计量经济学导论课件(编辑修改稿)

计量经济学导论课件(编辑修改稿)内容摘要：

入 —消费 —支出过程而带来倍增的 GDP。 35 经济预测 从 许多可供选择 的政策方案中选择较好的予以实行 ； 计量经济模型 可以起到 “ 经济政策实验室”的作用。 政策评价 36 计量经济的研究过程（ P7） 经济理论 实际经济活动 搜集统计数据 设定计量模型 参数估计 模型检验 模型应用 经济预测 政策评价 模型修订 结构分析 是否符合标准 符合 不符合 37 第三节 变量、参数、数据与模型 一、计量经济模型中的变量 （一） 变量 ：在不同时间、空间有不同状况，取不同数值的因素 称为变量。 （二） 分类 内生变量和外生变量（按变量的 性质 分类） 内生变量 (endogenous variable)： 是随机变量，其数值由模型自身决定；内生变量影响模型中其它内生变量，同时又受外生变量影响，是模型求解的结果。 外生变量 (exogenous variable)： 通常为非随机变量，其值在模型之外决定。 外生变量只影响模型中的内生变量，不受模型中任何其它变量影响。 38 （ 1） 外生变量分为： 政策变量 与 非政策变量 非政策变量 ：决策者不能或难以控制的外生变量 . 如 ： 气候变化 ， 国际经济形式 等 . （ 2）滞后变量与前定变量 滞后变量 ：过去时期的内生变量（又称前定内生变量 ） 前定变量 ： 在求解模型之前确定的量 （ 滞后变量与外生变量 的 总称 ）。 其中： 政策变量 ：决策者可以加以控制的外生变量。 如 ： 利率 ， 政府支出 等 . 39 例 ：收入决定模型 （ 其中：消费支出 C、 投资 I、 进口 IM 、税收 T、 收入 Y、 政府支出 G、 出口 E） tttttt IMEGICY 21321 tttt uYbYbbI  31321 tttt uPcYccIM  121 )( tttt uTYaaC tt YT  其中： 消费支出 C、 投资 I、进口 IM 、税收 T、收入 Y是内生变量 政府支出 G、出口 E是外生变量（ 通过计划、预算来确定） （滞后变量，作用视同外生变量） 40 存量（时点指标） 流量与存量 （ 从描述的经济活动的 形态 分类） 流量（时期指标） 解释变量与被解释变量（从 因果关系 分类） 解释变量 （ 自变量） ： 说明因变量变动原因的变量 被解释变量（因变量） ： 模型中要分析研究的变量 注 ： 被解释变量一定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括一部分内生变量。 41 二 、 数据 时间序列数据 ： 按照时间先后顺序排列的统计数据 (时期（流量）数、时点（存量）数）。 截面数据 ：是在同一时间，不同空间的某个指标组成的数列。 例 ： 1980—2020年各年全国国内生产总值； 1991年 1季度 —2020年 4季度某地各季零售物价指数 . 例 ： 1998年全国 31个省、区、直辖市工业增加值； 2020年某市 33个工业行业上交利税。 例：工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等 . 42 事件发生事件没有发生10D 混合数据 ： 既有时间序列数据，又有截面数据 虚拟变量数据 ：仅取 0和 1两个变量值的。 例 ：居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期 的调查数据 例 ： 1999—2020年 14个沿海城市外商实际投资（其样本数据的个数为 5*14=70个。 43 三 、 参数及其判别准则 无偏性 ： （一）参数 （二）参数估计的判别准则  )ˆ(E22 )ˆ()ˆ(   EE 有效性 ： 一致性（相容性） ： 0)ˆ(  L i m P44 四、计量经济模型的建立 （一）经济变量之间的关系 行为关系 ： 描述 决策者经济行为 的变量之间的关系 （描述市场主体，如：居民、企业、政府等决策单位） 的经济行为，说明这些主体在外界刺激或影响下，自身经济活动中的反映。 例 ： 消费函数 、投资函数 、 …… 生产技术关系 ： 反映由 科学技术水平 决定的变量之间的数量关系 （常讨论 投入的生产要素 与 产出成果 之间的工艺技术关系）。 例 ： Q为产量， K为资本、 L为劳动力投入， A反映技术进步的效益， uLCKQ 生产函数).1,( 其和为反映生产的结构和 45 制度关系 ： 由于政府制定的政策和规定的制度所决定经济现象之间的关系。 例 ：税金 =应税额 税率 其中： 税率 是由政府确定的，由此建立的方程称为制度（政策）方程 定义关系 ： 根据定义（经济理论或假设所确定）的有关经济变量之间的恒等式。 