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1、普通高等教育“十一五”国家级规划教材高等学校经济类核心课程教材 国家精品课程计量经济学教材 计量经济学 王少平 杨继生 欧阳志刚 主编,目录,本书的主要内容和特点 本书的教学安排 本书的课堂教学建议,一、本书的主要内容和特点,主要内容 本书以学生“愿意学、学得懂、愿意用”为导向，形成“学生有兴趣学、学了能应用”的教学内容和讲述方式。 首先讲述样本回归模型及其估计和估计量的性质、假设检验，进而通过仿真实验直观讲解估计量的性质； 通过例题重点讲述模型设定，讨论现实数据不满足若干经典假设条件的检验与校正的思想。 简洁直观的讲述了离散选择模型，以通俗易懂、重在解析其研究思想的方式讲述平稳和非平稳的时间

2、序列模型与应用。以例子讲述面板数据模型的特点、面板数据模型的估计和检验，并以言简意赅的方式讲述动态面板数据模型。,一、本书的主要内容和特点,本书的特点 本书融理论方法和应用于一体，经典与现代计量经济学相结合。 针对学生普遍感到难学、难懂的现状，与现有的教材相比较，本书最显著的特点是使用仿真技术，直观讲解计量经济学重要的理论，将对公式的理解，转变为对仿真图形直观的认识。 本书的内容是从经典计量经济学引出若干现代计量经济学的方法和领域，由此反映计量经济学的发展与进步。,二、本书的教学安排,本书适用于教学时数为60学时左右的计量经济学课程。 如果计量经济学课程的教学时数为50学时左右，建议以下章节作

3、为自学的内容。 第6章（多元线性回归模型的向量表述，即使是60学时，这一章也可以作为选修） 第7章7.5节（多重共线性问题的补救）的前4个小节 第8章8.4节（异方差的补救方法）的45小节,二、本书的教学安排,第9章9.2节（自相关的来源）、9.6节（误差项高阶自相关的校正方法） 第10章10.5节（线性概率模型、Logit模型与 Probit模型的比较） 第12章12.1节（分布滞后模型）和12.2节（自回归分布滞后模型） 第13章13.6节（谬误回归） 第14章14.4节（动态面板数据模型简介） 如果另有16个学时左右的实验课，完成本书的教学内容，就非常充裕了。,三、本书的课堂教学建议,课

4、堂讲授应以引导和启发的方式，立足于“引导”，清晰地分解计量经济学的概念和相关的理论与方法。 课堂讲授可以随机或者有意识的提出问题，与学生“合作式”的讨论问题，解答问题，甚至是延伸或者扩展问题。 通过例子和数据图形分析相关模型的估计或者检验方法，在此基础上，引出后续的内容，从而使教学内容前后呼应、不断深入。 课堂教学中应处理好理论和例子的讲解与仿真和EViews（本书的教学软件）操作的关系。,1.1 计量经济学的定义与应用 1.2 计量经济学的学科地位 1.3 计量经济学中的主要概念与含义 1.4 如何学习计量经济学,第一章：引论,目 录,计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统

5、计学和数学的结合。 拉格纳弗里希,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的定义,计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。 拉格纳弗里希 计量经济学的学科是经济学、统计 学和数学的交叉学科。 计量经济学需要使用统计学和数学 的方法来度量经济变量间的关系。,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。 拉格纳弗里希,计量经济学的定义,计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。 拉格纳弗里希 Econometrics=Economics + Metrics 计量经济学就

6、是对经济活动或 经济关系的度量，或者说度量 经济变量之间的数量关系的学科。 度量经济关系，就是对经济关 系进行数量分析。,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。 拉格纳弗里希,计量经济学的定义,问题：学校给每个大学生每月发放100元的生活补 贴，每个学生的消费支出将怎样变化呢？ 这就需要经济理论、统计学和数学的结合。 原因：经济理论只告诉我们收入的增加会增加 消费，但是具体增加多少没有给出答案。 计量经济学的回答： 对每个大学生的收入和消费这两个变量之间的关系进 行数量化，揭示收入增加一个单位（如100元），平 均而言，消费将

7、增加的数量是多少。,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的应用,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的形成过程,Alfred Cowles,As its motto (Theory and Measurement) indicates, the Cowles Commission was dedicated to the pursuit of linking economic theory to mathematics and statistics. Its main contributions to economics lie in its creation and consol

8、idation of two important fields: general equilibrium theory and econometrics. From Wikipedia /wiki/Cowles_Foundation,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的形成过程,Alfred Cowles,有趣的是，尽管其主旨是对经济分析和预测的数量技术及其应用进行研究，Cowles本人1933年在计量经济学发表著名论文预测者能预测股市吗？，该文的摘要仅有3个英文单词，翻译成中文是“值得怀疑”。,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的形

