高级计量经济学及
第一讲 OLS估计量及其标准误 高级计量经济学及Stata应用课件
5
经济数据的分类
• 横截面数据(cross-sectional data，简称截面数据)：指的是 多个经济个体的变量在同一时点上的取值。比如，2012年 中国各省的GDP。
• 时间序列数据(time series data)：指的是某个经济个体的变 量在不同时点上的取值。比如，在1978—2012年山东省每 年的GDP。
12
普通最小二乘法 (Ordinary Least Square, OLS)
2020/7/9
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
13
OLS的思想
• 记待估参数 β 的估计量为 βˆ（或b）
• 定义残差 ei yi xi ˆ ，残差向量 e y X ˆ
• OLS的目标函数：
min SSR ˆ
17
平方和分解公式
• 如果回归方程有常数项，则可将被解释变量的离 差平方和分解为
n i 1
(
yi
y)2
n i 1
(
yˆi
y)2
n i 1
ei
2
• 此公式的成立依赖于OLS的正交性 • 定义拟合优度（可绝系数）
0 R2
n i 1
(
yˆi
n i 1
(
yi
y)2 y)2
1
n i 1
ei2
2
Var(
|
X)
2In
0
2020/7/9
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
0
2
11
古典模型的矩阵表示
yi xi i (i 1, , n)
y1 x1 1
y2
x2
2
yn
xn
n
高级计量经济学-1
计量经济分析工作应注意的问题
• 认真思考研究目的； • 认真从理论上考虑变量的经济学定义和作用机制； • 注意统计数据是否与理论定义相一致，是否存在改变定义 和统计方法的情况； • 检验统计数量是否存在异常情况； • 利用时间序列数据估计模型，必须对用名义价值表示的指 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。 • 考虑到我国的改革迚程和数据情况，应注意将时间序列数 据和截面数据结合建立模型，幵检验模型结构的稳定性。
高级计量经济学
齐鲁工业大学商学院
1
教材及参考书目
教材： 高级计量经济学及STATA应用 陈强 高等教育出版社
参考书目：
1. 栺林《计量经济分析》 （上 下册）人大费剑平译 2. 李子奈《高等应用计量经济学》清华大学出版社 3. 李子奈《高等计量经济学》清华大学出版社 4. 靳云汇 金赛男 《高级计量经济学》（上 下册）北京
15
课程论文评分标准
16
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：
计量经济学研究的重要収展方向
小型结构模型与大觃模模型； 对模型设定迚行检验； 更多地使用广义矩(GMM)估计方法； 对时间序列做单位根(unit root)检验，以确定时间 序列的稳定性，更多地关注变量间是否存在协整 关系； • 建立各种非线性模型和动态模型； • 计量经济学软件的开収应用。 • • • •
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程（最新版）目录1.计量经济学的概述2.高级计量经济学课程的简介3.高级计量经济学课程的主要内容4.高级计量经济学课程的学习方法与技巧5.高级计量经济学课程的重要性和应用前景正文一、计量经济学的概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用统计学、数学和计算机科学等工具来研究经济现象和经济问题。
计量经济学通过建立经济模型，对经济现象进行定量分析和预测，为经济政策制定提供科学依据。
二、高级计量经济学课程的简介高级计量经济学课程是计量经济学的一个重要组成部分，它主要面向经济学和管理学等相关专业的研究生和学者。
高级计量经济学课程旨在培养学生对计量经济学理论和方法的深入理解和掌握，提高学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。
三、高级计量经济学课程的主要内容高级计量经济学课程主要包括以下内容：1.计量经济学的基本概念和方法，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
2.计量经济学的模型建立和估计方法，包括最小二乘法、极大似然估计、贝叶斯估计等。
3.计量经济学的模型检验和优化方法，包括模型的拟合度、模型的显著性、模型的稳定性等。
