研究生计量经济学第一章 绪论

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,1,高级计量经济学,I,Econometrics,经济计量学,2,第一章 绪论,课程教学大纲,计量经济学的地位、应用和局限性,计量经济学的基础知识,3,计量经济学,教学大纲,课程,计量经济学,学分：,3,课程性质：必修,4,教师,主讲教师：林光华,办公地点：逸夫楼,5060,5,课程说明,教学目的,经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立实用的计量经济学应用模型。,先修课程,中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用数理统计,6,教材及参考书,初级,Basic Econometrics,Damodar N.Gujarrati,经济计量学,，,J.H.Stock,M.W.Waston,计量经济学导论现代观点,Wooldridge,计量经济学,，李子奈，高等教育出版社，,7,教材及参考书,中高级,计量经济理论和方法,，,Davidson,，,Mackinnon,横截面与面板数据的计量分析,Wooldridge,计量经济分析,，,Greene,计量经济学,林文夫,Hayashi,和相关课程关系,易福金老师的高级计量经济学,孙顶强老师的高级计量经济学II,8,9,课程内容提纲及学时安排,计量经济学的统计学基础,回归分析,模型的建立与估计中的问题及对策（多重共线性、异方差性、序列相关性）,内生性问题，联立方程组模型的估计,离散选,择模型,面板数据分析,时间序列分析,10,课程成绩,平时作业：,30,分,课堂表现：,10,分,期末考核：,60,分,11,计量经济学的地位、应用和局限性,现代经济学的特征,计量经济学与数理经济学、数理统计学及经济统计学的区别,计量经济学的应用,计量经济学的局限性,12,现代经济学的特征,现代经济学研究的一般方法可归纳为以下几 个步骤,:,一、收集数据和总结经验特征事实,(,empirical stylized facts),：,一般从观察到的经济数据中提炼出来。例：恩格尔曲线、菲利普斯曲线、市场波动聚集。高处重量轻。,二、建立经济理论或模型：,解释这些经验特征事实。气温下降，重量减少？,三、实证检验：,把经济理论或模型转化为可用数据检验的计量经济模型。经济理论或模型通常只指出经济变量之间的因果关系和数量关系,没有给出确切的函数形式。从经济数学模型到计量经济模型的转化过程中,需要对函数形式做出假设,然后利用观测到的数据,估计未知参数值,并进一步验证计量经济模型的设定是否正确。,四、应用：,预测未来经济的变动趋势以及提供政策建议,13,现代经济学的特征,1.,对经济理论,数学建模,Modelization/Mathematization,2.,对经济现象进行实证分析,Empiricalization,What is science?,Logical consistency and coherency in theory;,Consistency between theory and stylized facts.,14,实证分析,如何验证经济理论是否可以解释现实呢,?,实际上,几乎不可能或很难用经济数据检验经济理论的,前提假设,是否正确。,但是,我们可以通过考察经济理论的,推论,与观测到的数据之间是否一致来检验。,在经济学发展的早期阶段,实证研究通常是使用案例分析或间接验证的方法。比如,亚当,斯密在,国富论,中就是用案例分析方法来解释专业化分工的优势所在。,严格的实证分析需要使用计量经济学方法,15,计量经济学与数理经济学、数理统计学及经济统计学的区别,计量经济学和,数理经济学,的作用不同。,数理经济学家的主要任务是用数学工具研究经济理论问题并将经济理论表述为严谨的数学模型形式,而不必考虑经济理论的实证问题。