高级计量经济学I导论
伍德里奇计量经济学导论
（3）因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件均值(conditional mean)或条件期望（conditional expectation）: E(Y|X=Xi)
（4）该例中： E(Y | X=80)=65
.
描出散点图发现：随着收入的增加，消费“平均地说”也在增加，且Y的 条件均值均落在一根正斜率的直线上。这条直线称为总体回归线。
. E(y|x) = 0 + 1x
x1=5
x2 =10
.
34
对于所研究的经济问题，通常总体回归直线 E(Yi|Xi) = 0 + 1Xi 是观测不到
的。可以通过收集样本来对总体（真实的）回归直线做出估计。
样本回归模型： Yˆi ˆ0ˆ1Xi
或： Yi ˆ0ˆ1Xiei
② y = 0 + 1 x + u
u 为误差项或扰动项，它代表了除了x之外可以影响y的因素。
l 线性回归的含义： y 和x 之间并不一定存在线性关系，但是，只 要通过转换可以使y的转换形式和x的转换形式存在相对于参数的 线性关系，该模型即称为线性模型。
.
19 19
Ø 总体回归函数的随机设定
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?
l 等式右边的变量被称为解释变量（Explanaiory Variable）或自 变量（Independent Variable）、右边变量、回归元，协变量，或控制变量。
l 等式y = b0 + b1x + u只有一个非常数回归元。我们称之为简单回归模型， 两
变量回归模型或双变量回归模型.
.
Ø 回归分析的目的
a. 函数形式：可以是线性或非线性的。
计量经济学-第一章-导论-PPT课件
● 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"
计量经济学第1章导论
计量经济学的用途或目的主要有两个方面：其一是 理论检验，这是计量经济学用途最为主要的和可靠 的方面，这也是计量经济学本身的一个主要内容。 其二是预测应用。
1.3计量经济学的研究方法
运用计量经济方法研究经济问题一般可以分为以下 步骤：理论或假说的陈述→建立理论的数学模型→ 建立理论的计量经济学模型→抽样、收集数据→估 计回归系数→参数的假设检验→模型的应用。
6.参数的假设检验 式（1-3）得到的结果是一个样本结果，样本结果 是带有偶然性的，那么这样一个结果是偶然的吗？ 这个问题的另外一个表达方式是由样本的这个结果 能判断总体的也不等于0吗？我们建立模型式（1-2） 的含义是“计量”X对Y影响的程度，如果，则式 （1-2）变为 Y 0 u ，这说明X没有对Y产生影 响，这个结果显然与我们最初建立模型的意图是不 相符的，或者说建立这样的模型是不可靠的。 这样的一个问题就是参数的假设检验。如果通过检 验可以证明，那么说明我们建立的模型式（1-2） 是可靠的。
4.抽样、收集数据 式（1-1）和（1-2）描述的总体的情形。我们知道， 总体一般来说是不可全面观测的，虽然斜率项系数 表示边际消费倾向。但是我们相信，总体中的一部 分人群的消费与收入的关系和总体人群的消费与收 入的关系具有相同的特性，可以建立相同形式的样 本一元线性回归方程和模型。于是，我们抽样并收 集样本数据，并用样本数据得到样本的斜率项系数， 即样本的边际消费倾向；再用样本边际消费倾向推 断总体边际消费倾向，这个过程是可以实现的。
1.2计量经济学的性质
计量经济学不是对经济的一般度量，它与经济理论、 统计学、数学都有密切的关系。事实上，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、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。应当注意，计量 经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规 律，所以它是一门经济学科。计量经济学当然会运 用大量的数学方法，特别是许多数理统计方法，但 是数学在这里只是工具，而不是研究的主体。
高级计量经济学导论复习资料
第一章高级计量经济学4 1.数据类型：42.经验经济分析的步骤：4 第二章简单回归模型41.回归分析(regression analysis)：42.回归分析的主要内容包括：43.变量间的关系：44.变量关系的描述：45.相关关系的类型：46.线性相关的程度：57.回归分析的意义：58.总体回归线（population regression line ）/总体回归曲线（population regression curve ）：在给定解释变量Xi 条件下被解释变量Yi 的期望轨迹。
