高级计量经济学1.ppt
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计量经济学课件PPT课件
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）
第一讲_高级计量经济学_绪论
建模流程
下页
理论模型的设计
对所要研究的经济现象进行深 入的分析，根据研究的目的，选择 模型中将包含的因素，根据数据的 可得性选择适当的变量来表征这些 因素，并根据经济行为理论和样本 数据显示出的变量间的关系，设定 描述这些变量之间关系的数学表达 式，即理论模型。
设计理论模型的步骤
理论模型的设计主要包含三部分工作 1. 选择变量 2. 确定变量之间的数学关系 3. 拟定模型中待估计参数的数值范围
确定模型的数学形式
选择了适当的变量，接下来就要选择适当的 数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理 论模型。 （1）借鉴前人的研究成果 （2）用散点图判断 （3）用多个模型模拟，再进行比较选择
拟定理论模型中待估参数的理 论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的 经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验 后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于 它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它 们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值 可以用来检验模型的估计结果。
设计、非参数方法、生存分析、时间序列分析、谱分析、投影寻踪等。）
12．Ox V. 1.11, GAUSS V. 3.2.19 13．SPSS, SAS
学习要求及达到的目的
学习要求： 1.不迟到、不早退、不无故旷课 2.课内外学习时间比例至少为1︰3 3.课内的案例课后一定要自己动手做一遍 4.认真完成课后作业 达到的目的： 1.进入应用计量经济学的殿堂 2.充分了解计量经济学理论背景 3.熟练应用计量经济学方法解决实际问题
20世纪80年代至今计量经济学经典计量初级中级高级微观计量非参数半参数时间序列paneldata一理论模型的设计二样本数据的收集三模型参数的估计四模型的检验建模流程对所要研究的经济现象进行深入的分析根据研究的目的选择模型中将包含的因素根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系设定描述这些变量之间关系的数学表达式即理论模型
2024版计量经济学(很好用的完整)ppt课件
贝叶斯计量经济学的定义
基于贝叶斯定理和概率分布理论进行计量分析的经济学分支。
贝叶斯先验分布的设定
根据历史数据、专家经验等因素设定参数的先验分布，作为后续推 断的基础。
贝叶斯计量模型的估计方法
包括马尔科夫链蒙特卡罗方法、变分贝叶斯方法等，用于估计模型 参数和进行统计推断。
机器学习在计量经济学中应用
机器学习算法在计量经济学中的应用场景
广义线性模型介绍
1
定义
广义线性模型是一类用于回归分析的统计 模型，它扩展了线性模型的框架，允许响 应变量遵循非正态分布，并且可以通过一 个链接函数与解释变量建立线性关系。
2
组成
广义线性模型由三部分组成——随机成分、 系统成分和链接函数。随机成分指定响应 变量的分布类型和参数，系统成分描述解 释变量与响应变量之间的线性关系，链接 函数则将随机成分和系统成分连接起来。
06
计量经济学软件应用
EViews软件介绍及操作指南
01
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量 经济学软件，广泛应用于数据 分析、模型估计和预测等领域。
02
数据导入与预处理
介绍如何在EViews中导入数据、 进行数据清洗和预处理等操作。
03
模型估计与检验
详细讲解EViews中线性回归模 型、时间序列模型等模型的估 计方法，以及模型的检验和诊 断。
THANKS
包括变量选择、模型诊断、预测等。
监督学习在计量经济学中的应用
通过训练数据集学习模型，然后利用测试数据集评估模型性能。
非监督学习在计量经济学中的应用
通过聚类、降维等技术发现数据中的潜在结构和模式。
深度学习在计量经济学中的应用
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
误，记为 SE(ˆk )。
• 在同方差、无自相关的情况下，Var(ˆk ) 2 ( X X )kk1
• 标准误：SE(ˆk ) s2 ( X X )kk1
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
22
小样本OLS的统计推断
• 为了进行统计推断，须对扰动项的分布进行假设：
X ~ N (0, 2 In )
2 35.5 206
8. .675 13 2.1 35.1 150
9. .525 13 2.2 29.1 155
10. .501 22 1.7
15 188
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
8
严格外生性
E(i | x1, , xn ) 0 (i 1, , n)
• 给定解释变量，扰动项的条件期望为0。
• 更一般地，检验回归系数的m个线性假设是否同
时成立： H0 : R r
• 比如：
mK K1 m1 1
0
0
1 0
1 0
0 1
2 3 4
2
4
3
0 0
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
29
F统计量
• 在原假设成立的情况下，F统计量的定义与分布为：
F
(Rβˆ
r )
R( X X )1 R1 s2
(Rβˆ
r)
m ~ F (m, n K )
• 如果原假设成立，则应有 Rβˆ r 0 • F统计量为二次型，取值非负。
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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F 检验的拒绝域与接受域
• 在同方差、无自相关的情况下，Var(ˆk ) 2 ( X X )kk1
• 标准误：SE(ˆk ) s2 ( X X )kk1
