计量经济学入门.课件(西南财大)

1、计量经济学,Econometrics,课程安排：,教学的目的要求： 掌握计量经济学的基本理论和方法 能应用计量经济方法进行初步的经济预测与分析 能运用Eviews软件作一般性经济计量分析 本课程属基础计量经济学(Basic Econometrics),已学过计量经济学的不必再选学 学习方法： 预习教材（记下疑难问题） 认真听讲（不一定记笔记） 再看教材（再提出问题讨论） 上机练习（会用软件作经济分析）,应具备的预备知识： 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 线性代数中的矩阵运算 经济统计学知识 经济数据的收集和处理 特别提示：未学过概率统计的不要选学本课程,基本教材： 计量经济学 庞皓等编 西南财经大学出版社 主要参考教材： 计量经济学（上、下册） （美）古扎拉蒂著 中国人民大学出版社,第一章 导论,第一节 什么是计量经济学 若干实例： 1、研究中国的GDP增长 GDP增长的状况怎样？（用增长速度度量，如7.8%） 影响GDP 增长的因素有哪些？（如投资、消费、

2、出 口等） GDP 与各种因素关系的性质是什么？（如增、减） 各种因素对GDP 影响的具体数量规律是什么？ 所作数量分析结果的可靠性如何？,2、中国股票价格波动的研究 股票价格变动的情况怎样?（用股价指数观测） 影响股票价格变动的因素是什么?（资金、政策、 利率等） 股价与各种因素的关系是什么?（利空、利多） 各种因素影响的具体数量规律是什么？ 所得结果可不可靠？ 今后的发展趋势怎样？,3、中国家庭汽车市场的研究 汽车市场状况如何？（用销售量观测） 影响汽车销量的主要因素是什么？（如收入、价 格、费用、道路状况等） 各种因素对汽车销量影响的性质怎样？（正、负、 无） 各种因素影响汽车销量的具体数量关系？ 以上分析所得结论是否可靠？ 今后发展趋势怎样？,问题的共性： 提出研究的经济问题和度量方式 对研究的经济现象进行实际统计观测 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经济现象的相互关系 根据先验经济理论和实际经验 确定所研究的经济问题与各种影响因素的数 量关系 需要科学的数量分析方法 分析和检验所得数量结论的可靠性 需要运用统计方法 结论：客观上需要一门学科研究这类问

3、题计量经济学,一、计量经济学的产生与发展 产生的历史： 起因：对经济问题的定量研究 名词：1926年弗瑞希仿造出 “Biometrics” “Econometrics” 标志：1930年成立计量经济学会 说明： “计量经济学” “经济计量学” 特点： 理论计量经济学研究对经济问题定量分析的方 式，自身并没有固定的经济理论 计量经济学产生的意义： 经济学从定性研究到定量分析的发展，是更精 密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征,计量经济学的发展： 计算机应用 模型的变量和方程 由少到大，又趋向较少 多个模型归并为整体模型 理论与方法的新突破 除了经典线性计量经济学模型以外，出现 非线性模型、合理预期模型、变参数、无参数、半参数模型、动态模型、时间序列模型、协整理论、贝叶斯方法、小样本理论等研究领域 应用领域的拓展 宏观、微观经济领域应用 ，由预测为主转向更多地对经济理论假设和政策假设的检验,二、计量经济学的性质,若干代表性表述： “计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希） “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经济学分支。”（美国现代

4、经济词典） “计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。”（萨谬尔逊等） 各种表述的共性： 计量经济学与经济理论、统计学、数学都有关系,结论：,计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）： 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）： 数学和统计方法 方法要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,运用计量经济模型的三个要素：,理论：经济理论，即所研究对象的经济行为理论 计量经济研究的基础 数据：对所研究对象及相关现象观测得到的信息 计量经济研究的原料或依据 方法：模型方法与计算方法 计量经济研究的工具与手段,计量经济学研究概述：,经济理论 数量化 经济模型 经济计量模型 根据数据 结构分析 运用方法 事 实 反映为 统计数据 加工的数据 对模型估 经济预测 计、检验 数理统计 补充改造 经济计量方法 政策评价 准备阶段 计量过程 运用阶段,学科类型： 理论计量经济学： 研究经济计量的理论和方法 应用计量

