《统计学绪论》PPT课件

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计量经济学主讲人：马少康\n计量经济学的重要性1.经济类专业8门共同核心课程之一2.开课率高，必修课的比例大3.应用研究开展广泛4.应用领域广阔5.学生的未来发展\n1.经济类专业8门共同核心课程之一-计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国后，迅速为经济学界所广泛接受，使得中国的经济学教学与研究发生了迅速而深刻的变化。-1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会成立，在第一次会议上，讨论并确定了8门专业共同核心课程，《计量经济学》与《微观经济学》、《宏观经济学》一起成为高校经济类学生的核心课程。这是我国经济学教学走向现代化和科学化的重要标志，对我国经济学人才培养质量产生了重要影响。\n2.开课率高，必修课比例大-2006年的一份调查报告显示，设置经济类本科专业的高校中98%的学校开设了计量经济学课程；设置管理类本科专业的高校中60%的学校开设了该课程。经济类各专业作为必修课的学校占68.9%，部分专业必修占26.7%，全部选修仅占2.2%；2学分占13.3%、3学分占75.6%、4学分占8.9%。\n3.应用研究广泛开展以《经济研究》发文数量对比为例1984—2006年3143篇论文的统计分析\n3.应用研究广泛开展以《经济研究》发文数量对比为例\n4.应用领域广阔以《经济研究》发文为例\n5.学生的未来就业（银行、证券、基金、保险等行业）考研（金融学、经济学、管理学等相关专业）毕业设计\n第一章绪论§1.1计量经济学§1.2经典计量经济学模型的建模步骤§1.3计量经济学模型的应用\n关于绪论○绪论是课程的纲。○学好绪论，可以说学好了课程的一半。参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。各起一半作用。○绪论课的目的：了解课程的性质和在课程体系中的地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的内容；了解课程的重点和难点；了解课程的学习方法；介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内容。○不必全懂，只需似懂非懂。\n§1.1计量经济学一、计量经济学二、计量经济学模型三、计量经济学的内容体系四、计量经济学是一门经济学科\n一、计量经济学经济学的一个分支学科○20世纪20年代末30年代初诞生1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics1930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年代的批评和反思○20世纪70年代末以来非经典（现代）计量经济学的发展\n名称Econometrics计量经济学经济计量学\n定义“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”\n消费=346+0.728收入数据来自统计学，线性关系来自经济学，数量关系来自数学。三者结合建立了计量经济学模型。简单的例子\n在经济学科中占据极重要的地位克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，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”。萨缪尔森（P.Samuelson）：“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。\n二、计量经济学模型模型物理模型几何模型数学模型模拟模型数学模型经济数学模型……\n经济数学模型理论模型经验模型经验模型计量经济学模型投入产出分析模型经济控制论模型……\n计量经济学模型(EconometricModel)截面数据模型(CrossSectionalDataModel)时间序列数据模型(TimeSeriesDataModel)综合截面和时序数据模型(PanelDataModel)计量经济学模型在经济分析中的地位经济理论分析（行为分析）→数理分析→数量分析（主要是计量经济分析）\n\n三、计量经济学的内容体系各种分类广义计量经济学和狭义计量经济学初、中、高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学\n△广义计量经济学和狭义计量经济学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。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。本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型。\n△初、中、高级计量经济学初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用为主要内容。\n△理论计量经济学和应用计量经济学理论计量经济学是以介绍、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。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。应用计量经济学则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。\n△经典计量经济学和非经典计量经济学经典计量经济学（ClassicalEconometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。