本科经济计量学第1章(第4版)

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,*,第一章,35,计量经济学（经济计量学）,课程说明,第,1,章：经济计量学的特征及研究范围,1.1,什么是经济计量学,1.2,为什么要学习经济计量学,1.3,经济计量学的方法论,1.4,全书结构,课程说明,1.,课程：,经济计量学（计量经济学,Econometrics,）,学分：,3,课程性质：教育部规定的经济学类各专业的,8,门核心课程之一,2.,课程说明：,教学要求：,通过该门课程教学，要求学生掌握经济计量学的基础的理论知识，并能够建立实用的经济计量学应用模型、利用相关软件进行具体应用。,先修课程,微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学。,教材及参考书,教材：,经济计量学精要（第,3,版）,（美）达莫达尔,N.,古亚拉提 著 张 涛译，机械工业出版社，,2006.9,。,参考书：,计量经济分析方法与建模,EViews,应用及实例,，高铁梅主编，清华大学出版社，,2006,年,1,月,计量经济学,，李子奈，高等教育出版社，,2000.7,Basic Econometrics,Damodar N. Gujarrati,，,2001,计量经济学,理论、方法与模型,，唐国兴，复旦大学出版社，,1988,年,课程内容提纲及学时安排,总课时：,54,学时，课内外学时比：,1/2,课程所需软件,Excel,软件、,Eviews,软件。,1.1,什么是经济计量学,1.2,为什么要学习经济计量学？,1.3,经济计量学的方法论,（重点）,1.4,全书结构,第,1,章 经济计量学的特征及研究范围,1.1,什么是经济计量学,经济计量学：,Econometrics,简单地说，就是经济的计量（经济的测度）。,经济计量学是利用经济理论、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。,经济计量学是运用数理统计知识分析经济数据，对构建于数理经济学技术之上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。,经济计量学,(Econometrics),一词是第一届诺贝尔经济学奖得主挪威经济学家,R.Frisch,在,1926,年模仿“,Biometrics”(,生物计量学,),提出来的。,经济计量学是经济学的一个分支学科,，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。,Frisch,将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。,经济计量学的产生和发展,1926,年挪威经济学家,R.Frisch,提出,Econometrics,1930,年成立世界,Econometrics,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（现代）经济计量学,的发展,。,经典经济计量学和非经典经济计量学,经典经济计量学,（,Classical Econometrics,）一般指,20,世纪,70,年代以前发展并广泛应用的经济计量学。,经典经济计量学,在理论方法方面特征是：,模型类型,随机模型；,模型导向,理论导向；,模型结构,线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；,数据类型,以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量；,估计方法,仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。,非经典经济计量学,一般指,20,世纪,70,年代以来发展的经济计量学理论、方法及应用模型，也称为现代经济计量学。,非经典经济计量学,主要包括：微观经济计量学、非参数经济计量学、时间序列经济计量学和动态经济计量学等。,简,丁伯根,经济计量学模式建造者之父,拉格纳,弗里希,（,RAGNAR FRISCH,）,经济计量学的奠基人,荷兰人简,丁伯根和挪威人拉格纳,弗里希共同获得,1969,年,诺贝尔经济学奖,。他们发展了动态模型来分析经济进程。,为什么经济计量学从诞生之日起就显示了极强的生命力，并得到迅速传播与发展？,早在,20,世纪,20,年代，一部分经济学者已经不满足于对经济学的定性研究，认为：经济理论不设法定量测度不同影响的重要性，实际上不可能得出和辩护任何“结论”。,正是经济计量学的诞生和发展推动了经济学的发展，经济计量学在经济学科中占据极重要的地位：,克莱因（,R.Klein,）：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，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”。,萨缪尔森（,P.Samuelson,） ：“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。,“经济计量学”与“计量经济学”,“,Econometrics”,在国内有两种译称：“经济计量学”与“计量经济学”。,“经济计量学”是英文“,Econometrics”,直译得到的，而且强调该学科的主要内容是经济计量的方法，是估计经济模型和检验经济模型。,“计量经济学”则试图通过名称强调它是一门经济学科，强调它的经济学内涵与外延，但两者的内容并无差别。,1.2,为什么要学经济计量学,经济计量学既是经济学的一门分支学科，又是一门有自己研究方向的独立学科。,经济计量学是依据观测和实验，对大多数经济理论给出经验的解释。,经济计量学有不同于数理统计分析的特殊方法。,学习经济计量学有实用性。,1.3,经济计量学的方法论,（,1,）建立一个,理论假说,（,2,）,收集数据,（,3,）,设定数学模型,（,4,）,设立统计或经济计量模型,（,5,）估计,经济计量模型参数,（,6,）,检验模型的适用性：模型设定检验,（,7,）,检验源自模型的假,设,（,8,）,利用模型进行预测,一般说来，用经济计量方法研究经济问题可分为如下步骤,:,模型设计,数据收集,参数估计,模型检验,模型应用,1.3.1,建立一个理论假说,关于所研究对象的经济理论的阐述是怎样的。,例如我们考虑如下问题：经济形势是否对人们的工作意愿有影响？