计量经济学及其应用:第14章

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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)

计量经济学全部课件

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31
0. 模型设定的定义
依据一定的经济理论,先验地用一个或 一组数学方程式表示被研究系统内经济 变量之间的关系。这阶段的工作称为模 型设定。 这是计量经济学研究中最重要也是最困 难的阶段,为此,需要作以下工作: 1.研究有关经济理论 2.确定变量和函数形式
32
1.研究有关经济理论
建立模型需要理论抽象。模型是对客观 事物的基本特征和发展规律的概括,是 对现实抓住本质的简化。 这种概括和简化就是理论分析的成果。 因此,在模型设定阶段,首先要注意基 于经济理论的定性分析。
3
通过本课程的教学,要求学生掌握计量经 济学的基本理论和主要模型设定方法,熟悉计 量经济分析工作的基本内容和工作程序,能用 计量经济学软件包进行实际操作。本课程教学 采用课堂讲授与计算机实验相结合,适当运用 计算机多媒体课件和投影仪。教学目的不是要 求学生成为计量经济方法研究的专家,而是使 学生掌握计量经济学技术,并在经济分析、经 济管理和决策中正确使用这些技术,成为适应 现代化经济管理要求的人才。
三、方法论
应用计量经济方法解决实际经济问题,是在一 定的经济理论指导下,建立相应的数学模型, 利用各种计量方法和资料估计参数,运用模型 解决问题。一般来说,这个研究过程要采取四 个步骤。为了说明计量经济学的方法论,让我 们考察凯恩斯的消费理论。凯恩斯说:……基 本的心理法则是……作为平均数规律,男人 (妇女)当他们的收入增加时,倾向于增加消 费,但消费并不如他们的收入增加那样多。总 之,凯恩斯假设边际消费倾向(MPC),即消费 变化对单位(如一元)收入变化的比率,大于 0而小于1。为了检验这个理论,计量经济学家 可以按如下步骤进行。
33
菲利普斯曲线
例如,根据劳动力市场均衡学说,工资 增长率y、失业率x1和物价上涨率x2,有 关系y=f(x1,x2)。 失业率越高,表明劳动力的供给大于需 求,从而工资上升率越低,这就是著名 的菲利普斯曲线。 这一曲线在西方国家建模中被广泛使 用。

经济学中的计量经济学应用

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。

最全计量经济学课件(所有章节打包)

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GNP 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5 46670 57494.9 66850.5 73142.7 76967.2
80579.36 88189.6
截面数据(cross-section data)
• 在某一时刻所观察到的一组个体的数据。 • 这类数据反应个体在分布或者结构上的差
1998 2011.31 1336.38 4256.01 1486.08 1192.29 3881.73 1557.78 2798.89 3688.20
1999 2174.46 1450.06 4569.19 1506.78 1268.20 4171.69 1660.91 2897.41 4034.96
• 费瑞希:“对经济的数量研究有好几个 方面,其中任何一个就其本身来说都不 应该和经济计量学混为一谈。因此,经 济计量学与经济统计学绝不是一样的。 它也不等于我们所说的一般经济理论, 即使这种理论中有很大部分具有确定的 数量特征,也不应该把经济计量学的意 义与在经济学中应用数学看成是一样的。
一、什么是计量经济学
计量经济学构成要素
经济理论 模型
计量经济模型
数据 精炼的数据
数理统计理论 计量经济理论
采用计量经济技术并使用精练数据估计计量经济模型 应用
结构分析
经济预测
政策评价
计算机
三大要素
• 经济理论 • 数据 • 统计推断 • 经济理论、数据和统计理论这三者对于真
正了解现代经济生活中的数量关系都是必 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。
• 经济数据是计量经济分析的材料。 • 经济数据是经济规律的信息载体。

计量经济学及其应用

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

伍德里奇计量经济学导论第6版考研笔记和课后习题详解

伍德里奇计量经济学导论第6版考研笔记和课后习题详解

伍德里奇计量经济学导论第6版考研笔记和课后习题详解伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)笔记和课后习题详解内容简介伍德里奇所著的《计量经济学导论》(第6版)是我国许多高校采用的计量经济学优秀教材,也被部分高校指定为“经济类”专业考研考博参考书目。

本书遵循伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)教材的章目编排,共分3篇19章,每章由两部分组成:第一部分为复习笔记,总结本章的重难点内容;第二部分为课(章)后习题详解,对第6版的所有课(章)后习题都进行了详细的分析和解答。

