1、计量经济学 理论方法EViews应用 郭存芝 杜延军 李春吉 编著,电子教案,第一章 导 论, 学习目的,了解计量经济学的课程性质、基本内容、思想方法、发展历史、在经济学科中的地位等，形成学好计量经济学的初步思路，为课程学习的进一步展开作好准备。,第一章 导 论, 基本要求,初步认识计量经济学的课程性质、基本内容、思想方法等，了解计量经济学的产生与发展历史、计量经济学在经济学科中的地位，明白学习计量经济学的价值和意义所在。, 计量经济学的定义,第一节 什么是计量经济学, 计量经济学与其它学科的关系, 计量经济学的内容体系,一、计量经济学的定义,计量经济学的英文单词是Econometrics，本
2、意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。,将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。,一、计量经济学的定义, 第一届诺贝尔经济学奖得主挪威经济学家R. Frisch将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学的结合；, P.A.Samuelson、T.C.Koopmans、R.Stone将计量经济学定义为“应用合适的方法对经济理论和观察到的事实加以联系和推导，对现实经济现象进行定量分析”。,一、计量经济学的定义,计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，
3、以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。,二、计量经济学与其它学科的关系,计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。,二、计量经济学与其它学科的关系,1933年弗里希提出：“用数量方法探讨经济学可以从几个方面着手，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，计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义词。经验表明，统计学、经济理论和数学，对于真正了解现代经济生活的数量关
4、系，都是必要的，但本身并非是充分条件，三者结合起来才是强有力的，这种结合便构成了计量经济学”。,计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。,计量经济学与其它学科的联系,（对经济学的应用）,第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路,第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握,第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路,计量经济学与其它学科的联系,（对统计学的应用）,第一，计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学
5、的方法和技术来完成,第二，参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。,计量经济学与其它学科的联系,（对数学的应用）,第一，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用,第二，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力,第三，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理,计量经济学与其它学科的联系,计量经济学与其它学科的区别,经济学、数学、统计学中的任何一门学科，都不能替代计量经济学，这三门学科简单地合起来，也不能替代计量经济学。,（经济学与计量经济学）,计
6、量经济学则要对经济理论所确定的数量关系作出具体估计，也就是对经济理论进行经验的证明。,经济学一般根据逻辑推理得出结论，说明经济现象和过程的本质与规律，大多是定性的表述。虽然理论经济学有时也会涉及经济现象和过程的数量关系，如产出随投入要素的增减而增减，但不提供这类数量关系的具体度量，不说明随投入要素的增减产出增减多少。,计量经济学与其它学科的区别,（统计学与计量经济学）,计量经济学是以问题为导向，以经济模型为核心 统计学则是以数据为核心，常常也是以数据为导向的,计量经济学对经济理论的实证作用较强。,计量经济学对经济问题有更重要的指导作用。,（数学与计量经济学）,数学只是计量经济分析及其理论研究的
