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主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法,使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
目录
计量经济学简介(Econometrics)
计量经济学的发展
计量经济学的学习方法问题
经典计量经济学和非经典计量经济学
计量经济学的研究对象
图书《计量经济学》1
内容简介
序言
图书《计量经济学》2
编辑推荐
作者简介
图书信息3
简介
图书信息4
展开
编辑本段计量经济学简介(Econometrics)
计量经济学(英文:
Econometrics),是以数理经济学和数理统计学为方法论基础,对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验(实证)上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。
该分支的产生,使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究,扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。
“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”,所以“量”字应读作“亮”,而不读作“良”。
计量经济学基础
据说在经济学中,应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·
配第的《政治算术》的问世(1676年)。
“计量经济学”一词,是挪威经济学家弗里希(R.Frisch)在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。
随后1930年成立了国际计量经济学学会,在1933年创办了《计量经济学》杂志。
人们应如何理解“计量经济学”的含义?
弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到:
“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学决非一码事;
它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征;
计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。
经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的,但各自并非是充分条件。
而三者结合起来,就有力量,这种结合便构成了计量经济学。
”
后来美国著名计量经济学家克莱因也认为:
计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。
也可以说,计量经济学不仅是指对经济现象加以测量,而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。
计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法,属于计量经济学的“硬件”,计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面:
理论检验。
这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。
这也是计量经济学本身的一个主要内容。
预测应用。
从理论研究和方法的最终目的看,预测(包括政策评价)当然是计量经济学最终任务,必须注意学习和了解,但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。
编辑本段计量经济学的发展
国外发展情况。
计量经济学首先主要用于微观经济分析,宏观经济理论出现后,在宏观经济方面的应用发展很快,同时,由于计算机的出现和迅速发展,更加促进了计量经济学的发展,特别是二十世纪60~80年代初期,可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。
当然,也存在一些问题。
国内发展情况。
上世纪五十年代末,有人开始过研究,但很快就中断了。
直到70年代末,才恢复有关研究和学习,80年代后期是快速发展时期。
同样,存在一些重大的问题。
编辑本段计量经济学的学习方法问题
与一般的数学方法相比,计量经济学方法有十分重要的特点和意义:
研究对象发生了较大变化。
即从研究确定性问题转向非确定性问题,其对象的性质和意义将发生巨大的变化。
因此,在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上,都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。
计量经济学方法的基础是概率论和数理统计,是一种新的数学形式。
学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握,要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
研究的结果发生了变化。
我们应该知道,计量经济学模型的结论是概率意义上的,也可以说是不太确定的。
但真正要理解其不确定性的含义,并不那么简单,学习中需要始终关注这一点。
