《中级计量绪论》课件

中级计量经济学绪论本课程将介绍计量经济学的基本概念和方法，以及其在经济学研究中的应用。WD引言经济学中的定量方法计量经济学是经济学研究中必不可少的工具，它将经济理论与统计方法相结合，对经济问题进行量化分析。数据分析与模型构建计量经济学通过对经济数据的分析，构建数学模型来解释经济现象，并预测经济走势。经济决策与政策制定计量经济学模型的分析结果可以为经济决策提供科学依据，为政府制定有效的经济政策提供支持。计量经济学的基本概念11.经济现象的数学模型使用数学模型来描述和解释经济现象之间的关系，并进行预测和政策评估。22.统计数据分析利用统计方法分析经济数据，检验经济理论和政策的效果。33.经济变量的测量计量经济学为经济变量提供定量测量方法，如价格指数、失业率等。44.经济政策评估通过计量经济模型，评估经济政策的效果，为政策制定提供科学依据。数据结构与变量类型数据结构数据结构是指数据的组织方式，分为横截面数据和时间序列数据。横截面数据横截面数据是在同一时间点收集的多个个体的数据，例如全国居民收入调查数据。时间序列数据时间序列数据是指同一变量在不同时间点的观测值，例如中国GDP增长数据。变量类型变量类型是指变量的属性，分为定量变量和定性变量。描述性统计分析描述性统计分析用于概括和总结数据，以便更好地理解数据特征。常见的描述性统计量包括平均数、方差、标准差、中位数、众数等。这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布特征。描述性统计分析通常使用图表和表格来展示数据，例如直方图、饼图、折线图等。这些图表可以直观地展现数据的分布规律和趋势，帮助我们快速理解数据。在计量经济学中，描述性统计分析是进行更深入的分析和建模的基础，可以帮助我们选择合适的模型和方法。单变量统计推断样本统计量样本均值、样本方差、样本标准差等样本统计量是推断总体参数的重要依据。这些统计量能够反映样本数据的集中趋势和离散程度，为进一步进行统计推断提供信息。总体参数估计根据样本统计量估计总体参数，例如，利用样本均值估计总体均值，利用样本方差估计总体方差。估计方法包括点估计和区间估计。假设检验基于样本数据，对总体参数提出假设，并通过检验统计量判断假设是否成立。常见的检验包括t检验、Z检验和卡方检验。点估计与区间估计点估计点估计是利用样本数据对总体参数进行估计，得到一个具体的数值。点估计通常使用样本均值、样本方差等统计量作为总体参数的估计。区间估计区间估计是在点估计的基础上，利用样本数据和统计推断理论，计算出一个包含总体参数的置信区间。置信区间表示我们对总体参数的估计范围，置信水平表示我们对这个估计范围的把握程度。假设检验1建立假设提出原假设和备择假设2选择检验统计量根据数据类型和假设选择合适的统计量3确定拒绝域根据显著性水平确定拒绝域4计算检验统计量根据样本数据计算统计量的值5做出决策根据计算结果判断是否拒绝原假设假设检验是对总体参数或模型进行判断的统计方法。它基于样本数据，对总体参数或模型做出推断。单变量线性回归模型单变量线性回归模型是一种统计模型，它用于分析单个自变量对因变量的影响。1模型设定假设因变量与自变量之间存在线性关系2参数估计使用最小二乘法估计回归系数3模型检验评估模型拟合优度，检验模型假设通过模型设定、参数估计和模型检验，可以揭示自变量对因变量的影响程度，以及模型的预测能力。多元线性回归模型1模型设定多元线性回归模型扩展了单变量线性回归，允许多个解释变量来预测因变量，并通过系数反映每个解释变量对因变量的影响。2参数估计运用最小二乘法估计多元线性回归模型的参数，即通过最小化残差平方和来确定每个解释变量的系数。3模型检验对估计得到的模型进行显著性检验，评估模型的拟合优度和解释变量的显著性。