第一讲计量经济学概述.docx
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第一讲计量经济学概述
第一讲《计量经济学》概述
1.1计量经济学介绍
1)诞生与发展:
挪威经济学家R.frich(弗里希)1926年提出,但作为一门独立的学科诞生,一般认为是1930年12月29日世界计量经济学会的成立和1933年学术刊物《Econometrica》的正式出版。
20世纪60年代末,计量经济学作为一门学科已经成熟。
随着70年代经济活动复杂性增强和计量经济学应用领域的扩展,计量经济学理论与方法得到了很大的发展,形成了微观计量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学、动态计量经济学等新的学科分支。
2)命名:
经济计量学,强调该学科主要内容是经济计量的方法,是估计和检验经济模型;计量经济学,强调的是一门经济学,强调其经济学内涵和外延。
3)定义:
以经济理论为指导,以实际观测数据或实验数据为基础(不能臆造),利用数学与数理统计方法(统计推断与检验,线性代数表述),借助计算机技术,研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和发展变化规律,并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科(计算机--计量软件)。
萨缪尔森曾说过:
“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。
”
弗里希将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的有机结合。
克莱茵说:
“经济计量学家戴着两顶帽子。
在用公式表述行为关系时,我们戴着理论家的帽子,因为我们假设行为关系的参数是已知的。
在估计参数时,我们戴着统计学家的帽子,因为此时我们将行为关系视为给定的。
”
4)计量模型及其局限性
模型是计量经济学研究的核心,计量经济学主要围绕建立、估计、检验、运用经济计量模型,形成自己特殊的科学体系。
数理经济模型揭示经济活动中各因素之间的理论关系,用确定的数学方程加以描述,但没有揭示因素之间的定量关系;计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性方程加以描述。
计量经济模型的构成:
自变量(解释变量)、因变量(被解释变量)、系数,主要特点是含有随机扰动项。
通常情况下,经济环境每时每刻发生着变化,有时变化非常剧烈,因此,经济计量模型给出的可能是准确的结果,也可能是错误的结论,取决于所选择的变量和模型建立者的经济学功底和数学修养。
模型是现实的抽象,任何模型都是有局限性的。
只有搞过模型的人,才了解模型的局限性,也只有了解模型的局限性,才能正确地运用模型。
模型回答:
如果这样,可能怎样;如果那样,可能怎样。
但到底怎样,模型无法回答。
所以,由模型得到的结论只能作为参考。
注意:
同一时间序列,选取的国家不同,时间区间不同,数据处理过程不同,可能得到完全不同的结论。
数据的论证方法与理论发展具有同样的重要性。
1.2计量经济学的内容体系
1)理论计量经济学与实证计量经济学
理论计量经济学:
以介绍、研究计量经济学的理论、方法为主要内容,侧重理论与方法的数学证明与推导---如何运用和发展数理统计方法;
实证计量经济学:
在经济理论指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法建立、研究经济数学模型,侧重实际问题的处理,探索经济规律。
2)广义计量经济学和狭义计量经济学
广义计量经济学:
利用经济理论、数学、统计学定量研究经济现象的经济计量方法的通称,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:
即通常所说的计量经济学,主要运用回归分析方法,揭示经济现象中的因果关系。
其中单方程模型研究单一经济现象,揭示其中的两个或多个变量之间的单向因果关系,而联立方程模型研究复杂的经济系统,揭示存在于其中的多变量之间的复杂因果关系。