59.总体回归函数(PRF)：E （y ∣x ）=β0+β1x,510.随机干扰项（stochastic disturbance ）或随机误差项（stochastic error ）：511.样本回归方程（SRF ）：01ˆˆˆi i y x =β+β 512.拟合值：当x=i 时，y 通过样本回归方程算出来的值。
即01ˆˆˆi i y x =β+β 5 13.样本回归模型（sample regression model ）：01ˆˆˆi i i iY Y u X e =+=β+β+ 5 14.回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF ，估计总体回归函数PRF 。
6 第三章：简单回归方程分析61.简单回归方程：62.线性的含义：63.OLS 斜率估计，β0和β1的普通最小二乘估计值的推算：64.OLS 法是要找到一条直线，使残差平方和最小。
75.残差：是对误差项的估计，因此，它是拟合直线（样本回归函数）和样本点之间的距离。
76.OLS 统计量的代数性质：77.SST=SSE+SSR ：88.拟合优度：来衡量样本回归线是否很好地拟合了样本数据的指标。
89.判定系数：解释变异与总变异之比。
即y 的样本变异中被x 解释的部分。
8 10.测量单位：811.在简单回归中加入非线性因素（因变量为对数）：8 12.OLS 的基本假设：913.定理2.1： OLS 的无偏性：914.定理2.2 OLS 估计量的抽样方差：9 15.定理2.3：σ²的无偏估计1016.回归标准误差：ˆσ17.1ˆβ的标准误：11221ˆˆ()(())ni i se x x =σβ==-∑10第四章多元回归分析101.多元回归分析的优点：102.多元线性回归模型：103.多元线性回归的OLS估计值：104.SRF样本回归函数：115.拟合值和残差11ˆβ的计算116.偏效应以及17.比较简单回归和多元回归估计值：128.拟合优度（SST、SSR、SSE、R2）：139.过原点的回归：1310.多元回归模型的假定及定理3.1、定理3.2：1411.多重共线性：两个或多个自变量之间高度（但不完全）相关。
伍德里奇 计量经济学导论
伍德里奇计量经济学导论摘要：I.计量经济学的性质与经济数据A.计量经济学的定义B.经济数据的特点和来源II.简单回归模型A.回归模型的基本概念B.线性回归模型的建立与估计C.线性回归模型的检验III.多元回归分析A.多元回归模型的基本概念B.多元回归模型的建立与估计C.多元回归模型的检验IV.回归模型的应用与拓展A.回归模型在经济学研究中的应用B.回归模型的拓展与修正正文：伍德里奇在《计量经济学导论》一书中，对计量经济学的基本概念、方法和应用进行了系统性的介绍。
首先，他明确了计量经济学的定义，即在一定的经济理论基础之上，采用数学与统计学的工具，通过建立计量经济模型对经济变量之间的关系进行定量分析的学科。
为了更好地进行计量分析，书中详细阐述了经济数据的特点和来源，以及如何有效地利用这些数据。
在简单回归模型部分，伍德里奇介绍了回归模型的基本概念，以及如何建立和估计线性回归模型。
他详细地说明了最小二乘法（Least Squares Method）在回归模型估计中的运用，并通过实例展示了线性回归模型的检验方法。
在多元回归分析部分，伍德里奇进一步阐述了多元回归模型的基本概念，以及如何建立和估计多元回归模型。
他详细地介绍了矩阵代数在多元回归模型估计中的应用，并通过实例展示了多元回归模型的检验方法。
此外，他还介绍了如何通过回归模型对经济变量之间的关系进行解释和预测。
在回归模型的应用与拓展部分，伍德里奇通过实例展示了回归模型在经济学研究中的具体应用，包括对产出、消费、投资等经济变量的分析。
他还介绍了如何对回归模型进行拓展和修正，以更好地反映现实经济中的复杂关系。
庞皓计量经济学第一章导论
目录
• 计量经济学概述 • 回归分析基础 • 变量与数据 • 模型设定与检验
01
计量经济学概述
计量经济学的定义
计量经济学：以数学、统计学和经济 学理论为基础，利用经济数据，建立 数学模型，分析经济现象，预测经济 趋势的一门学科。
计量经济学通过定量分析方法，对经 济数据进行处理和解释，以揭示经济 现象的内在规律和联系。
计量经济学的发展历程
19世纪末至20世纪初
计量经济学初步形成，以费雪的随机游走模型和耶鲁大学 发起的经济研究局为中心。
20世纪30至60年代