5、经济学： 应用计量经济方法研究某些领域的具体 经济问题,三、计量经济学与其他学科的关系 （联系区别）,1、计量经济学与经济学的关系 联系： 计量经济学研究的主体经济现象 和经济关系的数量规律 计量经济学必须以经济学提供的理 论原则和经济运行规律为依据 经济计量分析的结果：对经济理论 确定的原则加以验证、充实、完善,区别:,经济理论并不提供经济关系数量 上的度量 计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容,数理经济学与计量经济的关系：,数理经济学把经济关系用数学方程式、变量和参数去表达（有数量的概念， 没有具体的数值估计，本质上还是定性的） 如生产函数 计量经济学根据实际的统计数据估计方程式中参数的具体数值，说明所研究的经济关系的数量特征 数理经济学把经济变量间的关系视为精确的函数关系 计量经济学把误差作为随机变量引入模型 数理经济学引入的变量不一定能够度量 计量经济学中的变量都是可直接观测的,2、计量经济学与经济统计学的关系,联系： 经济统计也是对经济现象的一种计量，侧重于对社会经济现象的描述 经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 经济

6、现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 区别： 经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济 现象进行描述和计量 计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量 （二者并没有绝对的界线）,3、计量经济学与数理统计学的关系,数理统计学是研究随机变量统计规律性的数学学科 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，标准假定经常不能满足，需要建立专门的经济计量方法,第二节 计量经济学的研究方法,模型设定 估计参数 模型检验 模型应用,一、模型设定, 经济模型及设定： 模型：对经济现象或过程的一种数学模拟 设定（Specification）：只能抓主要因素和特征，把所研究的经济变量之间的关系用适当的数学关系式表达出来 （漫画照片） 构成经济模型的要素： 经济变量 经济参数（待估计） 随机项,经济变量：不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，可以观测。 经济参数：比较稳定的因素，决定经济的特征 参数

7、是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的因素，是一个相对稳定的量 例： Y 消费支出 X收入,设定计量经济模型的要求：,要有科学的理论依据 选择适当的数学形式：方程应是有解的，形式尽可能简单 类型: 单一方程 联立方程 线性形式 非线性形式 模型要兼顾真实性和实用性：（不是越复杂越好） 真实复杂 简单不真实 包含随机项 方程中的变量要具有可观测性,二、估计参数,为什么要估计？ 一般来说参数是未知的，不可直接观测。 由于随机项的存在，参数也不能精确计算，有待通过样本观测值选择适当方法去估计。 （如何通过样本观测值估计总体模型的参数是计量经济学的核心内容） 参数的估计值：所估计参数的具体数值 参数的估计式：估计参数数值的公式 参数估计的常用方法： 普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、二段最小二乘、三段最小二乘、其它估计方法,三、模型检验,什么是检验： 对模型和所估计的参数加以评定，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,对计量经济模型检验的

8、方式：,经济意义检验 所估计的模型与经济理论是否相符 统计推断检验 检验参数估计值是否抽样的偶然结果 计量经济学检验 是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验 将模型预测的结果与经济运行的实际对比,四、模型应用,经济结构分析： 分析变量之间的数量比例关系 例如： 边际分析、弹性分析、乘数分析 经济预测： 由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据 （动态预测、空间预测） 政策评价： 用模型对政策方案作模拟测算，对政策方案作评价 （把计量经济模型作为经济活动的实验室）,计量经济学的研究过程：,经济理论 设定计量模型 实际经济活动 参数估计 搜集统计数据 修订模型 模型检验 不符合 是否符合标准 符合 模型应用 结构分析 经济预测 政策评价,第三节 变量、参数、数据与模型,一、计量经济模型中的变量 从变量的因果关系区分： 被解释变量（应变量）要分析研究的变量 解释变量（自变量）说明应变量变动主要原因的变量 （非主要原因归入随机项） 从变量的性质区分： 内生变量其数值由模型所决定的变量，是模型求解 的结果 外生变量其数值由模型以外决定的变量 （相关概念：前定内生变量、前定变量） 关系：

9、 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化 内生变量却不能反过来影响外生变量,二、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 要求：参数估计值应尽可能地接近总体参数的真实值 估计准则：“尽可能地接近” 原则 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,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12）,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13） 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1.3,3、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

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