模型评估与诊断模型拟合度R平方检验，调整后的R平方，F统计量。残差分析残差的正态性、独立性、同方差性检验。影响点分析Cook距离，杠杆值，DFFITS值。模型稳定性检验模型参数的稳定性，防止过度拟合。多元回归模型假设检验线性性检验利用散点图观察自变量与因变量之间的关系，判断是否为线性关系。也可使用非线性模型进行拟合，并比较模型拟合优度。正态性检验使用Q-Q图、Shapiro-Wilk检验等方法检验残差是否服从正态分布。可根据检验结果调整数据或模型，以满足正态性假设。异方差性检验使用White检验、Breusch-Pagan检验等方法检验残差方差是否相等。如存在异方差，可以使用加权最小二乘法（WLS）进行调整。自相关性检验使用Durbin-Watson检验等方法检验残差是否存在自相关性。若存在自相关，可以使用广义最小二乘法（GLS）进行调整。多重共线性检验使用方差膨胀因子（VIF）等方法检验自变量之间是否存在多重共线性。如存在共线性，可以使用逐步回归法、主成分分析法等方法进行处理。哑变量回归哑变量定义将定性变量转化为数值型变量,0或1表示不同类别.回归模型将哑变量纳入回归模型,分析定性变量对因变量的影响.结果解释哑变量系数代表不同类别对因变量的影响大小.非线性回归模型模型类型线性回归模型不能完全描述所有经济现象，需要更灵活的模型，例如多项式回归、指数回归和对数回归。模型估计非线性回归模型的估计方法通常比线性回归模型更复杂，需要使用非线性最小二乘法或其他优化算法。模型检验与线性回归模型类似，需要进行模型假设检验，例如线性假设检验、独立性假设检验和正态性假设检验。应用场景非线性回归模型在经济学、金融学和社会学等领域都有广泛的应用，例如收入与消费关系、股票价格预测和人口增长预测。模型选择与比较信息准则常用的信息准则包括AIC和BIC，它们综合考虑模型的拟合优度和复杂度，选择最优模型。交叉验证将数据分为训练集和测试集，分别训练和测试模型，选择在测试集上表现最佳的模型。模型预测能力比较模型对样本外数据的预测能力，选择预测能力强的模型。时间序列分析基础1时间序列定义时间序列是指按时间顺序排列的一组数据。例如，某公司过去10年的销售额数据可以构成一个时间序列。2时间序列特征时间序列数据通常具有自相关性、趋势性和季节性等特征。这些特征是时间序列分析的核心概念。3时间序列分析目的时间序列分析旨在识别时间序列数据的模式，并预测未来值。例如，预测下一季度的销售额或股价走势。平稳性检验平稳性检验是时间序列分析的关键步骤。1时间序列平稳性时间序列平稳是指其统计性质不随时间推移而发生变化。2自相关系数检验时间序列的自相关系数是否随滞后期数衰减至零。3单位根检验常用的检验方法包括ADF检验、PP检验等。4平稳性检验对于非平稳时间序列，需要进行差分或其他处理使其平稳。平稳性检验是确保时间序列模型有效性的基础。自回归模型自回归模型(AR)是一种时间序列模型，它假设当前值是过去值的线性函数。例如，股票价格的AR模型表明，今天的股票价格可以通过前几天的股票价格来预测。自回归模型阶数模型的阶数由过去值的数量决定。参数模型的参数表示过去值对当前值的权重。预测通过模型预测未来值。移动平均模型移动平均模型（MA）是时间序列分析中的一种常用模型，用于描述一个时间序列的当前值与其过去值之间的关系。MA模型假定时间序列的当前值是过去误差项的加权平均。1MA(1)Yt=μ+et+θεt-12MA(2)Yt=μ+et+θεt-1+φet-23MA(q)Yt=μ+et+∑i=1qθiet-i自回归移动平均模型1模型概述自回归移动平均模型(ARMA)结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特征。它能够捕捉时间序列数据中自相关和移动平均性质。2模型参数ARMA模型由两个参数确定：自回归阶数(p)和移动平均阶数(q)。