1、3.数据的来源：,各种经济统计数据 专门调查取得的数据 人工制造的数据,4.样本数据的质量 完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。 准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据。 可比性，也就是通常所说的数据口径问题。统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才
2、能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。 一致性，即母体与样本的一致性。例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据。, 完整性,指模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉如果
3、样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上, 准确性,准确性有两方面含义：一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求； 例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中
4、有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的, 可比性,是通常所说的数据口径问题人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。原因在于样本数据的可比性, 一致性,指母体与样本的一致性违反一致性的情况经常会发生例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收人与消费的数据作为总量消费函
5、数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据,三、模型参数的估计 模型参数的估方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。,参数的定义和分类,反映模型中各类方程式的经济结构特性的参数，称为结构参数它有显含参数和隐含参数之分显含参数就是与变量相乘的常系数，例如上述需求供给模型中的隐含参数如随机扰动项的概率分布,参数在方程中的作用,通过参数把各种变量连接在方程之中，借以说明外生变量或前定变量的变化对内生变量变化的影响程度。参数值可以采用数理统计学方法依据样本资料估计出来参数一经确定。因果
6、（函数）关系亦随之确定了就可以依据外生变量和前定变量的值，通过模型预测内生变量的值,对参数的约束,对参数的约束确定参数的大小及其正负号就是对模型的事前约束。零约束或非零约束模型中排除或包含某个变量，可以看作是对模型中某个变量的参数施加零约束或非零约束。,参数估计,计量经济理论模型设定以后，就要估计参数。参数是模型中表示变量之间数量关系的常系数。它将各种变量连接在模型之中，具体说明解释变量对被解释变量的影响程度。在未经实际资料估计之前，参数是未知的。模型设定之后，依据可资利用的数据资料，选择适当的估计方法，例如最小二乘进行估计。参数估计是一个纯技术过程,参数估计的意义,参数估计为经济理论提供了实
7、际经验的内容，并验证经济理论。如上述凯恩斯消费模型，若参数b1的估计值=0.8，它不仅说明了边际消费倾向的实际内容，同时也证实了凯恩斯消费理论关于b1介于0-1之间的假定。,参数及其估计准则,为什么要确定参数估计准则？ 由于存在抽样波动，参数无法通过观测直接确定。参数要通过样本估计，估计方法及所确定的估计式不一定完备，不一定能得到总体参数的真实值估计准则：“尽可能地接近” 原则参数估计值应尽可能地接近总体参数的真实值理论计量经济学主要讨论参数估计式是否符合一定的准则选择参数估计式一般参照如下准则：无偏性最小方差性一致性（同时具有最小方差性和无偏性的估计式称为最佳无偏估计，若同时是线性的，则称最
8、佳线性无偏估计（BLUE）,1、无偏性,前提：重复抽样中估计方法固定、样本数不变、经 重复抽样的观测值,可得一系列参数估计值参数估计值 的分布称为 的抽样分布，其密度函数记为f( ) 如果 E( ) = 称 是参数的无偏估计式，否则称 是有偏的，其偏倚为E( )- （见图1.2）,概 率 密 度 估计值 偏倚 图1.2,2、最小方差性,前提：样本相同、用不同的方法估计参数， 可以找到若干个不同的估计式 目标: 努力寻求其抽样分布具有最小方差的估计 式 最小方差准则，或称最佳性准则 （见图1.3） 既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，称为 最佳无偏估计式。,1,概 率 密 度 估计值 图1.3
