计量经济学第一讲new.ppt

第一讲 导论,什么是计量经济学 为什么要学习计量经济学 计量经济学方法论 计量经济学的先进性 实例研究一,一、什么是计量经济学,Econometrics 用定量的方法研究经济问题 实证研究的思路 定性分析与定量分析 def：简单的讲，计量经济学就是经济的计量。,定义的理解,计量经济学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。（Arthur S. Goldberger,Econometric Theory) 计量经济学是运用定量化的方法分析实际问题的一门应用学科。,经济计量学内容体系,广义计量经济学和狭义计量经济学 初、中、高级计量经济学 理论计量经济学和应用计量经济学 经典计量经济学和非经典计量经济学 微观计量经济学和宏观计量经济学,广义计量经济学和狭义计量经济学,广义计量经济学是利用经济理论、数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学，也就是我们通常所说的计量经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。 本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型。,初、中、高级计量经济学,初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程模型理论与方法为主要内容； 中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容； 高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用为主要内容。,理论计量经济学和应用计量经济学,理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。 应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。,经典和非经典计量经济学,经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 R.Frish创立 T.Haavelmo建立了它的概率论基础 L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者,经典计量经济学在理论方法方面特征是： 模型类型随机模型； 模型导向理论导向； 模型结构线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数； 数据类型以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量； 估计方法仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。,经典计量经济学在应用方面的特征是： 应用模型方法论基础实证分析、经验分析、归纳； 应用模型的功能结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展； 应用模型的领域传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。,非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。 非经典计量经济学主要包括： 微观计量经济学 非参数计量经济学 时间序列计量经济学 动态计量经济学等。,非经典计量经济学的内容体系： 模型类型非经典的计量经济学问题 模型导向非经典的计量经济学问题 模型结构非经典的计量经济学问题 数据类型非经典的计量经济学问题 估计方法非经典的计量经济学问题。,本课程以经典计量经济学为主，适当引入一些简单的、应用较多的现代计量经济学理论方法。 一方面，从理论方法角度，经典计量经济学理论方法是非经典计量经济学理论方法的基础； 另一方面，从应用的角度，经典计量经济学模型仍然是目前应用最为普遍的计量经济学模型。,宏观计量经济学和微观计量经济学,经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、评价和预测。 现代宏观计量经济学的主要研究方向： 单位根检验 协整理论 动态计量经济学。,微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公报中正式提出，其研究对象是个人或家庭的经济行为，如消费者选择、工作决策、教育回报等等 微观数据表现为截面数据和平行（panel）数据。,微观计量经济学的主要内容包括： 面板（panel）数据模型的理论方法 离散选择模型的理论方法 选择性样本模型的理论方法,经济计量学从属于经济学科,从计量经济学的定义看 从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看 从计量经济学与数理统计学的区别看 从建立与应用计量经济学模型的全过程看 从诺贝尔经济学奖看,诺奖与经济计量学,到2005年为止，共有62位经济学家获得了诺贝尔经济学奖。 其中有10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖 1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 Cliver W.J. Granger Robert F. Engle 16位担任过世界计量经济学会会长 30位左右在获奖成果中应用了计量经济学,诺贝尔经济学奖（1969）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969 “for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processes“,Ragnar Frisch Norway Oslo University Oslo, Norway 1895 - 1973,Jan Tinbergen the Netherlands The Netherlands School of Economics Rotterdam, The Netherlands 1903 - 1994,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1973）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 , “for the development of the input-output method and for its application to important economic problems“,Wassily Leontief USA Harvard University Cambridge, MA, USA 1906 - 1999,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1980）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980, “for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policies“,Lawrence R. Klein USA University of Pennsylvania Philadelphia, PA, USA 1920 -,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1984）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1984, “for having made fundamental contributions to the development of systems of national accounts and hence greatly improved the basis for empirical economic analysis“ Richard Stone Great Britain Cambridge University Cambridge, Great Britain 1913 - 