计量经济学总论（重要参考）

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1、中级计量经济学教案 窦金美,第一章 总论 第二章 经典单方程计量经济学模型理论与方法（） 第三章 动态计量经济学模型理论与方法（） 分布滞后模型 Granger因果关系检验 非平稳时间序列计量建模技术（单位根过程、ADF检验、协整过程与误差修正模型） 第四章 经典联立方程计量经济学模型理论与方法（）,课程内容及教学安排,第一章 总论,1.1 计量经济学概述 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 计量经济学概述,一、计量经济学的产生与发展 1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics，并把它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合； 19

2、30年成立世界计量经济学会； 1933年创刊Econometrica； 20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张； 20世纪70年代以来非经典计量经济学的发展。,二、诺贝尔经济学奖与计量经济学 19692003年51位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖 1969 R. Frish ； J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman ； D. L. McFadden 2003 Clive Granger ； Robert Engle

3、 16位担任过世界计量经济学会会长 30位左右在获奖成果中应用了计量经济学 “二战以后的经济学是计量经济学的时代”-Samuelson “计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分” -Klein,三、计量经济学模型,计量经济学是通过建立计量经济模型来研究现实经济问题的。 模型：是对现实的描述和模拟。对现实的各种不同的描述和模拟方法，就构成了各种不同的模型。 例如，数学模型是用数学语言描述现实，是一种重要的模型方法，由于它能够揭示现实活动中的数量关系，所以具有其特殊重要性。,经济数学模型,经济数学模型：是用数学方法描述经济活动。根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同，构

4、成各类不同的经济数学模型。 在这里，我们需要着重区分数理经济模型和计量经济模型。,数理经济模型,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。 例如，描述生产活动，可以用生产函数描述如下：,或者更具体地用某一种生产函数描述为：,式中，Q表示产出量，T表示技术，K表示资本，L表示劳动。, 上述公式描述了技术、资本、劳动与产出量之间的理论关系，并认为这种关系是准确实现的。,利用数理经济模型，可以分析经济活动中各种因素之间的互相影响，为控制经济活动提供理论指导。但是，数理经济模型并没有揭示因素之间的定量关系，因为其中的参数（如上述公式中的参数、）是未知的。,计量经济模

5、型,计量经济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。 例如，上述生产活动中因素之间的关系，用随机数学方程描述为：,其中为随机误差项。,经典计量经济学模型 经典计量经济学模型的一般形式：,计量经济学在经济学科中的地位,经济学的发展经历了三个阶段 以文字叙述为主 经济学的公式化经济学的定量化 计量经济学在经济学科中的地位 古典经济学 数理经济学 计量经济学,四、计量经济学的内容体系,1、计量经济学有广义和狭义之分： 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。 包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。这些方法尽管

6、都是经济理论、统计学和数学的结合，但是它们之间的区别是显而易见的。 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。,计量经济学的内容体系分类(16),2、根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为理论 计量经济学和应用计量经济学。 理论计量经济学：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。 应用计量经济学：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。,计量经济学的内容体系分类(16),3、按数据类型

7、划分 截面(cross-section)分析 时间序列(time-series)分析 平行数据(panel data)分析 离散数据(discrete data)分析 模糊数据(fuzzy data)分析,计量经济学的内容体系分类(16),4、按模型类型划分 单方程模型与联立方程模型 单方程模型的研究对象是单一经济现象，揭示存在其中的单向因果关系。 联立方程模型的研究对象是一个经济系统，揭示存在其中的复杂的因果关系。 线性模型与非线性模型 静态模型与动态模型 参数模型与非参数模型,计量经济学的内容体系分类(16),5、按估计方法划分 从最小二乘原理出发的估计方法 从最大似然原理出发的估计方法

