传统计量经济学方法论
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计量经济学复习笔记
计量经济学复习笔记第⼀章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利⽤经济理论、数学、统计推断等⼯具对经济现象进⾏分析的⼀门社会科学。
2.计量经济学的⽅法论（计量经济分析步骤）（1）建⽴理论假说。
（2）收集数据。
（3）假定数学模型。
（4）设⽴统计或计量模型。
（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适⽤性：模型设定检验。
（7）检验源⾃模型的假定（8）利⽤模型进⾏预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。
特征是⼀般变量如、下标为t。
（2）截⾯数据：同⼀时点上的⼀个或多个变量的数据集合。
如：各地区2002年⼈⼝普查数据。
（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截⾯数据。
例：20年间10个国家的失业数据。
20年失业数据是时间序列，10个国家⼜是截⾯数据。
（4）⾯板数据：同⼀个横截⾯的单位的跨期调查数据。
例：对相同的家庭数量在⼏个时间间隔内进⾏的财务状况调查。
5.理解回归关系回归关系是⼀种统计上的相关关系，并不意味着⾃变量和因变量之间存在着因果关系。
第⼆章线性回归的基本思想1.回归分析的含义: 回归分析是反映的⾃变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在⾃变量给定条件下的因变量的变化，是⼀种条件回归分析E（|）=+2.随机误差项的性质（为什么要引⼊随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳⼊模型变量对因变量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。
（3）还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项。
（奥卡姆剃⼑原则）3.参数估计⽅法———普通最⼩⼆乘法的基本思想选择参数使得残差平⽅和最⼩——Min =Min （）=Min （）4.根据Ols 法得出参数称为最⼩⼆乘估计量，最⼩⼆乘估计量的性质：（1）Ols ⽅法获得样本回归直线过样本均值点（，）（2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
3．经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式来展现经济数据。但是，经济统计学家不考虑怎样利用所收集来的数据去检验经济理论。
三、计量经济学方法论
大致说来，传统的计量经济学方法论按如下路线进行：
1．理论或假说的陈述；
2．理论的数学模型设定；
3．统计或计量经济模型设定；
4．获取数据；
5．计量经济模型的参数估计；
理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系。为此，计量经济学家非常依赖于数理统计。
在应用计量经济学中，利用理论计量经济学工具去研究经济学或管理学中的某些特殊领域。
0.2
本章没有课后习题。本章是全书的一个引言，对计量经济学这门学科作一个简要介绍。对于本章内容，学员简单了解即可。
（3）在问卷调查中，无应答的问题也可能相当严重。
（4）获取数据的抽样方法可能变化很大，要比较不同样本得来的结果常常非常困难。
（5）通常获得的经济数据都是高度加总的。
（6）由于保密性质，某些数据只能以高度加总的形式公布。
研究结果不可能比数据的质量更好。所以，如果在一定情况下，研究者发现研究的结果“不能令人满意”的话，原因不一定是误用模型，而是数据的质量不好。
4．名义尺度
此类变量不具备比率尺度变量的任何一个特征。因此适合于比率尺度变量的计量经济方法可能不适合于名义尺度变量。
1.2
1．表1-1给出了7个工业化国家的消费者价格指数（CPI）数据，以1982～1984年为该指数的基期并令1982—1984=100。
1．经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。
2．数理经济学的主要问题，是要用数学形式(方程式)来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持。计量经济学家常常使用数理经济学家所提供的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合于经验检验的形式。这种从数学方程到计量经济方程的转换需要有许多的创造性和实际技巧。
三、计量经济学方法论
大致说来，传统的计量经济学方法论按如下路线进行：
1．理论或假说的陈述；
2．理论的数学模型设定；
3．统计或计量经济模型设定；
4．获取数据；
5．计量经济模型的参数估计；