4.计量经济学的应用领域，包括宏观经济分析、金融市场分析、政策效果评估等。
四、高级计量经济学课程的学习方法与技巧学习高级计量经济学课程需要掌握一定的数学和统计学基础，同时需要具备良好的逻辑思维和数据分析能力。
以下是一些学习高级计量经济学课程的方法和技巧：1.扎实掌握基础知识，包括数学、统计学和计算机科学等。
2.认真阅读经典教材和学术论文，理解并掌握计量经济学的理论和方法。
3.多做练习题和案例分析，提高自己运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
4.积极参与学术讨论和研究，拓展自己的学术视野和思维。
五、高级计量经济学课程的重要性和应用前景高级计量经济学课程对于培养经济学和管理学等相关专业的研究生和学者具有重要意义。
通过学习高级计量经济学课程，学生可以掌握计量经济学的理论和方法，提高自己对经济现象和经济问题的分析和预测能力，为从事经济研究和经济政策制定提供有力支持。
高级计量经济学及应用陈强
高级计量经济学及应用陈强高级计量经济学及应用是一门涉及经济学和统计学知识的高级课程，旨在研究经济变量之间的关系和经济政策的影响。
本文将重点讨论高级计量经济学及应用的核心内容、研究方法、研究领域以及其在实际经济领域的应用。
高级计量经济学及应用的核心内容主要包括回归分析、面板数据模型、时间序列模型和计量经济计算等。
回归分析是计量经济学中最基本的方法之一，它可以用来研究变量之间的关系，并推断出因果关系。
面板数据模型是研究多个个体（如国家、企业、家庭等）在一段时间内的变化规律的方法，通过控制个体固定效应和时间固定效应，可以更准确地估计变量之间的关系。
时间序列模型是用来研究变量随着时间变化的模式和规律的方法，通过考虑时间相关性和趋势，可以更好地预测未来的变化趋势。
计量经济计算是用来研究经济变量之间的数值关系的方法，通过建立经济模型和进行经济计算，可以更准确地理解和解释经济现象。
高级计量经济学及应用的研究方法主要包括理论模型建立、数据收集和处理、估计和检验以及结果解释等。
首先，研究人员需要建立一个理论模型来描述经济变量之间的关系，并提出假设。
然后，他们需要收集相应的数据，并进行数据处理和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，研究人员需要利用统计方法对建立的模型进行估计和检验，以确定模型的有效性和适用性。
最后，他们需要解释模型的结果，提出相关政策建议并进行政策评估。
高级计量经济学及应用的研究领域主要包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学、发展经济学等多个领域。
在宏观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量之间的关系。
在微观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究家庭和企业的行为和决策，以及市场竞争和不完全信息等微观经济问题。
在劳动经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究劳动力市场、工资和就业等劳动经济问题。
在金融经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究资本市场、股票价格和利率等金融经济问题。
《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 (10)
二、德宾—沃森的DW自相关检验
该检验的前提条件： （1）回归模型含有截距项 （2）解释变量是非随机的 （3）随机误差项的自相关形式为一阶自相关 （4）随机误差项被假定为正态分布 （5）不能把滞后因变量作为解释变量放在模型中 （6）统计数据比较完整，没有缺失数据，样本容
量充分大
DW检验的基本原理和步骤：
回归模型中，随机误差项所包含的是随机因素对被解释变量影 响的部分。有些随机因素对经济的影响可能会延续至随后的若干 期，这样就导致误差项具有自相关。如2003年的“非典”疫情 对经济增长的影响。
§9.3 忽视自相关的后果
o 如果误差项存在自相关，模型参数的最小二乘估计 量将不再是BLUE，对回归参数的假设检验也不再可 靠，具体而言，直接使用普通最小二乘法通常会带 来如下结果：
(9.4.7)
则没有自相关的原假设为：H0 : 1 2 ... p 0 备选假设：至少有一个 i (i 1,..., p) 不为0。
o 该检验过程如下：
（1）使用OLS估计模型(9.4.6)，得到残差记为 e 。
