高级计量经济学：导言

高级计量经济学

（Advancedeconometrics）第一章：导言课程介绍课程教学计划和要求计量经济学在经济学研究中的作用计量经济学与实证研究方法计量经济学的发展和应用计量经济学研究报告写作规范计量经济研究工作中应注意的问题课程目的本课程的目的主要有：进一步巩固计量经济学理论知识；介绍计量经济学的前沿领域；掌握部分特殊应用分析技能；了解计量经济学在农业经济研究中的主要应用；掌握如何对应用计量经济学方法做研究的文献进行科学评价；培养利用计量经济学方法对本领域实际问题做经验研究的能力。数据来源/模型设定/模型估计/模型检验/结果分析/软件学习本课程的知识要求学习本课程，学生应该事先掌握：经济学高等数学统计学计量经济学基础知识（中级/初级）良好的英语阅读能力对现实情况的较好了解经济发展历史和现状数据来源、统计方法、可靠性教学方式和考核教学（32学时）：课堂讲授（包括案例分析）练习（大约5个练习）专题研讨（结合课程练习）文献阅读（每章均附有参阅文献）课程论文写作（1篇课程论文）考核开卷考试（60%）课程论文（40%）对课程论文的要求自选题目，独立完成。要求在6月底以前提交。课程论文写作应时应严格按照计量经济学论文规范参考指定阅读的文献写作时注意说明：数据来源和质量评价（要求将数据附上）待检验的理论假说（研究的理论框架）选择函数形式的理由选择估计方法的理由对估计结果的分析解释（特别是假说检验结果）研究结论（明确说明经验研究支持何种假说）认识到的局限性（说明对结果的影响和改进建议）用email发到我的信箱，注意答复。课程论文评分标准参考教材WilliamH.Greene《计量经济学分析》，中国社会科学出版社。清华大学出版社出了该书的英文影印本MichaelIntriligator,RonaldBodkinandChengHsiao.《Econometricmodels,techniques,andapplications》,PrenticeHallInc.RobertS.PindyckandDanielL.Rubinfeld《计量经济学模型与经济预测》，机械工业出版社。RamuRamanathan.《应用经济计量学》，机械工业出版社。计量经济学软件目前国内容易获得的计量经济学软件有：EVIEWSSPSSSTATA其他使用较多的软件SAS/LIMDEP(Nlogit)/GAUSS/MATLAB…本课程推荐使用EVIEWS作为练习用软件。EVIEWS软件使用可以参考：易丹辉主编(2002).《数据分析与EVIEWS应用》.北京:中国统计出版社高雪梅主编(2005).《计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例》.北京：清华大学出版社.计量经济学研究的范式

(Theparadigmofeconometrics)计量经济学假定，每种经济现象均有其隐含的因果关系结构（经济机制），或者说存在一个“真实”的模型。农产品供给农产品需求市场均衡建立计量经济模型的目的是利用严谨的方法来研究经济现象，从而揭示和验证隐含的因果关系：检验理论的有效性，从而完善和充实理论；利用所获得的经验知识指导工作实践。因果关系与经济规律是否存在所谓的“经济规律”？实践是检验真理的标准计量经济学研究揭示的经验因果关系是否属于规律范畴？对理论因果的统计描述经验模型推断与每个观察值都存在误差大数规律在多大程度上可以用这种经验因果关系指导实践？估计结果本身是否可靠理论数据方法行为机制是否出现变化模型的结构稳定性计量经济学与经验研究经验研究是反复寻找有关因果关系结构信息的过程。计量经济学方法是一种重要的经验研究方法提供了依据统计标准反映变量间数量关系的手段提供了依据统计标准检验理论陈述的经验手段使社会经济问题研究由传统的对观察现象做文字描述和归纳发展为探讨多因素间的数量关系和进行假说检验计量经济学与经验研究传统研究方法侧重于得到模型参数的“精确”估计，但对于“数据生成过程”未给予高度关注。研究人员依据感觉或经验提出模型，然后利用“试错法”、逐步回归等手段估计变量之间的统计关系，在此基础上，“选择”出自己满意的模型。