1、计量经济学,1,经济计量学的产生和发展,经济计量学(Econometrics)一词是第一届诺贝尔经济学奖得主R.Frisch在1926年提出来的。,计量经济学,2,简丁伯根经济计量学模式建造者之父,拉格纳弗里希 （RAGNAR FRISCH） 经济计量学的奠基人,荷兰人简丁伯根和挪威人拉格纳弗里希共同获得1969年经济奖。他们发展了动态模型来分析经济进程。,计量经济学,3,詹姆斯-J-赫克曼,丹尼尔-L-麦克法登,2000年诺贝尔奖金获得者,计量经济学,4,2000年诺贝尔奖金获得者所从事的学科领域可称为微观计量经济学。如所周知，早年计量经济学主要都用在宏观经济学上，即主要研究以国民经济为主体
2、的经济行为。微观经济学问题，即个人、住户和企业的经济行为问题；,例如，决定个人在教育、就业、住房等方面选择的经济因素是什么，不同的劳动市场和教育计划对个人收入和就业有什么激励影响等等。这类问题以前很少有人研究。其原因之一是这方面的统计数据不容易找到。近三十年来，微观统计数据开始越来越丰富，使得微观计量经济学研究就有了可能。,计量经济学,5,早在20世纪20年代，一部分经济学者已经不满足于对经济学的定性研究，认为：经济理论不设法定量测度不同影响的重要性，实际上不可能得出和辩护任何“结论”。,计量经济学,6,计量经济学,7,第一章 经济计量学的特征及研究范围,什么是经济计量学为什么要学习经济计量学
3、？经济计量学的方法论（重点）全书结构,计量经济学,8,什么是经济计量学,经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。 经济计量学是运用数理统计知识分析经济数据，对构建于数理经济学技术之上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。,计量经济学,9,为什么要学经济计量学,经济计量学是一门有其自己研究方向的独立学科。 经济计量学是依据观测和实验，对大多数经济理论给出经验和解释。 经济计量学有不同于数理统计分析的特殊方法。数理经济学，经济统计学。 学习经济计量学有实用性。学术研究和就业。,计量经济学,10,经济计量学的方法论,理论和假说的陈述 收集数据 建立数学模型
4、建立统计或经济计量模型 经济计量模型参数的估计 检验模型的准确性；模型的假设检验 检验来自模型的假说 运用模型进行预测,一般说来，用经济计量方法研究经济问题可分为如下步骤:,计量经济学,11,理论或假说的陈述,所研究对象在经济理论的阐述是怎样的。如：在劳动经济学中，关于经济形势恶化对人们工作意愿的影响有两个对立的假说：A：受挫-工人假说B：增加-工人假说劳动力参与率的增加或减少依赖于两种假说的力量对比。,收集数据,数据类型,时间序列数据：按时间序列收集得到的数据如：我国从1980年到2011年的GDP数据横截面数据：是指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合。 如：在某一时点上的人口普查 数据
5、合并数据（包括面板数据：Panel数据）；既有 时间序列数据又有时间序列数据的数据集合。如：我国各省市从1980年到2011年的GDP数据。面板数据：重复观察同一单位,计量经济学,13,*互联网、各类统计年鉴、抽样调查、各种咨询机构及官方公布的数据资料。本教材给出了部分数据网站。,数据来源,计量经济学,14,建立数学模型,例：美国19802002年间城市劳动力参与率（） 、城市失业率（）与真实的小时平均工资（）资料如下见P4表1-1。为了观察 CLFPR 与 CUNR 变 动 关 系，首 先 我 们 作 散点图,计量经济学,15,美国19802002年间城市劳动力参与率（） 、城市失业率（ ）