9、成过程,正是考利斯委员会、计量经济学会的成立与计量 经济 学的出版，标志着计量经济学作为经济学的一个 分支 而诞生，也极大地促进了计量经济学的形成和发展。 /default.asp 从计量经济学的形成过程我们可以看出： 计量经济学的产生源于对实际经济问题的研究，其主要的研究内容是对经济关系的数量化。,1.1 计量经济学的定义与应用,“计量经济学可定义为：基于理论和现实，运用合适的推断方法，对实际经济现象进行数量分析。” 萨缪尔森、库普曼斯、斯通(1954) 计量经济学是应用经济学、数学和统计推断对经济现象进行分析的社会科学。 戈德

10、伯格（Arthur S. Goldberger）,计量经济学的学科特性,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的学科特性,举例说明： 经济学中生产函数本身就是产出与投入之间的数学函数， 当然也是产出与投入之间的经济关系。 度量这一函数关系，有必要讨论其函数性质，如这一函数是 否具有单调性，产出对投入要素是否可微等等。 度量这一经济关系，需要厂商的产出与投入的数据，即样本 数据，并对数据进行必要的处理。 应用估计方法和统计推断，对这种关系进行估计和检验，以 揭示投入与产出之间关系的具体数值结果。,1.1 计量经济学的定义与应用,计量经济学的学科特性,学科特性说明： 从数据和度量经济关系的理论

11、和方法而言，统计学构成 计量经济学的核心内容。 另一方面，估计经济关系的方法也可看作数学即优化方法， 不同的经济关系和数据，需要不同的估计与检验方法。,数学讲授的是从其他相关定理推出定理，统计学是从观察到的事实推出定理，即数学与演绎式逻辑相吻合，统计学与归纳式逻辑相吻合，而计量经济学则可简单的理解为是逻辑法则对经济学的应用。 马斯科克（Marschak, 1948）,1.1 计量经济学的定义与应用,度量什么经济关系？这个问题没有标准的答案。 计量经济学是随着社会发展和数学与统计学科发展而发展的，同时有助于数学特别是统计学的发展，并显著地促进经济学的发展。从而，计量经济学的定义也是发展的。,计量

12、经济学,计量经济学的学科特性,1.1 计量经济学的定义与应用,描述经济现实与结构分析,问题：猪肉的需求量（市场的销售量）是多少？,经济理论表述： 猪肉需求是猪肉的价格P、替代品（如鲜鱼）的价格Ps和消费者的可支配收入Id的函数，即 (1.1.1),计量经济学揭示了什么？ 刻画猪肉需求如何由自身价格、替代品价格和可支配收入所决定的现实，揭示需求与价格和收入间的数量关系。 对本例而言，其含义是揭示需求与收入和价格之间的数量关系，进而分析当价格或可支配收入变化时，需求将如何变化。,计量经济学表述： 使用以上各变量的样本数据，运用数学和统计学的方法，估计上述抽象的关系并进行假设检验，假如估计的结果为

13、(1.1.2) 估计结果表述为：当猪肉价格和鱼的价格保持不变，可支配收入增加1个单位（如100元），猪肉的需求将增加0.14个单位（如0.14公斤）。,1.1 计量经济学的定义与应用,描述经济现实与结构分析,问题：猪肉的需求量（市场的销售量）是多少？,经济理论表述： 猪肉需求是猪肉的价格P、替代品（如鲜鱼）的价格Ps和消费者的可支配收入Id的函数，即 (1.1.1),计量经济学表述： 使用以上各变量的样本数据，运用数学和统计学的方法，估计上述抽象的关系并进行假设检验，假如估计的结果为 (1.1.2) 估计结果表述为：当猪肉价格和鱼的价格保持不变，可支配收入增加1个单位（如100元），猪肉的需求

14、将增加0.14个单位（如0.14公斤）。,计量经济学还分析什么？ 还可考虑猪肉供给以及价格对供给变化的影响。 也可以考虑（1.1.2）所揭示的关系是否会发生变化，以及 如何变化？,1.1 计量经济学的定义与应用,检验和发展经济理论,经济理论表述： 猪肉是正常商品，即：收入的增加将导致对猪肉需求的增长。,计量经济学表述： 使用以上各变量的样本数据，运用数学和统计学的方法，估计上述抽象的关系并进行假设检验。对猪肉是否为正常商品的检验就可转化为，变量Id的系数是否大于零、显著异于零。,计量经济学在这个案例中分析什么？ (1.1.2) (1.1.2)式表明，Id系数的估计为0.14，显然大于零，但是这

