第一讲计量经济学简介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）
《计量经济学入门》PPT课件
Q i 0 1 P i 2 P 0 i 3 Y i 4 T i u i
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
其中
Q i ——某种商品需求量；
.
13
P i——该商品的价格 ；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入 ；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书： 高等数学、西方经济学、 概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法 编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》， 唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等 教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据 年份 中国 美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是 时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据 （Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同 一时间 截面上的调查数据。研究某个时点上
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
计量经济学(1)PPT课件
在 yt = β0+ β1zt + µt 的回归模型中如何增加虚拟变量进
行“除季节性”处理？
12
6.4 平稳性和弱相依时间序列
1. 平稳随机过程(stationary stochastic process)：对每一组时间指 数1≦t1<t2<…<tm，和所有的整数h≧1，如果{xt1, xt2, …, xtm}与{xt1+h, xt2+h, …, xtm+h}的联合分布相同，那么随机过程{xt: t=1, 2, …}就是平 稳的。
(0.136) (0.678)
(0.0035)
n = 42，adj.R2 = 0.307
11
3. 季节性
定义：如果一个时间序列是由定期如每月或每季度（甚至 每周或每天）观测而得到的，它就有可能表现出季节性 (seasonality)。
处理：在回归模型中增加一组季节性虚拟变量(seasonal dummy variables)来解释（控制）因变量或自变量中的 季节性。
yt变化的比例： △ log(yt) ≈(yt - yt-1)/yt-1 = β1 β1近似地等于yt各期增长率的平均值。例如，β1 = 0.025
表示yt以平均每年2.5%的速度增长。
10
（3）在回归分析中使用趋势变量
例1、房产投资与价格关系的回归结果 （JM P.322)
Inv代表实际人均房产投资，price代表房产价格指数，对 美国1947-1988年房产投资和房产价格指数的观测结果。
1. 不考虑趋势性的回归结果
log(inv) = - 0.550 + 1.241log(price)
(0.043) (0.382)
n = 42，adj.R2 = 0.189
行“除季节性”处理？
12
6.4 平稳性和弱相依时间序列
1. 平稳随机过程(stationary stochastic process)：对每一组时间指 数1≦t1<t2<…<tm，和所有的整数h≧1，如果{xt1, xt2, …, xtm}与{xt1+h, xt2+h, …, xtm+h}的联合分布相同，那么随机过程{xt: t=1, 2, …}就是平 稳的。
(0.136) (0.678)
(0.0035)
n = 42，adj.R2 = 0.307
11
3. 季节性
定义：如果一个时间序列是由定期如每月或每季度（甚至 每周或每天）观测而得到的，它就有可能表现出季节性 (seasonality)。
处理：在回归模型中增加一组季节性虚拟变量(seasonal dummy variables)来解释（控制）因变量或自变量中的 季节性。
yt变化的比例： △ log(yt) ≈(yt - yt-1)/yt-1 = β1 β1近似地等于yt各期增长率的平均值。例如，β1 = 0.025
表示yt以平均每年2.5%的速度增长。
10
（3）在回归分析中使用趋势变量
例1、房产投资与价格关系的回归结果 （JM P.322)
Inv代表实际人均房产投资，price代表房产价格指数，对 美国1947-1988年房产投资和房产价格指数的观测结果。
1. 不考虑趋势性的回归结果
log(inv) = - 0.550 + 1.241log(price)
(0.043) (0.382)
n = 42，adj.R2 = 0.189
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》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
《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
最新计量经济学第一章教学讲义ppt课件
20世纪20年代，一些经济学者不满足于对经济问题的定性研 究。认为纯定性研究不可能说明任何实际问题，是“乌托邦”理论。 挪威经济学家、第一届（1969年）诺贝尔经济学奖得主弗瑞希认 为：经济理论只在纯定性基础上工作，而不设法定量测度不同因素 影响的重要性，实际上不可能得出和辩护任何“结论”。
例如：在一次经济衰退中，有人说：需要 1）削减工资，因为那将增加企业的利润，并因而刺激生产；
2）增加工资，因为那将刺激消费者的需求，因而刺激生产；
3）削减利息率，因为那将刺激开设新企业；
4）提高利息率，因为那将增加银行存款，并因而给予银行增加 贷款的能力
“增工资”与“减工资” 、“ 削减利息率”与“提高利息率” 相互矛盾，如何选择？（分开看，四种措施都有其道理，但决策者却无所适
从. 因为这些措施都是纯理论概念，既没有定量化，也没有比较各种措施的相对 力度）。
例1：研究个人消费支出对可支配实际个人收入的依赖关系。
估计：边际消费倾向（实际收入每变化一个单位引起消费支出的平均变化）
Y ˆ38.50 30.48X 45
例2 研究人们对公司产品的需求与广告费开支的关系。 预测：相对于广告费支出的需求弹性（广告费的预算每变化1%的
需求百分比变化）
例3 研究货币工资变化率与失业率、物价上涨率的关系（菲利
C :消费支出； P:利润； Wp :私人企业工资； Wg :政府工资
K :期末资本存量； Y :国民收入；T :税金；
t :时间
I :净投资；
G:政府非工资开支
例3 收入决定模型（其中：消费支出C； 投资I； 进口IM ； 税收T； 收入Y； 政府支出G； 出口E）
C t a 1 a 2(Y t T t) u t1
