【西南财大课件计量经济学】JLJJ一章.pptx
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计量经济学(Econometrics),教师:
任栋E-mail:
1,计量经济学能干什么?
2,案例1:
研究中国的GDP增长问题:
对中国GDP增长速度的定量研究1)影响GDP增长的因素有哪些(投资、消费、出口等)?
2)GDP与各种因素之间的性质是什么?
(增、减)3)所作数量分析结果的可靠性如何?
4)今后的发展趋势怎么样?
案例2:
中国家庭汽车市场问题:
汽车市场状况如何(销售量)1)影响汽车销售量的主要因素是什么(收入、价格、道路状况等)?
2)各种因素对汽车销售量影响的性质怎样?
(正、负、无)3)各种因素影响汽车销量的具体数量程度?
4)以上分析所得结论是否可靠?
5)今后发展的趋势怎样?
3,类似问题还很多这些问题的共性:
提出所研究的经济问题分析影响因素(根据经济理论、实际经验)分析各种因素与所研究的经济现象的相互关系(需要科学的数量分析方法)分析所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系(需要运用统计方法)测算所研究经济问题的发展趋势(预测未来),4,第一节什么是计量经济学,第二节计量经济学的研究方法,第三节变量、数据、参数与模型,目的要求:
了解本学科的历史沿革;,了解计量经济学的性质;,了解与其它相关学科的联系和区别;,掌握研究计量经济学的四个步骤模型设定、参数估计、模型检验、模型应用;,掌握建立计量经济模型的依据;,掌握模型中的变量、数据及其类型;参数估计的准则;,掌握常用的模型形式。
第一章导论,5,一、计量经济学(经济计量学)的产生、发展,
(一)计量经济学的产生,17世纪英国经济学家、统计学家威廉.配弟在政治算术中开始用统计方法研究社会经济问题。
以后很长一段时间,经济学家们力图用数学方法研究经济问题。
但直至20世纪30年代计量经济学才被确定为一门独立学科。
20世纪20年代,一些经济学者不满足于对经济问题的定性研究。
认为纯定性研究不可能说明任何实际问题,是“乌托邦”理论。
挪威经济学家、第一届(1969年)诺贝尔经济学奖得主弗瑞希认为:
经济理论只在纯定性基础上工作,而不设法定量测度不同因素影响的重要性,实际上不可能得出和辩护任何“结论”。
沿于对经济问题的定量研究,第一节什么是计量经济学,6,例如:
在一次经济衰退中,有人说:
需要,1)削减工资,因为那将增加企业的利润,因而刺激生产;,2)增加工资,因为那将刺激消费者的需求,因而刺激生产;,3)削减利息率,因为那将刺激开设新企业;,4)提高利息率,因为那将增加银行存款,并因而给予银行增加贷款的能力,“增工资”与“减工资”、“削减利息率”与“提高利息率”相互矛盾,如何选择?
(分开看,四种措施都有其道理,但决策者却无所适从.因为这些措施都是纯理论概念,既没有定量化,也没有比较各种措施的相对力度)。
说明:
经济概念的定量化是非常必要的.正是在以上思考的推动下,或者说,在“不能解决的问题的吸引力”的影响下产生了计量经济学。
7,
(二)计量经济学的发展(顺应了社会化大生产的需要),20世纪30年代西方的经济大危机,使西方经济学关于资本主义市场经济能够自行调节和保持“均衡”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。
以研究生产者、消费者、家庭或厂商的经济行为主。
例:
H.舒尔兹在消费理论与市场行为方面的研究;P.道格拉斯对边际生产力的研究;J.丁伯根在景气循环方面的研究;R.费里希以统计学和经济理论为基础来测定需求弹性、边际生产力以及总体经济的稳定性等。
七十多年来,计量经济学取得了长足的进展。
从30年代起,特别是二次世界大战后,计量经济学在西方各国的影响迅速扩大(美国著名经济学家萨谬尔森(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”,1、二十世纪30年代,主要用于研究微观经济,8,3)货币工资变化率对失业率、物价上涨率的关系(菲利普曲线);,2)研究人们对公司产品的需求与广告费开支的关系。
预测:
相对于广告费支出的需求弹性(广告费的预算每变化1%的需求百分比变化);,5)生产函数(Q为产量,K为资本、L为劳动力投入,C反映技术进步的效益,(和反映生产的结构,其和为1),4)利润与科研支出的关系;,6)研究利润与甲、乙两种产品销售量的关系;,7)研究储蓄与居民收入的关系;,8)研究工业总产值与固定资产投资的关系;,例:
1)研究个人消费支出对可支配收入的依赖关系估计:
边际消费倾向(实际收入每变化一个单位引起消费支出的平均变化),9,2、二十世纪40年代后,计量经济学的研究重点是宏观经济(模型由微观到宏观、由地区经济到国家(世界)经济)由于计量经济学方法具有很大的实用性,各国政府都不同程度地采用计量经济学方法,建立本国的宏观经济模型进行经济预测,模拟政策效果等。
T.哈威勒莫、A.瓦尔德将统计推断应用于计量经济学;H.泰尔(在50年代)发表了二阶段最小二乘法;60年代后提出了有关分布滞后的新处理方法;.,10,其中:
Ct=消费支出;It=投资额;,Gt=政府购买支出,例1以凯恩斯的有效需求理论为基础构造的宏观经济计量模型,注:
这个简单的模型是大多数西方宏观经济模型的原型(当今的西方宏观经济模型,即使是成百上千个方程的大型模型,基本上都是在该模型的基础上的扩充)。
11,例2收入决定模型(其中:
消费支出C;投资I;进口IM;税收T;收入Y;政府支出G;出口E),12,3、计算机的应用(另一个发展是它的应用方面)二十世纪70年代以来,计量经济学的理论和应用又进入一个新阶段。
表现为:
1)计算机的广泛应用和新的计算方法大量提出,模型和变量的数目越来越多(规模越来越大)如:
英国剑桥大学的多部门动态模型有2759个方程、7484个变量;美国的联结(Link)计划的宏观模型(包括18个国家)有7447个方程、3368个外生变量。
2)近十几年来,计量经济学的理论方法又有新突破如:
协整理论的提出、非线性模型、合理预期模型、时间序列方法、协整理论、贝叶斯方法、小样本理论、对策论等理论和方法.是计量经济学新的研究课题。
13,例如:
协整:
意味着变量之间存在长期的均衡关系。
协整理论是格兰杰(Granger)和格尔(Engle)于八十年代末正式提出.例如,从长期看,消费与收入之间存在一个均衡比例,消费与收入的关系虽然会常常偏离这个比例,但这种偏离只是随机的、暂时的。
消费与收入的这种关系就是协整关系。
讨论协整理论的重要意义:
(1)避免伪回归(如果一组非平稳时间序列之间不存在协整关系,则这一组变量构造的模型就是伪回归);
(2)估计量的“超一致性”(非平稳时间序列之间是协整的,可以直接进行OLS,且参数的OLS量具有超一致性(即以更快的速度收敛于参数的真实值).(3)区分变量之间的长期均衡关系和短期动态关系(格兰杰和格尔已经证明:
如果变量之间存在长期均衡关系,则均衡误差将显著影响变量之间的短期动态关系),14,3)时间序列与截面结合数据模型(简称TS/CS模型)对时间序列与截面结合数据的分析是计量经济学最活跃的领域之一。
抽取一个容量为N的截面样本,对样本中每一个体观测T个时间单位(T1),就形成了一个容量为NT的新样本。
这就是时间序列与截面结合数据(简称TS/CS数据)。
如:
1988年至1997年我国30个省市的国民收入就是T=10,N=30的TS/CS数据.优点:
(1)可以解决样本容量不足的问题。
(2)可以估计某些难以度量的因素对被解释变量的影响。
(3)有助于正确理解经济变量之间的关系。
15,1983年9月,我校为统计学本科(必修)、非统计的其他专业本科(选修)开设了计量经济学课程。
1999年,经教育部批准,计量经济学课程成为经济学本科各专业必修的(八门)核心课程。
自1998级起成为全校经济学各本科专业的必修课程(并作为选修课为管理学各本科专业以及其他本科专业开设);自2001级起成为全校经济学、管理学以及其他专业硕士生的必修课程;自2000级起成为全校非数量经济各专业博士生选修课程。
我国的计量经济学发展情况1980年,Klien(美)教授一行来我国举办计量经济学讲学班,为我国引入计量经济学的开始。
1980年5月在西安召开的中国数量经济学会的成立大会吉林大学计量经济学基地计量经济学方法得以广泛应用,我校的计量经济学发展情况,16,1、弗瑞希在创刊号中指出:
计量经济学是“统计学、经济学和数学的结合”“这三者结合起来,就是力量,这种结合便构成了计量经济学”;,2、美国现代经济词典:
“计量经济学是用数学语言来表述经济理论,以便通过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支”;,3、萨谬尔逊、库普曼斯、斯通三位经济学家在1954年计量经济学家评审委员会的报告:
“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”,二、计量经济学的定义、性质
(一)计量经济学的定义,4、计量经济学可以定义为这样的社会科学:
它把经济理论、数学和统计推断作为工具,应用于经济现象的分析。
5、计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析。
这种行乃基于理论与观测的并行发展,而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
17,
(二)计量经济学的性质,是一门经济学,1、从“计量经济学”的定义看“计量经济学”不是对经济的一般度量,它是一门由经济学、统计学和数学结合而成的交差学科(相互联系、相互制约、缺一不可)。
计量经济学是以一定经济理论为依据,然后通过统计资料(经济数据),数理统计方法与数学方法相结合,通过建立计量经济模型来研究经济变量之间的相互关系及其演变规律的规律。
(数量分析方法必须有经济理论作为指导;所建模型必须符合经济意义;只有正确的模型才能用于分析现实经济)。
下图表明:
经济学、统计学、数学三者形成不同的交集,每个交集是一门特定的学科,彼此不能替代),18,综上所述,对经济现象进行计量分析,以上学科(经济学、统计学、数理统计学)都是必要的,但这些学科本身并非是充分条件。
要将其结合起来,这种结合构成了计量经济学。
各学科关系示意图,19,2、从“计量经济学”在西方国家经济学科中的地位看,在西方国家,“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”:
“在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”;-。
19692001年有40多位经济学家获奖,覆盖了经济学的各个分支学科.其中:
约有1/4的获奖者是因为对计量经济学的创立和发展作出了贡献,居经济学各分支学科之首(其他获奖者,即使其主要贡献不在计量经济学领域,但大多数的研究中都普遍应用了计量经济学方法)。
注:
1969年第一届诺贝尔经济学奖获奖者,是创立“计量经济学”的弗瑞希和推广应用“计量经济学”、建立了第个用于研究经济周期理论的计量经济学模型的丁伯根;2000年诺贝尔经济学奖颁发给了因在“微观计量经济学”方面作出突出贡献的芝加哥大学赫克曼教授。
3、从诺贝尔经济学奖获得情况看,20,三、计量经济学与其他学科的关系
(一)计量经济学与经济学的联系与区别,理论经济学,是理论与实际结合的分析成果,可以充实、完善经济理论,促进其发展,数理经济学,是“计量经济学”分析经济数量关系的基本出发点和理论依据,提供的函数式、经济关系的方程体系,为建立计量经济模型提供了理论准备,1、,2、,计量经济学,联系:
21,理论经济学,数量经济学,计量经济学,大多有定性的性质(有时也说明经济现象间的数量关系).例人均消费额(y)与人均可支配收入(x)之间成正相关关系,但它不能提供现象关系间数量上的度量,即不能说明收入的某一变动将会使消费额具体增加多少.,区别:
1、,2、,虽把经济关系用数学式表示出来,且以此推理.但式中的变量、参数只是用数学符号表达,虽有数量概念,但无具体的数值估计,本质上说仍是一种定性分析(或只讨论精确的函数关系(没有考虑影响经济关系发生随机变化的随机因素).,根据实际的统计数据估计式中参数的具体值,以说明经济关系的数量特征(以数理经济模型为基础,也用数学式表达经济关系。
但不认为这种关系是确定性的。
故把误差项作为随机变量引入模型中(以反映不确定因素的影响).,计量经济学,要对经济理论所确定的经济关系作出定量的估计,22,
