计量经济学总论.pptx
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计量经济学,必修课,周3学时,单周上机任课教师:
班级:
国际经济与贸易2001级,谢谢合作!
第1章总论,主要内容,第一节什么是计量经济学第二节计量经济学的应用步骤第三节计量经济学与其它学科间的关系第四节计量经济学软件包简介第五节随机扰动项的分布及其产生原因第六节数据与模型第七节案例分析,第一节什么是计量经济学,一、计量经济学的定义二、计量经济学的种类三、经济计量模型是计量经济学研究的核心四、计量经济学的产生与发展,一、计量经济学的定义,英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家R.Frich于1926年仿照“Biometrics”(“生物计量学”)提出来的。
中文译名有两种:
经济计量学与计量经济学。
前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科;后者试图通过名称强调它是一门经济学科。
计量经济学是以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计推断为方法,以电脑技术为工具,以建立经济计量模型为手段,定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系的经济学科。
二、计量经济学的种类,广义上讲,计量经济学有两个主要的研究内容:
一是如何运用、改进和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特殊方法计量经济学方法,这部分研究内容称为理论计量经济学,也称经济计量方法。
二是在一定的经济理论指导下,以反映事实的统计数据为依据,以经济计量方法研究经济数学模型,探索实证经济规律,这一方面的研究内容称为应用计量经济学。
三、经济计量模型是计量经济学研究的核心,计量经济学方法及其应用,都是围绕建立、估计、检验和运用经济计量模型这一核心进行的。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自然相象和社会经济现象的本质与发展规律。
例如,物理模型,几何模型,传统经济学的文字模型等等。
模型是对现实抓住本质的抽象与简化,更深刻地揭示出现实的本质与规律。
经济计量模型的定义,经济计量模型包括一个或一个以上的随机方程式,它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征,更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。
模型由系统或方程组成,方程由变量和系数组成。
其中,系统也是由方程组成。
四、计量经济学的产生与发展,1计量经济学是顺应社会化大生产的需要而产生的2最初10年,主要研究微观经济问题340-70年代,重点是研究宏观经济问题4计量经济学之今日5计量经济学在西方国家经济学科中的地位,1计量经济学是顺应社会化大生产的需要而产生的,1926年挪威经济学家R.Frich提出了“Econometrics”。
1930年12月,弗里希、丁伯根(荷兰,J.Tinbergen)等人在美国克里夫兰发起成立了国际计量经济学会,并于1933年创刊Econometrics。
萌芽时期,从30年代到今天,尤其是二次大战以后,计量经济学在西方各国的影响迅速扩大。
P.A.Samuelson曾说:
“二次世界大战以后的经济学是计量经济学的时代”。
1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。
自1969年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量经济学家,其中10位是世界计量经济学会的会长。
计量经济学应运而生,本世纪30年代经济总危机,使传统的经济理论陷入破产,垄断资本及其政府迫切需要研究预测经济波动和防止经济危机的理论方法。
在市场经济中市场主体之间存在错综复杂的关系,企业要在激烈的竞争中生存、发展,必须有可靠的市场预测;政府要干预国民经济运行,更需要及时分析经济动态。
企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经济景气、循环周期的研究,以及政策模拟、预测分析。
于是计量经济学就应运而生。
近70年来,理论计量经济学取得了长足的进步。
1最初10年,主要研究微观经济问题240-70年代,重点是研究宏观经济问题3计量经济学之今日4计量经济学在西方国家经济学科中的地位,2最初10年,主要研究微观经济问题,发展初期的十多年,主要用于研究微观经济。
如舒尔次在消费理论和市场行为方面的研究;道格拉斯对边际生产力的研究,丁伯根在景气循环理论方面的研究,都为计量经济学拓宽了新的领域。
弗里希在以经济学和统计学理论为基础来测定弹性、边际生产力以及总体经济的稳定性,是一大贡献。
340-70年代,重点是研究宏观经济问题,计量经济学家致力于经济理论的模型化与数学化的研究。
威勒莫(Havelmo)、瓦尔德(Wald)将统计推断运用与计量经济学。
50年代瑟尔(Theil)发明了两阶段最小二乘法。
60年分布滞后新处理方法得以发表。
电脑的出现和广泛地使用,使大量复杂的经济计量模型得以建立和应用,促进了计量经济学理论和应用的发展。
