计量经济学 第1章.ppt

计量经济学 第 1 章导论11.1 计量经济学的基本概念§ 例子：关于个人消费C和收入Y之间的关系宏观 经济学告诉我们但是，宏观经济学并没有告诉我们： （1）对一个具体的宏观经济系统而言，上述关系式在多大 程度上是可靠的？ •若不可靠，那么以其为基础的经济理论也就很难成立了 （2） 这里的两个参数值到底是多少？ •宏观经济政策如何制定需要两个参数？ •宏观经济政策已经制定，需要检验其效果？ 21.1 计量经济学的基本概念§ 对于任意的一个人，个人消费和收入之间的关系 不大可能满足上述公式Ø不一定就是线性关系，真实关系可能永远无法知道Ø各个人之间可能有偏差 § 只能利用样本数据资料对其进行估计，即由样本 推断总体样本数据成为了量化经济变量之间关 系的基础Ø假设模型是线性Ø检验模型是否正确 31.1 计量经济学的基本概念§ 计量经济学是以经济理论为基石，以经济数据为 基础，运用概率论与数理统计学中产生的方法量 化经济变量间的相互关系，以证实或证伪经济理 论，提出政策建议或进行政策评价的经济学分支 学科Ø经济理论是规范的，需要实证数据来支持如CAPM 模型Ø确定参数值，发现经济规律Ø方法：概率论和数理统计 § 计量经济学就是利用经济数据检验经济规律！41.1 计量经济学的基本概念§ 例如，宏观经济理论认为，在其它条件不变的情 况下，收入的增加可以导致消费增加，即经济理 论设想收入与消费之间有一正向关系。

§ 但是，该理论并没有对这两者的关系提供数值度 量：它没有给出收入的一单位变化，消费将会增 加多少，即没有给出边际消费倾向的数值 § 计量经济学要做的工作包括两个内容Ø边际消费倾向是否存在？即参数是否为零（假设检验 ）Ø若存在其数值估计为多少？（点估计和区间估计）51.1 计量经济学的基本概念§ 与理论经济学的区别：经济理论所作的陈述、假 说和分析都大多数是定性的，而计量经济学对大 多数经济理论赋予定量的经验内容Ø与经济统计的区别：统计学则主要关心收集、加工和 以适当的形式表现经济数据Ø与数理统计的区别：数理统计提供工具，但数据的特 征不同 ¡数理统计学所使用的数据往往是自然科学中的实验数据（ experimental data），它通常是在实验环境中获得的 ¡计量经济学所使用的数据大多数是从对个人、企业或经济系 统中的某些部分的控制实验或观测得到的非实验数数据（non -experimental data）这样一来便产生了不是数理统计学所 正常遇到的一些特殊问题 61.2 计量经济学研究问题的若干步骤§ 理论假设；建立模型；数据收集；参数估计 ；模型检验；模型应用Ø（1）理论假设或者理论阐述：消费水平随收入 的上升而上升。

Ø（2）建立模型：¡理论上的数学模型或者定性模型¡计量经济学模型：（其中，Y为收入，C为消费）7C 消 费 支 出 收入Y1图1.1 凯恩斯消费函数81.2 计量经济学研究问题的若干步骤§ （3）数据收集Ø数据的收集就是取样，这个样本是否具有代表 性，样本的容量是否已经足够 ¡注意：样本的估计出来的只能说明样本的结果，不 代表总体Ø收集已有的与已设定的计量经济学模型中所含 变量相关的观测或观察数据 ¡什么是收入？收入在实际中应该如何考察 ¡如何定义消费？住房算不算消费？ ¡这就涉及数据的收集和分析 ¡第一手数据和案头数据9知识点：计量经济学中的数据类型§ 横截面数据Ø横截面数据(cross-sectional data)是指一个或多个变 量在某一时点上的数据的集合Ø如研究一个社区居民教育水平与收入的关系 § 时间序列数据Ø按时间序列排列收集得到的比如G N P、失业、就 业、货币供给、政府赤字等数据是按照一定的时间 间隔收集的— 每日(比如股票)，每周(比如货币供给)， 每月(比如失业率)Ø数据必须按照时间顺序排列，且时间是一个关键变量Ø时间序列数据在金融学中尤其重要！10知识点：计量经济学中的数据类型§ 合并数据(pooled data)中既有时间序列数据又有 横截面数据。