理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系。为此，计量经济学家非常依赖于数理统计。
在应用计量经济学中，利用理论计量经济学工具去研究经济学或管理学中的某些特殊领域。
0.2
本章没有课后习题。本章是全书的一个引言，对计量经济学这门学科作一个简要介绍。对于本章内容，学员简单了解即可。
（3）在问卷调查中，无应答的问题也可能相当严重。
（4）获取数据的抽样方法可能变化很大，要比较不同样本得来的结果常常非常困难。
（5）通常获得的经济数据都是高度加总的。
（6）由于保密性质，某些数据只能以高度加总的形式公布。
研究结果不可能比数据的质量更好。所以，如果在一定情况下，研究者发现研究的结果“不能令人满意”的话，原因不一定是误用模型，而是数据的质量不好。
4．名义尺度
此类变量不具备比率尺度变量的任何一个特征。因此适合于比率尺度变量的计量经济方法可能不适合于名义尺度变量。
1.2
1．表1-1给出了7个工业化国家的消费者价格指数（CPI）数据，以1982～1984年为该指数的基期并令1982—1984=100。
1．经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。
2．数理经济学的主要问题，是要用数学形式(方程式)来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持。计量经济学家常常使用数理经济学家所提供的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合于经验检验的形式。这种从数学方程到计量经济方程的转换需要有许多的创造性和实际技巧。
经济学的方法论与研究范式
经济学的方法论与研究范式经济学作为一门社会科学，涉及到资源分配与利用、产出与收入、经济增长与发展等重要问题。
为了理解和解决这些问题，经济学家在研究中采用了不同的方法论和研究范式。
本文将探讨经济学的方法论以及常用的研究范式，并分析它们在实际研究中的应用。
一、经济学的方法论经济学的方法论是指研究者在进行经济学研究时所采用的一系列理论和方法。
其中，归纳法和演绎法是经济学中最常用的两种方法。
归纳法是从个别事实或具体案例出发，通过观察和实证，逐步总结出一般的规律和原理。
在经济学中，归纳法常常被运用于实证研究中，通过对各种真实数据的观察和分析，寻找经济规律。
演绎法是从已知的基本原理、规律或假设出发，通过逻辑推理得出结论。
在经济学中，演绎法通常运用于理论研究中，通过建立模型或构建理论框架，推导出经济现象的本质和内在联系。
除了归纳法和演绎法，经济学研究还常常采用比较法、历史法和实验法等其他方法。
比较法通过对不同国家、地区或群体的经济现象进行比较，寻找异同之处，从而得出结论。
历史法通过对历史事件和过程的研究，揭示经济现象的演变和发展规律。
实验法则是通过构建实验环境，观察和分析实验结果，验证理论或检验政策效果。
二、常用的研究范式正统经济学范式是指应用传统的经济学思维和方法进行研究的范式。
它倾向于运用理性选择、均衡分析和市场假设等概念来研究经济问题。
正统经济学范式中运用最广泛的是新古典经济学和新古典增长理论。
新古典经济学强调个体的理性行为和资源的有限性，通过供求关系和效用理论来解释市场行为和价格形成。
新古典增长理论则着重分析技术进步和资本积累对经济增长的影响。
2. 行为经济学范式行为经济学范式强调个体的有限理性和行为偏差对经济决策的影响。
与正统经济学范式相比，它更加注重实证分析和实验研究，并结合心理学和认知科学等学科的成果进行研究。
行为经济学范式中的典型代表是行为金融学和实验经济学。
行为金融学研究投资者的行为偏差和市场的非理性波动，实验经济学则通过构建实验环境，观察个体的经济行为，推断出人们的偏好和决策特点。
计量经济学 第一章
计量经济学
ECONOMETRICS
金融系
第一章 绪 论
什么是计量经济学 计量经济学研究内容与目的 计量经济学的发展 计量经济学的方法论
概率论与数理统计基础
什么是计量经济学？
简单地说，计量经济学(Econometrics)就是经济的计 量分析。如对国民生产总值、失业、通货膨胀、进口、 出口等经济变量及相互关系的定量分析。 计量经济学是利用经济理论、数学、统计学等工具对 经济现象进行分析的一门社会科学。 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据，对构建 于数理经济学基础之上的数学模型提供经验支持，并 得出数量结果。 它是用定量的方法研究经济活动规律及其应用的科学， 是由经济学与统计学、数学相结合形成的边缘学科。
计理论”方面作出了很大贡献。
2008年:保罗-克鲁格曼(Paul
Krugman)曾任 美国麻省理工学院经济学教授。成功预言 “1997年亚洲金融危机” ，新凯恩斯主义 学派，研究领域主要集中在贸易模式和区域 经济活动。 2009年：埃莉诺· 奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)1933年出生于美国，自1968年诺贝尔 经济学奖成立以来首位获得此殊荣的女性； 新制度学派经济学家奥利弗· 威廉姆森 E· (Oliver E. Williamson)，两人因经济治理 领域方面的卓越贡献而获奖。