（2）将上述估计的残差 e 与残差滞后值 et1, et2 ,..., et p
o （1）H0 : 0 ，H1 : 0，若 DW dU, 则在显著性水
平 上拒绝H0 ，即误差项存在显著正自相关。
o （2）H 0 : 0 H，1 : 0 ，若4- DW dU ，则
在显著性水平 上拒绝 H0，即误差项存在显著负自
相关。 o （3）H0 : 0 ，H1 : 0 ，若 DW dU
当随机误差项存在自相关时，用符号表示就是：
E ( i j ) 0 i, j T , i j (9.1.3)
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程一、引言1.课程背景高级计量经济学是经济学领域中一门理论与实践相结合的课程，旨在帮助学生掌握先进的计量经济学方法，运用实证研究方法解决实际经济问题。
本课程适用于已经具备一定计量经济学基础知识的本科生、研究生以及从事经济研究工作的人员。
2.课程目标通过本课程的学习，学生应掌握以下目标：（1）熟练运用经典线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等进行实证研究；（2）掌握时间序列分析、面板数据分析等高级计量经济学方法；（3）学会使用常见计量经济学软件进行数据处理和分析；（4）了解学术规范，提高论文写作能力。
二、计量经济学基本概念1.定义与特点计量经济学是一门研究如何利用数学、统计学和方法论对经济现象进行数量描述和解释的学科。
其主要特点如下：（1）实证研究：以实际数据为基础，对经济现象进行实证分析；（2）量化分析：运用数学模型和统计方法，对经济变量进行数量分析；（3）因果关系研究：探讨经济变量之间的因果关系。
2.基本原理与方法计量经济学的基本原理包括：（1）因果关系识别：通过随机实验或自然实验等方法，识别经济变量之间的因果关系；（2）统计推断：基于样本数据，对总体参数进行推断；（3）模型检验：检验计量经济模型设定的合理性。
常见的方法包括最小二乘法、极大似然估计、矩估计等。
三、高级计量经济学方法1.经典线性回归模型经典线性回归模型是计量经济学中最基本的模型，可以用于分析两个或多个经济变量之间的线性关系。
本课程将详细介绍线性回归模型的基本原理、估计方法和检验方法。
2.多元线性回归模型多元线性回归模型是在经典线性回归基础上扩展而来的，可以同时分析多个自变量与因变量之间的线性关系。
课程中将介绍多元线性回归模型的估计、检验和应用。
3.非线性回归模型非线性回归模型用于分析非线性关系，如指数回归、对数回归等。
课程中将讲解非线性回归模型的基本概念、估计方法和应用。
4.时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据特征和规律的一门学科，课程中将介绍时间序列分析的基本方法，如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等。
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程摘要：一、引言1.介绍高级计量经济学课程的背景和重要性2.阐述本课程的主要内容和目标二、高级计量经济学课程概述1.课程的核心概念和理论2.课程的主要方法论和工具三、高级计量经济学课程的主要内容1.多元回归分析2.异方差性、序列相关性和多重共线性3.工具变量和两阶段最小二乘法4.矩估计和广义矩估计5.非参数估计和半参数估计6.面板数据分析7.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计四、高级计量经济学课程的实践应用1.宏观经济政策的评估2.金融市场的风险管理3.产业组织和市场竞争分析4.人力资本和研发投资决策五、高级计量经济学课程的学习方法和建议1.掌握基本理论和方法2.动手实践和案例分析3.学术研究和论文写作六、总结1.强调高级计量经济学课程在现代经济学研究中的应用2.展望计量经济学未来的发展趋势和挑战正文：一、引言高级计量经济学课程是经济学专业研究生的核心课程之一，它涉及到现代经济学研究中许多重要的理论和方法。
本课程的主要目标是帮助学生掌握高级计量经济学的基本概念、理论和方法，并能够运用这些知识和技能进行独立的研究和论文写作。
二、高级计量经济学课程概述高级计量经济学课程主要涉及以下几个方面的内容：多元回归分析、异方差性、序列相关性和多重共线性、工具变量和两阶段最小二乘法、矩估计和广义矩估计、非参数估计和半参数估计、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等。