15、种数值上的大于零并不等于它就“显著异于零”，要证实Id的系数显著异于零，就要对它进行统计上的假设检验，即将Id的系数假设为零，如果统计检验拒绝这个假设，那么我们才能认为Id的系数“显著异于零”。,问题：计量经济学如何检验和发展经济理论？（仍以猪肉需求为例）,1.1 计量经济学的定义与应用,检验和发展经济理论,计量经济学起了什么作用？ 只有经过统计检验证实了Id的系数确实显著异于零，我们才能认为 经济学中关于猪肉是正常商品的分析是正确的。,问题：计量经济学如何检验和发展经济理论？（仍以猪肉需求为例）,计量经济学还要分析什么？（一） 身边类似的需求问题： 大学生对计算机和手机的需求，对应的替代品分

16、别是什么？ 大学生可支配收入增加，是否对计算机和手机的需求也增加？ 类似于（1.1.1）的需求函数是否发生变化，如何变化？ 估计或度量结果是否与（1.1.2）类似？,计量经济学还要分析什么？（二） 计量经济学是以检验和发展经济理论为目的的经济度量。 斯隆（Sloan, 1949, p. 88） 对以上Id系数的统计检验，应设定什么样的假设？使用什么 样的统计量？该统计量服从的概率分布是什么？它的小样 本性质如何？是否还需要使用其他的检验？等等。,1.1 计量经济学的定义与应用,问题：计量经济学如何做预测？（仍以猪肉需求为例）,预测问题表述： 假定明年可支配收入将提高100 元，但价格保持不变，

17、我们可以 基于（1.1.2）式，预测对应的猪肉需求量是多少。 回到 (1.1.2) 只要我们给定方程（1.1.2）“右边”变量未来若干期的值，就可 以预测对应的需求量。,如何评价预测的精度？ 如果我们仅是预测未来一期的值，也许预测的误差相对较小，但 较小的误差势必延续。也就是说，即使没有其他的冲击，基于计 量经济模型的长期预测，必定会产生越来越大的误差。 更何况，猪肉需求也经常会受到各种各样的冲击，2009年猪流感 疫情的发生使得猪肉需求迅速下降，对于依靠进口猪肉的国家而 言，需求还有可能受到国际市场的冲击。,经济预测,1.1 计量经济学的定义与应用,经济预测,1.1 计量经济学的定义与应用,

18、政策分析,基于估计的边际消费倾向，政府可通过调整对低保户的生活补贴幅度以提高其消费水平。,基于估计的菲利普斯曲线分析，实行怎样的货币政策兼顾稳定通胀和就业。,实施某政策，它的取值为1，不实施该政策取值为0，模型右边是与这种政策相关的变量,1.1 计量经济学的定义与应用 1.2 计量经济学的学科地位 1.3 计量经济学中的主要概念与含义 1.4 如何学习计量经济学,第一章：引论,目 录,1.2 计量经济学的学科地位,从诺贝尔经济学奖分布 看计量经济学的学科地位,1969 R. Frisch, J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R

19、. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman, D. L. McFadden 2003 R. F. Engle, W. J. Granger,从诺贝尔经济学奖分布 看计量经济学的学科地位,计量经济学如此重要的原因是什么？,原因之一： 已有的经济理论，能否解释今天的经济现实，能否解释中国的经济现实，也应当通过检验。,这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假设进行检验。,原因之二： 新的经济理论的检验，大多要求新的计量经济学的方法，由此促进计量经济理论的进步。,原因之三： 新的检验结果催生新的理论的诞生

20、。,1.2 计量经济学的学科地位,计量经济学是经济学的一个分支,计量经济学这一分支学科的特点： 其一，计量经济学渗透到经济学的绝大多数分支学科，相对独立。 其二，计量经济学理论和方法适用于经济学及其他相关学科。 其三，计量经济学使用数学和统计学的方法估计和检验经济理论， 模型的形式是具体可见的，因此它不能等同于统计学和数学。,1.2 计量经济学的学科地位,理论计量经济学与应用计量经济学,理论计量经济学做什么？ 理论计量经济学，主要是以模型的设定、估计、检验以及统计量的性质为研究内容的计量经济学。 其一，为检验新理论与方法，导致计量方法的更新； 比如预期理论对应的估计和检验方法的更新。 其二，对

21、一些经典的经济问题或经济关系，特别是有 争议的问 题，采用新的理论与方法进行检验和再检验。 比如长期购买力平价是否存在的问题。,应用计量经济学做什么？ 应用计量经济学，主要是应用理论计量经济学的方法（特别是最新的研究成果）来研究经济问题。 比如协整理论在宏观经济、国际贸易等领域的应用。,1.2 计量经济学的学科地位,计量经济学按研究方法分类,我们还应看到，不同的计量理论和方法，旨在精确地度量经济关系，计量经济学的各个分支的理论与应用，不同程度地加强了计量经济学在经济学中的地位。,1.2 计量经济学的学科地位,1.1 计量经济学的定义与应用 1.2 计量经济学的学科地位 1.3 计量经济学中的主