4计量经济学之今日,今天,计量经济学更广泛地运用于实际经济生活中,各国普遍利用经济计量模型从事经济预测与经济分析,拟订经济发展计划,提出经济对策。
经济计量模型正日益成为一个重要的经济管理决策工具。
经济计量模型在设计方案、制定经济政策和评价政策中用作模拟仿真的经济实验室。
5计量经济学在西方国家经济学科中的地位,著名计量经济学家、诺贝尔经济奖获得者克莱因(Klaien)在计量经济学教科书序言中写道:
“计量经济学已在经济学科中居于重要的地位”,“在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已成为经济学课表中有权威的一部分。
”,第二节计量经济学的应用步骤,一、模型设定,1模型设定的定义2研究有关经济理论3确定变量和函数形式4.模型设计阶段具体技术工作,1.模型设定的定义,依据一定的经济理论,先验地用一个或一组数学方程式表示被研究系统内经济变量之间的关系。
这阶段的工作称为模型设定。
这是计量经济学研究中最重要也是最困难的阶段,为此,需要作以下工作:
1研究有关经济理论2确定变量和函数形式,2研究有关经济理论,建立模型需要理论抽象。
模型是对客观事物的基本特征和发展规律的概括,是对现实抓住本质的简化。
这种概括和简化就是理论分析的成果。
因此,在模型设定阶段,首先要注意基于经济理论的定性分析。
菲利普斯曲线,例如,根据劳动力市场均衡学说,工资增长率y、失业率x1和物价上涨率x2,有关系y=f(x1,x2)。
失业率越高,表明劳动力的供给大于需求,从而工资上升率越低,这就是著名的菲利普斯曲线。
这一曲线在西方国家建模中被广泛使用。
凯恩斯(Keyens)消费理论,根据凯恩斯(Keyens)消费理论:
“平均说来,当人们收入增多时,他们倾向于消费,但其增长的程度并不和收入增加的程度一样多。
”设y为消费,x为收入,用数学方程表示为y=f(x)=b0+b1x+e其中参数b1=dy/dx为编辑消费倾向,e为随机项,表明消费的随机性。
按照凯恩斯的观点,0b11。
库兹涅茨假设,但是,库兹涅茨对凯恩斯这种边际消费倾向下降的观点持否定态度。
他研究的结论,消费与国民收入之间存在稳定的上升比例。
因此,上式只是根据凯恩斯消费理论设定的消费模型。
邓小平理论是中国计量经济学研究的理论基础,我国即将建成有中国特色的社会主义市场经济体制,因此应该以中国改革的设计师邓小平的理论框架作为模型设定的基础,实事求是地对国情、国力进行深入的理论分析。
3确定变量和函数形式,模型应当反映客观经济活动,但是这种反映不可能也不应该是包罗万象,巨细无疑的。
这需要合理的假设,删除次要关系和因素。
对模型进行简化抽象,既突出主要联系,又便于模型处理、运用。
例如,在我国一些地区经济模型中就需要舍去进出口贸易,将地区经济视为一个封闭的经济系统。
假设是否合理,就要看变量的选择和模型形式的设定。
模型设计阶段具体技术工作:
(1)模型应该包括那些变量?
哪些是因变量?
哪些是自变量?
(2)模型包括几个参数,它们的符号(正负)如何?
(3)模型函数的数学形式,线性的?
亦或是非线性的?
4统计数据的收集与整理,变量确定以后,就要全面收集统计资料,这是模型设定的基础工作。
一般说来,收集的数据都需要经过统计分组,整理加工,使之系统化,成为能为模型所用,反映问题特征的综合资料。
数据整理工作包括分类,调整口径,汇总,编制变量列表。
还包括建立研究问题的数据库。
二、参数估计,经济计量模型设定以后,就要估计参数。
参数是模型中表示变量之间数量关系的常系数。
它将各种变量连接在模型之中,具体说明解释变量对被解释变量的影响程度。
在未经实际资料估计之前,参数是未知的。
模型设定之后,依据可资利用的数据资料,选择适当的估计方法,例如最小二乘进行估计。
参数估计的意义,参数估计为经济理论提供了实际经验的内容,并验证经济理论。
如上述凯恩斯消费模型,若参数b1的估计值=0.8,它不仅说明了边际消费倾向的实际内容,同时也证实了凯恩斯消费理论关于b1介于0-1之间的假定。
三、模型检验,参数估计以后,模型便已确定。
但模型是否符合实际,能否解释实际经济过程,还需要进行检验。
检验分三方面内容:
经济意义检验、统计检验和计量经济学检验。
经济意义检验主要检验各个参数是否与经济理论和实际经验相符;统计检验则是利用统计推断的原理,对参数估计的可靠程度、观察数据的拟合程度;计量经济学检验则是基本假设的满足程度、各种经济计量假设的合理性,以及模型总体结构预测能力的检验。
计量经济学研究是一个动态过程,模型通过上述各项检验之后,才能实际应用,检验不能通过,则需修整模型,再设定,再估计,再检验。
四、模型应用,经济计量模型主要用于分析经济结构,评价经济政策,仿真经济系统以及预测经济发展等几个方面。
模型的应用过程也就是检验模型和理论的过程。
如果预测误差小,表明模型精度高,质量好,对现实结实能力强,理论符合实际;反之,则要对模型以及对建摸所依据的经济理论进行修正。
经济计量工作过程,是一个不断修改、信息反馈的过程。
参见第18章中的流程图。
计量经济学的组成与结构,理论,事实,模型,数据,统计理论,精练数据,利用计量经济学技术和精练数据估计模型,结构分析,预测,政策评价,原料,加工,成品,计量经济技术,经济计量模型,10、流程图,设计理论模型,收集统计资料,模型的参数估计,建立具体模型,模型检验,是否合符标准?
征求决策者意见,是否可用于决策?
