经济学数量分析方法系列讲座.ppt

经济学数量分析方法系列讲座,讲座一：经典计量分析方法 主讲人：刘海波 东北师范大学经济学院 2013年4月24日,目的,不会数学，也会经典计量,什么是计量经济学,计量经济学就是经济的测度,计量经济学的产生与发展,1926年命名Econometrics （R.Frish教授） 1930年12月，世界计量经济学会成立 1933年学会刊物Econometrics正式出版,我国计量经济学研究状况,1979年成立了中国数量经济学会 1984年数量经济技术经济研究 创刊,经典和非经典计量经济学,经典计量经济学 一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 主要特征： 模型导向理论导向； 模型结构线性或者可以化为线性 估计方法最小二乘方法或最大似然方法,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 面板计量经济学 动态计量经济学等,经典计量建模基本步骤,1.建模理论基础； 2.收集数据； 3.构建数学模型； 4.构建计量模型； 5.估计模型参数； 6. 模型适用性检验； 7. 应用：预测、结构调整、政策模拟等,例题 （1）理论或假说的陈述,凯恩斯消费理论： 基本的心理定律是，一般而言，人们倾向于随着他们收入的增加而增加其消费，但比不上收入增加的那么多。 即边际消费倾向MPC是大于零而小于1。 0 MPC 1,（2）获得数据,为了估计计量模型，要有数据。 Y是总消费支出 X是国内生产总值（GDP） 时间段：1980-2011,（3）消费的数学模型的设定,凯恩斯公设了消费与收入之间有正的关系，但没有明确指出两者之间的准确的函数关系。 数学模型： Y=f(X)= B1+B2X 0 B21 其中Y消费支出，为因变量； X收入，是自变量； 模型参数的B1和B2分别代表截距和斜率系数。 B2是MPC的度量。,几何意义,B1,1,B2MPC,消费支出,收入,（4）消费的计量模型的设定,纯数学模型是一种确定性关系，一般不是计量经济学家研究的对象。 给定收入，支出还受其他因素的影响，例如家庭大小，家庭成员的年龄等。,（4）消费的计量模型的设定,u,（4）消费的计量模型的设定,计量经济模型： Y= B1+B2X+u u是随机扰动项或随机误差项，是一个随机变量，有良好定义的概率性质。 u可用来代表所有未经指明的对消费有所影响的那些因素。,（5）计量经济模型的估计,估计方法：回归分析 Y顶上的帽子（hat）符号表示一种估计值。 意义：在1980-2011年期间，斜率系数（即MPC）约为0.48，表明在此样本期间，收入每增加一元，平均而言，消费支出将增加0.48元。,（5）计量经济模型的估计,（6）模型适用性检验,与理论预期是否相符？ 是否通过各种统计量的检验？ （t检验，F检验，JB检验等） 凯恩斯预期MPC是正的，但小于1。在我们的结果中MPC等于0.48。这个数是不是在统计上小于1？,（7）预测,用回归模型预测2013年中国的消费支出 2012年GDP总量为519322亿元，假定2013年GDP增长率为8，则2013年GDP总量将达到519322*（1+8%）=560867.76亿元。预期消费支出是多少？,收入乘数（M）,假定政策改变，投资有所下降，其对经济的影响将如何？宏观经济理论告诉我们，投资支出每改变1元，收入的改变由收入乘数（M）决定： M=1/(1-MPC）1/（1-0.48）1.92 投资减少（增加）1元，最终导致收入减少（增加） 1.92元（注意，乘数的实现需要时间）。,（8）利用模型进行控制或制定政策,假定政府认为28万亿元的消费支出水平可以维持当前约4.5的失业率，问什么收入水平将保证消费支出的这一目标值？ 2800005130.54+0.48*X 则X572644（亿元） GDP增长率要达到： （ 572644 /519322-1）*10010.3,小结：,计量经济学“四大过程”,模型设计： 理论假说 理论模型 计量模型,模型估计： 数据 估计方法,模型检验： 经济 统计 计量,模型应用： 预测 政策模拟,总体回归函数与样本回归函数,注：前两个是总体的，后两个是样本的，第一和第三个表示条件均值，即回归线的函数表示，第二和第四个表示个值，即实际变量值。,核心经典假设条件,1. 给定Xi，扰动项的期望或均值为零，即E(u|Xi)=0 2. 解释变量X与扰动误差项u不相关，即Cov(X, u)=0 3. ui的方差为常数，即同方差假定，即 Var(ui)=2 4.无自相关假定，即 Cov(ui, uj)=0, ij 5.解释变量之间不存在完全多重共线性，即两个解释变量之间无确切的线性关系 6.随机误差项ui服从正态分布：ui N(0, 2) 如果假定条件不满足，则发生了异方差、自相关、多重共线性、非正态分布,需要考虑的问题,1.样本统计量b去估计总体参数B的估计效果？即假设条件是否满足？ 主要包括 正态性检验：JB检验 自相关检验：DW；LM test (BG test) 异方差检验;White; Glejser test 多重共线性检验: R2大，F大，t小，