1、方健雯,计 量 经 济 学,1、对本课程学习的基本要求：掌握计量经济学基本理论、方法 具备使用计量分析方法进行初步的经济分析的能力 能熟练运用一种计量经济分析软件（eviews软件） 重思想、方法、应用，数学推导不是重点,写在前面的话,2、本课程的先行课程 经济学理论知识 概率论与数理统计基础知识如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、T分布、F分布等概念和性质 线性代数、微积分基础矩阵运算、线性方程组 经济统计学知识经济数据的收集和处理,3、其他参考书目 J.M.伍德里奇 (Wooldridge) 计量经济学导论-现代观点人民大学出版社 古扎
2、拉蒂 (Gujiarati)计量经济学人民大学出版社 庞皓，计量经济学，科学出版社 李子奈计量经济学，高等教育出版社4、教学资料下载 公共邮箱： 登陆密码：jiliang,第一章 绪论,第一节 计量经济学的含义 第二节 计量经济学与其他学科的关系 第三节 计量经济研究步骤 第四节 计量经济学的内容体系 第五节 计量经济学发展概述,第一节 计量经济学的含义,计量经济学是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通过统计方法来论述这些理论的一门
3、经济学分支美国现代经济词典,计量经济实例实例：研究中国的GDP增长影响GDP的因素有哪些（投资、消费、出口、货币供应量等）？GDP与各种因素关系的性质是什么？（给出具体的函数形式）各影响因素与GDP的具体的数量关系？所作数量分析结果的可靠性如何？预测或决策,可以看出计量经济学分析的基本框架：提出所研究的经济问题 分析影响因素（根据经济理论、实际经验） 分析各种因素与所研究的经济现象的相互关系（数理分析） 分析所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系（统计方法、计量方法） 分析和检验所得数量结论的可靠性 模型应用,第二节 计量经济学与其他学科的关系,计量经济学是统计学、经济学和数学的结合”。-费
4、里希,计量经济学与其他学科的联系,一、计量经济学与经济学 1、计量经济学与经济学的关系,联系： 可以对经济理论加以验证、充实、完善,具体的包括： 检验或者实证功能 发现功能 具体化功能区别： （传统）经济学以定性分析为主,计量经济学以定量分析为主。计量经济学是经济学的一个分支,2.计量经济学与数理经济学的关系,数理经济学：以数学形式描述经济变量之间逻辑关系、运用数学符号和公式分析研究经济现象的学科。区别： 计量经济学，要给出这些参数估算出具体的数值。数理经济学虽有数学表达式，但不象计量经济学那样还要进行数值估计； 数理经济学和理论经济学都把经济变量间的关系视为精确的函数关系，而计量经济学引入了
5、随机误差项，使描述的经济关系更加符合实际。 数理经济学引入的变量不一定能加以度量，而计量经济学中引入的变量都能加以观测。联系： 数理经济学将经济关系数学化，为计量经济学的研究奠定基础。,二、计量经济学与统计学,经济统计也是对经济现象的一种计量，但侧重于对经济现象的描述。主要涉及数据的收集、加工、整理和计算。多数以列表或图示的形式提供经济数据。联系： 经济统计提供的数据是计量经济学进行参数估计、验证经济理论的基本依据区别： 关键的在于是数据导向还是问题导向，对模型重视程度等。,三、计量经济学与数学的关系,1、计量经济学和数学的关系 数学是计量分析的基础和工具。 微积分、线性代数、概率统计是计量分
6、析的基础工具 数学知识（函数性质等）对计量建模的作用。计量经济学不是数学，是经济学。,2、计量经济学与数理统计学,数理统计学是研究随机变量统计规律的数学学科。它是在控制试验基础上发展起来的。联系： 数理统计学是计量经济学的方法论基础区别： 数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性 计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法。,第三节计量经济研究的步骤,一、建立理论模型 二、估计模型参数 三、模型检验 四、模型应用,1、理论与假说的陈述 根据凯恩斯的就业、利息和货币通论 我们坚信的基
7、本心理法则是：通常或总体而言，当人们收入增加时，倾向于增加消费，但消费并不如他们的收入增加的那样多。即DY/DX为正，但小于1. 即，凯恩斯假设边际消费倾向（MPC），大于0，小于1。 我们定义消费Y与收入水平的函数关系f，即Y=f(X).,一、建立理论模型,2、数理模型设定 凯恩斯假设消费与收入存在正的关系，并没有指出两者之间函数关系。 数理经济学家可能（根据数据的特点）提出下消费函数形式:Y = a + bX,如何选择解释变量? 需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。(真实性vs实用性） 选择变量要考虑数据的可得性。 选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，尽
8、可能使得每一个解释变量都是独立的。 如何确定模型的数学形式？选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。 也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。 如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。,3、计量经济模型设定 上述数理模型给出消费和收入之间确定的关系。但是经济变量间关系是不确定的。 因此，如果收集500个家庭消费和收入的数据，并作图。这些
9、观察值不会恰好落在方程的直线上。 模型修改为：Y=+X+u 其中u是扰动项（误差项），是一个随机变量。具有明显的概率性质。,4、收集整理数据 数据来源：统计资料、问卷调查 数据的类型： 时间序列数据 横截面数据 混合数据和板数据,（1）时间序列数据,一个时间序列是对同一个观测对象就某一个测度指标（变量）在不同时间的观测结果。 也称为纵向数据 例如，我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。 数据可以是在有规则的时间间隔内收集的。常用的时间间隔有：年、季度、月、周（7日或5日）、日、高频 时间序列的的自相关问题，平稳性问题。 需要消除不同时间点上的物价因素。,时间序列举例,（2）截面数据,
10、横截面数据是指对不同的观测对象就一个或多个测度指标（变量）在同一时间点上的观测结果。 横截面数据又称横向数据 例如，工业普查数据、人口普查数据等。 截面数据中大多存在异方差，必须引起注意。,横截面数据举例,（3）混合数据和面板数据,混合数据是时间序列数据与截面数据的合成体。 面板数据，是一种特殊的混合数据，是定点时序数据。又称综列数据，横截面-时间序列数据。,用获得的数据，选择适当的估计方法，得到模型参数的估计。 依据不同的原理可以构造不同类型的估计方法 本课程重点介绍最小二乘估计（OLS估计） 例如，a=300,b=0.8,二、估计模型的参数,三、模型检验,参数估计后，模型已经确定，但是是否
