清华大学计量经济学课件

计量经济学第一章绪论目前，在经济学、管理学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多。

所谓定量分析，即揭示经济活动中客观存在的数量关系。

定量分析方法统计分析方法：一元多元经济计量分析方法：以模型为基础时间序列分析方法：动态时间序列§1.1 计量经济学及其模型概述一、计量经济学计量经济学的诞生计量经济学“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家弗里希(R.Frish)于1926年仿照“Biometrics”(生物计量学)提出来的，这标志着计量经济学的诞生。

弗里希将计量经济学定义为经济学、统计学和数学三者的结合。

计量经济学的定义计量经济学是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计算机为手段；主要从事经济活动的数量规律研究，并以建立、检验和运用计量经济学模型为核心的一门经济学学科。

二、计量经济学模型模型，是对现实的描述和模拟。

模型分类语义模型：语言文字。

物理模型：简化的实物。

几何模型：几何图形。

数学模型：数学公式。

计算机模拟模型：计算机模拟技术。

计量经济学模型属于经济数学模型，即用数学公式来描述经济活动。

例：生产函数经济数学模型是建立在经济理论的基础之上的。

生产理论：“在供给不足的条件下，产出由资本、劳动、技术等投入要素决定，随着各投入要素的增加，产出也随之增加，但要素的边际产出递减。

” 建立初始模型初始模型的特点模型描述了经济变量之间的理论关系；通过模型可以分析经济活动中各因素之间的相互影响，从而为控制经济活动提供理论指导；认为这种关系是准确实现的；模型并没有揭示各因素之间的定量关系，因为参数未知。

模型的改进以1964-1984年我国工业生产活动的数据作为样本，估计得到：改进模型的特点1.用随机性的数学方程描述现实的经济活动与经济关系。

2.揭示了经济活动中各因素之间的定量关系。

3.可用于对研究对象进行深入的研究，如结构分析、生产预测等。

初始模型——数理经济学模型数理经济学模型：由确定性的数学方程所构 成，用以揭示经济活动中各因素间的理论关系。

第三章统计推断•什么是统计推断？–()ˆkE β=–给定一次抽样，我们的估计量并不必然等于•例子kβˆkβkβ^*ˆˆincome β+0.401ˆβ=0089ˆ例子：，；•我们关心是否为零，不等于零并不意味着不等于零。

01educationβ=10.089β=1β1ˆβ1β–我们也会关心同一个回归方程中不同系数之间的关系。

**•例子：•我们关心是否等于，或者两者谁大谁小。

1β012kideducation dadeducation momeducation uβββ=+++2β•随机变量的概率分布()–密度函数: f(x)1aμ2aA B CD•1122Pr (); Pr (); Pr ()ob x A ob x B C ob x Da a a a <=<<=+>=–Cumulative distribution function (CDF)•Pr ()F z ob x z < •()Pr ()()()ob a x b F b F a <<=−•置信度的图示：双侧检验为例α‐c0c•单侧检验β–•计算1:0j H >ˆj t β•选择置信度，确定–αc1Pr ()n k ob c T α−−>=•如果，那么我们就可以拒绝原假设ˆjc t β>αc–•计算1:0j H β<ˆ•选择置信度，确定jt βc –•1Pr ()n k ob c T α−−>=ˆct <−如果，那么我们就可以拒绝原假设j βαc−•P 值能够拒绝原假设的最小置信度–给定，能够拒绝原假设的最小置信度。

•双侧检验：P 值＝ˆjt β1(||||)ˆj n k prob t Tβ−−>•单侧检验–：P 值=1:0j H β>1()ˆj n k prob t T β−−>–：P 值= 1:0j H β<1()ˆjn k prob t T β−−<双侧检验P 值单侧检验P 值1:0j H β>ˆjt βˆj t β−•在假设成立的情况下，我们实际上是在做一个有约束条件的极小化问题0H 个有约束条件的极小化问题。

《清华计量教案》课件第一章：引言1.1 课程目标让学生了解计量经济学的基本概念和原理。

培养学生运用计量经济学方法分析和解决实际问题的能力。

1.2 课程内容计量经济学的定义和研究对象计量经济学的历史和发展计量经济学在经济学研究中的应用1.3 教学方法讲授与案例分析相结合引导学生参与讨论和思考利用多媒体课件辅助教学第二章：数据来源与处理2.1 课程目标让学生了解数据的来源和类型。

培养学生掌握数据处理和清洗的基本方法。

2.2 课程内容数据来源：调查数据、官方统计数据、实验数据等数据类型：定量数据、定性数据、时间序列数据、面板数据等数据处理：数据清洗、数据转换、数据聚合等2.3 教学方法讲授与实例分析相结合引导学生进行数据处理实践利用计算机软件辅助教学第三章：描述性统计分析3.1 课程目标让学生了解描述性统计分析的基本概念和常用指标。

培养学生掌握描述性统计分析的方法和技巧。

3.2 课程内容频数、频率和比例均值、中位数和众数标准差、方差和离散系数分布形态：正态分布、偏态分布等3.3 教学方法讲授与实例分析相结合引导学生进行描述性统计分析实践利用计算机软件辅助教学第四章：概率论与数理统计基础4.1 课程目标让学生了解概率论和数理统计的基本概念和原理。

培养学生掌握概率论和数理统计的方法和技巧。

4.2 课程内容随机变量及其分布：离散型随机变量、连续型随机变量数学期望和方差协方差和相关系数假设检验和置信区间4.3 教学方法讲授与实例分析相结合引导学生进行概率论和数理统计实践利用计算机软件辅助教学第五章：线性回归分析5.1 课程目标让学生了解线性回归分析的基本概念和原理。

培养学生掌握线性回归分析的方法和技巧。

5.2 课程内容线性回归模型的定义和形式回归系数估计的普通最小二乘法回归模型的检验和诊断回归分析的应用实例5.3 教学方法讲授与实例分析相结合引导学生进行线性回归分析实践利用计算机软件辅助教学第六章：多元回归分析6.1 课程目标让学生了解多元回归分析的基本概念和原理。