8、矩估计方法 非样本信息估计方法,计量经济学的内容体系分类(16),6、按课程复杂程度划分 初级计量经济学 数理统计学知识、矩阵知识 经典的线性单方程模型理论与方法 单方程应用模型 中级计量经济学 经典的与扩展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 单方程和联立方程应用模型 高级计量经济学 非经典计量经济学理论方法与应用 计量经济学专题,计量经济学的内容体系分类(16),1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点,下面我们以单方程计量经济学模型为背景，了解建立计量经济学模型的过程。,一、理论模型的设计,理论模型的设计：是指对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择

9、模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式。 理论模型的设计主要包含三部分工作：即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。,1.确定模型所包含的变量,在单方程模型中，变量分为两类： 被解释变量：作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”。 解释变量：作为“原因”的变量。 可以作为解释变量的几类变量：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。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 确定模型所包含的变量，关键是正确选择解释变量

10、。,怎样正确选择解释变量？,根据经济理论和经济行为分析。 如：关于电力工业和纺织工业的生产函数，所选择的解释变量就不应该相同。为什么？ 考虑数据的可得性。 注意因素和变量之间的联系与区别。 考虑入选变量之间的关系。 要求变量之间互相独立。 注意：在选择变量时常犯的错误,2.确定模型的数学形式,依据经济行为理论（特别是数理经济学的成果） 根据样本数据作出的变量关系图 选择可能的形式试模拟,3.拟定模型中待估计参数的理论期望值,理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开

11、始时拟定（包括符号、大小、关系）。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。 例：生产函数、各种消费函数、对数线性需求函数中的参数,二、样本数据的收集,1. 几类常用的样本数据 时间序列数据：是一批按照时间先后排列的统计数据。 截面数据：是一批发生在同一时间截面上的调查数据。 虚变量数据：虚变量也叫虚拟变量，是指将一种不具备数字观测值的因素采用二进制方法量化的变量，一般取0和1。,利用时间序列数据作样本时应注意的问题,所选择的样本区间内经济行为的一致性问题。 对于我国这样的转型经济体，尤其值得注意。 样本数据在不同样本点之间的可比性问题。 样本观测值过于集中的问题。 经济变量在时间序列上的变化

12、往往是缓慢的。 模型随机误差项的序列相关问题。 用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。,利用截面数据作样本时应注意的问题,样本与母体的一致性问题。 计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。 例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。 实际上，截面数据很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。 模型随机误差项的异方差问题。 用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。,设置虚变量时应注意的问题,如果某种因

13、素表现为m 种互斥的情形，则只需通过设立m-1个虚拟变量就可以将这 m种情形区分开来。 如性别、学历、季度,2.样本数据的质量,样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面： 完整性：即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。 准确性：有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。 可比性：也就是数据口径和价格的可比性问题。 一致性：即母体与样本的一致性。,三、模型参数的估计,模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。 在建立了理论模

14、型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。（这是计量经济学模型与数理经济学模型的最大区别） 模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括 对模型进行识别（对联立方程模型而言）； 估计方法的选择； 软件的应用：如TSP或Eviews 。,四、模型的检验,在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它是否客观地揭示了所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。 计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。,1. 经济意义检验,目的：检验模型参数估计

15、量在经济意义上的合理性。 方法：将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。 注意：只有当模型中的参数估计量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步检验。模型参数估计量的经济意义检验是一项最基本的检验，经济意义不合理，不管其它方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。,2.统计检验,统计检验是由统计理论决定的 目的：检验模型的统计学性质 最广泛应用的统计检验准则： 拟合优度检验 变量的显著性检验 方程的显著性检验,3.计量经济学检验,计量经济学检验是由计量经济学理论决定的 目的：检验模型的计量经济学性质 最主要的检验准则： 随机误

16、差项的序列相关检验； 随机误差项的异方差性检验； 解释变量的多重共线性检验。,4.模型预测检验,由模型的应用要求决定。 目的： 检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度（稳定性检验）； 确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围（预测性能检验）。,检验方法： 稳定性检验：扩大样本重新估计。 利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测。 将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，检验二者之间差距的显著性。,五、计量经济学模型成功的三要素,从建立计量经济学模型的步骤中不难看出，任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。三者缺一不可。 理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。 方法：主要包括模型方法和