1、高级计量经济学,齐鲁工业大学商学院,1,教材及参考书目,参考书目： 格林计量经济分析 （上 下册）人大费剑平译 李子奈高等应用计量经济学清华大学出版社 李子奈高等计量经济学清华大学出版社 靳云汇 金赛男 高级计量经济学（上 下册）北京大学出版社 高铁梅计量经济分析方法与建模清华大学出版社 张晓峒 计量经济分析经济科学出版社,教材： 高级计量经济学及STATA应用 陈强 高等教育出版社,2,参考书目,7.William H. Greene计量经济学分析，中国社会科学出版社。清华大学出版社出了该书的英文影印本8. Michael Intriligator, Ronald Bodkin and Ch
2、eng Hsiao.Econometric models, techniques, and applications, Prentice Hall Inc. 9.Robert S. Pindyck and Daniel L. Rubinfeld计量经济学模型与经济预测，机械工业出版社。10.Ramu Ramanathan.应用经济计量学，机械工业出版社。,3,计量经济学软件,目前国内容易获得的计量经济学软件有： EVIEWS SPSS STATA（最流行的统计与计量软件） 其他使用较多的软件 SAS/SPSS/LIMDEP (Nlogit)/GAUSS/MATLAB 本课程推荐使用EVIEWS
3、、STATA作为练习用软件。 EVIEWS软件使用可以参考： 易丹辉主编(2002).数据分析与EVIEWS应用.北京:中国统计出版社 高雪梅主编(2005).计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例.北京：清华大学出版社.,4, 初、中、高级计量经济学,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。,5, 经典计量经济学和非经典
4、计量经济学,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（特吕格韦哈韦尔莫）建立了它的概率论基础L.R.Klein克莱因成为其理论与应用的集大成者,6,经典计量经济学在理论方法方面特征是： 模型类型随机模型； 模型导向理论导向； 模型结构线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数； 数据类型以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量； 估计方法仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。,7,经典计量经济学
5、在应用方面的特征是： 应用模型方法论基础实证分析、经验分析、归纳； 应用模型的功能结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展； 应用模型的领域传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。,8,非经典计量经济学一般指20世纪70年代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、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经典的计量经济学问题、模型导向非经典的计量经济学问题、模型结构非经典的计量经济学问题、数据类型非经典的计量经济学问题和估计方法非经典的计量
6、经济学问题。,9, 微观计量经济学和宏观计量经济学,微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公报中正式提出。 微观计量经济学的内容集中于“对个人和家庭的经济行为进行经验分析”； “微观计量经济学的原材料是微观数据”，微观数据表现为截面数据和平行（penal）数据。 赫克曼（J.Heckman）和麦克法登（D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原创性贡献。,10,微观计量经济学教科书和课程有：“Microeconometrics”“Advanced Microeconometrics”“Applied Microeconometrics”“Topics in Microeconometr
7、ics”“Methods in Microeconometrics” 微观计量经济学的主要内容包括：平行（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,11,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。,12,课程的主要内容,导论 经典计量经济学模型与方法回顾 联立方程模型 其他回归方法（GMM与2SLS） 时间序列模型（平稳、非平稳与协整） 条件异方差模型（ARCH、G
