中山大学计量经济学课件

1、中山大学计量经济学1第一章第一章 回归分析的性质回归分析的性质一、回归的现代释义二、统计关系与确定关系三、回归与因果关系四、回归与相关五、相关术语六、所用数据的数据类型七、数据的准确性中山大学计量经济学2一、回归的现代释义一、回归的现代释义 回归分析是研究一个变量对另一个或多个变量的依赖关系，目的是通过后者的已知或设定值去估计或预测前者的数值。前者称为被解释变量，后者称为解释变量。例例1 y=儿子的身高，x=父亲的身高例例2 y=家庭支出，x=家庭可支配收入例例3 y=需求，x1=价格， x2=替代品的价格中山大学计量经济学3二、统计关系与确定关系二、统计关系与确定关系 在回归分析中，考虑的是

2、变量之间的统计依赖关系统计依赖关系，而不再是确定性依赖关系确定性依赖关系。 统计关系研究的是随机变量 例1 例2 确定关系研究的是确定性的变量 例1 例2(f消费支出实际收入)21212(/)f= rkfk m mrmm牛顿的引力定律：其中宇宙间两个粒子之间的引力，和为两粒子的质量， =距离， =比例常数2圆面积半径,f农作物产量气温 降雨量 阳光 施肥量中山大学计量经济学4三、回归与因果关系三、回归与因果关系回归分析研究的是一个变量对另一个或几个变量的依赖关系,它本身并不意味着因果关系。例如： 消费支出=f（实际收入）+ 这个统计关系式本身并不意味着消费支出与实际收入具有因果关系；我们说消费

3、支出与实际收入具有因果关系，是基于经济理论的分析。中山大学计量经济学5四、回归与相关四、回归与相关 相关分析的主要目的在于研究变量之间统计线性关联线性关联的程度的程度，将变量均视为随机变量。 回归分析的主要目的在于研究变量之间统计关联的形统计关联的形式式，目的在于揭示被解释变量如何依赖解释变量的变化而变化的规律。中山大学计量经济学6五、相关术语五、相关术语 y x 因变量（dependent variable） 解释变量（explanatory variable）被解释变量（explained variable） 自变量（independent variable）预测子（predictand）

4、 预测元（predictor）回归子（regressand） 回归元（regressor）响应（response） 刺激变量（stimulus）内生（endogenous） 外生（exogenous）结果（outcome） 共变（covariate）被控变量（controlled variable） 控制变量（control variable）本书中采用本书中采用“因变量因变量-解释变量解释变量”术语。术语。中山大学计量经济学71. 横截面数据 cross section data 横截面数据是对一个或多个变量在同一时点上收集的样本数据。横截面数据广泛应用于经济学中,尤其是在劳动经济学、医疗卫

5、生经济学和城市经济学中。会遇到异方差性、内生性等问题（将来再讨论）本课程主要讨论截面数据。 六、所用数据的六、所用数据的数据类型数据类型中山大学计量经济学8中山大学计量经济学92. 时间序列数据time series data v对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。v时间序列数据与截面数据有三点重要不同相对顺序是有意义的观测值之间通常是相关的数据频率是需要考虑的问题v自相关问题（第12章）v基于时间序列的分析，大多假定所依据的时间序列是平稳的。（chapter21，22）中山大学计量经济学10中山大学计量经济学113. 混合数据兼有时间序列和横截面数据的成分。 中山大学计量经济学124. 面板数据-panel data 混合数据的一种特殊类型。指对相同的横截面单元（比如家庭或厂家）在时间轴上进行跟踪调查的数据。her other english names: longitudinal(经度的,纵向的) data, time-series cross-section data. her chinese names: 面板数据，板块数据，综列数据。 中山大学计量经济学13中山大学计量经济学14v虽然有大量的数据可供经济研究之用，但是数据的质量常常不是那么好！v不要过于教条的对待研究的结果，尤其当数据的质量受