7、工具,计量经济学与其它学科的区别,三、计量经济学的内容体系,（1）经典计量经济学与非经典计量经济学,（2）理论计量经济学与应用计量经济学,（3）宏观计量经济学与微观计量经济学,（4）广义计量经济学与狭义计量经济学,经典计量经济学与非经典计量经济学,区分依据：,计量经济学的发展时期及其理论方法上的特征,经典计量经济学上世纪70年代以前共同特征 1）在模型类型上，采用随机模型；2）在模型导向上，以经济理论为导向；3）在模型结构上，采用线性或可化为线性的模型，反映变量之间的因果关系；4）在数据类型上，采用时间序列数据或截面数据；5）在估计方法上，采用最小二乘法或最大似然法。,经典计量经济学与非经典计
8、量经济学,区分依据：,计量经济学的发展时期及其理论方法上的特征,非经典计量经济学（现代计量经济学）上世纪70年代以后内容包括1）模型类型非经典计量经济学问题；2）模型导向非经典计量经济学问题；3）模型结构非经典计量经济学问题；4）数据类型非经典计量经济学问题；5）估计方法非经典计量经济学问题五个方面的内容。,理论计量经济学与应用计量经济学,理论计量经济学研究计量经济学的理论与方法,应用计量经济学运用理论计量经济学所提供的理论与方法研究特定领域的具体经济活动的数量关系，侧重于建立与应用模型过程中的实际问题的处理，除依赖理论计量经济学外，需要依赖经济理论建立模型，根据具体的经济数据进行分析、预测、
9、评价等。,宏观计量经济学与微观计量经济学,区分依据：,对应于宏观经济学与微观经济学的划分,广义计量经济学与狭义计量经济学,第二节 计量经济研究的步骤,模型的检验,模型参数的估计,理论模型的设定,模型的应用,第一步、理论模型的设定,定义:,理论模型的设定，是对经济问题的数学描述或模拟，涉及变量的设定、模型函数形式的设定、参数取值范围的设定三个方面.,描述经济问题的变量一般都可以归为两类:,一类是受其他变量影响或决定的因变量,一类是影响或决定其他变量的自变量,第一方面、变量的设定,（解释变量的设定）,第一，解释变量应是根据经济理论或实践经验确定的被解释变量的主要影响因素；,第二，若有多个解释变量，
10、需注意避免解释变量之间的相关性。,第三，在设定解释变量的同时，应注意保证与解释变量对应的观察数据的可得性；,第二方面、模拟函数形式的设定,初步设定,第一，直接采用数理经济学已有的函数形式,第二，根据实践经验或已有研究经验设定,第三，根据样本观察数据反映出来的变量之间的关系设定,模型函数形式是反映解释变量对被解释变量影响 的数学表达式。,第四，对于其他事先无法确定模型函数形式的情况，可采用各种可能的函数形式进行模拟，选择模拟结果最好的函数形式。,第三方面、函数取值范围的设定,参数取值范围的设定主要根据经济理论或实践经验给出,例如:,例如:,第三方面、函数取值范围的设定,参数取值范围的设定主要根据
11、经济理论或实践经验给出,事实上，理论模型中的待估参数大都具有特定的经济含义，可根据经济含义事先确定其取值范围。,参数取值范围的设定可用来检验模型参数估计结果的合理性。,第二步、模型参数的估计,核心内容,模型的结构参数,随机误差项的分布参数,包含在模型方程中的反映模型结构特征的参数，每一个结构参数以一个字母（多为希腊字母）表示,随机误差项的分布参数主要是随机误差项的均值和方差,对于单方程计量经济学模型,对于联立方程计量经济学模型,通常采用普通最小二乘法、极大似然法等参数估计方法,通常采用两阶段最小二乘法、三阶段最小二 乘法等参数估计方法,第二步、模型参数的估计,两个不同概念,一个基本原则,第二步
12、、模型参数的估计, 以公式形式表示的参数估计结果，是随机变量,参数估计量, 将具体的样本观察数据代入参数估计公式得到的参数估计结果，是具体的数值,参数估计值,得到的参数估计值尽可能接近参数的真实值,因此，一般要求参数估计量满足小样本性质线性性、无偏性、有效性，或者至少满足大样本性质一致性、渐近无偏性、渐近有效性。,第三步、模型的检验,为何要检验？,在模型设定过程中，可能由于所依据的经济理论对研究对象的解释不充分，或者由于自身对研究对象的认识的欠缺，导致变量选择的偏差或模型函数形式设定的错误；,在模型参数估计过程中，可能由于样本数据的统计错误、代表性差，或者由于其他信息的不可靠，导致参数估计值与