不重视形成待检验假说不重视按照严谨的步骤对不同形式的模型进行识别检验侧重于以R2、t统计值、F统计值等评价模型优劣，而不关注其方法学基础是否严谨可靠，甚至忽略解释变量系数符号的合理性。计量经济学与经验研究现代计量经济学理论更为强调：现实中存在着一个真实的数据生成过程(datagenerationprocess)，研究活动的目的是发现这一过程。依据理论可以对数据生成过程的可能形式加以限制（假定），对这些限制是否与数据相一致可以做检验。利用计量经济学方法可以对不同的理论进行检验，基本思路是看哪种理论解释与经验观察数据更相一致。科学发展过程包括提出并检验可证伪的假说。然而即使理论与数据一致，利用经验研究手段也无法证明任何一个“普遍适用的规律”。常常出现的问题社会科学研究无法进行实验：社会科学不同于自然科学，研究者无法进行有控实验，从而确定在“保持所有其他因素不变的条件下”某个因素变化产生的影响。现实的经济数据通常反映的是多种因素同时变化产生的影响，计量经济学方法可以用来区分不同因素的影响效果。利用计量经济学模型对理论假说进行检验基于以下假定：模型正确设定样本具有代表性数据准确可靠如果模型存在设定错误，或数据存在系统性误差，那么计量经济学检验和统计推断通常会失效。常常出现的问题理论常常并不足以限定数据生成过程对于非常精确的理论很容易进行检验。然而经济学理论通常并不精确，无法准确说明现实的经济行为模式，常常出现多种理论解释都与观察到的现象相一致。统计数据会由于多种原因而出现偏差。因而我们常常以既不精确、也不可靠的理论和数据为基础探索数据生成过程。在此情况下，“数据淘金”(data-mining)常常成为必要的步骤之一，即探索性的关系识别。一些人为了获得预想的结果，常常有目的地进行“数据淘洗”(data-cleaning)，即删除那些不支持预想结果的观察值，甚至修改数据。因而应该认识到，利用计量经济学方法得出的结论都是有条件的。从理论到应用模型以需求函数为例：经济学理论指出，需求Q是收入Y、价格P及一系列影响偏好的人口特征Z的函数考虑以下基于消费理论的需求函数式中Qi为N×1商品需求数量向量Pi为N×1商品价格向量Yi为N×1消费者收入向量Zi为影响消费偏好的N×M个体特征向量假定我们得到关于N个个体的消费数量观察资料由于以下原因，此时模型是无法估计的：每个个体的需求函数形式都不相同研究者可能无法观察到所有的个体特征Z从理论到应用模型将Z分为可观察的特征W和由所有未能观察的特征构成的综合影响误差e，我们可以写出以下形式的可估计需求函数：此时我们对理论模型加上了一系列限制条件：所有个体的需求函数都具有相同的参数需求函数为关于变量的线性函数所有不可观察因素产生的综合作用表现为一个可加的随机误差项与理论模型相比，这是一些限制性非常强的简化假定。需要注意的是，这些假定通常缺乏理论支持。往往我们还需要做出其他假定，以便能够估计模型（例如误差的分布形式）。结果的有效性和适用性取决于这些假定是否合理。从理论到应用模型由于上述情况，对模型设定进行检验是一个重要的环节。只有当我们相信模型基本正确时，才能将其用于经济分析。本课程学习计量经济学理论时，我们通常假定模型设定是正确的，以此为基础讨论估计方法问题。对模型设定检验单独进行讨论。计量经济学研究的过程陈述理论或假说(hypothesis)将理论关系表示为数理经济学模型设定/选择具体的计量经济学模型数学表达形式获得数据估计模型参数检验假说是否成立预测(Forecasting)或推断(prediction)政策分析注意：上面所述并非需要严格遵守的规则，在实际工作中可能需要多次重复某些步骤。计量经济学研究过程形成概念模型框架经济实践活动经济学理论确定问题经济统计模型数据模型估计模型检验和评价预测和政策分析模型设定数理经济学数学和统计学理论“由一般到特殊”的建模方法从最一般化的模型（即包括所有可能的影响变量）开始着手；通过对估计参数做统计检验，逐步使模型形式得到简化；这种方法特别适用于包括滞后期较长而滞后结构又不确定的情况，同时也适用于函数形式未知的情况；这种思路体现出，与包括无关的解释变量相比，丢失重要解释变量所造成偏差的后果更为严重。