《计量经济学》PPT课件

.,1,第一章导论,一、计量经济学概述二、计量经济研究的工作程序三、计量经济学研究问题的基本方法,.,2,（一）什么是计量经济学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，探讨经济现象变化规律的一门学科。它是从数量方面研究各种经济变量变化规律的应用学科。（二）计量经济学的任务计量经济学的任务是运用数理统计知识分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的数理经济模型提供经验支持，并分析其数量结果。,.,3,（三）计量经济学与相关学科的关系,计量经济学涉及理论经济学、数理经济学、经济统计学以及数理统计学等相关学科。,理论经济学为计量经济学提供理论基础；数理经济学为计量经济学提供经济模型；经济统计学为计量经济学提供经济数据；数理统计学为计量经济学提供分析工具和研究方法；,.,4,计量经济学与相关学科的关系图,经济学,数理经济学,经济统计学,统计学,数学,数理统计学,计量经济学,.,5,（四）计量经济学的分类,.,6,.,7,二、计量经济研究的工作程序,（一）根据经济理论的分析，进行模型设计（二）收集数据（三）模型的参数估计（四）模型的检验（五）模型的评价（六）模型的应用,.,8,（一）根据经济理论分析，进行模型设计,经济变量经济系统中的内部构成因素和外部影响因素。,.,9,（1）内生变量与外生变量,内生变量由经济系统内部自身决定的变量。内生变量受其它变量的影响和制约（内生变量和外生变量），但不能对外生变量施加影响；内生变量是具有一定概率分布的随机变量。,外生变量由经济系统以外的其它因素所决定的变量。外生变量不受内生变量的影响和制约；它通常情况下为已知的变量或非随机变量。,.,10,（2）解释变量和被解释变量,解释变量又称为自变量。它是对作为研究对象的变量（即被解释变量）为什么变动、如何变动作出解释的变量。它是因果关系变量中的因。,被解释变量又称为因变量。它是随自变量的变动而变化，由自变量解释的变量。它是因果关系变量中的果。,.,11,（3）滞后变量与前定变量,（4）控制变量控制变量人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方面的变量。,.,12,计量经济模型为了研究分析经济系统中的经济变量之间的数量关系而采用的随机性的数学方程。,计量经济模型与其他模型相比，具有经验性、随机性和动态性的特点。,.,13,计量经济模型的构成要素,计量经济模型的构成要素包括：（1）变量（解释变量和被解释变量）（2）参数模型中表示变量之间数量关系的常系数，说明自变量对被解释变量的影响程度。（3）随机误差项表示模型中尚未包含的影响因素对因变量的影响程度。（4）方程式模型中将前三个要素联系在一起的数学表达式。,.,14,计量经济模型的种类,.,15,例1：生产函数模型（单一非线性模型）,其中：,.,16,例2：凯恩斯的收入决定模型（联立方程模型）,.,17,（二）收集整理数据,时序数据同一观测对象在不同时点的观测值按时间的先后顺序排列而成的数据。截面数据不同观测对象在同一时点的观测值构成的数据。混合数据不同观测对象在不同时点的观测值按时间顺序排列的数据。,.,18,（三）参数估计,矩法以样本矩代替总体矩建立方程，求解参数的方法。极大似然法根据极大似然原理建立方程，求解参数的方法。最小二乘法根据最小二乘原理建立方程，求解参数的方法。,.,19,（四）模型的检验,1、理论检验（符号检验）通过检查根据样本数据估计的模型中的参数的符号否符合经济理论的常规，验证所建立的模型在经济理论上是否成立。2、统计检验利用数理统计方法，从不同侧面验证所建模型中的变量选择、函数形式确定、参数估计是否具有科学性、可靠性。3、计量经济学准则检验检验参数估计所需条件是否成立。即检验：异方差、序列相关、多重共线等。,.,20,（五）模型评价,1、模型的稳定性评价通过分析样本容量的变化对模型参数估计值的影响，判断模型稳定性的高低。如果样本容量的变化对参数估计值的影响较小，则模型的稳定性较高。2、模型的功能评价对模型模拟实际经济系统能力进行评判。即：将解释变量的观测值代入模型计算出被解释变量的理论值，再将被解释变量的理论值与实际值对比，如果二者差异小，则模型对实际经济系统的代表功能强，应用价值大。