计量经济学课件第一章 导论

第一章导论

第一章导论

◆关于导论

导论是课程的纲。

学好导论，可以说学好了课程的一半，做

到高屋建瓴。

导论课的目的：对《计量经济学》整体的概略

认识，了解课程的性质、地位、内容体系

和将要讲授的内容；了解课程的重点和难

点；了解进一步学习的相关途径。

不必全懂，只需似懂非懂。

内容：●什么是计量经济学

●计量经济学的基本研究方式

●计量经济学中最基本的概念

———变量、参数、数据和模型

第一节什么是计量经济学

本节基本内容:

●计量经济学的产生与发展

●计量经济学的性质

●计量经济学与其他学科的关系

什么是计量经济学?

从感性认识到理性认识——先看实例:

实例1：对中国经济增长的定量研究

●中国经济总量的度量及增长的状况怎样?

(GDP的度量、增长速度、波动)

●分析影响中国GDP增长的因素有哪些？

（如投资、消费、出口、货币供应量等）

●中国GDP与各种影响因素关系的性质是什么？（如增加、减少）●各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么？

（各种因素变动具体会引起GDP变动多少）

●所作数量分析结果的可靠性如何？

●对经济增长的政策效应分析、对中国GDP发展趋势的预测等

实例2：中国家庭用汽车市场的研究

●家用汽车市场状况如何？（用销售量观测）

●影响汽车销量的主要因素是什么？

（如收入、价格、费用、道路状况、政策、消费行为特征等）●各种因素对汽车销量影响的性

质怎样？（正、负）

●各种因素影响汽车销量的具体

数量关系是什么？

●所得的分析结论是否可靠？

●今后汽车市场的发展前景怎样？

实例3：中国股票价格波动的研究

●股票价格变动的情况怎样?

（用股价指数观测）2500 2000 1500

●影响股票价格变动的主要

因素是什么?1000

500

12/ 19/ 9010/ 19/ 94

SHZ S

8/ 19/ 98

（基本面、资金、政策、利率、公司业绩、投资者信心等）●股价与各种影响因素的关系是什么?

（利空、利多）

●各种因素影响的具体数量规律是什么？

●所得的数量分析结果可不可靠？

●今后股票价格的发展趋势可能会怎样？

这类实例需要研究的共性问题：

●提出所研究的经济问题及度量方式（如GDP、股票价格、汽车

确定作为研究对象的经济现象的变量

●分析主要影响因素（根据经济理论、实际经验）

选择若干作为影响因素的变量

●分析各种影响因素与所研究经济现象的相互关系

决定相互联系的数学关系式

●确定所研究的经济问题与各种影响因素间的数量规律

需要有科学的数量分析方法

●分析和检验所得数量结论的可靠性

需要运用统计检验方法

●运用数量研究的结果作经济分析和经济预测

结论：以上问题的研究具有普遍性，需要有一门学科去研对数量分析的实际应用

一、计量经济学的产生与发展

产生的历史：

起因：对经济问题的定量研究

名词：1926年弗瑞希仿造出

“Biometrics”“Econometrics”

标志：1930年成立计量经济学会

说明：“计量经济学”“经济计量学”

9

特点

计量经济学的重要特点是它自身并没有固定的经济

理论，计量经济学中的各种计量方法和技术，大多来自数学和统计学。

计量经济学的发展

●计算机应用

●模型的变量和方程

由少到多，又趋向较少，多个模型归并为整体模型●应用领域的拓展

宏观、微观经济领域应用，由预测为主转向更多地对经济理论假设和政策假设的检验

●理论与方法的新突破

除了经典线性计量经济学模型以外，出现非线性模型、非参数、半参数模型、动态模型、时间序列模型、协整理论、Panel Data数据模型、空间计量经济模型等新的研究领域

二、计量经济学的性质若干代表性表述：

●“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。”

（弗瑞希）

●“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。”

（美国现代经济词典）

●“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实

际经济现象进行的数量分析。”（萨谬尔逊等）

各种表述的共性：

计量经济学与经济理论、统计学、数学都有关系

一般性定义

计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。

研究的主体（出发点、归宿、核心）：

经济现象及数量变化规律

研究的工具（手段）：

模型数学和统计方法

注意：计量经济研究的三个方面

理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础

数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据

方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段

三者缺一不可

计量经济学研究的基本概述：

经济理论数量化经济

模型

统计

数据

经济计量

模型

加工的

数据

事实反映为

根据数据

运用方法

对模型估

计、检验

结构分析

经济预测

数理统计

补充改造经济计

量方法

政策评价

计量过程运用阶段

准备阶段

【例1】生产函数

资本技术

生产函数理论

产出量Q = f ( L, K , T )