计量经济学取得飞速发展，以挪威经济学家弗里希和荷兰 经济学家丁伯根为代表人物，提出了多元回归分析、经济 计量模型等重要理论和方法。
20世纪70年代至今
计量经济学不断拓展和深化，研究领域不断扩大，涉及微 观计量经济学、时间序列分析、非参数估计等领域。
解释变量是用来解释被解释变量 变动的变量，被解释变量是需要 用解释变量来解释的变量。
02
确定性变量与随机 变量
确定性变量是值确定的变量，随 机变量则是取值具有随机性的变 量。
03ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内生变量与外生变 量
内生变量是由经济体系内的因素 所决定的变量，外生变量则是受 经济体系外部因素影响的变量。
数据的收集与整理
数据来源
数据可以来源于各种渠道，如调 查、统计、实验等，需要选择可 靠的数据来源。
数据整理
数据整理包括数据的筛选、分类、 编码、转换等步骤，目的是使数 据更加规范、易于分析。
数据质量
数据质量包括数据的准确性、完 整性、一致性等方面，需要保证 数据的质量以满足分析的要求。
数据的检验与处理
高级计量经济学-1
高级计量经济学-1引言高级计量经济学是经济学领域中的一门重要的学科，它主要研究经济现象的测量与分析方法，并利用各种统计工具来揭示经济变量之间的关系。
本文将介绍高级计量经济学的基本概念、方法和应用。
一、基本概念1.1 计量经济学定义计量经济学是一门关于经济现象和经济变量的量化研究方法的学科。
它通过建立数学模型和利用统计推断的方法来解释和预测经济现象。
1.2 经济变量经济变量是指反映经济现象和经济活动的数量特征。
常见的经济变量包括国内生产总值、物价指数、劳动力市场数据等。
二、计量模型2.1 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一，它假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。
该模型通常用最小二乘法来估计模型参数。
2.2 时间序列模型时间序列模型是一种特殊的计量经济模型，它研究的是同一变量随时间变化的模式。
常见的时间序列模型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、计量经济学方法3.1 最小二乘法最小二乘法是计量经济学中最常用的估计方法之一，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型的参数。
3.2 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过寻找参数使得观测数据出现的概率最大化来估计模型的参数。
3.3 工具变量法工具变量法是一种常用的处理内生性问题的方法，它利用外生变量作为工具变量来消除内生性引起的估计偏误。
四、计量经济学应用4.1 动态面板数据模型动态面板数据模型是一种处理面板数据的方法，它结合了时间序列数据和横截面数据的特点，用于研究经济变量随时间的变化和个体之间的关系。
4.2 处理选择性偏误选择性偏误是指由于个体选择行为的特殊性质引起的估计偏误。
计量经济学可以通过处理选择性偏误来提高研究结果的准确性。
结论高级计量经济学是一门重要的经济学学科，它利用计量方法和统计工具来研究经济现象和经济变量之间的关系。
本文介绍了高级计量经济学的基本概念、模型、方法和应用，希望能为读者提供有关该领域的基础知识和理解。
高级计量经济学I教学大纲
高级计量经济学I教学大纲（2018年·秋季学期·经资院）授课教师：周晔馨 zhouyexin@教学对象：博士生、硕士生先修课程：有微积分、线性代数、概率论基础知识学时/学分：48学时/3学分教学方式：PPT+板书推导主要教材：1.Colin Cameron, Pravin K. Trivedi, Microeconometrics: Methods and Applications;2.陈强，高级计量经济学及Stata应用（第二版，研究生用），高等教育出版社，2014；3.J. Stock, M. Watson, Introduction to Econometrics.参考书籍：1.Joshua D. Angrist, Jörn-Steffen Pischke, Mostly Harmless Econometrics: AnEmpiricist’s Companion, 基本无害的计量经济学(MHE);2.伍德里奇，计量经济学导论：现代观点；3.L. Hamilton，应用Stata做统计分析；4.Angrist and Pischke，Mastering Econometrics；5.W. Green，Econometric Analysis.课程板块：共16次课，其中上课14次，半期考试1次，期末考试1次。