13、真实值存在较大差距。,无论是单方程计量经济学模型，还是联立方程计量经济学模型，都是建立在一定的假设前提下的，如果模型的建立违背了计量经济学的基本假设，也会导致错误的结果。,第三步、模型的检验,经济意义检验,计量经济检验,模型预测检验,统计推断检验,四个方面,第一方面、经济意义检验,定义：,对模型参数估计值的符号、大小、相互关系在经济意义上的合理性所作的检验，主要是将模型参数的估计值与事先设定的模型参数取值范围进行比较。,经济意义检验是计量经济学模型的一项最基本的检验,第一方面、经济意义检验,具体方法：,如果参数估计值在事先设定的模型参数的取值范围之内，说明所做的计量经济研究与经济理论或已有实践
14、经验相符，可继续进行其他的检验、分析等；,如果参数估计值不在事先设定的模型参数取值范围之内，说明所做的计量经济研究可能存在一定的问题，需要从模型设定、样本数据、参数估计等方面仔细推敲，寻找原因，对模型作出相应的调整或修改。,第一方面、经济意义检验,例1：,例2：,需要指出，并非所有的经济理论都完全正确，实践经验 更不一定就是对隐含于经济活动之后的经济规律的正确把 握，检验经济理论、发现和发展经济理论也是计量经济研 究的主要任务。如果经过反复推敲，证明模型的设定和参 数的估计都正确无误，而是经济理论本身不完善，或者是 经验的东西本身存在偏差，就应当提出修正经济理论或经 验说法的建议。,小结：,第
15、二方面、统计推断检验,统计推断检验是利用数理统计学中的统计推断方法对模型参数估计结果的可靠性进行的检验。一般包括拟合优度检验、变量显著性检验（t 检验）、方程显著性检验（F 检验）等。,定义：,第三方面、计量经济检验,计量经济检验是针对计量经济学模型的基本假设展开的，因为计量经济学模型是建立在若干基本假设的前提之下的，不满足基本假设的模型，会使通常的计量经济方法失去效用，使参数估计量的性质得不到保证，使模型失去应用价值。,定义：,第四方面、模型预测检验,定义：,1）换一组样本数据重新估计模型参数，将新得到的参数估计值与原来的参数估计值进行比较，检验二者之间差距的显著性。,2）将所建立的模型用于
16、样本以外的实际预测，将得到的预测值与实际值进行比较，检验二者之间差距的显著性。,第四步、模型的应用,结构分析,经济预测,政策评价,检验和发展经济理论,第一方面、结构分析,结构分析是对客观经济活动中变量之间关系的研究，主要分析经济变量或结构参数的变化对整个经济系统的影响。,常用的结构分析方法：,研究某一变量的绝对变化对另一变量的直接影响，是最简单的结构分析形式,研究某一变量的绝对变化对另一变量的综合影响，包括直接影 响与间接影响，使用联立方程模型的简化式进行 乘数分析十分方便。,研究某一变量的相对变化对另一变量的影响程度，以变量的变化率的形式度量，使用对数模型可直接进行弹性分析。,第二方面、经济
17、预测,经济预测是利用估计了参数并通过了检验的模型，在样本数据以外，由已知或事先测定的解释变量，预测对应的被解释变量的数值。,对被解释变量在同一空间状态下的未来预测,对被解释变量在不同空间状态下的空间预测,第三方面、政策评价,政策评价是将经济目标作为被解释变量，将经济政策作为解释变量，利用计量经济学模型对各种可供选择的经济政策方案的实施后果进行模拟测算，从中选择较好的政策方案。,三种方法：,1）工具目标法。,2）政策模拟。,3）最优控制方法。,第四方面、检验和发展经济理论,检验经济理论就是按照经济理论设定理论模型，利用实际经济数据对模型进行参数估计和检验，得出经济理论是否与客观经济事实相符的结论
18、。,发展经济理论就是针对某一经济活动设定各种可能的模型，利用实际经济数据对各种模型进行参数估计和检验，从中发现与实际经济数据拟合最好的模型。,第三节 计量经济模型与数据,计量经济学模型中的变量及变量间的关系,计量经济学模型中的方程,计量经济学模型,计量经济学中应用的数据,一、计量经济学模型中的变量及变量间的关系,变量,被解释变量与解释变量,内生变量与外生变量,虚拟变量,被解释变量与解释变量（因果差异）,是模型的分析研究对象，是具有某种概率分布的随机变量，也称为“因变量”或“应变量”（dependent variable）、“回归子”（regressand）等。,是分析研究对象的主要影响因素，是