应用,预测未来,评价政策,结构分析,修改整理模型,修改模型,理论模型与数据收集阶段,参数估计与模拟阶段,政策分析与模型应用阶段,理论研究或经验总结,计量经济学与电脑,必须指出,模型的建立和实际使用,离开了电脑几乎是不可能的。
目前,已有很多计量经济学软件包,可以完成计量经济学模型的参数估计、模型检验、预测等基本运算。
本课程采用国家计委推荐的EViews进行案例教学。
要求同学们掌握EViews,比较熟练地使用它,并掌握EViews与其它Windows软件共享信息。
五、经济计量模型的特点,经济计量模型是定量研究具有随机性特征的经济变量关系的代数模型。
注重经济计量模型的随机性特征,是计量经济学的最显著特征。
第三节计量经济学与相关学科间的关系,几点解释,经济现象错综复杂,变化不定,为便于研究往往舍去一些次要因素,专门研究普遍性、决定性的因素之间的因果关系,形成系统的经济理论。
经济理论是实践的高度概括,经济模型则是经济理论的简明描述。
文字模型比较细腻,几何模型比较简明,数学模型比较严谨。
数学模型运用数学定理进行推理。
数学模型的优点,
(1)比较简练
(2)表述概念精确(3)可以引用(普遍适用的)数学定理(4)一般可以同时处理多个经济变量,数学模型之不足,
(1)数学代替知识
(2)以计算代替理解(3)把研究的问题局限在数学上能够解决的问题(4)为数学上的方便,随意假设,抛弃经济原则(5)数学语言不是经济学家的行话,难于交流显然,以上这些并非数学模型之错。
经济学、数理经济学、经济统计学与计量经济学,经济学:
研究如何有效地利用可供各种选择的有限资源,以求人类现在和将来无限欲望的最大满足。
数理经济学:
运用抽象的方法,借助数学函数和几何图形得出经济学概念与理论。
统计经济学:
以统计资料作为记述现实经济变动过程的手段。
计量经济学:
以统计资料作为验证经济理论、预测未来、进行政策评价的手段。
经济学科之发育与成长,经济学与数学结合=数理经济学经济学与统计学结合=统计经济学数学与统计学结合=数理统计学数学、经济学、统计学三者的结合=计量经济学,数理经济学,计量经济学,经济统计学,数理统计学,经济学,统计学,数学,还有电脑这一必不可少的手段与工具。
怎样看待计量经济模型?
广义地说,一切包括经济、数学、统计三者的模型;狭义地说,仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。
事实上,理论研究需要经验数据的检验,而经验研究也需要理论分析的指导,我们不能只搞没有计量的理论,更不能搞“没有理论的计量”统计“炼金术”,第四节计量经济学软件包简介,第五节随机扰动项的分布及其产生原因,1、引入随机扰动项的目的2、随机扰动项代表模型中省略了的所有次要因素的综合作用3、根据中心极限定理随机扰动项服从正态分布4、通常模型由随机方程组成5、随机扰动项产生的原因,为什么要引入随机扰动项,模型中引入反映不确定因素影响的随机扰动项e的目的在于使模型更符合客观经济活动实际。
简单线性需求函数不可能包罗万象地引入全部影响变量,我们以最简单的线性需求函数为例进行分析。
Qd=b0+b1X1理论分析和实践经验表明,某种商品需求量不仅趋近于价格,而且趋近于替代商品的价格X2,消费者收入X3和消费者偏好X4等等。
将所有对需求量有影响的个变量引入方程:
Qd=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+bkXk即使如此也还可能有其他次要因素影响需求量,譬如社会风尚,心理变化甚至天气等等。
总之,不可能巨细无遗的全部都引入。
次要因素的综合效应是不能忽视的,未引入的这些随机变量有的可以度量,有些不可以度量,在实际观测中,有时发生影响有时又不发生影响,记为随机变量Zi(i=1,2,m)。
从个别意义上,这些次要因素可能是不重要的,但所有这些的综合效应是不能忽视的。
否则,模型将与实际不符。
于是将它们也引入模型。
必须另外寻找解决问题的思路,显然是不必要的。
计量经济学将这些或者次要,或者偶然的,或者不可测度的变量用一个随机扰动项e来概括,需求函数:
这是一个随机方程。
E是随机变量Zj的线性组合,也是一个随机变量。
它代表所有未列入模型的那些次要因素的综合影响。
由中心极限定理e服从正态分布,进一步分析e相当于诸随机变量Zj的均值。
因此,由中心极限定理,无论Zj原来的分布形式如何,只要它们相互独立,m足够大,就会有e趋于正态分布。
经济计量模型的一般形式,随机扰动项产生的原因,
(1)客观现象的随机性。
引入e的根本原因,乃是经济活动是人类参与的,因此不可能像科学实验那样精确。
此外还有社会环境和自然环境的随机性。
(2)模型省略了变量。
被省略的变量包含在随机扰动项e中。
(3)测量与归并误差。
测量误差致使观察值不等于实际值,汇总也存在误差。
(4)数学模型形式设定造成的误差。
由于认识不足或者简化,将非线性设定成线性模型。
这就是为什么要采用数理统计方法的原因,
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