计量经济学研究的重要发展方向小型结构模型与大规模模型；对模型设定进行检验；更多地使用广义矩(GMM)估计方法；对时间序列做单位根(unitroot)检验，以确定时间序列的稳定性，更多地关注变量间是否存在协整关系；建立各种非线性模型和动态模型；计量经济学软件的开发应用。计量经济学研究报告写作规范学术论文结构：前言背景与回顾理论模型基本假定（给出前提）数学模型推导假说（指出问题的核心是什么）结果与检验介绍所使用的数据介绍对上述假说做统计检验得到的结果介绍和分析最终选择的模型结果结论参考文献附录（数学解释、原始数据）计量经济分析工作应注意的问题认真思考研究目的；认真从理论上考虑变量的经济学定义和作用机制；注意统计数据是否与理论定义相一致，是否存在改变定义和统计方法的情况；检验统计数量是否存在异常情况；利用时间序列数据估计模型，必须对用名义价值表示的指标做消除通货膨胀的处理；利用时间序列数据建立模型，应考虑先对变量的平稳性做统计检验，以避免虚假回归。考虑到我国的改革进程和数据情况，应注意将时间序列数据和截面数据结合建立模型，并检验模型结构的稳定性。计量经济分析工作应注意的问题不要做自由度太小的多元回归（例如样本在15以下）。要了解不同数学形式的特点，并能够根据所研究行为的特征选择适当的函数形式。线性对数（单对数/双对数）其他…要善于对数理经济模型做必要的推导。边际效果弹性要避免对结果做错误的解释例1：单位面积生产函数是否存在规模报酬？例2：生产函数中的时间趋势变量系数是否也应纳入规模报酬计算？计量经济分析工作应注意的问题不要对定义式采取计量经济学方法做估计GDP=a+bGDP1+cGDP2+dGDP3+u总产=a+b面积+c单产+u对于存在理论设定错误的回归方程，讨论其统计指标没有任何意义。对于用时间序列数据(timeseries)建立的模型，应特别注意检验是否存在序列相关现象。对于用截面数据(crosssection)建立的模型，应该特别注意检验是否存在异方差现象。计量经济分析工作应注意的问题通常没有必要对截面数据做自相关检验和校正。没有必要对混合数据(pooledtimeseriesandcrosssectiondata)做自相关检验和校正，除非采用PANEL估计方法。不能只重视提高R2值，忽视系数符号的正确性和显著性；也不能只基于系数符号与预期相符来选择模型。不能说某个解释变量的系数越大，该变量就越重要；也不能根据解释变量系数的t统计值大小来说明其重要性。这涉及两个层次的问题：影响是否具有统计上的显著性影响是大还是小（可能取决于量纲）计量经济分析工作应注意的问题对于经济学家来说，采用逐步回归方法建立模型是不合适的。数据挖掘(Datamining)凡是存在回归系数、标准差和t统计值不相对应的情况，总意味着模型报告存在错误。不要在报告估计结果时提供虚假的精确度。例如保留过多的小数不要在论文中报告重复信息。例如分别用公式和表格形式报告估计结果如果自己对所研究的实际情况并不了解，以致于使得自己对分析解释心中无底，那么就只报告得到的结果，不要勉强去做解释。当研究涉及到对不同理论假说有检验时，必须明确给出自己的判断，并根据经验研究发现进行论证。做计量经济学研究难还是不难？难模型设定和估计结果解释不仅需要经济学理论知识，还需要有丰富的实践经验；数据质量和完整程度常常存在问题；经常遇到与预期不一致的结果；分析结果常常难以令读者信服。不难计量经济学软件极易使用，计算机做重复计算的能力极强，有条件对多个模型做比较；存在大量可以使用的统计数据；可以通过“技术”手段得到“希望”获得的结果；可以用技术上的先进性来显示研究的价值。做计量经济学研究难还是不难？做计量经济学研究，难点不在于如何估计模型和做各种统计检验；真正的难点是：为什么要估计计量经济模型设定什么样的模型用什么数据估计模型用什么方法估计模型得到的结果存在哪些问题对（异常）结果该如何做解释如何提炼出研究发现的学术价值和政策含义做计量经济学研究难还是不难？在现有的技术条件下，做计量经济学研究并不难。但做出好的计量经济学研究则很难。多种限制因素学好计量经济学有助于掌握评判方法区分统计上的联系和因果关系（虚假回归）了解特定模型的假定前提常见的误区计量经济学研究过程体现了科学