22、要概念与含义 1.4 如何学习计量经济学,第一章：引论,目 录,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,计量经济学与计量经济模型,从学科的角度，度量经济关系的全部内容，构成计量经济学。,计量经济模型，是指将所度量的经济关系表述为模型。,计量经济模型，是指将所度量的经济关系表述为模型。 (1.3.1) 模型（1.3.1）所表述的是需求量Q、价格P、替代品的价格Ps与收入Id之间的关系。一般而言，类似于（1.3.1）的模型称为计量经济模型。计量模型中都包含u, ，称为随机扰动项或者残差项。,计量经济学的内容 包含对类似（1.3.1）的计量经济模型的设定、估计和检验或（统计推断）的理论和方法及其应用。

23、,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,被解释变量与解释变量,一般的计量模型表述为 (1.3.2) 对于计量模型（1.3.2），Y 和X 是变量，而是X的系数， 可以看作变量1的系数。在（X,Y）的二维平面中，除随机扰动项u，（1.3.2）是一条确定的直线，其中 是直线的截距，是直线的斜率。,模型（1.3.2）又称为回归方程，或回归模型，方程左边的变量Y称为被解释变量，而方程右边的变量X称为解释变量，其意是指，用X的变化，或者X的变异，解释Y的总体的“平均”变化。,X称为自变量，Y称为因变量。X也称为回归元，Y 则称为回归子。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,被解释变量与解释变量,回归分

24、析： “回归”一词源于英国统计学家加尔顿（Galton）对人类身高变化的观测。一般来看，身材高的父母，其孩子的身材也较高，身材矮的父母，其孩子的身材也较矮，但是，平均来看父辈身材较高的孩子其身高在同龄人中并没有明显的优势，而父辈身材较矮的孩子其身高在同龄人中也并没有明显的劣势，整体来看孩子的身高有回归到平均水平的趋势。这就是回归的原始含义。,一般的计量模型表述为 (1.3.2) 对于计量模型（1.3.2），Y 和X 是变量，而是X的系数， 可以看作变量1的系数。在（X,Y）的二维平面中，除随机扰动项u，（1.3.2）是一条确定的直线，其中 是直线的截距，是直线的斜率。,1.3 计量经济学中的主

25、要概念与含义,被解释变量与解释变量,回归分析不同于因果分析和相关分析： 现代回归分析是指，给定X的变化，或者是给定X的数据，估计Y 的总体均值。对于模型（1.3.2）而言，回归分析的主要内容之一是估计系数 和 。,一般的计量模型表述为 (1.3.2) 对于计量模型（1.3.2），Y 和X 是变量，而是X的系数， 可以看作变量1的系数。在（X,Y）的二维平面中，除随机扰动项u，（1.3.2）是一条确定的直线，其中 是直线的截距，是直线的斜率。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,被解释变量与解释变量,随机扰动项u的含义： 既然Y 的“平均”变化由X的变化所解释，而Y 是随机变量，X的变化 不可

26、能完全解释Y 的变化，那么u 就解释了Y的变化中没有被X的变化 所解释的部分； u 包含了除X之外的其他所有影响Y 的变化的因素。 基于以上的分析，u 是一个不可观测的随机变量。,变量的系数、u 的均值和方差等分布参数，通称为模型的参数。,一般的计量模型表述为 (1.3.2) 对于计量模型（1.3.2），Y 和X 是变量，而是X的系数， 可以看作变量1的系数。在（X,Y）的二维平面中，除随机扰动项u，（1.3.2）是一条确定的直线，其中 是直线的截距，是直线的斜率。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,模型的估计与检验,假设检验的意义： 假设检验对于模型是否是一个正确设定的模型，模型能否解释

27、经济现实，模型能否用于检验和发展经济理论，能否用于政策分析，起着不可替代的作用。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,数据,数据在计量经济学中的作用： 应用计量经济学研究任何实际经济问题，学习和讲授计量经济理论，理解计量经济的应用，也需要数据。 以前面的需求模型为例，我们的研究目的是估计和检验猪肉需求模型，因此必须要有若干年的猪肉需求的数据，还应有对应的价格和替代品的价格数据、可支配收入的数据。,时间序列数据：某一个体以时间为观测单位的数据。 横截面数据：同一时间内观测不同个体（如不同的消费者、厂 商等）所获得的数据。 面板数据(panel data)： 连续若干时期观测确定的不同个体所 获