这些内容不仅包括高级计量经济学的基本理论和方法，还涵盖了许多现代计量经济学研究的前沿领域。
三、高级计量经济学课程的主要内容1.多元回归分析：介绍多元回归模型的建立、参数估计和假设检验等基本概念和方法。
2.异方差性、序列相关性和多重共线性：讲解这些问题的产生原因、影响和解决方法。
3.工具变量和两阶段最小二乘法：阐述工具变量理论及其在解决因果推断问题中的应用，以及两阶段最小二乘法的原理和应用。
4.矩估计和广义矩估计：介绍矩估计和广义矩估计的基本概念、性质和应用。
第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案 ，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
20
数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
9
条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
18
混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计 算，较少使用。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
7
随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如， 个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案 而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因 个体而异，也因交通工具而异。
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ppt课件
Table 2.1 Joint frequency distribution of X=income and Y=saving rate
-用平滑线估计总体均值，要比样本均值估计效 果更好吗? •如果经济理论表明: Y|X=X
- 如何寻找该曲线(curve)? 平滑的样本曲线 m*Y|X 仍 能告知有关 Y|X的相关信息吗？
7
二、条件分布
假设(X,Y)的联合概率密度函数( joint probability density function , pdf) 为 f(x,y) ，则
12.5 0.014 0.008 0.013 0.024 0.042 0.000 0.004 0.006 0.002 0.113
17.5 0.004 0.007 0.006 0.020 0.007 0.000 0.003 0.002 0.003 0.052 4
The conditional mean of Y given X=xi is
mY|xi
j
y j p( y j | xi )
j
yj
p(xi , y j ) p(xi )
Conditional mean function of Y on X
mY|X
Savings Rate
-0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20
0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.7 8.8 12.5 17.5 Income(thousands of dollars)
高级计量经济学及stata应用
高级计量经济学及stata应用介绍本文旨在全面、详细、完整且深入地探讨高级计量经济学及Stata应用的主题，从理论到实践，帮助读者深入了解该领域并有效运用Stata进行数据分析。
以下将从以下几个方面展开讨论：1.数理统计的基本概念和应用领域2.高级计量经济学的发展及重要方法3.Stata在高级计量经济学中的应用方法4.经济数据分析实例数理统计的基本概念和应用领域1.1 概念数理统计是以概率论为基础，应用数学和统计学的方法研究统计规律，并应用这些规律来描述、分析和解释各种统计问题的一门学科。
它通过收集、整理、分析实际数据，得到统计定律，为决策提供科学依据。
1.2 应用领域数理统计在各个学科领域都有广泛的应用，特别是在经济学中。
它可以帮助经济学家分析经济现象，进行经济预测，评估政策效果等。
同时，数理统计也应用于医学研究、社会学调查、心理学实验设计等领域。
高级计量经济学的发展及重要方法2.1 发展历程高级计量经济学是计量经济学的一个分支，强调经济理论与计量方法的结合，通过数学模型和统计分析来研究经济现象。