p表示模型中自回归项的数量，而q表示模型中移动平均项的数量。3模型应用ARMA模型广泛应用于预测时间序列数据，例如股票价格、汇率、商品价格等。单位根检验单位根检验是时间序列分析中的重要环节。它检验时间序列是否存在单位根，即是否具有随机游走特征。1ADF检验AugmentedDickey-Fuller检验，是单位根检验的常用方法之一。2PP检验Phillips-Perron检验，是对ADF检验的扩展，考虑了自相关和异方差的影响。3KPSS检验Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin检验，用于检验时间序列是否平稳。协整分析概念协整分析用于检验两个或多个非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系。如果存在协整关系，说明时间序列之间存在长期联动关系，即使短期波动较大，但长期来看，会趋于稳定状态。步骤首先对时间序列进行平稳性检验，然后进行协整检验。协整检验常用方法包括Engle-Granger检验和Johansen检验。应用协整分析在经济学、金融学、计量经济学等领域应用广泛，例如分析利率、汇率、股票价格等时间序列之间的长期关系。误差修正模型11.长期均衡关系误差修正模型基于协整关系，考虑变量之间的长期均衡关系。22.短期波动调整模型允许变量在短期内偏离长期均衡，并通过误差修正项进行调整。33.经济意义误差修正模型揭示了变量在偏离均衡后的调整机制，具有重要的经济意义。44.应用范围广泛应用于经济学、金融学和管理学等领域，分析变量之间的长期关系和短期波动。面板数据模型定义面板数据模型结合了时间序列数据和截面数据，能有效捕捉个体变化和时间趋势。优势面板数据模型可以控制个体异质性，提高模型效率，并分析动态变化。类型面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型，根据数据特点选择合适模型。应用面板数据模型广泛应用于经济学、金融学、社会学等领域，分析个体行为和经济指标的动态变化。固定效应模型个体效应固定效应模型假设个体效应是常数，不随时间变化。时间不变效应个体效应反映个体之间不可观测的差异，例如地理位置、文化差异等。模型估计通过对个体效应进行估计，可以消除个体差异的影响，得到更准确的模型估计结果。随机效应模型个体效应随机性随机效应模型假设个体效应是随机变量，这些变量独立于解释变量并具有相同的分布。个体差异解释该模型承认个体之间存在随机差异，这些差异会影响因变量。估计方法随机效应模型通常使用广义最小二乘法(GLS)估计，该方法考虑了随机效应的方差。模型优势随机效应模型能够更准确地估计个体效应的影响，并提供对个体之间差异的更深入理解。Hausman检验1假设检验检验固定效应模型和随机效应模型2差异比较比较两种模型系数的估计结果3统计检验根据检验统计量判断模型选择4模型选择选择更适合的模型进行分析Hausman检验用于比较固定效应模型和随机效应模型的系数估计结果，并检验两者是否存在显著差异。如果差异显著，则意味着固定效应模型更适合，反之，则随机效应模型更适合。仪器变量法定义仪器变量法是一种用于解决内生性问题的方法。它使用与解释变量相关的但与误差项无关的变量来代替内生变量进行回归。步骤1.识别仪器变量；2.进行两阶段最小二乘估计；3.验证仪器变量的有效性。应用仪器变量法常用于解决测量误差、遗漏变量、反向因果关系等问题。它在经济学、社会学等领域得到广泛应用。局限仪器变量法需要满足一些条件，如仪器变量必须与解释变量相关，但与误差项无关。此外，它对数据质量要求较高。动态面板数据模型1模型介绍动态面板数据模型考虑时间和个体因素的影响。它将面板数据的时间序列特征与横截面特