28、得的数据。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,数据,数据在计量经济学中的作用： 应用计量经济学研究任何实际经济问题，学习和讲授计量经济理论，理解计量经济的应用，也需要数据。 以前面的需求模型为例，我们的研究目的是估计和检验猪肉需求模型，因此必须要有若干年的猪肉需求的数据，还应有对应的价格和替代品的价格数据、可支配收入的数据。,需要注意的是，计量模型的选择对于数据特征有依赖，不同的 计量模型适用不同的数据类型。 高频数据与低频数据； 连续数据与离散数据； 定比和定序数据。 样本大小：计量模型的估计希望获得相对较大的样本。,1.3 计量经济学中的主要概念与含义,数据,数据在计量经济学中的作用：

29、 应用计量经济学研究任何实际经济问题，学习和讲授计量经济理论，理解计量经济的应用，也需要数据。 以前面的需求模型为例，我们的研究目的是估计和检验猪肉需求模型，因此必须要有若干年的猪肉需求的数据，还应有对应的价格和替代品的价格数据、可支配收入的数据。,大样本与小样本 参数估计：对于线性模型而言，如果模型设定正确，假设条件 相同，大样本和小样本的估计结果，一般没有明显的差别。 假设检验：某些统计量的分布函数的大、小样本性质可能具有 比较明显的差异。在必要时，应考虑检验统计量的小样本性质。,小样本性质的研究：设计仿真实验，生成仿真数据。,1.1 计量经济学的定义与应用 1.2 计量经济学的学科地位

30、1.3 计量经济学中的主要概念与含义 1.4 如何学习计量经济学,第一章：引论,目 录,1.4 如何学习计量经济学,学习计量经济学是一个好玩的过程,“学会计量经济学，看神马都是浮云。”,1.4 如何学习计量经济学,第一，干中学！,其次是对输出的结果，我们还应学会思考。 如扰动项是一个不可观测的随机变量，在软件输出框中，它就是一串“数”。看到这串“数”，你应该想到什么呢？！,首先就是要对书中的例子、习题等在软件上实现。 通过实践也许你就感觉：原本非常复杂的估计公式、抽象难懂的假设检验，用软件计算结果也就是分分秒秒的事！,通过对这串“数”的考察，也许就可以理解： 我们为什么要对扰动项进行假设？ 这

31、些假设中哪些已经满足，哪些还没有满足？ 如何检验某些假设是否“满足”？ “满足”意味着什么？“不满足”又说明什么？,1.4 如何学习计量经济学,第一，干中学！,其次是对输出的结果，我们还应学会思考。 如扰动项是一个不可观测的随机变量，在软件输出框中，它就是一串“数”。看到这串“数”，你应该想到什么呢？！,首先就是要对书中的例子、习题等在软件上实现。 通过实践也许你就感觉：原本非常复杂的估计公式、抽象难懂的假设检验，用软件计算结果也就是分分秒秒的事！,通过对这串“数”的考察，也许就可以理解： 估计结果中，哪一个数据支持了我们的选择？ 支持的“力度”有多大？ 自己动手实现书中的例题和习题，能使我们

32、具体体会到 计量经济理论和这些数据分析结果的经济学含义。,1.4 如何学习计量经济学,第二，从我做起，自己动手。,基于计量经济学定义，“我”能观测到什么经济现象？ 如何使用计量经济的方法研究这一类经济现象？,“从我做起”，就是自觉地观测“我”身边的经济现象。 如哪些同学的消费比较高，哪些同学的消费又比较低，由 此所引出的问题，如何度量大学生的收入与消费的关系？ 我们可以通过网络采集数据，使用这些数据估计收入与消 费的模型。,进一步，我们可专门对家庭收入较低（高）的同学发放问卷， 以获得其消费的数据，使用此数据估计收入与消费的模型。 基于此，“我”也许能为学校的生活补贴政策提出建议。 再如，哪一

33、家食堂的就餐人数多？如何解释这个现象？,1.4 如何学习计量经济学,第二，从我做起，自己动手。,总之，“从我做起”就是要自觉地观测自己能观测到的经济现 象，思考相关的经济问题，特别是自己动手，搜集数据，建 立和估计模型，分析检验结论。,我们还应逐渐扩展观测的视野。如： 当前的通胀处于什么水平？ “我”对通胀的预期是什么？能否检验“我”的预期？ 预期理论有哪些？“我”的预期属于哪一类？ 如何检验我国预期的性质？,计量经济学是对于观测到的实际经济现象的数量分析。 基于这一定义，“我”能观测到什么经济现象？ 如何使用计量经济的方法研究这一类经济现象？,1.4 如何学习计量经济学,第三，正确理解数学与

