计量经济学
计量经济学概念
第二节 计量经济学方法
一. 计量经济学方法的内容
任何计量经济研究包含两个基本要素：理论和事实， 计量经济学的主要功能就是将这两个要素结合在一起。 计量经济研究既使用理论，也使用事实，将二者结合 起来，用统计技术估计经济关系，如图1.1所示。
14
理论统计理论
计量经济模型
加工好的数据
10
3. 学科发展环境 同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数
学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
11
4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
1. 需求函数的数学模型
尽管需求定律假定价格(P)与需求量(Q)之间 呈反向关系，但并没有给出二者之间关系的精 确形式。例如，该定律并没有告诉我们价格与 需求量之间关系是线性的还是非线性的，如图 1.2中（a）和 (b) 所示。
21
Q
Q
(a)
P
(b)
P
图1.2 线性和非线性的需求函数
22
事实上，斜率为负的曲线有千千万万，在它们 之中选择正确的函数是计量经济学家的任务。
7
计量经济学的艺术成分
计量经济学虽然以科学原理为基础，但仍保留了一 定的艺术成分，主要体现在试图找出一组合适的假设 ，这些假设既严格又现实，使得我们能够使用可获得 的数据得到最理想的结果，而现实中这种严格的假设 条件往往难以满足。
“艺术”成分的存在使得计量经济学有别于传统 的科学，是使人对它提供准确预测的能力产生怀疑的 主要原因。
31
计量经济学
计量经济学计量经济学，是一门使用统计方法分析经济现象的学科。
计量经济学主要通过收集、处理、分析和解释经济数据，以确认和识别经济核心问题，比如需求和供给、价格变动、市场结构和经济增长等。
这门学科的进步和应用在各种政策制定和经济决策上有着广泛的应用领域，比如经济政策的分析，股票市场的预测和企业的经营决策等。
接下来，本文将解释计量经济学的主要内容和方法，并探讨计量经济学在实践中的应用。
一、计量经济学的主要内容计量经济学分析的主要对象是经济现象和经济数据。
这些现象和数据可以描述为变量和关系，比如价格，工资，利润和经济增长等。
计量经济学主要研究的是这些变量及其之间的相互关系，以便为决策者提供更好的政策建议。
在计量经济学中，通常会涉及到如下的主要内容：1. 变量的含义和测量。
计量经济学要求研究者对变量的含义进行明确界定，以便能够对其进行测量，并进行数据收集和分析。
例如，如果要研究通货膨胀的影响因素，通货膨胀就是一个重要的变量，需要进行合理的测量。
2. 经济关系的建模。
计量经济学则进一步探索变量之间的数量关系，并通过数学模型来描述它们之间的联系。
例如，经济学家可以建立一个供求模型来研究商品价格的形成。
3. 假设检验。
计量经济学通过提出假设并使用统计检验方法来验证假设。
通过检验结果，经济学家可以同样的推理得出各种假设是否成立。
4. 统计分析。
该领域强调通过统计分析方法检验模型的假设，这是检验数据和变量关系的重要手段。
统计分析包括回归分析、时间序列分析以及多元统计分析等方法。
二、计量经济学方法计量经济学的重要方法包括统计分析、回归分析、时间序列分析、概率论和经济实验等。
其中最常使用的方法是回归分析。
1. 回归分析回归分析是计量经济学的核心方法。
回归分析将一个自变量与因变量相关联。
例如，如果我们想知道变量X与变量Y的相关性，我们就会回归一个X对Y的方程。
这个方程告诉我们，当X发生变化时，Y的变化程度。
回归分析需要建立方程，并根据现有数据的信息来确定系数。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，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，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学模型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。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学
A．存在一阶正的序列相关 B．存在一阶负的序列相关 C．不存在序列相关 D．无法判定是否存在一阶序列相关 9、分析美国商业部门工资和生产率关系时，得到 JB 统计量的值为 2.872403，相应的概率为 0.237829，则是否服从正态分布（） 。 A．服从 B．不服从 C．未知 D．服从其他分布 10、犯第一类错误的概率称为（） 。 A．置信区间 B．决定系数 C．显著性水平 D．虚拟变量 根据美国 1962~1977 年的数据，得到如下汽车需求函数： r2=0.8823 可调整的 r2=0.8756 Y 表示私家车零售数量（千量） ，X 表示实际可支配收入。 1、对解释变量进行 t 检验，求出的 t 值为（） 。 2、样本观测值的个数为（） 。 3、结果中修正的决定系数为（） 。 4、被解释变量的变动百分比与解释变量的变动百分比称为（） 。 5、同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为（） 。 根据美国 1970~1985 年的数据，得到如下回归结果： se=（ ） （0.2197） t= (-10.10001) ( ) r2=0.9912 其中，GNP 是国民生产总值（10 亿美元） ，M1 是货币供给（10 亿美元） 。 注：对应自由度和 95%的置信区间，查表知 t 为 2.415。 1、填充括号中缺省的数值。 2、建立货币供给 95%的一个置信区间。 3、检验假设：如果该区间包括 B2=0。如果不包括，那么接受零假设吗？ 4、负的截距有什么意义？ 5、假定 1986 年 M1 为 5520 亿美元，预测该年平均的 GNP
EБайду номын сангаасS RSS