1971年：西蒙· 库兹列茨（SIMON KUZNETS,美,1901-1985)计量经 济学家，在研究人口发展趋势及人口结构对经济增长和收入分配 关系方面做出了巨大贡献。 1972年：约翰· 希克斯（JOHN R. HICKS,英,1904-1989) 肯尼 斯· 约瑟夫· 阿罗（KENNETH J. ARROW,美,1921-) 他们深入研究了 经济均衡理论和福利理论。 1973年：华西里· 列昂惕夫（WASSILY LEONTIEF,苏,1916-) 发展 了投入产出方法，该方法在许多重要的经济问题中得到运用。 1974年 弗· 哈耶克（FRIEDRICH AUGUST VON HAYEK,澳,1899冯· 1982) 纲纳· 缪达尔（GUNNAR MYRDAL,瑞典,1898-1987) 他们深 入研究了货币理论和经济波动，并深入分析了经济、社会和制度 现象的互相依赖。
ECONOMETRICS
金融系
第一章 绪 论
什么是计量经济学 计量经济学研究内容与目的 计量经济学的发展 计量经济学的方法论
概率论与数理统计基础
什么是计量经济学？
简单地说，计量经济学(Econometrics)就是经济的计 量分析。如对国民生产总值、失业、通货膨胀、进口、 出口等经济变量及相互关系的定量分析。 计量经济学是利用经济理论、数学、统计学等工具对 经济现象进行分析的一门社会科学。 计量经济学运用数理统计知识分析经济数据，对构建 于数理经济学基础之上的数学模型提供经验支持，并 得出数量结果。 它是用定量的方法研究经济活动规律及其应用的科学， 是由经济学与统计学、数学相结合形成的边缘学科。
计理论”方面作出了很大贡献。
2008年:保罗-克鲁格曼(Paul
Krugman)曾任 美国麻省理工学院经济学教授。成功预言 “1997年亚洲金融危机” ，新凯恩斯主义 学派，研究领域主要集中在贸易模式和区域 经济活动。 2009年：埃莉诺· 奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)1933年出生于美国，自1968年诺贝尔 经济学奖成立以来首位获得此殊荣的女性； 新制度学派经济学家奥利弗· 威廉姆森 E· (Oliver E. Williamson)，两人因经济治理 领域方面的卓越贡献而获奖。
1971年：西蒙· 库兹列茨（SIMON KUZNETS,美,1901-1985)计量经 济学家，在研究人口发展趋势及人口结构对经济增长和收入分配 关系方面做出了巨大贡献。 1972年：约翰· 希克斯（JOHN R. HICKS,英,1904-1989) 肯尼 斯· 约瑟夫· 阿罗（KENNETH J. ARROW,美,1921-) 他们深入研究了 经济均衡理论和福利理论。 1973年：华西里· 列昂惕夫（WASSILY LEONTIEF,苏,1916-) 发展 了投入产出方法，该方法在许多重要的经济问题中得到运用。 1974年 弗· 哈耶克（FRIEDRICH AUGUST VON HAYEK,澳,1899冯· 1982) 纲纳· 缪达尔（GUNNAR MYRDAL,瑞典,1898-1987) 他们深 入研究了货币理论和经济波动，并深入分析了经济、社会和制度 现象的互相依赖。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理1一般性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究的主体〔动身点、回宿、核心〕：经济现象及数量变化规律研究的工具〔手段〕：模型数学和统计方法必须明确：方法手段要服从研究对象的实质特征〔与数学不同〕,方法是为经济咨询题效劳2注重：计量经济研究的三个方面理论：即讲明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的根底数据：对所研究对象经济行为瞧测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估量、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济咨询题4区不：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估量，对经济理论提出经验的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估量参数、验证经济理论的全然依据●经济现象不能作实验，只能被动地瞧测客瞧经济现象变动的既成事实，只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的方法论根底区不：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型动身，研究模型参数的估量和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是依据其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。
