计量经济学课件第15章

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1、1第15章预测15.1什么是预测对解释变量样本外观察值的期望值的估计。预测的步骤：两个实例：P281。215.2比较复杂的预测预测时可能遇到的问题：1、X的取值是未知的；2、序列相关；3、置信区间；4、联立方程模型。315.2.1条件预测在预测被解释变量之前要先对解释变量进行预测，即对Y的预测是以X的预测值为条件。除非对解释变量的预测是精确的，否则就会存在预测误差。当解释变量可以表现为先行指标的函数时,可以避免原本应进行的条件预测.例如:P284,用利率对投资进行预测.415.2.2误差项序列相关时的预测使用GLS方程进行预测例:P284-2855

2、15.2.3预测的置信区间615.2.4用联立方程组进行预测如果系统中没有滞后内生变量,特定内生变量的诱导型方程可以用来进行预测;如果存在滞后内生变量,那么预测方法应考虑滞后内生变量所导致的动态的交互影响.715.3ARIMA模型8时间序列数据的AR、MA、和ARIMA建模自回归模型（auto-regressive,AR）1、AR模型如果时间序列Y1，Y2，…，Yt，的生成过程的形式为：9移动平均过程（MovingAverage,MA）MA（q)模型如果时间序列Yt为它的当期和前期的误差和随机项的线性函数，即10自回归移动平均过程（ARMA）如果时

3、间序列Yt为它的当期和前期的误差和随机项，以及其前期值的线性函数，即11自回归求积移动平均过程，ARIMA模型对Yt进行差分，如果差分后的序列是平稳的，则称Yt为自回归求积移动平均过程（autoregressiveintegratedmoving-averageprocess）,用ARMA(p,1,q)表示。如果Yt须经过d次差分后转变为平稳过程，则称ARIMA(p,d,q)。12博克斯-詹金斯(BJ)方法论识别：用相关图和偏相关图找出适当的p,d,q值估计：用最小二乘法或非线性估计方法诊断：看所选模型对数据的拟合是否够好预测：ARIMA普及的原因

4、是其预测方面的成功。13小结14第16章实验和面板数据16.1经济学中的实验方法1516.1.1随机分配实验1616.1.2自然实验1716.1.3自然实验的例子1816.2面板数据16.2.1什么是面板数据1916.2.2固定效应模型2016.2.3固定效应模型估计的例子2116.3固定效应模型和随机效应模型16.3.1随机效应模型2216.3.2如何选择固定效应模型和随机效应模型23小结