投入的劳动

t0.4645 0.5606

我国工业生产函数Q = 1.01(1 + 0.014) K L

【例2】宏观经济模型

Y =C + I +G

国民收入 政府消费 平衡方程

消费函数

投资函数

C = a 0 + a 1Y + ε 1

居民消费 I = b 0 + b 1Y + b 2 R + ε 2

投资额 利率 随机误差项

上述例题表明，利用计量经济模型可以定量描述和分析经济变量之间的数量关系，即经济关系的量化分析。此即计量经济学的研究内容。

计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系；二是因果关系。

例子：关于变量间的关系，GDP构成，农村、城镇居民年末储蓄存款余额。

计量经济学的学科类型

●理论计量经济学

研究经济计量的理论和方法

●应用计量经济学

应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题

计量经济学导论第五版第一章上机作业

过程 *describetive statistc* tabstat prate mrate totpart,stat(max min mean p50 sd n) 结果 stats | prate mrate totpart ---------+------------------------------ max | 100 4.91 58811 min | 3 .01 50 mean | 87.36291 .7315124 1354.231 p50 | 95.7 .46 276 sd | 16.71654 .7795393 4629.265 N | 1534 1534 1534 过程 summarize 全部的加总 summarize prate mrate 两个变量 summarize sole prate,detail 结果 summarize Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------- prate | 1534 87.36291 16.71654 3 100 mrate | 1534 .7315124 .7795393 .01 4.91 totpart | 1534 1354.231 4629.265 50 58811 totelg | 1534 1628.535 5370.719 51 70429 age | 1534 13.18123 9.171114 4 51 -------------+-------------------------------------------------------- totemp | 1534 3568.495 11217.94 58 144387 sole | 1534 .4876141 .5000096 0 1 ltotemp | 1534 6.686034 1.453375 4.060443 11.88025 summarize prate mrate Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------- prate | 1534 87.36291 16.71654 3 100 mrate | 1534 .7315124 .7795393 .01 4.91 summarize sole prate,detail = 1 if 401k is firm's sole plan ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 0 0 5% 0 0 10% 0 0 Obs 1534 25% 0 0 Sum of Wgt. 1534

第一章 计量经济学

经济计量学 必修课，周4学时 任课教师：李绍荣老师, 131********；任课教师李绍荣老师131********助教熊磊李雅菁 助教：熊磊、李雅菁 班级：国法院双学位

教材与参考书 ? 伍德里奇《经济计量学导论（现代观点）》人民大学出版社，2003年版。（第二版） ?格林著《经济计量分析》中国社会科学出版1998年版。 ?李长风著《经济计量学》上海财经大学出版设1996年版。 ?贾奇等《经济计量学理论与实践引论》中国统计出版社1993年版。 ?Intriligator、Bodkin and Cheng 《Econometric Models、Techniques、and Applications》1998

教材与参考书（续） ?平狄克，R·S和鲁宾费尔德，D·L著《经济计量模平狄克和鲁宾费尔德著经济计量模型和经济预测》机械工业出版社1999年版。 ?《经济计量学精要》机械工业出版社1999年版。《Eviews User s Guide》QMS Irvine，California。?User’s ?詹姆斯·汉密尔顿著《时间序列分析》中国社会科学出版社。 学出版社 ?毕吉跃著《中国宏观经济计量模型》北京大学出 版社1993年版。 年版

第一章 第章经济计量学的 性质与经济数据?什么是经济计量学？ ?经济计量学的作用 ?经验分析（实证分析）的步骤?数据的类型 ?经济学中的因果关系 ?经济计量学与相关学科间的关系?经济计量学软件包简介

什么是经济计量学 ?英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济 学家R.Frich于1926年仿照“Biometrics”（“生物计量学”）提出来的。中文译名有 ）提出来的中文译名有 两种：经济计量学与计量经济学。前者试图从名称上强调它是一门经济学科；后者试图通过名称上强调它是一门经济学科后者试图通过名称强调它是一门经济计量活动方法论的学科。?经济计量学是对现实经济中的经济关系进行经验估计和分析的学问。它是以经济理论和经济事实为体，统计理论或经济计量技术为用的体系。

伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-多元回归分析：推断【圣才出品】

第4章多元回归分析：推断 4.1复习笔记 考点一：OLS估计量的抽样分布★★★ 1．假定MLR.6（正态性） 假定总体误差项u独立于所有解释变量，且服从均值为零和方差为σ2的正态分布，即：u～Normal（0，σ2）。 对于横截面回归中的应用来说，假定MLR.1～MLR.6被称为经典线性模型假定。假定下对应的模型称为经典线性模型（CLM）。 2．用中心极限定理（CLT） 在样本量较大时，u近似服从于正态分布。正态分布的近似效果取决于u中包含多少因素以及因素分布的差异。 但是CLT的前提假定是所有不可观测的因素都以独立可加的方式影响Y。当u是关于不可观测因素的一个复杂函数时，CLT论证可能并不适用。 3．OLS估计量的正态抽样分布 定理4.1（正态抽样分布）：在CLM假定MLR.1～MLR.6下，以自变量的样本值为条件，有：∧βj～Normal（βj，Var（∧βj））。将正态分布函数标准化可得：（∧βj－βj）/sd（∧βj）～

Normal（0，1）。 注：∧β1，∧β2，…，∧βk的任何线性组合也都符合正态分布，且∧βj的任何一个子集也都具有一个联合正态分布。 考点二：单个总体参数检验：t检验★★★★ 1．总体回归函数 总体模型的形式为：y＝β0＋β1x1＋…＋βk x k＋u。假定该模型满足CLM假定，βj的OLS 量是无偏的。 2．定理4.2：标准化估计量的t分布 在CLM假定MLR.1～MLR.6下，（∧βj－βj）/se（∧βj）～t n－k－1，其中，k＋1是总体模型中未知参数的个数（即k个斜率参数和截距β0）。 t统计量服从t分布而不是标准正态分布的原因是se（∧βj）中的常数σ已经被随机变量∧σ所取代。t统计量的计算公式可写成标准正态随机变量（∧βj－βj）/sd（∧βj）与∧σ2/σ2的平方根之比，可以证明二者是独立的；而且（n－k－1）∧σ2/σ2～χ2n－k－1。于是根据t随机变量的定义，便得到此结论。 3．单个参数的检验（见表4-1） 表4-1单个参数的检验

计量经济学课件word版

《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究

的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。

第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用

计量经济学课件整理

计量经济学课件整理 第一章导论 一、计量经济学的发展历史 1926 年，计量经济学一词“ Econometrics ”最早由挪威经济学家弗里希( R.Frish ) 仿效生物计量学 (Biometrics )提出，但人们一般认为1930 年世界计量经济学会的成立及创办的刊物《Econometrics 》于1933 年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。 计量经济学自诞生之日起，就显示出强大的生命力，经过40、50 年代的大发展和60年代的扩张，已在经济学中占有极其重要的地位，是当今西方国家经济类专业三门核心课程(宏观、微观、计量)之一。 计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，自1969 年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为

对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达9 人，因为在研究中应用计量经济方法而获奖者占获奖总数的三分之二。2000 年度，诺贝尔经济学奖获得者是詹姆斯.赫克曼和丹尼尔.麦克法登，原因是他们在微观计量经济学领域的贡献。200 3年诺贝尔经济学奖授予美国计量经济学家罗伯特?恩格尔和英国计量经济学家克莱夫?格兰杰，以表彰他们

分别用“随着时间变化的异方差性”和“协整理论”两 种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济 发展带来巨大影响。 二、计量经济学的性质 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型（计量经 济模型）来研究经济数量关系和规律的一门经济学学 科。计量经济学（或经济计量学）是一门经济 学、统计学、数学的交叉学科，但归根到底是一门经济 学。 四、计量经济学的作用四、计量经济学的作用 1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系分析变量 之间的数量比例关系。例如：边际分析、弹性分析、乘 计量经济学与其它学科的关系 数理 / 数理 ! \统计学/ 经济学 I,： J. / i | n 「u *. \ - , ： / t P M O 於邁「1 — 2 Z >1；1- .rflh C M ■亠石 T

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

计量经济学第三版课后习题答案 第一章 绪论

第一章 绪论 （一）基本知识类题型 1-1． 什么是计量经济学？ 1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。 1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。 1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？ 1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？ 1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？ 1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？ 1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。 1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 1-13．常用的样本数据有哪些？ 1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。 1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？ 1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？ 1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴ S R t t =+1120012.. 其中S t 为第t 年农村居民储蓄增加额（亿元）、R t 为第t 年城镇 居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵ S R t t -=+144320030.. 其中S t -1为第（1-t ）年底农村居民储蓄余额（亿元）、R t 为第t 年农村居民纯收入总额（亿元）。 1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由： （1）RS RI IV t t t =-+83000024112... 其中，RS t 为第t 年社会消费品零售总额（亿元），RI t 为第t 年居民收入总额（亿元）（城镇 居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t 为第t 年全社会固定资产投资总额