9、,3、均方误差（MSE）,均方误差（简记作MSE）是参数估计值与参数真实值离差平方的期望 均方误差与方差的关系：(自己证明) （均方误差） （方差） （偏倚的平方）性质： 均方误差是方差与偏倚的平方之和，包含了两个方面的因素,当在较小偏倚和较小方差“二者不可得兼”时，需要进行权衡与折衷，可用均方误差。,4、渐近性质（大样本性质）,思想:当样本容量较小时,有时很难找到最佳无偏估计，需要考虑样本扩大后的性质（估计方法不变，样本数逐步增大）一致性： 当样本容量 n 趋于无穷大时，如果估计式 依概率收敛于总体参数的真实值，就称这个估计式 是的一致估计式。即 或 P Lim = n （渐近无偏估计式是当
10、样本容量变得足够大时其偏倚趋于零的估计式） (见图1.4),0,0,概 率 密 度 估计值 图1.4,单一方程,古典最小二乘法,（可供选择的方法）,工具变量法,极大似然法,估计方法,检验理论,广义最小二乘法,预测,虚拟变量,线性约束,图1-5 单一方程技术的基本内容,变量归并,设定误差,多重共线性,滞后变量,变量中的误差,自相关,异方差,（可能涉及的问题）,联立方程,识别理论,估计方法,有限信息估计法,完全信息估计法,工具变量法,二阶段最小二乘法,间接最小二乘法,有限信息最大似然法,三阶段最小二乘法,完全信息最大似然法,图1-6 联立方程技术的基本内容,四、模型的检验什么是检验： 对模型和所估
11、计的参数加以评定，判定在理论上是否有意义，在统计上是否显著 为什么要检验： 理论依据可能不充分 统计数据或其他信息可能不可靠 样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然结 果， 可能违反计量经济估计的基本假定,四、模型的检验的方式1. 经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。例1，有下列煤炭行业生产模型： 煤炭产量=108.54270.00067固定资产原值0.01527职工人数0.00681电力消耗量0.00256木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意
12、味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验。例2，有下列煤炭企业生产函数模型： Ln（煤炭产量）=2.691.85Ln（固定资产原值）0.51Ln（职工人数）该模型是一个对数线性模型，固定资产原值前的参数是固定资产原值的产出弹性，根据产出弹性的概念，该参数估计量应该是0与1之间的一个数，该例数值与理论期望值不符，不能通过检验。,2.统计检验 检验模型的统计学性质。应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。3.计量经济学检验 检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。4.模型预
13、测检验包括稳定性检验：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,解释：模型的检验,参数估计以后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济过程，提交使用前还需要进行检验。模型必须通过四级检验，才能用于实际： (1) 经济意义检验 (2) 统计检验 (3) 计量经济学检验 (4) 模型预测检验,(1) 经济意义检验,根据经济理论估计模型中参数的理论期望值如果参数估计值与理论期望值明显不副（比如符号不一），可以认为模型有误,(2) 统计检验,统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有：拟合优度检验变量显著性检验（检验）方程的显著
14、性检验（检验）,(3) 计量经济学检验,计量经济学检验，目的在于检验模型的计量经济学性质，包括：序列自相关检验异方差检验解释变量多重共线性检验随机解释变量,(4) 模型预测检验,预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性,五、计量经济学成功三要素 理论，即所研究的经济现象的行为理
15、论，是计量经济学研究的基础。 方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其它经济学分支学科的主要特征。 数据，反映研究对象的活动水平 、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。 这三方面缺一不可。,五、计量经济学模型成功三要素,理论、方法和数据，三者缺一不可。理论模型的灵魂和基础方法建立模型的手段和工具数据建立模型的原料信息所以，计量经济学家首先应当是经济学家，方法的水平是衡量成果水平的主要依据，数据是制约计量经济学发展的重要问题。,六、相关分析、回归分析和因果分析 相关关系与因果关系 相关关系，是指两个以上的变量的样本观
16、测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。 因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。,相关分析和回归分析 相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。 回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。,第三节 计量经济学模型的应用,一、结构
