计量经济学学习培训课件

1、经济学类各专业核心课程 计量经济学 课程性质与要求 课程性质 教育部经济学学科教学指导委员会规定: 计量经济学为经济学类各专业必修的核心课程 教学的目的要求 掌握计量经济学的基本理论和方法 能应用计量经济方法进行初步的经济分析与预测 能运用EViews软件作一般性经济计量分析 计量经济学在经济学科中的地位 1.“计量经济学已经在经济学科中居于最重要 的地位”2.“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”3.“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。4.在我国是高等学校经济类八门核心课程之一计量经济学在经济学科中的地位 从现代西方经济学的特征看 从西方经济

2、学的发展历史看 从世界一流大学经济学课程表看 从国际经济学刊物论文看 从经济学的“世界先进水平”看应具备的预备知识经济学理论 宏观经济学与微观经济学概率论与数理统计基础 如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分布等概念和性质线性代数基础 矩阵及运算、线性方程组等经济统计学知识 经济数据的收集、处理和应用配 套 教 材科学出版社出版国家精品课程主干教材教育部统计专业教学指导分委员会推荐用书普通高等教育”十一五”国家级规划教材计量经济学 出版时间:2007年1月参考书1.应用计量经济学（第五版）A.H.施图德蒙德 著，王少平、杨继生、

3、刘汉中等译，2007.1，机械工业出版社。2.计量经济学基础（上下册）（第四版）古扎拉蒂 著，费剑平、孙春霞等译，林少宫校，2004.4，中国人民大学出版社。3.计量经济学（第二版），李子奈、潘文卿 编著，2005.4，高等教育出版社。教学网站/type.asp?typeid=33/courseware/精品课程网站1、华中科技大学：8/2006/C99/zcr-1.htm8/2006/C99/Course/Index.htm2、清华大学：0/jpkcgc/aao_72/index.jsp3、东边财经大学：/jp/C140/kcms-1.htm/C102/Asp/Root/Index.asp?

4、Mode=1&Url=4、浙江工商大学：/jpkc/C3/kcms-2.htm/jpkc/C3/Course/Index.htm5、安徽工业大学：http:/jljjx/6、西南财经大学：50/2005/guojia/jiliangjingjixue/Course/Index.htm7、复旦大学：http:/jpkcDetail.jsp?courseID=88&imageFileName=2005_city.gif&jpkcType=city&year=20058、成都理工大学：0/ec3.0/C83/kcms-1.htm0/ec3.0/C83/Course/Index.htm9、合肥工业大学

5、/2006/jljjx/10、集美大学/C395/Courseware/Declaration/kcms-1.htm/C395/Asp/Root/Index.asp11、广东商学院http:/12、江西财经大学/ec/C32/zccs.htm13、贵州财经学院5:8082/Article_Class2.asp?ClassID=1414、国家精品课程导航http:/cn/jpkc/index.htmlhttp:/cn/index.htm15、全国高校精品课程建设http:/new/目标与要求1、思想2、操作3、解释 吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也。吾尝跂而望矣，不如登高之博见也。 劝学 荀子

6、计量经济学 第 一 章 导 论导论的重要性1.导论是课程的纲，所谓纲举目张，每门课程都自然有个知识体系。2.学好导论，可以说学好了课程的一半。参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看整体，然后走进每一个房间。3.导论课的目的：了解课程的性质和在课程体系中的地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的内容；了解课程的重点和难点；了解课程的学习方法等.4.不必全懂，只需似懂非懂。实例：计量经济学能干什么？实例1：研究中国的GDP增长 a. 影响GDP增长的因素有哪些（投资、消费、出口、货币供应量等）？ b. GDP与各种因素关系的性质是什么？（增、减） c. 各影响因素与GDP

7、的具体的数量关系？ d. 所作数量分析结果的可靠性如何？ e. 今后的发展趋势怎么样？ 实例2：中国家庭汽车市场问题：汽车市场状况如何（销售量）影响汽车销售量的主要因素是什么（收入、价格、道路状况等）？各种因素对汽车销售量影响的性质怎样（正、负、无）？各种因素影响汽车销量的具体数量程度？以上分析所得结论是否可靠？今后发展的趋势怎样？以上问题的共性提出所研究的经济问题分析影响因素（根据经济理论、实际经验）分析各种因素与所研究的经济现象的相互关系（需要科学的数量分析方法）分析所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系（需要运用统计方法）分析和检验所得数量结论的可靠性测算所研究经济问题的发展趋势（预测

