估计权重矩阵和参数向量。
修正异方差性和自相关性方法
Cochrane-Orcutt迭代法
通过迭代的方式估计自相关系数和参数向量，直到满足收敛条件。
Hildreth-Lu迭代法
在Cochrane-Orcutt迭代法的基础上，考虑了异方差性的存在，通过构造一个合适的权重 矩阵进行迭代估计。
虚拟变量回归模型设定和参数估计
模型设定
在设定虚拟变量回归模型时，需要确定因变 量和自变量的关系，以及虚拟变量的取值范 围和对应的实际意义。
参数估计
参数估计是指通过样本数据对模型中的参数 进行估计的过程。在虚拟变量回归模型中， 常用的参数估计方法包括最小二乘法、极大 似然法等。
计量经济学第一章绪论习题答案
计量经济学第一章绪论一.单选题1、计量经济学是一门（ B ）学科。
A、数学B、经济C、统计D、测量2、计量经济模型分为单方程模型和（ C ）。
A、随机方程模型B、行为方程模型C、联立方程模型D、非随机方程模型3、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。
A、横截面数据B、时间序列数据C、修匀数据D、平行数据4、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ）。
A、时效性B、一致性C、广泛性D、系统性5、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。
A、一致性B、准确性C、可比性D、完整性6、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（ B ）。
A、C（消费）=500+0.8I（收入）B、Q（商品需求）=10+0.8I（收入）+0.9P（价格）C、Q（商品供给）=20+075P（价格）D、Y（产出量）=0.65K0.6（资本）L0.4（劳动）7、横截面数据是指（ A ）。
A、同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B、同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C、同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D、同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据8、下列检验中属于经济计量准则检验的有（ B ）。
A、方程的显著性检验B、序列相关检验C、变量的显著性检验D、受约束的检验9、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。
A、经济计量准则B、经济理论准则C、统计准则D、统计准则和经济理论准则10、狭义计量经济模型是指（ C ）。
A、投入产出模型B、数学规划模型C、包含随机项的经济数学模型D、模糊数学模型二.多选题1、计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科（ ADE ）。
A、统计学B、数理经济学C、经济统计学D、数学E、经济学2、从研究对象和内容侧重点不同，计量经济学可分为（ AC ）。
计量经济学第一章 绪言
• 近20位担任过世界计量经济学会会长
• 30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学
2021/8/5
LOU YONG
创立
Frisch
经 典
建立第1个应用模型
Tinbergen
计
建立概率论基础
Haavelmo
量
经
发展数据基础
Stone
济
学
发展应用模型
Klein
建立投入产出模型
Leontief
2021/8/5
• 强调学科的交叉性以及对现实经济问题进行 研究。
2021/8/5
LOU YONG
为什么需要学习计量经济学？
• 从定量的角度、使用计算机解决现实经济问 题（企业经营决策、结构分析、经济预测和 政策评价） 。例。
• 从定量的角度、使用计算机实证检验和发展 经济理论问题 。例。
• 1998年我国正式将计量经济学定为经济学科 类的核心课程。
2021/8/5
LOU YONG
• 经典计量经济学在理论方法方面特征是： ⑴ 模型类型——随机模型； ⑵ 模型导向——理论导向； ⑶ 模型结构——线性或者可以化为线性，
因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有 明确的形式和参数；
⑷ 数据类型——以时间序列数据或者截面 数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连 续随机变量；
• 参考文献及相关网站：参见教材末页
2021/8/5
LOU YONG
关于课程教学
教学内容：参见目录，补充EVIEWS的使用 指南及应用举例。
思 路：引发学习兴趣，注重思路，强 化应用，避免单纯的数学证明。
考 核：平时成绩（出勤、课堂讨论、 课程论文）（30％）＋期末笔试（70％）
• 30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学
2021/8/5
LOU YONG
创立
Frisch
经 典
建立第1个应用模型
Tinbergen
计
建立概率论基础
Haavelmo
量
经
发展数据基础
Stone
济
学
发展应用模型
Klein
建立投入产出模型
Leontief
2021/8/5
• 强调学科的交叉性以及对现实经济问题进行 研究。
2021/8/5
LOU YONG
为什么需要学习计量经济学？
• 从定量的角度、使用计算机解决现实经济问 题（企业经营决策、结构分析、经济预测和 政策评价） 。例。
• 从定量的角度、使用计算机实证检验和发展 经济理论问题 。例。
• 1998年我国正式将计量经济学定为经济学科 类的核心课程。
2021/8/5
LOU YONG
• 经典计量经济学在理论方法方面特征是： ⑴ 模型类型——随机模型； ⑵ 模型导向——理论导向； ⑶ 模型结构——线性或者可以化为线性，
因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有 明确的形式和参数；
⑷ 数据类型——以时间序列数据或者截面 数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连 续随机变量；
• 参考文献及相关网站：参见教材末页
2021/8/5
LOU YONG
关于课程教学
教学内容：参见目录，补充EVIEWS的使用 指南及应用举例。
思 路：引发学习兴趣，注重思路，强 化应用，避免单纯的数学证明。
考 核：平时成绩（出勤、课堂讨论、 课程论文）（30％）＋期末笔试（70％）
伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-第1章及第一篇(第2~3章)【圣才出品】
品数（output）方面的信息。 （i）仔细陈述这个政策问题背后其他情况不变的思维试验。 （ii）一个企业培训其员工的决策看起来有可能独立于工人特征吗？工人可观测与不可
观测的特征各有哪些？ （iii）除工人特征之外，再列出一个影响工人生产力的因素。 （iv）你若发现 training 和 output 之间成正相关关系，你令人信服地证明了工作培训
2．工作培训项目的理由之一是能提高工人的生产力。假设要求你评估更多的工作培训 是否使工人更有生产力。不过，你没有工人的个人数据，而是有俄亥俄州制造企业的数据。 具体而言，对每个企业，你都有人均工作培训小时数（training）和单位工时生产的合格产
