计量经济学自20世纪20年代末30年代初步

第一章1、什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济学方法有什么区别？解答计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的经济关系为主要内容，是由经济理论、统计学、数学三者结合而成的交叉性学科。

计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各因素间的理论关系，更多的用确定性的数学方程加以描述。

2、计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？解答计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究经济现象中的具体数量规律，换言之，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。

计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学。

无论理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三要素。

计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系，二是因果关系。

3、为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么？解答计量经济学子20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法上还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和20世纪60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在以下几点。

第一，在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程中最具有权威性的一部分。

第二，1969-2003诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位于研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。

除此之外，绝大多数诺贝尔经济学奖获得者，即使其主要贡献不在计量经济学领域，但在他们的研究中都普遍的应用了计量经济学方法。

著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森曾说过：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。

计量经济学发展历史一、引言计量经济学作为经济学的一个分支，致力于运用数学和统计学的方法来研究经济现象和预测经济趋势。

自20世纪初诞生以来，计量经济学经历了许多重要的阶段，不断地推动着理论和方法的进步。

本文将概述计量经济学在理论发展、方法进步、数据驱动、政策分析以及国际化发展等方面的历史和现状。

二、理论发展1.早期理论：计量经济学最早的根源可以追溯到18世纪和19世纪，当时的经济学家开始使用简单的统计方法来研究经济问题。

早期的代表人物包括英国经济学家大卫·李嘉图和德国经济学家卡尔·马克思。

2.线性代数和概率论的应用：20世纪初，线性代数和概率论开始被引入计量经济学。

这些数学工具的发展为计量经济学提供了更加强大的分析工具。

3.结构方程模型：在20世纪60年代，结构方程模型（SEM）开始成为计量经济学的一个重要分支。

SEM方法通过设定变量之间的关系，能够更加准确地描述经济现象。

4.机器学习和大数据分析：随着计算机技术的进步，机器学习和大数据分析开始在计量经济学中得到应用。

这些方法使得研究人员能够处理更加复杂和非线性的经济关系。

三、方法进步1.回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。

通过设定因变量和自变量之间的关系，回归分析可以解释各种经济现象。

2.时间序列分析：时间序列分析考虑了时间因素对经济变量的影响，能够更加准确地预测未来的经济趋势。

3.面板数据分析：面板数据分析同时考虑了时间和个体因素的影响，能够更加全面地揭示经济现象的内在规律。

4.空间计量经济学：空间计量经济学考虑了地理空间因素对经济现象的影响，为研究区域经济提供了新的视角和方法。

四、数据驱动1.数据采集和处理：随着计算机技术的进步，数据采集和处理变得更加便捷和高效。

各种类型的数据（如结构化数据、非结构化数据、时间序列数据等）都可以被用于计量经济学研究。

2.数据可视化：数据可视化技术使得研究人员能够更加直观地展示和分析数据。

计量经济学模型方法论的若干问题李子奈（清华大学经济管理学院）Some Discussion about the Methodology of Econometric ModelsLi Zinai(School of Economics and Management, Tsinghua University)摘要伴随着计量经济学模型方法的广泛应用，错误也屡屡发生，对计量经济学方法论基础的研究与宣传十分重要。

本文结合计量经济学模型的数据依赖性、总体设定、变量设定、假设检验、随机扰动项以及应用局限性，从逻辑学、经济学、数学和统计学角度，对计量经济学方法论基础进行了探讨。

一、引言计量经济学自20世纪20年代末30年代初步诞生以来，经过40-50年代的发展、60年代的扩张、70年代的批评与反思、80年代以来的新发展，迅速成为经济学中一个最活跃的分支学科。

克莱因（R.Klein）称，“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）认为，“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。

有10位经济学家因为对计量经济学发展的贡献而获得诺贝尔经济学奖，居所有经济学分支学科之首。

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。

从80年代中开始，高等院校经济学科相继开设了系统的计量经济学课程，1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会成立，在第一次会议上，讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括《计量经济学》。