该领域自20世纪50年代以来迅速发展，经历了计量经济学基本理论的建立、计量经济学模型的发展和计量经济学方法的创新等阶段。
2.2 重要方法在高级计量经济学中，有一些方法被广泛应用，如面板数据模型、时间序列分析、计量经济学中的工具变量等。
这些方法可以帮助研究者解决经济学中的内生性问题、数据相关性问题等。
Stata在高级计量经济学中的应用方法3.1 简介Stata是一种常用的经济数据分析软件，可以对数据进行清洗、处理、分析和可视化等操作。
它强大的计量经济学功能使其成为高级计量经济学研究的重要工具。
3.2 Stata的基本操作在使用Stata进行高级计量经济学研究时，需要掌握一些基本操作。
包括数据导入、数据处理、模型估计等。
此外，Stata还提供了丰富的统计命令和图表功能，可以帮助研究者进行详细的数据分析和结果展示。
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程是在基础计量经济学知识的基础上，进一步深入研究计量经济学理论和方法的课程。
主要内容包括以下几个方面：
1. 引入更高级的计量经济学模型：在高级计量经济学课程中，会引入更高级的计量经济学模型，例如面板数据模型、非线性模型、时间序列模型等，用于解决更复杂的经济问题。
学生将学习如何根据实际的经济数据进行模型设定和推断。
2. 多重回归模型的进阶：在基础计量经济学中，已经学习了简单线性回归模型和多元线性回归模型，高级计量经济学将进一步讲解多重回归模型的理论和实践。
学生将学习如何解决多重共线性、异方差和序列相关等问题，以提高模型的准确性和可靠性。
3. 非线性计量经济学：高级计量经济学将引入非线性模型，如二项式回归模型、多项式回归模型、Logit模型和Probit模型等。
这些模型可用于研究二分类和多分类的经济问题，如企业投资决策、市场竞争策略等。
4. 面板数据模型：面板数据模型是对多个时点和多个个体进行分析的方法，可以用于研究跨国公司、跨市场的经济变量。
高级计量经济学将介绍面板数据模型的理论和实践，包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等。
5. 时间序列模型：在高级计量经济学中，还会涉及时间序列模
型的理论和实践。
时间序列模型用于分析随时间变化的经济变量，如经济增长率、通货膨胀率等。
学生将学习如何建立和估计时间序列模型，以及如何进行预测和检验模型的适用性。
通过高级计量经济学课程的学习，学生将进一步掌握计量经济学的理论和方法，能够独立进行经济数据的分析和模型的构建，为实际经济问题的解决提供支持。
高级计量经济学
建立计量经济模型的一般过程
确定研究对象 及其影响因素 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数， 检验，分析回归参数，预测
建立计量经济模型的一般过程： 建立计量经济模型的一般过程 （1）收集数据：间接收集数据。直接作统计抽样调查。 ）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。 ）一定要养成习惯，画变量散点图。 （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 ）计量经济学主要研究：怎样设定模型形式，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，解释经济 经济含 进行诊断与检验，确立模型估计结果，分析回归参数，解释经济含 预测等几个环节。 本学期要讲的内容） 义，预测等几个环节。 本学期要讲的内容） （
有价值的参考书（由浅入深） 有价值的参考书（由浅入深）
计量经济学著作： 计量经济学著作：
1． ． 林少宫译， 计量经济学》 《计量经济学 ， （Gujarati D., Basic 林少宫译， 计量经济学》 《 （