理论计量经济学和应用计量经济学理论计量经济学(TheoreticalEconometrics)以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容,侧重于理论与方法的数学证明与推导,与数理统计联系极为密切。
理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外,还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用计量经济学(AppliedEconometrics)则以建立与应用计量经济学模型为主要内容,强调应用模型的经济学和经济统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
编辑本段经典计量经济学和非经典计量经济学
经典计量经济学一般指20世纪70年代一切发展并广泛应用的计量经济学,他们具有显著的共同特征:
模型类型:
采用随机模型。
模型导向:
以经济理论为导向建立模型。
模型结构:
变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性,属于因果分析模型,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,采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。
非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型,也称现代计量经济学。
编辑本段计量经济学的研究对象
计量经济学的两大研究对象:
横截面数据(Cross-sectionalData)和时间序列数据(Time-seriesData)。
前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性,以模型参数估计结果显现相关性;
后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料,以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料,换言之,每个横截面都同时具有时间序列的观测值,这种资料称为追踪资料(Paneldata,或称面板资料分析)。
追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异,可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。
编辑本段图书《计量经济学》1
作者:
赵卫亚彭寿康朱晋
·
出版社:
机械工业出版社
页码:
242页
出版日期:
2008年
ISBN:
7111250850/9787111250852
条形码:
9787111250852
开本:
16
丛书名:
高等院校精品课程系列教材
外文书名:
Econometrics
市场价:
¥30.00
《计量经济学》注重理论、方法的基本原理和具体应用,尽量避免烦琐的数学推导;
精简整合了计量经济学的内容,简化了单方程模型的理论推导过程,省略了联立方程模型内容,充实了协整理论和误差修正模型、ARCH类模型、离散数据模型等内容;
强调计量经济方法的具体应用,尤其是在金融领域的应用;
以计量经济分析软件——EViews和SAS作为教学支持软件,教学内容中始终贯穿了EViews的具体使用,并根据金融数据的特点介绍了SAS软件的计量经济分析过程。
《计量经济学》可以作为高等院校经济管理类本科各专业的计量经济学课程教材,也可以作为非计量经济学专业研究生的辅助教材,还可以作为经济管理部门、金融业技术分析人员的计量经济学自学教材或参考书。
出版前言
前言
教学建议第1章绪论/1
1.1什么是计量经济学/2
1.2计量经济学与其他学科的关系/3
1.3计量经济研究的步骤/4
1.4计量经济学的发展/8
1.5计量经济分析软件/11
本章小结/19
思考与练习/20
第2章回归模型/21
2.1回归分析概述/22
2.2一元线性回归模型/25
2.3多元线性回归模型/31
2.4回归模型的统计检验/37
2.5预测/44
2.6非线性回归模型/49
案例分析:
伦敦铜期货价格模型/53
本章小结/55
思考与练习/56
第3章回归模型的扩展/58
3.1异方差性/59
3.2自相关性/72
3.3多重共线性/88
3.4虚拟变量/103
香港恒生指数影响因素分析模型/112
本章小结/119
思考与练习/119
第4章时间序列模型/124
4.1随机时间序列模型概述/125
4.2时间序列的平稳性及其检验/128
4.3时间序列的格兰杰因果检验/133
银行股与上证指数的因果关系检验/135
本章小结/138
思考与练习/138
第5章协整与误差修正模型/140
5.1变量的协整关系与协整检验/140
5.2误差修正模型/149
我国金融发展与经济增长的协整分析/152
本章小结/155
思考与练习/156
第6章ARCH模型及其扩展形式/158
6.1ARCH模型及其扩展形式概述/159
6.2ARCH效应检验/165
6.3GARCH类模型的估计与检验/170
GARCH类模型在金融领域的应用/176
本章小结/181
思考与练习/181
第7章离散因变量模型与受限因变量模型/183
7.1线性概率模型及其存在的问题/184
7.2Logistic回归和Probit过程/186
7.3排序选择模型/196
7.4Tobit模型/200
本章小结/204
