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类型[李子奈]计量经济学课件.pdf

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    [李子奈]计量经济学课件.pdf
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    1、 1.1 1.2 1.3 1.1 20世纪20年代末30年代初诞生 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 20世纪70年代的批评和反思 20世纪70年代末以来非经典(现代)计量经济 学的发展 Econometrics 计量经济学 经济计量学 “用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着 手,但任何一个方面都不能和计量经济学混为 一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事; 它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经 济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济

    2、 学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经 验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于 真正了解现代经济生活的数量关系来说,都是 必要的,但本身并非是充分条件。三者结合起 来,就是力量,这种结合便构成了计量经济 学。” 城镇 居民 消费 与收 入关 系 0 5000 10000 15000 0 5000 10000 15000 20000 收入 消费 消费=346+0.728收入 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

    3、的经济学是计量经济学的时代”。 计量经济学与微观经济学、宏观经济 学一起成为各国高校经济类学生的核心课程。 1998年7月,教育部高等学校经济学学科教学指导委 员会成立,在第一次会议上,讨论并确定了高等学 校经济学门类各专业的8门共同核心课程,其中包括 计量经济学。 将计量经济学首次列入经济类专业核心课程, 是我国经济学学科教学走向现代化和科学化的重要 标志,对我国经济学人才培养质量产生了重要影响。 以清华为例:被历年毕业生(本、研)列为“最受 欢迎”的课程 高校调查:被重点大学经济类学生列为“最重 要”的课程 以经济研究发文数量对比为例 0 20 40 60 80 100 120 140 1

    4、60 180 200 19 84 19 87 19 90 19 93 19 96 19 99 20 02 20 05 年份 论文 总数 应用 计量 研究 论文 数 19842006 3143 以经济研究发文数量对比为例 应用 计量 论文 占论 文总 数的 比例 0 10 20 30 40 50 60 19 84 19 86 19 88 19 90 19 92 19 94 19 96 19 98 20 00 20 02 20 04 20 06 年份 % 比例 以经济研究发文为例 应用 计量 经济 学论 文研 究对 象分 布 24 % 30 % 3% 5% 7% 13 % 18 % 宏观 经济 金

    5、融 与金 融市 场 财政 与公 共经 济 国际 经济 区域 经济 产业 经济 其它 科学研究 观察(偶然、个别、特殊) 假设(理论、模型) 检验(实验、预测、回归) 发现(必然、一般、普遍) ! “ ! # $ “ # $ Empirical l Theoretica Positive Normative 经验 分析 理论 分析 实证 分析 规范 分析 经济 学方法 论 计量经济学 计量经济学 方法论 实证方法 经验方法 回归方法 “实事求是” 物理模型 几何模型 数学模型 模拟模型 经济数学模型 理论模型 经验模型 计量经济学模型 投入产出分析模型 经济控制论模型 (Econometric

    6、Model) 截面数据模型(Cross Sectional Data Model) 时间序列数据模型(Time Series Data Model) 综合截面和时序数据模型(Panel Data Model) 经济理论分析(行为分析)数理分析 数量分 析(主要是计量经济分析) 广义计量经济学和狭义计量经济学 初、中、高级计量经济学 理论计量经济学和应用计量经济学 经典计量经济学和非经典计量经济学 微观计量经济学和宏观计量经济学 广义计量经济学是利用经济理论、数学以及统 计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称, 包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间 序列分析方法等。 狭义计量经济学,也就是

    7、我们通常所说的计量 经济学,以揭示经济现象中的因果关系为目的, 在数学上主要应用回归分析方法。 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。 初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经 典的线性单方程模型理论与方法为主要内容; 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理 论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方 法,以及传统的应用模型为主要内容; 高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、 方法与应用为主要内容。 本课程定位于中级水平上,适当引入高级的内 容。 理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的 理论与方法为主要内容,侧重于理论与方法的 数学证明与推导,与数理统计联系