助教课：上机和作业讲解大约6次。
1、导论+OLS（多元回归+小样本理论+大样本理论）2、古典假定的违反，模型设定和数据问题3、分位数回归4、工具变量与内生性5、国庆6、离散因变量：二值选择模型Logit/Probit+多值选择模型，有序因变量7、受限因变量1：断尾回归Truncated、归并回归Tobit8、专题：如何做规范的实证研究9、半期闭卷考试10、受限因变量2：样本选择模型Heckit11、因果推断1：实验，处理效应模型PSM12、因果推断2：双重差分DID13、因果推断3：断点回归RD14、面板数据回归15、论文报告与点评16、期末闭卷考试成绩：总成绩由以下三部分组成：1、平时成绩（20%）；2、期中考试成绩（纸考含上机题，30%）；3、期末考试成绩（论文分享与点评，5%；纸考含上机题，45%）。
高级计量经济学 导言[精]
![高级计量经济学 导言[精]](https://img.taocdn.com/s3/m/c533463b7cd184254b35355c.png)
学评价； 培养利用计量经济学方法对本领域实际问题做经验研
究的能力。
数据来源/模型设定/模型估计/模型检验/结果分析/软件
计量经济学研究的范式
(The paradigm of econometrics )
计量经济学假定，每种经济现象均有其隐含的因 果关系结构（经济机制） ，或者说存在一个“真 实”的模型。
农产品供给 农产品需求 市场均衡
建立计量经济模型的目的是利用严谨的方法来研 究经济现象，从而揭示和验证隐含的因果关系：
征选择适当的函数形式。
线性 对数（单对数/双对数） 其他…
要善于对数理经济模型做必要的推导。
边际效果 弹性
要避免对结果做错误的解释
例1：单位面积生产函数是否存在规模报酬？ 例2：生产函数中的时间趋势变量系数是否也应纳入规模报酬计算
？
计量经济分析工作应注意的问题
不要对定义式采取计量经济学方法做估计
标做消除通货膨胀的处理； 利用时间序列数据建立模型，应考虑先对变量的平稳性做
统计检验，以避免虚假回归。 考虑到我国的改革进程和数据情况，应注意将时间序列数
据和截面数据结合建立模型，并检验模型结构的稳定性。
计量经济分析工作应注意的问题
不要做自由度太小的多元回归（ 例如样本在15以下）。 要了解不同数学形式的特点，并能够根据所研究行为的特
高级计量经济学
（Advanced econometrics ）
第一章：导言
课程介绍 课程教学计划和要求 计量经济学在经济学研究中的作用 计量经济学与实证研究方法 计量经济学的发展和应用 计量经济学研究报告写作规范 计量经济研究工作中应注意的问题
高级计量经济学：第1章导论-2
（二）方差 方差这个概念描述的是随机变量的取值相对于它 的期望的平均偏离程度。
定义1.9 设随机变量X的数学期望为 E ( X ) ，称 E[ X E ( X )]2 为X的方差，记作 D( X ) ， D( X ) E[ X EX ]2 （1.20）
称 DX 为X的标准差（或标准偏差）。
P{X a} 1 P{X a} 1 F (a)
（1.8）
针对连续型的随机变量有 P{ X a} 0 （2） 0 F ( x) 1 ， x （3）F ( x )是关于X的单调非减函数 （4） F () lim F ( x) 0 （1.9）
p
i 1
i
1
则当 xi和 pi 已知时，这两组值就完全描述了随机 变量的规律，此时把如下的表示方法称为该随机 变量的分布列：
x1 p1
x2 p2
（1.3）
对于集合｛xi , i 1, 2,... ｝中任何一个子集 A ， 事件“X 在A 中取值”即“ ”的概率为 X A （1.4） P( X A) pi
x
F () lim F ( x) 1
x
（5）左连续性：F ( x 0) F ( x) ' （6）F ( x) f ( x) x
（1.10）
五、多元随机变量分布
在许多经济或其它学科的问题中，仅仅考虑一个 变量是不够的。例如，一项投资组合就至少包含 两个投资变量。下面提出多元随机变量的一些基 本概念。 定义1.3 设 X ( X1, X 2 , , X n ) 是n维随机变量向 ( x1 , x2 , , xn )是n维实空间上的点，则事件 量， {X1 x1 , X 2 x2 , , X n xn } 的概率为 F ( x1, x2 , , xn ) P( X1 x1, X 2 x2 , , X n xn )（1.11） 称为随机变量 X ( X1, X 2 , , X n ) 的联合分布函数。 从随机变量的联合分布函数可以引出随机变量边 际分布的概念。