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
22
小样本OLS的统计推断
• 为了进行统计推断，须对扰动项的分布进行假设：
X ~ N (0, 2 In )
2 35.5 206
8. .675 13 2.1 35.1 150
9. .525 13 2.2 29.1 155
10. .501 22 1.7
15 188
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8
严格外生性
E(i | x1, , xn ) 0 (i 1, , n)
• 给定解释变量，扰动项的条件期望为0。
• 更一般地，检验回归系数的m个线性假设是否同
时成立： H0 : R r
• 比如：
mK K1 m1 1
0
0
1 0
1 0
0 1
2 3 4
2
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29
F统计量
• 在原假设成立的情况下，F统计量的定义与分布为：
F
(Rβˆ
r )
R( X X )1 R1 s2
(Rβˆ
r)
m ~ F (m, n K )
• 如果原假设成立，则应有 Rβˆ r 0 • F统计量为二次型，取值非负。
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F 检验的拒绝域与接受域
计量经济学ppt第一章
1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花 生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却 不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地 说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰 好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜 代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替 咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
Page 5
1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
Page 6
1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学 的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。 这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学 之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10
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
p(xi,yj) =the proportion of the 1027 families who reported the combination (X=xi and Y=yj).
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)
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1.pptx
• 本课程定位于中级水平上，适当引入高级的内
容。
5
△ 经典计量经济学和非经典计量经济学 • 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般
指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 R.Frish创立 T.Haavelmo（特吕格韦·哈韦尔莫）建立了它的概率论
基础 L.R.Klein克莱因成为其理论与应用的集大成者
9
△ 微观计量经济学和宏观计量经济学
• 微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公
报中正式提出。
• 微观计量经济学的内容集中于“对个人和家庭
的经济行为进行经验分析”；
• “微观计量经济学的原材料是微观数据”，微
观数据表现为截面数据和平行（penal）数据。
• 赫克曼（J.Heckman）和麦克法登
• 微观计量经济学的主要内容包括：
平行（penal）数据模型的理论方法 离散选择模型的理论方法 选择性样本模型的理论方法
11
• 宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要
内容和研究方向发生了变化。
• 经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方
法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、 评价和预测。
• 现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根
检验、协整理论主要内容
• 导论 • 经典计量经济学模型与方法回顾 • 联立方程模型 • 其他回归方法（GMM与2SLS） • 时间序列模型（平稳、非平稳与协整） • 条件异方差模型（ARCH、GARCH模型） • 特殊变量数据模型分析（离散、受限模型） • 向量自回归模型（VAR） • 面板数据模型分析
（D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原 创性贡献。
10
• 微观计量经济学教科书和课程有：
容。
5
△ 经典计量经济学和非经典计量经济学 • 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般
指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 R.Frish创立 T.Haavelmo（特吕格韦·哈韦尔莫）建立了它的概率论
基础 L.R.Klein克莱因成为其理论与应用的集大成者
9
△ 微观计量经济学和宏观计量经济学
• 微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公
报中正式提出。
• 微观计量经济学的内容集中于“对个人和家庭
的经济行为进行经验分析”；