6、与真实的小时平均工资（）资料如下 表1-1,计量经济学,16,城市失业率CUNR,10,9,8,7,6,5,城市劳动力参与率CLFP,67.0,6.65,66.0,65.5,65.0,64.5,64.0,63.5,CLFPR与CUNR的散点图,计量经济学,17,就业率与参与率的散点图,计量经济学,18,简单数学模型： Y = B1 + B2 XY=CLFPR X=CUNR B1、B2 ：参数 B1 ：截距 B2 ： 斜率,通过数据模拟软件，可将数据关系用较恰当的数学模型表达。如上例：,计量经济学,19,建立统计或经济计量模型,上面建立了劳动力参与率的纯数学模型。但变量之间的关系往往是不确切的，
7、还有许多其它因素的影响，因此建立模型：Y= B1+ B2X + （线性回归模型）Y：应变量（被解释变量） X：自变量（解释变量）：随机误差项，包括所有其它因素的影响 和随机因素线性回归模型中的因果关系,计量经济学,20,经济计量模型的参数估计,应用最小二乘估计，得：= 69.9963 - 0.6513X （1-3） 参数估计值69.9963， - 0.6413的解释： （截距的含义和斜率的含义。）平均地，失业率上升一个单位，劳动参与率下降0.6513个百分点。 残差：真实数据并未落在估计的回归线上。,计量经济学,21,检查模型的适用性：模型的设定检验,模型式（1-3）选取是否适当？ 模型所描述
8、的经济变量的关系是否 准确？ 模型是遗漏了重要的解释变量或加入了不必要的变量？,计量经济学,22,城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受受真实的小时平均工资等因素的影响。可考虑模型： 估计式： =80.90-0.6713X-1.4042Z 两个斜率系数均为负数，这说明什么？与前面模型，Y=69.935-0.6458X相比，哪个模型更合理？是否还应增加变量？这些我们后面的章节中将进一步探讨。收入效应和替代效应,计量经济学,23,应变量（Y)城市劳动力参与率(civilian labor force participation rate CLFPR 第一个自变量（X)城市失业率（civil
9、ian unemployment rate CUNR) 第二个自变量(Z)真实的小时平均工资（AHE82),计量经济学,24,检验来自模型的假设,验证模型是否有经济含义。 验证模型估计的结果与经济理论是否相符，对参数的假设检验。,计量经济学,25,运用模型进行预测,若已知某年的城市失业率和平均小时工资的数据，分别6和10，利用模型，可得该年 城市劳动力参与率的预测值：Y = 80.9 - 0.67X - 1.40Z= 80.9 - 0.676 - 1.410= 62.83与真实值比较，两者之间的差距，即为预测误差：预测误差不可避免，只能尽可能小。 预测误差 = 真实值 - 预测值,计量经济学,
10、26,经济计量分析的步骤,计量经济学,27,全 书 结 构,本 书 共 分 四 部 分 第一部分：概率与统计基础 第二部分：线性回归模型 第三部分：实践中的回归分析 第四部分：经济计量学高级专题,计量经济学,28,第一部分：概率与统计基础,第二章：概率与概率分布 第三章：概率分布的特征 第四章：一些重要的概率分布 第五章：统计推断：估计与假设检验,计量经济学,29,第二部分：线性回归模型,第六章：线性回归的基本思想：双变量模型 第七章：双变量模型：假设检验 第八章：多元回归：估计与假设检验 第九章:回归方程的函数形式 第十章:包含虚拟变量的回归模型,计量经济学,30,第三部分：实践中的回归分析,第十一章:模型选择:标准与检验 第十二章:多重共线性 第十三章:异方差 第十四章:自相关,计量经济学,31,第四部分：经济计量学高级专题,第十五章：联立方程模型 第十六章：单方程回归的几个专题,计量经济学,32,作业,1.1 查阅若干年中国统计年鉴，列出我国1985年至2010年人均消费性支出和人均收入，根据本章所讨论的八个步骤回答问题。根据凯恩斯绝对收入假说进行讨论。 (P10)。1.6和1.7可作为上机练习题。,