8、未来）第一章 导论 对计量经济学的概略认识 什么是计量经济学 计量经济学的研究方法 计量经济学中最基本的概念 变量、参数、数据与模型 第一节 什么是计量经济学 本节基本内容: 计量经济学的产生与发展 计量经济学的性质 计量经济学与其他学科的关系 产生的历史： 起因：对经济问题的定量研究 名词：1926年弗瑞希仿造出 “Biometrics” “Econometrics” 标志：1930年成立计量经济学会 说明： “计量经济学” “经济计量学”一、计量经济学的产生与发展计量经济学的产生背景本世纪30年代经济总危机，使传统的经济理论陷入破产，垄断资本及其政府迫切需要研究预测经济波动和防止经济危机的

9、理论方法；在市场经济中市场主体之间存在错综复杂的关系，企业要在激烈的竞争中生存、发展，必须有可靠的市场预测；政府要干预国民经济运行，更需要及时分析经济动态；企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经济景气、循环周期的研究，以及政策模拟、预测分析。于是，计量经济学就应运而生。特点 计量经济学的重要特点是它自身并没有固定的经济理论，计量经济学中的各种计量方法和技术，大多来自数学和统计学。计量经济学产生的意义 从定性研究到定量分析的发展，是经济学更精密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征。 计量经济学的发展 计算机应用 模型的变量和方程 由少到多，又趋向较少，多个模型归并为整体模型 应用领域的拓展

10、宏观、微观经济领域应用 ，由预测为主转向更多地对经济理论假设和政策假设的检验 理论与方法的新突破 除了经典线性计量经济学模型以外，出现 非线性模型、合理预期模型、非参数、半参数模型、动态模型、时间序列模型、协整理论、Panel Data数据模型、贝叶斯方法、小样本理论等新的研究领域 二、计量经济学的性质若干代表性表述：“计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。” （弗瑞希）“计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。” （美国现代经济词典）“计量经济学可定义为：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析

11、。” （萨谬尔逊等）各种表述的共性： 计量经济学与经济理论、统计学、数学都有关系 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研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）： 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）： 模型数学和统计方法 必须明确： 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）, 方法是为经济问题服务注意：计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论 计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息 计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方

12、法 计量经济研究的工具与手段三者缺一不可计量经济学研究的基本概述： 准 备 阶 段 计 量 过 程 运 用 阶 段 根据数据运用方法对模型估计、检验结构分析经济预测政策评价经济计量模型经济模型数量化经济理论加工的数据统计数据经济计量方法数理统计事 实反映为补充改造计量经济学的学科类型 理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 应用计量经济学 应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题数学经济学统计学数理经济学数理统计学经济统计学计量经济学 计量经济学是经济理论、统计学和数学的结合 三、计量经济学与其他学科的关系1、计量经济学与经济学的关系联系：计量经济学研究的主体经济现象和经济关 系的数量规律

13、 计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经 济运行规律为依据 经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则 加以验证、充实、完善 区别： 经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量经济统计提供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实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据2、计量经济学与经济统计学的关系区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进

14、行计量 联系： 数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： 数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性； 计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 3、计量经济学与数理统计学的关系经济学数学化的好处逻辑严谨，表达简练精确，对概念和原理的表述具有惟一性可以引用（普遍适用的）数学定理最经济的语言，提高思考和表述的效率降低经济学家之间交流的交易费用，易于流传经济学数学化的不足数学代替知识以计算代替理解把研究的问题局限在数学上能够解决的问题为数学上的方便，随意假设，抛弃经济原则数学

15、语言不是经济学家的行话，加大难度*显然，以上这些并非数学模型之错。 第二节 计量经济学的研究方法 需要做的工作 选择变量和数学关系式 模型设定 确定变量间的数量关系 估计参数 检验所得结论的可靠性 模型检验 作经济分析和经济预测 模型应用 一、模型设定经济模型及设定模型：对经济现象或过程的一种数学模拟设定（Specification）: 模型只能抓主要因素和主要特征,不得不舍弃某些因素 对所研究经济变量之间的关系选用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来 模型的设计和形式的取舍具有一定主观性 构成计量经济模型的基本要素经济变量 不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。是模型的

