计量经济学绪论ppt课件.ppt

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1、高等学校经济学类核心课程计量经济学Econometrics第一章绪论§1.1计量经济学§1.2建立计量经济学模型的步骤和要点§1.3计量经济学模型的应用§1.1计量经济学一、计量经济学二、计量经济学模型三、计量经济学的内容体系四、计量经济学是一门经济学科五、计量经济学在经济学科中的地位一、计量经济学经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系(定量关系)为内容的分支学科。1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics1930年成立世界计量经济学会1933年创刊《Ec

2、onometrica》△“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。”(Frish,1933)二、计量经济学模型模型:对现实的描述和模拟。数学模型:用数学语言描述现实,揭示其中的数量关系。经济数学模型:用数学的方法描述经济活动。数理经济模型:揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。模型描述了技术、资本、劳动和产出量之间的理论关系。参数未知,模型没有揭示

3、因素之间的定量关系。计量经济学模型:揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。以1964年至1984年中国全民所有制工业生产活动的数据为样本,就可以应用计量经济学方法得到如下关系:三、计量经济学的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

4、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

5、内容。本课程定位于中级水平上。△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。本课程是二者的结合。△经典计量经济学和

6、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。TinbergenHaavelmoLeontief经典计量经济学创立建立第1个应用模型建立概率论基础发展数据基础发展应用模型FrischStoneKlein建

7、立投入产出模型经典计量经济学(发展过程)⑴模型类型—随机模型;⑵模型导向—理论导向;⑶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;⑷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;⑸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(理论方法特征)⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳;⑵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;⑶应用模型的领域—传统的应用

8、领域,例如生产、需求、消费、投资、货币需求,以及宏观经济等。经典计量经济学(应用特征)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和动态计量经济学等。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和估计方法非经典的计量经济学问题。非经典计量

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