计量经济学01.pptx

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经济计量学Econometrics,主讲：

徐明生（计统系）主页：

用户：

XMS,课程目的掌握经典经济计量学的基本理论，能够利用经济数据构建自己的计量模型并进行实证分析。

学会使用SPSS或Eviews进行计量经济学实证分析。

课程成绩平时成绩（考勤作业）：

30%期末考试：

70%,第一章经济计量学的特征及研究范围,主要内容,什么是经济计量学为什么要学习经济计量学经济计量学方法论,1.1什么是经济计量学,首届诺贝尔经济学获得者Frisch说过：

用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事；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的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。

三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。

这种分析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（Samuelson等,1954）。

计量经济学，是对经济学的作用存在有某种期待，它把数理统计学应用于经济数据，以使数理经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果（Tintner,1968）。

什么是经济计量学,计量经济学是在一定的经济理论指导下，从实际问题的背景出发，以大量的统计数据为原料，综合运用统计学、数学、计算机等学科的科学方法，通过建立合适的数学模型对经济关系做出定量的分析与估计的一门学科。

数学,统计学,经济学,计量经济学,经济统计学,数理经济学,什么是经济计量学,数理统计学,数理经济学用数学公式或数学模型来描述经济理论，而不考虑对经济理论的测度和经验验证。

经济统计学收集、处理经济数据并将这些数据绘制成图表的形式。

经济统计并不关心用这些收集到的数据来检验经济理论。

计量经济学利用经济统计学收集整理的数据对数理经济学模型进行估计并进行经验分析，以验证经济理论、提出政策评价、或进行预测。

什么是经济计量学,经济计量学内容体系,广义计量经济学和狭义计量经济学初、中、高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学,广义计量经济学和狭义计量经济学,广义计量经济学是利用经济理论、数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。

狭义计量经济学，也就是我们通常所说的计量经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。

本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型。

初、中、高级计量经济学,初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用为主要内容。

理论计量经济学和应用计量经济学,理论计量经济学是以介绍、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。

除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济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方法，应用了广泛的数学知识。

应用计量经济学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。

经典和非经典计量经济学,经典计量经济学（ClassicalEconometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。

R.Frish创立T.Haavelmo建立了它的概率论基础L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者,经典计量经济学在理论方法方面特征是：

模型类型随机模型；模型导向理论导向；模型结构线性或者可以化为线性，因果分析，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，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。

经典计量经济学在应用方面的特征是：

应用模型方法论基础实证分析、经验分析、归纳；应用模型的功能结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展；应用模型的领域传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。

非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。

非经典计量经济学主要包括：

微观计量经济学非参数计量经济学时间序列计量经济学动态计量经济学等。

非经典计量经济学的内容体系：

模型类型非经典的计量经济学问题模型导向非经典的计量经济学问题模型结构非经典的计量经济学问题数据类型非经典的计量经济学问题估计方法非经典的计量经济学问题。

本课程以经典计量经济学为主，适当引入一些简单的、应用较多的现代计量经济学理论方法。

一方面，从理论方法角度，经典计量经济学理论方法是非经典计量经济学理论方法的基础；另一方面，从应用的角度，经典计量经济学模型仍然是目前应用最为普遍的计量经济学模型。

宏观计量经济学和微观计量经济学,经典宏观计量经济学：

利用计量经济学理论方法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、评价和预测。

现代宏观计量经济学的主要研究方向：

单位根检验协整理论动态计量经济学。

微观计量经济学于2000年诺贝尔经济学奖公报中正式提出，其研究对象是个人或家庭的经济行为，如消费者选择、工作决策、教育回报等等微观数据表现为截面数据和平行（panel）数据。

微观计量经济学的主要内容包括：

平行（panel）数据模型的理论方法离散选择模型的理论方法选择性样本模型的理论方法,经济计量学从属于经济学科,从计量经济学的定义看从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看从计量经济学与数理统计学的区别看从建立与应用计量经济学模型的全过程看从诺贝尔经济学奖看,诺奖与经济计量学,到2008年为止，共有67位经济学家获得了诺贝尔经济学奖。