19、确定性的变量，也称为“自变量”（independent variable）、“回归元”（regressor）等。,被解释变量,解释变量,内生变量与外生变量（是否由模型系统决定）,内生变量,外生变量,是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量,是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量,虚拟变量,虚拟变量（dummy variables）是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。,例如,以粮食产量为被解释变量，建立我国粮食生产的计量经济学模型，除播种面积、化肥用量等变量外，政策因素不可忽视。因为198
20、0年前后实施了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生较大的变化。,因此，需要在解释变量中引入政策变量，用一个虚拟变量表示。对于1980年以前的年份，将该虚拟变量的样本观察数据设定为“0”；对于1980年以后的年份，将该虚拟变量的样本观察数据设定为“1”。这样，通过虚拟变量可反映1980年前后政策因素的不同影响。,一、计量经济学模型中的变量及变量间的关系,变量间的关系,解释变量与被解释变量之间的因果关系,1）单向因果关系,2）相互影响关系,3）恒等关系,1）单向因果关系,经济变量之间的单向因果关系是单方程计量经济学模型研究的对象，指经济变量之间存在单向的内在联系，一个（一组）经济变
21、量的水平直接影响或决定另一个经济变量的水平。这种影响或决定关系，不仅是数值上的联系，而且有相应的经济意义。如生产函数模型中资本、劳动、技术等投入要素与产出之间的关系，资本、劳动、技术是“因”、产出是“果”；再如职工工资收入与其工龄、职务、职称、学历之间的关系，工龄、职务、职称、学历是“因”、工资收入是“果”。,2）相互影响关系,经济变量之间的相互影响关系是联立方程计量经济学模型研究的对象，指变量之间存在双向的因果关系，即一变量的变化既引起另一变量的变化，反过来也受另一变量变化的影响。如人均收入的增加会引起人均消费的增加，反过来，因为人均消费的增加能推动经济增长，也能引起人均收入的增加；再如，平
22、均工资上升，往往推动物价上涨，反过来，物价上涨也会促进工资上升。当经济变量之间存在相互影响关系时，单独考察其中的一个方面，或分别考察两个方面，往往不能正确把握和透彻解释经济变量的关系和经济运行的规律，只有把它们当作一个整体来考察，才有可能真正把握经济活动的内在规律和趋势。,3）恒等关系,恒等关系是一种特殊的变量关系，实际上通常就是一些变量的定义，例如，储蓄等于可支配收入减去消费。恒等关系是变量之间的确定关系，不需要针对它们进行分析。但由于恒等关系是连接经济变量关系的桥梁，也是构成经济系统的重要组成部分，在研究相互影响关系的联立方程计量经济学模型中，常常用一些恒等关系，作为维系系统中变量之间联系
23、、保持经济模型完整性的重要环节。,二、计量经济学模型中的方程,分类,1）随机方程,2）恒等方程,反应经济变量之间的随机因果关系,反应经济变量之间的确定数量关系,单方程计量经济学模型,联立方程计量经济学模型,行为方程,制度方程,技术方程,随机方程,恒等方程,定义方程,平衡方程,反映居民、企业、政府经济行为的随机方程。,反映客观经济技术关系的随机方程。,反映政府政策、规定的随机方程。,反映经济学或经济统计学对经济变量的定义的恒等方程。,反映变量之间的某种平衡关系的恒等方程。,三、计量经济学模型,一种分类,1）单方程模型,2）联立方程模型,只含有一个方程的计量经济学模型；,由多个方程组成的计量经济学
24、模型；,3）时间序列模型,反映经济变量与时间变量之间关系的计量经济学模型；,联系：,（a）联立方程模型是由多个单方程模型有机组合而成，,（b）单方程模型在联立方程模型有很多应用，,（c）时间序列模型也是一种单方程模型，,三、计量经济学模型,二种分类,1）静态模型,2）动态模型, 只考虑本期经济变量之间关系的计量经济学模型；, 引入了滞后变量（如前期收入、前期消费、前期利率等）的计量经济学模型；,区别：,与静态模型相比，动态模型可以反映经济变量各期水平之间的影响，更确切地描述了经济变量之间的相互关系。因此，动态模型越来越成为了一种应用较为广泛的重要计量经济学模型。,三、计量经济学模型,其它分类,
