计量经济学课程教学简介 PPT课件
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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）
计量经济学ppt课件
5
⒊ 课程说明
⑴ 教学目的
经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量 分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课 程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法， 并能够建立实用的计量经济学应用模型。
⑵ 先修课程
中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计 学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用 数理统计
14
△ 在经济学科中占据极重要的地位 克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经 济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大 学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济 学课程表中最有权威的一部分”。 萨缪尔森（P.Samuelson） ：“第二次大战 后的经济学是计量经济学的时代”。
15
二、计量经济学模型
→Ntserver→Lizn 院外：\\166.111.96.50→Lizn
⑸ 教学讨论区
学院主页→分类讨论区→计量经济学讨论区 进入帐号：s004，口令：kc9476
⑹ 答疑时间
8
⑺ 课程内容提纲及学时安排
（总课时：48学时，课内外周学时：3/6）
第一章 绪论
3学时
第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 15学时
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。
18
△ 初、中、高级计量经济学
6
⑶ 教材及参考书
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月
《Basic Econometrics》,Damodar N. Gujarrati，2001
《计量经济学—方法与应用》，李子奈，清华大学出版社， 1992年
《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社， 2000年
《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出 版社，1988年
⒊ 课程说明
⑴ 教学目的
经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量 分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课 程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法， 并能够建立实用的计量经济学应用模型。
⑵ 先修课程
中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计 学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用 数理统计
14
△ 在经济学科中占据极重要的地位 克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经 济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大 学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济 学课程表中最有权威的一部分”。 萨缪尔森（P.Samuelson） ：“第二次大战 后的经济学是计量经济学的时代”。
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二、计量经济学模型
→Ntserver→Lizn 院外：\\166.111.96.50→Lizn
⑸ 教学讨论区
学院主页→分类讨论区→计量经济学讨论区 进入帐号：s004，口令：kc9476
⑹ 答疑时间
8
⑺ 课程内容提纲及学时安排
（总课时：48学时，课内外周学时：3/6）
第一章 绪论
3学时
第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 15学时
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。
18
△ 初、中、高级计量经济学
6
⑶ 教材及参考书
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月
《Basic Econometrics》,Damodar N. Gujarrati，2001
《计量经济学—方法与应用》，李子奈，清华大学出版社， 1992年
《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社， 2000年
《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出 版社，1988年
《计量经济学简介》PPT课件
D
R
T=
(0.68) (5.32)
(1.58)
R2= 0.73 调整的精选RP2P=T 0.68
F＝20.18
12
➢ 关于随机扰动项
1. 引进的必要性：
（1）经济行为具有随机性；
（2）设定模型时省略了很多因素；
（3）取样本时也会有测量误差。
2. 构成：
（1）省略误差：x的 次要的解释变量必须扔掉
1
2D 3 R
精选PPT
11
三、计量经济模型的建立（续）
（4）引进扰动项（下一页有解释）
C Y W 1 2D 3 R
理论上的经济计量模型
（二）收集数据：比如时序数据1973～1991年（t=19）,
单位：亿元
（三）模型估计
（1）估计方法：比如 OLS
C ˆ Y W （2）估计式： 0 .0 0 3 0 .8 1 2 0 .1 3 8
不可观测的变量也得省掉
可观测不可定量化的省掉
未认识到的变量
f的：数学形式设定中导出的误差
（2）测量误差：观测误差、统计数据归并时的误差。
精选PPT
13
三、经济计量模型的建立（续）
（四）模型检验
（1）经济合理性检验：
比如YD和WR的系数是否在（0，1）之间 （2）古典统计检验：R2，T, F检验
（五）模型应用
人、企业等观测单位本身具有而我们又观测不 到的特性
精选PPT
18
例： 一个两年的面板数据格式如下
Obsno city year y x1 x2 x3
1
1 1986 . . .
.
2
1 1990 . . .
.