作为该教材的学习辅导书,本书具有以下几个方面的特点:(1)整理名校笔记,浓缩内容精华。

每章的复习笔记以伍德里奇所著的《计量经济学导论》(第6版)为主,并结合国内外其他计量经济学经典教材对各章的重难点进行了整理,因此,本书的内容几乎浓缩了经典教材的知识精华。

(2)解析课后习题,提供详尽答案。

本书参考大量经济学相关资料对伍德里奇所著的《计量经济学导论》(第6版)的课(章)后习题进行了详细的分析和解答,并对相关重要知识点进行了延伸和归纳。

(3)补充相关要点,强化专业知识。

一般来说,国外英文教材的中译本不太符合中国学生的思维习惯,有些语言的表述不清或条理性不强而给学习带来了不便,因此,对每章复习笔记的一些重要知识点和一些习题的解答,我们在不违背原书原意的基础上结合其他相关经典教材进行了必要的整理和分析。

•试看部分内容第1章计量经济学的性质与经济数据1.1复习笔记考点一:计量经济学及其应用★1计量经济学计量经济学是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。

进行计量分析的步骤主要有:①利用经济数据对模型中的未知参数进行估计;②对模型进行检验;③通过检验后,可以利用计量模型来进行相关预测。

2经济分析的步骤经济分析是指利用所搜集的相关数据检验某个理论是否成立或估计某种关系的方法。

经济分析主要包括以下几步,分别是阐述问题、构建经济模型、经济模型转化为计量模型、搜集相关数据、参数估计和假设检验。

计量经济学课后习题答案

计量经济学课后习题答案

第一章1.计量经济学是一门什么样的学科?答:计量经济学的英文单词是Econometrics,本意是“经济计量”,研究经济问题的计量方法,因此有时也译为“经济计量学”。

将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科,不仅要研究经济问题的计量方法,还要研究经济问题发展变化的数量规律。

可以认为,计量经济学是以经济理论为指导,以经济数据为依据,以数学、统计方法为手段,通过建立、估计、检验经济模型,揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。

2.计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么?答:计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合,是经济学、数学、统计学的交叉学科(或边缘学科)。

计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。

计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面:第一,计量经济学模型的选择和确定,包括对变量和经济模型的选择,需要经济学理论提供依据和思路;第二,计量经济分析中对经济模型的修改和调整,如改变函数形式、增减变量等,需要有经济理论的指导和把握;第三,计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。

计量经济学对统计学的应用,至少有两个重要方面:一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等,需要使用统计学的方法和技术来完成;一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性,需要使用统计方法加以分析、判断。

计量经济学对数学的应用也是多方面的,首先,对非线性函数进行线性转化的方法和技巧,是数学在计量经济学中的应用;其次,任何的参数估计归根结底都是数学运算,较复杂的参数估计方法,或者较复杂的模型的参数估计,更需要相当的数学知识和数学运算能力,另外,在计量经济理论和方法的研究方面,需要用到许多的数学知识和原理。

计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显,经济学、数学、统计学中的任何一门学科,都不能替代计量经济学,这三门学科简单地合起来,也不能替代计量经济学。

《计量经济学原理与应用》(许振宇)

《计量经济学原理与应用》(许振宇)
计量经济模型为y=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7…),y 为犯罪所获得的利润。其中:x1为犯罪活动获得的经 济回报;x2为犯罪活动所耗时间;x3为个体单位时间 的合法收入;x4为犯罪活动被抓的概率;x5为被抓后 被判有罪的概率;x6为获罪后被监禁的时间长度;x7 为个体年龄;…
结构分析
学好该课程的基本要求
要预习和经常阅读教材(通俗易懂),培养自 学能力;
不能缺课(属于平时成绩范畴),要认真听老 师讲课(学会抓重点,适当做笔记),提高理 解能力,学会思考相关计量经济学问题;
要课后阅读同类Leabharlann 材(2本以上)或网络学习 相关知识;
要能提出计量经济学问题和解决相关问题。
前言: (编者)致学生
因此,在做计量实证分析时,一定要考虑变量之间是否 存在真正的内部联系,考虑其研究方法适用的范围和前 提条件,否则会导致错误的结论。
第一节 什么是计量经济学
计量经济学(Econometrics)
是经济学基础学科之一 第一届诺贝尔经济学奖获得者、计量经济学的创
始人、挪威经济学家弗里希(R. Frisch)将计 量经济学定义为经济理论、统计学和数学三者的 有机结合。
计量经济学的应用
理论检验
这是计量经济学最主要的用途。从一系列样 本观察开始,然后通过数理分析,概括出相关经 济理论模型,这是理论构建;用已有的经济理论 模型去拟合(或预测、应用等)现实世界,如果 拟合得非常好,那么这一理论就得到检验,反之 就未通过检验,这是理论检验。
冒险犯罪的经济模型
诺贝尔经济学奖得主加里·贝克尔设计了一个著名 的计量经济学模型,试图验证个体犯罪行为的选择机 制。通常每一项特定的犯罪都有较可观的经济回报, 但当实施该犯罪行为时往往也有不可忽视的机会成本。 根据利润最大化原理,理性的个体会在经济回报与机 会成本的比较中作出选择,只有当经济回报大于机会 成本时,个体才会冒险去犯罪。