16、研究对象或影响因素。经济参数 表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。 设定计量经济模型的基本要求要有科学的理论依据选择适当的数学形式 类型: 单一方程、联立方程 线性形式、非线性形式 模型要兼顾真实性和实用性 两种不好的模型： 太过复杂真实但不实用 过分简单不真实 包含随机误差项 经济模型与计量经济模型的重要区别 方程中的变量要具有可观测性 二、估计参数为什么要对参数作估计？ 一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。 （如何通过变量样本观测值去科学地估计总

17、体模型的参数是计量经济学的核心内容） 两个概念 参数的估计值：所估计参数的具体数值 参数的估计式：估计参数数值的公式参数估计的常用方法 普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、二段最小二乘、三段最小二乘、其它估计方法 三、模型检验为什么要检验？ 建模的理论依据可能不充分 统计数据或其他信息可能不可靠 样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然 结果 可能违反计量经济方法的某些基本假定对模型检验什么？ 对模型和所估计的参数加以评判，判定在理 论上是否有意义，在统计上是否可靠 对计量经济模型检验的方式经济意义检验 所估计的模型与经济理论是否相符 统计推断检验 检验参数估计值是否抽样的偶然结果 计量经济

18、学检验 是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验 将模型预测的结果与经济运行的实际对比解释：模型的检验参数估计以后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济过程，提交使用前还需要进行检验。模型必须通过四级检验，才能用于实际： (1) 经济意义检验 (2) 统计检验 (3) 计量经济学检验 (4) 模型预测检验(1) 经济意义检验根据经济理论估计模型中参数的理论期望值如果参数估计值与理论期望值明显不符合（比如符号不一），可以认为模型有误模型的检验的方式1. 经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符

19、号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。例1，有下列煤炭行业生产模型： 煤炭产量=108.54270.00067固定资产原值0.01527职工人数0.00681电力消耗量0.00256木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验。例2，有下列煤炭企业生产函数模型： Ln（煤炭产量）=2.691.85Ln（固定资产原值）0.51Ln（职工人数）该模型是一个对数线性模型，固定资产原值前的参数是固定资产原值的产出弹性，根据产出弹性的概念，该参数估计量应该是0与1之间的一个数，该例数值与理论期望值不符，不能通过检验。 (

20、2) 统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有：拟合优度检验变量显著性检验（检验）方程的显著性检验（检验）(3) 计量经济学检验 计量经济学检验，目的在于检验模型的计量经济学性质，包括：序列自相关检验异方差检验解释变量多重共线性检验随机解释变量(4) 模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性将所建立的模型用于样本以

21、外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性四、模型应用 经济结构分析 分析变量之间的数量比例关系（如： 边际分析、弹性分析、乘数分析） 例：分析消费增加对GDP的拉动作用 经济预测 由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据 （动态预测、空间预测） 例：预测股票市场价格的走势政策评价 用模型对政策方案作模拟测算，对政策方案作评价把计量经济模型作为经济活动的实验室） 例：分析道路收费政策对汽车市场的影响注：有的书上认为还有检验与发展经济理论一、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研究。它研究当一个变量或几个变量发生变化时会对其

22、它变量以至经济系统产生什么样的影响。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静态分析。模型应用：具体解释1结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间关系的研究。结构分析研究的是当一个变量发生变化时会对其他变量以至经济系统产生什么影响。进行经济系统定量研究的主要任务就是结构分析。主要方法：弹性分析、乘数分析分析和比较静态学分析。弹性弹性，某一变量的相对变化引起另一变量的相对变化的度量。由于计量经济模型（结构式模型）揭示了变量之间的直接因果关系，从模型出发进一步揭示变量相对变化量之间的关系是十分容易的。双对数模型乘数（边际）乘数是某一变量的绝对变化引起另一变量绝对变化的度量，即变

23、量的变化量之比。常用来研究外生变量对内生变量的影响。对于实现经济系统的调控有重要作用。例如，政策变量对内生变量的影响。可以从计量经济模型的简化式中直接求出。一般线形模型比较静态分析比较经济系统的不同平衡位置之间的联系，探索经济系统从一个平衡点到另一平衡点时变量的变化，研究系统中某个变量或参数的变化对另外变量或参数的影响。计量经济模型为比较静态分析提供了基础。注：西方经济学把分析方法划分为：静态分析、比较静态分析、动态分析。二、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 经济预测对两次石油危机预测的失效。计量经济模型是以模拟历史、从已经发生的经济活