25、1）均衡模型与非均衡模型,2）宏观模型与微观模型,3）国家模型与地区模型,4）年度模型与季度模型（或月份模型）,5）预测模型与政策分析模型,建立或选择计量经济学模型，总体上应该从实际问题和实际情况出发，以相关经济理论为基础。因为不同的模型适合不同的研究目的和需要，时间序列模型比较适合于作短期预测；单方程模型可以进行长期规律的研究；对于经济结构的分析，特别是动态分析，则是联立方程模型比较有效。而且，模型的种类和规模应根据研究的经济问题的要求确定。对于要求比较低的计量经济学研究，就应选择比较简单的时间序列模型或单方程模型，而且变量的个数不需要太多、函数的形式不需要太复杂，因为方程个数越多、变量个数
26、越多、方程形式越复杂，模型就越复杂，研究分析的难度就越大，并且，研究分析的效果也不一定好。,四、计量经济学中应用的数据,几种常见的数据,1）时间序列数据（time series data）,2）截面数据（cross sectional data）,3）面板数据（panal data）,4）虚拟变量数据（dummy variables data）,1）时间序列数据（time series data）,年度数据,季节数据,月份数据,同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。,年度数据不存在季节性影响，相对平稳一些，比较能反映长期的规律性，但数据量往往较少，不能满足
27、计量经济研究的需要。季节数据和月份数据的数据量较多，容易满足计量经济研究的样本数量要求，但季节性影响较明显，稳定性也相对较差。,许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。,由于是在同一时间点上的取值，与时间序列数据相比，截面数据具有性质比较稳定的优点，对分析方法的要求比较低。通过截面数据对样本均值、方差等的计算，可推断随机变量总体的均值、方差等。,2）截面数据（cross sectional data）,结合了时间序列数据和截面数据特征的数据，是多个观察对象在不同时间点上的取值的统计数据集合。,面板数据的最大特点是数据量较多，能够比较全面地
28、反映相关经济问题横向和纵向的特征与规律，可以同时进行多种类型的计量经济分析，并将横向和纵向的规律进行比较印证等。因此，面板数据在计量经济研究中的应用价值较大。,3）面板数据（panal data）,人为设定的虚拟变量的取值。虚拟变量是对研究对象的定性影响因素（如战争、自然灾害、政治因素、政策变动等定性事实，人的性别、职务、职称、学历等定性特征）的描述，,虚拟变量数据通常由0和1构成。虚拟变量的取值为1，表示虚拟变量所描述的定性事实存在，或者表示虚拟变量所描述的定性因素的类型为基础类型或肯定类型；虚拟变量的取值为0，表示虚拟变量所描述的定性事实不存在，或者表示虚拟变量所描述的定性因素的类型为比较
29、类型或否定类型。,4）虚拟变量数据（dummy variables data）,2. 数据的质量,1）完整性,2）准确性,3）可比性,4）一致性,四、计量经济学中应用的数据,1）完整性,指模型中所有变量在每个样本点上都必须有观察数据，所有变量的样本观察数据都一样多。,以某100个居民家庭为样本，研究居民家庭的消费与收入之间的关系，要求有这100个家庭的完整的收入和消费数据，不能出现某个家庭只有消费数据没有收入数据，或者只有收入数据没有消费数据的情况。,实际研究中，常常会出现样本数据不完整的情况，即数据遗失。出现数据遗失时，若样本容量较大，且样本点之间的联系不紧密，可将存在数据遗失问题的样本点剔
30、除，由剩余样本点组成完整的样本数据；若样本容量有限，或样本点之间的联系较紧密，则需要采用适当方法将遗失的数据补齐，从而得到完整的样本数据。,例如：,2）准确性,指样本数据必须准确反映经济变量的状态或水平。,通过对相关数据的对照，在一定程度上对样本数据的准确性作出判断；对样本数据中的异常值进行必要的分析、调查，排除异常值是错误数据的情况，等等。,数据的准确性与样本数据的采集直接相关，通常是研究者所不能控制的。因为计量经济研究涉及经济生活的方方面面，使用的变量和数据十分广泛，样本数据的取得主要依靠公开出版的统计资料，研究者很少会经历数据的采集过程。尽管如此，在进行计量经济研究的过程中，也要尽可能地
31、追求数据的准确性。,例如：,3）可比性,指数据的统计口径必须相同，不同样本点上的数据要有可比性。,采用年度数据对某一城市的市区生活用电量与人口数量的关系进行研究，要求各年的生活用电量与人口数量的统计口径必须相同。若由于城市化的推进，城市区划发生了变化，将某一郊县划入了市区，市区范围有所扩大，则会造成该市市区生活用电量与人口数量数据的前后统计口径上的变化。,实际研究中，常常会出现统计数据不具有可比性的情况，需要视具体情况进行适当的调整，以保持样本数据的可比性。,例如：,4）一致性,指母体与样本即变量与数据必须一致。,对某一工业行业的产出与投入要素之间关系进行研究，必须使用该行业的产出与资本、劳动