Econometrics 第 3 版）中国人民大学出版社， 中国人民大学出版社， ， 2000。 。 2．Basic Econometrics, by Damodar N Gujarati ． (Hardcover - Mar 18, 2002) 3．Gujarati D.,著，张涛译，经济计量学精要 ． 著 张涛译， （Essentials Of Econometrics 第 3 版） ， McGraw-Hill 出版社， 出版社， 机械工业出版社， 2006 机械工业出版社， 年 9 月。 4．Michael P. Murray, Econometrics: A Modern ． Introduction, Pearson Addison Wesley, 2006. 5．Michael P. Murray 著，费剑平译，现代计量 费剑平译 现代计量 ． 经济学（ 经济学（Econometrics: A Modern Introduction） ，Pearson Addison Wesley 出版 ） ， 机械工业出版社， 社，机械工业出版社，2009 年 4 月。 1． ． 张晓峒主编，计量经济学基础》第 3 版， 十 《 （ 张晓峒主编， 计量经济学基础》 “ 一五” 国家级规划教材） 南开大学出版社， 2007。 一五” 国家级规划教材） 南开大学出版社， ， 。 2． 应用数量经济学》 张晓峒著，“十一五”国 ． 应用数量经济学》 张晓峒著 （ 十一五” 《 ， 家级规划教材） 机械工业出版社， 家级规划教材） 机械工业出版社，2009-3。 ， 。
高级计量经济学课程
高级计量经济学课程摘要：一、高级计量经济学课程概述1.课程背景与意义2.课程目标与内容二、课程的主要内容1.高级计量经济学的基本概念2.多元回归分析3.异方差性、序列相关性和随机波动4.工具变量和两阶段最小二乘法5.面板数据分析6.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计三、课程的学习方法和技巧1.掌握基础理论知识2.熟练运用统计软件3.动手实践与案例分析4.参与课堂讨论和互动四、课程的实践应用1.应用于经济学研究2.政策评估与分析3.金融市场与企业管理正文：在我国的经济学教育体系中，高级计量经济学课程是一门十分重要的课程。
这门课程主要针对已经掌握了基础计量经济学知识的本科生和研究生，旨在进一步提高他们的高级计量经济学理论水平和实际应用能力。
通过学习这门课程，学生将能够更好地理解和分析经济现象，为今后的经济学研究和工作打下坚实的基础。
高级计量经济学课程涵盖了诸多内容，从基本概念到各种统计方法的运用，再到实践应用，形成了完整的知识体系。
课程首先介绍高级计量经济学的基本概念，如随机变量、随机过程、概率密度函数等，为后续内容的学习打下基础。
随后，课程将深入讲解多元回归分析、异方差性、序列相关性和随机波动等统计方法，帮助学生掌握各种情况下的数据分析技巧。
此外，课程还包括工具变量和两阶段最小二乘法、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等高级内容，使学生能够应对更复杂的分析任务。
要想在高级计量经济学课程中取得好成绩，关键在于掌握基础理论知识，熟练运用统计软件（如Stata、R 等），动手实践与案例分析，以及积极参与课堂讨论和互动。
通过这些方法，学生可以更好地理解课程内容，提高自己的分析能力。
在实践应用方面，高级计量经济学课程的知识可以广泛应用于经济学研究、政策评估与分析、金融市场与企业管理等领域。
例如，研究者可以利用多元回归分析评估某项政策的有效性，利用面板数据分析企业竞争力的变化趋势，或者利用蒙特卡洛模拟对未来经济形势进行预测。
第5章-大样本OLS高级计量经济学及Stata应用（第二版）课件
9
图 5.3 依分布收敛
10
d 如果 x 为正态分布，而 xn x ，则称 xn n1 为“渐近正态”
(asymptotically normal)。 依分布收敛意味着，两个随机变量的概率密度长得越来越像。 “依概率收敛”比“依分布收敛”更强(前者是后者的充分条件)：
p d x ” “ xn x” “ xn
2
2
上式的交叉项为
ˆ E( ˆ ) E( ˆ ) E( ˆ ) E ˆ E( ˆ ) E( ˆ) 0 0 E
均方误差最小化，可视为在“估计量方差”与“偏差”之间进 行权衡(trade-off)。 多维情形的类似结论：
d z ，其中 z ~ N (0, 1) ， 例：假设 xn d d 2 2 则 xn z 2 ，其中 z 2 ~ (1) ，即 xn (1) (因为平方是连续函数)
渐近标准正态的平方服从渐近 (1) 分布。
12
5.3 大数定律与中心极限定理 1．弱大数定律(Weak Law of Large Numbers) 假定 xn n1为独立同分布的随机序列， 且 E( x1 ) ， Var( x1 ) 2 存 1 n p 。 在，则样本均值 xn i 1 xi n
小样本理论假定扰动项为正态分布，大样本理论无此限制。 (2) 小样本的精确分布(exact distribution)难推导。大样本的渐近 分布较易推导。 (3) 大样本理论要求样本容量较大，至少 n 30 ，最好 100 以上。