计量经济学及其应用:第11章

计量经济学及其应用:第11章
第11章 11章
时间序列的平稳性及其检验
通过本章我们要知道
• 11.1时间序列数据的平稳性 • 11.2时间序列数据的平稳性检验 • 11.3 ADF 单位根检验实例
11.1时间序列数据的平稳性检验
1、平稳随机过程 • 随机过程 依赖于参数时间 t 的随机变量 Y 的集合 {Yt } 为 随机过程。 随机过程 • 平稳随机过程 随机过程 Yt ,对于任意的 t , s,满足:

Yt = α 0 + α1 X t + µt
Yt = Yt −1 + µ yt
X t = X t −1 + µ xt
(11-15) (11-16) (11-17)
µ 其中, yt 和µ xt 是相互独立的白噪音过程。
假设 X 0 = 0 , 0 = 0 ; 0 = 0 时,(11-15)为 α Y
• 若如果时间序列 Y t 的1阶差分序列是平稳序列 ,则称时间序列 Y t 是1阶单整,也称为 I (1) 序 列。如果时间序列 Y t 经过 d 次差分后的形成 的序列为平稳序列,则称原始序列为 d 阶单整 的,记为 I ( d ) 序列。
谢谢观看
E (Yt ) = E (Yt − s ) = 0
Var (Yt ) = Var (Yt − s ) = σ 2
(11-4) (11-5) 11-5
Cov (Yt , Yt − s ) = E ( (Yt − µ )(Yt − s − µ ) ) = 0 (11-6)
2、随机游走过程 • 随机过程 Yt 满足方程
3、构造的 φ1,φ2,φ3 为:
RSS (约束) − RSS (无约束) / r φi = RSS (约束) / (n − k − 1)

计量经济学1-5章(超详细完整版)

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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。

计量经济学课后答案

计量经济学课后答案

计量经济学课后答案计量经济学课后答案第⼀章绪论(⼀)基本知识类题型 1-1.什么是计量经济学?1-2.简述当代计量经济学发展的动向。

1-3.计量经济学⽅法与⼀般经济数学⽅法有什么区别?1-4.为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合?试述三者之关系。

1-5.为什么说计量经济学是⼀门经济学科?它在经济学科体系中的作⽤和地位是什么? 1-6.计量经济学的研究的对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?1-7.试结合⼀个具体经济问题说明建⽴与应⽤计量经济学模型的主要步骤。

1-8.建⽴计量经济学模型的基本思想是什么?1-9.计量经济学模型主要有哪些应⽤领域?各⾃的原理是什么?1-10.试分别举出五个时间序列数据和横截⾯数据,并说明时间序列数据和横截⾯数据有和异同?1-11.试解释单⽅程模型和联⽴⽅程模型的概念,并举例说明两者之间的联系与区别。

1-12.模型的检验包括⼏个⽅⾯?其具体含义是什么? 1-13.常⽤的样本数据有哪些?1-14.计量经济模型中为何要包括随机误差项?简述随机误差项形成的原因。

1-15.估计量和估计值有何区别?哪些类型的关系式不存在估计问题? 1-16.经济数据在计量经济分析中的作⽤是什么?1-17.下列假想模型是否属于揭⽰因果关系的计量经济学模型?为什么?⑴其中为第t 年农村居民储蓄增加额(亿元)、为第t 年城镇居民可⽀配收⼊总额(亿元)。

