《计量经济学讲义(一到四章)(计量经济学-东北财经大学,王维国)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学讲义(一到四章)(计量经济学-东北财经大学,王维国)（101页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、- 1 -计量经济学讲义计量经济学讲义王维国讲授课程的性质 计量经济学是一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科，从学科性质来看，计量经济学是一门应用经济学。具体来说，计量经济学是在经济学理论指导下，借助于数学、统计学和计算机等方法和技术，研究具有随机特征的经济现象，目的在于揭示其发展变化规律。课程教学目标 计量经济学按其内容划分为理论计量经济学和应用计量经济学。本课程采用多媒体教学手段，结合 Eviews 软件应用，讲解理论计量经济学的最基本内容。本课程教学目标：一是使学生了解现实经济世界中可能存在的计量经济问题， 掌握检测及解决计量经济问题的方法和技术；二是使学生能够在计算机软件辅助下
2、，建立计量经济模型，为其他专业课的学习及对经济问题进行实证分析研究奠定基础。课程适用的专业与年级本大纲适用于数量经济专业 2001 级计量经济学课程的教学。 课程的总学时和总学分 课程总学时为 72，共计 4 学分。 本课程与其他课程的联系与分工 学习本课程需要学生具备概率论与数理统计、微积分、线性代数、Excel、微观经济学、宏观经济学、经济统计等学科知识。概率论与数理统计等数学课是计量经济学的方法论基础，计量经济学主要解决的是实际中不满足数理统计假定时经济变量之间关系及经济变量发展变化规律分析方法和技术，而经济学为计量经济学提供经济理论的准备，它仅就经- 2 -济变量之间的关系提出一些理论
3、假设，而不进行实证分析，只有具备了计量经济学的基本知识才能更好地解决一些实际问题。课程使用的教材及教学参考资料 使用的教材：使用的教材：计量经济学(Basic Econometrics) 第三版，美古扎拉蒂 (Damodar N.Gujarati) 著，林少宫 译，中国人民大学出版社 2000 年 3 月第 1 版。该教材畅销美国，并流行于英国及其他英语国家。该书充分考虑了学科发 展的前沿，十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。教学参考资料：教学参考资料：1. 王维国，计量经济学，东北财经大学出版社 2001. 2.Aaron C. Johnson, Econometrics Basic
4、 and Applied学时分配表课程总学时数72章、节学时数备注第一讲（共 4 节） 引言：经济计量学的特征及研究范围2教材引言 P5-15第二讲（共 4 节） 双变量回归模型及其估计问题6教材第 1、2、3 章 P1-40第三讲（共 5 节） 双变量回归模型的区间估计及其假设检验12教材第 4、5、6 章 P41-177第四讲（共 3 节） 多元回归模型及其估计问题4教材第 7 章 P178-226第五讲（共 7 节） 多元回归分析：推断问题4教材第 8 章 P227-271第六讲（共 6 节） 线性回归模型的矩阵方法6教材第 9 章 P272-304案例讨论2第二至第六讲综合案例第七讲（
5、共 5 节） 多重共线性4教材第 10 章 P305-346第八讲（共 5 节） 异方差6教材第 11 章 P347-392案例讨论2第七讲和第八讲综合案例第九讲（共 5 节） 自相关6教材第 12 章 P393-445第十讲（共 5 节） 模型设定误差4教材第 13 章 P446-474- 3 -第十一讲（共 9 节） 虚拟变量回归模型4教材第 15 章 P475-534案例讨论2第九至第十一讲综合案例第十二讲（共 4 节） 联立方程模型8教材第 18-20 章 P629-702第一讲第一讲 引言：经济计量学的特征及研究范围引言：经济计量学的特征及研究范围第一节第一节 什么是计量经济学什么是