3
《计量经济学》课件
课程重点
本课程重点是实践案例、计量模型和数据分 析技巧。
学习资源
课程教材
本课程所用教材为《计量经济 学》（第二版，高等教育出版 社）。
参考资料
课程还提供丰富的参考及 自主学习提高学习效果。
评估方式
1
作业
每周有一个统计分析作业，和一个回
考试
我们欢迎学生分享反馈、与教 师和同学一起讨论和学习。祝 大家学习愉快！
数据分析技巧
课程将介绍数据预处理和 清洗、模型诊断和结果解 释等实用数据分析技巧。
结语
毕业资格
获得60分及以上，完成所有作 业及考试，满足毕业要求即可 获得毕业资格。
继续学习
本课程旨在为学生提供实用的 计量经济学研究工具及数据分 析技能。学生可以进一步学习 相关课程、投身学术及研究岗 位。
分享反馈
2
归分析作业。
期末考试涵盖课程所有内容和应用。
3
课堂表现
学生可以通过课堂发言和问题解答， 积极参与课堂互动，提高交流能力和 思维水平。
课程重点
实践案例
本课程以丰富实践案例为 特色，学生可以在实践环 节中更好地理解课程内容， 提高数据分析和建模能力。
计量模型
本课程将介绍常见的计量 经济学模型，包括线性回 归模型、非线性回归模型、 面板数据模型和时间序列 模型等。
《计量经济学》课件
欢迎来到《计量经济学》课程！本课程将帮助学生了解各种经济现象和模型， 并通过实践案例提高数据分析能力。
课程介绍
课程目标
学习计量经济学基本理论及模型应用，提高 经济数据分析能力。
课程内容
本课程将介绍计量经济学中的基本概念、统 计分析、回归分析、面板数据和时间序列分 析。
适用对象
本课程重点是实践案例、计量模型和数据分 析技巧。
学习资源
课程教材
本课程所用教材为《计量经济 学》（第二版，高等教育出版 社）。
参考资料
课程还提供丰富的参考及 自主学习提高学习效果。
评估方式
1
作业
每周有一个统计分析作业，和一个回
考试
我们欢迎学生分享反馈、与教 师和同学一起讨论和学习。祝 大家学习愉快！
数据分析技巧
课程将介绍数据预处理和 清洗、模型诊断和结果解 释等实用数据分析技巧。
结语
毕业资格
获得60分及以上，完成所有作 业及考试，满足毕业要求即可 获得毕业资格。
继续学习
本课程旨在为学生提供实用的 计量经济学研究工具及数据分 析技能。学生可以进一步学习 相关课程、投身学术及研究岗 位。
分享反馈
2
归分析作业。
期末考试涵盖课程所有内容和应用。
3
课堂表现
学生可以通过课堂发言和问题解答， 积极参与课堂互动，提高交流能力和 思维水平。
课程重点
实践案例
本课程以丰富实践案例为 特色，学生可以在实践环 节中更好地理解课程内容， 提高数据分析和建模能力。
计量模型
本课程将介绍常见的计量 经济学模型，包括线性回 归模型、非线性回归模型、 面板数据模型和时间序列 模型等。
《计量经济学》课件
欢迎来到《计量经济学》课程！本课程将帮助学生了解各种经济现象和模型， 并通过实践案例提高数据分析能力。
课程介绍
课程目标
学习计量经济学基本理论及模型应用，提高 经济数据分析能力。
课程内容
本课程将介绍计量经济学中的基本概念、统 计分析、回归分析、面板数据和时间序列分 析。
适用对象
李子奈计量经济学课件完整版
回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。
计量经济学课件(PPT 42张)
新的研究领域
12
二、计量经济学的性质
若干代表性表述：
●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） ●“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。” （美国现代经济词典） ●“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。” （萨谬尔逊等）
宏观经济学与微观经济学
●《概率论与数理统计》基础
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、 区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分 布等概念和性质
●《线性代数》基础
矩阵及运算、线性方程组等
●《经济统计学》知识
经济数据的收集、处理和应用
3
教 材及参考书
李子奈.计量经济学（第2版）.高教，2005. 潘文卿，李子奈.计量经济学习题集.高教，2005. 古扎拉蒂.计量经济学基础 (第四版).人大， 2005.
应用计量经济学：时间序列分析（第二版）.高教， 2006
布鲁克斯.金融计量经济学导论.西南财大，2005.
古亚拉提.经济计量学精要（原书第三版）.机械 工业，2006. 庞皓.计量经济学.科学出版社，2007 邹平. 金融计量学.上海财经大学出版社，2005.
5
计量经济学
第一章 导 论
6
第一章
●什么是计量经济学
假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的
经济计量方法
22
第二节 计量经济学的研究方法
需要做的工作
选择变量和数学关系式 —— 模型设定
确定变量间的数量关系 —— 估计参数
检验所得结论的可靠性 —— 模型检验
《计量经济学》ppt课件(2024)
02
最小二乘估计量的 性质
包括线性、无偏性、有效性等， 这些性质保证了估计量的优良特 性。
03
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门 的软件，可以得到参数的估计值 。
2024/1/29
9
经典线性回归模型假设条件及检验
1 2
经典线性回归模型的假设条件
包括线性关系、误差项独立同分布、无多重共线 性等，这些假设是模型有效的基础。
发展历程
从20世纪初的萌芽阶段，到20世 纪中叶的快速发展，再到21世纪 的广泛应用和不断创新。
4
计量经济学研Βιβλιοθήκη 对象与任务研究对象主要研究经济现象的数量关系，包括 经济变量之间的关系、经济系统的运 行规律等。
任务
揭示经济现象背后的数量规律，为经 济政策制定和评估提供科学依据，推 动经济学的理论创新和实践应用。
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。
2024/1/29
20
半参数估计方法原理及应用
原理
半参数估计方法结合了参数和非参数估 计方法的优点，既对总体分布做出一定 的假设，又利用样本数据进行推断。其 核心思想是通过引入一些辅助信息或约 束条件，降低模型的复杂度，提高估计 的精度和稳定性。