34、统计术语， 用经济语言分析估计和检验结果,一旦我们能用自己的语言将这些问题说清楚，也许就理解了假 设检验。 翻开计量经济学教科书或者计量经济学文献，不可避免的会出 现大量的数学和统计学公式与推导等，我们不应恐惧也不应 回避这些公式与推导，它们的实质是服务于度量经济关系。,一般认为，正确理解和运用假设检验，是计量经济学中最困难也是最重要的内容，就此提出和回答的问题是： 为什么要做假设检验？ 软件输出中的假设检验试图说明什么？ 如何理解统计量与统计量的值、统计量的值和对应的概率 值或置信水平与分布函数的关系等等。,1.4 如何学习计量经济学,第四，敢于质疑和创新。,质疑什么？如何创新？ 对估计和检

35、验结果的“质疑”； 对经济理论的质疑； 对计量经济的理论和方法“质疑”。,请举例说明： 理论计量方法上的创新：假如你认为某个变量能显著解释另一个变量，或者某个变量应包含在模型中，但假设检验的结果与你的预期相反，你可以质疑检验统计量的分布是否存在问题，你甚至可以自己设计程序，对你所使用的检验统计量的分布进行仿真，以揭示这个统计量的分布的小样本性质。 计量方法应用上的创新：假如你观测通胀与货币的数据呈现出此高彼低以及循环往复的变化时，你可以质疑将这两个变量的关系设定为线性关系的研究文献，你基于我国的数据建立模型，估计和检验证实了这两个变量具有非线性关系。,1.4 如何学习计量经济学,第五，坚持和乐

36、于使用计量经济软件,学习计量经济学、运用计量经济学研究经济问题，必须使用软件，即使计量经济理论的发展，也依靠软件。,本书中有大量的例题、习题和讨论题等，最基本的要求，是将例题和习题在软件上重复实现。 对估计和检验结果质疑； 通过操作软件而对“质疑”进行检验。,坚持和乐于使用计量经济软件的益处： 通过使用软件，思考软件的输出结果实现“干中学” ； 通过软件来实现“正确理解和运用计量和统计的理论和术语” 。,1.4 如何学习计量经济学,学习计量经济学、运用计量经济学研究经济问题，必须使用软件，即使计量经济理论的发展，也依靠软件。,本书中有大量的例题、习题和讨论题等，最基本的要求，是将例题和习题在软

37、件上重复实现。 对估计和检验结果质疑； 通过操作软件而对“质疑”进行检验。,坚持和乐于使用计量经济软件的益处： 我们还可以将本书中几乎所有的理论公式的推导，转变成 计算机程序，运 用仿真的方法证明理论结果，也就是将理 论证明变为计算机证明，使之更加直观。如：验证无偏性。,第五，坚持和乐于使用计量经济软件,计量经济学定义的核心是对经济关系的度量。 计量经济学是经济学的重要的分支学科。 计量经济回归模型是将希望度量的经济关系表述为 模型。 学习计量经济学应坚持“从我做起，自己动手”。,第一章：引论,本章小结,第一章，探讨了如何理解以及学习计量经济学问题，并概述如何应用计量经济学研究现实经济问题的过

38、程。本章对条件均值建模得到总体回归模型，并给出相应的样本回归模型及其一种估计方法最小二乘估计(OLS),最后通过蒙特卡罗实验总结总体回归模型与样本回归模型之间的关系。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.1 总体与总体回归模型 2.2样本与样本回归模型 2.3总体回归模型和样本回归模型基于蒙特卡罗实验的再认识,第二章 回归分析,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,一、总体与总体回归模型的含义 1. 总体 2. 总体回归模型 二、总体回归模型中 所包含的内容 1.从数量上看 2.从实际经济行为看 3.从回归关系看,2.1 总体与总体回归模型

39、,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,从第一章我们知道，计量经济模型所要研究的问题是所谓总体中的某种经济关系，如果我们研究某个国家（或者社区、或者某个群体）的家庭消费与收入的关系，那么我们也可以将这个国家的所有家庭的消费作为一个总体。对于我国而言，大约有4亿户家庭，因此，我国家庭消费这一随机变量的总体为4亿个家庭的消费。,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,消费这个随机变量在总体上是变异的或者是变化的。为什么有的家庭的消费水平低，有的家庭的消费水平高收入水平、家庭成员的消费习

40、惯、家庭所在的地理位置等影响消费。经济学理论认为，可支配收入的高低，决定了消费支出的水平。以上的分析说明，在4亿家庭消费这个总体中，消费与收入这两个变量之间，存在某种关系。回归分析的目的就是要描述总体中变量之间的关系。为此，我们首先应准确理解总体回归模型。,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,表2.1 X为每周家庭收入，总体：Y为家庭每周消费支出，单位为元。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.1