6、计量经济学一、计量经济学的来源一、计量经济学的来源二、计量经济学的定义二、计量经济学的定义计量经济学几种定义。本课程所做的定义。第二节第二节 计量经济学的性质计量经济学的性质一、计量经济学的性质一、计量经济学的性质二、计量经济学与其他学科的关系二、计量经济学与其他学科的关系计量经济学与理论经济学、数理经济学、数理统计学、经济统计学、计算机科学的关系第三节第三节 计量经济学方法论计量经济学方法论一、计量经济学研究的核心内容一、计量经济学研究的核心内容二、建立计量经济模型的一般步骤二、建立计量经济模型的一般步骤(一)理论或假说的陈述(二)理论数学模型的设定(三)理论计量经济模型的设定(四)数据获得
7、(五)计量经济模型的参数估计(六)假设检验(七)预测- 4 -(八)利用模型进行控制或制定政策第四节第四节 计量经济学的内容计量经济学的内容一、理论计量经济学一、理论计量经济学二、应用计量经济学二、应用计量经济学 第一讲第一讲 考核要求考核要求识记：识记：计量经济学、模型与计量经济模型领会：领会：计量经济学性质、计量经济学与其他学科的关系、计量经济学的研究内容、计量经济模型建立与应用的基本过程。第二讲第二讲 双变量回归模型及其估计问题双变量回归模型及其估计问题第一节第一节 回归分析的性质回归分析的性质一、基本问题一、基本问题（一） “回归”的基本含义1.“回归”一词的历史渊源2.“回归”的现代
8、释义（二）相关概念1.统计关系与确定性关系2.相关关系与因果关系3.回归分析与相关分析二、计量经济分析所用数据的性质与来源二、计量经济分析所用数据的性质与来源（一）数据类型1.时间序列数据2.横截面数据3.面板数据（二）数据来源1.原始数据2.第二手数据（三）数据的准确性第二节第二节 总体回归函数与样本回归函数总体回归函数与样本回归函数一、总体回归函数一、总体回归函数- 5 -（一）一个人为的例子（二）总体回归函数1.因变量（又称回归子、被解释变量、应变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量）2.自变量（又称回归元、解释变量、预测元、回归元、控制变量或刺激变量、外生变量）3.回归系数的意义4.
9、模型形式线性形式（对变量的线性、对参数的线性）和非线性形式（对变量的非线性和对参数的非线性）（二）总体回归模型（二）总体回归模型1.总体回归函数的随机设定随机干扰或随机误差、系统性或确定性、随机或非系统性2.随机干扰项的意义随机干扰项的基本含义、随机干扰项存在的原因3.总体回归模型（三）样本回归函数与样本回归模型（三）样本回归函数与样本回归模型1.样本回归函数概念、估计量（统计量） 、残差2.样本回归模型第三节第三节 双变量回归模型：估计问题双变量回归模型：估计问题一、普通最小二乘法一、普通最小二乘法（一）基本思想1. 评价拟合方程优劣的指标总距离最小（即残差绝对值之和）的优点及缺点、残差平方
10、 和的优点及缺点 2.最小二乘法的基本原理基本准则:使得残差平方和达到最小的样本回归方程利用微积分原理构造标准方程或称正态方程最小二乘估计量（OLS）的表达式离差的含义及用离差表示的 OLS3.OLS 的数值性质（二）最小二乘法的基本假定1.经典（又称高斯或标准）线性回归模型（CLRM）2.CLRM 的假定：每一假定的含义及作用3.这些假定的真实性- 6 -（三）OLS 的精度或标准差1.OLS 精度的含义2.OLS 精度或标准差的计算3.随机误差项方差的估计4.OLS 方差的特点（四）OLS 的统计性质：高斯马尔可夫定理1.线性性2.无偏性3.最小方差性4.高斯马尔可夫定理二、判定系数二、判
11、定系数 R2（一）判定系数的意义1.判定系数 R2的含义2.文图或巴伦坦图（二）判定系数 R2的计算1.总平方和（TSS）的计算及分解2.判定系数 R2的计算公式3.判定系数 R2与相关系数的关系4.相关系数 r 的性质第四节第四节 两个说明性例子两个说明性例子第二讲第二讲 考核要求考核要求识记：识记：总体回归函数与总体回归模型、样本回归函数与样本回归模型、随机误差项（扰动项） 、普通最小二乘估计量（OLS）及其精度指标、判定系数R2。领会：领会：1.相关分析与回归分析；2.确定性关系与不确定性关系（统计关系） ；3.总体回归模型与函数的意义；4.样本回归模型与函数的意义；5.随机误差项（随机