4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。
1、经济理论所作的陈述或假讲大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论给予经验内容。
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
表1-3九国汇率：1985～2006
资料来源：EconomicReport ofthe President，2007，Table13-110，P.356．
答：a．把汇率的对数作为纵轴并把时间作为横轴进行描点，如图1-4所示，汇率的波动性很大。比如，在1985年，1美元只能兑换0.257比索，但到了2004年，它能兑换约11.29比索。
2．回归分析与相关分析的区别
回归分析中，对因变量和解释变量的处理方法存在着不对称性。因变量被当作是统计的、随机的，也就是它有一个概率分布。而解释变量则被看作是（在重复抽样中）取固定值的。
相关分析中，任何（两个）变量的处理方法都是对称的；因变量和解释变量之间不加区别；两个变量都被看作是随机的。
五、术语与符号
计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。
计量经济学可定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
2．研究对象和研究方法
计量经济学研究经济定律的经验判定。计量经济学家的艺术，就在于找出一组足够具体且足够现实的假定，使他尽可能最好地利用他所获得的数据。
图1-3
b．如图1-3所示，这六个国家的通货膨胀率与美国的通货膨胀率正相关。
c．相关并不意味着因果关系。从逻辑上说，回归得到的统计关系式本身不可能意味着任何因果关系。肯德尔和斯图亚特认为，一个统计关系式永远不能确立因果方面的联系，对因果关系的理念，必须来自统计学以外的某种理论。
3．表1-3给出了9个工业化国家1985～2006年间的外汇汇率数据。除英国外，汇率都定义为一美元兑换外币的数量；而英国的汇率定义为一英镑兑换美元的数量。
资料来源：Economic Report of the President，2007，Table l08，P.354．
资料来源：EconomicReport ofthe President，2007，Table13-110，P.356．
答：a．把汇率的对数作为纵轴并把时间作为横轴进行描点，如图1-4所示，汇率的波动性很大。比如，在1985年，1美元只能兑换0.257比索，但到了2004年，它能兑换约11.29比索。
2．回归分析与相关分析的区别
回归分析中，对因变量和解释变量的处理方法存在着不对称性。因变量被当作是统计的、随机的，也就是它有一个概率分布。而解释变量则被看作是（在重复抽样中）取固定值的。
相关分析中，任何（两个）变量的处理方法都是对称的；因变量和解释变量之间不加区别；两个变量都被看作是随机的。
五、术语与符号
计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。
计量经济学可定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
2．研究对象和研究方法
计量经济学研究经济定律的经验判定。计量经济学家的艺术，就在于找出一组足够具体且足够现实的假定，使他尽可能最好地利用他所获得的数据。
图1-3
b．如图1-3所示，这六个国家的通货膨胀率与美国的通货膨胀率正相关。
c．相关并不意味着因果关系。从逻辑上说，回归得到的统计关系式本身不可能意味着任何因果关系。肯德尔和斯图亚特认为，一个统计关系式永远不能确立因果方面的联系，对因果关系的理念，必须来自统计学以外的某种理论。
3．表1-3给出了9个工业化国家1985～2006年间的外汇汇率数据。除英国外，汇率都定义为一美元兑换外币的数量；而英国的汇率定义为一英镑兑换美元的数量。
资料来源：Economic Report of the President，2007，Table l08，P.354．
计量经济学知识点总结+名词解释重点+简答题
计量经济学知识点总结什么是OLS估计？原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织，即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。
一、什么是计量经济学？答：计量经济学以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与及经济活动数量规律的研究，并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。