思考与练习/205
第8章SAS软件简介与金融数据分析/2078.1SAS系统简介/207
8.2SAS系统的数据库/212
8.3金融数据分析--回归分析/218
8.4金融数据分析--时间
序列分析/223
本章小结/226
思考与练习/227
第9章金融实证论文写作/228
9.1金融市场理论与计量经济方法/228
9.2金融实证论文写作框架/232
本章小结/238
思考与练习/238
附录/239
参考文献/243
……
20世纪70年代以后,计量经济学理论和应用都进入了一个新的发展时期。
协整和误差修正模型理论“颠覆”了传统的计量经济学建模思想,促使经济学家应用新的理论建立宏观计量经济模型,侧重分析经济变量之间的长期均衡关系。
ARCH类模型的一系列研究成果也成为目前金融学家分析金融时间序列波动规律的有力工具,并逐渐形成了一个新的交叉学科--金融计量经济学。
随着微观计量经济学理论方法的逐渐成熟,人们开始使用面板数据模型、离散数据模型、受限数据模型分析个人、家庭、企业等微观经济数据所包含的经济信息,研究个体的行为差异及其与影响因素的关系。
这些丰富的开创性成果将计量经济学提升到一个新的水平,所以,人们习惯上将20世纪70年代以后的计量经济学理论称为“现代计量经济学”,而将这之前的计量经济学理论称为“经典计量经济学”。
自1998年教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学确定为经济类专业的核心课程之后,有力地推动了计量经济学教材建设的发展,相继出版了一些优秀教材。
但由于受篇幅和学时的限制,国内本科教材大多数是以经典计量经济学的内容为主,很少涉及(或只是简单介绍)现代计量经济学的内容。
这与目前在宏观计量经济分析、金融计量经济分析和微观计量经济分析中,以现代计量经济学方法为主的现实不吻合。
因此,迫切需要有一本能够融合经典计量经济学和现代计量经济学内容、教学课时适应于本科教学、内容难度能够被经济类专业本科生接受的教材。
正是出于这些考虑,我们编写了这本教材。
本教材在教学内容体系组织上具有以下明显特点:
一是注重理论、方法的基本原理和具体应用,尽量避免烦琐的数学推导。
二是精简整合了计量经济学的内容,尽量融合经典计量经济学和现代计量经济学的内容,反映学科的发展趋势;
教材中简化了单方程模型的理论推导过程,省略了联立方程模型内容,充实了协整理论和误差修正模型、ARCH类模型、离散数据模型等内容。
三是强调计量经济方法的具体应用,尤其是在金融领域的应用,书中例题和习题数据大多数采用宏观金融和微观金融的实际统计资料,主要章节最后还附有一个综合性的金融案例。
四是以计量经济分析软件--EViews和SAS作为教学支持软件,教学内容中始终贯穿了EViews的具体使用,并根据金融数据的特点介绍了SAS软件的计量经济分析过程,以便学生结合软件操作,理解计量经济学的基本理论和方法,掌握计量经济方法的实际应用。
本教材共分9章。
第1章,绪论,主要介绍计量经济学的研究内容和研究步骤,以及与其他学科之间的关系。
第2章,回归模型,系统介绍了回归分析的基本理论和方法。
考虑到本科学生已经具有概率统计的基础,所以本章内容侧重介绍回归模型的基本假定、估计和检验方法的原理,以及如何评价、筛选回归模型。
第3章,回归模型的扩展,详细讨论了违反回归模型基本假定时所产生的问题,以及描述定性因素影响的虚拟变量模型。
第4章,时间序列模型,详细介绍了ARMA方程模型的建模方法、时间序列平稳性检验方法,以及格兰杰因果关系检验方法。
第5章,协整与误差修正模型,详细介绍了变量之间协整关系的含义与检验方法,以及建立误差修正模型的方法。
第6章,ARCH模型及其扩展,介绍了时间序列波动率模型的建模方法,包括ARCH模型及其扩展形式,ARCH效应检验和ARCH类模型的估计与检验方法。
第7章,离散因变量模型与受限因变量模型,介绍了分类选择模型的估计和检验方法,以及使用受限数据的Tobit模型。
第8章,SAS软件与金融数据分析,介绍了SAS软件的数据处理过程,以及计量经济分析的软件实现过程。
第9章,金融实证论文写作,结合金融市场理论介绍了设定计量经济模型的方法,以及实证分析论文的基本结构,为学生撰写课程论文、完成综合性实验过程提供一个指导性的框架。
因此,从全书结构可以看出,第1章至第3章的内容属于经典计量经济学,第4章是一个过渡性章节,第5章至第7章是现代计量经济学的重点内容,而第8章和第9章的内容则是为了引导学生进一步提升综合分析能力和解决实际问题的能力。
编辑本段图书《计量经济学》2
作 者:
(美)斯托克,(美)沃森 著;
孙燕 译
出版社:
格致出版社
出版时间:
2009-8-1
字 数:
631000
版 次:
1
页 数:
600
印刷时间:
开 本:
16开
印 次:
纸 张:
胶版纸
ISBN:
9787543214446
包 装:
平装
《计量经济学》(第二版)中介绍的各种推动经济计量方法发展的简单事例十分吸引学生。
——ElenaPesavento,艾莫雷大学
我喜爱讨论当前的各种政策问题和计量技术的实证分析方面的应用事例。
对于讲授强调计量经济学应用课程的本人而言,斯托克和沃森的《计量经济学》(第二版)是一本适合学生与教师需求的好教材。
——CarolynJ.Heinrich,威斯康星大学麦迪逊分校
书中的“内容复习”与“习题”部分所提供的问题非常出色。
这些问题的难易程度搭配合理,它们不仅能很好地联系各章的内容,还有利于培养学生考虑适当的实证分析问题与细节的能力。
——CharlesS.Wassell,Jr.华盛顿中央大学