Ø例如，如果我们收集20年间10个国家有关失业率方面 的数据，那么，这个数据集合就是一个合并数据，每 个国家的20年间的失业率数据是时间序列数据，而20 个不同国家每年的失业率数据又组成横截面数据Ø在合并数据中有一类特殊的数据，称为面板数据 (panel data)Ø如：在一定时期间隔内对教育问题的调查在每一时 期的调查中，同样的(或居住在同一地区的)家庭被调查 ，以观察自上一次调查以来，其教育和经济状况是否 有变化11C(个人消费)和Y(国内生产总值)数据, 1980-1991,均以10亿1987年美元为单位年份CY1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 19912447.1 2476.9 2503.7 2619.4 2746.1 2865.8 2969.1 3052.2 3162.4 3223.3 3260.4 3240.83776.3 3843.1 3760.3 3906.6 4148.5 4279.8 4404.5 4539.9 4718.6 4838.0 4877.5 4821.012·········u收入消 费 支 出131.2 计量经济学研究问题的若干步骤§ 4）参数估计：利用统计数据对 进行 参数估计，估计值为 § 5）模型检验（假设检验）：对估计值 进行显著性检验 § 6）模型应用：预测或评价，理论是否成立 ，如果成立对未来能否进行预测。

14§ 所估计的消费函数是 从方程中看出：在1980-1991年间，斜率系数（即MPC ）约为0.72，表明在此样本期间，实际收入每增加一美 元，平均而言，实际消费支出将增加约72美分这里用 “平均而言”来表述，是因为消费和收入之间没有准确的 关系在上面的例子中，MPC=0.72表面上看它是小于1，似 乎可以接受凯恩期的消费理论但事实上，在把这一发 现看作是对凯恩斯消费理论的认可之前，还要追问这一 估计值是否充分地低于1，以使人们不再怀疑这个估计 值仅是一次偶然的机会得来的，或者怀疑我们用的数据 太特殊了换言之，0.72是不是在统计意义上小于1 15计量经济学研究问题的若干步骤§ 假定实际GDP在1994年的预期未来值是60万亿 美元，问1994年预期的消费支出是多少？如果我 们认为在1994年消费函数仍然有效，这个答案就 是： 161.2 计量经济学研究问题的若干步骤§ 所估计的模型还有其它用途例如，假如某项经济政策使 投资增加，其对经济的影响如何？宏观经济理论告诉我们 ，在不考虑其它因素的情况下，投资支出每改变1元，收 入的改变由投资乘数给出： 这就是说，投资增加（减少）1美元，将最终导致收入 增加（减少）3倍多。

MPC的数量估计为政策的制定提供了有价值的信息 一旦获知MPC，即可跟踪政府财政政策的改变，预测 收入和消费支出未来的变化过程 171.2 计量经济学研究问题的若干步骤§ 根据已估计的模型，还可进行政策分析和提出政 策建议例如，如果政府认为4万亿美元的消费 支出水平即可维持约6.5%的失业率，问什么收入 水平将保证消费支出这一目标值？这就是说，给定约为0.72的一个MPC，58820亿美元 的收入水平将产生40000亿美元的消费支出181.3 概率统计知识复习19§ 期望值：集中趋势的度量§ 一般形式随机变量的期望值是其各可能取值的加权平均，与各可 能取值对应的概率为权重§a、b为常数为常数20E (xy ) ≠ E (x)E (y )两随机变量积的期望值不等于两变量期望之积，有例外的情况， 如果随机变量X和Y相互独立，则有：E (xy ) = E (x)E (y )方差（标准差）：离散程度的度量21§ 协方差：考察两个变量之间的相互关系若随机变量X，Y 相互独立，则其协方差为零由此可见，协方差表示两个变量之间是否具有相关， 如果大于零为正相关，小于零为负相关22§ 协方差受到量纲的影响，因此引入相关系 数，将相关关系标准化。