例 ： 国内生产总值 =社会总产出 中间投入 =总消费 +总投资 +净出口 注 ： 行为方程 和 技术方程 通常都是 随机方程 ， 均 含有随机干扰项 ，需要估计模型的未知参数； 定义方程 和 政策方程 ， 不包括随机扰动项 ， 其模型的参数都是前定的，属确定性方程，不需估计。 46 （ 二 ） 计量经济模型的数学形式 线性模型 （ 对 变量 、 参数 ） Y=β0+β1X1+β2X2+„„ +βkXk+u E(Y)=β0+β1X1+β2X2+„„ +βkXk 47 非线性模型 （ 被解释与解释变量之间 、 被解释变量与参数之间 ） （ 1） 多项式函数 ucXbXaY  2euaXY uXY  221 uXY  21 例如 ： 常见的可线性化模型： （ 2可线性化） iiKk XXuXbXbXbbY  221048 (2) 双对数方程 ueXY 21  双对数方程的斜率参数 可以衡量因变量 Y关于解释变量 X的弹性。 (表示：当 X每变动 1%时 ， 因变量 Y平均变动的百分比 ）。 2基本形式（幂函数）： uXY  lnlnln 21 XdXYdYXdXYdYXdYd222)( l n)( l n事实上有： 00 ln,ln,ln   XXYY49 (3) 半对数方程 uXYln  10  模型一 )()()()( l n1XdYYdXdYd 斜率参数 等于 Y 的相对变动 (d(Y)/Y)与 X绝对变动 (d（ X） )之比。 模型叫增长模型 ， 它可以描述某种经济现象随着时间变化而变动的趋势。 1事实上有： 50 uXlnY  10 X)X(d)Y(d1 表示当自变量发生一个单位的相对变动时，引起的因变量 Y的平均绝对变动。 1 模型二 事实上有： 第二个半对数方程的斜率系数 51 uXY  110 （ 4） 倒数变换模型 01 01 0基本形式： Y 随着 X增大而非线性地增大，最终接近一条直线 为渐近线）（以 00 YY 随着 X的增加而非线性地减少。 重要特点：被解释变量 Y存在极限。 例 ：若 Y为平均成本， X为产量，则平均成本 Y随着产量增加而不断下降，但它决不可能等于或小于 52 练习题： ?,?),(1使之线性化例：如何处理方程使之线性化是常数例：如何处理逻辑方程bxaxycecyx xyceyceycecyxxx)1l n (1111bxaybxaybxaxy11153 54 作进行回归分析的具体操运用 E v i e w s目的要求 ： 通过一元线性回归模型的建立过程，了解（重温）回归分析方法的基本统计思想。 掌握 : 总体回归函数与样本回归函数的实质和联系； 线性回归的基本假定及其意义； 普通最小二乘估计及其性质； 参数的点估计与区间估计； 参数的假设检验； 拟合优度的意义和作用； 对因变量个别值和平均值的点预测和区间预测； 55 01020300 5 10 15YX散点图 第一节 回归分析与回归方程 一、回归与相关 （一）经济变量之间的相互关系 相互关系 函数关系 ： 统计 （相关） 关系 : 相关关系的类型 1） 从相关关系涉及的变量数量： 简单（一元）相关； 多重（复）相关 2）从变量相关的表现形式： 线性相关 ； 非线性相关 3）从变量相关关系变化的方向：正相关； 负相关 (变量间变化彼此没有联系时，称为不（零）相关 ) 56 （二）相关系数 （复习） 变量 X、 Y的 总体相关系数 变量 X、 Y的 样本相关系数 注意 ： 变量 X、 Y都是随机变量，且相互对称，所以 相关系数只反映两变量间线性相关的程度，不能说明其非线性相关关系 相关系数虽能度量变量的线性相关程度，但不能确定变量之间的因果关系，也不能说明它具体接近哪一条直线。 r  样本相关系数 是总体相关系数 的估计量，随着取样的不同，两者之间有误差，其统计显著性有待检验。 57 例 以下资料是 Whitney公司连续 26周销售额和广告成本以及该城市各主要百货公司的销售总额 （ 含 Whitney公司的 ） 和估计的竞争对手的广告费 （ 美元 ） 周次 Whitney公司 百货公司销售总额 其它百货公司的广告费 X2 销售额 Y 广告费X1 1 2170787 11900 3710113 2020 2 1994291 14900 3369873 — … … … … … 25 1680685 10900 2819941 — 26 2266506 9800 3897689 2500 这些数据是否能揭示出 Whitney公司所做的报纸广告带来的真实收益。 58 广告费与销售额的散点图 1600000 1800000 2020000 2202000 2400000 2600000 0 10000 20200 30000 40000 50000 Y X1 59 广告费与市场占有率的散点图 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0WX18 8 2 1 60 （三）回归分析 “ 回归 ” 一词的 古典意。