1991,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（1989）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1989, “for his clarification of the probability theory foundations of econometrics and his analyses of simultaneous economic structures“ Trygve Haavelmo Norway University of Oslo Oslo, Norway 1911 - 1999,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（2000）,James J Heckman Daniel L McFadden USA USA University of Chicago University of California Chicago, IL, USA Berkeley, CA, USA 1944 - 1937 -,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000,“for his development of theory and methods for analyzing selective samples “,“for his development of theory and methods for analyzing discrete choice“,计量经济学入门,诺贝尔经济学奖（2003）,The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2003,“for methods of analyzing economic time series with time-varying volatility (ARCH)“,“for methods of analyzing economic time series with common trends (cointegration)“,Robert F. Engle USA New York University New York, NY, USA 1942,计量经济学入门,经济计量学的产生和发展,英文Econometrics最早是由挪威经济学家RFrisch于1926年模仿Biometrics（生物计量学）提出的。中文译法：“经济计量学”或“计量经济学”。 1930年成立世界计量经济学会并于1933年创刊Econometrica（计量经济学杂志），是目前国际上最著名的期刊之一。,经济计量学的产生和发展,计量经济学自20世纪20年代末、30年代初形成以来，无论在技术方面还是应有方面，发展都是很迅速的。尤其是经济50年代的大发展阶段和60年代的扩张阶段，它已经在经济学科中占据重要的地位，同时计量经济学模型在经济领域得到了广泛的应用。 70年代以来非经典计量经济学的取得了极大的发展，目前计量经济学形成复杂而完备的理论体系，并仍在不断的发展之中。,经济计量学的地位,“二战以后的经济学是计量经济学的时代”。萨缪尔森（Paul Samuelson） “计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”克莱因（Klein） 1998年，我国国家教委将“计量经济学”与“政治经济学”、“西方经济学”等课程规定为经济学专业本科生必修的核心课程。,二、为什么要学习计量经济学,理论学习的需要 实际应用的需要 进一步深造的需要,三、计量经济学的方法论,计量经济学的核心思路：建立经济模型 计量经济学的核心方法：回归分析,建立模型的方法和步骤,（1）提出问题 （2）确立解释变量和被解释变量 （3）收集数据 （4）建立模型 （5）参数估计 （6）模型的检验 （7）运用模型分析问题 （8）进行预测,什么是回归,回归的经济含义：通过事物所反映的表面现象和问题，追根究底，找到其根本原因，即影响的因素、影响的程度。 回归的方法：理论方法最小二乘估计 回归的实际操作：通过软件实现（EVIEWS、SPSS、EXCEL等）,四、计量经济学的先进性,计量经济学是一门交叉性学科 计量经济学需要综合运用经济理论、统计学、数学和计算机多种知识和工具，可以理解为经济学、统计学和数学的一种优美的结合。 计量经济学对经济理论的运用 计量经济学对统计学的运用 计量经济学对数学的运用,五、实例研究一,为了阐明计量经济学的方法论，我们来考虑这样一个问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决定吗？也就是说，经济形势是否对人们的工作意愿有影响？ 假设用失业率（Unemployment Rate,UNR）来度量经济形势，用劳动参与率（Labor Forle Participation Rate,LFPR）来度量劳动力的参与，数据由政府按时公布，那么如何回答上面的问题？我们按计量经济学的思路进行分析。,第一步 理论或假说的陈述,受挫工人假说 discouraged-worker hypothesis (effect) 增加工人假说 added-worker hypothesis (effect) 劳动力参与率的增加或减少依赖于增加工人和受挫工人的力量对比。,第二步 收集数据,三种统计数据： （1）时间序列数据(Time-serial data) （2）横截面数据(cross-sectional data) （3）合并数据（pooled data）合并数据中有一类特殊的数据，称为面板数据（panel data）或纵向数据，即同一个横截面单位，在不同时期的调查数据。比如说，一个公司每月员工收入、利润等综合指标的纵向数据。 数据来源：这里给出一组时间序列数据。,表1.1 美国1980-1996年城市劳动参与率和城市失业率与 真实的小时平均工资（1980-1987）,year CLFPR CUNR AHE82/$ 1980 63.8 7.1 7.78 1981 63.9 7.6 7.69 1982 64 9.7 7.68 1983 64 9.6 7.79 1984 64.4 7.5 7.8 1985 64.8 7.2 7.77 1986 65.3 7 7.81 1987 65.6 6.2 7.73,续表1.1 美国1980-1996年城市劳动参与率和城市失业率与 真实的小时平均工资（1988-1996）,year CLFPR CUNR AHE82/$ 1988 65.9 5.5 7.69 1989 66.5 5.3 7.64 1990 66.5 5.6 7.52 1991 66.2 6.8 7.45 1992 66.4 7.5 7.41 1993 66.3 6.9 7.39 1994 66.6 6.1 7.4 1995 66.6 5.6 7.4 1996 66.8 5.4 7.43,第三步 建立劳动力参与的数学模型,为了观察CLFPR与CUNR的变动关系，作散点图(scatter diagram,or scattergram)。图1-1：,通过散点图建立简单数学模型,CLFPR = B1 + B2CUNR （1-1） 式（1-1）表明城市劳动力参与率与城市失业率呈线性关系。 B1 和B2为线性函数的参数。 B1为截距，其值为当CUNR为0时CLFPR的值。 B2为斜率，它是每一单位CUNR的变动所引起的CLFPR的变动率。,第四步 建立劳动力参与的经济计量模型,CLFPR = B1 + B2CUNR + u （1-2） u代表随机误差项（random error term)， 简称误差项(error term),第五步 经济计量模型参数的估计,运用最小二乘法，得到下面估计结果： CLFPR = 69.9355 - 0.6458CUN（1-3） 注意：我们在CLFPR上加一符号表示是估计量，式（1-3）是式（1-2）的估计式。 图1-1是根据真实数据估计得到的回归直线。,回归结果,Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. B1 69.93547 0.987646 70.81025 0.0000 B2 -0.645823 0.141562 -4.562116 0.0004 R-squared 0.581157 Mean dependent var 65.50588 Adjusted R-squard 0.553234 S.D. dependent var 1.115499 S.E. of regression 0.745606 Akaike info criterion 2.360892 Sum square