23峰度和偏度§ 一阶矩是均值 § 二阶矩是方差 § 三阶中心矩 § 四阶中心矩24§ 对于对称的概率密度函数，其三阶矩为零，因此 这样的一个概率密度函数，其偏度S 为零 § 如果偏度S 的值为正，则其概率密度为正偏或右 偏；如果S 的值为负，则其概率密度为负偏或左 偏 § 概率密度函数的峰度K 小于3时，成为低峰态的 （胖的或短尾的），峰度K 大于3时，称为尖峰 态的（瘦的或长尾的）正态分布的峰度K 为3 ，这样的概率密度函数称为常峰态的2526271.4 总体、样本和分布§ 总体：研究对象的全体 § 样本：总体的某个部分 § 统计推断：从样本推断总体 § 以上的公式适用于总体，对于样本并不一定成立28§ 样本相关系数§ 样本偏度和样本峰度：这两个统计量要根据样本 三阶矩和四阶矩进行调整29几种分布正态分布中心极限定理：对于任何一个总体分布，只要样 本容量趋于无限大，样本均值将趋于正态分布3031两个(或多个)正态分布随机变量的线性组合仍服从 正态分布 正态分布的偏度(S)为0，峰度(K)为33233卡方分布§ 标准正态变量的平方服从自由度(degrees of freedom,d.f.)为1的卡方分布，用符号表 示为自由度是平方和中独立观察值的个数。

这里仅 仅是一个标准正态变量的平方34§ 一般地，自由度的个数是指用于计算某个 特征数(比如样本期望或样本方差)的独立观 察值的个数 § 随机变量X的样本方差定义为我们称其自由度为(n－1)，也就是说，如果我 们用与计算样本方差相同的样本来计算样本均 值时，将失去一个自由度，也即只有n－1个独 立的观察值 35§ t分布：若已知u，但不知道方差，虽然样本容量比较大§ 需要用样本的方差S代替总体方差36F分布37§ 如果两总体方差真实值确实相等，则计算 出的F值将接近于1，但如果两总体方差真 实值不相等，则F值不等于1； § 两总体同方差，则比值F服从分子自由度为 ( m－1)，分母自由度为( n－1) 2的F分布 § 两总体方差相差越大， F值就越大 § 例如：要分析股票市场的是否已经发生逆 转，则需要用到F分布381.5 统计推断初步：估计量的需要 满足的性质§ 由样本推断总体，需要考察估计量的性质Ø如样本均值的可靠程度Ø样本方差能不能作为总体方差的替代品 § 估计量的重要性质Ø无偏性Ø有效性Ø一致性39无偏性§ 一个与回归参数估计有关的非常有用的性质是， 估计量的分布应以该参数作为其均值。

§ 因此，如果我们分析新的数据，我们可以肯定平 均来讲是正确的40有效性§ 如果对于给定的样本容量，估计量的方差小于任 何其他无偏估计量的方差，则称是一个有效的无 偏估计量41一致性§ 我们希望当样本容量增加时，估计量越来越接近 真值具体地说就是，我们希望当样本容量变得 非常大， 不等于的概率变得非常小42§ 当样本增大到无穷时，如果一个估计量依概率收 敛于真实的参数，则该估计量是一致估计量§ 当样本容量增大到任意大时，估计量的概率 分布落在同一个点上，而不是发散对于任 意的43本章需要掌握的知识点§ 计量经济学的定义 § 经济计量的基本步骤 § 期望值、方差、协方差、相关系数 § 正态分布，t分布 § 上机练习：Ø安装EviewsØ输入消费和收入数据Ø分别计算收入和消费的均值、方差、标准差Ø计算收入和消费的协方差和相关系数Ø画出收入与消费的散点图（带回归线）44。