8、ARCH模型） 特殊变量数据模型分析（离散、受限模型） 向量自回归模型（VAR） 面板数据模型分析,13,教学方式和考核,教学（32学时+8学时）： 课堂讲授（包括案例分析） 练习（大约5个练习） 专题研讨（结合课程练习） 文献阅读（每章均附有参阅文献） 课程论文写作（1篇课程论文）考核（考查课） 实验报告（40%） 课程论文（60%）,14,对课程论文的要求,自选题目，独立完成。 要求在6月底提交。 课程论文写作应时应严格按照计量经济学论文规范 写作时注意说明： 数据来源和质量评价（要求将数据附上） 待检验的理论假说（研究的理论框架） 选择函数形式的理由 选择估计方法的理由 对估计结果的分析
9、解释（特别是假说检验结果） 研究结论（明确说明经验研究支持何种假说） 认识到的局限性（说明对结果的影响和改进建议） 用email发到我的信箱（）。,15,课程论文评分标准,16,计量经济学研究的范式 (The paradigm of econometrics ),计量经济学假定，每种经济现象均有其隐含的因果关系结构（经济机制） ，或者说存在一个“真实”的模型。 农产品供给 农产品需求 市场均衡 建立计量经济模型的目的是利用严谨的方法来研究经济现象，从而揭示和验证隐含的因果关系： 检验理论的有效性，从而完善和充实理论； 利用所获得的经验知识指导工作实践。,因果关系与经济规律,是否存在所谓的“经济
10、规律”？ 实践是检验真理的标准 计量经济学研究揭示的经验因果关系是否属于规律范畴？ 对理论因果的统计描述 经验模型推断与每个观察值都存在误差 大数规律 在多大程度上可以用这种经验因果关系指导实践？ 估计结果本身是否可靠 理论 数据 方法 行为机制是否出现变化 模型的结构稳定性,计量经济学与经验研究,经验研究是反复寻找有关因果关系结构信息的过程。 计量经济学方法是一种重要的经验研究方法 提供了依据统计标准反映变量间数量关系的手段 提供了依据统计标准检验理论陈述的经验手段 使社会经济问题研究由传统的对观察现象做文字描述和归纳发展为探讨多因素间的数量关系和进行假说检验,计量经济学与经验研究,传统研究
11、方法侧重于得到模型参数的“精确”估计，但对于“数据生成过程”未给予高度关注。 研究人员依据感觉或经验提出模型，然后利用“试错法”、逐步回归等手段估计变量之间的统计关系，在此基础上，“选择”出自己满意的模型。 不重视形成待检验假说 不重视按照严谨的步骤对不同形式的模型进行识别检验 侧重于以R2、t统计值、F统计值等评价模型优劣，而不关注其方法学基础是否严谨可靠，甚至忽略解释变量系数符号的合理性。,计量经济学与经验研究,现代计量经济学理论更为强调： 现实中存在着一个真实的数据生成过程(data generation process)，研究活动的目的是发现这一过程。 依据理论可以对数据生成过程的可能
12、形式加以限制（假定），对这些限制是否与数据相一致可以做检验。 利用计量经济学方法可以对不同的理论进行检验，基本思路是看哪种理论解释与经验观察数据更相一致。 科学发展过程包括提出并检验可证伪的假说。 然而即使理论与数据一致，利用经验研究手段也无法证明任何一个“普遍适用的规律”。,常常出现的问题,社会科学研究无法进行实验： 社会科学不同于自然科学，研究者无法进行有控实验，从而确定在“保持所有其他因素不变的条件下”某个因素变化产生的影响。 现实的经济数据通常反映的是多种因素同时变化产生的影响，计量经济学方法可以用来区分不同因素的影响效果。 利用计量经济学模型对理论假说进行检验基于以下假定： 模型正确
13、设定 样本具有代表性 数据准确可靠 如果模型存在设定错误，或数据存在系统性误差，那么计量经济学检验和统计推断通常会失效。,常常出现的问题,理论常常并不足以限定数据生成过程 对于非常精确的理论很容易进行检验。 然而经济学理论通常并不精确，无法准确说明现实的经济行为模式，常常出现多种理论解释都与观察到的现象相一致。 统计数据会由于多种原因而出现偏差。 因而我们常常以既不精确、也不可靠的理论和数据为基础探索数据生成过程。 在此情况下，“数据淘金” (data-mining)常常成为必要的步骤之一，即探索性的关系识别。 一些人为了获得预想的结果，常常有目的地进行“数据淘洗” (data-cleanin
14、g) ，即删除那些不支持预想结果的观察值，甚至修改数据。 因而应该认识到，利用计量经济学方法得出的结论都是有条件的。,计量经济学研究的过程,陈述理论或假说(hypothesis) 将理论关系表示为数理经济学模型 设定/选择具体的计量经济学模型数学表达形式 获得数据 估计模型参数 检验假说是否成立 预测(Forecasting) 或推断(prediction) 政策分析 注意：上面所述并非需要严格遵守的规则，在实际工作中可能需要多次重复某些步骤。,计量经济学研究过程,形成概念模型框架,经济实践活动,经济学理论,确定问题,经济统计,模型数据,模型估计,模型检验和评价,预测和政策分析,模型设定,数理