    8、极为密切。 除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍 应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方 法外,还研究特殊模型的估计方法与检验方法, 应用了广泛的数学知识。 应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模 型为主要内容,强调应用模型的经济学和经济 统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实 际问题的处理。 本课程是二者的结合。 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建立了它的概率论基础 L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者 经典计量经济学模型包括: 单方程模型(Si

    9、ngle Equation Model) 联立方程模型(Simultaneous Equations Model) 以线性模型为主要形式 经典计量经济学模型设定理论可以概括为: 依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经 济行为规律的某种解释设定模型的总体结构和个体 结构,即模型是建立在已有的经济理论和经济行为 规律假设的基础之上的; 引进概率论思想作为模型研究的方法论基础,选择 随机联立线性方程组作为模型的一般形式; 模型的识别、参数的估计、模型的检验是主要的技 术问题; 以模型对样本数据的拟合优度作为检验模型的主要 标准。 对经典计量经济学模型的批判Lucas批判 Lucas(1976)

    10、、Sarget(1976)、Sims(1980) Lucas(1976): 使用计量经济模型预测未来经济政策 的变化所产生的效用是不可信的。其实质是提出了 结构模型模型参数是否随时间变化的问题。 Sarget(1976):以货币政策为例,重新解析了Lucas 批判。结构模型对于评价政策似乎是无能为力的。 Sims(1980):为使结构方程可以识别而施加了许多 约束,这些约束是不可信的。建议采用向量自回归 (VAR)模型而避免结构约束问题。 关于模型设定:经济学理论不足以指导如何设定模 型,以及保证模型设定的正确性。 对经典计量经济学模型的批判的背景 20世纪70年代的世界经济 滞涨 石油危机

    11、利率自由化 管理浮动汇率 关于宏观经济政策有效性的争论 以弗里德曼为代表货币主义的固定规则 以卢卡斯、萨金特、华莱士等为代表新古典宏观经济学第 一代的货币政策无效 以基德兰德、普利斯科特等为代表新古典宏观经济学第二 代的财政政策无效 新凯恩斯主义的货币政策连续性 非经典计量经济学一般指20世纪70年代末以来 发展的计量经济学理论、方法及应用模型,也 称为现代计量经济学。 非经典计量经济学主要包括: 微观计量经济学(Microeconometrics) 非参数计量经济学(Nonparametric Econometrics) 时间序列计量经济学(Time-Series Econometrics

    12、) Panel Data Econometrics 动态计量经济学(Dynamic Econometrics) 本课程以经典计量经济学为主,适当引入一些 简单的、应用较多的现代计量经济学理论方法。 理由: 一方面,从理论方法角度,经典计量经济学理论 方法是非经典计量经济学理论方法的基础; 另一方面,从应用的角度,经典计量经济学模型 仍然是目前应用最为普遍的计量经济学模型。 应用模型的类型分布 187 5 21 19 2 14 10 16 12 2 14 经典单方程模型 经典联立方程模型 宏观时间序列分析模型 金融时间序列分析模型 其它时间序列分析模型 宏观Panel Data模型 微观Pane

    13、l Data模型 离散选择模型 完全非参数模型 简单非线性模型 复杂非线性模型 其它 经济研 究 1984-2004 年发表的计 量经济学应 用研究论文 中,经典单 方程模型占 64% 应用模型的类型分布 349 1 15 4 2 32 12 19 0 0 1 0 经典单方程模型 经典联立方程模型 宏观时间序列分析模型 金融时间序列分析模型 其它时间序列分析模型 宏观Panel Data模型 微观Panel Data模型 离散选择模型 完全非参数模型 简单非线性模型 复杂非线性模型 其它 AER 1984-2004 年发表的 计量经济 学应用研 究论文中, 经典单方 程模型占 80% 微观计量