（3）相关分析中变量均是随机变量，回归分析中被及时变量是随机变量，解释变量是确定 性变量 5.回归分析的内容 （1）根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程 （2）对回归方程，参数估计值进行显著性检验 （3）利用回归方程进行分析，评价及预测 6.随机干扰项产生的原因 （1）代表未知的影响因素 （2）代表残缺数据 （3）代表众多细小影响因素 （4）代表数 据观测误差 （5）代表模型设定误差 （6）变量的内在随机性 7.随机干扰项与残差区别（总体回归直线与样本回归直线区别） （1）概念区别。残差是被解释变量实际值和样本回归的差值；随机干扰项是被解释变量实 际值和总体回归的差值。前者近似地可以看成是后者的估计和代理。 （2）图形区别 8.基本假设有哪些？ ①回归模型是正确设定的； ②解释变量 X 是确定性变量； ③解释变量 X 在所抽取的样本中具 有变异性； ④随机误差项μ 具有给定 X 条件下的零均值同方差以及不序列相关性； ⑤随机误 差项与解释变量之间不相关；⑥随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。 9.如何缩小置信区间 ①提高模型的拟合优度。 因为样本参数估计量的标准差与残差平方和呈正比， 模型的拟合优 度越高，残差平方和应越小 ②增大样本容量 n。样本容量变大，可是样本参数估计量的标准差减小，同时，在同样的显 著性水平下，n 越大，t 分部表中的临界值越小。 10.异方差产生的原因 ①模型中缺少某些解释变量， 从而干扰项产生系统模式②样本数据观测误差， 随着数据采集 技术的改进，干扰项的方差可能减少③经济结构发生了变化，但模型参数没做相应调整，比 如按照边错边放学习模型，人们在学习的过程中，其行为误差随时间而减少。④异常值的出 现也会产生。 11.序列相关产生的原因（实际经济问题中的序列相关性） ①经济变量固有的惯性②模型设定偏误③数据的“编造” 12.多重共线性产生的原因（实际经济问题中的多重共线性） 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 13.异方差的后果 ①参数估计量非有效②变量的显著性检验失去意义③模型的预测失效 14.序列相关的后果 ①参数估计量非有效②变量的显著性检验失去意义③模型的预测失效 15.多重共线性的后果 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（ 1−r²方差膨胀因子， r²为 X1 与 X2 的线性相关系数的平方，多重共线性下方差会变大，区间也会变大）③置信区 间变宽，检验的精确度下降④t（βj）=Se (β j)变小，变量的显著性检验失去意义⑤最小二乘估 计量及其标准差对数据的微小变化非常敏感，容易趋于不稳定⑥回归系数的符号容易有误， 参数估计量经济含义不合理⑦模型的预测功能失效，R²值高，但 t 统计量值并不都显著 16.多重共线性的检验及其修正
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
什么是计量经济学
第一二章1、什么是计量经济学？答：计量经济学是经济学、数学、统计学三者合一的课程，以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过坚力数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学分支学科。
2、什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间有什么区别？答：总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件期望值表现为解释变量X的函数，这个函数被称为总体回归函数。
样本回归函数：对应于解释变量的选定水平，对被解释变量Y的某些样本进行观测，然后通过对样本观测获得的信息去估计总体回归函数，这个函数被称为样本回归函数。
区别：总体回归函数是确定的，样本回归函数会随着抽样发生变化。
总体回归的参数β1和β2是确定的常数，而样本回归函数的参数是随抽样变化的随机变量。
总体回归函数中的μi 是不可直接观测的；而样本回归函数中的e i是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
3、对随机误差扰动项的假设？答：零均值假定：在给定解释变量X i的条件下，随机扰动项μi的条件期望或条件均值为零。
同方差假定：对于每一个给定的X i，随机扰动项的条件方差都等于一个常数。
无自相关假定：即随机扰动项μi的逐次值互不相关对于所有的i和j（i不等于j），μi和μj 协方差为零随机扰动项μi和解释变量X i不相关正态性假定：随机扰动项服从期望值为零，方差为σ2的正态分布也称高斯假定或者古典假定4、ols估计量的统计性质与对模型的基本假定的关系是什么？（p26）答：ols估计量的统计性质：线性特征、无偏性、有效性假定解释变量Xi是确定性变量，是非随机的，或者虽然是非随机的，但与随机扰动项μi不相关。
假定模型中的变量没有测量误差假设模型不存在设定误差解释变量Xi是确定变量，决定了回归模型具有线性特征；变量没有测量误差，决定了模型的无偏性；模型不存在设定误差，决定了模型的一致性。
1.多元回归的基本假设是什么，与简单线性回归的基本假设有什么区别？答：（1）零均值假定：假定随机扰动项的期望值或均值为零。
计量经济学
计量经济学计量经济学是:指通过计量工具来研究具有统计意义的经济问题的经济学科。
计量经济学的工具：数学（如优化理论，微分方程），概率与统计分析，计算机及其应用软件，数据分析等学科的相关知识。
计量经济学的研究对象：经济问题，包括各种经济现象。
经量经济学的研究目的：对所关心的经济问题做适当的经济预测，政策评估，评价或建议1.计量经济学的发展历程：经济学的一个分支学科 1926年挪威经济学家R.Frish 提出Econometrics1930年成立世界计量经济学会 1933年创刊《Econometrica 》20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的发展2.计量经济学模型的步骤：（1）、理论模型的设计 （2）、样本数据的收集 （3）、模型参数的估计（4）、模型的检验 （5）、计量经济学模型成功的三要素：理论，数据，方法3.随机误差项主要包括下列因素的影响：1）在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响； 4）其它随机因素的影响。
