金融计量学课件VIP

FinancialEconometrics,Fama-MacBethregressionforcross-sectionaldata,NobelPrizeinEconomics,ListofNobellaureatesinEconometrics,1969年，首届诺贝尔经济学奖授予了计量经济学的奠基人RegnarFrisch(挪威,18951979)和JanTinbergen(荷兰,19031994)。Frisch首先提出了经济计量学的定义，并第一个运用经济计量学的方法分析资本主义的经济波动，首创描述资本主义经济周期的数学模型，最早把导致经济波动的因素区分为扩散作用和冲击作用两大类，将两者结合起来解释资本主义经济周期，为当代经济周期理论奠定了重要基础。Tinbergen建立了一个涉及约50个方程的经济计量系统，并且藉助统计分析测定反应系数和前导及滞后。他的若干结论引起很大注意，而且仍然是辩论的题目。简丁伯根教授在计量学方面的先驱著作对以后方法论的发展有很大的作用。,1975年，诺贝尔经济学奖授予了苏联人LeonidKantorovich(1912-1986)和美国人TjallingC.Koopmans(1910-1985)。Koopmans将数理统计学成功运用于经济计量学。,1980年，诺贝尔经济学奖授予了LawrenceR.Klein(美国，1920)，以奖励他创立的宏观经济模型，并将其应用于经济波动和经济政策的分析。计量经济模型的创建人。Klein与ArthurGoldberger两人合作完成了一套新的美国经济模型,称为Klein-Goldbergermodel。,1981年诺贝尔经济学奖授予了JamesTobin(美国,1918)，以奖励他对金融市场及其与支出决策、就业、生产和价格的关系的分析。Tobin阐述和发展了凯恩斯的系列理论，及财政与货币政策的宏观模型。在金融市场及相关的支出决定、就业、产品和价格等方面的分析做出了重要贡献。,1985年诺贝尔经济学奖授予了意大利人FrancoModigliani。他第一个提出储蓄的生命周期假设。这一假设在研究家庭和企业储蓄中得到了广泛应用。他担任过计量经济学会会长在研究中广泛应用了计量经济学实证分析方法。,1987年的诺贝尔经济学奖授予了RobertM.Solow(美国，1924)，以奖励他对经济增长理论的贡献。Solow提出了考虑技术进步的生产函数，其观点是长期的经济增长主要依靠技术进步,而不是依靠资本和劳动力的投入。,1989年的诺贝尔经济学奖授予了TrygveHaavelmo(挪威,1911),以奖励他澄清了计量经济学的概率基础以及他的联立经济结构分析。Haavelmo提出了“Haavelmo平稳人口模型”。,1995年诺贝尔经济学奖授予了RobertLucas(美国,1937),以奖励他发展和应用理性预期假设，从而改造了宏观经济分析及加深了人们对经济政策的理解,并对经济周期理论提出了独到的见解。Lucas提出了“理性预期周期和Lucas纯货币经济模型”。,1999年的诺贝尔经济学奖授予了RobertA.Mundell(加拿大出生的美国人,1932),以奖励他对不同汇率体制下的货币政策和财政政策的分析,以及对最优货币流通区域的研究。Mundell具有革新意义的研究为欧元汇率奠定了理性基础,对不同汇率体制下货币与财政政策以及最适宜的货币流通区域所做的分析使他获得这一殊荣。,2000年诺贝尔经济学奖授予了JamesHeckman(美国,1944)和DanielMcFadden(美国,1937),以奖励他们发展广泛应用在经济学及其他社会科学中对个人和住户的行为进行统计分析的理论和方法。这两位经济学家所从事的科学领域为“微观计量经济学”。尤其奖励了McFadden对离散抉择的理论和方法的发展,奖励了Heckman对分析和选择性样本的理论和方法的发展。,2003年诺贝尔经济学奖授予了RobertFEngle(美国)和CliveGranger(英国),以奖励他们分别用“随时间变化的变动性”和“共同趋势”(commontrends)这两种新方法分析经济时间序列。Engle提出的“有条件的异方差自回归模型(ARCH模型)”能够有效地预测经济数据从一个时期到另一个时期的变化,因而被广泛应用于金融数据的时间序列问题上。ARCH模型不仅具有很高的理论价值,而且还具有广泛的应用价值。Engle在与他人的合作中,把ARCH模型进一步扩展为GARCH模型,其应用范围得到了更大的拓展。Granger在1980年提出“协整理论”，发现把两个或两个以上非平稳的时间序列进行特殊组合后可能呈现出平稳性。该理论的主要研究对象是在两个(或多个)非平稳时间序列中寻找一种均衡关系,这个理论对于用非平稳的经济变量建立计量经济模型,以及检验这些变量之间的长期均衡关系具有非常重要的意义。Granger在学术界的建树几乎包括了近40年来计量经济学在时间序列方面的所有重大发展。,2007年诺贝尔经济学奖授予了美国人EricS.Maskin，RogerB.Myerson和LeonidHurwicz。Maskin2003年出任世界计量经济学会会长,普林斯顿高等研究院社会科学部主任。在现代经济学最为基础的领域里做出了卓越的贡献其中包括公共选择理论、博弈论、激励理论与信息理论以及机制设计。被誉当今国际经济学最受尊敬的经济学大师。Hurwicz开始时兴趣主要是计量经济学,对动态计量模型的识别问题作出了奠基性的工作。1947年首先提出并定义了宏观经济学中的理性预期概念。其主要研究领域包括机制和机构设计以及数理经济学。最重要的研究工作是开创了经济机制设计理论。他曾于1990年由于“对现代分散分配机制的先锋性研究”获得美国国家科学奖。,CH4面板数据模型与方差模型,4.1面板数据模型,个体调查数据，个体数N较大（几百或几千个），时期数T较短（最少是2年，最长不超过10或者20年）,通常涉及一段时期内不同国家的数据。