2024年度计量经济学第一讲(绪论)

计量经济学第一讲(绪论)12024/3/24目录绪论计量经济学发展历史及现状计量经济学基本概念与原理22024/3/24目录线性回归模型及其应用举例时间序列分析基础非线性回归模型简介总结与展望32024/3/24绪论0142024/3/24计量经济学是应用数学、统计学和经济学等方法，对经济现象进行定量分析的学科。以经济理论为基础，运用数学和统计学方法，对经济数据进行处理和分析，揭示经济现象背后的数量关系和规律。计量经济学定义与特点特点定义52024/3/2401与经济学的关系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。02与统计学的关系计量经济学运用统计学方法进行数据处理和分析，但更注重经济理论的指导。03与数学的关系计量经济学运用数学方法描述经济现象，但更注重经济意义和实际应用。计量经济学与其他学科关系62024/3/24计量经济学研究目的与意义研究目的：揭示经济现象背后的数量关系和规律，为经济政策制定和评估提供科学依据。研究意义有助于深入认识经济现象的本质和规律；有助于评估经济政策效果；有助于推动经济学理论的发展和完善。有助于预测未来经济发展趋势；72024/3/24计量经济学发展历史及现状0282024/3/24010203古典计量经济学起源于19世纪末，以弗朗西斯·高尔顿和卡尔·皮尔逊等人为代表，运用统计学方法分析经济问题。起源与早期发展古典计量经济学主张经济现象是确定的、可预测的，强调经济变量之间的因果关系和稳定性。代表性理论古典计量经济学主要采用回归分析、时间序列分析等统计方法，通过建立经济模型来揭示经济变量之间的关系。研究方法古典计量经济学时期92024/3/24代表性理论现代计量经济学以罗伯特·卢卡斯、托马斯·萨金特等人为代表，强调经济现象的不确定性和非线性特征，关注经济模型的微观基础和动态性质。发展背景20世纪50年代以后，随着计算机技术的飞速发展和经济理论的不断创新，现代计量经济学应运而生。研究方法现代计量经济学引入了更多的数学和统计工具，如非线性回归、面板数据分析、贝叶斯统计等，以更准确地描述和预测经济现象。现代计量经济学时期102024/3/24大数据与人工智能的应用01随着互联网和大数据技术的普及，当代计量经济学开始运用大数据和人工智能技术进行数据挖掘和预测分析，提高了模型的预测精度和实用性。空间计量经济学的兴起02空间计量经济学关注地理空间因素对经济活动的影响，通过引入空间权重矩阵等方法，揭示经济变量之间的空间关联和溢出效应。实验经济学与计量经济学的融合03实验经济学通过可控实验来验证经济理论和假设，为计量经济学提供了更多的数据来源和实证支持。同时，计量经济学也为实验经济学提供了有效的分析工具和方法。当代计量经济学发展动态112024/3/24计量经济学基本概念与原理03122024/3/24在某一特定时间点上收集的数据，用于描述个体之间的差异。截面数据时间序列数据面板数据按时间顺序排列的数据，用于分析随时间变化的经济现象。同时包含截面和时间序列维度的数据，提供更丰富的信息和分析可能性。030201数据类型及来源132024/3/24理解随机事件、概率分布、期望和方差等基本概念。概率论基础运用样本数据构造统计量，如样本均值、样本方差等，并了解其分布性质。统计量及其分布通过样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。参数估计根据样本信息对总体假设进行检验，判断假设是否成立。假设检验统计推断原理及方法142024/3/24模型设定根据经济理论和实际问题，设定合适的计量经济学模型，明确变量之间的关系。参数估计运用最小二乘法等估计方法，对模型中的参数进行估计。模型检验对估计结果进行统计检验，包括拟合优度检验、变量显著性检验等，以评估模型的解释力和预测能力。模型应用将经过检验的模型应用于实际经济问题的分析和预测。模型设定、估计与检验152024/3/24线性回归模型及其应用举例04162024/3/24模型设定一元线性回归模型用于描述两个变量之间的线性关系，通常设定为一个自变量和一个因变量。参数估计通过最小二乘法等方法，对模型中的参数进行估计，得到回归系数和截距项。假设检验对回归系数进行假设检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。