• “微观计量经济学的原材料是微观数据”，微
观数据表现为截面数据和平行（penal）数据。
• 赫克曼（J.Heckman）和麦克法登
• 微观计量经济学的主要内容包括：
平行（penal）数据模型的理论方法 离散选择模型的理论方法 选择性样本模型的理论方法
11
• 宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要
内容和研究方向发生了变化。
• 经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方
法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、 评价和预测。
• 现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根
检验、协整理论主要内容
• 导论 • 经典计量经济学模型与方法回顾 • 联立方程模型 • 其他回归方法（GMM与2SLS） • 时间序列模型（平稳、非平稳与协整） • 条件异方差模型（ARCH、GARCH模型） • 特殊变量数据模型分析（离散、受限模型） • 向量自回归模型（VAR） • 面板数据模型分析
（D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原 创性贡献。
10
• 微观计量经济学教科书和课程有：
高级经济计量学课件(绪论——第三章)
参数“线性”，变量”非线
变量“线性”，参数”非线
24
随机扰动项ui
◆概念 各个 Yi 值与条件均值 E(Yi X i ) 的偏差 u i 代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
Y
u
Xi
X
◆性质： u i 是期望为0有一定分布的随机变量 重要性：随机扰动项的性质决定着计量经济方法的选择
25
◆引入随机扰动项的原因
13
高级计量经济学——本课程核心 第4部分 时间序列计量模型
第10章 第11章 第12章 第13章
时间序列模型 协整与误差修正模型 向量自回归模型 时间序列条件异方差模型
14
高级计量经济学——本课程核心 第5部分 回归分析的深入议题
第14章 面板数据计量模型 ——固定效应与随机效应模型 第15章 二元因变量模型 ——probit与logit回归模型 第16章 计量经济模型的建立 ——传统与现代计量经济学方法论
i
31
第二节 一元线性回归模型的参数估计
1、普通最小二乘法OLS
◆OLS的基本思想： ●不同的估计方法可得到不同的样本回归参 ˆ ˆ ˆ 数 1和 2 ，所估计的 Yi 也不同。 ˆ ●理想的估计方法应使 Yi 与 Yi 的差即剩余 ei 越小越好 ●因 ei 可正可负，所以可以取 ei 2 最小 即 ^ ^ 2 2 min ei min (Yi 1 2 X i )
三、一元线性回归模型
一元线性回归模型形式如下
Yi 0 1 X i ui
上式表示变量Yi和Xi之间的真实关系。其中Yi 称被解释变量（因变量），Xi称解释变量（自变 量），ui称随机误差项，0称常数项，1称回归系 数（通常未知）。 上述模型可以分为两部分。 （1）回归函数部分，E(Yi) = 0 + 1 Xi, （2）随机部分， ui 。
变量“线性”，参数”非线
24
随机扰动项ui
◆概念 各个 Yi 值与条件均值 E(Yi X i ) 的偏差 u i 代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
Y
u
Xi
X
◆性质： u i 是期望为0有一定分布的随机变量 重要性：随机扰动项的性质决定着计量经济方法的选择
25
◆引入随机扰动项的原因
13
高级计量经济学——本课程核心 第4部分 时间序列计量模型
第10章 第11章 第12章 第13章
时间序列模型 协整与误差修正模型 向量自回归模型 时间序列条件异方差模型
14
高级计量经济学——本课程核心 第5部分 回归分析的深入议题
第14章 面板数据计量模型 ——固定效应与随机效应模型 第15章 二元因变量模型 ——probit与logit回归模型 第16章 计量经济模型的建立 ——传统与现代计量经济学方法论
i
31
第二节 一元线性回归模型的参数估计
1、普通最小二乘法OLS
◆OLS的基本思想： ●不同的估计方法可得到不同的样本回归参 ˆ ˆ ˆ 数 1和 2 ，所估计的 Yi 也不同。 ˆ ●理想的估计方法应使 Yi 与 Yi 的差即剩余 ei 越小越好 ●因 ei 可正可负，所以可以取 ei 2 最小 即 ^ ^ 2 2 min ei min (Yi 1 2 X i )
三、一元线性回归模型
一元线性回归模型形式如下
Yi 0 1 X i ui
上式表示变量Yi和Xi之间的真实关系。其中Yi 称被解释变量（因变量），Xi称解释变量（自变 量），ui称随机误差项，0称常数项，1称回归系 数（通常未知）。 上述模型可以分为两部分。 （1）回归函数部分，E(Yi) = 0 + 1 Xi, （2）随机部分， ui 。
高级计量经济学138页PPT
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
高级计量经济学
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
•
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•Hale Waihona Puke 28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
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(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》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
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(2) 经验研究(Empiricalization) - 任何理论/模型都需要经验验证 - 新理论/模型的出现是在对旧理论的否定(扬弃)
中完成的
e.g. Business cycles and new economy U.S. had the longest booming in the 1990s
What is the mainstreem Economics today?