假设用失业率（,UNR,）来度量经济形势，用劳动力参与率（,LFPR,）来度量劳动力的参与，两数据由政府按时公布，我们依据上面步骤来考虑该问题。,如：在劳动经济学中，关于经济形势恶化对人们工作意愿的影响有两个对立的假说：,A,：受挫,-,工人假说,B,：增加,-,工人假说,1.3.2,收集数据,数据类型,时间序列数据,：按时间序列收集得到的数据,如：我国从,1980,年到,2000,年的,GDP,数据,横截面数据,：是指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合。,如：在某一时点上的人口普查数据,合并数据,（也称,Panel data,）：既有时间序列数据又有横截面数据的数据集合。,如：,我国各省区,1980,年到,2000,年的,GDP,数据,*互联网、各类统计年鉴、抽样调查、各种咨询机构及官方公布的数据资料。,数据来源,（,1,）通过观察测量采集、收集数据,（,2,）利用次级资料数据（统计数据）,设定劳动力参与率的数学模型,例,：,美国,1980-2002,年间城市劳动力参与率,(CLFPR),、城市失业率,(CUNR),与真实的小时平均工资,（,AHE82,）,资料如下表（表,1-1,）：,表,1-1,美国,1980,2002,年间城市劳动力参与率,(CLFPR),、城市失业率,(CUNR),与真实的小时平均工资,(AHE82),资料,年份,CLFPR,（,%,）,CUNR,（,%,）,AHE82,（美元）,1980,63.8,7.1,7.78,1981,63.9,7.6,7.69,1982,64.0,9.7,7.68,1983,64.0,9.6,7.79,1984,64.4,7.5,7.80,1985,64.8,7.2,7.77,1986,65.3,7.0,7.81,1987,65.6,6.2,7.73,1988,65.9,5.5,7.69,1989,66.5,5.3,7.64,1990,66.5,5.6,7.52,1991,66.2,6.8,7.45,1992,66.4,7.5,7.41,1993,66.3,6.9,7.39,1994,66.6,6.1,7.40,1995,66.6,5.6,7.40,1996,66.8,5.4,7.43,1997,67.1,4.9,7.55,1998,67.1,4.5,7.75,1999,67.1,4.2,7.86,2000,67.2,4.0,7.89,2001,66.9,4.8,7.99,2002,66.6,5.8,8.14,为了观察,CLFPR,与,CUNR,变动关系，首先我们作散点图：,城市失业率,CUNR,城市劳动力参与率,CLFPR,CLFPR,与,CUNR,的散点图,简单数学模型：,Y = B,1,+,B,2,X,Y=CLFPR X=CUNR,B,1,、,B,2,：参数,(parameters),B,1,：截距,(intercept),B,2,： 斜率,(slope),通过数据模拟软件，可将数据关系用较恰当的数学模型表达。如上例：,1.3.4,设定劳动力参与率的统计或经济计量模型,Y = B,1,+ B,2,X + U,线性回归模型,(linear regression model),Y,：应变量（,dependent variable,被解释变量）,X,：自变量（,independent variable,解释变量）,U,：随机误差项,(random error term),，包括所有其它因素和随机因素的影响。,上面建立了劳动力参与的纯数学模型。但变量之间的关系往往是不确切的，还有许多其它因素的影响，因此建立模型：,1.3.5,估计经济计量模型参数,应用最小二乘估计，得：,= 69.9963 - 0.6513X,参数估计值,69.9963,，,- 0.6513,的解释,斜率项,-0.6513,的解释：,平均地,，如果失业率上升一个百分点，则城市劳动力参与率将下降,0.6513,个百分点。,常数项,69.9963,表示当城市失业率为零时城市劳动力参与率的平均值，也就是说，当充分就业时（不存在失业），城市适龄工作人口的,69.996,将参与就业。,1.3.6,检查模型的适用性：模型设定检验,经济意义检验,由经济理论决定。根据拟定的符号、大小、关系来验证：,模型是否有经济含义。,模型估计的结果与经济理论是否相符。,模型选取是否准确？,模型所描述的经济变量的关系是否准确？,模型是遗漏了重要的解释变量或加入了不必要的变量？,城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受真实的小时平均工资等因素的影响。可考虑模型：,CLFPR=B,1,+B,2,CUNR+B,3,AHE82+U,估计式：,应变量,Y,城市劳动力参与率,(CLFPR),第一个自变量,X,城市失业率,(CUNR),第二个自变量,Z,真实的小时平均工资,(AHE),两个斜率系数均为负数，这说明什么？,与前面模型，,=69.9963-0.6513X,相比，哪个模型更合理？是否还应增加变量？这些我们后面的章节中将进一步探讨。,统计检验,由数理统计理论决定。,包括拟合优度检验、总体显著性检验以及变量显著性检验等。,经济计量学检验,由计量经济学理论决定。,包括异方差性检验、序列相关性检验以及共线性检验等。,1.3.7,检验来自模型的假设,模型预测检验,由模型的应用要求决定。,包括稳定性检验：,扩大样本重新估计,预测性能检验：,对样本外一点进行实,际预测。,1.3.8,利用模型进行预测,若已知,2004,年的城市失业率和平均小时工资的数据，分别为,6.0,和,10,，利用模型，可得该年城市劳动力参与率的预测值：,=,= 80.9013-0.6713*6-1.4042*10,= 62.8315,与概念真实值比较，两者之间的差距，即为预测误差：,预测误差,=,真实值,-,预测值,经济计量分析的步骤,序号,步 骤,例 子,1,理论陈述,增加或受挫工人假说,2,收集数据,表,1-1,3,理论的数学模型,Y = B,1,+ B,2,X,4,理论的经济计量模型,Y = B,1,+ B,2,X + U,5,参数估计,Y=69.9963-0.6513X,6,检查模型的适用性,Y=80.9-0.671X-1.40Z,7,假设检验,B,2,0,或,B,2,0,8,预测,给定,X,和,Z,值，预测,Y,值,1.4,全书结构,本 书 共 分 四 部 分,第一部分：概率与统计基础,(,第,2,5,章,),第二部分：线性回归模型,(,第,6,10,章,),第三部分：实践中的回归分析,(,第,11,14,章,),第四部分：联立方程模型,(,第,15,、,16,章,),作业,P10：1.1、1.4、1.6,