25
面板数据模型参数估计与检验
2024/1/29
参数估计方法
最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS） 、极大似然估计（MLE）等。
参数检验
t检验、F检验、LM检验等，用于检验参数的显著 性。
2024版计量经济学教案李子奈版ppt课件
计量经济学发展历史与现状
发展历史
计量经济学的发展大致可分为三个阶段，即初创时期、 经典时期和现代时期。初创时期主要代表人物有弗里希、 丁伯根等，他们为计量经济学的产生和发展做出了重要 贡献。经典时期主要代表人物有克莱因、戈德菲尔德等， 他们进一步完善了计量经济学的理论和方法体系。现代 时期则是在计算机技术广泛应用的基础上，计量经济学 的研究领域和方法得到了极大的拓展和深化。
THANKS
感谢观看
计量经济学教案李子 奈版ppt课件
目录
• 计量经济学导论 • 经典线性回归模型 • 广义线性回归模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析 • 非参数和半参数估计方法 • 计量经济学应用实例分析
01
计量经济学导论
计量经济学定义与性质
计量经济学定义
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为 主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
归系数的估计值。
无偏性
样本回归系数的期望值等于总体 回归系数。
一致性
随着样本量的增加，样本回归系 数趋近于总体回归系数。
有效性
在所有无偏估计量中，最小二乘 估计量的方差最小。
经典线性回归模型假设条件及检验
线性关系假设
因变量与自变量之间存在线性关系。
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一正态 分布。
计量经济学性质
计量经济学是一门经济学科，是经济学的一个分支，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。
计量经济学研究对象与方法
研究对象
计量经济学以一定的经济理论和统计资料为基础，以建立经济计量模型为主要手段，对经济活动中的各种 因素进行数量分析。
计量经济学课件全完整版
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。
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。
计量经济学全册课件(完整)pptx
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。
24
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》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
计量经济学学习教材PPT课件
这里Y为因变量，X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关 系。
（在不同情况下，数学模型的形式不一样，也可能是多个方程连立， 有多个解释变量）
5
③建立计量经济学模型
由于经济变量之间的关系不是确定的（以函数形式准确表达），必 须修改数理模型，建立计量模型：
Y a bX u
u为误差项，代表了影响变量间非确定关系的其他因素的影响。 这是一个线性回归模型。 Y 斜率为b Y 斜率为b
美国
中国 香港 日本
2.7
14.2 6.3 1.0
2.3
13.5 6.1 0.3
3.5
12.6 5.4 0.6
2.0
10.5 3.9 1.5
2.8
9.6 4.6 3.9
3.9
8.8 5.3 1.4
3.9
7.8 -5.1
11 -2.8
第二章 一元线性回归模型
第一节 经典正态线性回归模型（CNLRM）
－ 户数
总支出
－ 6
462
－ 5
445
115 7
707
－ 6
计量经济学：数值估计，检验 3、计量经济学与数理经济学
数理经济学：以数学形式表述经济理论，不涉及理论的可度量性和经 验方面的可论证性。
计量经济学：利用数理经济学的数学方程式，并把之改造成适合于经 验检验的形式。
2
4、计量经济学与经济统计学 经济统计：经济数据的收集、加工，不利用数据来检验经济理论。 计量经济学：以经济统计数据为原始资料进行分析。
5、计量经济学与数理统计
数理统计：是计量经济学的基本工具，但由于经济数据的特殊性， 力量经济学需要特殊的处理方法。
3
二、计量经济学的建模过程
《中级计量经济学》课件
05
计量经济学应用
宏观经济预测
总结词
宏观经济预测是计量经济学应用的重要 领域之一，通过建立计量模型，分析宏 观经济数据，预测未来经济走势。
VS
详细描述
计量经济学家使用各种统计和计量方法， 对宏观经济指标进行建模和预测。这些模 型可以帮助政策制定者了解未来经济形势 ，从而制定出更加科学合理的经济政策。
03
时间序列分析
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和季节 性等特点，可以反映经济现象随时间 的变化趋势和规律。
平稳性检验
定义
平稳性检验是对时间序列是否具有平稳性的检验，即检验时间序列的统计特性是否随时间而变化。
方法
常见的平稳性检验方法有ADF检验、PP检验和KPS检验等。
面板数据的检验与诊断
• 总结词：面板数据的检验与诊断是确保数据分析结果可靠的重要步骤， 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。
• 详细描述：在处理面板数据时，需要进行一系列的检验与诊断来确保数据分析结果的可靠性和有效性。这些检验与诊断 包括异方差性检验、自相关检验和序列相关性检验等。异方差性检验用于检查不同个体或时间的数据是否存在异方差现 象，自相关检验用于检查数据是否存在自相关问题，序列相关性检验用于检查不同时间的数据是否存在序列相关性问题 。通过这些检验与诊断，可以发现数据中存在的问题，并进行相应的处理和修正，以保证数据分析结果的准确性和可靠 性。
03
通过这些检验与诊断，可以评估模型的预测能力和解
释能力，以及发现模型可能存在的问题。
多元回归分析
01
多元回归分析是研究因变量与 两个或多个自变量之间关系的 统计方法。