,要检验经济理论是否可以解释经济现实,需计量经济学的方法和工具。,16,计量经济学与数理经济学、数理统计学及经济统计学的区别,计量经济学不等同于经济统计学,经济统计学是对经济数据的统计分析,特别是经济数据调查、收集、整理并分析经济变量之间的数量关系及其统计显著程度。“菲利普斯曲线”就是经济统计学所揭示的一个重要的经济特征事实,计量经济学也是研究经济变量之间的数量关系,但更主要的是关注经济变量之间的因果关系,以揭示经济运行规律。,17,数理经济学是运用数学研究有关经济理论,数理统计学是运用数学研究统计问题,经济统计学是对经济现象的统计研究,计量经济学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。,经济学,统计学,数学,数 理,统计学,经济统计学,数理经济学,计量经济,学,18,计量经济学的应用,1,、结构分析,2,、经济预测,3,、政策评价,4,、理论检验与发展,19,计量经济学的应用,例,1,：结构分析：凯恩斯理论、乘数效应和政策建议,Yt,=,Ct,+,It,+,Gt,Ct,=,+,Yt,+,政府需要知道每年发行多少国债最为合适,这就需要知道,值。经济理论只阐述收入和消费之间存在正相关关系,但没有提及各个国家,值究竟是多少。,勿庸置疑,民族历史文化会影响一国居民的消费习惯,即由于文化的差异,不同国家的,值必然不同。而且,同一个国家在不同经济发展阶段的,值也可能不同。计量经济学家已提出针对各种消费数据一致估计,这一重要结构参数值的计量方法。,实际上,仅仅通过经济理论,我们甚至无法知道具体消费函数形式。设定消费函数为线性关系仅是为了理论上的方便。尽管消费函数形式未知,计量经济学家还是提出了用观测数据一致估计消费函数的可行方法,即非参数方法,(Pagan and Ullah,1999),20,计量经济学的应用,例,2,：生产函数和规模报酬不变,假设第,i,家企业有劳动,Li,和资本存量,Ki,两种要素,产出为,Yi,则其生产函数是投入,(,Li,Ki,),到产出,(,Yi,),的映射,:,Yi,=exp(,i,),F,(,Li,Ki,),其中,i,是随机扰动项,(,若,Yi,是农业产出的话,i,表示天气条件等不确定性因素,),。,我们说生产技术具有规模报酬不变,(constant return to scale,简称为,CRS),性质,如果对所有实数,0,有,F,(,Li,Ki,)=,F,(,Li,Ki,),。,CRS,是完全竞争市场经济存在长期均衡的必要条件。,如果某一行业不满足,CRS,生产技术具有规模报酬递增,(increasing return to scale),性质,则该行业将出现自然垄断。在这种情形下,为保护消费者利益,政府必须采取规制措施。因此,检验一个行业是否具有,CRS,性质具有重要的政策含义。,21,计量经济学的应用,检验,CRS,的常用方法是假设生产函数为柯布,-,道格拉斯生产函数,即,F,(,L,K,)=,AL,K,。这样,CRS,就变成关于参数,(,),的约束条件,H,0:,+,=1,。如果,+,1,则表明存在规模报酬递增。,注意：,CRS,与,H,0:,+,=1,等价是以真实生产函数为柯布,-,道格拉斯函数形式为前提的。该生产函数形式的设定是一个附加假设,并不属于,CRS,这一经济假说的一个组成部分。如果该附加假设不正确,那,CRS,与统计假说,H,0:,+,=1,就不等价。因此,生产函数模型设定正确是计量经济学推论正确的前提条件。,22,计量经济学的应用,例,3,：转型经济的改革效果检验,我们考虑一个广义的柯布,-,道格拉斯生产函数,(,求对数后,):,ln,Yit,=ln,Ait,+,ln,Lit,+,ln,Kit,+,ln,BONUSit,+,CONTRACTit,+,it,这里,i,=1,n,t,=1,T,其中下标,i,表示第,i,家企业,下标,t,表示第,t,期,BONUSit,是企业工资总支出中奖金的比例,CONTRACTit,表示企业职工中有固定期限,(,如三年,),的合同工的比例。