,.,21,（六）模型应用,计量经济模型可应用于：结构分析、政策评价、经济预测等方面。结构分析包括：（1）利用模型分析和测度系统中某一变量的（绝对和相对）变化对其他变量的影响；（2）比较分析变量及参数变化对经济系统平衡的影响；（3）分析与研究变量相互关系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。政策评价利用计量经济模型和计算机技术，模拟在不同政策（或决策）条件下，经济系统运行的态势和结果，对政策（或决策）进行评价和优选。,.,22,三、计量经济学研究问题的基本方法,计量经济学的基本分析方法是回归分析法。,回归分析是分析研究因变量（被解释变量）的条件均值与自变量（解释变量）之间相互关系的一种分析方法。,.,23,第二章一元线性回归分析,第一节一元线性回归模型及参数的OLS估计第二节最小二乘估计量(OLS估计)的性质第三节最小二乘估计(OLS估计)的精度第四节参数的置信区间第五节一元线性回归模型的检验第六节预测,.,24,第一节一元线性回归模型及参数的OLS估计,例：某集团公司对其36个子公司进行了一次对某产品销售量的调查，其调查结果如下表所示，根据调查结果确定销售量与价格之间的关系。,.,25,（1）总体回归函数表明解释变量（自变量）的每一个取值与被解释变量（因变量）相对应的所有取值的均值之间关系的函数。,（2）总体回归模型,或,.,26,误差项产生的原因：,1、模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；2、模型设定不准确造成的误差；3、变量观察值的测量误差造成的误差；4、随机误差,.,27,样本1,样本2,.,28,（3）样本回归函数根据样本观察值获得的回归线称为样本回归线，表示样本回归线的函数称为样本回归函数。,（4）样本回归模型,.,29,“线性”的含义含义1因变量与自变量之间的关系是线性关系（在数学中更注重这种线性关系）。,含义2因变量与各参数之间的关系是线性关系（在计量经济学中更注意这种线性关系）。,计量经济学中所说的线性回归模型是同时具有上述两个性质的回归模型。,.,30,二.参数的普通最小二乘估计（OLS估计）,.,31,.,32,解正规方程组,可得:,经整理得正规方程:,.,33,还有另外两个等价的计算公式：,（1）,（2）,.,34,第二节最小二乘估计量的性质,一.OLS估计的数值性质,.,35,.,36,.,37,二、OLS估计量的统计性质,.,38,.,39,.,40,1.线性,.,41,.,42,上述结论的证明：,.,43,2.无偏性(参数估计量的期望值等于参数的真值),.,44,3.有效性,.,45,第三节最小二乘估计量的精度估计量的精度-指估计量的精确程度,它是由估计量的标准差来度量的.(又称为标准误,记为s.e)1.总体方差已知时，估计量的精度,.,46,.,47,(一)总体方差估计量及其计算公式:,2.总体方差未知时,估计量的精度,.,48,.,49,第四节参数的置信区间（区间估计）,区间估计的任务在给定的置信度（可靠性保证）下，推断参数的取值范围。,区间估计的步骤：,.,50,因变量与参数估计量的抽样分布,.,51,.,52,.,53,.,54,.,55,.,56,综上所述:,.,57,.,58,.,59,第五节线性回归模型的检验,.,60,对应于原假设的三种形式，拒绝域也有三种：,.,61,.,62,双侧检验(显著性水平与拒绝域),接受域,.,63,左侧检验(显著性水平与拒绝域),.,64,右侧检验(显著性水平与拒绝域),.,65,假设检验的基本步骤,.,66,对于总体回归模型,.,67,.,68,.,69,临界值与P值,临界值,P值,.,70,检验准则,临界值检验,P值检验,.,71,.,72,.,73,由x的取值决定,.,74,拟合优度及其含义,若拟合优度为0.9945，这表明：在被解释变量的总变差中，有99.45%可以由解释变量与被解释变量的关系来解释。或者说，在被解释变量的总变差中，有99.45%是由解释变量的变化所决定的。,.,75,.,76,相关系数反映两个变量线性相关程度,拟合优度反映回归直线与散点的拟合程度,.,77,.,78,.,79,.,80,.,81,与,.,82,.,83,.,84,.,85,.,86,.,87,.,88