41、 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,对应不同收入水平的60户家庭的每周消费Y,40,80,120,160,200,60,80,100,120,140,160,180,200,220,240,260,280,家庭每周收入X,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,上图说明，收入X从80变化至280，这一变化解释了消费Y的总体的条件期望（均值）从65、89等变化至173。也就是说，X的变化解释了Y的总体的条件期望的变化（总体的平均变化）。或者说，X的变化，决定了Y的总体的平均变化。而X的变化解释（或决定）了Y 的总体的平均变化，这正是回归分析

42、的意义所在。因此，称这条线为总体回归模型。由于它是一条直线，故也称为总体回归直线,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,总体回归直线是X的函数，于是，根据条件期望的定义，Y的总体回归直线可以表述为 引入随机扰动项U，以描述随机因素对消费Y的影响, 在给定X的条件下，Ui等于Yi与其总体条件均值的“距离”从而可得,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,变量Y 为被解释变量，X为解释变量。或者Y 称为

43、因变量，X称为自变量，或Y称为回归元，X称为回归子 为随机扰动项或随机误差项 是总体回归直线的斜率，而 为截距。为方便，将 和 统称为回归参数,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,上式是参数和变量的线性函数。计量经济学中的线性模型或线性总体，一般是指对参数而言的线性模型，或者是可以转换为关于参数是线性的模型。,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,斜率 表示如果X变化一个单位， Y的总体均值变化

44、 个单位也就是说，当X变化一个单位，对应的Y的总体均值变化0.6个单位。显然，基于总体信息，我们还不能计算截距,2.1 总体与总体回归模型 一、总体与总体回归模型的含义,1.总体回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,总体回归模型中的随机扰动Ui，从数量上看，它等于在给定X的条件下，第i个样本点Yi与对应的总体均值的“距离”。如，对于X=200, 共有5户家庭，条件期望为137，其中消费为120的家庭与条件期望的“距离”等于-17，即对应的U=-17, 而消费为140的家庭与其条件期望的“距离”为3,2.1 总体与总体回归模型 二总体回归模型中的 Ui 所包含的

45、内容,1.从数量上看Ui,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,从经济学理论可知, 除收入X外，家庭财富、通胀、利率，预期等对消费支出产生影响的因素，包含在U之中正是U的引入，使Y成为随机变量，总体回归模型是随机模型,2.1 总体与总体回归模型 二总体回归模型中的 Ui 所包含的内容,2.从实际经济行为看Ui,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,如果X的变化能解释（决定）Y的平均变化，则称Y 与X之间具有回归关系。显然，回归关系不能等同于统计学中的相关关系，但从回归关系可以导出相关关系，从相关关系不一定能推出回归关系。另一方面，回归关系也不能等

46、同于所谓因果关系。一般而言，X与Y存在因果关系，是指X的变化是原因，Y的变化是结果，这种因果关系的含义，显然不能等同于回归的含义。,2.1 总体与总体回归模型 二总体回归模型中的 Ui 所包含的内容,3.从回归关系看Ui,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,计量经济模型中的被解释变量都是随机变量，我们无法得到其总体数据，我们只能通过对总体进行抽样，由此得到样本数据，计量经济学的研究内容是使用样本信息，设定并检验和估计样本回归模型，基于此对总体回归模型进行推断。,2.2 样本与样本回归模型 一样本与样本回归模型的含义,1.样本,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出

47、版社 2010.6,样本回归直线 表示Yi与样本回归直线的距离,是一个不可观测的随机变量，称为随机扰动项。为与总体的名称相区别，称为残差。,2.2 样本与样本回归模型 一样本与样本回归模型的含义,1.样本回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,样本回归模型是否反映了总体的特征？其一、它是关于截距和斜率的线性函数；其二、需要X的变化，就可以解释Y的总体的平均变化。与总体回归模型对比，它体现了总体的特征。,2.2 样本与样本回归模型 一样本与样本回归模型的含义,1.样本回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,样本回归模型是否反映了总体

48、的特征？其一、它是关于截距和斜率的线性函数；其二、需要X的变化，就可以解释Y的总体的平均变化。与总体回归模型对比，它体现了总体的特征。,2.2 样本与样本回归模型 一样本与样本回归模型的含义,1.样本回归模型,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,1.最小二乘法与样本回归直线,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,其一，它是以样本表述的估计量，对于一组具体的样本，根据左式计算的是具体的数，此时称为估计值。 其二，估计量与总体的真实参数的关系是什么？如何评估估计量的好与不

49、好？ 其三，估计量是以样本数据Yi表述的估计量，Yi本身是随机变量的样本，因此，估计量也是随机变量，于是，它们的分布函数是什么？它们的分布函数与Yi和ui的分布函数是什么关系？,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,1.最小二乘法与样本回归直线,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,对于具体的样本： =24.45455 =0.509091,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,1.最小二乘法与样本回归直线,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.2 样本与样本回归模

