计量经济学概述课件.ppt

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1、经典计量经济学概述（一）一、什么是计量经济学二、经济数据的类型三、总体回归模型与样本回归模型四、经典回归模型的基本假定五、估计回归模型的最小二乘法六、利用Eviews估计回归系数一、什么是计量经济学（一）例１.设某渔民有一个鱼塘，他想知道自己鱼塘里有多少条鱼。要知道其精确数值，唯一方法是抽干鱼塘，然后数数。但客观上不允许。因这样会导致重大损失。怎么办呢？现给出一个办法，其实施过程为：第一，从鱼塘中打捞100条鱼，标上记号并放于鱼塘中。第二，若干天后，再从鱼塘中打捞100条鱼：发现其中有２条有记号。现在可以知道鱼塘里大约有多少条鱼了？设鱼塘里有x条鱼，则：x=50

2、00分析：上述简单问题其思想并简单：第一次打捞100条鱼是在设计一个包括两种类型鱼的总体，设其中鱼的总量为x，则有记号的鱼所点比重为第二次打捞100条鱼是在找一个样本，样本中有记号的鱼所占比重为推断：用样本比例代替总体比例。问题：１.在不允许抽干水的前提下，总体参数β是可知的吗？２.能用样本比重作为总体比重的估计值吗？３.这种估计的可靠性如何？第一个问题要求我们研究总体的性质第二个问题要求我们找到根据样本估计总体参数的方法第三个问题要求我们研究这种方法的效率以及它的可靠度。例２设人均消费函数为从总体上看，上述表达式应该写成这果ＣＹu分别称为被解释变量、解释变量和

3、随机扰动项，其余为参数，或称回归系数。消费与收入之间的关系取决于这些参数，当这些参数确定后，变量之间的关系也就确定了，但是正如无法确定鱼塘里的有记号的鱼所占比生的精确值一样，我们是无法确定参数的“真实”值的，只有根据样本，比如1992－2012人均消费作为样本，相应的人均可支配收入数据可得到。根据样本，利用某方法（最小二乘法），可以将参数的值估计出来，并得到样本中人均消费与人均可支配收入的关系如果经济理论正确，当人均可支配收入为24565元时，根据上述表达式，不考虑最后一项，人均消费为比较一下前面两个例子，仅从思想上看，没有实质性差别。第一，真理是不可知（精确知

4、道）的；第二，总体变量之间的抽象关系是由经济学给出的。第三，实证研究一般是用样本的关系代替总体关系进行。因此数据是依据。第四，方法是计量经济学方法，虽然与数理统计有关，但不相同，因为经济数据的样本只有一个，数理统计学的的样本可以在相同条件下重复实验得到许多。第五，结论是否可以用来解释经济变量间的关系，还要进行检验。第六，如果理论正确，样本关系代替总体关系就会有一定的可靠性，反之可靠性较差，说明理论不正确。第七，如果理论正确，可靠性较高。就可以用样本关系解释变量之间的关系，如边际消费倾向，从而可以进行政策评价或提出建议。第八，如果给定了解释变量的值，就可以对被解释

5、变量的值进行预测。计量经济学的定义因此，计量经济学就是以经济理论为基础，以经济数据为依据，运用计量经济学方法来具体量化经济变量之间的关系，用以检验经济理论的真伪，评价经济政策的作用或提出建议，并进行经济预测。二、经济数据的类型建立计量经济学模型需要经济数据，那么经济数据有哪些类型呢？从现代计量经济学的观点来看，有四种类型的数据即横截面数据（cross-sectionaldata）、时间序列数据(timeseriesdata)、混合横截面数据(pooledcrosssectiondata)以及综列或纵剖面数据(paneldata)。(一)横截面数据所谓横截面数据（

6、cross-sectionaldata），就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、省、国家或一系列其它单位采集的样本所构成的数据。有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。例如，几个家庭可能在一个中的不同几个星期被调查。在一个纯粹的横截面分析中，我们应该忽略数据收集中细小的时间差别。如果一系列家庭都是在同一年度的不同时间被调查的，那么，这样得到的数据集，我们仍认为是横截面数据集。横截面数据的一个重要特征是，通常可以假定，它们是从样本背后的总体中通过随机抽样(randomsampling)而得到的。例如，我们随机地从工人总体中抽取500人，并得到其有关工资、受

7、教育程度、工作经历和其他特征方面的信息，就得到所有工人构成的总体的一个随机样本。(二)时间序列数据时间序列数据（timeseriesdata）是由一个或几个变量不同时间的观测值的构成。时间序列数据方面的例子包括股票价格、货币供给、消费价格指数、国内生产总值、和汽车销售量等。由于过去的事件可以影响到未来的事件，而且行为滞后在社会科学中又相当普遍，所以时间是时间序列中一个相当重要的维度。与横截面数据的排序不同，时间序列对观测值按时间先后排序传递了一些潜在的重要信息。由于时间序列大多涉及宏观经济数据，所以时间序列计量经济学有时也称宏观计量经济学。时间序列数据有一个关键

8、的特征，使得对它的分析与