⑵其中为第(1 t )年底农村居民储蓄余额(亿元)、为第t 年农村居民纯收⼊总额(亿元)。

1-18.指出下列假想模型中的错误,并说明理由:(1)其中,为第t 年社会消费品零售总额(亿元),为第t 年居民收⼊总额(亿元)(城镇居民可⽀配收⼊总额与农村居民纯收⼊总额之和),为第t 年全社会固定资产投资总额(亿元)。

(2)t t Y C 2.1180+=其中,C 、Y 分别是城镇居民消费⽀出和可⽀配收⼊。

(3)t t t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ln -+=其中,Y 、K 、L 分别是⼯业总产值、⼯业⽣产资⾦和职⼯⼈数。

计量经济学课件全完整版

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ARIMA模型
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 课后答案

计量经济学 课后答案
1-20.模型参数对模型有什么意义?
习题参考答案
第一章绪论
1-1.答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
1-2.答:计量经济学自20年代末、30年代初形成以来,无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速,尤其是经过50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段,使其在经济学科占据重要的地位,主要表现在:①在西方大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已成为经济学课程表中有权威的一部分;②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关;著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说:“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展;④计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验;⑤计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域,如货币、工资、就业、福利、国际贸易等;⑥计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准,人们更喜欢建立一些简单的模型,从总量上、趋势上说明经济现象。
1-3.答:计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。
1-4.答:
1-5.答:从计量经济学的定义看,它是定量化的经济学;其次,从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看,也是如此,尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起,已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖;计量经济学与数理统计学有严格的区别,它仅限于经济领域;从建立与应用计量经济学模型的全过程看,不论是理论模型的设定还是样本数据的收集,都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。综上所述,计量经济学确实是一门经济学科。

计量经济学全册课件(完整)pptx

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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
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。
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。
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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(共11张PPT)

计量经济学(共11张PPT)

分析与模型应 用阶段
是否可用于决策? 应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节 经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题 经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70-80年代
80-90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内 容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲 正式发表;全国许多高校相继开设 《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专 业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方 法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天,尤其是二次大战以后,计量经济学在西方各 国的影响迅速扩大。曾说:“二次世界大战以后的经济学是计量经 济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。 自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量 经济学家,其中10位是世界计量经济学会的会长。
(时间序列数据、截面数据)
二、参数估计
三、模型检验(拟合优度、t 检验、F 检验) 四、模型应用(预测、结构分析、 模拟)
第三节 经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的,它不但给出质的解释,而且给出确切的量的 描述,从而使经济学成为一门精密的科学。 定性分析-定量分析(简单的数量对比-模型分析)
2.能综合考虑多种因素,通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系,对 影响某一经济现象的众多因素(哪些是主要、次要因素)给出一目了然的 回答。

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》课件

《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

计量经济学及其应用:第3章

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 2 2 ˆ ˆi ei y y e i i i 2 y
ˆ ˆ y e ( Y i i i Y )ei ˆ ˆ X Y )e ( 0 1 i i ˆ ˆ e X Y e e i 0 i 1 i i 0
• 一个估计量,可从如下几个方面考察其优劣性: ˆ 和 ˆ 是随机变量的线性函数 (1)线性性:指 0 1
ˆ 的期望与 ˆ 和 (2)无偏性:指参数估计值 1 0 其真实值是一致的 (3)最小方差性(有效性):指最小二乘估计 值的方差小于其他任何一个无偏估计量的方差
• 同时满足以上特征的估计量被称作最佳线性无 偏估计量(Best Linear Unbiased Estimator, BLUE) • 高斯-马尔科夫定理(Gauss-Markov theorem): 在满足经典假设的前提下,OLS的估计结果是 BLUE。
1988
1989 1990 1991
9498.78
9893.68 10296.08 11233.83
56.51
65.39 69.18 82.24
1999
2000 2001 2002
25204.90
27361.04 29565.04 32387.35
190.82
247.00 281.07 346.57
3.5最小二乘回归的若干重要结论
ˆ ˆ • OLS估计值 0 和 1 的方差和标准差
ˆ ) Var ( 0 n xi
2 X i 2 2
(3-12) (3-13)
ˆ ) Var ( ˆ) Se( 0 0
ˆ Var ( 1 )
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(14-13) (14-15)
2 3
变换得
Yt 1X t Yt 1 0 1 X t 1 t
0 0 3
1 1
1 1 , 其中 1 3 , 模型(14-15)被称为误差修正模型(Error Correction Model,简记为ECM)
• 误差修正模型的估计 在建立和估计误差修正模型前,首先需要对变量 进行协整分析,以确定变量间是否存在协整关系。 步骤: 1. 用OLS估计方程
Yt 0 1 X t t
(14-20)
又称协整回归,检验变量间的协整关系,估计 长期均衡关系参数,得到残差序列。 如果存在协整关系,则进行第2步; 2. 将第1步得的残差加入到误差修正模型中,用 OLS直接估计响应的参数。
n trace i r 1 i
ˆ max r , r 1 T ln 1 i 1