3)计量经济学与非经典计量经济学:
经典计量经济学是指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学,其特征是:
以经济理论为导向,借助时间序列或截面数据,通过变量之间的线性或非线性关系来建立随机因果关系模型;仅通过样本信息,采用最小二乘法或最大似然估计法估计模型的参数。
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,也称为现代计量经济学,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。
4)微观计量经济学与宏观计量经济学:
微观计量经济学在2000年才正式提出,因为2000年的诺贝尔经济学奖授予了对微观经济学作出原创性贡献的赫克曼(JamesJ.Heckman)和麦克法登(Danicl L.Mc Fadden)。
内容主要包括平行数据的理论方法、离散选择模型的理论方法、选择性样本模型的理论方法。
宏观计量经济学由来已久,但主要内容和研究方向发生了很大变化:
经典宏观计量经济学模型理论、方法和应用→单位根检验、协整理论及动态计量经济学(单位根和协整理论重要创始人:
2003年诺经奖格兰杰C.W.Granger)。
5)数量经济学与数理经济学
数量经济学(QuantitativeEconomics)泛指对社会经济运行以演绎法进行定量分析的一类经济学,包括数理经济学、计量经济学、投入产出经济学、经济预测学、经济统计学、经济优化理论、经济决策学、经济系统沦、经济控制论和经济信息论等。
数理经济学(MathematicalEconomics)属理论经济学范畴,是广泛运用一切可能的数学分析方法从事理论推导和表述的理论经济学,或说是将经济理论数学公式化;而计量经济学则研究经济现象各因素之间因果关系的数量化描述。
数理经济学是计量经济学的理论基础,计量经济学在实证分析中验证数理经济学的理论,促进其发展。
1.3对计量经济学的产生与发展做出贡献的科学家
1)1809年德国数学家Gauss提出了最小二乘法,1821年提出正态分布理论。
2)1886年英国统计学家Galton提出“回归”和“相关”概念。
1896年Galton的学生Pearson提出相关系数的计算公式。
1908年Gosset提出t统计量小样本检验理论,被认为是推断统计学的里程碑。
3)20世纪20年代英国统计学家FisherR.(1890-1962)提出抽样分布理论,美籍波兰学者NeymanJ.D.提出假设检验理论。
至此,数理统计的理论框架基本形成。
人们要用这些知识解释、分析、研究经济问题,从而诞生了计量经济学。
4)1926年Frich(弗里希)创造了计量经济学的名称。
5)1930年Frich、丁伯根创建计量经济学学会,1933年会刊《Econometrica》创立。
6)1929年10月29资本主义世界经济危机爆发,使鼓吹市场机制尽善尽美而否认经济危机理论的传统经济理论受到严重挑战,计量经济学应运而生。
7)1930~1940年:
微观方面:
舒尔茨(消费市场理论)、道格拉斯(边际生产力)、丁伯根(景气度、循环问题)、弗里希(以经济学、统计学来测定弹性、边际生产力及总体经济的稳定性,是计量经济学的奠基人)。
8)1940~1970年:
宏观方面:
经济理论模型和数学化的研究。
威勒莫、瓦希德(将统计推断用于经济学)、50年代瑟尔(发明二阶段最小二乘法)、60年代分布滞后的新处理方法。
期间计算机起到了巨大的推动作用。
9)20世纪70年代,流行的宏观计量经济学模型没有预测出石油危机导致的经济危机,计量经济学预测和分析的功能开始受到质疑;直到80年代,在金融市场中的预测也曾被讥讽为只有娱乐作用。
而正是80年代后期恩格尔和格兰杰的研究(2003年诺贝尔经济学奖),连同向量自回归(VAR–Sims1980)模型、韩德瑞(DavidF.Hendry)动态计量分析、麦克法登离散选择理论和赫克曼样本选择理论等,造就了今天计量经济学应用的再度兴起。