(二)计量经济学与经济统计学的联系与区别1、联系,经济统计学,经济统计学,是关于搜集、整理、分析经济统计数据的科学其数据是对经济现象的一种计量,侧重于对经济现象的描述计量经济学需要经济统计学提供数据经济统计学是“计量经济学”估计参数、验证经济理论的基本依据,离开“经济统计学”不可能进行实际的计量经济分析(经济现象不可能像自然现象一样,在物理、化学实验室中,人为地控制其它条件,去反复预测某些因素变动对研究现象的影响。
我们只能去分析实际变化的经济现象的统计数据),计量经济学,主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行计量,2、区别,主要是利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量,23,(三)计量经济学与数理统计学的联系与区别1、联系,数理统计学,数理统计学,是研究随机变量统计规律性的学科;是计量经济学的方法论基础(数理统计学方法是填充数理经济学这只“空匣子”的基本工具),计量经济学,2、区别,计量经济学,研究的经济现象不是函数关系,模型中的随机项、变量、所估计的参数都视作随机变量。
所以计量经济学需大量运用“数理统计学”的方法。
抽象地研究一般的随机变量的统计规律性,(可以应用于经济领域,也可以应用于其它领域。
主要讨论在一定假定条件下,一般随机变量的概率分布、特征值、估计和推断;数理统计方法总是建立在标准假定条件下的;,限于在经济领域中的应用。
即是从经济模型出发,研究模型参数的估计和推断,这些参数有特定的经济意义,估计的参数要看在数学原理上能否通过,要看与实际的经济内容是否一致;“计量经济学”研究的经济问题常不能满足标准假定条件,故需建立专门的计量经济学方法。
24,注:
1、“计量经济学”是一门经济学科。
不是应用数学或其它;,2、“计量经济学”是以“数理经济学”、“数理统计学”为理论基础和方法论基础的交叉科学(经济统计学提供数据资料、数学提供方法)。
3、形象的比喻:
“数理经济学”是一只“空匣子”,“计量统计学”是为了填充这只“空匣子”。
“数理统计学”是“计量经济学”的方法论基础(是填充“数理经济学”这只“空匣子”的基本工具).,25,第二节计量经济学的研究过程(步骤),计量经济学方法研究问题,一般可分成四个步骤:
一、模型设定1、理论或假说的设定2、理论的数学模型设定3、理论计量经济模型设定,二、估计参数4、数据的收集5、模型参数的估计,三、模型检验6、经济意义7、统计推断8、计量经济学9、预测检验,四、模型应用10、结构分析(静态)11、预测12、政策评价,26,一、模型设定,1、理论或假说的设定,建模前需定性分析(科学的理论依据)例如,收入与消费支出问题(用西经的基本心理学理论):
通常或平均而言,收入增加消费也会随之增加,但消费支出不会大于收入,即边际消费倾向为:
0Y/X1。
(),模型要尽可能真实反映现象间的依存关系。
要实事求实地对国情、国力进行深入的理论分析,对国外的计量经济模型不能简单的生搬硬套。
例如:
根据劳动力市场均衡学说,工资增长率、失业率和物价上涨率有关。
失业率越高,表明劳动力的供给大大高于劳动力的需求,从而工资的增长率就越小,这就是有名的菲利浦曲线。
这一方程在西方国家的经济模型中被广泛采用,但在我国社会主义市场经济中就不一定成立。
27,2、理论的数学模型设定(函数关系),选择变量;确定数学关系式;拟定模型中待估计参数的范围。
(适当的数学形式:
合理、有解、形式尽可能简约,变量具有可观测性),3、理论的计量经济学模型设定,注意:
2、3的几何区别,28,二、估计参数,1、数据的收集,2、模型参数的估计(估计式(统计量);估计值),估计参数的方法很多。
如:
单一方程模型,常用的有“普通最小二乘法”、“广义最小二乘法”、“极大似然估计法”等;联立方程模型,常用的有“二段最小二乘法”、“三阶段最小二乘法”等。
(计量经济学模型成功的要素:
理论、方法、数据),29,三、模型检验,1、经济意义的检验,例如,有下列煤炭行业生产模型:
模型1:
煤炭产量-108.5472十0.00067固定资产原值十0.01527职工人数-0.00681电力消耗量十0.00256木材消耗量(系数符号无法解释经济行为),模型2:
Ln(煤炭产量)2.69+1.85Ln(固定资产原值)+0.51Ln(职工人数)(对数线性模型的系数值无法解释),(变量?