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表 1-1 经济数据的结构
2．面板数据与混合横截面数据的比较（见表 1-2） 表 1-2 面板数据与混合横截面数据的比较
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考点三：因果关系和其他条件不变 ★★
1．因果关系 因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动，这是经济分析中的重要目标之 一。计量分析虽然能发现变量之间的相关关系，但是如果想要解释因果关系，还要排除模型 本身存在因果互逆的可能，否则很难让人信服。
答：讲不通。因为找出每周学习小时数（study）和每周工作小时数（work）之间的关 系，是说每周学习小时数（study）和每周工作小时数（work）之间有关系，但没有说是因 果关系，每周学习小时数可能与其他因素有关或每周工作小时数与其他因素有关。
4．对税收有控制权的州或省份有时候会减少税收来刺激经济增长。假设你被某州政府 雇佣来估计公司税率的影响，比如说对每单位州生产总值增长的影响。
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
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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
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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）
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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
-
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>=
大于等于
*
乘
=
等于
AND
与
/
除
<>
不等于
OR
或
^
PPT-第1章-导论-计量经济学及Stata应用
14
GDP 3844.5 4953.35 5883.8 6537.07 7021.35 7493.84 8337.47
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2008 2009 2010 2011 2012 2013
9195.04 10275.5 12078.2 15021.8 18366.9 21900.2 25776.9 30933.3 33896.6 39169.9 45361.9 50013.2 54684.3
7
影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、 性别、外貌等。 需尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，也就是多元 回归的方法， 才能较准确地估计我们 “感兴趣的参数” (parameters of interest)，即本例的教育投资回报率 。 现实中总有某些相关的变量无法观测，即存在“遗漏变量” (omitted variables)，而遗漏变量统统被纳入到随机扰动项 i 中。 随机扰动项 i 中还可能包含哪些其他因素呢？如果真实模型 (true model)为 ln wi si si2 i (1.2) 那么 si2 也被纳入到扰动项中了(可以视为广义的遗漏变量)。
的经济含义为教育投资的回报率，即多上一年学，未来工资 能增加百分之几。
如果用数据估计此回归方程，其结果一般会显示，对数工资与 教育年限显著正相关，且教育投资回报率 还挺高。 然而，工资收入也与能力有关，但能力一般不能直接观测，而 能力高的人通常选择接受更多教育。 在此简单回归中，教育的高回报其实包含了对能力的回报。
8
如果变量测量得不准确，则测量误差也被放入扰动项中了。 扰动项就像是一个“垃圾桶” ，所有你不想要、无法把握的东西 都往里面扔。 但我们又希望扰动项拥有很好的性质。在很多情况下，这是自 相矛盾的。 计量经济学的很多玄妙之处就在于扰动项。 如果真正理解扰动项，就加深了对计量经济学的理解。
GDP 3844.5 4953.35 5883.8 6537.07 7021.35 7493.84 8337.47
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2008 2009 2010 2011 2012 2013
9195.04 10275.5 12078.2 15021.8 18366.9 21900.2 25776.9 30933.3 33896.6 39169.9 45361.9 50013.2 54684.3
7
影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、 性别、外貌等。 需尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，也就是多元 回归的方法， 才能较准确地估计我们 “感兴趣的参数” (parameters of interest)，即本例的教育投资回报率 。 现实中总有某些相关的变量无法观测，即存在“遗漏变量” (omitted variables)，而遗漏变量统统被纳入到随机扰动项 i 中。 随机扰动项 i 中还可能包含哪些其他因素呢？如果真实模型 (true model)为 ln wi si si2 i (1.2) 那么 si2 也被纳入到扰动项中了(可以视为广义的遗漏变量)。
的经济含义为教育投资的回报率，即多上一年学，未来工资 能增加百分之几。
如果用数据估计此回归方程，其结果一般会显示，对数工资与 教育年限显著正相关，且教育投资回报率 还挺高。 然而，工资收入也与能力有关，但能力一般不能直接观测，而 能力高的人通常选择接受更多教育。 在此简单回归中，教育的高回报其实包含了对能力的回报。
8
如果变量测量得不准确，则测量误差也被放入扰动项中了。 扰动项就像是一个“垃圾桶” ，所有你不想要、无法把握的东西 都往里面扔。 但我们又希望扰动项拥有很好的性质。在很多情况下，这是自 相矛盾的。 计量经济学的很多玄妙之处就在于扰动项。 如果真正理解扰动项，就加深了对计量经济学的理解。
计量经济学笔记(1-9章)
引言计量经济学建模方法:1)理论或假设的陈述;2)理论的数学模型的设定;3)理论的计量经济模型的设定;4)获取资料;5)计量经济模型的参数估计;6)假设检验;7)预报或预测;8)利用模型进行控制或制定政策。
第一章回归分析的性质1、回归分析:研究一个叫应变量的变量对另一个或多个叫做解释变量的变量的依赖关系,其用意在于通过后者的已知或设定值,去估计和预测前者的均值。
2、虚拟变数:定性变量或范畴变量。
3、时间序列数据:一个变量在不同时间取值的一组观测结果。
4、横截面数据:一个或多个变量在同一时间点上收集的数据。
5、实验资料：在保持一些因素不变的情况下收集数据。
、6、非实验资料：收集的资料不受研究者控制。
