计量经济学课件(PPT 42张)
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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
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、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
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。
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(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
计量经济学绪论通用课件
研究内容
包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析、经济预测、 政策评估等。
计量经济学的发展历程
19世纪末至20世纪初
计量经济学的萌芽阶段，以简单统计方法为基础。
20世纪30至60年代
计量经济学的发展阶段，以线性回归分析为核心。
20世纪70年代至今
计量经济学的多元化发展阶段，涵盖了非线性回归、面板数据、时 间序列等多种分析方法。
大数据在计量经济学中的应用
数据获取
01
大数据提供了海量的数据资源，有助于解决计量经济学研究中
数据不足的问题。
模型优化
02
大数据的多样性和复杂性要求计量经济模型不断优化，以提高
预测和解释能力。
实证研究
03
大数据为计量经济学提供了丰富的实证案例，有助于推动实证
研究的深入发展。
计量经济学的理论创新与实践应用
CHAPTER
经济变 量
解释变量与被解释变量
解释变量是用来解释被解释变量变动的变量， 被解释变量是需要被解释的变量。
自变量与因变量
自变量是影响其他变量的变量，因变量是由 自变量影响的变量。
内生变量与外生变量
内生变量是由模型内部因素决定的变量，外 生变量是由模型外部因素决定的变量。
随机变量与非随机变量
多元线性回归分析
涉及多个自变量且自 变量与因变量之间存 在线性关系的回归分 析。
非线性回归分析
自变量与因变量之间 存在非线性关系的回 归分析。
概率与统计基础
概率
描述随机事件发生可能性的数。
01
02
概率分布
描述随机事件所有可能结果及其发生 概率的函数。
03
期望值
随机变量的所有可能取值的概率加权和。
包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析、经济预测、 政策评估等。
计量经济学的发展历程
19世纪末至20世纪初
计量经济学的萌芽阶段，以简单统计方法为基础。
20世纪30至60年代
计量经济学的发展阶段，以线性回归分析为核心。
20世纪70年代至今
计量经济学的多元化发展阶段，涵盖了非线性回归、面板数据、时 间序列等多种分析方法。
大数据在计量经济学中的应用
数据获取
01
大数据提供了海量的数据资源，有助于解决计量经济学研究中
数据不足的问题。
模型优化
02
大数据的多样性和复杂性要求计量经济模型不断优化，以提高
预测和解释能力。
实证研究
03
大数据为计量经济学提供了丰富的实证案例，有助于推动实证
研究的深入发展。
计量经济学的理论创新与实践应用
CHAPTER
经济变 量
解释变量与被解释变量
解释变量是用来解释被解释变量变动的变量， 被解释变量是需要被解释的变量。
自变量与因变量
自变量是影响其他变量的变量，因变量是由 自变量影响的变量。
内生变量与外生变量
内生变量是由模型内部因素决定的变量，外 生变量是由模型外部因素决定的变量。
随机变量与非随机变量
多元线性回归分析
涉及多个自变量且自 变量与因变量之间存 在线性关系的回归分 析。
非线性回归分析
自变量与因变量之间 存在非线性关系的回 归分析。
概率与统计基础
概率
描述随机事件发生可能性的数。
01
02
概率分布
描述随机事件所有可能结果及其发生 概率的函数。
03
期望值
随机变量的所有可能取值的概率加权和。
计量经济学ppt课件(完整版)
注意事项
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
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。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
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。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
《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。
计量经济学概论(PPT 51张)
截面数据很难用于总量估计。
截面数据一般存在误差项的异方差
3、合并数据（Pooled Data）
合并数据：既有时间序列数据又有横截面数据 平行数据（Panel Data)：同一个横截面单位，在不同时 期的调查数据。是时间序列数据与截面数据的合成体 。例如，1978-1999年我国各省市城镇居民消费结构的 调查资料。
堆无用的数学符号。
主要特点
揭示经济活动中各变量之间的定量关系，用一个或一
个以上的随机性数学方程来描述现实的经济活动与经 济关系，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律
。
模型由系统（联立方程）或方程组成，方程由变量、
参数（系数）、运算符和随机扰动项组成。
通过计量经济模型可以对研究对象进行深入的研究—
生经济变量、外生条件变量、外生政策变量）和滞后被解释变量，其
中有些变量如外生政策变量、条件变量经常以虚拟变量的形式出现。
必须选择适当的统计指标（统计学上亦称变量） 来表征模型中变量。如：
用工业总产值来表征产出量 用固定资产原值来表征资本 用职工人数来表征劳动 用技术进步的速度来表征技术
选择解释变量的要求
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自1969年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是 计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根， 表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领 域，之后，直接因为对计量经济学的发展作出贡献而 获奖者达十余人，因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据（面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
截面数据一般存在误差项的异方差
3、合并数据（Pooled Data）
合并数据：既有时间序列数据又有横截面数据 平行数据（Panel Data)：同一个横截面单位，在不同时 期的调查数据。是时间序列数据与截面数据的合成体 。例如，1978-1999年我国各省市城镇居民消费结构的 调查资料。
堆无用的数学符号。
主要特点
揭示经济活动中各变量之间的定量关系，用一个或一
个以上的随机性数学方程来描述现实的经济活动与经 济关系，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律
。
模型由系统（联立方程）或方程组成，方程由变量、
参数（系数）、运算符和随机扰动项组成。
通过计量经济模型可以对研究对象进行深入的研究—
生经济变量、外生条件变量、外生政策变量）和滞后被解释变量，其
中有些变量如外生政策变量、条件变量经常以虚拟变量的形式出现。
必须选择适当的统计指标（统计学上亦称变量） 来表征模型中变量。如：
用工业总产值来表征产出量 用固定资产原值来表征资本 用职工人数来表征劳动 用技术进步的速度来表征技术
选择解释变量的要求
统计学
电脑这一必不可少的手段与工具
自1969年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是 计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根， 表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领 域，之后，直接因为对计量经济学的发展作出贡献而 获奖者达十余人，因为在研究中应用计量经济方法而 获奖者占获奖总数的三分之二以上。
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据（面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