高级计量经济学绪论
3
广义线性模型的扩展
包括混合效应模型、广义可加模型等，进一步增 强了模型的适应性和灵活性。
变量选择与逐步回归法
变量选择的重要性
逐步回归法的类型
在建模过程中，选择重要的解释变量 可以提高模型的预测精度和可解释性。
包括向前选择法、向后删除法、逐步 回归法等，可根据具体情况选择合适 的方法。
逐步回归法的原理
置信区间
给出回归系数的置信区间， 表示回归系数的真实值落 在该区间的概率较大。
模型假设与检验
线性回归模型的假设
01
包括误差项的独立性、同方差性、正态性和无自相关性等假设。
假设检验的方法
02
通过构造统计量对模型假设进行检验，如F检验、LM检验等。
模型诊断与改进
03
根据假设检验的结果对模型进行诊断和改进，如异方差性的处
发展历程
空间计量经济学经历了从萌芽到快速发展的过程，目前已 成为经济学领域的重要研究方向。
发展趋势
随着空间数据的日益丰富和计算技术的不断进步，空间计量经济 学将在更多领域得到应用，并推动经济学理论和方法的发展。
空间计量模型与方法简介
01
空间计量模型分类
02
模型选择标准
根据空间相互作用的不同形式，空间计 量模型可分为空间滞后模型（SLM）、 空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型 （SDM）等。
动态回归模型的应用
政策评估、经济预测、金融风 险管理等领域。例如，在货币 政策制定过程中，可以利用动 态回归模型分析货币供应量对 经济增长和通货膨胀的影响及 滞后效应。
06 面板数据分析与空间计量 经济学简介
面板数据的基本概念与特点
面板数据定义
面板数据（Panel Data）是指同时包含时间序列和截面数据的信息， 即数据中的个体在不同时间点上的重复观测值。
高级计量经济学I导论
• y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,,) y: 从事犯罪活动的时间hours spent in criminal activity x1 :犯罪的“工资” ”wage” of the criminal activity x2,:非犯罪活动所获的工资hourly wage in legal employment x3 :从犯罪，正常途径外的收入Income other than from crime or employment x4,:被抓住的概率，Probability of getting caught， x5:如果被抓住的预期徒刑，Expected sentence if got caught， x6,:年龄－年轻人血气方刚Age,
• 可以使用的理论工具：The Phillips Curve (short-run)
• 失业率和通货膨胀率的变化之间存在着反向关系 • 运用美国1982-1999数据估计得到系数在对下一季度进行预测。
21
总结：计量经济学的功用
• 总体而言，我们使用计量来解释经济现象，给出政策建议，并对 未来进行预测。Overall, we use econometrics to explain phenomena of
15
例二：似乎和经济学无关的行为－犯罪
• 很多犯罪的发生是因为它的成本太低
• 拖欠民工工资：行政罚款上限太低， • 就算拖欠企业可以打一枪换一个地方，没有相应信用记录
• 另外一些类似犯罪的行为是它得逞后的收益太高
• 看病贵。医生的收入和药品使用挂钩，就难以解决看病难问题 • CCTV2：加强监管－属于加大犯罪的成本，但是不能从源头上解决问题。
《导论计量经济学》课件
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
100
200
300 400 500 GDP
600
700
800
20000 16000
Y
383.9*@TREND(1998M12)
12000
8000
4000
0 99M01 99M07 00M01 00M07 01M01 01M07 02M01
（3）计量经济学主要研究：怎样设定模型形式，估计模型，对估计模型进行诊断与检验，确立模型 估计结果，分析回归参数，预测等几个环节。
我们的原料：数据
• 截面数据Cross – Section data
• A cross-sectional data set consists of a sample of individuals at a given point in time. Here individuals are considered in broader sense.