其中有10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖1969R.FrishJ.Tinbergen1973W.Leotief1980L.R.Klein1984R.Stone1989T.Haavelmo2000J.J.HeckmanD.L.McFadden2003CliverW.J.GrangerRobertF.Engle16位担任过世界计量经济学会会长30位左右在获奖成果中应用了计量经济学,诺贝尔经济学奖（1969）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1969forhavingdevelopedandapplieddynamicmodelsfortheanalysisofeconomicprocesses,RagnarFrischNorwayOsloUniversityOslo,Norway1895-1973,JanTinbergentheNetherlandsTheNetherlandsSchoolofEconomicsRotterdam,TheNetherlands1903-1994,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1973）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1973,forthedevelopmentoftheinput-outputmethodandforitsapplicationtoimportanteconomicproblems,WassilyLeontiefUSAHarvardUniversityCambridge,MA,USA1906-1999,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1980）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1980,forthecreationofeconometricmodelsandtheapplicationtotheanalysisofeconomicfluctuationsandeconomicpolicies,LawrenceR.KleinUSAUniversityofPennsylvaniaPhiladelphia,PA,USA1920-,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1984）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1984,forhavingmadefundamentalcontributionstothedevelopmentofsystemsofnationalaccountsandhencegreatlyimprovedthebasisforempiricaleconomicanalysisRichardStoneGreatBritainCambridgeUniversityCambridge,GreatBritain1913-1991,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1989）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1989,forhisclarificationoftheprobabilitytheoryfoundationsofeconometricsandhisanalysesofsimultaneouseconomicstructuresTrygveHaavelmoNorwayUniversityofOsloOslo,Norway1911-1999,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（2000）,JamesJHeckmanDanielLMcFaddenUSAUSAUniversityofChicagoUniversityofCaliforniaChicago,IL,USABerkeley,CA,USA1944-1937-,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000,forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingselectivesamples,forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingdiscretechoice,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（2003）,TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2003,formethodsofanalyzingeconomictimeserieswithtime-varyingvolatility（ARCH）,formethodsofanalyzingeconomictimeserieswithcommontrends（cointegration）,RobertF.EngleUSANewYorkUniversityNewYork,NY,USA1942,计量经济学入门,经济计量学的产生和发展,英文Econometrics最早是由挪威经济学家RFrisch于1926年模仿Biometrics（生物计量学）提出的。

中文译法：

“经济计量学”或“计量经济学”。

1930年成立世界计量经济学会并于1933年创刊Econometrica（计量经济学杂志），是目前国际上最著名的期刊之一。

经济计量学的产生和发展,计量经济学自20世纪20年代末、30年代初形成以来，无论在技术方面还是应有方面，发展都是很迅速的。

尤其是经济50年代的大发展阶段和60年代的扩张阶段，它已经在经济学科中占据重要的地位，同时计量经济学模型在经济领域得到了广泛的应用。

70年代以来非经典计量经济学的取得了极大的发展，目前计量经济学形成复杂而完备的理论体系，并仍在不断的发展之中。

经济计量学的地位,“二战以后的经济学是计量经济学的时代”。

萨缪尔森（PaulSamuelson）“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”克莱因（Klein）1998年，我国国家教委将“计量经济学”与“政治经济学”、“西方经济学”等课程规定为经济学专业本科生必修的核心课程。

1.2为什么要学习经济计量学,依据观测或试验，对大多数经济理论给出经验解释；实践的需要就业；政策制定；企业。

第一，通过引进数量研究方法，能够在一定程度上改变社会科学的研究面貌。

在当今这个时代，对于社会科学的研究活动，不应该仍然一味以文献资料加工为基础，而应该主动面向现实，以丰富、具体的事实资料为依据，通过对数据的信息挖掘，找到社会经济现象发展变化的规律和本质特征。

第二，通过开展数量研究，能够改变社会科学工作者的身份，提高社会科学研究人员的价值。

社会科学工作者不能仅仅成为一般的研究型人员和专家，也应该像工厂的专业管理人员和工程技术人员一样，成为社会进步事业的“工程师”。

第三，通过数量分析方法，能够拓宽社会科学的研究渠道，丰富社会科学的研究内容。

原因是，对所研究对象的有关质的特征和关系，如果诉诸于定量的、精确化的描述，有可能会促进新的研究课题的发现，至于这一点，很容易从科学发展史中得到印证。

第四，通过数量分析方法，能够为经济政策和管理措施的制定，提供“实验室式”的论证与检验，这对于增强政策措施实际执行效果的预见性，排除主观认识误区是很有帮助的。

第五，通过数量分析方法，能够为我们从所研究问题存在的外围环境入手，找到合理的解释逻辑。

随着经济活动的深入发展，各个地区之间、国民经济各部门之间、各个经济因素之间的关联关系，比过去任何一个时期都来得密切。

那么，借助数据资料的分析，有可能会找到它们之间客观存在的稳定的数量关系，从而为比较认识和机理分析确立基础。

第六，通过数量分析方法，能够提高研究结论的精确化水平。

社会科学毕竟不同于自然科学，我们不能把数量分析奉若神明，但是，适当地做到心中有数还是十分必要的。

1.3经济计量学方法论（分析步骤）,建立一个理论假说；收集数据；设定数学模型；设定统计或经济计量模型；估计经济计量模型参数；考察模型的适用性模型设定检验；检验源自模型的假设；利用模型进行预测。