(14-11)
效的样本观测数
ˆ 是从估计矩阵 得到的特征根的值; T 是有 i

公式(14-10)用于检验零假设:不同协整向 量的个数小于等于 r 。公式(14-11)给出的 统计量用于检验零假设:协整向量个数等于 r 。 r 1 其备择假设都是协整向量的个数等于 。 ⑤ 从 r 0 开始检验,若r 0 被拒绝,则检验 * r 1 …直至 r r 不能被拒绝,即可得出 X t 中存在 r * 个协整向量。
•协整方程的形式:
(1)序列 X t 没有确定性趋势,协整方程不含截距项; (2)序列 X t 没有确定性趋势,协整方程包含截距项; (3)序列 X t 有确定性线性趋势,协整方程只包含截距 项; (4)序列 X t 和协整方程都具有线性趋势; (5)序列 X t 有二次趋势,协整方程只有线性趋势。 注:所有序列都不含有时间趋势项,在情形1和情形2中 选择。如果所有的经济变量的均值为零,采用情形1,否则 选择情形2。所有或者部分序列含有时间(线性)趋势项, 在情形3和情形4中选择。如果所有的序列都含有常数项, 采用情形4,否则采用情形3。情形5一般不使用。
其中 ecmt 1 Yt 1 0 1 X t 1 2 Zt 1 • Granger表述定理
即如果变量X和Y是协整的,则它们间的短期非均衡 关系总能由一个误差修正项来表述 Yt p Yt p p Xt p ecmt 1 t (14-19)
i 1 i 1
i 1 p i 1 q
14.4 CASE(P243)
税收收入的影响因素分析
以反映税收水平的中央和地方税收的各项收入作为解释 变量,以反映经常增长水平的国内生产总值和反映公共财政 需求的财政支出作为解释变量。 1. 变量的平稳性检验 分别用lnTAX、lnGDP、lnEP表示税收收入、国内生产总 值、财政支出的对数。在EViews中,点击Quick/Generate series,键入“lntax=log(tax)”,点击“OK”,便得到 lnTAX序列。相同方法,可得到lnGDP和lnEP。经平稳性检 验发现,lnTAX、lnGDP和lnEP都是1阶单整序列,且3个变 量都含有常数项而没有时间趋势项。可以采用E-G两步法和 JJ检验来进行协整检验。
X t 1 X1t 2 X 2t ... n X nt
(14-5)
b 0 ,则称向量 是 d b 阶单整,其中, X t X1t , X 2t ,..., X nt 是 d、 b 阶协整,记为 X ~ CI (d , b) 。 t 向量 称为协整向量。
用 et 表示长期均衡的离差,有
(14-3)
et 1 X1t 2 X 2t n X nt
(14-4)
均衡有意义,则均衡误差过程一定是平稳的
2、 协整定义 (1)向量 X t X1t , X 2t ,..., X nt 的所有序列都是d 阶单整; (2)存在一个向量 1, 2 ,..., n ,使得线性组 合
Zt a21Yt 1 a22 1 Zt 1 e2t
为了保证变量 Y 和 Z 是 CI 1,1 , 系数必须满足:
a11 1 a12a21 1 a11
方程(14-25)和方程(14-26)就可以写为
Yt a12a21 1 a11 Yt 1 a12 Zt 1 e1t
第14章
协整与误差修正模型
通过本章我们要知道
14.1 协整理论 14.2 误差修正模型 14.3 向量误差修正(VECM)模型 14.4 案例分析
14.1 协整理论
1、单整变量线性组合 假定有 n个单整的经济变量 X1 , X 2 ,, X n ,线性 组合具有长期均衡关系
1 X1t 2 X 2t n X nt 0
4、 Johansen协整检验(JJ检验) • 检验思路 ①建立一个VAR(P)的差分向量自回归模型
X t 0 X t 1 1X t 1 2X t 2 p X t p et
(14-9)
ˆ ˆ ˆ ②假定系数矩阵 的特征根为 1 2 n ③进行特征根迹检验(trace检验)和最大特征值 检验 ˆ (14-10) r T ln 1
2. E-G两步法
估计方程:
ln TAX t 0 1 ln GDP t 2 ln EP t t (14-36)
在 工 作 文 件 下 点 击 Quick/Estimate Equation , 键 入 “lnTAX lnGDP lnEP”点击“OK”后,得到回归结果, 此时点击 Quick/Generate series ,键入“ e1=resid ”,将 得到残差序列。用另外一个变量e1,返回到工作文件窗口 下 , 点 击 打 开 序 列 e1 后 , 出 现 序 列 对 话 窗 口 , 点 击 View/Unit Root Test,在检验形式上选择“none”,反复 试验后发现最佳滞后期为 0 期,完成相关设置之后点击 “OK”就得到残差的平稳性检验结果,如表14-8所示。
• 注意: ①协整只涉及非平稳的变量; ②如果有 n 个非平稳的变量,则有 n 1 个线性独 立的协整向量; ③如果 1, 2 ,..., n 是协整向量,则相对于 X 1t 的标 准化协整向量为 1, 2 1 ,..., n 1 ; ④如果线性组合中只有两个变量,则要求单整的 阶数相同,而线性组合中超过两个变量时,尽 管单整阶数不同,但还是有可能存在协整关系。
Zt a21Yt 1 a22 1 Zt 1 e2t
(14-27) (14-28)
上两式就构成了向量误差修正模型。 • 一般地,向量自回归模型(VECM)可表述为
Yt 1 y Yt 1 0 1Zt 1 e1t
Zt 2 z Yt 1 0 1Zt 1 e2t
3、协整检验方法:E-G两步法 • 检验对象: ①基于回归方程的残差的检验,可用ADF检验、 E-G两步法; ②基于回归参数的协整检验, Johansen协整检 验。 • 检验步骤: ①用普通最小二乘法(OLS)估计长期均衡关系; ②用ADF检验估计残差序列的平稳性(检验形式 不能有常数项和趋势项);
14.3向量误差修正(VECM)模型
• 双变量的标准型VAR模型
Yt a10 a11Yt 1 a12 Zt 1 e1t