economic nature
• 对一些表面上和经济学无关的行为给出解释Explain behaviors disguised not
to be of economic nature
• 政策效果评估Policy evaluation • 预测未来 Forecasting
8
例一：工资决定理论中的人力资本理论:从理论到实证
微观研究方向的同学阅读： 软件：STATA, EViews
宏观研究方向的同学阅读： 软件：EViews, Matlab, R
其它计量经济学分支
• 空间计量经济学 • 非参数计量经济学 • 金融计量经济学 • 。。。
计量经济学是一门什么样的学科
• 计量经济学是统计，经济理论和数学三者合一而形成的学科。 • 这是数量经济学会成立之初就给出的界定，至今仍然如此(Ragnar
助的公共教育在70年代增加，导致大学毕业生供给大增。
• 1959: 11% • 1969: 11.5 8.5%
• 实证研究不仅检验了经济理论，更使人们对现实经济现象有了更 深刻的了解。
14
例二：似乎和经济学无关的行为－犯罪
• 经济学假定人都是理性的，因此犯罪也是理性人在最大化自己的收益，在比 较成本和收益之后的理性选择。
• 根据上述理论，人力资本学家得出，年轻人应当是在学校接受教育的主力军。
• 从边际收益角度，越早开始积累人力资本，人生中可以从此积累中获得的收益就越长。 • 从边际成本角度，由于年纪越轻，经验越少，上学牺牲的机会成本越小。 • 从生命周期角度，人越年轻学习越容易。
• 但是，除了在学校接受教育外，工作中的积累也是人力资本增加的重要方面 (on-the-job training), 也是对人力资本的投资。
• Cross-sectional data are widely used in economics, especially in fields like labor economics, health economics, urban economics, etc.
24
Table 1 A Survey of Rural Households’ Income in Province S at Year 2004
高级计量经济学I
专用ppt详解
课程：计量经济学（Econometrics）
• 课时：32课时 • 应具备的基础知识
• 宏微观经济学 • 线性代数 • 概率论与数理统计
• 参考教材：
• 基本有用的计量经济学，赵西亮著，北京大学出版社，2017 • 基本无害的计量经济学，Joshua D. Angrist and Jorn-steffen Pischke，郎金焕，礼
22
建立计量经济模型的一般过程
确定 研究对象
收集数据
画变量 散点图
设定，估计，诊断、检验模型， 分析回归参数，预测。
（1）收集数据：间接收集数据。直接作统计抽样调查。 （2）一定要养成习惯，画变量散点图。
LOAN
800 700 600 500 400 300 200 100
0 0
LOAN vs. GDP
• 从检验理论的角度，我们可以检验b1是否有显著的正向影响。 • 同时，根据数据估计出的系数可以使我们对现实有量化的认识。
11
例一：工资决定理论中的人力资本理论:从理论到实证
• 原始数据：美国人口普查数据， Age 由此可以得到下表：
Mean Earnings of Year-Round Full-Time Workers by Age and Schooling, 1983, Annual earnings in dollars
• 斯密认为观察到的工资差异应当反映人们对工作中各样优缺点组合的偏好， 这是现代人力资本理论的根基。 “The whole of the advantages and disadvantages of the different
employments of labor and stock must, in the same neighborhood, be either perfectly equal or continually tending to equality.”