现代经济学研究市场经济在不确定环境下资源配置 问题.
- Macroeconomics e.g. Rational Expectations, Business Cycles
- Microeconomics e.g. Game Theory
注意：
All leading economic PHD program in U.S. say that they emphasize on “quantitative analysis”
b, Why does Economics need math?
这由经济学的特征所决定
(1) 数学能够简明地刻画经济学的理论精髓 例: 宏观经济学研究经济总量间的关系 (e.g. GDP,
参考书：
Goldberger: A course in econometrics William H. Greene: Econometric Analysis Fumio Hayashi: Econometrics Marno Verbeek: A guide to Modern Econometrics Davidson and Mackinnon: Econometric Theory
(3) 经验验证 - 检验是否理论/模型能解释具有某特征的事物,
并可预测事物未来的发展.
(4) 以模型为基础的政策建议与预测
2、Modern Economics has two important features
(1)模型化/数理化(Modelization / Mathematization) - Mathematical Economics e.g. general equilibrium theory: 是否多个市场能达到一个竞争均衡?
(1)收集数据,总结事物的特征规律 - 事物特征往往从经济数据中获得 e.g., Phillips Curve: negative correlation between inflation rate and unemployment rate
(2)通过理论/模型来解释具有某特征的事物 C=f(Y)+u
例, 一般均衡理论需要研究：具有相互作用的多 个市场是否存在着一个均衡状态。
对 n种产品, 是否存在 n 个价格 (P1, Pn)，使得 所有的市场都出清（clear）：
Di(P1, , Pn)= Si(P1, , Pn) , i=1,, n
(3) 模型化是验征理论的必要途径
- 多数经济现象可以反映为数据的形式 - 将经济理论模型化可以把理论与数据结合起来 注意: 当然, 数理化/模型化也有其局限性。
- Econometrics e.g. Cross-sectional econometrics Time series econometrics Panel data analysis
二、现代经济学的特征 Features of Modern Economics 1、General Methodology of Modern Economics
daily life • Keynes: divided Economics into three categories:
-Normative Economics -Positive Economics -Technical/Engineering-style (e.g. Econometrics)
since WWII
•数理化与模型
a, Why do we need math and mathematical model? - 描述经济理论可以有许多种方法，数学是其中的 一种； - 但数学是最严格的逻辑语言
Any theory, when it can be expressed by mathematical language, will indicate that it has achieved a rather sophisticated level.
一、什么是经济学 What is Economics • What is Economics?
不确定环境下的资源配置
• Karl Marx: Study on production relationship • Alfred Marshall: Study on human behavior in
and Methods 李子奈，叶阿忠：高等计量经济学 李 Introduction to Econometrics
• 经济学与计量经济学 • 计量经济学的内容体系 • 渐进分布理论
§1.1 经济学与计量经济学
一、什么是经济学 二、现代经济学的特征 三、计量经济分析的缺陷
• 经验验证
现代经济学的第二个特征：经验验证
•Why is empirical verification important? - 数学的使用， 或者说理论逻辑的一致性并不能
高级计量经济学(I)
潘文卿 伟伦楼：南520 Email: panwq@em,
计量经济学
经典计量 微观计量 非参数计量 时间序列
初级
中级
高级
高级计量I
第一章、诸论 第二章、回归分析与模型设定 第三章、经典线性回归模型（I） 第四章、经典线性回归模型（II） 第五章、GMM估计 第六章、ML估计
Consumption, Inflation, Interest rate, Tax, Exchange rate, etc.)