伍德里奇：计量经济学导论

APPENDIX C SOLUTIONS TO PROBLEMS C.1 (i) This is just a special case of what we covered in the text, with n = 4: E(Y) = μ and Var(Y) = σ2/4. (ii) E(W) = E(Y1)/8 + E(Y2)/8 + E(Y3)/4 + E(Y4)/2 = μ[(1/8) + (1/8) + (1/4) + (1/2)] = μ(1 + 1 + 2 + 4)/8 = μ, which shows that W is unbiased. Because the Y i are independent, Var(W) = Var(Y1)/64 + Var(Y2)/64 + Var(Y3)/16 + Var(Y4)/4 = σ2[(1/64) + (1/64) + (4/64) + (16/64)] = σ2(22/64) = σ2(11/32). (iii) Because 11/32 > 8/32 = 1/4, Var(W) > Var(Y) for any σ2 > 0, so Y is preferred to W because each is unbiased. C.3 (i) E(W1) = [(n– 1)/n]E(Y) = [(n– 1)/n]μ, and so Bias(W1) = [(n– 1)/n]μ–μ = –μ/n. Similarly, E(W2) = E(Y)/2 = μ/2, and so Bias(W2) = μ/2 –μ = –μ/2. The bias in W1 tends to zero as n→∞, while the bias in W2 is –μ/2 for all n. This is an important difference. (ii) plim(W1) = plim[(n– 1)/n]?plim(Y) = 1?μ = μ. plim(W2) = plim(Y)/2 = μ/2. Because plim(W1) = μ and plim(W2) = μ/2, W1 is consistent whereas W2 is inconsistent. (iii) Var(W1) = [(n– 1)/n]2Var(Y) = [(n– 1)2/n3]σ2 and Var(W2) = Var(Y)/4 = σ2/(4n). (iv) Because Y is unbiased, its mean squared error is simply its variance. On the other hand, MSE(W1) = Var(W1) + [Bias(W1)]2 = [(n– 1)2/n3]σ2 + μ2/n2. When μ = 0, MSE(W1) = Var(W1) = [(n– 1)2/n3]σ2 < σ2/n = Var(Y) because (n– 1)/n < 1. Therefore, MSE(W1) is smaller than Var(Y) for μ close to zero. For large n, the difference between the two estimators is trivial. C.5 (i) While the expected value of the numerator of G is E(Y) = θ, and the expected value of the denominator is E(1 –Y) = 1 –θ, the expected value of the ratio is not the ratio of the expected value. (ii) By Property PLIM.2(iii), the plim of the ratio is the ratio of the plims (provided the plim of the denominator is not zero): plim(G) = plim[Y/(1 –Y)] = plim(Y)/[1 – plim(Y)] = θ/(1 –θ) = γ. C.7 (i) The average increase in wage is d = .24, or 24 cents. The sample standard deviation is about .451, and so, with n = 15, the standard error of d is ≈.1164. From Table G.2, the 97.5th percentile in the t14 distribution is 2.145. So the 95% CI is .24 ± 2.145(.1164), or about –.010 to .490. 114

计量经济学课件(第1讲绪论)

绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：

u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、

GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型

第1章 计量经济学 导论

计量经济学课程教案

第1章导论 在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多，对于这些领域的初学者来说，掌握一至两门经济计量方面的课程是必要的—这个领域的研究变得十分流行。本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌。 1.1 什么是经济计量学 简单地说，经济计量学(Econometrics)就是经济的计量。虽然，对诸如国民生产总值(GNP)、失业、通货膨胀、进口、出口等经济概念的定量分析十分重要，但从下面的定义中，我们不难看出经济计量学的研究范围更为宽泛： 经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。 经济计量学运用数理统计知识分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。 1.2 为什么要学习经济计量学 从上述定义我们知道经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学(即经济数据)，以及数理统计学等相关学科，但它是一门有其自己研究方向的一门独立学科。 从本质上说，经济理论所提出的命题和假说，多以定性描述为主。例如，微观经济理论中提到的：在其他条件不变的情况下(经济学中著名的Ceteris paribus从句)，一种商品价格的上升会引起该商品需求量的减少。因而得出结论：商品的价格与该商品的需求量呈反方向变动—这就是著名的向下倾斜的需求曲线，简称需求法则。但是，该理论本身却无法度量价格和需求量这两个变量之间的数量关系，也就是说，它不能告诉我们商品的价格发生某一变动时，该商品的需求量增加或减少了多少。经济计量学家的任务就是提供这样的数量估计。换一种说法，经济计量学是依据观测和试验，对大多数经济理论给出经验的解释。如果在研究或试验中发现，当每单位商品的价格上升一美元，引起该商品需求量的下降，比如说下降100个单位，那么，我们不仅验证了需求法则，而且还提供了价格和需求量这两个变量之间的数量估计。 数理经济学(mathematical economics)主要关心的是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度量和经验解释。而经济计量学家感兴趣的却是对经济理论的经验确认。下面我们将会讲到，经济计量学家通常采用数理经济学家提供的数学模型，但把它们用于经验检验。经济统计学家主要关心的是收集、处理经济数据并将这些数据绘制成图表的形式。这是经济统计学家的工作：他或她收集GNP、失业、就业、价格等数据，这些数据就成为经济计量分析的原始数据。但经济统计学家却不关心用这些收集到的数据来检验经济理论。 虽然，数理统计学提供了许多分析工具，但由于经济数据独特的性质，即许多数据的生成并非可控制试验的结果，因此，经济计量学经常需要使用特殊的方法。类似于气象学，经济计量学所依据的数据不能直接控制。所以，由公共和私人机构收集的消费、收入、投资、储蓄、价格等方面的数据从本质上说是非试验性的。这就产生了数理统计学不能正常解决的一些特殊问题。而且，这些数据很可能包含了测量的误差，或是遗漏数据或是丢失数据。这就要求经济计量学家去运用特殊的方法来处理这些测量误差。 对于主修经济学和商业专业的学生来说，学习经济计量学有实用性。毕业以后，在其工作中，或许被要求去预测销售量、利息率、货币供给量或是估计商品的需求函数、

计量经济学习题及参考答案详细版

、 计量经济学（第四版） 习题参考答案 潘省初 <

第一章 绪论 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项 — 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 什么是时间序列和横截面数据 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 估计量和估计值有何区别 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 —

略，参考教材。 请用例中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在至厘米之间。 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体 原假设 120:0=μH | 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH * ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= ===

第一章 计量经济学

1. 经典计量经济学模型的主要假设有哪些？随机误差项主要有哪些因素引起？ 2.根据下表估计方程 理论上 b>0. 3.根据下面Eviews 回归结果回答问题。 Dependent Variable: DEBT Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 08:35 Sample: 1980 1995 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 155.6083 （ ） 0.269042 0.7921 INCOME （ ） 0.063573 12.99003 0.0000 COST -56.43329 31.45720 （ ） 0.0961 R-squared 0.989437 Mean dependent var 2952.175 Adjusted R-squared （ ） S.D. dependent var 1132.051 S.E. of regression 124.9807 Akaike info criterion 12.66156 Sum squared resid 203062.2 Schwarz criterion 12.80642 Log likelihood -98.29245 F-statistic （ ） Durbin-Watson stat 1.940201 Prob(F-statistic) 0.000000 INCOME ——个人收入，单位亿美元； COST ——抵押贷款费用，单位%。 1）完成Eviews 回归结果中空白处内容。 2）说明总体回归模型和样本回归模型的区别。 3）写出回归分析报告，并解释参数的意义。 4.多元线性回归模型： i ki k i i i X X X Y μββββ++???+++=22110 ),0(~2σμN i n i ,2,1 = 模型设定是正确的。如果遗漏了显著的变量 k X ，构成一个新模型 i i k k i i i X X X Y εββββ++???+++=--1122110 试回答： ⑴ 如果 k X 与其它解释变量完全独立，用OLS 分别估计原模型和新模型，110,,,-k βββ 的估计结果是否变化？为什么？ ⑵ 如果 k X 与其它解释变量线性相关，用OLS 分别估计原模型和新模型，110,,,-k βββ 的估计结果是否变化？为什么？ ⑶ 如果 k X 是确定性变量，写出新模型中i ε的分布。