《计量经济学》(第二版)属于本科层面的融理论与实践于一体的优秀教科书,也可作为研究生层次的入门教材,国外院校普遍采用此书。
本书充分利用实证分析的现实问题与数据,通过简洁明晰的处理方式架起统计方法与经济解释之间的桥梁,明确突出计量经济学的实用方法,帮助学生全面理解计量经济学的基本内容,不仅包括回归分析、最小二乘法、异方差、序列相关、工具变量等传统内容,还涉及弱工具变量、项目评估、面板数据方法、时间序列分析等最新计量经济学的研究成果。
《计量经济学》(第二版)继承第一版的传统,继续采用普通的、完全可操作的、现实世界的实证分析事例说明计量经济学的方法与理论,这些“有趣”的事例包括教育经济学、住宅贷款市场的种族歧视、香烟需求与宏观经济预测等。
詹姆斯·
H.斯托克,加州大学伯克利分校经济学博士,曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。
研究领域为经济计算方法、宏观经济预测、货币政策等,曾发表论文90项多篇,并出版若干其他专著。
第一篇 导论与复习
1 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化试验
1.3 数据:
来源和类型
本章小结
重要术语
内容复习
2 概率论复习
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二维随机变量
2.4 正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布
2.5 随机抽样和样本均值的分布
2.6 抽样分布的大样本近似
习题
附录2.1 重要概念2.3中结论的推导
3 统计学复习
3.1 总体均值的估计
3.2 有关总体均值的假设检验
3.3 总体均值的置信区间
3.4 不同总体的均值比较
3.5 基于试验数据的因果效应的均值之差估计
3.6 样本容量较小时使用t统计量
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数
实证练习
附录3.1 美国当前人口调查
附录3.2 y是μy的最小二乘估计量的两种证明方法
附录3.3 样本方差一致性的证明
第二篇回归分析基础
4 一元线性回归
4.1 线性回归模型
4.2 线性回归模型的系数估计
4.3 拟合优度
4.4 最小二乘假设
4.5 OLS估计量的抽样分布
4.6 结论
附录4.1 加利福尼亚测试成绩数据集
附录42 OLS估计量的推导
5一元线性回归:
假设检验和置信区间
6多元线性回归
7多元回归中的假设检验和置信区间
8非线性回归涵数
9基于多元回归的评估研究
第三篇回归分析与深入专题
10面板数据回归
11二元因变量回归
12工具变量回归
13试验和准试验
第四篇经济时间序列数据的回归分析
14时间序回归和预测导论
15动态因果效应的估计
16时间序列回归的其他专题
第五篇回归分析的计量经济学理论
17一元线性回归理论
18多元回归理论
附录
参考文献
部分答案
术语表
编辑本段图书信息3
书名:
计量经济学(21世纪经济、管理类)
图书编号:
1648561
出版社:
人民大学
定价:
15.0
ISBN:
730004503
作者:
潘省初
出版日期:
2002-12-17
版次:
1
开本:
32
本书是在作者为中央财经大学本科生讲授“计量经济学”所使用讲稿的基础上修订而成的。
从20世纪80年代末期开设“计量经济学”课程,至今已有十多年。
在此期间,随着本学科的不断发展,使用的讲稿经过多次修改,目标是:
(1)使教学内容跟上计量经济学的最新发展,能够反映本领域科研和教学的最新成果;
(2)尽量使教学内容适合于财经类专业学生学习计量经济学,使学生能更好地理解和领会计量经济学理论和方法的本质,并能学以致用。
经过多年的教学实践,可以说,在这两个方面都取得了令人满意的进展。
全书共分八章。
第一章,绪论;
第二章,计量经济学的统计学基础;
第三章,〖HK〗双变量线性回归模型;
第四章,多元线性回归模型;
第五章,模型的建立与估计中的问题及对策;
第六章,动态经济模型:
自回归模型和分布滞后模型;
第七章,时间序列分析;
第八章,联立方程模型。
第一章是全书的概论,在介绍什么是计量经济学及其产生和发展的过程之后,用一个简单的例子展示了计量经济学方法解决问题的步骤,并讨论了计量经济学的应用领域和使用的软件工具。
第二章是对计量经济学所用到的统计学概念和方法的复习,这些概念和方法对理解本书后面的内容是至关重要的。
我在教学中发现学生学习的主要困难往往不是来自计量经济学本身,而是因为对所用到的大量统计学概念和方法不熟或忘记了。
尽管财经类专业学生都学过概率论和数理统计,但要求学生回过头去将统计学课程全部复习一遍也是不现实的,即便学生这样做了,也往往事倍功半,不得要领。
所以有必要安排这一章,目的是使有一定统计学基础的学生能通过本章的阅读尽快将已经淡忘的知识拣回来,而不必将统计学课程全部复习一遍。
第三、四两章是对回归分析方法的介绍。
第三章详尽介绍了双变量线性回归模型的概念和最小二乘估计方法,以及用估计好的模型进行假设检验和预测的方法。
第四章将双变量线性回归模型的结果推广到多元线性回归模型的情形,理论推导借助矩阵代数这一强有力的工具。
西方国家早期的计量经济学本科教学中曾有尽量避开高等数学工具的倾向,这与其经济类学生数学基础薄弱有关,这种倾向在最近已有所改变。
我的教学实践表明,我国经济类学生的高等数学和线性代数知识足以应付回归分析中的绝大部分推导和证明,因此在这两章中给出了比较完整
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