50、型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,1.最小二乘法与样本回归直线,样本回归直线（红线）与样本数据,样本回归直线 （用圆点连接的虚线） 与总体回归直线（红线）,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,2.重复抽样与最小二乘估计,所谓重复抽样，是在总体中重复随机的抽取另一组样本 (80, 55)，(100, 88)，(120,90), (140,80)，(160,118)，(180,120) (200,145)，(220,135)，(240,145)，(260,175),计量经济学

51、王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,2.重复抽样与最小二乘估计,其一、截距和斜率的估计值均发生了少许变化，尽管估计值有少许变化，但是这种变化没有统计的显著性。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.2 样本与样本回归模型 二样本回归模型的一种估计方法最小二乘法的基本原理,2.重复抽样与最小二乘估计,其二、只要样本回归模型的设定是正确的，如果能在总体中重复抽样，则重复在总体中抽取两组或多组样本，其估计结果均能反映总体的特征。 其三、对于一个实际的经济问题，一般只有一组样本，应

52、用计量经济学的主要内容是，基于样本信息和相关的经济理论和文献，设定样本回归模型，运用统计推断的技术，说明样本回归模型反映了总体回归模型的特征。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,给定X1=10、X2=20, X3=30, X4=40, X5=50, X6=60, X7=70, X8=80, X9=90, X10=100, X11=110, X12=120, X13=130, X14=140, 我们能基于总体回归直线100-0.5Xi计算对应的总体均值E(Yi)。 我们从Ui的正态分布中抽取与Xi对应的14个

53、“准”随机数，记为ui, 将Xi和ui代入总体回归模型，我们就可以计算Yi。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,Xi= 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 E(Yi)= 95 90 85 80 75 70 65 60 55 50 45 40 35 30 Yi= 94.1 94.2 86.5 81.7 75.4 66.8 64.5

54、58.2 57.4 48.8 43.6 39.3 36.0 28.2,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,总体回归直线与样本回归直线（虚线）,从总体中抽取的Yi的样本数据图 和样本回归直线,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,只要样本回归模型被正确的设定，其估计结果就能充分的反映总体回归模型的特征，而且样本回归直线也能很好的拟合样本数据。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,2.3 总体回归模型与样

55、本回归模型基于蒙特卡洛实验的再认识,我们设计一个总体回归模型，假设其中的随机扰动项U服从均值为0、方差为4的正态分布。 首先给定X的值，从U的正态分布中抽取随机数，将这些随机数和X的值代入总体回归模型，计算相应Y的值，这是我们从总体回归模型中抽取的样本。 在此基础上，我们正确的设定样本回归模型，使用样本对样本回归模型做最小二乘估计，产生估计的样本回归模型。 蒙特卡洛实验：其核心是设计总体回归模型并基于此生成随机样本Yi。我们现在可以通过任何计量或者统计软件的内置程序，生成不同分布的随机数，由计算机软件生成的随机数，称为“准”随机数。,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6

56、,1 总体回归模型是总体中相关经济变量之间存在的真实的关系。但是这种经济关系一般是未知的。 2 总体回归函数是总体回归模型的期望。 3 样本回归模型是基于样本信息和相关理论和文献所设定的模型，计量经济学研究就是使用样本估计样本回归模型，并且使用合适的统计推断和假设检验的结论，证实样本回归模型逼近了总体回归模型，反映了总体回归模型的特征。 4 计量经济学的仿真实验的主要思想是，设计一个真实的总体回归模型，从中抽取样本并且对正确设定的样本回归模型进行估计，以验证估计量的性质、假设检验的结论是否正确等。,本章小结,计量经济学王少平 杨继生 欧阳志刚 高教出版社 2010.6,在第二章，我们以人为设计

57、的收入与消费数据，讨论了总体回归模型与样本回归模型。本章分析一元线性回归模型的经典假定，以及经典假设下的最小二乘估计方法和估计量的统计性质、区间估计、假设检验，并运用蒙特卡洛模拟直观认识和验证最小二乘估计量的统计性质。,第三章 一元线性回归模型,3.4 例子：中国消费函数, 3.5 对最小二乘估计量统计性质的直观认识-蒙特卡洛模拟,3.3 回归参数的区间估计和假设检验,3.2 拟合优度,3.1 一元线性回归模型参数的估计,本章小结,3.1 一元线性回归模型参数的估计,以上这些对随机扰动项的假定是由德国数学家高斯（Gauss）最早提出的，也称为线性回归模型的经典假定或高斯假定，满足上述假定的线性回归模型，称为经典线性回