R.Frish创立T.Haavelmo建立了它的概率论基础L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者\n经典计量经济学模型包括:单方程模型(SingleEquationModel)联立方程模型(SimultaneousEquationsModel)以线性模型为主要形式\n经典计量经济学模型设定理论可以概括为：依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经济行为规律的某种解释设定模型的总体结构和个体结构，即模型是建立在已有的经济理论和经济行为规律假设的基础之上的；引进概率论思想作为模型研究的方法论基础，选择随机联立线性方程组作为模型的一般形式；模型的识别、参数的估计、模型的检验是主要的技术问题；以模型对样本数据的拟合优度作为检验模型的主要标准。\n对经典计量经济学模型的批判—Lucas批判Lucas(1976)、Sarget(1976)、Sims(1980)Lucas(1976):使用计量经济模型预测未来经济政策的变化所产生的效用是不可信的。其实质是提出了结构模型模型参数是否随时间变化的问题。Sarget(1976)：以货币政策为例，重新解析了Lucas批判。结构模型对于评价政策似乎是无能为力的。Sims(1980)：为使结构方程可以识别而施加了许多约束，这些约束是不可信的。建议采用向量自回归（VAR）模型而避免结构约束问题。关于模型设定：经济学理论不足以指导如何设定模型，以及保证模型设定的正确性。\n对经典计量经济学模型的批判的背景20世纪70年代的世界经济滞涨石油危机利率自由化管理浮动汇率关于宏观经济政策有效性的争论以弗里德曼为代表货币主义的固定规则以卢卡斯、萨金特、华莱士等为代表新古典宏观经济学第一代的货币政策无效以基德兰德、普利斯科特等为代表新古典宏观经济学第二代的财政政策无效新凯恩斯主义的货币政策连续性\n非经典计量经济学一般指20世纪70年代末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(Microeconometrics)非参数计量经济学(NonparametricEconometrics)时间序列计量经济学(Time-SeriesEconometrics)PanelDataEconometrics动态计量经济学(DynamicEconometrics)\n本课程以经典计量经济学为主，适当引入一些简单的、应用较多的现代计量经济学理论方法。理由：一方面，从理论方法角度，经典计量经济学理论方法是非经典计量经济学理论方法的基础；另一方面，从应用的角度，经典计量经济学模型仍然是目前应用最为普遍的计量经济学模型。\n《经济研究》1984-2004年发表的计量经济学应用研究论文中，经典单方程模型占64%\nAER1984-2004年发表的计量经济学应用研究论文中，经典单方程模型占80%\n△微观计量经济学和宏观计量经济学微观计量经济学于2000年诺贝尔经济学奖公报中正式提出。集中于“对个人和家庭的经济行为进行经验分析”。“原材料是微观数据”，微观数据表现为截面数据和panel数据。赫克曼（J.Heckman）和麦克法登（D.McFaddan）作出原创性贡献。内容主要包括penal数据模型的理论方法、离散选择模型的理论方法、选择性样本模型的理论方法。\n宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要内容和研究方向发生了变化。经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、评价和预测。现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根检验、协整理论以及动态计量经济学。\n四、计量经济学是一门经济学科从计量经济学的定义看从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看从计量经济学与数理统计学的区别看从建立与应用计量经济学模型的全过程看从诺贝尔经济学奖看\n△诺贝尔经济学奖与计量经济学62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.FrishJ.Tinbergen1973W.Leotief1980L.R.Klein1984R.Stone1989T.Haavelmo2000J.J.HeckmanD.L.McFadden2003R.F.EngleC.W.J.Granger近20位担任过世界计量经济学会会长30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学\n§1.2建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验五、计量经济学模型成功的三要素\n一、理论模型的建立建立理论模型包括4项任务：确定模型包含的变量确定模型的数学形式确定随机扰动项的概率分布特性拟定模型中待估计参数的理论期望值区间Y为被解释变量(explainedordependentvariable)X为解释变量(explanatoryorindependentvariables)\n⑴确定模型包含的变量在确定了被解释变量后，如何选择和选择哪些解释变量？依据经济学理论——理论导向。经济学理论的“理性”、“最优”——实际经济活动的非理性、非最优。经济学理论强调“简单”——计量经济学模型强调“一般”。对于同一个研究对象，不同的研究者依据不同的先验理论，就会设定不同的模型。模型具有结构关系不变性。破坏了模型随机扰动项的“源生性”。\n在时间序列数据样本下可以应用协整检验、Granger因果统计检验等方法——数据导向。例如，消费总额和GDP之间的协整分析，金融深化与经济发展之间的因果关系。经济关系与数据关系的不对称性：数据关系只是经济关系的必要条件，不是充分条件。