计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数量方程加以描述。
二、建立计量经济学模型的步骤和要点1.理论模型的设计（确定模型所包含的变量，确定模型的数量形式，拟定理论模型中的待估参数的理论期望值）2.样本数据的收集（常用的样本数据：时间序列数据，截面数据，虚变量数据）3.模型参数的估计（选择模型参数估计方法，应用软件的使用）4.模型的检验模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
经济意义检验——需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；统计检验——需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；计量经济学检验——需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验——主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
5.模型成功的三要素：理论、方法、数据三、计量经济学模型的应用方面（功能）答：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论四、引入随机干扰项的原因，内容？原因：1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性内容：1.被遗漏的影响因素（由于研究者对客观经济现象了解不充分，或是由于经济理论上的不完善，以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量）；2.变量的测量误差（在观察和测量变量时，种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差）；3.随机误差（在影响被解释变量的诸因素中，还有一些不能控制的因素）；4.模型的设定误差（在建立模型时，由于把非线性关系线性化，或者略去模型）五、什么是随机误差项和残差，他们之间的区别是什么随机误差项u=Y-E(Y/X)，而总体回归函数Y=Y^+e，其中e就是残差,利用Y^估计Y时带来的误差e=Y-Y^是对随机变量u的估计六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设是否就不能进行估计1.回归模型是正确设定的；2.解释变量X是确定性变量不是随机变量；在重复抽样中取固定值。
经济学方法论与研究范式的解析
经济学方法论与研究范式的解析导言：经济学方法论与研究范式是经济学研究中的重要内容，它对于经济学的发展和实践具有重要意义。
本文将对经济学方法论与研究范式进行解析，并探讨其在经济学理论和实践中的应用。
一、经济学方法论的概述在经济学研究中，方法论是指研究者在进行经济学研究时所运用的理论、方法和思维方式的总称。
经济学方法论主要包括实证主义、规范主义和历史主义等不同的研究方法和观点。
实证主义强调运用科学实证的方法，通过经验观察和实证分析来揭示经济现象的规律。
规范主义注重价值判断，强调运用规范性原则和价值标准来评价经济现象和政策。
历史主义认为经济现象具有历史发展过程，强调历史背景、文化和制度对经济活动的影响。
不同的方法论对经济学研究的方式和结论产生了重要影响。
二、传统经济学方法论1. 马歇尔经济学方法论马歇尔经济学方法论强调运用归纳法进行经济学分析，通过对具体市场个体行为的观察和总结，来揭示市场运行的规律。
这一方法论注重运用均衡分析、需求曲线和供给曲线等工具，将经济学理论与实证研究相结合。
2. 瓦尔拉斯经济学方法论瓦尔拉斯经济学方法论强调运用数学模型进行经济学分析，通过建立供求模型和最优化模型等来研究经济问题。
这一方法论注重运用数理经济学方法，推导出一系列经济学原理和定理，对经济学研究产生了重要影响。
三、现代经济学方法论的发展1. 新古典经济学方法论新古典经济学方法论强调运用边际分析的方法，关注个体的行为和选择。
这一方法论通过微观经济学理论的建立，构建了供求模型、效用函数和生产函数等经济学分析框架。
2. 行为经济学方法论行为经济学方法论强调运用心理学和行为科学的理论和方法，研究人们在经济决策中的行为模式和心理机制。
这一方法论突破了传统经济学中的理性经济人假设，运用实验经济学和行为实证研究方法，对经济行为和决策进行深入分析。
四、不同研究范式的应用1. 宏观经济学研究范式宏观经济学研究范式主要关注经济总体和基本经济变量的变化和相互关系。
计量经济学方法论
计量经济学方法论
计量经济学是一门研究经济现象的科学方法，其主要特点是运用统计学理论和方法，对经济学中的理论模型进行检验和推断。
而计量经济学方法论则是指，对计量经济学方法的基本原理和应用进行系统化的研究和总结，包括以下方面：
1. 理论基础：计量经济学的方法论基础是建立在经济学理论基础之上的，因此对经济学理论，尤其是微观经济学和宏观经济学的基本原理必须了解和把握。
2. 模型假设：在计量经济学中，模型假设是非常重要的，因为只有合理的模型假设才能得到有意义的计量结果。