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。
计量经济学课件全完整版
04
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。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否 存在单位根来判断其平 稳性，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
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。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因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分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
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。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否 存在单位根来判断其平 稳性，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
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。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因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分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
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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
17
三、计量经济学与其他学科的关系
1、计量经济学与经济学的关系
联系： ●计量经济学研究的主体 — 经济现象和经济关 系的数量规律 ●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经
济运行规律为依据
●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则 加以验证、充实、完善
18
区别：
●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提
各种表述的共性：
计量经济学与经济理论、统计学、数学都有关系
13
一般性定义
计量经济学是以经济理论和经济数据为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立计量模型 来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）：
经济现象及数量变化规律
研究的工具（手段）：
模型、数学和统计方法
必须明确：
高铁梅.计量经济分析方法与建模.清华，2006
伍德里奇.计量经济学导论（第三版），清华， 2007
格林.计量经济分析（第五版）.人大，2007
约翰斯顿.计量经济学方法（第四版）.中国经济， 2002
谢识予.高级计量经济学.复旦，2005
4
教 材及参考书
伍德里奇.横截面与面板数据的经济计量分析.人 大，2007
20
区别：
●经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对 经济现象进行描述和计量 ●计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量 间的关系进行计量
21
3、计量经济学与数理统计学的关系
联系： ●数理统计学是计量经济学的方法论基础
区别：
●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性； ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准
导 论
对《计量经济学》的概略认识
●计量经济学的研究方法
●计量经济学中最基本的概念
——— 变量、参数、数据与模型
7
第一节 什么是计量经济学
本节基本内容:
●计量经济学的产生与发展 ●计量经济学的性质 ●计量经济学与其他学科的关系
8
一、计量经济学的产生与发展
产生的历史：
起因：对经济问题的定量研究
名词：1926年弗瑞希仿造出
方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）, 方法是为经济问题服务
14
注意：计量经济研究的三个方面
理论：说明所研究对象经济行为的经济理论 ——计量经济研究的基础 数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息 ——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法 ——计量经济研究的工具与手段
供数量上的具体度量
●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，
对经济理论提出经验的内容
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2、计量经济学与经济统计学的关系
联系：
●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量
●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参
数、验证经济理论的基本依据
●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经 济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计 数据
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计量经济学的发展
●计算机应用 ●模型的变量和方程 由少到多，又趋向较少，多个模型归并为整体模 型 ●应用领域的拓展
宏观、微观经济领域应用 ，由预测为主转向更
多地对经济理论假设和政策假设的检验
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●理论与方法的新突破
除了经典线性计量经济学模型以外，出现非线 性模型、合理预期模型、非参数、半参数模型、 动态模型、时间序列模型、协整理论、Panel Data数据模型、贝叶斯方法、小样本理论等
三者缺一不可
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计量经济学研究的基本概述：
经济 理论
数量化
经济 模型 统计 数据
经济计量 模型 加工的 数据 经济计 量方法
根据数据 运用方法 对模型估 计、检验
结构分析 经济预测 政策评价
运用阶段
事实
反映为
数理 统计
补充改造
准备阶段
计量过程
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计量经济学的学科类型
●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学 应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题
“Biometrics” “Econometrics”
标志：1930年成立计量经济学会
说明： “计量经济学” “经济计量学”
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特点
计量经济学的重要特点是它自身并没有固定的 经济理论，计量经济学中的各种计量方法和技 术，大多来自数学和统计学。
计量经济学产生的意义
从定性研究到定量分析的发展，是经济学更精 密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征
经济学类各专性质与要求
●
课程性质
教育部经济学学科教学指导委员会规定: 计量经济学为经济学类各专业必修的核心课程
●
教学的目的要求
▲掌握计量经济学的基本理论和方法 ▲能应用计量经济方法进行经济分析与预测 ▲能运用EViews软件作经济计量分析
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应具备的预备知识
●《经济学》理论