32、、技术等投入要素数据，不能使用该行业的某一企业的数据，也不能使用整个工业行业的数据。,例如：,3. 数据的采集与处理,数据的真实可靠性是决定计量经济研究的有效性和价值的重要因素。由于社会经济活动无法用控制实验的方法进行，历史数据受种种因素（如统计工作开展的时间、统计人员的水平和责任心、统计方法和数据加工处理方法的变化等）的影响往往残缺不全或存在一定的偏差，采集真实可靠、数量充足的经济数据并不是一件容易的事情。这一点在进行计量经济研究时必须加以注意，因为不同的计量经济学模型、不同的研究对数据有着不同的要求。,四、计量经济学中应用的数据,3. 数据的采集与处理,计量经济研究对经济数据的要求随研究方
33、法和目标的不同而不同，因此收集到的经济数据往往不能直接使用，必须先作一定的加工处理，虽然对经济数据的加工处理是有意义的和必要的，但毕竟具有一定的主观性，可能导致人为的偏差或其他问题，因此，对经济数据的加工处理必须注意经济意义，避免影响整个研究的有效性。,四、计量经济学中应用的数据,论战,20世纪60年代美国著名经济增长和计量经济学家丹尼森（Danison）和乔根森（Jorgenson）、格里利切斯（Griliches），用同样的数据，对美国经济增长的源泉和生产率变化的原因进行了实证研究，得出的结论大相径庭，并且谁也不能说服对方，最终由此引发了一场论战。后来发现，造成这场论战的根本原因就是他们对
34、同样的原始数据的处理方法的不同。,论战,这场论战引起了人们对计量经济研究的不少反思。因为人们通常无法得到完美的经济数据，也无法避免对经济数据作带一定主观性的选择和处理。如果数据本身或者处理方法的某些小缺陷，会对计量经济研究的可靠性带来严重影响，那么以经济数据为重要基础的计量经济研究的价值就会受到怀疑。当然，现代计量经济研究拥有的数据条件比以前要好得多，并且这方面的条件仍然在不断改善，这对计量经济研究非常有利，但经济数据方面的问题还没有完全解决。所以，不能盲目迷信计量经济研究的结论，特别是当拥有的数据条件不很理想时，更要对结论的可靠性进行认真的分析和判断。,第四节 计量经济学的产生与发展,一、计
35、量经济学的产生,1676年英国威廉配弟（William Petty）政治算术应用数理方法研究经济现象,1794年德国高斯（C.F.Gauss）最小二乘法（提出）于1809年天体沿圆锥截面围绕太阳运动的理论发表1829年证明,一、计量经济学的产生,时间：,二十世纪三十年代初,标志：,1930年挪威经济学家弗里希（R.Frisch）、荷兰经济学家丁伯根（J.Tinbergen）、美国经济学家费歇尔（I.Fisher）等在美国俄亥俄州克里夫兰组织成立世界计量经济学会（Econometric Society）；,1933年世界计量经济学会会刊计量经济学（Econometrica）创刊。,一、计量经济学
36、的产生,基础：,十九世纪数理方法在经济问题研究中的应用,1838年法国古诺（A.Cournot）财富理论的数学原理需求、供给、价格之间的关系可视为函数关系 “数理学派”的奠基人,1874年法国瓦尔拉斯（L.Walras）纯粹政治经济学纲要 “一般均衡理论” “洛桑学派”先驱,意大利帕累托（V.Pareto）用立体几何研究经济变量之间的关系。,1890年英国马歇尔（A.Marshall）经济学原理描述、分析和推理的工具“剑桥学派”创始人。,一、计量经济学的产生,1926年弗里希论纯经济问题首次提出“计量经济学”（Econometrics）的名称；,1929年美国穆尔（H.L.Moore）综合经济
37、学运用计量经济模型描述了经济周期、工资率变化与商品需求等经济现象的数量关系这为计量经济学作为一门独立学科的诞生奠定了基础。,二、计量经济学的发展,19291933年世界性经济大萧条市场研究、经济预测、政策分析等,1934年弗里希运用完全回归体系的统计合流分析,1935年丁伯根第一个计量经济学应用模型宏观经济模型开创了计量经济学以研究微观经济模型为主转向建立宏观经济模型的新阶段；,1936年凯恩斯（J.M.Keynes）就业、利息和货币通论需求决定理论，,二、计量经济学的发展,1969年诺贝尔经济学奖的设立标志着经济学已成为一门科学。,1969年首届诺贝尔经济学奖创立计量经济学弗里希和丁伯根,据