、7、回归分析的主要用意，是分析一个叫做应变量的变量，对另一个或多个叫做解释变量的变量的统计依赖性，这种分析的目的，是要在解释变量已知或固定值的基础上，估计和预测应变量的均值，实际上，回归分析的成功有赖于适用资料的获得。
、、第二章 双变量回归分析：一些基本概念1、总回归函数（PRF ）：)()(i i X f X Y E =它仅仅表明在给定i X 下Y 分布的均值与i X 有函数关系，换句话说，他说出应变量的均值或平均值是怎样随解释变量变化的。
在几何意义上，总体回归曲线就是解释变量给定值时应变量的条件均值或期望值的轨迹。
、i i X X Y E 21)/(ββ+=：称为线性总体回归函数或简称线性总体回归。
2、PRF 的随机设定)/(i i i X Y E Y u -= 或 i i i u X Y E Y +=)/(i u 称为随机干扰项或随机误差。
是从模型中省略下来的而又集体地影响这应变量的全部变量的替代物。
)/(i X Y E 这一个成分被称为系统性或确定性成份；i u 为随机或非系统性成分。
若i i X X Y E 21)/(ββ+=ii i u X Y ++=21ββ3、随机干扰项的意义 1）理论的模糊性。
《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
相关主题
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率 • 选择样本范围
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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
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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
8
• Eviews软件中，除了通常意义下的变量外，也可以 使用逻辑变量，这些变量有真和假两种结果，用1表 示真，用0表示假。同样，可以通过使用逻辑运算符 AND与OR表述较为复杂的逻辑运算
• Eviews中常用函数及其功能
可编辑ppt
9
可编辑ppt
10
可编辑ppt
11
1.5数据的统计特征
1、单变量的描述性统计量 （1）描述性统计量 （2）分组描述性统计量
（Workfile） （Program） （Database）
（Text）
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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
可编辑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
于是生成了一个新的变量或序列LNY。
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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
^
乘方
表1-1 运算符号及其功能
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2、多变量的描述性统计量
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12
若有问题，请提出！ 谢谢！
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13
第1章
数据处理方法与软件处理
可编辑ppt
1
通过本章我们要知道
• 1.1 Eviews软件简介 • 1.2 数据的分类 • 1.3 数据的获取 • 1.4 数据的处理 • 1.5 数据的统计特征
可编辑ppt
2
1.1 Eviews软件简介
（E2v）ie（w软1s件软）文件软件件类的型启动
①工作文件 ②程序文件 ③数据库文件 ④文本文件
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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
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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
8
• Eviews软件中，除了通常意义下的变量外，也可以 使用逻辑变量，这些变量有真和假两种结果，用1表 示真，用0表示假。同样，可以通过使用逻辑运算符 AND与OR表述较为复杂的逻辑运算
• Eviews中常用函数及其功能
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11
1.5数据的统计特征
1、单变量的描述性统计量 （1）描述性统计量 （2）分组描述性统计量
（Workfile） （Program） （Database）
（Text）
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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
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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
于是生成了一个新的变量或序列LNY。
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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
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大于
<=
小于等于
-
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>=
大于等于
*
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等于
AND
与
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除
<>
不等于
OR
或
^
乘方
表1-1 运算符号及其功能
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2、多变量的描述性统计量
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12
若有问题，请提出！ 谢谢！
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13
第1章
数据处理方法与软件处理
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1
通过本章我们要知道
• 1.1 Eviews软件简介 • 1.2 数据的分类 • 1.3 数据的获取 • 1.4 数据的处理 • 1.5 数据的统计特征
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2
1.1 Eviews软件简介
（E2v）ie（w软1s件软）文件软件件类的型启动
①工作文件 ②程序文件 ③数据库文件 ④文本文件