24、动中找出变化规律为主要技术手段。因此，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，计量经济模型显然无能为力。同时，40-60年代建立的计量经济模型都是以凯恩斯理论为理论基础的，经济理论本身已经有了很大发展，滞后于经济现实与经济理论的模型在运用中当然要遇到障碍。 三、政策评价 政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便的评价各种不同的政策对目标的影响。 主要有三种方法。一是工具目标法。二是政策模拟。三是最优控制

25、方法。三、政策评价政策评价的重要性。经济政策的不可试验性。计量经济学模型的“经济政策实验室”功能。 四、检验与发展经济理论 一是按照某种经济理论去建立模型，然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合，如果拟合很好，则这种经济理论得到了检验。这就是检验理论。 二是用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型，拟合最好的模型所表现出来的数量关系，则是经济活动所遵循的经济规律，即理论。这就是发现和发展理论。四、理论检验与发展经济理论实践是检验真理的唯一标准。 任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受。 计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。 对理论假设的检验可以发现和

26、发展理论。 经济理论实际经济活动搜集统计数据设定计量模型参数估计模型检验是否符合标准模型应用经济预测结构分析政策评价修订模型符合不符合计量经济学的研究过程第三节 变量、参数、数据与模型 本节基本内容: 计量经济模型中的变量 参数的估计方法 计量经济学中应用的数据 计量经济模型的建立一、计量经济模型中的变量 从变量的因果关系区分： 被解释变量（应变量）要分析研究的变量解释变量（自变量）说明应变量变动主要原 因的变量（非主要原因归入随机误差项） 从变量的性质区分 内生变量其数值由模型所决定的变量，是 模型求解的结果 外生变量其数值由模型以外决定的变量 （相关概念：前定内生变量、前定变量） 注意:

27、外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，内生变量却不能反过来影响外生变量 附录：确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。 计量经济模型中的变量 1. 从变量的因果关系区分： 被解释变量（应变量）要分析研究的变量 解释变量（自变量）说明应变量变动主要原因的变量 （非主要原因归入随机项）2.从变量的性质区分： 内生变量其数值由模型所决定的变量

28、，是模型求解 的结果 外生变量其数值由模型以外决定的变量 （外生变量：政策变量和非政策变量； 滞后变量：滞后内生变量、滞后外生变量； 前定变量：滞后内生变量和外生变量）关系： 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化 内生变量却不能反过来影响外生变量3.按经济活动形态分：流量、存量；被解释变量与解释变量 在单方程模型中，变量分为两类：被解释变量与解释变量作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量，在单一方程模型中，处于左端作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量，在单一方程模型中，处于右端解释变量与被解释变量解释变

29、量被解释变量如何正确地选择解释变量?(1)需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。(2)选择变量要考虑数据的可得性。(3)选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。解释：如何正确地选择解释变量 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投人要素方面，而在当前，一般的投人要素主要是技术、资本与劳动如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是

30、消费品生产，应该选择居民收人等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。解释：如何正确地选择解释变量其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在

31、开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除选择变量的其他注意事项选择变量绝不能以数据拟合的好坏作为主要标准。选择变量不可能一次完成，往往要经过多次反复。内生变量与外生变量 内生变量是所研究的经济系统的模型本身确定的是该模型求解的结果属于应变量内生变量与外生变量 外生变量外生变量的数值是在研究的模型之外确定的，不受模型内部因素的影响在模型求解之前事先规定的，是“给定的”或“已知的”值属于自变量分为政策变量（决策者可以控制的变量，如政府支出、利率、货币供应量等）和非政策变量（难以控制或不能控制的变量，如气候、自然灾害、农业收成、汇率等）外生变量分

32、为政策变量和非政策变量政策变量是决策者可以控制的变量，如政府支出、利率、货币供应量等等。非政策变量是难以控制或不能控制的变量，例如气候、自然灾害、农业收成、汇率等等。前定变量滞后内生变量的数值是前期所决定的，因此，它和外生变量都是在求解本期内生变量之前已经确定了的变量滞后变量与外生变量合称为前定变量用作解释变量前定变量用法 1. 滞后内生变量的作用视着外生变量。 2. 在单一模型中，前定变量多作为自变量，内生变量一般作为应变量；在联立方程模型中内生变量既可以作为应变量也可以作为自变量。滞后变量举例(NA表示缺失值)变量分类变量的其它分类工具变量与目标变量运用模型时可以把政策变量看作工具变量，而