4.产生并设计随机误差项的主要原因：（1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。
5.参数的普通最小二乘估计（OLS ）给定一组样本观测值（Xi, Yi ）（i=1,2,…n ）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。
由于参数的估计结果是通过最小二乘法得到的，故称为普通最小二乘估计量。
6.最小二乘估计量的性质：一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
这三个准则也称作估计量的小样本性质。
拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量。
计量经济学
第二讲
●
第一章 绪论 第3节 计量经济模型及其应用 第4节 统计和计量经济分析软件
●
第二章 计量经济分析的统计学基楚 第1节 概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间 的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济 系统或子系统。 例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析 实证分析
三、 计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤 例： 一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下 面対该问题进行计量经济分析。 步骤1 陈述理论 根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。 步骤2 建立计量经济模型 （１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品 的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、 计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容 和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说 需求定律 ２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据 表１－１ ４．估计参数 ５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”， 出版了《数量经济技术经济研究》 〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会 〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版 《中国经济蓝皮书》 〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核 心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模 型的新阶段 －－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据 －－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济 学提供了重要手段 〇 发展应用时期（20世纪70年代后）
计量经济学
1、什么是计量经济学？计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、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。
（同一）3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
①理论模型的建立；②收集数据，参数估计；③模型检验；④模型应用；4、并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？时间序列：同一个统计指标，在同一时间点上，不同的对象所得的数据；横截面积：同一指标，同一对象在不同时间点上所得的数据5、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。
6、常用的样本数据有哪些？（同第四题）1、最基础的：经典单方程计量经济学模型；2、运用最小二乘法，3、最基本假定：简单线性回归；对随机扰动项的假定：①零均值；②同方差；③无自相关4、统计检验：一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度5、后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
6、总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述7、样本估计量优劣的最主要的衡量准则：无偏性、有效性与一致性8、Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
9、运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
10、总体回归函数：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数11、样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系12、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