个体数N适中（从7到100或者200不等），时期数T一般在20年至60年之间。,面板数据,微观面板,宏观面板,可以控制个体异质性。时间序列和横截面分析没有控制个体、企业或国家之间的异质性。,例如：Hajivassiliou（1987）使用1970-1982年79个发展中国家的面板数据研究了外债偿付问题。这些发展中国家在殖民历史、金融机构、宗教信仰和政治体制等方面有所不同，所有这些反映国家特征的特定变量都会影响它们在借债或拖欠方面的态度，同时也会影响债权国对待它们的方式。（设定偏误）,面板数据具有更多的信息，更大的变异，变量间更弱的共线性，更大的自由度以及更高的效率。,例如：时间序列研究中令人苦恼的多重共线性问题。,Hsiao（2003）列出了使用面板数据的一些优点,2003,2004,2006,ChinaIncreasing,AmericaLeading,50%,2003,2004,2006,90%,15%,96%,35%,70%,失业的交替、工作的轮换、居住地的迁移、收入的波动,2003,2004,2006,JapanDeclining,85%,50%,80%,面板数据更适合于研究动态调整过程。表面上相对稳定的横截面分布事实上隐藏了许多变化,面板数据可以识别、测量单纯使用横截面或时间序列数据无法估计的影响。,与纯横截面数据或时间序列数据相比，面板数据模型允许我们构建并检验更复杂的行为模型。,例如：对技术效率问题使用面板数据建模研究效果较好，SchmidtandSickles1984;KumbhakarandLovell2000;etal.,基于个体、企业或家庭所搜集的微观面板数据与在宏观层次上所搜集的类似变量相比更加准确，而且还可能消除企业或个体数据加总所导致的偏倚。,例如：BlundellandMeghir1990关于使用微观面板数据估计生命周期模型的好处和局限性研究。,一般宏观面板数据中时间序列的时期数较长，而且与时间序列分析中进行单位根检验遇到的非标准分布问题不同，面板单位根检验通常具有标准的渐近分布。,调查设计和数据收集问题。,Kasprzyketal.1989详细讨论了有关设计面板调查、数据搜集和数据管理的问题。这些问题包括：覆盖面问题（样本没覆盖研究总体）、不响应问题（由于回答者不合作或者提问者的失误）、回忆问题（回答者的记忆不准确）、采访的频率问题、采访的时间间隔问题、询问的时间问题等。,测量误差的扭曲。,以下情况下出现错误应答会导致测量误差的出现：问题不清晰，记忆错误，故意歪曲回答，不合适的被调查者的应答以及采访者的影响等（Kalton,KasprzykandMcMillen,1989),使用面板数据的一些局限性,选择问题。包括自选择、未回答、样本流失3个方面。,参考HorowitzandManski1998，Kalton,KasprzykandMcMillen,1989,时间维度短。,例如：微观面板通常是年度数据，每个个体的时期数较短。这意味着渐近分析主要依赖个体数趋于无穷。增加面板的时期数并不是没有成本，事实上，还增加样本流失的可能性，而且也可能增加限值因变量面板数据模型的计算难度。,截面相关性。,例如：国家或地区的宏观面板数据，如果时间序列较长而且没有考虑到国家之间的相关性就会导致错误的推断结论。不少文献中提出的面板单位根检验方法都假定不存在截面相关性，这值得注意。,1.面板数据的矩阵表示,情形1表明横截面上无个体影响，也无结构变化。,情形2表明横截面上的个体影响不同，但无结构变化。,此时模型(4.1)称为变截距模型（paneldatamodelwithvariableintercept）1）当Alpha(i)是待估未知参数时，称为固定效应。2）当Alpha(i)=Alpha0+Epsilon(i)时，表示其可以分解为固定不变部分和随机部分，则称为随机效应。,情形3表明横截面上的个体影响不同，结构各不相同。,此时模型(4.1)称为变系数模型（paneldatamodelwithvariablecoefficient）类似地，对Beta(i)进行讨论，包含固定效应和随机效应。,使用普通最小二乘估计给出参数Alpha和Beta的一致估计值，相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。,假设1,斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同，但截距不相同。,假设2,斜率和截距在不同的横截面样本点和时间上都相同。,3.面板数据的计量模型的设定：协变分析检验（F检验）,模型(4.1)参数的普通最小二乘估计为,模型(4.2)参数的普通最小二乘估计为,模型(4.3)参数的普通最小二乘估计为,对H2的检验,对H1的检验,CH4面板数据模型与方差模型,4.2固定效应,1.公司固定效应：对特定公司i，Alpha(i)不随时间变化。,2.时间固定效应：对特定周期t，Gamma(t)不随公司变化。,3.混合固定效应,4.对群组效应的检验：原假设H0的设定,5.对群组效应的检验：检验统计量,1.公司随机效应：对特定公司i，Alpha(i)不随时间变化。,2.时间随机效应：对特定周期t，Gamma(t)不随公司变化。,3.混合随机效应,4.以Alpha(i)为例，假定它可以分解为两部分：,5.随机效应的检验：原假设H0的设定,6.随机效应的检验：检验统计量,CH4面板数据模型与方差模型,4.3混合回归与Fama-MacBeth回归,1.混合回归的参数估计值,公司截面Fama-MacBeth回归自动地考虑了时间效应,时间序列Fama-MacBeth回归自动地考虑了公司效应,公司截面Fama-MacBeth回归没有考虑了公司效应,时间序列Fama-MacBeth回归没有考虑了时间效应,Gamma可能不是独立序列，从而以上统计推断可能不正