15、经济学,数学和统计学理论,“由一般到特殊”的建模方法,从最一般化的模型（即包括所有可能的影响变量）开始着手； 通过对估计参数做统计检验，逐步使模型形式得到简化； 这种方法特别适用于包括滞后期较长而滞后结构又不确定的情况，同时也适用于函数形式未知的情况； 这种思路体现出，与包括无关的解释变量相比，丢失重要解释变量所造成偏差的后果更为严重。,计量经济学研究的重要发展方向,小型结构模型与大规模模型； 对模型设定进行检验； 更多地使用广义矩(GMM)估计方法； 对时间序列做单位根(unit root)检验，以确定时间序列的稳定性，更多地关注变量间是否存在协整关系； 建立各种非线性模型和动态模型； 计量
16、经济学软件的开发应用。,计量经济学研究报告写作规范,学术论文结构： 前言 背景与回顾 理论模型 基本假定（给出前提） 数学模型推导 假说（指出问题的核心是什么） 结果与检验 介绍所使用的数据 介绍对上述假说做统计检验得到的结果 介绍和分析最终选择的模型结果 结论 参考文献 附录（数学解释、原始数据）,计量经济分析工作应注意的问题,认真思考研究目的； 认真从理论上考虑变量的经济学定义和作用机制； 注意统计数据是否与理论定义相一致，是否存在改变定义和统计方法的情况； 检验统计数量是否存在异常情况； 利用时间序列数据估计模型，必须对用名义价值表示的指标做消除通货膨胀的处理； 利用时间序列数据建立模型
17、，应考虑先对变量的平稳性做统计检验，以避免虚假回归。 考虑到我国的改革进程和数据情况，应注意将时间序列数据和截面数据结合建立模型，并检验模型结构的稳定性。,计量经济分析工作应注意的问题,不要做自由度太小的多元回归（ 例如样本在15以下）。 要了解不同数学形式的特点，并能够根据所研究行为的特征选择适当的函数形式。 线性 对数（单对数/双对数） 其他 要善于对数理经济模型做必要的推导。 边际效果 弹性 要避免对结果做错误的解释 例1：单位面积生产函数是否存在规模报酬？ 例2：生产函数中的时间趋势变量系数是否也应纳入规模报酬计算？,计量经济分析工作应注意的问题,不要对定义式采取计量经济学方法做估计
18、GDP=a+bGDP1+cGDP2+dGDP3+u 总产=a+b面积+c单产+u 对于存在理论设定错误的回归方程，讨论其统计指标没有任何意义。 对于用时间序列数据(time series)建立的模型，应特别注意检验是否存在序列相关现象。 对于用截面数据(cross section)建立的模型，应该特别注意检验是否存在异方差现象。,计量经济分析工作应注意的问题,通常没有必要对截面数据做自相关检验和校正。 没有必要对混合数据(pooled time series and cross section data)做自相关检验和校正，除非采用PANEL估计方法。 不能只重视提高R2值，忽视系数符号的正确
19、性和显著性；也不能只基于系数符号与预期相符来选择模型。 不能说某个解释变量的系数越大，该变量就越重要；也不能根据解释变量系数的t统计值大小来说明其重要性。这涉及两个层次的问题： 影响是否具有统计上的显著性 影响是大还是小（可能取决于量纲）,计量经济分析工作应注意的问题,对于经济学家来说，采用逐步回归方法建立模型是不合适的。 数据挖掘(Data mining) 凡是存在回归系数、标准差和t统计值不相对应的情况，总意味着模型报告存在错误。 不要在报告估计结果时提供虚假的精确度。 例如保留过多的小数 不要在论文中报告重复信息。 例如分别用公式和表格形式报告估计结果 如果自己对所研究的实际情况并不了解
20、，以致于使得自己对分析解释心中无底，那么就只报告得到的结果，不要勉强去做解释。 当研究涉及到对不同理论假说有检验时，必须明确给出自己的判断，并根据经验研究发现进行论证。,做计量经济学研究难还是不难？,难 模型设定和估计结果解释不仅需要经济学理论知识，还需要有丰富的实践经验； 数据质量和完整程度常常存在问题； 经常遇到与预期不一致的结果； 分析结果常常难以令读者信服。,不难 计量经济学软件极易使用，计算机做重复计算的能力极强，有条件对多个模型做比较； 存在大量可以使用的统计数据； 可以通过“技术”手段得到“希望”获得的结果； 可以用技术上的先进性来显示研究的价值。,做计量经济学研究难还是不难？,
21、做计量经济学研究，难点不在于如何估计模型和做各种统计检验； 真正的难点是： 为什么要估计计量经济模型 设定什么样的模型 用什么数据估计模型 用什么方法估计模型 得到的结果存在哪些问题 对（异常）结果该如何做解释 如何提炼出研究发现的学术价值和政策含义,做计量经济学研究难还是不难？,在现有的技术条件下，做计量经济学研究并不难。 但做出好的计量经济学研究则很难。 多种限制因素 学好计量经济学有助于掌握评判方法 区分统计上的联系和因果关系（虚假回归） 了解特定模型的假定前提,常见的误区,计量经济学研究过程体现了科学研究的规范性； 计量经济模型是可以对过程进行检验、从而对结果的可靠性进行质疑的研究方法； 然而使用计量经济模型本身并不表明符合实证研究的学术规范。 在对实际情况缺乏充分了解的情况下利用二手信息很难建立严谨并有说服力的模型； 在公开发表的学术期刊论文和未公开发表的学位论文中都存在大量错误应用计量经济模型方法的情况。 做研究时注意不要把手段和目的混淆。,