分析经济活动中的动力学关系——关系论导向。从关系论的角度看，主体的任何行为，都应在主体和其身处的环境之间寻找原因。经济主体与其身处的环境之间的动力学过程，是真正的数据生成过程。\n不遗漏显著的变量。从“一般”开始，逐渐剔除不显著变量；从“简单”开始，逐渐引入其它变量。前者思路正确，后者容易遗漏显著的变量。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。要求变量间互相独立。\n⑵确定模型的数学形式利用经济学和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模拟⑶拟定模型中待估计参数的理论期望值区间符号、大小、关系例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格)+δln(其它商品价格)+ε其中α、β、γ、δ的符号、大小、关系\n以下的讨论仅以经典多元线性回归模型(ClassicalMultipleLinearRegressionModel)为对象：\n二、样本数据的收集⑴几类常用的样本数据Cross-sectionalData：截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。Time-seriesData：时间序列数据是一批按时间先后排列的统计数据。PanelData：面板数据，是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。严格地讲是指对一组个体（如居民、国家、公司等）连续观察多期得到的资料，“追踪资料”。\n⑵数据质量完整性准确性可比性一致性\n三、模型参数的估计⑴各种模型参数估计方法LS,LeastSquaresEstimationOLS,GLS,2SLS,3SLSNLSML,MaximumLikelihoodEstimationML,LIML,FILMMM,MethodofMomentsIV,GMM\n⑵如何选择模型参数估计方法需要对模型进行识别和检验，然后确定估计方法⑶关于应用软件的使用课堂教学结合Eviews能够熟练使用一种\n四、模型的检验⑴经济意义检验根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断。例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)错！为什么？\n⑵统计检验由数理统计理论决定。包括：拟合优度检验(CoefficientofDetermination)总体显著性检验(OverallSignificanceofRegression)变量显著性检验(SignificanceofVariables)⑶计量经济学检验由计量经济学理论决定。包括：异方差性检验(Heteroskedasticity)序列相关性检验(SerialCorrelation)共线性检验(Multi-collinearity)\n⑷模型预测检验由模型的应用要求决定。包括：稳定性检验：扩大样本重新估计预测性能检验：对样本外一点进行实际预测\n五、计量经济学模型成功的三要素理论数据方法\n§1.3计量经济学模型的应用一、结构分析二、经济预测三、政策评价四、理论检验与发展\n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。结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。前提是模型设定和统计推断都是正确的。\n二、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。计量经济学并不企图发现覆盖性的法则，只是试图寻找不明显的规律。对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。经济预测不应该成为计量经济学模型的主要应用领域。\n三、政策评价经济政策不能实验，计量经济学模型的“经济政策实验室”的功能所能够产生的效用是巨大的。只要求“相对性”结果，模型系统性偏差并不出现在比较的结果中。政策评价应该成为计量经济学模型的主要应用领域。将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便地评价各种不同政策对目标的影响。\n政策评价可以归纳为以下几个方面：1.政策有效性评价，即评价已经实施的经济政策是否有效。2.政策效果评价，即对有效的经济政策，评价其效果是什么。3.政策传导路径检验，即检验宏观经济政策的传导机制。4.政策模拟，即对尚未实施的政策，评价它们实施后可能产生的宏观经济效果。5.宏观经济政策的微观效果评价，即评价宏观经济政策对微观个体的决策和行为产生什么影响。6.政策选择，即在准备实施的不同的经济政策或者政策的不同力度之间，选择最优者予以实施7.辅助政策制定，即在给定政策目标的情况下，选择能够实现目标的政策。\n四、理论检验与发展实践是检验真理的唯一标准。任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受。计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。对理论假设的检验可以发现和发展理论。正确理解“证伪”和“证实”的不对称性。\n四、理论检验与发展经验检验是建立在经济意义和统计意义不对称性、证伪和证实不对称性的基础之上的。经济意义正确的理论假设通过了经验检验，证明了它的正确；经济意义不正确的理论假设即使通过了经验检验，也不能证明它的正确。如果经验检验证伪了一个理论假设，那么这个理论假设应该被放弃；但是对于证实了的理论假设，并不能说明它永远正确，也许新发现的事实会将它证伪。\n从《经济研究》发文看计量经济学模型方法的应用：结构分析是其最主要的功能