    14、经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公 报中正式提出。 集中于“对个人和家庭的经济行为进行经验分析”。 “原材料是微观数据”,微观数据表现为截面数据 和penal数据。 赫克曼(J.Heckman)和麦克法登 (D.McFaddan) 作出原创性贡献。 内容主要包括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。 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、 协整理论以及动态计量经济学。 从计

    15、量经济学的定义看 从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看 从计量经济学与数理统计学的区别看 从建立与应用计量经济学模型的全过程看 从诺贝尔经济学奖看 61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 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 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

    16、经济学 The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969 “for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processes“ Ragnar Frisch Norway Jan Tinbergen the etherlands The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 “fo

    17、r the development of the input-output method and for its application to important economic problems“ Wassily Leontief USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 “for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations

    18、and economic policies“ Lawrence R. Klein USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1984 “for having made fundamental contributions to the development of systems of national accounts and hence greatly improved the basis for empirical economic analysis“ Richard Stone

    19、Great Britain The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1989 “for his clarification of the probability theory foundations of econometrics and his analyses of simultaneous economic structures“ Trygve Haavelmo Norway 创立 建立第1个应用模型 建立概率论基础 发展数据基础 发展应用模型 Tinbergen Frisch Haa

    20、velmo Stone Klein 建立投入产出模型 Leontief The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000 “for his development of theory and methods for analyzing selective samples” James J Heckman USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2000 “for his develo

    21、pment of theory and methods for analyzing discrete choice“ Daniel L McFadden USA The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2003 “for methods of analyzing economic time series with common trends (cointegration)“ Clive W. J. Granger UK The Bank of Sweden Prize in Economic

    22、Sciences inMemory of Alfred Nobel 2003 “for methods of analyzing economic time series with time-varying volatility (ARCH)“ Robert F. Engle USA 微观计量: 选择性样本模型 微观计量: 离散选择模型 时间序列: 协整理论现代宏观计量 时间序列: ARCH现代金融计量 Engle Heckman McFadden Granger 1.2 建立理论模型包括4项任务: 确定模型包含的变量 确定模型的数学形式 确定随机扰动项的概率分布特性 拟定模型中待估计参数的理

    23、论期望值区间 Y为被解释变量(explained or dependent variable) X为解释变量(explanatory or independent variables) (,) (,) 1 , 2 , ii ii hy gX i n =+= L 确定模型包含的变量 在确定了被解释变量后,如何选择和选择哪些解释 变量? 依据经济学理论理论导向。 经济学理论的“理性” 、“最优”实际经济活动的 非理性、非最优。 经济学理论强调“简单”计量经济学模型强调“一般” 。 对于同一个研究对象,不同的研究者依据不同的先验理论, 就会设定不同的模型。 模型具有结构关系不变性。 破坏了模型随机扰

    24、动项的“源生性” 。 在时间序列数据样本下可以应用协整检验、Granger 因果统计检验等方法数据导向。 例如,消费总额和GDP之间的协整分析,金融深化与经济 发展之间的因果关系。 经济关系与数据关系的不对称性:数据关系只是经济关系 的必要条件,不是充分条件。 分析经济活动中的动力学关系关系论导向。 从关系论的角度看,主体的任何行为,都应在主体和其身 处的环境之间寻找原因。 经济主体与其身处的环境之间的动力学过程,是真正的数 据生成过程。 不遗漏显著的变量。 从“一般”开始,逐渐剔除不显著变量; 从“简单”开始,逐渐引入其它变量。 前者思路正确,后者容易遗漏显著的变量。 考虑数据的可得性。 注

    25、意因素和变量之间的联系与区别。 考虑入选变量之间的关系。 要求变量间互相独立。 确定模型的数学形式 利用经济学和数理经济学的成果 根据样本数据作出的变量关系图 选择可能的形式试模拟 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 符号、大小、 关系 例如:ln(人均食品需求量)=+ln( 人均收入) +ln( 食品价格) +ln( 其它商品价格)+ 其中 、 、 、 的符号、大小、 关系 以下的讨论仅以经典多元线性回归模型(Classical Multiple Linear Regression Model)为对象: i ki k i i i X X X Y + + + + + = 2 2 1 1 0