33、把内生变量看作目标变量。通过对有关工具变量的调节，以便达到事先确定的目标变量的水平。例如，通常用适当的经济增长率，较低的失业率和通货膨胀率等作为目标变量，事先固定下来，然后计算调整相应的工具变量，例如税率、公共支出预算水平等数值。离散型变量与连续型变量离散型（包括表示定性数据的虚拟变量只取0和1）连续型变量分类的相对性某个变量是内生变量还是外生变量，是目标变量还是工具变量，并不是先验确定的主要结合分析的目的，取决于它们在模型中的地位和作用。例如在经济增长模型中GDP是内生变量，作为被解释变量，但是在消费函数中GDP却可以是外生变量，作为解释变量。二、参数的估计方法单一方程模型 最常用的是普通最

34、小二乘法、极大似然估计 法等联立方程模型 常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等准则： 参数估计值应符合“尽可能地接近总体参数真 实值”的准则”。三、计量经济学中应用的数据数据的来源： 各种经济统计数据 专门调查取得的数据 人工制造的数据数据类型: 时间数列数据（同一空间、不同时间） 截面数据（同一时间、不同空间） 混合数据（面板数据 Panel Data） 虚拟变量数据数据的要求： 真实性、完整性、可比性 附：样本数据的质量 完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。 准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确

35、的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据。 可比性，也就是通常所说的数据口径问题。统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。 一致性，即母体与样本的一致性。例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样

36、本数据。 完整性指模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上 准确性 准确性有两方面含义：一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，

37、即满足模型对变量口径的要求； 例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的 可比性是通常所说的数据口径问题人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如

38、果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。原因在于样本数据的可比性 一致性指母体与样本的一致性违反一致性的情况经常会发生例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收人与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据四、计量经济模型的建立经济模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，是对复杂经济现象的简化与抽象特点：只能在一定假定前提下 忽略次要因素，突出主要因素可利用来建立计量经济模型的关系： 行为关系（如生产、投资、消费）

39、 生产技术关系 （如投入产出关系） 制度关系（如税率） 定义关系 计量经济模型的数学形式： 线性模型：如 非线性模型：如附：经济变量之间的关系计量经济学研究的对象是经济现象和经济现象中的具体数量规律按照不同标准，经济变量之间的关系可以分为不同类型行为关系与技术关系微观关系与宏观关系静态关系与动态关系恒等关系与制度关系存量关系与流量关系(1) 行为关系与技术关系行为关系（Behavioral relations）：描述经济变量的行为变化，例如： C = a0+a1Y+a2P C：人均糖果消费量；Y：收入水平；P：糖果的价格 该方程描述了消费者在糖果消费上的行为。技术关系（Technical re

40、lations）：描述经济变量之间技术联系，例如： Q=eKaLbQ：产出量；K：资本存量；L：劳动力该方程描述了产出量与投入要素之间的技术联系(2) 微观关系与宏观关系微观关系（Microrelations） 微观经济变量之间的关系宏观关系（Macrorelations） 宏观经济变量或经济总量之间的关系(3) 静态关系与动态关系静态关系（Static relations）：描述在某一时期或某一时点上经济变量之间的关系，例如： Ct = a + b Yt动态关系（Dynamic relations）：描述经济变量之间的动态关系，例如It = a（Yt Y t-1）+ bI t-1 (4) 恒

41、等关系与制度关系恒等关系（Identity relations）：或称定义关系（Definitional relations），根据某种理论定义的经济变量之间的关系，例如：Y = C + I + G +（EX IM）制度关系（Institutional relations）：描述政府政策变化产生的影响，例如：政府销售税增加对某一类商品销售量的影响个人缴纳的所得税与他的收入之间的关系(5) 存量关系与流量关系存量，指某一时点上测算出来的量；例如： 货币量，资本存量，存货，财富流量，指某一时期测算出来的量；例如： 货币支出，投资，存货变动，收入存量与流量之间的关系，例如：I t = a（Kt K

42、t-1）哪个是存量？哪个是流量？流量与存量 附：模型形式线性模型非线性模型：双对数模型半对数模型倒数模型非线性模型一般都要转化为线性模型来估计。线性模型一般形式 这是最常用的模型形式，可以用数理统计中的线性回归方法进行估计（最小二乘法）。 只有一个解释变量时，称简单线性回归模型，也叫双变量回归模型；当解释变量不止一个时，称多元线性回归模型。“元”，指解释变量，上模型称k-1元线性回归模型或者K变量回归模型。双对数模型其中u为随机扰动项,用自然对数表示为基本形式为：就是Y关于X的弹性：半对数模型此模型称不变百分率增长模型。基本形式：或者等于X的绝对量发生一定变动时，引发Y的不变的相对变动率。等于

