高级计量经济学-1共38页

在过去的50多年里，经济科学在经济研究的数学规范化和统计定量化的方向上已经取得非常显著的成绩。

沿着这样的路线的科学分析，通常用来解释诸如经济增长、经济周期波动以及为各种目的来对经济资源重新配置那样的复杂经济现象。

在经济生活中，存在着一种难以琢磨的相当系统的内部关系的混合，对此，人们能够发现或多或少是有规则的重复图景，以及历史上独特的事件和规律的瓦解。

对于外行来说，在无法用实验支持的条件下，去寻求这些极为复杂的经济变化过程中的发展规律，可能被看作是有点异想天开。

然而，经济学家对有关战略性的经济关系构造数学模型的企图，已至借助于时间序列的统计分析来定量地阐明它们，事实上已经被证实是成功的。

经济研究的这条路线，也就是数理经济和计量经济学，已经在最近几十年里刻画了这一宗旨的发展。

但也有一些人觉得经济学太数学化了。

但在实际经济研究的过程中，大量事实证明，没有数学的帮助，即使有一个极度聪明的脑袋，非常好的直觉以及对经济深刻的观察，我们对很多经济问题的认识也不可能达到现在的水平。

这如同在理论物理学的研究过程中，我们是无法想象不用一个公式就在脑袋瓜里用文字把相对论和量子力学构想出来。

那么对经济学也是一样，一些理论，没有数学，根本就不可能直接用脑子想出来的。

绝大多数人是不能用文字进行比较复杂的抽象思维，绝大多数人是不能用文字思考一个随机的世界的，绝大多数人是不能用文字思考稍微复杂一点的动态过程的，绝大多数人是想象不出来高于三维的世界是什么样子的。

但是，这些东西都可以借助数学来思考。

数学，是一个太有力量的工具，数学能让我们超越人脑天然的局限，用一种抽象和严密的方式，超越我们天然的直觉。

当然，经济学现在发展的水平，我觉得也许就跟早期的天气预报差不多吧。

我想，当人们最出开始用数学模型来预测天气的时候，对天气的预测水平也许还不如一个人看看天来得准。

人们嘲笑天气预报不准已经不是一天两天了。

但是数学和数理模型，最终还是超越人的经验和直觉，现在，即使是民用的气象预报，7天的预报已经可以达到相当的准确度了，而在这个世界上没有任何一个人，能够通过经验和直觉来预测准一个星期之后的天气。

第 1 章绪论1.1 什么是计量经济学“计量经济学”(Econometrics)是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。

计量经济学常不足以确定经济变量间的因果关系(由于实验数据的缺乏)；多数实证分析正是要确定变量间的因果关系(X 是否导致Y)，而非仅仅是相关关系。

【例】看到街上人们带伞，可预测今天要下雨。

这是相关关系；“人们带伞”并不造成“下雨”。

计量分析须建立在经济理论基础上。

但即使有理论，因果关系依然不好分辨。

首先，可能存在“逆向因果”(reverse causality)。

【例】FDI 促进经济增长，但FDI 也可能被吸引到高增长地区。

其次，可能是被遗漏的第三个变量(Z)对这两个变量(X，Y)同时起作用。

2图1.1 可能的因果关系例：决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素=α+βS i+εiln Wi其中，ln W (工资对数)为“被解释变量”(dependent variable)，S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable, regressor)，ε为“随机扰动项”(stochastic disturbance)或“误差项”(error term)；3下标i 表示第i 个观测值(个体i)；α与β为待估参数。

用数据估计此一元回归会发现，工资与受教育年限显著正相关，而且教育投资回报率β还挺高。

但工资收入也与能力有关；能力无法观测，而能力高的人通常选择接受更多教育。

教育的高回报率包含了对能力的回报。

影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌等。

须尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，即多元回归的方法，才能准确估计“感兴趣的参数”(parameters of interest)，即本例的教育投资回报率β。

45i现实中总有某些相关变量无法观测，即“遗漏变量”(omitted variables)，都被纳入随机扰动项εi 中。

高级计量经济学课程（最新版）目录1.计量经济学的概述2.高级计量经济学课程的简介3.高级计量经济学课程的主要内容4.高级计量经济学课程的学习方法与技巧5.高级计量经济学课程的重要性和应用前景正文一、计量经济学的概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用统计学、数学和计算机科学等工具来研究经济现象和经济问题。

计量经济学通过建立经济模型，对经济现象进行定量分析和预测，为经济政策制定提供科学依据。

二、高级计量经济学课程的简介高级计量经济学课程是计量经济学的一个重要组成部分，它主要面向经济学和管理学等相关专业的研究生和学者。

高级计量经济学课程旨在培养学生对计量经济学理论和方法的深入理解和掌握，提高学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。