13、引入随机扰动项的原因：未知影响因素的代表●无法取得数据的已知影响因素的代表●众多细小影响因素的综合代表●模型的设定误差●变量的观测误差●变量内在随机性14、为什么要作基本假定：模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计●只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质15、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，16、可决系数：在总变差分解基础上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重1、多元线性回归模型基本假定：①零均值；②同方差；③无自相关；④不存在相关性2、在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。
计量经济学知识点
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。
计量经济学的概念
1、计量经济学的概念。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。
2、数理经济模型与计量经济模型的区别。
数理：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。
计量：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。
3、经典计量经济学模型的一般形式。
n i U X X X f Y i K Ki i i i ,,2,1,),,,,,,(2121 =+=βββ4、计量经济学的数据类型。
时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。
截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。
合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面数据。
5、建立计量经济学模型的步骤。
1）理论模型的设计：①确定模型所包含的变量。
②确定模型的数学形式。
③拟定模型中待估计参数的理论期望值。
2）样本数据的收集：①时间序列数据易引起模型随机误差项产生序列相关。
②截面数据易引起模型随机误差项产生异方差。
③样本数据的质量：完整性、准确性、可比性、一致性。
3）模型参数的估计。
4）模型的检验：①经济意义检验。
②统计检验：拟合优度检验、变量的显著性检验、方程的显著性检验。
③计量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、多重共线性（解释变量）④模型预测检验。
6、计量经济学模型的应用。
1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。
7、如何正确选择解释变量。
作为“变量”的原因：1）据经济理论和经济行为分析；2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。
8、回归分析的目的。
1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值。
9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。
计量经济学ppt课件(完整版)
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
计量经济学第一章1、什么是计量经济学计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、计量经济学的研究步骤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——模型检验作经济分析和经济预测——模型应用3、为什么要对参数进行估计一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。
由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。
只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。
4、模型检验的内容经济意义的检验—所估计的模型与经济理论是否相符统计推断的检验—检验参数估计值是否抽样的偶然结果，包括拟合优度检验，总体显著性检验，变量显著性检验计量经济学检验—是否符合计量经济方法的基本假定，包括异方差性检验，序列相关性检验，多重共线性检验模型预测检验—将模型预测的结果与经济运行的实际对比，包括稳定性检验，预测性能检验5、模型应用有哪些方面经济结构分析，经济预测，政策评价6、数据类型有时间数列数据（同一空间、不同时间）截面数据（同一时间、不同空间）混合数据（面板数据 Panel Data）虚拟变量数据第二章1、注意几个概念和公式Y的条件分布:当解释变量X取某固定值时（条件）,Y的值不确定,Y的不同取值形成一定的分布，即Y的条件分布。
Y的条件期望:对于X的每一个取值,对Y所形成的分布确定其期望或均值，称为Y的条件期望或条件均值E(Y|Xi)公式：2、回归线:对于每一个X的取值，都有Y的条件期望E(Y|Xi)与之对应，代表这些Y的条件期望的点的轨迹所形成的直线或曲线，称为回归线。
3、回归函数：应变量Y的条件期望E(Y|Xi)随解释变量X的的变化而有规律的变化，如果把Y的条件期望E(Y|Xi)表现为X的某种函数,这个函数称为回归函数。
4、总体回归函数的概念：假如已知所研究的经济现象的总体应变量Y和解释变量X的每个观测值, 可以计算出总体应变量Y的条件均值E(Y|Xi)，并将其表现为解释变量X的某种函数,这个函数称为总体回归函数（PRF）。
计量经济学
1.826
b t 15.653 s e b
t0.025 (3) 3.182
接受" =0"的假设,拒绝" =0"的假设.