2
5.2 随机收敛 1．确定性序列的收敛 定义 确定性序列an n1 a1 , a2 , a3 ,“收敛”(converges)于常
高级计量经济学复习资料精要
高级计量经济学复习精要一、简答题（10分×2）：（一）多重共线性问题：（主要看修正方法）1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
2、产生原因主要有3各方面：（1）经济变量相关的共同趋势；（2）滞后变量的引入；（3）样本资料的限制。
3、造成的后果：（1）完全共线性下参数估计量不存在；（2）近似共线性下OLS 估计量非有效；（3）参数估计量经济含义不合理；（4）变量的显著性检验失去意义；（5）模型的预测功能失效。
4、识别方法：（1）经验识别：对模型估计后，R 2极高，多个变量不显著，出现与理论预期相悖的情况，有理由怀疑存在多重共线性。
（2）相关系数法：计算变量间两两相关系数。
只要其中一个大等于0.6或0.7，则表明可能存在严重的共线性。
（3）膨胀因子法：计算每个解释变量的VIF ，若某一个VIF ≥10, 则表明存在严重的共线性。
5、修正方法：（※※※）根据潘老师讲课内容进行整理共线性的修正方法有很多，按照优劣程度排序，主要有五种方法：方法1：扩充样本以减弱共线性。
主要通过增加自由度来提高精度，如将时序数据或截面数据变为面板数据，从而将一维数据变为二维。
评价：这种方法最理想，但存在的缺点是：①效果不定；②不可行。
方法2：工具变量法（IV ）。
主要通过工具变量，运用两阶段最小二乘完成。
评价：这种方法目前最受欢迎，高质量的期刊论文通常都采用该方法。
缺点是：①由于相关关系具有传导性，工具变量S 很难找；②用S 替代X ，有时经济正当性不足。
方法3：变量变换法。
可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。
评价：这种方法最简单易行，但存在的缺点是：①简单相关系数描述的是线性关系，而对数是非线性化过程；②功效不足；③不是所有变量都能用来做变换，必须有明确的经济学指代。
- 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)。
《高级计量经济学及Stata 应用》勘误表
2010-12-24
虽然已校对了n 遍，但本书中仍存在一些错漏之处（向读者致歉！）。
目前书中已知的错误如下。
如果发现其他错误，请告知 qiang2chen2@ ，谢谢！
1、 第29页，方程(3.36)中的“′+λ”应为“′−λ”。
2、 第45页命题中的“preseruation ”应为“preservation ”。
3、 第63页，方程(6.5)中的“v ∂”应为“∂θ”。
4、 第66页倒数第5行，“[](
)1
ML
ˆ,()d
N −⎯⎯→θθI θ”应为
)[](
)1ML
ˆ,()d N θθ0I θ−−⎯⎯→”。
5、 第125页，方程(10.22)下面第4行，“1
1
E()E()i i i i z x S z x −−⎡⎤⎡⎤′′⎣⎦
⎣⎦”应为
“1
1
E()E()i i i i z x S x z −−⎡⎤⎡⎤′′⎣⎦
⎣⎦”。
6、 第132页定理中的“1
GMM ˆAvar()()ZX ZX βΣW Σ−′′=”应为
“1
GMM ˆAvar()()ZX ZX βΣW Σ−′=”。
7、 第133页，方程(10.45)中的“GMM ˆ()βS ”应为“1
GMM ˆ()βS − ”。
8、 第134页，方程(10.46)中的“GMM ˆ()βS ”应为“1
GMM ˆ()βS − ”。
9、 第151页，方程(11.13)中的“i ′z ”应为“i ′z ”。
10、
第191页，方程(13.8)下面一行，“样本书”应为“样本中”。
11、 第243页，方程(17.17)上面一行，“最小化问题”应为“最小化”。
12、 第249页中间，“方法二（滤波求逆法）”下面第3行中的“β”（共4处）应为“1β”。
13、 第275页第5行，“cointegration ”应为“integration ”。
14、 第313页方程(20.2)中的“
11n
i K =∑”应为“1n
i i K =∑”。
15、 第352页第2段第3行，“折中”应为“折衷”。
16、 第400页第5行，“Ξ”应为“≡”。
17、 第354页表24.1，在排版时误将第3列混入第1列。
正确的表格如下。
注：其中为用来计算“Silverman嵌入估计”的常数，参见下文。
1 Stata记此函数为“epan2”，而默认的核函数“epan”与此略有不同。