一元线性回归模型030201172024/3/24模型设定多元线性回归模型用于描述多个自变量和一个因变量之间的线性关系。参数估计通过最小二乘法等方法，对模型中的参数进行估计，得到各个自变量的回归系数和截距项。假设检验对各个自变量的回归系数进行假设检验，判断各自变量对因变量的影响是否显著。多元线性回归模型182024/3/24经济学领域在经济学中，线性回归模型被广泛应用于研究各种经济现象，如消费、投资、就业等。例如，可以利用一元或多元线性回归模型分析消费者支出与收入之间的关系，或者研究不同因素对股票价格的影响。金融学领域在金融学中，线性回归模型可用于预测和解释各种金融现象，如股票价格、汇率波动等。例如，可以利用多元线性回归模型分析多个宏观经济指标对股票价格的影响，或者研究不同因素对汇率波动的影响。社会学领域在社会学中，线性回归模型可用于研究各种社会问题，如教育、贫困、犯罪等。例如，可以利用一元或多元线性回归模型分析教育水平对个人收入的影响，或者研究不同因素对犯罪率的影响。线性回归模型应用举例192024/3/24时间序列分析基础05202024/3/2401时间序列数据特点02数据按时间顺序排列03数据之间存在依赖关系时间序列数据特点及处理方法212024/3/24时间序列数据特点及处理方法01受到随机因素影响02时间序列数据处理方法数据的预处理：包括缺失值处理、异常值处理、数据平滑等03222024/3/240102通过拟合趋势线或趋势曲线，揭示时间序列的长期趋势通过识别周期性变化，揭示时间序列的周期性规律数据的趋势分析数据的周期性分析时间序列数据特点及处理方法232024/3/24通过观察时间序列的折线图或自相关图，判断其是否具有平稳性图形法运用统计量进行假设检验，如ADF检验、PP检验等，判断时间序列是否具有平稳性统计检验法时间序列平稳性检验方法242024/3/2403组合预测方法将多种预测方法进行组合，以提高预测精度和稳定性，如基于权重分配的组合预测、基于模型选择的组合预测等01定性预测方法基于专家经验、历史资料等进行的预测，如德尔菲法、主观概率法等02定量预测方法基于数学模型进行的预测，如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等时间序列预测方法252024/3/24非线性回归模型简介06262024/3/24非线性回归模型类型及特点类型指数函数模型、对数函数模型、幂函数模型、多项式模型等。特点自变量与因变量之间呈现非线性关系，无法通过简单的线性变换转化为线性模型。272024/3/24通过最小化残差平方和来估计模型参数，适用于误差项服从正态分布的情况。最小二乘法通过最大化似然函数来估计模型参数，适用于误差项服从其他分布的情况。最大似然法通过迭代计算加权最小二乘估计量来逼近非线性模型的参数估计值。迭代加权最小二乘法非线性回归模型估计方法282024/3/2401020304研究经济增长、消费、投资等领域的非线性关系，如库兹涅茨曲线、恩格尔曲线等。经济学分析股票价格、汇率、利率等金融变量的非线性波动特征，如ARCH模型、GARCH模型等。金融学探讨疾病发病率、生存率等与生物标志物之间的非线性关系，如逻辑回归模型、生存分析模型等。医学研究材料性能、结构强度等物理量与工程设计参数之间的非线性关系，如神经网络模型、支持向量机等。工程学非线性回归模型应用举例292024/3/24总结与展望07302024/3/24计量经济学定义及研究对象计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支经济学学科，其研究对象包括经济现象的数量关系、经济活动的数量表现以及经济理论的数学描述。计量经济学模型及建模步骤计量经济学模型是用于描述系统或它的性质和本质的一系列数学形式。建模步骤包括模型设定、参数估计、模型检验以及模型应用。经典线性回归模型经典线性回归模型是计量经济学中最基础、最重要的模型之一，其基本假设包括线性关系、随机误差项等，通过最小二乘法进行参数估计，并进行模型的统计检验。本次课程总结回顾312024/3/24深入学习经典线性回归模型进一步掌握经典线性回归模型的原理、假设条件、参数估计方法等，理解其在实际问题中的应用。掌握面板数据分析方法面板数据是同时包含时间序列和截面数据的数据类型，在经济学研究中具有广泛应用。