例如：在一次经济衰退中，有人说：需要 1）削减工资，因为那将增加企业的利润，并因而刺激生产；
2）增加工资，因为那将刺激消费者的需求，因而刺激生产；
3）削减利息率，因为那将刺激开设新企业；
4）提高利息率，因为那将增加银行存款，并因而给予银行增加 贷款的能力
“增工资”与“减工资” 、“ 削减利息率”与“提高利息率” 相互矛盾，如何选择？（分开看，四种措施都有其道理，但决策者却无所适
从. 因为这些措施都是纯理论概念，既没有定量化，也没有比较各种措施的相对 力度）。
例1：研究个人消费支出对可支配实际个人收入的依赖关系。
估计：边际消费倾向（实际收入每变化一个单位引起消费支出的平均变化）
Y ˆ38.50 30.48X 45
例2 研究人们对公司产品的需求与广告费开支的关系。 预测：相对于广告费支出的需求弹性（广告费的预算每变化1%的
需求百分比变化）
例3 研究货币工资变化率与失业率、物价上涨率的关系（菲利
C :消费支出； P:利润； Wp :私人企业工资； Wg :政府工资
K :期末资本存量； Y :国民收入；T :税金；
t :时间
I :净投资；
G:政府非工资开支
例3 收入决定模型（其中：消费支出C； 投资I； 进口IM ； 税收T； 收入Y； 政府支出G； 出口E）
C t a 1 a 2(Y t T t) u t1
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20世纪70年代以来非经典计量经济学的发展
贝克尔开始将经济计量原则首次引入原来无法以数学来 计量的领域，如爱情、利他主义、慈善和宗教虔诚等。 2000年，詹姆斯·海克曼和丹尼尔·麦克法登教授因在微 观计量经济领域的贡献获诺贝尔经济学奖 。
53位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖
1969 R. Frish J. Tinbergen
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。
12
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
分布滞后模型
（6学时）
模型设定及数据问题
（4学时）
共计48学时
1
理论学习参考书
潘省初，计量经济学中级教程，清华大学出版社，2009 孙敬水，中级计量经济学，上海财经大学出版社，2009 张卫东，中级计量经济学，西南财经大学出版社，2010 陈强， 高级计量经济学及Stata应用，高等教育出版社，
2011 胡咏梅，计量经济学基础与Stata应用，北京师范大学出版社，
2010 靳云汇，高级计量经济学（上下），北京大学出版社，2011
2
理论学习参考书
Jerry M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach
中译本：计量经济学导论－现代观点，J. M. 伍德里奇， 费剑平等（译），中国人民大学出版社，2003
3
软件学习参考书
现代医学统计方法 Stata 应用，陈峰主编，中国统 计出版社，1999
Stata在统计与计量分析中的应用，王群勇著，南开 大学出版社，2007
计量经济学字典，阿德里安大.C.内尔（Adrian C. Darnell）著，钱晓明（译），上海财大出版社， 2006。
4
结课验收方式：
尤其是诺贝尔奖获得者克莱因从50年代开始提出最早的宏 观经济计量模型，为宏观经济研究开辟了新的视野。此后随着 大型计算机的诞生和使用，经济结构的各种参数得以推算出来 ,为制定政策提供了依据；弗里德曼倡导的实证主义分析方法 （1953）已经成为主流经济学中不可动摇的基础部分。
6
一、计量经济学的发展历程（续）
Lawrence R. Klein James J Heckman
USA
USA
Clive W. J. Granger UK
Daniel L McFadden Robert F. Engle 8
USA
USA
二 计量经济学学科含义
根据经济理论，采用经济统计数据，利用数学方 法，建立经济模型，研究变量之间的定量关系。
教学进度
第一讲 第二讲 第三讲
第四讲
第五讲
第六讲 第七讲 第八讲
计量经济学简介
（3学时）
多元线性回归模型设定及估计
（3学时）
多元线性回归模型检验及
stata软件介绍
（8学时）
内蕴线性模型、时 间t直接引入模型、
虚拟变量模型 ，
（8学时）
多重共线性、异方差和自相关性 ，
随机解释变量问题
（8学时）
联立方程组模型 （8学时）
1973 W. Leontief
1980 L. R. Klein
2000 J. J. Heckman D. L. McFadden
2003 R. F. Engle C. W. J. Granger
近20位担任过世界计量经济学会会长
30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学
7Wassily Leonti Nhomakorabeaf USA
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
D
R
T=
(0.68) (5.32)
(1.58)
R2= 0.73 调整的R2= 0.68 F＝20.18
11
➢ 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
9
三、计量经济模型的建立
例1.1：建立关于居民消费的经济计量模型
No （一）模型设定
（1）理论假说陈述：生命周期理论、持久收入理论等 （2）变量选取： 因变量：当期消费C
Image 自变量（影响消费的各种因素） 可支配收入YD, 净财富WR等等。 （3）数学形式的选定：f 的选取。比如线性函数
C Y W 1 2D 3 R 10
1、分组做报告 （20%） （5人一组，每组15分钟）
2、上机实习课的表现（10%）
3、建立内蕴线性模型，模型包含虚拟变量 ， 模型中解决多重共线、异方差和序列相 关问题（70%）
5
第一章 简介
一、计量经济学的发展历程
1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics 1930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
（1）结构分析：边际分析（比如可支配收入增加1亿元时，
消费增加0.812亿元）
（2）预测：
给定YD=4亿元，WR=17亿元时C＝5.6亿元
（3）政策模拟：比如，给定净财富WR，看看收入里的税收
与消费之间的关系。
13
样本数据类型
几类常用的样本数据：
横截面数据(cross-section data) 时间序列数据(time series data) 面板数据（panel data） 混合横截面数据(pooled cross-section data)
Goldberger, A. S., 1991, A Course in Econometrics, Harvard University Press. （本书善用简单例子解释一些 重要的基本观念）
Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGrawHill.