《Chapter01计量经济学的特征和研究范围》由会员分享,可在线阅读,更多相关《Chapter01计量经济学的特征和研究范围(43页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。
1、Chapter01Chapter01计量量经济学的学的特征和研究范特征和研究范围1-2Zhang TaoSIB,SIFT参考教材参考教材1.达莫达尔达莫达尔 N. 古扎拉蒂古扎拉蒂 著,张涛著,张涛 译:译:经济计量学精要经济计量学精要(第三版)(第三版),机械工业出版社,机械工业出版社,2006年年9月第月第1版。版。2. Damodar N. Gujarati , Essentials of Econometrics, 3rh ed., McGraw-Hill, New York, 2005.3.Damodar N. Gujarati , Basic Econometrics, 4th e
2、d., McGraw-Hill, New York, 2003.4.高铁梅高铁梅 主编:主编:计量经济分析方法与建模:计量经济分析方法与建模:Eviews应用应用及实例及实例,清华大学出版社,清华大学出版社,2006年年1月第月第1版。版。5.易丹辉易丹辉 主编:主编:数据分析与数据分析与Eviews应用应用,中国人民大,中国人民大学出版社,学出版社,2008年年10月第月第1版。版。6.张晓峒张晓峒 主编:主编:Eviews使用指南与案例使用指南与案例,机械工业,机械工业出版社,出版社,2007年年2月。月。SIB, SIFTZhang TaoThe Nature and Scopeof E
3、conometricschapter one第一章第一章 计量经济学的特征和研究范围计量经济学的特征和研究范围1-4Zhang TaoSIB,SIFT第一节第一节 什么是计量经济学?什么是计量经济学?p 几个经典定义的理解几个经典定义的理解1.计量经济学是利用经济理论、数学、统计推断等工具计量经济学是利用经济理论、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对经济现象进行分析的一门社会科学(Goldberger, 1964)。2.计量经济学运用数理、统计知识分析经济数据,对构计量经济学运用数理、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,建于数理经济学基础之
4、上的数学模型提供经验支持,并得出数量结果并得出数量结果(Samuelson et al., 1954)。 p Econometrics 如何翻译?如何翻译?1.计量经济学:强调它是一门经济学科,强调它的经济学计量经济学:强调它是一门经济学科,强调它的经济学内涵与外延。内涵与外延。2.经济计量学:强调经济计量的方法,是估计经济模型和经济计量学:强调经济计量的方法,是估计经济模型和检验经济模型。检验经济模型。1-5Zhang TaoSIB,SIFT第二节第二节 为什么要学习计量经济学?为什么要学习计量经济学?p 经济问题研究的需要经济问题研究的需要 计量经济学涉及到经济理论、数理经济学、经济统计计
5、量经济学涉及到经济理论、数理经济学、经济统计学及数理统计学学及数理统计学 经济理论经济理论定性地对经济现象提出理论假设和命题。定性地对经济现象提出理论假设和命题。例如,需求定理说,在其它经济条件不变下例如,需求定理说,在其它经济条件不变下(Ceteris paribus),商品的价格与商品的需求量呈反向变动。,商品的价格与商品的需求量呈反向变动。 数理经济学数理经济学研究数学形式或方程模型描述经济理论,研究数学形式或方程模型描述经济理论,不考虑对经济理论的度量和经验解释。不考虑对经济理论的度量和经验解释。 经济统计学经济统计学收集、处理、整理和公开经济数据。收集、处理、整理和公开经济数据。 数
6、理统计学数理统计学经济数据的生成是不可控制试验的结果,经济数据的生成是不可控制试验的结果,实际数据可能有遗失、测量误差等问题。实际数据可能有遗失、测量误差等问题。1-6Zhang TaoSIB,SIFT第二节第二节 为什么要学习计量经济学?为什么要学习计量经济学?p 计量经济学与其他相关学科的联系与区别计量经济学与其他相关学科的联系与区别数数学学统计学统计学数理统计数理统计经济统计经济统计数理数理经济经济计量计量经济学经济学1-7Zhang TaoSIB,SIFT第三节第三节 经济计量学的方法论经济计量学的方法论p 怎样进行计量经济研究怎样进行计量经济研究 1)理论或假设的陈述)理论或假设的陈
7、述 2)数据收集及预处理)数据收集及预处理 3)建立数理模型)建立数理模型 4)建立统计或经济计量模型)建立统计或经济计量模型 5)经济计量模型参数的估计)经济计量模型参数的估计 6)检验模型的适用性:模型的假设检验)检验模型的适用性:模型的假设检验 7)检验来自模型的假说)检验来自模型的假说 8)运用模型进行预测)运用模型进行预测p 一个具体的例子一个具体的例子 经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗?经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗?经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗?经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗?1-8Zhang TaoSIB,SIFT如果涉及到检验一种经济理
8、论,通常要从规范的经济模型出发马歇尔需求函数将上式变成经典的计量经济学方程于是,我们就设计量经济学方程例子:微例子:微观经济学中学中经典的效典的效应最大化最大化1-9Zhang TaoSIB,SIFT马歇尔需求函数为类似的是,两边取对数,获得计量经济学方程就可以设定为例子:一个更一般的例子例子:一个更一般的例子1-10Zhang TaoSIB,SIFT例子:犯罪的例子:犯罪的经济学模型学模型经常的情况是,很多常的情况是,很多时候没有理候没有理论,而完全来自一种直,而完全来自一种直觉,或者或者观点点例子:人例子:人们常常说,一个人所受的教育,一个人所受的教育,积累的累的经验以及所受以及所受的培的
9、培训,他所在的位置,决定一个人的工,他所在的位置,决定一个人的工资水平高低例子水平高低例子那么,这个说法隐含着如下的计量经济学方程1-11Zhang TaoSIB,SIFT1.3.1 建立一个理论假说建立一个理论假说 用失业率用失业率(Unemployment Rate, UNR)度量经济形势度量经济形势 用劳动力参与率用劳动力参与率(Labor Force Participation Rate,LFPR)度量劳动力的参与度量劳动力的参与 用单位小时工薪用单位小时工薪(Average Hour Emolument)度量劳动力度量劳动力价格价格p 经济形势经济形势 V.S. 就业意愿就业意愿:
10、两个对立假说两个对立假说 1)Discouraged-worker Hypothesis 经济形势恶化时表现为较高的失业率经济形势恶化时表现为较高的失业率 2)Added-Worker Hypothesis 经济形势恶化时表现为较低的失业率经济形势恶化时表现为较低的失业率p 一个实证问题(一个实证问题(还要注意问题研究的背景还要注意问题研究的背景) 检验两种效应孰强孰弱?检验两种效应孰强孰弱?1-12Zhang TaoSIB,SIFT1.3.2 收集数据收集数据p 统计数据的形式统计数据的形式 时间序列数据时间序列数据(Time Series Data):按时间序列排列收按时间序列排列收集得到
11、的集得到的。 横截面数据(横截面数据(Cross-Sectional Data)- 指一个或多个指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合变量在某一时点上的数据的集合。 混合混合数据数据(Pooled Data) 时间序列数据和横截面数据的时间序列数据和横截面数据的混合混合。 面板面板数据数据(Panel Data) 混合数据的特殊形式,强调同混合数据的特殊形式,强调同一横截面单位的跨期调查数据。一横截面单位的跨期调查数据。p 数据来源数据来源 国家统计部门国家统计部门/行业协会行业协会/大学学术机构大学学术机构/盈利性数据公司盈利性数据公司/互联网互联网例如,中国经济景气月报,人民银行统计季报
12、,中国统计例如,中国经济景气月报,人民银行统计季报,中国统计年鉴、中经网数据库、年鉴、中经网数据库、Wind、CSMAR,IFS on line1-13Zhang TaoSIB,SIFT1.3.2 收集数据收集数据1-14Zhang TaoSIB,SIFT1.3.2 收集数据收集数据1-15Zhang TaoSIB,SIFT数据数据结构构横截面数据横截面数据 causality in variables, data are independent and (contemporaneously) exogenous Random samplingNot orderingPooled cross
13、sections1-16Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据1-17Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 内生性内生性问题工工资与教育的关系:教育增加一年,工与教育的关系:教育增加一年,工资增加增加7.4%? 1-18Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 内生性内生性问题 2sls工工资与教育的关系:教育增加一年,工与教育的关系:教育增加一年,工资增加增加13.2%! 1-19Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 内生性内生性问题 GMM工工资与教育的关系:教育增加一年,工与教育的关系:教育增加一年,工资增加增加13.2%
14、。但解。但解释力不同!力不同! 1-20Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 多元回多元回归与似不相关回与似不相关回归如如资本本资产定价模型定价模型CAPM:由于不同回由于不同回归方程中共同的不可方程中共同的不可观测因素的因子影响,因素的因子影响,各方程的随机各方程的随机扰动项之之间一般是相关的!一般是相关的! 1-21Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 多元回多元回归与似与似不相关回不相关回归只有在自只有在自变量量相同相同时,SUR的的FGLS估估计和和OLS估估计在在代数意代数意义上相上相同,但整体估同,但整体估计效率和自相效率和自相关、异方差关、异方
15、差问题得到改得到改进。1-22Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 多元回多元回归与似与似不相关回不相关回归代表生活区域的三个虚代表生活区域的三个虚拟变量在量在统计上都不上都不显著,著,F统计量量为0.65,6个限制条件,个限制条件,F检验的自由度的自由度为6和和1206,P值为0.658,及,及这些些变量均不量均不显著。著。两个方程相关性两个方程相关性检验1-23Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 多元回多元回归与与联立方程立方程组已婚已婚职业女性的女性的劳动力供力供给和工和工资支付模型支付模型 劳动力供力供给受到工受到工资的影响的影响 工工资受到受到劳
16、动力供力供给时间的影响的影响1-24Zhang TaoSIB,SIFT横截面数据横截面数据 多元回多元回归与与联立方程立方程组1-25Zhang TaoSIB,SIFT时间序列序列时序数据时序数据 causality in time, realization of stochastic processMinimum wage and employment Castillo,Freeman and Freeman (1992)Time dependentOrderingData frequencySeasonal pattern 1-26Zhang TaoSIB,SIFT时间序列序列1-27Zh
17、ang TaoSIB,SIFT混合横截面混合横截面SCP数据数据结构不同,构不同,结果不同,意果不同,意义不同不同 Pooling cross sections from different years Effectively analyzing the effects of a new govt. policy Similar to a standard cross section, except that we often need to account for secular differences in the variables across the time1-28Zhang Ta
18、oSIB,SIFT面板数据面板数据SCP数据数据结构不同,构不同,结果不同,意果不同,意义不同不同 The same cross sectional members To control certain unobserved characteristic of cross sections To study the importance of lags in behavior or the result of decision making1-29Zhang TaoSIB,SIFT小资料:混合数据和面板数据的联系与区别小资料:混合数据和面板数据的联系与区别 An independently p
19、ooled cross section is obtained by sampling randomly from a large population at different points in time (usually, but not necessarily, different years). For instance, in each year, we can draw a random sample on hourly wages, education, experience, and so on, from the population of working people i
20、n the United States. Or, in every other year, we draw a random sample on the selling price, square footage, number of bathrooms, and so on, of houses sold in a particular metropolitan area. From a statistical standpoint, these data sets have an important feature: they consist of independently sample
21、d observations. This was also a key aspect in our analysis of cross-sectional data: among other things, it rules out correlation in the error terms for different observations. A panel data set, while having both a cross-sectional and a time series dimension, differs in some important respects from a
22、n independently pooled cross section. To collect panel data-sometimes called longitudinal data-we follow (or attempt to follow) the same individuals, families, firms, cities, states, or whatever, across time. For example, a panel data set on individual wages, hours, education, and other factors is c
23、ollected by randomly selecting people from a population at a given point in time. Then, these same people are reinterviewed at several subsequent points in time. This gives us data on wages, hours, education, and so on, for the same group of people in different years.1-301.3.2 收集数据收集数据表表1. 1 1980-20
24、02美国城市劳动力参与率美国城市劳动力参与率CLFPR ,城市失业率,城市失业率CUNR 与真实的小时平均工资与真实的小时平均工资AHE82(不完整,只到(不完整,只到1996年)年)资料来源:资料来源: Economic Report of the Pre s i d e n t,1 9 9 7 ,CLFPR from Table B-47,p.343,CUNR from Table B-40,p.346,and AHE82 from Table B-45,p.352.1-31Zhang TaoSIB,SIFT1.3.3 设定劳动力参与的数学模型设定劳动力参与的数学模型p 散点图散点图 图图
25、1-1 1-1 城市劳动力参与率城市劳动力参与率( (% %) )与城市失业率与城市失业率( (% %) )回归分析回归分析1-32Zhang TaoSIB,SIFT1.3.3 设定劳动力参与的数学模型设定劳动力参与的数学模型p CLFPR和和CUNR两者简单的数学模型两者简单的数学模型 (1-1) 式式( 1-1 )表明城市劳动力参与率与城市失业率呈表明城市劳动力参与率与城市失业率呈线性线性关系关系。B1和和B2为线性函数的为线性函数的参数参数(parameters)。B1为为截距截距( intercept ),其值为当,其值为当CUNR为零时为零时CLFPR的值。的值。B2为为斜率斜率(
26、slope ),它是每一单位,它是每一单位CUNR的变动所引起的变动所引起的的CLFPR的变动率。的变动率。1-33Zhang TaoSIB,SIFT1.3.4 设定设定劳动力参与的统计或经济计量模型劳动力参与的统计或经济计量模型p现实数据的非实验性、变量间的关系并不精确。现实数据的非实验性、变量间的关系并不精确。p确定的数学模型无法刻画变量间的真正关系,必确定的数学模型无法刻画变量间的真正关系,必须用统计的方法刻画它们之间的关系。须用统计的方法刻画它们之间的关系。p线性回归模型线性回归模型(linear regression model) (1-2) 式(式(1-2)中,)中,u代表代表随机
27、误差项随机误差项(random error term stochastic error term),简称,简称误差项误差项(error term)。u 包括了所有影响城市包括了所有影响城市劳动力参与率劳动力参与率,但,但并未在模型中具体给出的因素(并未在模型中具体给出的因素(除了城市失业率除了城市失业率)以及其他的随机因素以及其他的随机因素。1-34Zhang TaoSIB,SIFT1.3.4 设定设定劳动力参与的统计或经济计量模型劳动力参与的统计或经济计量模型 (1-2)式(式(1-2)中,)中,式左边的变量称为式左边的变量称为因因变量变量(dependent variable) 或或被解释
28、变量被解释变量(explained variable),式右边的,式右边的变量称为变量称为自变量自变量(independent variable) 或或解释变量解释变量(explanatory variable)。 线性回归分析的主要目标就是解释一个变量线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量应变量)与与其他一个或多个变量其他一个或多个变量(解释变量解释变量)之间的关系,当然这种之间的关系,当然这种关系并非完全准确。关系并非完全准确。p回归包含因果关系吗(回归包含因果关系吗(causation)?)?“统计关系,无论有多强,有多紧密,也绝不能建立起统计关系,无论有多强,有多紧密,也绝不能
29、建立起因果关系:因果关系的概念必须排除在统计学之外因果关系:因果关系的概念必须排除在统计学之外。”1-35Zhang TaoSIB,SIFT1.3.5 经济计量模型参数的估计经济计量模型参数的估计 模型的参数:模型的参数:B1,B2 模型的参数必须根据已知的数据进行估计统计模型模型的参数必须根据已知的数据进行估计统计模型/经济计量模型经济计量模型 参数估计方法不仅与模型本身有关而且与数据有关参数估计方法不仅与模型本身有关而且与数据有关 参数估计的方法必须可以加以评判(评价的标准)参数估计的方法必须可以加以评判(评价的标准) 普通最小二乘法估计普通最小二乘法估计(ordinary least s
30、quares, OLSE)/极大似然估计极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE) (1-3)如果失如果失业率上升一个率上升一个单位位(如一个百分点如一个百分点),城市,城市劳动力参与率将下力参与率将下降降0.64个百分点。个百分点。1-361.3.6 检查模型的检查模型的适用适用性:模型的性:模型的设定设定检验检验 描述经济现象的经济计量模型可能有很多,究竟哪个描述经济现象的经济计量模型可能有很多,究竟哪个是最有效的是最有效的/ /最佳的?最佳的? 经济计量模型必须可以解释经济现象,说明现实问题。经济计量模型必须可以解释经济现象,说明现实问题。 一元
31、线性回归模型一元线性回归模型: : (1-2) 还有其他一些因素影响人们进入劳动力市场的决定。还有其他一些因素影响人们进入劳动力市场的决定。比如每小时工资或收入也是重要的决定变量。比如每小时工资或收入也是重要的决定变量。二元线性回归模型二元线性回归模型: : (1-4)1-37Zhang TaoSIB,SIFT1.3.6 检查模型的检查模型的适用适用性:模型的性:模型的设定设定检验检验模型(模型(1-4)经验估计得)经验估计得 p 估计系数为负能解释吗?估计系数为负能解释吗? 借助微观经济学的理论,该系数为负的理论依据。借助微观经济学的理论,该系数为负的理论依据。 两个斜率系数均为负数。负的城
32、市失业率表明,当平均小时工资两个斜率系数均为负数。负的城市失业率表明,当平均小时工资不变时,失业率每增加不变时,失业率每增加1%,城市劳动力参与率将平均减少,城市劳动力参与率将平均减少0 . 4 4%(这个结果又一次支持了受挫工人假说)。同理,若城市失业率(这个结果又一次支持了受挫工人假说)。同理,若城市失业率为一常数,则平均小时工资每增加一个百分点,城市劳动力参与率为一常数,则平均小时工资每增加一个百分点,城市劳动力参与率将平均减少将平均减少3 . 8 6%。 ?负的平均小时工资系数有经济意义吗?为什么不期望该系数为?负的平均小时工资系数有经济意义吗?为什么不期望该系数为正呢?我们可通过微观
33、经济学两个孪生概念:收入效应和替代效应,正呢?我们可通过微观经济学两个孪生概念:收入效应和替代效应,来验证系数为负。来验证系数为负。 p 解释变量是要无限制的增加下去吗?解释变量是要无限制的增加下去吗? 答案自然是否定的。答案自然是否定的。 但需要注意:回归并不意味存在因果关系;一个或多个解释变量但需要注意:回归并不意味存在因果关系;一个或多个解释变量是否与应变量存在因果关系,必须根据相关理论来判定。是否与应变量存在因果关系,必须根据相关理论来判定。1-38Zhang TaoSIB,SIFT1.3.7 检查模型的检查模型的假设假设检验检验p 假设检验(假设检验(hypothesis testi
34、ng)?)? 检验估计的模型是否有经济含义、是否与经济检验估计的模型是否有经济含义、是否与经济理论相符?理论相符?p 回归分析回归分析(Regress Analysis)不仅要估计模不仅要估计模型的参数而且还要检验来自某个经济理论型的参数而且还要检验来自某个经济理论/先先验经验的假设。验经验的假设。p 回归模型的有效性检查回归模型的有效性检查/评价评价1-39Zhang TaoSIB,SIFT1.3.8 运用模型进行预测运用模型进行预测p 经济计量模型的评价最终要看是否可以用运用经济计量模型的评价最终要看是否可以用运用这个模型来进行现实的预测,只有可以对这个模型来进行现实的预测,只有可以对未来
35、未来/近近期期进行正确地预测的模型才可以说是进行正确地预测的模型才可以说是实用实用的经济的经济计量模型。计量模型。例如,利用模型(例如,利用模型(1-51-5)进行预测。不准确的部分即)进行预测。不准确的部分即模型的预测误差。模型的预测误差。1-40Zhang TaoSIB,SIFTAnatomy of econometric modeling1-41Zhang TaoSIB,SIFTTable 1-2(P10)习题1.6Consumer Price Index (CPI, 1982-1984 = 100), Standard and PoorsComposite Index (S&P 500
36、, 1941-1943 = 100), and Three-MonthTreasury Bill Rate (3-m T Bill, %).1-42Zhang TaoSIB,SIFT本课程结构与内容安排本课程结构与内容安排 统计基础知识回顾统计基础知识回顾 第第2章章 双变量回归分析:基本概念双变量回归分析:基本概念 第第3章章 双变量回归模型:估计问题双变量回归模型:估计问题 第第4章章 双变量回归模型:区间估计与假设检验双变量回归模型:区间估计与假设检验 第第5章章 多元回归模型:估计与假设检验多元回归模型:估计与假设检验 第第6章章 回归模型的函数形式回归模型的函数形式 第第7章章 虚拟变量回归模型虚拟变量回归模型 第第8章章 多重共线性问题多重共线性问题 第第9章章 异方差问题异方差问题 第第10章章 序列自相关问题序列自相关问题结束结束