三、高级计量经济学课程的主要内容高级计量经济学课程主要包括以下内容：1.计量经济学的基本概念和方法，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。

2.计量经济学的模型建立和估计方法，包括最小二乘法、极大似然估计、贝叶斯估计等。

3.计量经济学的模型检验和优化方法，包括模型的拟合度、模型的显著性、模型的稳定性等。

4.计量经济学的应用领域，包括宏观经济分析、金融市场分析、政策效果评估等。

四、高级计量经济学课程的学习方法与技巧学习高级计量经济学课程需要掌握一定的数学和统计学基础，同时需要具备良好的逻辑思维和数据分析能力。

以下是一些学习高级计量经济学课程的方法和技巧：1.扎实掌握基础知识，包括数学、统计学和计算机科学等。

2.认真阅读经典教材和学术论文，理解并掌握计量经济学的理论和方法。

3.多做练习题和案例分析，提高自己运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

4.积极参与学术讨论和研究，拓展自己的学术视野和思维。

五、高级计量经济学课程的重要性和应用前景高级计量经济学课程对于培养经济学和管理学等相关专业的研究生和学者具有重要意义。

通过学习高级计量经济学课程，学生可以掌握计量经济学的理论和方法，提高自己对经济现象和经济问题的分析和预测能力，为从事经济研究和经济政策制定提供有力支持。

高级计量经济学-1引言高级计量经济学是经济学领域中的一门重要的学科，它主要研究经济现象的测量与分析方法，并利用各种统计工具来揭示经济变量之间的关系。

本文将介绍高级计量经济学的基本概念、方法和应用。

一、基本概念1.1 计量经济学定义计量经济学是一门关于经济现象和经济变量的量化研究方法的学科。

它通过建立数学模型和利用统计推断的方法来解释和预测经济现象。

1.2 经济变量经济变量是指反映经济现象和经济活动的数量特征。

常见的经济变量包括国内生产总值、物价指数、劳动力市场数据等。

二、计量模型2.1 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一，它假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。

该模型通常用最小二乘法来估计模型参数。

2.2 时间序列模型时间序列模型是一种特殊的计量经济模型，它研究的是同一变量随时间变化的模式。

常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归条件异方差模型(ARCH)等。

三、计量经济学方法3.1 最小二乘法最小二乘法是计量经济学中最常用的估计方法之一，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型的参数。

3.2 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过寻找参数使得观测数据出现的概率最大化来估计模型的参数。

3.3 工具变量法工具变量法是一种常用的处理内生性问题的方法，它利用外生变量作为工具变量来消除内生性引起的估计偏误。

四、计量经济学应用4.1 动态面板数据模型动态面板数据模型是一种处理面板数据的方法，它结合了时间序列数据和横截面数据的特点，用于研究经济变量随时间的变化和个体之间的关系。

4.2 处理选择性偏误选择性偏误是指由于个体选择行为的特殊性质引起的估计偏误。

计量经济学可以通过处理选择性偏误来提高研究结果的准确性。

结论高级计量经济学是一门重要的经济学学科，它利用计量方法和统计工具来研究经济现象和经济变量之间的关系。

本文介绍了高级计量经济学的基本概念、模型、方法和应用，希望能为读者提供有关该领域的基础知识和理解。

高级计量经济学讲解高级计量经济学，这个名字听起来就有点“高大上”，是不是？你一听就觉得，哎呀，这是不是啥高深的学问，得拿出超级能力才能懂？别着急，今天咱们就轻松聊一聊这个话题，带你一步步走进计量经济学的世界，保证让你既能听懂，又能笑得出来。

计量经济学这玩意儿，说白了就是用数学和统计的方法来分析经济现象。

你看啊，经济学就像是一盘大大的菜，什么股票、房价、失业率、通货膨胀，都是其中的一道道“配菜”。

但是如果你没有办法把这些“配菜”弄清楚，最后做出来的“菜”就是一锅乱炖，啥味儿都没有。

计量经济学就像是厨房里的那些“调味料”，它能帮助我们用数字、公式来给这些现象调调味儿，让它们变得更有意义，甚至能够预测未来——是的，预测未来！你可能会想，哎呀，这不就跟算命差不多嘛？可别小看了这个“预测未来”！计量经济学可不是看星座那么简单，它是通过各种统计方法和模型，告诉你这个世界是怎么运作的。

