计量经济学重点知识整理

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1、计量经济学重点学问整理1一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探讨经济数量关系和规律的一门经济学科。 探讨的主体（动身点、归宿、核心）： 经济现象及数量改变规律 探讨的工具（手段）： 模型数学和统计方法 必需明确： 方法手段要听从探讨对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务2留意：计量经济探讨的三个方面理论：即说明所探讨对象经济行为的经济理论 计量经济探讨的基础数据：对所探讨对象经济行为观测所得到的信息计量经济探讨的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法计量经济探讨的工具与手段三者缺一不行3计量经济学的学科类型理

2、论计量经济学 探讨经济计量的理论和方法 应用计量经济学：应用计量经济方法探讨某些领域的详细经济问题4区分： 经济理论重在定性分析,并不对经济关系供应数量上的详细度量 计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出阅历的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量经济统计供应的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据经济现象不能作试验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系： 数理统计学是计量经济学的方法论基础 区分： 数理统计学是在标准假定条件下抽象地探讨一 般的随机变量的统计规律

3、性； 计量经济学是从经济模型动身，探讨模型参数 的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准 假定条件常常不能满意，须要建立一些特地的 经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是依据其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。4、计量经济学为什么是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论赐予阅历内容。2、经济统计学的问题主要是收集、加工并通过图或表的形式以呈现经济数据，他们不考虑怎样用所收集的数据来检验经济理论。3、虽然数理统计学供应了

4、这一行业中运用的很多工具，但由于大多数经济数据的独特性，计量经济学家常常须要有特殊的方法。2、计量经济学的方法论 1、用计量经济学来分析问题的一般方法;（1）理论或假说的陈述（2）理论的数学模型的设定（3）理论的计量模型的设定（4）获得数据（5）计量经济模型的参数估计（6）模型检验（假设检验）（7）模型的应用：A、预报或预料 B、利用模型进行限制或制定政策2、应用举例（消费函数）：（1）理论或假说的陈述： 凯恩斯认为：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多。即边际消费倾向递减。（2）理论的数学模型设定： Y = a + bX 其中y为消费支出， x为收入，为模型的参数，分

5、别代表截距和斜率系数。斜率系数就是消费边际倾向MPC的度量。 其中左边的Y称为应变量，方程右边的X称为自变量或说明变量。 该方程表明消费和收入之间存在精确的一一对应关系。 （3）计量模型的设定： 考虑到经济变量间的非精确关系，则消费函数的计量模型可以设定为: Y = a + Bx + 其中被称为干扰项，或误差项，是一个随机 变量，它有良好定义的概率性质。 是从模型中省略下来的而又集体影响着Y的全部变量的替代物（就是除了收入外，其它可能影响消费的全部因素）。（4）数据的获得 各种统计年鉴，企业报表和相关职能部门公布的统计数据 。（该例中我们可以通过中国统计年鉴获得相关数据）（5）参数估计（利用各

6、种统计或计量软件来进行如：Eviews） 以美国1980-1991年的数据，通过Eviews5.0的计算， 我们可得如下消费函数方程： -231.8 + 0.7196 其中-231.8 0.7196 它表明在1980-1991年间，实际收入每增加一元，美国人的平均消费增加0.72元。（6）模型检验（假设检验）A、对理论或假说的检验 弗里德曼认为凡是不能通过阅历数据检验（实证检验）的理论或假设，都不能作为科学探究的一部分。 0 0.71961B、对模型的检验 统计推断检验：模型的拟合优度检验、变量的显著性检验 计量经济学检验：平稳性、多重共线性、自相关、异方差 等方面的检验、（7）预报或预料（8

7、）利用模型进行限制或制定政策4.计量经济学模型的应用 一、结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的探讨。 结构分析所采纳的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。应用举例二、经济预料计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预料，特殊是短期预料而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出改变规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预料功能失效。模型理论方法的发展以适应预料的须要。 三、政策评价政策评价的

8、重要性。经济政策的不行试验性。计量经济学模型的“经济政策试验室”功能。四、理论检验与发展实践是检验真理的唯一标准。 任何经济学理论，只有当它胜利地说明了过去，才能为人们所接受。 计量经济学模型供应了一种检验经济理论的好方法。 对理论假设的检验可以发觉和发展理论。 3 变量 数据 参数 与模型1、计量经济模型中的变量（1）从变量的因果关系分： 自变量 因（应）变量 说明变量 被说明变量（2）从变量的性质分 内生变量：模型求解的结果 外生变量：2、计量经济学中应用的数据（1）时间序列数据（2）截面数据（3）混合数据（4）虚拟变量数据：一些定性的事实，不能干脆用一般的数据去计量。3、参数及其估计准则

9、（1）无偏性（2）最小方差性（最优无偏估计）（3）一样性4、计量模型的基本函数形式（1）线性模型（2）非线性模型（可变为线性形式的非线性模型） 双对数模型 半对数模型 倒数变换模型其次章 一元回来模型概述回来分析的性质 回来分析的一些基本概念对线性的几点说明2.1 回来分析的性质一、变量间的关系及回来分析的基本概念1、变量间的关系 经济变量之间的关系，大体可分为两类：（1）确定性关系或函数关系：探讨的是确定现象非随机变量间的关系。（2）统计依靠或相关关系：探讨的是非确定现象随机变量间的关系。（以肯定的统计规律呈现出来的关系）例如： 函数关系：统计依靠关系/统计相关关系：留意：不线性相关并不意味

10、着不相关；有相关关系并不意味着肯定有因果关系；回来分析/相关分析探讨一个变量对另一个（些）变量的统计依靠关系，但它们并不意味着肯定有因果关系。相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的。回来分析对变量的处理方法存在不对称性，即区分应变量（被说明变量）和自变量（说明变量）：前者是随机变量，后者不是。回来与因果关系虽然回来分析探讨一个变量对另一（些）变量的依靠关系，但它并不意味着因果关系。Kendall和Stuart认为一个统计关系式不管多么强，也不管多么有启发性，却恒久不能确立因果方面的联系，对因果关系方面的理念必需来自统计学之外，最终来自这种或那种理论。 从逻辑上说，统计关系

11、式本身不行能意味着任何因果关系。要谈因果关系，必需诉诸先验或理论上的思索。2.2回来分析的基本思想： 一、利用样原来推断总体 1、总回来函数（PRF） 2、样本回来函数（SRF）3、样本回来函数对总回来函数的进行拟合： （1）最小二乘法（OLS） （2）最小二乘法的基本假定 （3）最小二乘估计的精度或标准误（4）最小二乘估计量的性质 （5）拟合优度的度量 （6）区间估计或假设检验4、利用回来方程进行分析、评价及预料。二、回来分析的基本概念1、 回来分析(regression analysis)是探讨一个变量关于另一个（些）变量的详细依靠关系的计算方法和理论。 其用意：在于通过后者的已知或设定值

12、，去估计和（或）预料前者的（总体）均值。 这里：前一个变量被称为被说明变量或因变量对变量测量尺度的注解： 分类尺度（名义尺度）、依次尺度（序数尺度）、间隔尺度（区间尺度）、比率尺度（比率尺度）三、总体回来函数由于变量间关系的随机性，回来分析关切的是依据说明变量的已知或给定值，考察被说明变量的总体均值，即当说明变量取某个确定值时，与之统计相关的被说明变量全部可能出现的对应值的平均值。例2.1：一个假想的社区有100户家庭组成，要探讨该社区每月家庭消费支出Y与每月家庭可支配收入X的关系。 即假如知道了家庭的月收入，能否预料该社区家庭的平均月消费支出水平。为达到此目的，将该100户家庭划分为组内收入

13、差不多的10组，以分析每一收入组的家庭消费支出。分析：（1）由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同家庭的消费支出不完全相同；（2）但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支出Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的条件分布（Conditional distribution）是已知的， 如： P(Y=561|X=800）=1/4。因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件均值（conditional mean）或条件期望（conditional expectation）： E(Y|X=Xi)该例中：E(Y | X=800)=561描出散点图发觉：随着收入的增加，消费“平均地说”也在增加，且Y的条件均值均落在一根正斜率的直线上。这条直线称为总体回来线。 05001000150020002500300035005001000150020002500300035004000每月可支配收入X（元）每月消费支出Y（元）概念：在给定说明变量Xi条件下被说明变量Yi的期望轨迹称为总体回来线，或更一般地称为总体回来曲线。相应的函数：称为（双变量）总体回来函数。含义：回来函数（PRF）说明被说明变量Y的平均状态（总体条件期望）随说明变量X改变的规律。