2024年度-计量经济学全套课件(完整)

计量经济学全套课件(完整)2023REPORTING1计量经济学导论经典线性回归模型广义线性模型与非线性模型时间序列分析及应用面板数据分析及应用计量经济学软件操作实践目录CATALOGUE20232PART01计量经济学导论2023REPORTING3010405060302计量经济学定义：计量经济学是运用数学、统计学和经济学等方法，对经济现象进行定量分析和预测的一门学科。计量经济学特点以经济理论为基础，运用数学和统计学方法进行实证分析。强调数据的收集、整理和分析，注重数据的可靠性和有效性。通过建立经济模型，揭示经济变量之间的内在联系和规律。对经济现象进行定量预测和政策评估，为经济决策提供科学依据。计量经济学定义与特点4123计量经济学是经济学的一个分支，以经济理论为基础，运用数学和统计学方法进行实证分析，揭示经济现象的本质和规律。与经济学的关系计量经济学大量运用数学方法，如微积分、线性代数、概率论与数理统计等，对经济现象进行定量分析和建模。与数学的关系计量经济学运用统计学方法对数据进行收集、整理、分析和解释，通过统计推断检验经济假设的显著性。与统计学的关系计量经济学与其他学科关系5研究目的揭示经济现象之间的内在联系和规律。对经济现象进行定量预测和政策评估。计量经济学研究目的与意义6为经济决策提供科学依据，提高决策的科学性和有效性。计量经济学研究目的与意义702030401计量经济学研究目的与意义研究意义推动经济学研究的定量化、精确化和科学化。为政府、企业和个人提供经济分析和决策支持。促进经济学的理论创新和实践应用。8PART02经典线性回归模型2023REPORTING9一元线性回归模型介绍一元线性回归模型的基本设定，包括因变量、自变量和误差项的定义，以及最小二乘法（OLS）进行参数估计的原理和步骤。模型的统计性质阐述一元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、一致性和有效性等，以及参数估计量的抽样分布和置信区间的构建。模型的检验与诊断介绍一元线性回归模型的检验方法，包括拟合优度检验、回归系数的显著性检验等，以及模型诊断的方法，如残差分析、异方差性检验等。模型设定与参数估计10多元线性回归模型分析多元线性回归模型中可能存在的多重共线性问题，介绍识别和处理多重共线性的方法，如逐步回归、岭回归等。多重共线性问题阐述多元线性回归模型的基本设定，包括多个自变量的引入、模型的矩阵表示和OLS参数估计的实现。模型设定与参数估计探讨多元线性回归模型的统计性质，如参数估计量的无偏性、一致性和有效性等，以及参数估计量的抽样分布和置信区间的构建。模型的统计性质11模型的拟合优度检验01阐述回归模型拟合优度的评价指标，如决定系数、调整决定系数等，以及这些指标的计算方法和意义。回归系数的显著性检验02介绍回归系数的显著性检验方法，如t检验和F检验，以及这些检验的原理和步骤。模型的诊断与修正03探讨回归模型的诊断方法，如残差分析、异方差性检验、自相关性检验等，以及针对模型问题的修正方法，如加权最小二乘法、广义最小二乘法等。回归模型检验与诊断12PART03广义线性模型与非线性模型2023REPORTING13广义线性模型概述01广义线性模型（GLM）是一种灵活的统计模型，用于描述因变量与一组自变量之间的关系。02GLM扩展了传统线性模型的框架，允许因变量的分布属于指数分布族，而不仅仅是正态分布。GLM通过链接函数将线性预测器与因变量的期望值相关联，从而能够建模非线性关系。0314Logistic回归是一种广义线性模型，用于处理二分类问题。Logistic回归使用逻辑函数作为链接函数，将线性预测器转换为介于0和1之间的概率值。Logistic回归模型在Logistic回归中，因变量是二元的（0或1），而自变量可以是连续的或离散的。参数估计通常使用最大似然估计法进行，而模型评估可以使用诸如混淆矩阵、ROC曲线等指标。15非线性模型简介非线性模型是指因变量与自变量之间存在非线性关系的模型。在非线性模型中，因变量的期望值不能通过自变量的线性组合来预测。常见的非线性模型包括多项式回归、指数回归、对数回归等。非线性模型的参数估计通常需要使用迭代算法，如牛顿-拉夫逊方法或梯度下降法。模型评估可以使用残差分析、拟合优度检验等方法进行。16PART04时间序列分析及应用2023REPORTING1703时间序列性质长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。