参数的符号、取值范围?
),30,2、统计推断检验:
目的在于评价模型参数估计值的统计可靠性。
(包括模型的拟合优度检验;假设检验和方差分析等)。
3、计量经济学检验:
检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
(多重共线性?
自相关?
异方差性?
模型是否可识别?
-),4、预测检验:
用模型进行预测,将预测结果与经济运行的实际值相比较,以检验模型的有效性。
(可信度?
),31,四、模型应用,1、经济结构分析(静态分析),用已经估计出参数的模型,对研究的经济关系进行定量考察,以说明变量间的数量关系。
即当其它条件不变时,模型中的解释变量(自变量)发生一定的变动,对被解释变量(因变量)的影响程度。
常用方法:
边际分析弹性分析乘数分析比较静力学分析.,32,例如:
说明一个国家(或地区)国内生产总值(Y)与总消费支出(C)的模型:
由经济理论知,模型应是斜率为正、且小于1的直线。
参数的经济意义为边际倾向MPC。
如=MPC=0.8,说明国内生产总值每增加一亿元,总消费支出将平均增加0.8亿元。
例:
在上例基础上进行经济增长乘数分析。
假设政策的改变,投资有所下降,它对经济的影响如何?
由宏观经济理论已知,投资每改变一个单位,收入的改变由收入乘数或经济增长乘数M=1/(1-MPC)给出,当=MPC=0.8,M=5,说明投资增加一个单位,将导致收入(或国内生产总值)增加5倍之多。
(注意:
乘数的实现需要时间)。
这为经济分析、政策的制定提供了有价值的信息(如分析内需不足,原因?
).,33,假设两个地区的财政投资都为200亿元,A地区的边际消费倾向为0.8,假设B地区的边际消费倾向为0.5,经计算200亿元的投资给A地区带来的GDP增量为1000亿元;而同样200亿的投资给B地区带来的GDP增量才400亿元,整整差了600亿元,该差别是由0.8-0.5=0.3的差别造成的,边际消费倾向才相差0.3,可是给经济增长带来的差别几乎天壤之别。
财政投资对GDP的拉动效果与财政投资力度、边际消费倾向有关,而且后者的效果更为明显,它只需上升一点点,就能够将财政投资对GDP的影响力成倍扩大。
如将上例的边际消费倾向上升到0.9,则M要放大十倍。
在宏观经济学里面,人们形象地将M=1/(1-MPC)这个放大器叫乘数,也就是说它能够将投资变化对GDP的影响成倍地放大。
产生乘数效果的背后机制很简单,如,政府进行一笔基础设施投资,这笔投资当然也就变成了许许多多相关行业的人员的新增收入,而这些人员又会把这笔收入的一部分花掉,它自然又成了另一部分人的新增收入,而这另一部分人又会将其中一部分收入花掉这个过程就这么不断地重复着,结果最初的一笔投资就因为这个不断的收入消费支出过程而带来倍增的GDP。
34,2、经济预测,从许多可供选择的政策方案中选择较好的予以实行;计量经济模型可以起到“经济政策实验室”的作用。
3、政策评价,35,计量经济的研究过程(P7),经济理论,实际经济活动,搜集统计数据,设定计量模型,参数估计,模型检验,模型应用,经济预测,政策评价,模型修订,结构分析,是否符合标准,符合,不符合,36,第三节变量、参数、数据与模型,一、计量经济模型中的变量,
(一)变量:
在不同时间、空间有不同状况,取不同数值的因素称为变量。
(二)分类,1、内生变量和外生变量(按变量的性质分类),内生变量(endogenousvariable):
是随机变量,其数值由模型自身决定;内生变量影响模型中其它内生变量,同时又受外生变量影响,是模型求解的结果。
外生变量(exogenousvariable):
通常为非随机变量,其值在模型之外决定。
外生变量只影响模型中的内生变量,不受模型中任何其它变量影响。
37,
(1)外生变量分为:
政策变量与非政策变量,非政策变量:
决策者不能或难以控制的外生变量.如:
气候变化,国际经济形式等.,
(2)滞后变量与前定变量,滞后变量:
过去时期的内生变量(又称前定内生变量),前定变量:
在求解模型之前确定的量(滞后变量与外生变量的总称)。
其中:
政策变量:
决策者可以加以控制的外生变量。
如:
利率,政府支出等.,38,例:
收入决定模型(其中:
消费支出C、投资I、进口IM、税收T、收入Y、政府支出G、出口E),其中:
消费支出C、投资I、进口IM、税收T、收入Y是内生变量,政府支出G、出口E是外生变量(通过计划、预算来确定),(滞后变量,作用视同外生变量),39,存量(时点指标),2、流量与存量(从描述的经济活动的形态分类),流量(时期指标),3、解释变量与被解释变量(从因果关系分类),解释变量(自变量):
说明因变量变动原因的变量,被解释变量(因变量):
模型中要分析研究的变量,注:
被解释变量一定是模型的内生变量,而解释变量既包括外生变量,也包括一部分内生变量。
40,二、数据,1、时间序列数据:
按照时间先后顺序排列的统计数据(时期(流量)数、时点(存量)数)。
2、截面数据:
是在同一时间,不同空间的某个指标组成的数列。
例:
19802002年各年全国国内生产总值;1991年1季度2001年4季度某地各季零售物价指数.,例:
1998年全国31个省、区、直辖市工业增加值;2001年某市33个工业行业上交利税。
例:
工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等.,41,3、混合数据:
既有时间序列数据,又有截面数据,4、虚拟变量数据:
仅取0和1两个变量值的。
例:
居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据,例:
19992003年14个沿海城市外商实际投资(其样本数据的个数为5*14=70个。
42,三、参数及其判别准则,1、无偏性:
(一)参数,
(二)参数估计的判别准则,2、有效性:
3、一致性(相容性):
43,四、计量经济模型的建立,
(一)经济变量之间的关系,1、行为关系:
描述决策者经济行为的变量之间的关系(描述市场主体,如:
居民、企业、政府等决策单位)的经济行为,说明这些主体在外界刺激或影响下,自身经济活动中的反映。
例:
消费函数、投资函数、,2、生产技术关系:
反映由科学技术水平决定的变量之间的数量关系(常讨论投入的生产要素与产出成果之间的工艺技术关系)。
例:
Q为产量,K为资本、L为劳动力投入,A反映技术进步的效益,,44,3、制度关系:
由于政府制定的政策和规定的制度所决定经济现象之间的关系。
例:
税金=应税额税率其中:
税率是由政府确定的,由此建立的方程称为制度(政策)方程,4、定义关系:
根据定义(经济理论或假设所确定)的有关经济变量之间的恒等式。
例:
国内生产总值=社会总产出-中间投入=总消费+总投资+净出口,注:
行为方程和技术方程通常都是随机方程,均含有随机干扰项,需要估计模型的未知参数;定义方程和政策方程,不包括随机扰动项,其模型的参数都是前定的,属确定性方程,不需估计。
45,
(二)计量经济模型的数学形式,1、线性模型(对变量、参数),Y=0+1X1+2X2+kXk+uE(Y)=0+1X1+2X2+kXk,46,2、非线性模型(被解释与解释变量之间、被解释变量与参数之间),
(1)多项式函数,例如:
常见的可线性化模型:
(1、2可线性化),47,
(2)双对数方程,双对数方程的斜率参数可以衡量因变量Y关于解释变量X的弹性。
(表示:
当X每变动1%时,因变量Y平均变动的百分比)。
基本形式(幂函数):
事实上有:
48,(3)半对数方程,模型一,斜率参数等于Y的相对变动(d(Y)/Y)与X绝对变动(d(X))之比。
模型叫增长模型,它可以描述某种经济现象随着时间变化而变动的趋势。
事实上有:
49,表示当自
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