例如，线性回归模型中常用的假设有无自相关、正态性、同方差性等。
3. 数据的选择和处理：计量经济学需要进行数据的收集和处理，因此需要对数据的选择、测量和处理方法进行深入研究。
例如，对数据进行预处理，消除异常值等。
4. 模型估计：模型估计是计量经济学的核心内容，需要掌握参数估计的各种方法，如最小二乘法、极大似然法等，在估计过程中要注意模型诊断以及处理。
5. 模型检验和推断：计量经济学的目的是对经济现象进行定量检验和推断，因此需要对模型检验方法进行研究，如F检验、t检验等。
6. 模型应用：计量经济学的方法论需要与实际应用相结合，因此需要探讨如何将计量经济学方法应用于实际问题的解决中。
例如，利用计量经济学方法评估政策效果。
总之，计量经济学方法论是指对计量经济学的方法、技巧、理论基础和应用进行分析和总结，从而为实际应用提供更为有效的指导。
!计量经济学第一章(
“计量经济学”一词首先由挪威经济学
家Frisch仿照生物计量学（biometrics） 一词于1926年提出。1930年由Frisch， Tinbergen和Fisher等人发起在美国成 立了国际计量经济学会。1933年1月开 始出版“计量经济学”（Econometrica） 杂志。目前它仍是计量经济学界最权威 的杂志。
倍。从1980年以后考察，中国恩格尔系数的年下降速 度是日本的1.8倍。 1995年日本的恩格尔系数是0.222，1998年中国的恩格 尔系数是0.445。以1981-1998年的平均速度，中国若 要把恩格尔系数降至0.222至少需要30年!（中国城镇 2002年0.37） 验证了经济理论。随着收入的增加，恩格尔系数的下 降速度会减慢。
11
古巴一位老寿星伊格纳西奥· 尼奥斯迎来了他的111岁
生日，这位哈瓦那制糖厂的退休工人一共有11个子女， 40个孙子，15个玄孙。而提及他的长寿秘诀时，他 给的答案竟然是——抽雪茄！
12
案例7：智商与忠诚度（因果关系）
进化学专家金泽智称， 对伴侣比较忠诚的男性平 均智商水平103，而不忠诚 的男性平均智商为97。越 是智商高的男性，越珍惜 两性关系的专一性。以后 就可以这样说对方了，你 要是不忠，你就是弱智！！ 正版的高价不是盗版的 原因，而是盗版的结果 （不去买盗版的人往往对 价格不敏感，索性高价） 伦敦科学家对于睡眠和 智力做了颇有意思的调查 报告。据该报告，智力值 （IQ）越高，越有熬夜的 倾向
经济模型检验的内容 经济意义检验
系数符号、大小、关系
统计准则检验（一级检验）
拟合优度评价，显著性评价
计量经济准则检验（二级检验）
是否满足各种假设条件
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＝ β1 S11 E（ S2y)＝ β1 S12
E(β1 hat)= β1
E(β2 hat)= β2 参数估计是无偏的，但是问题是方差估计变大， 使统计推断即检验出现问题。
可编辑ppt
8
关于测量误差
1, 被解释变量Y存在测量上的误差
Yi*=α+βXi+ μi
（1）
Yi*是永久消费
Xi当前收入
永久消费不可观测，使用当前消费来替代
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10
2,解释变量x测量上的误差
Yi=α+βXi*+ μi
(1)
Yi是当前消费
Xi*永久收入，假设我们可以观测到的是 Xi＝ Xi* ＋w i
Yi=α+βXi*+ μi
= α+β(Xi- w i) + μi
= α + βXi +(μi - β w i )
= α + βXi + z i
(2)
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5
＝ β1+ β2 Σ x1 x2 /Σ x1 2 +Σ x1 μ / Σ x1 2 E(β1 hat)= β1+ β2 Σ x1 x2 /Σ x1 2 因为E( x1 μ )=0 所以参数的估计不是无偏的。
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6
包括了无关紧要的变量 假设真实的模型是：
y=β1 x1+μ 而估计的模型是：
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14
检验的方法无固定，通常有三种方法：
1。残差分析，画出不同回归模型的x和残 差之间关系的图形，越接近正确的函数 形式，残差越小，例如总成本和总产出 分析，估计线性函数、二次函数和立方 法函数，当画出残差的变化情况时，大 体可以验证上面的说明。
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15
2，使用DW检验，通常越接近真实的模型， 越没有自相关。
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11
方程2中的误差项与解释变量不再是不相关 的。