17、分析 二、经济预测 三、政策评价 四、检验与发展经济理论,一、结构分析 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。它研究当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响。 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。,1结构分析,经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间关系的研究。结构分析研究的是当一个变量发生变化时会对其他变量以至经济系统产生什么影响。进行经济系统定量研究的主要任务就是结构分析。主要方法：弹性分析、乘数分析分析和比较静力学分析。,弹性,弹性，某一变量的相对变化引起另一变量的相对变化的度量。由于计量经济模型（结构式模型）揭示了
18、变量之间的直接因果关系，从模型出发进一步揭示变量相对变化量之间的关系是十分容易的。,双对数模型,乘数,乘数是某一变量的绝对变化引起另一变量绝对变化的度量，即变量的变化量之比。常用来研究外生变量对内生变量的影响。对于实现经济系统的调控有重要作用。例如，政策变量对内生变量的影响。可以从计量经济模型的简化式中直接求出。,一般线形模型,比较静力分析,比较经济系统的不同平衡位置之间的联系，探索经济系统从一个平衡点到另一平衡点时变量的变化，研究系统中某个变量或参数的变化对另外变量或参数的影响。计量经济模型为比较静力学 分析提供了基础。,二、经济预测,经济预测对两次石油危机预测的失效。计量经济模型是以模拟历
19、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。因此，对于非稳定发展的经济过程；对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济模型显然无能为力。同时，40-60年代建立的计量经济模型都是以凯恩斯理论为理论基础的，经济理论本身已经有了很大发展，滞后于经济现实与经济理论的模型在运用中当然要遇到障碍。,三、政策评价 政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便的评价各种不同的政策对目标的影响。 主要有三种方法。一是工具目标法。二是
20、政策模拟。三是最优控制方法。,四、检验与发展经济理论 一是按照某种经济理论去建立模型，然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合，如果拟合很好，则这种经济理论得到了检验。这就是检验理论。 二是用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型，拟合最好的模型所表现出来的数量关系，则是经济活动所遵循的经济规律，即理论。这就是发现和发展理论。,通过以上介绍可见， 计量经济方法从模型的 建立到模型的应用是一 个复杂的过程，图1-7 概括描述了这一过程的 基本步骤。（了解）,理论研究或经验总结,收集统计资料,设计理论模型,模型的参数估计，建立具体模型,检验估计的模型，验证理论,是否符合标准,修改模型或
21、重新选择估计方法,应用模型,图1-7,否,是,经济分析,经济预测,政策评价,计量经济学的组成与结构,图1-8,流程图,设计理论模型,收集统计资料,模型的参数估计，建立具体模型,模型检验,是否合符标准？,征求决策者意见,是否可用于决策？,应用,预测未来,检验发展理论,结构分析,修改整理模型,修改模型,理论模型与数据收集阶段,参数估计与模拟阶段,政策分析与模型应用阶段,理论研究或经验总结,评价政策,图1-9,计量经济学与电脑,必须指出，模型的建立和实际使用，离开了电脑几乎是不可能的。目前，已有很多计量经济学软件包，可以完成计量经济学模型的参数估计、模型检验、预测等基本运算。几种常见计量软件SAS,
22、SPSS,ET,ESP,GAUSS,MATLAB,MICROTSP,STATA, MINITAB,SYSTAT,SHAZAM,EViews,DATA-FIT。本课程采用国家计委推荐的EViews进行案例教学。要求同学们掌握EViews，比较熟练地使用它，并掌握EViews与其它Windows软件共享信息。,学习计量软件的要求,鼯鼠五能，不如乌贼一技！,1.计量经济学定义。 2.建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 3.理论模型的设计所包含的三部分工作。 4.常用的样本数据类型。样本数据质量。 5.计量经济学模型必须通过哪四级检验？ 6.计量经济模型成功的三要素。 7.相关关系与因果关系的区别与关系。 8.计量经济学模型的应用领域。,复习知识要点,古人学问无遗力，少年功夫老始成，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。,悟,达摩西来一字无全凭心意下功夫真经若向纸上求笔尖蘸干洞庭湖,