当样本容量n=30左右， t ≥ 2时 则至少以0.05的显著水平拒绝零假设。
一、基本思想
二、预测的点估计
三、平均值的区间估计
四、个别值的区间估计
2 2 X Y nXY X nX t tt
定义: S XX X t X X t2 nX 2
2
S XY X t X Yt Y X tYt nXY 则 式变为: S XX S XY S XY S XX
部分占的比重越大，模型拟合优度越好。反乊可决系数 越小，说明模型对样本观测值的拟合程度越差。 可决系数的特点： 2 ●可决系数取值范围： 0 R 1 ●随抽样波动，样本可决系数 是随抽样而变 动的随机变量 ●可决系数是非负的统计量
39
3、可决系数与相关系数的关系
R2 ˆ x) ˆ y ( y y ˆ x ( x y ) x ( x ) y y
t t 2 t XX
a vtYt wt ,vt 均为确定性变量。
t
Xt X 令：wt ,wt 满足： wt 0 S XX
w X
t
t
1
1 1 a Y bX Y wtYt X Xwt Yt , 令vt wt X n n
Y X
Y：某国家（地区）消费 X：收入
2、计量经济学的发展史 1926年，挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主 弗里希（R.Frish）仿照生物计量学（biometrics）提出 来计量经济学（econometrics）这个词。
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。
计量经济学课件全完整版
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
计量经济学
1-1什么是计量经济学？它与经济学，统计学，数学的关系是怎样的？计量经济学是在经济理论的指导下，根据实际观测的统计数据，运用数学和统计学的方法，借助计算机技术从事经济关系和经济数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。
简单地说，计量经济学是经济学、统计学和数学三科结合而成的交叉型学科。
计量经济模型建立的过程，是综合应用经济理论、统计和数学方法的过程，经济学为其提供理论基础，数学为其提供研究方法。
理论模型的设定和样本数据的收集是直接以经济理论为依据，建立在对研究对象的透彻认识的基础上的，而参数模型的估计和有效性的检验则是统计学和数学方法在经济研究中的具体应用。
没有理论模型和样本数据，统计学和数学方法将无法发挥作用的对象和原料，反过来如果没有统计学和数学提供的方法，原料将无法成为产品。
因此计量经济学广泛涉及了经济学、统计学、数学这三科的理论、原则、方法。
缺一不可。
1-4、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？计量经济学模型主要有哪些应用领域？(1)、设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；估计模型参数；检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
(1)、结构分析，即研究一个或者几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种影响。
其原理是：弹性分析、乘数分析和比较静力分析；经济预测，即进行中短期经济的因果预测。
其原理是：模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；政策评价，即利用计量经济学模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；检验与发展经济理论，即利用计量经济学模型和实际统计资料实证分析某个理论假说正确与否。
其原理是：如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则，则表明该理论不能解释客观事实。
- 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)。
《计量经济学》课程教学大纲
课程编号:02200042
课程名称：计量经济学
英文名称： Econometrics
课程类型: 专业任选课
总学时： 72 讲课学时： 60 习题课学时： 12
学分： 4
适用对象: 金融数学专业本科三、四年级
先修课程：高等数学、西方经济学、货币银行学、概率论基础
一、课程简介
本课程融计量经济学理论、方法与应用于一体，以中级水平内容为主，适当吸收初级和高级水平的内容；以经典线形模型为主，适当介绍一些适用的非经典模型。
本课程详细论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法，适当介绍了联立方程计量经济学和时间序列计量经济学模型的方法，引入了几类扩展的单方程计量经济学模型；在计量经济学应用模型中，以生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型和宏观计量经济学模型为例，介绍应用模型的建立和发展。