将《计量经济学》列入经济类专业核心课程，是我国经济学学科教学走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才培养质量产生重要影响。

同时，计量经济学模型在经济理论研究和经济问题分析中被迅速广泛采用，已经成为一种主流的实证研究方法。

计量经济学 第一部分：名词解释第一章1、模型：对现实的描述和模拟。

2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数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。

3、狭义计量经济学：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。

第二章1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。

2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。

3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。

4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。

5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。

6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。

7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。

8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。

9、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。

10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。

11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。

12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。

13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。

14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。

15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。

16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。

17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

计量经济学计量经济学是:指通过计量工具来研究具有统计意义的经济问题的经济学科。

计量经济学的工具：数学（如优化理论，微分方程），概率与统计分析，计算机及其应用软件，数据分析等学科的相关知识。

计量经济学的研究对象：经济问题，包括各种经济现象。

经量经济学的研究目的：对所关心的经济问题做适当的经济预测，政策评估，评价或建议1.计量经济学的发展历程：经济学的一个分支学科 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年代以来非经典（现代）计量经济学的发展2.计量经济学模型的步骤：（1）、理论模型的设计 （2）、样本数据的收集 （3）、模型参数的估计（4）、模型的检验 （5）、计量经济学模型成功的三要素：理论，数据，方法3.随机误差项主要包括下列因素的影响：1）在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响； 4）其它随机因素的影响。

4.产生并设计随机误差项的主要原因：（1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。

5.参数的普通最小二乘估计（OLS ）给定一组样本观测值（Xi, Yi ）（i=1,2,…n ）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。

由于参数的估计结果是通过最小二乘法得到的，故称为普通最小二乘估计量。

6.最小二乘估计量的性质：一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

这三个准则也称作估计量的小样本性质。

拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量。

计量经济学说课一、什么是计量经济学计量经济学是对经济学中的定量分析方法的研究和应用。

它运用数理统计、经济理论和计算机技术等工具，对经济现象进行量化分析、模型估计和经验检验，从而揭示经济规律和解决实际经济问题。

二、计量经济学的发展历程2.1 经济计量学的起源经济计量学的先驱是奥尔森，他于1901年在美国创立了第一个经济学计量学刊物。

之后，随着经济理论的不断发展，计量经济学也逐渐形成了自己的研究体系和方法论。

2.2 计量经济学的发展阶段•20世纪20年代至50年代：计量经济学主要应用于统计观测数据的分析和描述，形成了描述性计量经济学。

•20世纪60年代至90年代：计量经济学开始应用数理统计方法来估计经济理论模型，并进行经验检验，形成了应用计量经济学。

•21世纪以来：计量经济学更多地与计算机技术相结合，应用更加复杂的经济理论模型和计量方法，形成了高级计量经济学。

三、计量经济学的研究方法3.1 假设检验方法假设检验方法是计量经济学中最基本的研究方法之一。

它通过构建经济理论模型，提出假设，并利用统计方法对这些假设进行检验，以验证经济理论的有效性。

3.2 参数估计方法参数估计方法是计量经济学中用于估计经济理论模型中参数值的方法。

常用的参数估计方法有最小二乘法、极大似然法等。

它们通过利用观测数据，找到最优的参数估计值，从而对经济现象进行解释和预测。

3.3 回归分析方法回归分析方法是计量经济学中常用的分析方法之一。

它通过建立变量之间的数学关系模型，利用观测数据对模型进行估计和检验。

回归分析方法可以用来分析变量间的关联性和因果关系等。

四、计量经济学的应用领域4.1 产业经济学计量经济学在产业经济学领域的应用非常广泛。

它可以用来研究市场结构、企业行为、政策效果等方面的问题，为政府和企业决策提供科学依据。

4.2 资本市场计量经济学在资本市场研究中发挥着重要作用。

它可以用来分析股票价格、风险溢价、投资组合等方面的问题，帮助投资者做出更明智的投资决策。