经典计量经济学模型的建模步骤,1.理论或假说的陈述例子：

工资决定，一般认为受教育的水平越高，工资的水平越高，即人力资本的作用。

因此，我们认为教育对工资将有正的影响作用。

2.收集数据对于上面的例子，为了验证我们的假设，我们需要工资、受教育程度的数据。

对于数据，在计量经济学中主要关注三种数据：

截面数据、时间序列数据和混合截面数据。

经典计量经济学模型的建模步骤,数据结构

（1）截面数据（cross-sectionaldata）是在给定时间，有关个人、家庭、企业、城市、省份、国家或其他单位的样本构成的数据。

即发生在同一时间截面上的调查数据。

因为在不同的截面上，受到个体的影响，往往容易产生异方差。

1976年526人的截面数据，包括小时工资（wage）、教育水平（educ）、工作经验（exper）、性别（female）,经典计量经济学模型的建模步骤,

（2）时间序列数据（Timeseriesdata）是一批按时间先后顺序排列的统计数据。

时间序列数据的例子：

股票价格、货币供应量、消费价格指数（CPI）、GDP等。

在时间序列数据中，后一期的数据往往会与前一期的数据有很大的相关关系，这是因为影响今期的因素，有时会同样影响下一期。

比如GDP等。

时间按频率可以有天、星期、月、季度、年等。

在时间序列数据中，时间趋势和周期性比较重要（季节性数据）,中国的GDP、人口和人均GDP的数据,经典计量经济学模型的建模步骤,（3）混合截面数据（PooledCrossSections）既有截面数据的特征，又有时间序列数据的特征。

（4）平行数据/面板数据（paneldata）每一个截面单位都有一个时间序列的数据。

平行数据是一种特殊的混合截面数据。

Obsno观察值号、city城市编号、year年份、crime犯罪数、pop城市人口数、police城市警察数。

经典计量经济学模型的建模步骤,我们收集到一个包含526个人的工资收入（wage）及其受教育程度（educ）的截面数据。

经典计量经济学模型的建模步骤,3.建立数学模型wage=b0+b1educwage代表每小时的工资额，educ代表受教育程度。

上式斜率b1表示：

受教育程度每增加一年，小时工资将增加b1美元。

4.建立统计或计量经济学模型wage=b0+b1educ+u其中，u称为随机误差项，它包含了模型中没有包含的其他影响工资收入的因素（工作经验、年龄等）。

左边为因变量或被解释变量，右边称为自变量、解释变量、控制变量等。

经典计量经济学模型的建模步骤,5.计量经济学模型的估计wage=-0.905+0.541educ（-1.32）（10.17）F103.366.假设检验：

T检验、F检验7.经济意义检验8.运用模型进行预测,1.4计量经济学模型的应用,一、结构分析二、经济预测三、政策评价四、检验与发展经济理论,一、结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。

它研究当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响。

结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。

二、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。

计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。

对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。

模型理论方法的发展以适应预测的需要。

计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。

计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。

对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。

模型理论方法的发展以适应预测的需要。

三、政策评价政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。

计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便的评价各种不同的政策对目标的影响。

主要有三种方法。

一是工具目标法。

二是政策模拟。

三是最优控制方法。

四、检验与发展经济理论一是按照某种经济理论去建立模型，然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合，如果拟合很好，则这种经济理论得到了检验。

这就是检验理论。

二是用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型，拟合最好的模型所表现出来的数量关系，则是经济活动所遵循的经济规律，即理论。

这就是发现和发展理论。

小结,计量经济学是考察经济变量之间因果关系的研究方法。

计量经济学建模步骤：

理论或假说的陈述收集数据建立数据模型建立统计或计量经济学模型模型参数估计模型检验（经济意义、统计学、计量经济学检验预测）数据结构截面数据（cross-sectionaldata）,时间序列数据（timeseriesdata），混合截面数据和平行数据（pooledcrosssectionandpaneldata）,