这是一个面板数据模型,(Hsiao,2003),。,23,计量经济学的应用,在,20,世纪,80,年代,发放奖金和实行合同工制度是中国国有企业改革的两个主要激励措施。改革前,中国国有企业采取固定工资制和终身聘任制。经济理论告诉我们,引入奖金和合同工制度将激励工人努力工作,从而提高企业的劳动生产率。,为了检验这两个改革措施的成效,我们考虑如下的原假设,H,0:,=,=0,。在这里,即使我们假定存在条件同方差,传统的,t,检验和,F,检验也不能使用。这是因为,Yit,和,BONUSit,之间很可能存在某种因果关联,即生产率高的企业,无论工人是否努力工作,都会付给工人较高的奖金,这会导致扰动项,it,与奖金,BONUSit,之间存在相关,因而,OLS,估计量不能一致估计真实参数值,t,检验和,F,检验也因此不能使用。,24,计量经济学的应用,计量经济学家提出了一种重要的估计方法（工具变量法）可有效地过滤掉从产出到奖金的因果关系所产生的影响,从而获得参数,值的一致估计。,在评估经济改革成效时,如果统计假设,H,0:,=,=0,未被拒绝,我们并不能马上下结论说改革没有成效。这是因为上述加入改革变量的广义生产函数模型,仅是检验改革成效的方法之一。还存在很多其他可能性,比如改革可能影响劳动和资本的边际产出,(,即通过劳动和资本的系数表示,),这些可能性并没有被检验。所以,如果统计假设,H,0:,=,=0,未被拒绝,我们只能说未找到证据推翻改革没有成效这一经济假说。,25,计量经济学的应用,例,4,：理性预期和动态资产定价,人们发现，根据理性预期理论，基于美国经济数据的实证研究表明,风险厌恶参数,的实际估计值常常太小,不足以解释美国股票市场和债券市场收益率之间的差异,(Mehra and Prescott,1985),。这就是有名的风险溢价之谜,(risk premium puzzle),。为解决这个难题,需要提出新的能够获得较大,值的资产定价模型,以反映风险厌恶的可能时变性和经济人对高风险的厌恶。后来的,Campbell and Cochrance(1999),提出的基于消费的资产定价模型就是这样一个理论。,由这个例子可以看出,以计量经济学为基础的实证分析是如何推动经济理论向前发展的。,26,计量经济学分析的局限性,绝大多数的经济数据在本质上都不是实验数据,这导致了计量经济学分析的若干局限性：,1,、经济理论或模型作为对复杂现实经济的简化抽象,只能刻画主要的或重要的经济因素。有些因素是未知的或不可观测的,没有包括在经济模型中,因此反映不出它们的影响。不是所有经济问题都有类似工具变量法的方法可以用来一致估计模型因素的影响。,27,计量经济学分析的局限性,2,、很多经济变量并不满足“平稳性”或“同质性”假设。,所谓“平稳性”就是指经济关系和经济结构不随时间变化,或者说经济系统的概率分布,(,至少是概率分布的一些重要方面,),不随时间变化。在平稳性假设条件下,不同年份的,GDP,Yt,可视为具有同样的概率分布,且它们之间的“关系”不随时间变化。因此我们就可以将不同,GDP,变量,Yt,的观测值看作是从同一个概率分布产生出来的随机数,因而可以进行统计分析。,所谓“同质性”,是指不同的个体,(,如消费者、企业等,),拥有同样的概率分布,或者至少他们的概率分布具有某些重要的共同特征。这样,不同个体的经济变量的观测值就可以看作是由同一个或类似的概率分布产生出来的随机数。,28,计量经济学分析的局限性,3,、渐进式结构变化可造成经济实证研究的很大困难。技术变革、人口结构变化、金融危机会导致体制演变和结构调整。这些变动将引起经济人行为的变化,从而造成经济关系和经济结构具有时变性。,当经济结构发生改变时,即使能很好地解释过去历史的经济模型,也不一定能对未来做出较准确的预测。,29,计量经济学分析的局限性,4,、数据质量,经济数据可能存在测量误差,可能存在样本的选择偏差,(se