15
例二：似乎和经济学无关的行为－犯罪
• 很多犯罪的发生是因为它的成本太低
• 拖欠民工工资：行政罚款上限太低， • 就算拖欠企业可以打一枪换一个地方，没有相应信用记录
• 另外一些类似犯罪的行为是它得逞后的收益太高
• 看病贵。医生的收入和药品使用挂钩，就难以解决看病难问题 • CCTV2：加强监管－属于加大犯罪的成本，但是不能从源头上解决问题。
• 可以使用的理论工具：The Phillips Curve (short-run)
• 失业率和通货膨胀率的变化之间存在着反向关系 • 运用美国1982-1999数据估计得到系数在对下一季度进行预测。
21
总结：计量经济学的功用
• 总体而言，我们使用计量来解释经济现象，给出政策建议，并对 未来进行预测。Overall, we use econometrics to explain phenomena of
16
例二：似乎和经济学无关的行为－犯罪
• 从经济模型到计量经济模型
• 设定模型形式 • 如何处理不可观测的因素，如犯罪活动的工资 • 模型例子
Crime=b0+b1wagem+b2otherinc+b3freqarr+b4freqconv+b5avgsen+b6age
＋u crime: 犯罪活动的频率； wagem: 从合法活动中的工资， Otherinc：其他收入 Freqarr：被捕次数 Freqconv：认罪次数 Avgsen：平均徒刑 u：不可观测因素，如犯罪的工资，家庭背景，个性特征，等等。
18-24
使用Ys=Y0(1+r)s，可以算出教育回报率的均值。 缺陷：没有控制其他因素的影响。
25-29 30-34
35-39
Male High School grauduates
12,902
18,082
20,668
22,465
Male Collegue Graduages
17,534 23,244 27,472 31,057
Frisch, “Editorial’”, Econometrica,1933,p2)。 • 具体而言，计量经济学致力于运用经济理论，数理和统计的方法
分析经济数据。 • 计量方法在经济学各个领域均有广泛的运用，现在在其他学科的
影响也日益增加，如社会学等。
7
掌握计量经济学究竟可以使我们做什么？
• 检验经济理论 Testing economic theories • 对一些具有经济学性质的问题给出解释和量化Explain behaviors that are of
井奎译，格致出版社，2012 • 中文版：计量经济学导论：现代观点（第六版）张成思等译 • 英文版：Introductory Econometrics: A Modern Approach (6th edition)，Jeffrey
Wooldridge
主要内容
• 初级计量经济学回顾 • 随机试验设计 • 因果图 • 识别策略PSM • 双重差分DID • 面板数据模型与工具变量 • 断点回归设计RDD • 合成控制法
12
例一：工资决定理论中的人力资本理论:从理论到实证
• Giora Hanoch, 1965 Ph.D. dissertation, University of Chicago使用计量方法对教育回报做了详细 的估计。下面是其中结果的一部分：教育似乎存在边际报酬递减的趋势。 Hanoch’s Estimates of Private Internal Rates of Return to Successive Levels of Schooling, U.S. 1959
economic nature, make policy recommendations and make forecasts about the future.
• 我们的原料是数据，依托经济理论建立计量经济模型，再使用数 学的方法（如求最大似然方程）得到估计参数的估计量，根据统 计方法对数据信息进行提炼并计算估计量的估计值。
• Gary Becker 在对表面非经济学领域的发展起来关键的作用。经典模型：
• y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,,) y: 从事犯罪活动的时间hours spent in criminal activity x1 :犯罪的“工资” ”wage” of the criminal activity x2,:非犯罪活动所获的工资hourly wage in legal employment x3 :从犯罪，正常途径外的收入Income other than from crime or employment x4,:被抓住的概率，Probability of getting caught， x5:如果被抓住的预期徒刑，Expected sentence if got caught， x6,:年龄－年轻人血气方刚Age,