01时间序列定义按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间变化的发展过程。02时间序列构成要素现象所属的时间（年、季、月、日等）和对应时间上的统计指标数值。时间序列基本概念及性质18自相关函数法利用自相关函数描述时间序列的自身相关性，若自相关函数迅速衰减，则表明时间序列可能是平稳的。单位根检验法通过检验时间序列是否存在单位根来判断其平稳性，常用的单位根检验方法有ADF检验和PP检验。图形判断法通过观察时间序列的折线图或散点图，判断其是否具有明显的趋势或周期性变化。时间序列平稳性检验方法19时间序列预测方法移动平均法通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除随机波动的影响，揭示其长期趋势。ARIMA模型法自回归移动平均模型（ARIMA）是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型，通过识别、估计和诊断模型参数，实现对时间序列的预测。指数平滑法在移动平均法的基础上引入权重，使得近期的数据对预测结果具有更大的影响。神经网络法利用神经网络强大的非线性拟合能力，对历史时间序列数据进行训练和学习，建立预测模型。20PART05面板数据分析及应用2023REPORTING21面板数据基本概念及特点面板数据特点面板数据从横截面（crosssection）上看，是由若干个体（entity,unit,individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinalsection）上看是一个时间序列。面板数据定义面板数据（PanelData）也称时间序列截面数据（TimeSeriesCrossSectionData）或混合数据（PoolData），是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据分类面板数据可以分为平衡面板数据和非平衡面板数据。平衡面板数据是指在每一个时间点，所有的个体都有观测值；非平衡面板数据则是指在某些时间点，一些个体没有观测值。22固定效应模型（FixedEffectsModel）是一种面板数据分析方法，它假设所有的个体具有相同的斜率，但可以有不同的截距项。随机效应模型（RandomEffectsModel）是另一种面板数据分析方法，它假设所有的个体具有相同的斜率和截距项，但这些参数是随机变化的。在实际应用中，应该根据研究目的和数据的特性来选择合适的模型。如果研究目的是推断总体参数，且样本是从总体中随机抽取的，则应该使用随机效应模型；如果研究目的是分析特定个体的特征，且样本不是从总体中随机抽取的，则应该使用固定效应模型。固定效应模型随机效应模型模型选择固定效应模型与随机效应模型选择23动态面板数据模型定义动态面板数据模型（DynamicPanelDataModel）是指在面板数据模型中引入滞后因变量作为解释变量的一种模型。动态面板数据模型可以反映因变量的动态变化过程，以及因变量与自变量之间的长期均衡关系和短期波动关系。由于动态面板数据模型中存在内生性问题，因此需要使用工具变量法（InstrumentalVariables）、广义矩估计法（GeneralizedMethodofMoments,GMM）等方法进行估计。动态面板数据模型特点动态面板数据模型估计方法动态面板数据模型简介24PART06计量经济学软件操作实践2023REPORTING25EViews软件操作指南EViews软件安装与启动详细介绍EViews软件的安装步骤和启动方法。数据导入与预处理讲解如何将数据导入EViews软件，并进行数据清洗、转换等预处理操作。统计分析功能介绍EViews软件中的描述性统计、假设检验、方差分析等统计分析功能。计量经济学模型估计详细阐述如何在EViews软件中估计和检验各种计量经济学模型，如线性回归模型、时间序列模型等。26提供Stata软件的安装教程和启动指南。Stata软件安装与启动数据管理图形与可视化计量经济学分析方法介绍如何在Stata中进行数据的导入、导出、合并和整理等操作。讲解Stata中的图形绘制功能，如何创建各种统计图表和可视化效果。详细阐述在Stata中实现各种计量经济学分析方法，如回归分析、面板数据分析等。Stata软件操作指南27高级应用探讨R语言在计量经济学中的高级应用，如机器