43、X发生一定相对变动变动时，引发Y的平均值或期望值绝对量的变动。对半对数模型的解释倒数变换模型 表示随着X的递增，Y非线性递减（第二项系数为负时，递增），但最终以截距项为渐进线。比如菲利普斯曲线就可以使用这种模型。计量经济学与电脑必须指出，模型的建立和实际使用，离开了电脑几乎是不可能的。目前，已有很多计量经济学软件包，可以完成计量经济学模型的参数估计、模型检验、预测等基本运算。几种常见计量软件SAS,SPSS,ET,ESP,GAUSS,MATLAB,MICROTSP,STATA, MINITAB,SYSTAT,SHAZAM,EViews,DATA-FIT,RATS。本课程采用国家计委推荐的EVi

44、ews进行案例教学。要求同学们掌握EViews，比较熟练地使用它，并掌握EViews与其它Windows软件共享信息。学习计量软件的要求鼯鼠五能，不如乌贼一技！ 本章学习要点1. 计量经济学的性质2. 计量经济学与相关学科的联系与区别3. 学习计量经济学的必要性 4. 计量经济学研究的基本思路和步骤5. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求6. 模型中的变量及其类型7. 计量经济研究中数据的类型8. 参数估计的方法类型9. 建立计量经济模型的依据古人学问无遗力，少年功夫老始成，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。悟达摩西来一字无全凭心意下功夫真经若向纸上求笔尖蘸干洞庭湖THANKS第一章 结束了！

45、附录：为什么要引入随机扰动项模型中引入反映不确定因素影响的随机扰动项的目的在于使模型更符合客观经济活动实际干扰项是从模型中省略下来而又集体地影响着Y地全部变量地替代物简单线性需求函数不可能包罗万象地引入全部影响变量我们以最简单的线性需求函数为例进行分析。Qd=b0+b1X1理论分析和实践经验表明，某种商品需求量不仅趋近于价格，而且趋近于替代商品的价格X2，消费者收入X3和消费者偏好X4等等。将所有对需求量有影响的个变量引入方程：Qd=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+bkXk即使如此也还可能有其他次要因素影响需求量，譬如社会风尚，心理变化甚至天气等等。总之，不可能巨细无遗地全部都引

46、入。次要因素的综合效应是不能忽视的未引入的这些随机变量有的可以度量，有些不可以度量，在实际观测中，有时发生影响有时又不发生影响，记为随机变量Zi（i=1,2,m）。从个别意义上，这些次要因素可能是不重要的，但所有这些的综合效应是不能忽视的。否则，模型将与实际不符。于是将它们也引入模型。必须另外寻找解决问题的思路全部变量引入显然是不必要的。计量经济学将这些或者次要，或者偶然的，或者不可测度的变量用一个随机扰动项来概括，需求函数：这是一个随机方程。是随机变量Zj的线性组合，也是一个随机变量。它代表所有未列入模型的那些次要因素的综合影响。 由中心极限定理服从正态分布 进一步分析相当于诸随机变量Zj的

47、均值因此，由中心极限定理，无论Zj原来的分布形式如何，只要它们相互独立，m足够大，就会有趋于正态分布。而且正态分布简单易用，且数理统计学中研究的成果很多，可以借鉴。随机扰动项产生的原因（1）人类行为和客观现象的随机性。引入的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，而人类行为的内在随机性决定了不可能像科学实验那样精确。此外还有社会环境和自然环境的随机性。（2）模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项中。核心变量与周边变量（3）测量与归并误差。测量误差致使观察值不等于实际值，汇总也存在误差。（4）数学模型形式设定造成的误差。比如由于认识不足或者简化，将非线性设定成线性模型。（5）数据的欠缺（6）糟

48、糕的替代变量（7）理论的含糊性随机扰动项产生的原因 附录：诺贝尔经济学奖与计量经济学1、55位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖 1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 R. F. Engle C. W. J. Granger2、近20位担任过世界计量经济学会会长3、30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学The Bank of Sweden Prize in

49、Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969 for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processesRagnar FrischNorwayJan Tinbergen the etherlandsThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 for the development of the input-output method and for its application to important economic problemsWassily