在详细介绍线形回归模型的数学过程的基础上，各章的重点不是理论方法的数学推导和证明，而是实际应用中出现的实际问题的处理，并尽可能与中国的现实相结合。
二、课程性质、目的和任务
本课程作为金融数学专业的专业基础课，体现了本专业的性质，即数学和金融的交叉应用，也就是金融现象的数学模型化。
通过本课程的学习，使得本专业学生明白掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。
三、教学基本要求
通过学习，基本掌握计量经济学的基本原理和一些基本模型，及其推导过程。
还要会用SPSS 软件来给一些计量经济学模型进行检验分析。
四、教学内容及要求
第一章绪论
§1.计量经济学；§2.建立计量经济学模型的步骤和要点；§3.计量经济学模型的应用
教学要求：理解计量经济学的相关概念与建立模型的步骤和要点，通过学习，要求学生达到：了解计量经济学的基本概念；了解计量经济学的内容体系，以及本课程涉及的内容；理解计量经济学是一门经济学科，以及它在经济学中的地位。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线形回归模型
§1.回归分析概述；§2.一元线形回归模型的参数估计；§3.一元线形回归模型的统计检验；
§4.一元线形回归分析的应用：预测问题；§5.实例：时间序列问题
教学要求：理解回归分析和相关分析的相关概念，并熟练掌握一元线性回归模型的参数估计、统计检验以及应用的预测方法，并结合案例能够熟练的掌握微机操作。
第三章经典单方程计量经济学模型：多元线形回归模型
§1.多元线性回归模型；§2.多元线性回归模型的参数估计；§3.多元线性回归模型的统计检验；§4.多元线性回归模型的预测；§5.可化为线性的多元非线性回归模型；§6.受约束回归实例
教学要求：这两张是本书的重点，通过教学，要求学生达到：理解经典线形单方程计量经济学模型的数理统计学基础，包括回归分析、假设检验和区间估计；熟练掌握经典线形单方程计量经济学模型的理论与方法，包括基本假设、模型估计和统计检验。
第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型
§1.异方差；§2.序列相关性；§3.多重共线性；§4.随机解释变量问题
教学要求：也是课程的基础内容。
通过教学，要求学生达到：了解实际经济分析中计量经济学模型违背各个基本假设的经济背景；从经济学和数学两个方面理解违背基本假设的后果和如何处理的方法。
第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题
§1.虚拟变量模型；§2.滞后变量模型
教学要求：作为前面内容的补充，在理论和应用中不可缺少。
通过学习，要求学生达到：理解模型中引入虚拟变量和滞后变量的问题背景、引入原则和方法；熟悉分布滞后模型和自回归模型及其参数估计方法；掌握常用的检验方法。
第六章联立方程计量经济学模型理论与方法
§1.联立方程计量经济学模型的提出；§2.联立方程计量经济学模型的若干基本概念；§3.
联立方程计量经济学模型的识别；§4.联立方程计量经济学模型的估计§5.联立方程计量经济学模型若干问题的讨论
教学要求：是课程的重点内容之一。
通过教学，要求学生达到：理解线形联立方程计量经济学模型的基本概念和有关模型的识别、检验理论与方法；熟练掌握几种主要的单方程估计方法，能够独立完成有几个方程组成的简单联立方程计量经济学模型的建模的全过程工作。
第七章经典计量经济学应用模型
§1.生产函数模型；§2.需求函数模型；§3.消费函数模型
教学要求：是课程的重点内容之一。
通过本章前三节的教学，一方面使学生熟悉常用的计量经济学应用模型的理论模型和估计方法；另一方面，也是更重要的方面，使得学生了解这些模型是如何提出和发展的，为学生在未来的实践中自己提出与发展新的模型打下了方法论基础。
五、实践环节
通过本课程的学习，能够根据社会经济学现象，选取若干变量，进行计量经济学模型的建模、估计、检验和预测，并且能够通过统计学软件进行相应的分析，一方面是结果的分析，另一方面就是如何和实际相结合，更好的服务于我们的社会经济生活。
六、课外习题及课程讨论
课外习题以书面作业的方式和上机操作为主，而在每章后面都要抽出一部分时间对本章内容进行总结和讨论，以期结合学生知识面和社会行为进行很好的交叉掌握。
七、教学方法与手段
主要靠讲解，并结合实际例子进行讨论。
八、各教学环节学时分配
九、考核方式
闭卷考试。
十、推荐教材和教学参考书
教材：《计量经济学》（第二版），李子奈、潘文卿编著，高等教育出版社，2005年．
参考书：
1．《经济计量学精要》，（美）达莫达尔，古雅拉提编著，机械工业出版社，2000年．
2．《计量经济学》，潘省初编著，人大出版社．
3．《计量经济学导论现代观点》[美]Jeffrey m.wooldridge编著清华大学出版社，2004年．
十一、说明
（无）
大纲制订人：陈守信、赵辉
大纲审定人：冯淑霞
制订日期：2007年3月15日。