    26、n i , 2 , 1 = 几类常用的样本数据 Cross-sectional Data Time-series Data Panel Data Cross-sectional Data Stochastic Sampling Data 经典计量模型理论以该类数据为基础 Limited Sampling Data Selective Sampling Data Truncation Data Censored Data Duration Data Discrete Data Discrete Choice Data Count Data 对于这些类 型的数据, 经典模型不 再适用。导 致微观计

    27、量 经济学模型 方法的发展。 Time-series Data Stationary Time Series 适合于经典计量模型 Nonstationary Time Series 实际的时间序列往往是非平稳的。 不进行平稳性检验而采用经典模型是主要的 错误类型。 导致现代时间序列计量经济学的发展 Panel Data 只有在特殊情况下适合采用经典计量模型。 不经过检验而滥用经典模型是主要的错误类型 之一。 形成了独立的计量经济学分支。 数据质量 完整性 准确性 可比性 一致性 各种模型参数估计方法 LS, Least Squares Estimation OLS, GLS, 2SLS, 3S

    28、LS NLS ML, Maximum Likelihood Estimation ML, LIML, FILM MM, Method of Moments IV, GMM 如何选择模型参数估计方法 需要对模型进行识别和检验,然后确定估计方法 关于应用软件的使用 课堂教学结合Eviews 能够熟练使用一种 经济意义检验 根据拟定的符号、大小、关系,对参数估计 结果的可靠性进行判断。例如: ln(人均食品需求量)=2.00.5ln(人均收入) 4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) ln(人均食品需求量)=2.0+0.5ln(人均收入) 4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价

    29、格) ln(人均食品需求量)=2.0+0.5ln(人均收入) 0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) 统计检验 由数理统计理论决定。包括: 拟合优度检验(Coefficient of Determination) 总体显著性检验(Overall Significance of Regression) 变量显著性检验(Significance of Variables) 计量经济学检验 由计量经济学理论决定。包括: 异方差性检验(Heteroskedasticity) 序列相关性检验(Serial Correlation) 共线性检验(Multi-collinearity) 模型预

    30、测检验 由模型的应用要求决定。包括: 稳定性检验:扩大样本重新估计 预测性能检验:对样本外一点进行实际预测 理论 数据 方法 1.3 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间 相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数 分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量 之间的相互关系,即通过模型得到弹性、乘数 等。 前提是模型设定和统计推断都是正确的。 计量经济学模型作为一类经济数学模型,是从 用于经济预测,特别是短期预测而发展起来 的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的 经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程,对于缺乏规范行 为

    31、理论的经济活动,计量经济学模型预测功能 失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。 经济预测不应该成为计量经济学模型的主要应 用领域。 经济政策不能实验,计量经济学模型的“经济 政策实验室”的功能所能够产生的效用是巨大 的。 只要求“相对性”结果,模型系统性偏差并不 出现在比较的结果中。 政策评价应该成为计量经济学模型的主要应用 领域。 实践是检验真理的唯一标准。 任何经济学理论,只有当它成功地解释了过去, 才能为人们所接受。 计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好 方法。 对理论假设的检验可以发现和发展理论。 正确理解“证伪”和“证实”的不对称性。 从经济研究发文看计量经济学模型方法的

    32、应用:结构分析是其最主要的功能 0 10 20 30 40 50 60 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 总数 结构分析 经济预 测 政策 评 价 与建 议 检验与发 展理论 The Classical Single Equation Econometric Model: Simple Linear Regression Model 2.1 (Regression Analysis) 1 确定性关系或函数关系:研究的是确定性现象 非随机变量间的关系。 ( ) 2 , 半径 半径 圆面 积 = = f