标准的Keynes理论可由两个简单的数学方程描述 : Y=C+I+G+E C = + Y
政府支出的乘数效应： Y/G=1/(1-)
(2)复杂的逻辑分析通过数学可能得到极大的简化
中完成的
e.g. Business cycles and new economy U.S. had the longest booming in the 1990s
What is the mainstreem Economics today?
现代经济学研究市场经济在不确定环境下资源配置 问题.
- Macroeconomics e.g. Rational Expectations, Business Cycles
- Microeconomics e.g. Game Theory
注意：
All leading economic PHD program in U.S. say that they emphasize on “quantitative analysis”
b, Why does Economics need math?
这由经济学的特征所决定
(1) 数学能够简明地刻画经济学的理论精髓 例: 宏观经济学研究经济总量间的关系 (e.g. GDP,
参考书：
Goldberger: A course in econometrics William H. Greene: Econometric Analysis Fumio Hayashi: Econometrics Marno Verbeek: A guide to Modern Econometrics Davidson and Mackinnon: Econometric Theory
(3) 经验验证 - 检验是否理论/模型能解释具有某特征的事物,
并可预测事物未来的发展.
(4) 以模型为基础的政策建议与预测
2、Modern Economics has two important features
(1)模型化/数理化(Modelization / Mathematization) - Mathematical Economics e.g. general equilibrium theory: 是否多个市场能达到一个竞争均衡?
(1)收集数据,总结事物的特征规律 - 事物特征往往从经济数据中获得 e.g., Phillips Curve: negative correlation between inflation rate and unemployment rate
(2)通过理论/模型来解释具有某特征的事物 C=f(Y)+u
例, 一般均衡理论需要研究：具有相互作用的多 个市场是否存在着一个均衡状态。
对 n种产品, 是否存在 n 个价格 (P1, Pn)，使得 所有的市场都出清（clear）：
Di(P1, , Pn)= Si(P1, , Pn) , i=1,, n
(3) 模型化是验征理论的必要途径
- 多数经济现象可以反映为数据的形式 - 将经济理论模型化可以把理论与数据结合起来 注意: 当然, 数理化/模型化也有其局限性。
- Econometrics e.g. Cross-sectional econometrics Time series econometrics Panel data analysis
二、现代经济学的特征 Features of Modern Economics 1、General Methodology of Modern Economics
daily life • Keynes: divided Economics into three categories:
-Normative Economics -Positive Economics -Technical/Engineering-style (e.g. Econometrics)
since WWII
•数理化与模型
a, Why do we need math and mathematical model? - 描述经济理论可以有许多种方法，数学是其中的 一种； - 但数学是最严格的逻辑语言
Any theory, when it can be expressed by mathematical language, will indicate that it has achieved a rather sophisticated level.
一、什么是经济学 What is Economics • What is Economics?
不确定环境下的资源配置
• Karl Marx: Study on production relationship • Alfred Marshall: Study on human behavior in
and Methods 李子奈，叶阿忠：高等计量经济学 李 Introduction to Econometrics
• 经济学与计量经济学 • 计量经济学的内容体系 • 渐进分布理论
§1.1 经济学与计量经济学
一、什么是经济学 二、现代经济学的特征 三、计量经济分析的缺陷
• 经验验证
现代经济学的第二个特征：经验验证
•Why is empirical verification important? - 数学的使用， 或者说理论逻辑的一致性并不能
高级计量经济学(I)
潘文卿 伟伦楼：南520 Email: panwq@em,
计量经济学
经典计量 微观计量 非参数计量 时间序列
初级
中级
高级
高级计量I
第一章、诸论 第二章、回归分析与模型设定 第三章、经典线性回归模型（I） 第四章、经典线性回归模型（II） 第五章、GMM估计 第六章、ML估计
Consumption, Inflation, Interest rate, Tax, Exchange rate, etc.)
标准的Keynes理论可由两个简单的数学方程描述 : Y=C+I+G+E C = + Y
政府支出的乘数效应： Y/G=1/(1-)
(2)复杂的逻辑分析通过数学可能得到极大的简化