举个例子，假如你想知道房价涨不涨，是不是可以用计量经济学来分析一下？有道是“众里寻他千百度”，你分析的数据就是你寻找到的线索。

你把各类经济数据丢进模型，得到的结果就像是用心灵感应猜测未来的走向一样，虽然不完美，但比瞎猜强多了。

听到这儿，你也许会想，嗯，算了，我还是不要碰这个“高级”计量经济学了，太复杂了。

其实呢，事情并没有那么可怕。

高级计量经济学的魅力，恰恰在于它能够帮助你搞懂很多看似复杂的经济问题。

你知道，生活中很多事儿其实都不是那么简单的，明明大家都在说“经济不好”，但到底哪里不好，为什么不好，怎么不好，光靠直觉和经验是根本搞不清楚的。

你要是能用计量经济学的方法把这些搞明白，那你就真的不只是看表面，你是从数据中挖掘出“真相”的人！要想玩转高级计量经济学，你得先过一关，那就是理解它背后的数学工具。

别急，不用害怕，那些公式看起来似乎很吓人，但实际上，只要你耐心点，慢慢琢磨，图表和数据其实是能说话的。

你想啊，数学和经济学就像一对老夫老妻，彼此相互依存，没有一个好的数学基础，经济学就像是失去了根基的高楼，摇摇欲坠。

高级计量经济学课程
高级计量经济学课程是在基础计量经济学知识的基础上，进一步深入研究计量经济学理论和方法的课程。

主要内容包括以下几个方面：
1. 引入更高级的计量经济学模型：在高级计量经济学课程中，会引入更高级的计量经济学模型，例如面板数据模型、非线性模型、时间序列模型等，用于解决更复杂的经济问题。

学生将学习如何根据实际的经济数据进行模型设定和推断。

2. 多重回归模型的进阶：在基础计量经济学中，已经学习了简单线性回归模型和多元线性回归模型，高级计量经济学将进一步讲解多重回归模型的理论和实践。

学生将学习如何解决多重共线性、异方差和序列相关等问题，以提高模型的准确性和可靠性。

3. 非线性计量经济学：高级计量经济学将引入非线性模型，如二项式回归模型、多项式回归模型、Logit模型和Probit模型等。

这些模型可用于研究二分类和多分类的经济问题，如企业投资决策、市场竞争策略等。

4. 面板数据模型：面板数据模型是对多个时点和多个个体进行分析的方法，可以用于研究跨国公司、跨市场的经济变量。

高级计量经济学将介绍面板数据模型的理论和实践，包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等。

5. 时间序列模型：在高级计量经济学中，还会涉及时间序列模
型的理论和实践。

时间序列模型用于分析随时间变化的经济变量，如经济增长率、通货膨胀率等。

学生将学习如何建立和估计时间序列模型，以及如何进行预测和检验模型的适用性。

通过高级计量经济学课程的学习，学生将进一步掌握计量经济学的理论和方法，能够独立进行经济数据的分析和模型的构建，为实际经济问题的解决提供支持。

高级计量经济学课程摘要：一、高级计量经济学课程概述1.课程背景与意义2.课程目标与内容二、课程的主要内容1.高级计量经济学的基本概念2.多元回归分析3.异方差性、序列相关性和随机波动4.工具变量和两阶段最小二乘法5.面板数据分析6.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计三、课程的学习方法和技巧1.掌握基础理论知识2.熟练运用统计软件3.动手实践与案例分析4.参与课堂讨论和互动四、课程的实践应用1.应用于经济学研究2.政策评估与分析3.金融市场与企业管理正文：在我国的经济学教育体系中，高级计量经济学课程是一门十分重要的课程。

这门课程主要针对已经掌握了基础计量经济学知识的本科生和研究生，旨在进一步提高他们的高级计量经济学理论水平和实际应用能力。

通过学习这门课程，学生将能够更好地理解和分析经济现象，为今后的经济学研究和工作打下坚实的基础。

高级计量经济学课程涵盖了诸多内容，从基本概念到各种统计方法的运用，再到实践应用，形成了完整的知识体系。

课程首先介绍高级计量经济学的基本概念，如随机变量、随机过程、概率密度函数等，为后续内容的学习打下基础。

随后，课程将深入讲解多元回归分析、异方差性、序列相关性和随机波动等统计方法，帮助学生掌握各种情况下的数据分析技巧。

此外，课程还包括工具变量和两阶段最小二乘法、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等高级内容，使学生能够应对更复杂的分析任务。

要想在高级计量经济学课程中取得好成绩，关键在于掌握基础理论知识，熟练运用统计软件（如Stata、R 等），动手实践与案例分析，以及积极参与课堂讨论和互动。

通过这些方法，学生可以更好地理解课程内容，提高自己的分析能力。

在实践应用方面，高级计量经济学课程的知识可以广泛应用于经济学研究、政策评估与分析、金融市场与企业管理等领域。

例如，研究者可以利用多元回归分析评估某项政策的有效性，利用面板数据分析企业竞争力的变化趋势，或者利用蒙特卡洛模拟对未来经济形势进行预测。