近30年来,恩格尔和格兰杰的研究工作不仅活跃了计量经济学、经济学和金融学的理论模型及其实证研究,而且还广泛应用于现实经济金融问题的定量分析,为经济预测和风险评估提供了一个崭新的框架。
自1969年诺贝尔经济学奖设立,至2014年共有75位经济学家获奖,覆盖了经济学的各个学科。
直接因对计量经济学的创立和发展作出贡献而获奖的有13位,居经济学各学科之首。
1969年首届诺贝尔经济学奖的获得者并不是萨缪尔森等经济学大家,而是创立计量经济学的弗里希和推广应用计量经济学的丁伯根。
1.4计量经济学建模步骤
实际问题
经济理论分析
理论模型设计
样本数据的搜集
模型参数的估计
模型的检验(模型不合适回到设计阶段)
模型的应用(结构分析、预测未来、政策评价及模拟、检验旧理论、发展新理论)
1.确定模型所包含的变量
单方程模型所包含的变量主要有结果变量(被解释变量,具有概率分布的随机变量)和重要的原因变量(解释变量,取确定值的非随机变量)。
解释变量主要有:
外生经济变量(一般是确定性变量)、外生条件变量(经济系统外如地震、战争等,通常为虚拟变量)、外生政策变量(通常为虚拟变量)和滞后被解释变量
(相对于现期来讲已经发生,所以为确定性变量)。
变量的选择依赖于经济理论:
经济学、数理经济学。
1)正确理解和把握所研究的经济现象中所含的经济学理论和经济行为规律。
例:
生产模型
。
如果是供给不足,影响产出量的因素应在投入要素方面,如生产资料的生产,则应以固定资产投资总额等作为解释变量。
如果属于需求不足,则应当将需求作为影响产量的重要变量,如消费品的生产,则应考虑居民收入作为解释变量。
所以同样是考虑生产模型,所处的经济环境不同,研究的行业不同,变量选择也不同。
2)选择变量要考虑数据的可得性与可靠性:
经济统计学
计量经济学模型的基础是样本数据,且要有可靠的数据来源。
如果必须引入政策或条件变量,则采用虚拟变量。
3)选择变量时要考虑所有入选变量的关系,使得每一个解释变量都是独立的。
这是计量经济学技术要求的。
如果不满足,要通过统计检验剔除相关变量。
2.确定模型的数学形式
1)根据经济学理论确定的函数:
消费函数:
,b为边际消费倾向
2)数据的散点图是确定函数形式的重要依据,反映了变量之间的相互关系。
如果无法事先确定模型数学形式,就采用各种可能的形式进行模拟,然后选择模拟效果较好的一种。
没有最好,只有更好。
3)模型必须很好地解释过去,才能预测未来。
这就要求理论模型的建立要在参
数估计和模型检验的过程中反复修改,以得到一种既有较好的经济学解释,
又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。
3.拟定理论模型中待估参数的期望值
模型参数一般具有确定的经济含义,其数值要在模型估计、检验之后才能确定,但事先可确定其数值范围(理论期望值)或参数之间的关系。
如生产函数
,分别为资本、劳动的产出弹性及技术进步因素。
1.5样本数据的搜集:
过程繁杂、决定模型的取舍
1.几种常用的样本数据
1)时间序列数据,即时序数据(Timeseriesdata):
①样本区间内经济行为一致性问题:
如1980年前供<求,影响产出因素为投入要素,1980年后供>求,影响产出因素为居民收入、出口额等;
②样本数据在不同样本点之间的可比性问题:
如不同时期的价格水平不同,通常调整为同一比较期;
③样本观测值过于集中的问题:
经济变量的数据往往在短时间内缓慢变化,其时间序列不适宜于反映长期变化关系;
④时间序列数据容易出现序列相关(违背最小二乘的基本假定)。
2)截面数据(Cross-sectionaldata):
发生在同一时间截面上的调查数据。
如工业普查数据、人口普查、家产普查等,主要由统计部门提供。
①样本与母体的一致性问题:
如估计煤炭企业的生产函数模型时,只能用煤炭企业的数据作为样本,不能用煤炭行业的数据,所以用截面数据不能建立一个行业总体模型。
②模型容易出现异方差问题
。
3)混合时序数据(Pooledcrosssection):
把不同时期或时点上的截面数据混合在一
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