计量经济学总论

计量经济学第一部分总论第二部分经典单方程计量经济学模型理论与方法课程内容及教学安排第一章计量经济学概述什么是计量经济学？计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，它以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计学方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系。一、计量经济学的产生与发展○1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics，并把它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合；○1930年成立世界计量经济学会；○1933年创刊《Econometrica》；○20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张；○20世纪70年代以来非经典计量经济学的发展。二、诺贝尔经济学奖与计量经济学○1969—2003年51位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献而获奖1969R.Frish；J.Tinbergen1973W.Leotief1980L.R.Klein1984R.Stone1989T.Haavelmo2000J.J.Heckman；D.L.McFadden2003CliveGranger；RobertEngle○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○“二战以后的经济学是计量经济学的时代”--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”--Klein三、计量经济学模型•计量经济学是通过建立计量经济模型来研究现实经济问题的。•模型：是对现实的描述和模拟。对现实的各种不同的描述和模拟方法，就构成了各种不同的模型。–例如，数学模型是用数学语言描述现实，是一种重要的模型方法，由于它能够揭示现实活动中的数量关系，所以具有其特殊重要性。经济数学模型•经济数学模型：是用数学方法描述经济活动。根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同，构成各类不同的经济数学模型。•在这里，我们需要着重区分数理经济模型和计量经济模型。数理经济模型•数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。–例如，描述生产活动，可以用生产函数描述如下：),,(LKTfQ或者更具体地用某一种生产函数描述为：LKAeQrt式中，Q表示产出量，T表示技术，K表示资本，L表示劳动。★上述公式描述了技术、资本、劳动与产出量之间的理论关系，并认为这种关系是准确实现的。计量经济模型•计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。–例如，上述生产活动中因素之间的关系，用随机数学方程描述为：LKAeQrt其中μ为随机误差项。•利用数理经济模型，可以分析经济活动中各种因素之间的互相影响，为控制经济活动提供理论指导。但是，数理经济模型并没有揭示因素之间的定量关系，因为其中的参数（如上述公式中的参数α、β、γ）是未知的。•经典计量经济学模型○经典计量经济学模型的一般形式：yi=f(x1i,x2i,···xki,β1,β2,···,βk,)+µii=1,2,···,n计量经济学在经济学科中的地位○经济学的发展经历了三个阶段以文字叙述为主→经济学的公式化→经济学的定量化○计量经济学在经济学科中的地位古典经济学→数理经济学→计量经济学四、计量经济学的内容体系1、计量经济学有广义和狭义之分：•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。这些方法尽管都是经济理论、统计学和数学的结合，但是它们之间的区别是显而易见的。•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。计量经济学的内容体系分类(1—6)2、根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。–理论计量经济学：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。–应用计量经济学：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。计量经济学的内容体系分类(1—6)3、按数据类型划分○截面(cross-section)分析○时间序列(time-series)分析○平行数据(paneldata)分析计量经济学的内容体系分类(1—6)横截面数据•同一统计指标，在同一时间按不同统计单位记录形成的数据列。•如不同家庭的收入和消费支出•各省市的国内生产总值时间序列数据•时间序列数据是同一统计指标，由统计单位按时间顺序记录形成的数据列。•ccfi•3、混合截面数据（PooledCross-SectionData)–多个时点上的截面数据混合起来–同一个对象在不同时点上的样本中出现纯属偶然，因为不同时点上的样本抽样是随机的；•4、面板数据（PanelData）–由截面数据集中每个数据的一个时间序列所组成；–关键：同一截面数据的数据单位都被跟踪了一段特定时期，从而采得的经济数据§1.2建立计量经济学模型的步骤和要点•下面我们以单方程计量经济学模型为背景，了解建立计量经济学模型的过程。一、理论模型的设计•理论模型的设计：是指对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式。•理论模型的设计主要包含三部分工作：即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。1.确定模型所包含的变量•在单方程模型中，变量分为两类：–被解释变量：作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”。–解释变量：作为“原因”的变量。•可以作为解释变量的几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。•确定模型所包含的变量，关键是正确选择解释变量。怎样正确选择解释变量？•根据经济理论和经济行为分析。–如：关于电力工业和纺织工业的生产函数，所选择的解释变量就不应该相同。为什么？•考虑数据的可得性。–注意因素和变量之间的联系与区别。•考虑入选变量之间的关系。–要求变量之间互相独立。★注意：在选择变量时常犯的错误2.确定模型的数学形式•依据经济行为理论（特别是数理经济学的成果）•根据样本数据作出的变量关系图•选择可能的形式试模拟3.拟定模型中待估计参数的理论期望值•理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定（包括符号、大小、关系）。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。–例：生产函数、各种消费函数、对数线性需求函数中的参数二、样本数据的收集1.几类常用的样本数据–时间序列数据：是一批按照时间先后排列的统计数据。–截面数据：是一批发生在同一时间截面上的调查数据。–虚变量数据：虚变量也叫虚拟变量，是指将一种不具备数字观测值的因素采用二进制方法量化的变量，一般取0和1。利用时间序列数据作样本时应注意的问题•所选择的样本区间内经济行为的一致性问题。–对于我国这样的转型经济体，尤其值得注意。•样本数据在不同样本点之间的可比性问题。•样本观测值过于集中的问题。–经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的。•模型随机误差项的序列相关问题。–用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。利用截面数据作样本时应注意的问题•样本与母体的一致性问题。–计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。–例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。–实际上，截面数据很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。•模型随机误差项的异方差问题。–用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。设置虚变量时应注意的问题–如果某种因素表现为m种互斥的情形，则只需通过设立m-1个虚拟变量就可以将这m种情形区分开来。•如性别、学历、季度2.样本数据的质量•样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面：–完整性：即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。–准确性：有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。–可比性：也就是数据口径和价格的可比性问题。–一致性：即母体与样本的一致性。三、模型参数的估计•模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。–在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。（这是计量经济学模型与数理经济学模型的最大区别）•模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括–对模型进行识别（对联立方程模型而言）；–估计方法的选择；–软件的应用：如TSP或Eviews。四、模型的检验•在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它是否客观地揭示了所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。•计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1.经济意义检验•目的：检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。•方法：将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。•注意：只有当模型中的参数估计量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步检验。模型参数估计量的经济意义检验是一项最基本的检验，经济意义不合理，不管其它方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。2.统计检验•统计检验是由统计理论决定的•目的：检验模型的统计学性质•最广泛应用的统计检验准则：–拟合优度检验–变量的显著性检验–方程的显著性检验3.计量经济学检验•计量经济学检验是由计量经济学理论决定的•目的：检验模型的计量经济学性质•最主要的检验准则：–随机误差项的序列相关检验；–随机误差项的异方差性检验；–解释变量的多重共线性检验。4.模型预测检验•由模型的应用要求决定。•目的：–检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度（稳定性检验）；–确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围（预测性能检验）。•检验方法：–稳定性检验：扩大样本重新估计。•利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。–预测性能检验：对样本外一点进行实际预测。•将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，检验二者之间差距的显著性。五、计量经济学模型成功的三要素•从建立计量经济学模型的步骤中不难看出，任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。三者缺一不可。–理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。–方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其它经济学分支学科的主要特征。–数据：反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。§1.3计量经济学模型的应用•计量经济学模型的应用大体可以被概括为四个方面：结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。一、结构分析•经济学中的结构分析：是对经济现象中变量之间相互关系的研究。它不同于人们通常所说的，诸如产业结构、产品结构、消费结构、投资结构中的结构分析。它研究的是当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响。结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较