11、符合实际，还要进行检验。 检验分四方面内容 经济意义检验 统计检验 计量经济学检验 进一步检验（预测性能检验、稳定性检验）只有通过检验，才能应用模型。检验不通过，则需要修正模型，再设定、再估计、再检验。（千万不要滥用计量模型）,1、经济意义检验,根据经济理论推断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符合（比如符号与预想不符合，或者参数取值明显超出合理范围），可以认为模型设定有误，需要修正模型。,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 方程的显著性检验（检验） 变量显著性检验（检验）,3、计量经济学
12、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是否符合经典假设的要求，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 等等,4、进一步的检验,稳定性检验：扩大样本，或改变样本，检验估计值与原来估计值是否有显著差异 预测检验：利用模型对样本期外某一时期进行预测，再通过比较预测值与实际值的误差，检验模型的预测能力。,四、模型的应用,结构分析 经济预测 政策评价 实证分析,第四节 计量经济学的内容体系,1、广义计量经济学和狭义计量经济学 广义计量经济学：利用经济理论、数学和统计学定量研究经济现象的数量经济方法。 狭义计量经济学：研究经济变量之间的随机因果关系，在回归分析基础上发展
13、起来的计量经济方法。,2、理论计量经济学与应用计量经济学,理论计量经济学：研究计量经济学理论和方法。 应用计量经济学：研究计量经济学的具体应用。,3、计量经济模型的类型,单方程模型与联立方程模型 随机方程与恒等方程 静态模型与动态模型,第五节 计量经济学发展概述,学科发展的三个层次：描述性 形式化 精确化,经济学发展的三个层次: 古典经济学 数理经济学 计量经济学,起因：对经济问题的定量研究 名词：1926挪威经济学家Frisch仿造出Biometrics-Econometrics 标志： 1930年Frisch，Tinbergen成立计量经济学会 1933，创办学会杂志， Econometr
14、ica 20世纪40、50年代经典计量经济学的大发展 20世纪70年代以来，现代计量经济学发展 时间序列 微观计量 非参数分析,计量经济学产生的意义：从定性研究到定量分析的发展，是经济学更精密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征。,“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。”P.萨缪尔森（P.Samuelson）1970年诺贝尔经济学奖获得者,“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最有权威的一部分”。R.克莱因（R.Klein）1980年诺贝尔经济学奖获得者,计量经济学与诺贝尔经济学奖,1. 60多位(1969-2008)获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献
15、而获奖1969 R. Frish J. Tinbergen1973 W. Leotief1980 L. R. Klein1984 R. Stone1989 T. Haavelmo2000 J. J. Heckman D. L. McFadden2003 R. F. Engle C. W. J. Granger 2.近20位担任过世界计量经济学会会长 3.30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969“for having developed and
16、 applied dynamic models for the analysis of economic processes“,Ragnar Frisch Norway,Jan Tinbergen the Netherlands,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 “for the development of the input-output method and for its application to important economic problems“,Wass
17、ily 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 and economic policies“,Lawrence R. Klein USA,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Al
18、fred 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 StoneGreat Britain,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1989“for his clarifica
19、tion of the probability theory foundations of econometrics and his analyses of simultaneous economic structures“,Trygve Haavelmo Norway,经典计量经济学,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,Haavelmo,Stone,Klein,建立投入产出模型,Leontief,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred
20、 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 development of theory and methods for analyzing discrete choice“,Daniel L McFadden USA,The Bank of Sweden Pri
21、ze 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 Sciences inMemory of Alfred Nobel 2003 “for methods of analyzing economic time series with time-varying volatility (ARCH)“,Robert F. Engle USA,现代计量经济学,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,