Cov(xi zi)=E[ (zi –E(zi) ] [xi –E(xi )] =E(μi - β w i ) (w i ) = - β σ2 w 因此破坏了古典回归的假设前提。
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12
设定误差的检验
一，判断是否出现无关紧要的变量 最简单的办法是使用t检验来判断某一变量
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2
设定偏误
• 当人们估计了一个模型后，会利用我们 前面讲过的方法去进行判断，是否存在 自相关、异方差问题，如果排除或解决 了这些问题，估计的结果依旧存在问题， 如无法通过t 检验或F检验，参数估计的 符号与先验不符，决定系数偏低等。这 时人们会考虑模型是否出现了设定误差
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3
顾名思义，设定误差指模型建立过程中由 于人为的错误或疏忽而导致的偏差。设 定误差的主要类型包括：
Yi= Yi*＋vi
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9
所以估计的模型变成了：
Yi= Yi*＋vi ＝（α+βXi+ μi）＋vi ＝ α+βXi+（μi＋vi ） （2）
从第一个方程：Var(βhat)=σ2 μ / Σ x2 从第二个方程： Var(βhat)=（σ2 μ ＋ σ2 v )/ Σ x2 估计依旧是无偏的，但是，估计参数的方差大 于没有测量误差时的方差。
y=β1x1+ β2 x2+μ β1 hat＝(S22S1y-S12S2y)/(S11S22-S122) β2hat＝(S11S2y-S12S1y)/(S11S22-S122)
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7ห้องสมุดไป่ตู้
S11= Σ x1 2 ，S1y＝ Σ x1 y ，S12＝ Σ x1 x2 ，以此 类推。又因为y=β1 x1+μ 所以E（ S1y)=E(Σ x1 y )=E Σ x1 (β1 x1+μ)
1，漏掉一个重要变量 2，包括一个无关紧要的变量 3，错误的函数形式 4，测量误差
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4
出现设定误差的后果
1，漏掉了重要变量，假设真实的模型是：
y=β1x1+ β2 x2+μ 而我们建立的模型是：
y=β1 x1+μ 即漏掉了一个变量 根据最小二乘法，
β1 hat=Σ x1 y/ Σ x1 2 ＝ Σ x1 （β1x1+ β2 x2+μ ）/ Σ x1 2
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16
是否应该被包含进来；如果怀疑两个或 以上的变量，则使用F检验，如对于x3 x5 检验H0: β3 = β5 =0 但是切勿反复使用t 和F检验
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13
二 对遗漏变量和不正确函数形式的检验
事实上我们永远不能肯定哪一个模型是
“真实的”模型，只是当我们使用判断 模型好坏的标准一一排查之后，模型依 旧存在问题时，才担心模型的函数形式 是否正确或是否漏掉了重要变量。
第八章
传统计量经济学的建模方法论
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1
建立模型的基本准则：
1，节省性。即模型越简单越好。
2，识别性。对于给定的一组数据，估计的参数 必须有唯一的一组值。
3，拟合优度。通过模型中的解释变量，尽可能 多地解释被解释变量的变异情况，即比较高的 经过校正的R2。（当然，高R2如果与估计的参 数和先验的符号结合起来考虑就更好了）
E(β1 hat)= β1
E(β2 hat)= β2 参数估计是无偏的，但是问题是方差估计变大， 使统计推断即检验出现问题。
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8
关于测量误差
1, 被解释变量Y存在测量上的误差
Yi*=α+βXi+ μi
（1）
Yi*是永久消费
Xi当前收入
永久消费不可观测，使用当前消费来替代
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2,解释变量x测量上的误差
Yi=α+βXi*+ μi
(1)
Yi是当前消费
Xi*永久收入，假设我们可以观测到的是 Xi＝ Xi* ＋w i
Yi=α+βXi*+ μi
= α+β(Xi- w i) + μi
= α + βXi +(μi - β w i )
= α + βXi + z i
(2)
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5