计量经济学简明教程 第一章习题

第一章 练习题 1. 选择题 (1) 计量经济学是以下三者的结合 A ．经济学、统计学、数学 B ．数理统计、经济统计、数理经济学 C ．数理经济学、经济学、数学 D ．经济统计、数学、统计学 (2) 在固定资产折旧方程t t D ak 中，折旧系数a 是 A ．控制变量 B ．政策变量 C ．内生参数 D ．外生参数 (3) 下列有关解释变量和被解释变量的说法中正确的是 A ．被解释变量和解释变量均为随机变量 B ．解释变量和被解释变量均为非随机变量 C. 被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 (4) 建立计量经济学模型的过程包括 A ．样本数据的收集、理论模型的设计、模型参数的估计和模型的检验 B ．理论模型的设计、样本数据的收集、模型参数的估计和模型的检验 C ．模型参数的估计、理论模型的设计、样本数据的收集和模型的检验 D ．理论模型的设计、模型参数的估计、模型的检验和样本数据的收集 (5) 在计量经济学模型的理论模型设计阶段，具体步骤是 A ．确定模型的数学形式，确定模型变量，拟定待估参数的理论期望值区间 B ．拟定待估参数的理论期望值区间，确定模型变量，确定模型的数学形式 C ．确定模型变量，确定模型的数学形式，拟定待估参数的理论期望值区间 D ．不受以上任何顺序的限制 (6) 正确选择解释变量需要注意以下几个方面 A ．正确理解经济行为规律、考虑数据的可得性和所有入选变量之间的关系 B ．以数据拟合的好坏作为主要标准、正确理解经济行为规律、考虑数据的可得性 C ．先确定内生变量和外生变量，再确定目标变量和工具变量 D ．选择外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量 (7) 在统计检验基础上的再检验是 A ．经济理论检验 B ．计量经济学检验 C ．预测检验 D ．参数检验 (8) 计量经济学模型必须通过的四级检验依次是 A ．统计检验、计量经济学检验、经济意义检验、模型预测经验 B ．计量经济学检验、经济意义检验、模型预测经验、统计检验

计量经济学1章

第一章 1、什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济学方法有什么区别 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的经济关系为主要内容，是由经济理论、统计学、数学三者结合而成的交叉性学科。 计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各因素间的理论关系，更多的用确定性的数学方程加以描述。 2、计量经济学的研究对象和内容是什么计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征 答：计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究经济现象中的具体数量规律，换言之，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学。无论理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三要素。 计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系，二是因果关系。 3、为什么说计量经济学模型研究是演绎与归纳的结合 计量经济学应用研究包含两大基本步骤：设定模型和检验模型。前者是由一定的前提假设出发，经由逻辑变形而导出可检验的理论假说，并将之形式化为数理模型，属于演绎法的范畴；后者则是依托于样本数据，对模型进行回归估计和统计检验，并根据检验结果作出在一定概率水平上接受或拒绝原理论假说的判断，属于归纳法的范畴。如果缺少前一个步骤，而仅仅从事经济数据的调查、收集、整理和统计分析，那就不再是计量经济学，而是经济统计学的工作；如果缺少后一个步骤，而

仅仅对经济变量之间的逻辑关系进行数理推导，那也不再是计量经济学，而是数理经济学的工作。计量经济学综合了上述两个步骤，将抽象演绎法和经验归纳法有机结合，或者说，它既是归纳的，又是演绎的。 倘若简单地把计量经济学视为经验归纳法，过度拘泥于计量研究中的模型检验阶段，而不对模型设定给予足够的重视，那么，不论回归方法多么复杂和先进，检验步骤多么精细和准确，得出的结论仍然有可能是没有价值的，甚至是完全错误的。必须认识到，在计量经济学应用研究中，演绎推理和归纳推理是紧密结合在一起的，这种结合不仅意味着彼此补充，也导致了彼此限制。由于计量研究中归纳推理的作用在于检验演绎推理得出的理论假说，故而演绎阶段对归纳阶段形成了根本性的限制。如果一项计量经济学模型应用研究的演绎基础薄弱甚至错误，归纳阶段做得再好也无法弥补蕴含在待检验理论假说中的缺陷。当然，归纳阶段反过来也会对演绎阶段形成极大限制。从模型的基本形式（截面分析还是时序分析线性方程还是非线性方程参数估计还是非参数估计等等）到变量的选择，甚至最初研究主题的确定，都要受到既定的数据条件和已有的计量分析方法的局限，结果往往和“理想的”经验检验相去甚远。在现实中，后一种限制极为常见，几乎在每一项经济学经验研究中都不同程度地存在。然而重要的是，不能因为遇到后一种限制而忘记前一种限制；不能为了处理归纳阶段的问题而降低演绎阶段的研究质量；从更根本的层面上说，不能片面强调计量经济学的归纳性质而忽视