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1、计量经济学 引 言一、计量经济学1、计量经济学（Econometrics） 利用数学和统计推断为工具，在经济理论指导下对经济现象进行分析，并对经济理论进行检验和发展的一门学科。 其内容涉及经济理论、数理经济、经济统计和数理统计等。2、计量经济学与经济理论 经济理论：定性 计量经济学：数值估计，检验3、计量经济学与数理经济学 数理经济学：以数学形式表述经济理论，不涉及理论的可度量性和经验方面的可论证性。 计量经济学：利用数理经济学的数学方程式，并把之改造成适合于经验检验的形式。4、计量经济学与经济统计学 经济统计：经济数据的收集、加工，不利用数据来检验经济理论。 计量经济学：以经济统计数据为原始
2、资料进行分析。5、计量经济学与数理统计 数理统计：是计量经济学的基本工具，但由于经济数据的特殊性，力量经济学需要特殊的处理方法。二、计量经济学的方法基本过程： 经济理论 理论的数学模型 理论的计量经济学模型 数据的收集整理 计量经济模型的参数估计 假设检验 预报和预测 控制或政策制定例：检验凯恩斯关于边际消费倾向理论，或利用该理论进行经济控制或经济政策制定。理论 人们的消费支出随收入的增加而增加，但消费支出的增加小于收入的增加。即边际消费倾向MPC大于零而小于1。（定性）建立数学模型 假定消费支出Y与收入X之间有如下关系：其中，Y为消费支出，X为收入，a和b为模型参数。B就是MPC。 这里Y为
3、因变量，X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关系。 （在不同情况下，数学模型的形式不一样，也可能是多个方程连立，有多个解释变量）建立计量经济学模型 由于经济变量之间的关系不是确定的（以函数形式准确表达），必须修改数理模型，建立计量模型： u为误差项，代表了影响变量间非确定关系的其他因素的影响。这是一个线性回归模型。OXY斜率为b数理模型OXY斜率为b计量模型aa数据的收集整理 如果1980分析一国的消费情况，要收集该国的总消费支出数据和总收入数据。48213240199142802866198548783260199041492746198448383223198939072619198
4、3471931621988376025041982454030521987384324771981440529691986377624471980XY年份XY年份 (选择、加工）美国1980-1991年个人消费支出与GDP(10亿美元,1987年不变价格)计量经济模型的参数估计 采用回归技术，利用统计数据估计出参数a和b的经验值。 根据估计结果，美国1980-1991年的MPC约为01.72。假设检验 以一定的标准，对参数的估计结果进行检验。如果在统计意义上，b小于1，说明结果是可接受的。预报和预测 如果计量模型可以接受，就可用来对因变量进行预测。假定1994年，美国的GDP预计为6万亿美元，
5、则该年的消费支出预计为控制或政策制定 如果希望1994年的消费支出达到4万亿美元，则政府必须通过政策来保证收入水平为：三、计量经济学的内容 可分为理论和应用两大类。 理论计量经济学：研究适当的方法，来测度有计量经济模型设定的经济关系式。应用计量经济学：以理论计量经济学为工具，研究经济学或商业中的各领域。四、计量经济学的应用软件包 有很多种。常用的有：TSP、SPSS、SAS等。第一章 回归分析一、回归分析 分析因变量与解释变量之间的统计依赖关系，目的在于通过后者的已知或设定值去估计或预测前者的均值。假定一个国家的所有家庭的收入（X）和消费支出（Y）统计如下，希望知道家庭消费支出与家庭收入之间的
6、关系：Y=F（X）。5675667565户数12119661043685750678707445462325总支出1911621151851891601401251138818017515714513511810898857517816515214413011610394807017515514014012011095907465152145137136115107938470601501371351201101028079655526024022020018016014012010080 XYYX5510012014016080 根据每个家庭的收入和支出绘出散点图，大致可看出二者间的关系：在
7、统计意义上，二者成正比。 由对全体居民的收入和支出的调查结果，我们知道处于不同收入阶层的居民有一个平均的支出水平，这一支出水平与收入大致呈线性关系。 图中的这条通过各收入阶层平均支出额的直线，描述了这一依赖关系。我们把这条线称为回归线。二、统计关系与确定关系 在回归分析中，得到因变量与自变量之间的依赖关系是统计依赖关系，而不是确定关系或函数关系。三、回归与因果关系 回归分析得到的变量间的统计依赖关系，统计关系式自身不代表任何确定的因果关系。四、计量经济分析使用的数据 有三类。 （1）时间序列数据。一个时间序列是对一个变量在不同时间取的一组观测结果。这些数据可以按固定的时间间隔收集。 收集的数据
8、可以是定量的，也可以是定性的（虚拟变量）。 中国1993年1998年的GDP增长率 （%）7.88.89.610.513.514.2199819971996199519941993（2）横截面数据。一个或多个变量在同一时点上收集的数据。 1992年实际GDP增长（3）混合数据。实际GDP增长率 国家和地区 -2.81.43.91.50.60.31.0日本-5.15.34.63.95.46.16.3香港7.88.89.610.512.613.514.2中国3.93.92.82.03.52.32.7美国0.36.92.57.413.16.4-1.7秘鲁4.87.05.2-6.24.42.03.6墨
9、西哥3.47.17.410.65.77.012.3智利3.14.01.22.23.92.50.9加拿大1998年1997年1996年1995年1994年1993年1992年16.314.22.7-1.73.612.30.9GDP日本香港中国美国秘鲁墨西哥智利加拿大国家/地区第二章 双变量回归分析第一节 经典正态线性回归模型（CNLRM） 一、基本概念 以下表为例。5675667565户数12119661043685750678707445462325总支出1911621151851891601401251138818017515714513511810898857517816515214413
10、011610394807017515514014012011095907465152145137136115107938470601501371351201101028079655526024022020018016014012010080 XY1、几个概念条件分布（Conditional distribution）：以X取定值为条件的Y的条件分布条件概率（Conditional probability）：给定X的Y的概率，记为P(Y|X)。例如，P(Y=55|X=80)=1/5；P（Y=150|X=260）=1/7。(表)条件期望（conditional Expectation）：给定X的Y
11、的期望值，记为E(Y|X)。例如，E(Y|X=80)=551/5601/5651/5701/5751/565总体回归曲线（Popular Regression Curve）（总体回归曲线的几何意义）：当解释变量给定值时因变量的条件期望值的轨迹。2、总体回归函数（ Popular Regression Function，PRFE(Y|Xi)=f(Xi)当PRF的函数形式为线性函数，则有，E(Y|Xi)=?1+?2Xi其中?1和?2为未知而固定的参数，称为回归系数。?1和?2也分别称为截距和斜率系数。上述方程也称为线性总体回归函数。3、“线性”的含义 “线性”可作两种解释：对变量为线性，对参数为线性。一般“线性回归”一词总是指对参数?为线性的一种回归（即参数只以它的1次方出现）。 4、PRF的随机设定 将个别的Yi围绕其期望值的离差(Deviation)表述如下： ui=Yi-E(Y|Xi) 或 Yi=E(Y|Xi)+ui其中ui为随机误差项（Stochastic error）或随机干扰项（Stochastic disturbance）。线性总体回归函数： PRF：Yi=?1+?2Xi+ui=E(Y|Xi)+ui5、随机干扰项的意义 随机扰动项是从模型中省略下来的而又集