＝ β1+ β2 Σ x1 x2 /Σ x1 2 +Σ x1 μ / Σ x1 2 E(β1 hat)= β1+ β2 Σ x1 x2 /Σ x1 2 因为E( x1 μ )=0 所以参数的估计不是无偏的。
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包括了无关紧要的变量 假设真实的模型是：
y=β1 x1+μ 而估计的模型是：
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14
检验的方法无固定，通常有三种方法：
1。残差分析，画出不同回归模型的x和残 差之间关系的图形，越接近正确的函数 形式，残差越小，例如总成本和总产出 分析，估计线性函数、二次函数和立方 法函数，当画出残差的变化情况时，大 体可以验证上面的说明。
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2，使用DW检验，通常越接近真实的模型， 越没有自相关。
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11
方程2中的误差项与解释变量不再是不相关 的。
Cov(xi zi)=E[ (zi –E(zi) ] [xi –E(xi )] =E(μi - β w i ) (w i ) = - β σ2 w 因此破坏了古典回归的假设前提。
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12
设定误差的检验
一，判断是否出现无关紧要的变量 最简单的办法是使用t检验来判断某一变量
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2
设定偏误
• 当人们估计了一个模型后，会利用我们 前面讲过的方法去进行判断，是否存在 自相关、异方差问题，如果排除或解决 了这些问题，估计的结果依旧存在问题， 如无法通过t 检验或F检验，参数估计的 符号与先验不符，决定系数偏低等。这 时人们会考虑模型是否出现了设定误差
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3
顾名思义，设定误差指模型建立过程中由 于人为的错误或疏忽而导致的偏差。设 定误差的主要类型包括：
Yi= Yi*＋vi
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所以估计的模型变成了：
Yi= Yi*＋vi ＝（α+βXi+ μi）＋vi ＝ α+βXi+（μi＋vi ） （2）
从第一个方程：Var(βhat)=σ2 μ / Σ x2 从第二个方程： Var(βhat)=（σ2 μ ＋ σ2 v )/ Σ x2 估计依旧是无偏的，但是，估计参数的方差大 于没有测量误差时的方差。
y=β1x1+ β2 x2+μ β1 hat＝(S22S1y-S12S2y)/(S11S22-S122) β2hat＝(S11S2y-S12S1y)/(S11S22-S122)
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7ห้องสมุดไป่ตู้
S11= Σ x1 2 ，S1y＝ Σ x1 y ，S12＝ Σ x1 x2 ，以此 类推。又因为y=β1 x1+μ 所以E（ S1y)=E(Σ x1 y )=E Σ x1 (β1 x1+μ)
1，漏掉一个重要变量 2，包括一个无关紧要的变量 3，错误的函数形式 4，测量误差
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出现设定误差的后果
1，漏掉了重要变量，假设真实的模型是：
y=β1x1+ β2 x2+μ 而我们建立的模型是：
y=β1 x1+μ 即漏掉了一个变量 根据最小二乘法，
β1 hat=Σ x1 y/ Σ x1 2 ＝ Σ x1 （β1x1+ β2 x2+μ ）/ Σ x1 2
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是否应该被包含进来；如果怀疑两个或 以上的变量，则使用F检验，如对于x3 x5 检验H0: β3 = β5 =0 但是切勿反复使用t 和F检验
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二 对遗漏变量和不正确函数形式的检验
事实上我们永远不能肯定哪一个模型是
“真实的”模型，只是当我们使用判断 模型好坏的标准一一排查之后，模型依 旧存在问题时，才担心模型的函数形式 是否正确或是否漏掉了重要变量。
第八章
传统计量经济学的建模方法论
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1
建立模型的基本准则：
1，节省性。即模型越简单越好。
2，识别性。对于给定的一组数据，估计的参数 必须有唯一的一组值。
3，拟合优度。通过模型中的解释变量，尽可能 多地解释被解释变量的变异情况，即比较高的 经过校正的R2。（当然，高R2如果与估计的参 数和先验的符号结合起来考虑就更好了）