38、统计，在历届诺贝尔经济学奖获得者中，有2/3以上是计量经济学家，有10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖；有近20位担任过世界计量经济学会会长；有30余位在获奖成果中应用了计量经济学。,美国萨缪尔森评价“第二次世界大战后的经济学是计量经济学时代”,美国克莱因评价“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的位置”,现代经济学的一个明显特点使用数理工具,优势,1）前提假设一目了然；,2）逻辑推理严密精确；,3）可得出仅凭知觉无法或不易得出的结论；,4）可减少不必要的争论，且便于后人在已有研究工作的基础上继续开拓。,从理论研究的角度看,现代经济学的一个明显特点使用数理工具,优势,1）通过经济理论的数
39、学模型可很方便地建立其计量经济模型，进行实证研究；,2）证据的数量化可使实证研究具有一般性和系统化，避免经验分析的偶然性和表面化；,3）数理统计方法的使用可从已有数据中最大限度地汲取有用信息，得出定量结论，给出统计意义上的显著性水平。,从实证研究的角度看,三、计量经济学在我国的传播与发展,基础,留学回归人员对数理方法的传播,1926年唐庆增经济学中之算术学派我国最早介绍数理经济学的文章数理方法在经济问题研究中的应用,1930年潘宾数学经济学之概念,1930年黄新铎算学在社会科学上之应用,1961年乌家培谈谈经济数学方法新中国的第一篇关于数量经济学的专门论文。,三、计量经济学在我国的传播与发展,
40、快速发展,改革开放之后,1979年中国数量经济研究会成立,1980年克莱因为团长的美国经济学家代表团与中国社会科学院合作北京颐和园举办为期7周的“经济计量学讲习班”，,1981年中国社会科学院经济研究所成立数量经济研究室,1982年第一届中国数量经济研究年会召开数量经济与技术经济研究所,1984年更名为中国数量经济学会 数量经济技术经济研究创刊,三、计量经济学在我国的传播与发展,广泛应用,数量经济技术经济研究、经济研究、统计研究、中国工业经济,80年代中期倡导与国际学术规范接轨开始刊登数量研究方面的论文,19921999年邓小平南巡讲话中国改革开放的深入和学术思想的解放,2000年以来国内教育
41、和培训开始普及,计量经济学作为一门课程，在我国高等院校的经济学科、管理学科相关专业开设，已有20余年的历史，它的重要性也逐渐为人们所认识。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，讨论确定了高等学校经济学类各专业的8门共同核心课程，计量经济学是其中之一。,本章小结,计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。计量经济学与经济学、数学、统计学联系密切，也有明显的区别。按研究内容、范围的不同计量经济学分为经典计量经济学与非经典计量经济学、理论计
42、量经济学与应用计量经济学、宏观计量经济学与微观计量经济学、广义计量经济学与狭义计量经济学等。,本章小结,计量经济研究围绕模型展开，一般包括理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用四个步骤。,计量经济学模型中涉及的变量类型主要有被解释变量与解释变量、内生变量与外生变量、虚拟变量等。变量之间的关系主要包括单向因果关系、相互因果关系、恒等关系等。计量经济学模型包括单方程模型与联立方程模型、时间序列模型、静态模型与动态模型、均衡模型与非均衡模型等。,本章小结,计量经济学中应用的数据包括时间序列数据、截面数据、面板数据和虚拟变量数据。数据的质量问题大体上可概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。采集真实可靠、数量充足的经济数据不是一件容易的事情，在进行计量经济研究的时侯必须加以注意。对经济数据的加工处理必须注意经济意义，避免出现影响整个研究的有效性的问题。,本章小结,计量经济学作为一门独立的学科，一般认为正式诞生于二十世纪三十年代初。理论与方法的迅速发展和在经济活动实践中的广泛应用，使计量经济学在经济学科中占有了十分突出的地位。,计量经济学在我国的真正快速发展是在改革开放之后。目前，计量经济学在我国得到了广泛的应用，是高等学校经济学类各专业的8门共同核心课程之一。,