(14-21) (14-22) (14-23) (14-24)
改为
Zt a20 a21Yt 1 a22 Zt 1 e2t
Yt a11 1 Yt 1 a12 Zt 1 e1t
•各形式分别对应图14-1中的左上角的5个选项
图14-1 JJ检验对话框
14.2 误差修正模型
• 模型的导出 假设两个变量的长期均衡关系表现为
Yt 0 1 X t t
(14-12)
变量 X 和 Y 都是1阶单整的,则其动态特征的 1,1阶分布滞后模型
Yt 0 1 X t 2 X t 1 3Yt 1 t
从表14-8中可以看出,ADF统计量为-2.118小于5%显著水 平下的临界值 -1.953 ,说明残差序列是平稳的,进而说明 lnTAX、lnGDP、lnEP之间存在协整关系。
3. JJ检验 在工作文件下,选中lnTAX、lnGDP、lnEP,点击右键 Open/as Group/View/ Cointegration Test,由于在平稳性 检验的时候发现lnTAX、lnGDP、lnEP都含有常数项,没 有 时 间 趋 势 项 。 因 此 在 JJ 检 验 时 选 择 情 形 2 , 即 选 择 “Test assumption: No deterministic trend in the data” ,经反复试验最佳滞后期为2,完成相关设置点击“OK” 就得到JJ检验的结果,如表14-9所示。
(14-32) (14-33)
对于两个变量Yt 和 Zt 的更加一般的向量误差修正模型为 p q Yt 1 y Yt 1 0 1Zt 1 a1i Yt i b1i Zt i e1t (14-34)
Zt 2 z Yt 1 0 1Zt 1 a2i Yt i b2i Zt i e2t
表14-8 残差的平稳性检验结果
ADF Test Statistic -2.118170 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E1) Method: Least Squares Date: 12/14/09 Time: 21:02 Sample(adjusted): 1979 2008 Included observations: 30 after adjusting endpoints Variable E1(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Coefficient -0.257457 0.130741 0.130741 0.107976 0.338103 24.71588 Std. Error 0.121547 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat t-Statistic -2.118170 Prob. 0.0429 0.006967 0.115811 -1.581059 -1.534352 1.869878 -2.6423 -1.9526 -1.6216
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