12、扰动项）存在的理由；6.最小二乘法的基本思想；7.CLRM 的假定；8.OLS 的性质；9.判定系数 R2与相关系数的关系；10.相关系数的性质。简单应用：简单应用：1.运用模型描述经济变量之间的关系；2.最小二乘法的基本原理；3.拟合优度指标的应用。综合应用：综合应用：1.根据经济理论构造计量经济理论模型；2.运用最小二乘法估计样本回归方程；3.对样本回归方程优劣做出的评价。第三讲 双变量回归模型的区间估计及其假设检验第一节第一节 正态性假定：经典正态线性回归模型正态性假定：经典正态线性回归模型- 7 -一、正态性假定一、正态性假定（一）正态性假定的含义E(i)=0，方差同等于某一常数，即
13、var(i)= E(i2)=2，不同时期的随机干扰项不相关，即 cov(i ,j)= E(ij)=0 ij这些假定可更简洁叙述为：ui N(0,2) 由于两个正态变量的零协方差或零相关就意味着两个变量互相独立，所以，随机干扰项是独立且服从于正态分布的统计量。（二）随机干扰项做正态假定的理由1.随机干扰项代表回归模型中未明显引进的许多变量的总影响，由于这个变量是独立且同分布的随机变量，所以利用中心极限定理可证明，这样的随机变量，随着个数无限地增大，它们的总和将趋近于正态分布。2.中心极限定理还告诉我们，即使变量个数并不很大或这些不是严格独立的，它们的总和仍可视同正态分布。3.正态分布变量的任何线
14、性函数都是正态分布的。4.两个正态变量的零协方差或零相关就意味着两个变量互相独立。二、在正态假定下二、在正态假定下 OLS 估计量的性质估计量的性质（一）无偏性（二）最小方差性（三）一致性：随着样本含量无限地增大，估计量将收敛到它们的真值。（四）各回归系数是服从于正态分布的。（五） （n-2）/服从 n-2 个自由度的分布。（六）最小二乘估计量的联合分布独立于。（七）OLS 估计量在整个无偏估计类中，无论是线性或非线性估计，都有最小方差。故最小二乘估计量是最优无偏估计量。三、最大似然法三、最大似然法（一）双变量回归模型的最大似然估计1.似然函数2.最大似然法的基本思想3.回归系数和随机干扰项的
15、 ML 估计量（二）ML 估计量与 OLS 的比较如果假定 ui是正态分布的，则无论是简单回归还是多元回归，其回归系数的 ML 估计量和 OLS 估计量都是相同的。但随机干扰项 ui的方差则不同，ML 估计量是有偏的，而 OLS 是无偏的。随着样本大小的变大，两种估计量趋于相等。因此，随机干扰项 ui方差的 ML 是渐近无偏的。- 8 -第二节第二节 双变量回归的区间估计双变量回归的区间估计一、区间估计的一些基本概念一、区间估计的一些基本概念（一）基本概念1.置信区间；2.置信系数与显著性水平；3.置信上限与下限（二）理解区间估计应注意的问题二、回归系数的置信区间二、回归系数的置信区间（一）的
16、置信区间1.在真实的总体方差已知时2.在真实的总体方差未知时（二）的置信区间（三）和2的联合置信区间三、三、的方差协方差矩阵的方差协方差矩阵（一）公式（二）的无偏估计量的矩阵表示四、四、OLS 向量的性质向量的性质（一）线性性（二）无偏性（三）最小方差性第四节第四节 判定系数的矩阵表示判定系数的矩阵表示一、公式及其推导一、公式及其推导二、相关矩阵二、相关矩阵第五节第五节 假设检验的矩阵表示假设检验的矩阵表示一、个别回归系数的假设检验矩阵表示一、个别回归系数的假设检验矩阵表示二、用矩阵表示的方差分析二、用矩阵表示的方差分析三、用矩阵表示的用于检验线性约束的一般三、用矩阵表示的用于检验线性约束的一般 F 检验法检验法第六节第六节 用复回归做预测的矩阵表述用复回归做预测的矩阵表述的置信区间第第三三节节 双双变变量量回回归归的的假假设设检检验验一、一、假假设设检检验验的的基基本本问问题题（一）假设检验的基本思想（二）基本概念1 .