    33、 统计依赖或相关关系:研究的是非确定性现象 随机变量间的关系。 ( ) 施肥量 阳光 降雨量 气温 农作物产量 , , , f = 对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关 分析(correlation analysis)或回归分析 (regression analysis)来完成的。 相关分析适用于所有统计关系。 相关系数(correlation coefficient) 正相关(positive correlation) 负相关(negative correlation) 不相关(non-correlation) 回归分析仅对存在因果关系而言。 注意: 不存在线性相关并不意味着不相关。 存

    34、在相关关系并不一定存在因果关系。 相关分析对称地对待任何(两个)变量,两个变量 都被看作是随机的。 回归分析对变量的处理方法存在不对称性,即区分 应变量(被解释变量)和自变量(解释变量),前 者是随机变量,后者不一定是。 2 回归分析(regression analysis)是研究一个变量 关于另一个(些)变量的具体依赖关系的计算 方法和理论。 其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计 和(或)预测前者的(总体)均值。 两类变量; 被解释变量(Explained Variable)或应变量 (Dependent Variable)。 解释变量(Explanatory Variable)或自变量

    35、 (Independent Variable)。 关于变量的术语 Explained Variable Explanatory Variable Dependent Variable Independent Variable Endogenous Variable Exogenous Variable Response Variable Control Variable Predicted Variable Predictor Variable Regressand Regressor 回归分析构成计量经济学的方法论基础,其主要 内容包括: 根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计,求得 回归

    36、方程; 对回归方程、参数估计值进行显著性检验; 利用回归方程进行分析、评价及预测。 Population Regression Function, PRF 1 (conditional mean) 例2.1.1:一个假想的社区有99户家庭组成,欲 研究该社区每月家庭消费支出Y与每月家庭可 支配收入X的关系。 即如果知道了家庭的月收 入,能否预测该社区家庭的平均月消费支出水 平。 为达到此目的,将该99户家庭划分为组内收入 差不多的10组,以分析每一收入组的家庭消费 支出。 表 2.1.1 某 社 区 家 庭 每 月 收 入与 消 费 支 出 统 计 表 每月家庭可支配收入X(元) 800 11

    37、00 1400 1700 2000 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629 935 1012 1210 1408 1650 1848 2101 2354 2860 968 1045 1243 1474 1672 1

    38、881 2189 2486 2871 1078 1254 1496 1683 1925 2233 2552 1122 1298 1496 1716 1969 2244 2585 1155 1331 1562 1749 2013 2299 2640 1188 1364 1573 1771 2035 2310 1210 1408 1606 1804 2101 1430 1650 1870 2112 1485 1716 1947 2200 每 月 家 庭 消 费 支 出 Y (元) 2002 共计 2420 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285

    39、 15510 由于不确定因素的影响,对同一收入水平X, 不同家庭的消费支出不完全相同; 但由于调查的完备性,给定收入水平X的消费 支出Y的分布是确定的,即以X的给定值为条 件的Y的条件分布(Conditional distribution) 是已知的,例如:P(Y=561|X=800)=1/4。 因此,给定收入X的值Xi,可得消费支出Y的 条件均值(conditional mean)或条件期望 (conditional expectation):E(Y|X=Xi)。 该例中:E(Y | X=800)=605 描出散点图发现:随着收入的增加,消费“平 均地说”也在增加,且Y的条件均值均落在一 根

    40、正斜率的直线上。 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 每月可支配收入X(元) 每 月 消 费 支 出 Y (元) 2 在给定解释变量X i 条件下被解释变量Y i 的期望 轨迹称为总体回归线(population regression line),或更一般地称为总体回归曲线 (population regression curve)。 相应的函数称为(双变量)总体回归函数 (population regression function, PRF)。 ) ( ) | ( i i X f X Y E = 回归函数(PRF)说明被解释变量Y的 平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化 的规律。 可以是线性或非线性的。 例2.1.1中,将居民消费支出看成是其可支配收 入的线性函数时: i i X X Y E 1 0 ) | ( + = 为线性函数。其中,

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