计量经济分析方法与建模ppt课件
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计量经济学回归分析案例页数:18
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计量经济学 回归分析案例页数:18
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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
计量经济学课件PPT课件
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项，将非线性关系转化为线性 关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换，以改善模型的 拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式，通过数据驱动的方式拟合非 线性关系。
实例分析：金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据，如股票 价格、交易量等，并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验，LM检验等。
实例分析：经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收 敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型，设定经济增长收 敛假设。
实证分析
收集相关数据，运用计量经济学软件进行回 归分析，检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论，提出促进经济增长 收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合，形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等 特点。
02
计量经济学面临的挑 战
数据质量、计算效率、模型可解释性等 问题。
03
计量经济学面临的机 遇
利用大数据技术挖掘更多信息，提高模 型预测精度和政策评估效果；同时推动 计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似，也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图 用于检验局部空间自相关，可以直观展示空间集聚或异常 值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型（SLM）
《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第09章--向量自回归和向量误差修正模型
9
例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
10
利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
2 4 6 9 12 12 即为用2―4阶，6―9阶及第12阶滞后变量。
14
(4) 在Endogenous Variables编辑栏中输入相应的内生变量 (5)在Exogenous Variables编辑栏中输入相应的外生变量 EViews允许VAR模型中包含外生变量，
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
同时，有两类回归统计量出现在VAR对象估计输 出的底标准OLS回归统 计量。根据各自的残差分别计算每个方程的结果，并显示 在对应的列中。
输出的第二部分显示的是VAR模型的回归统计量。
18
残差的协方差的行列式值(自由度调整)由下式得出：
Σˆ
det 1 T m
1
0.21
e3
-0.42 0.21
1
21
从表中可以看到实际利率rr、实际M1的ln(m1) 方程和实际GDP的ln(gdp)方程的残差项之间存在的 同期相关系数比较高，进一步表明实际利率、实际货 币供给量(M1)和实际GDP之间存在着同期的影响关系， 尽管得到的估计量是一致估计量，但是在本例中却无 法刻画它们之间的这种同期影响关系。
例9.1 我国货币政策效应实证分析的VAR模型 为了研究货币供应量和利率的变动对经济波动的长 期影响和短期影响及其贡献度，根据我国1995年1季度～ 2007年4季度的季度数据，设居民消费价格指数为CPI_90 (1990年1季度=1)、居民消费价格指数增长率为CPI 、实 际GDP的对数ln(GDP/CPI_90) 为ln(gdp) 、实际M1的对 数ln(M1/CPI_90) 为ln(m1) 和实际利率rr (一年期存款利 率R-CPI ）。
10
利用VAR(p)模型对 ln(gdp) ， ln(m1) 和 rr，3个变量之 间的关系进行实证研究，其中实际GDP和实际M1以对数差分 的形式出现在模型中，而实际利率没有取对数。
ln( gdp)t ln( m1)t
rrt
c1 c2 ck
1
ln( gdp) ln( m1)
2 4 6 9 12 12 即为用2―4阶，6―9阶及第12阶滞后变量。
14
(4) 在Endogenous Variables编辑栏中输入相应的内生变量 (5)在Exogenous Variables编辑栏中输入相应的外生变量 EViews允许VAR模型中包含外生变量，
yt Φ1 yt1 Φp yt p Hxt εt
同时，有两类回归统计量出现在VAR对象估计输 出的底标准OLS回归统 计量。根据各自的残差分别计算每个方程的结果，并显示 在对应的列中。
输出的第二部分显示的是VAR模型的回归统计量。
18
残差的协方差的行列式值(自由度调整)由下式得出：
Σˆ
det 1 T m
1
0.21
e3
-0.42 0.21
1
21
从表中可以看到实际利率rr、实际M1的ln(m1) 方程和实际GDP的ln(gdp)方程的残差项之间存在的 同期相关系数比较高，进一步表明实际利率、实际货 币供给量(M1)和实际GDP之间存在着同期的影响关系， 尽管得到的估计量是一致估计量，但是在本例中却无 法刻画它们之间的这种同期影响关系。
计量经济分析方法与建模基本回归模型PPT课件
csp = c(1)+c(2)*inc。
5
在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
csp c csp(-1) inc 相当的回归方程形式为：
csp = c(1)+ c(2) csp(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
对于所考虑的简单线性模型，系数是在其他变量保持不变 的情况下自变量对因变量的边际收益。系数 c 是回归中的常数 或者截距---它是当其他所有自变量都为零时预测的基本水平。 其他系数可以理解为假设所有其它变量都不变，相应的自变量 和因变量之间的斜率关系。
13
例3.1: 本例是用中国1978年〜2006年的数据建立的居民 消费方程：
8. AIC准则(Akaike Information Criterion) 计算公式如下：
AIC 2lT2kT
其中l 是对数似然值 lT(1lo2g π ()lou ˆg u ˆ/T ())
2
我们进行模型选择时，AIC值越小越好。例如，可以通过选 择最小AIC值来确定一个滞后分布的长度。
R211R2 T1 Tk
R 2 从不会大于R2 ，随着增加变量会减小，而且对于很不 适合的模型还可能是负值。
18
3. 回归标准差 (S.E. of regression) 回归标准差是在残差的方差的估计值基础之上的一个总结。 计算方法如下：
s uˆuˆ/(Tk)
4.残差平方和 残差平方和可以用于很多统计计算中，为了方便，现在将 它单独列出：
在原假设为误差正态分布下，统计量服从 F(k – 1 , T – k) 分布。
5
在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
csp c csp(-1) inc 相当的回归方程形式为：
csp = c(1)+ c(2) csp(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
对于所考虑的简单线性模型，系数是在其他变量保持不变 的情况下自变量对因变量的边际收益。系数 c 是回归中的常数 或者截距---它是当其他所有自变量都为零时预测的基本水平。 其他系数可以理解为假设所有其它变量都不变，相应的自变量 和因变量之间的斜率关系。
13
例3.1: 本例是用中国1978年〜2006年的数据建立的居民 消费方程：
8. AIC准则(Akaike Information Criterion) 计算公式如下：
AIC 2lT2kT
其中l 是对数似然值 lT(1lo2g π ()lou ˆg u ˆ/T ())
2
我们进行模型选择时，AIC值越小越好。例如，可以通过选 择最小AIC值来确定一个滞后分布的长度。
R211R2 T1 Tk
R 2 从不会大于R2 ，随着增加变量会减小，而且对于很不 适合的模型还可能是负值。
18
3. 回归标准差 (S.E. of regression) 回归标准差是在残差的方差的估计值基础之上的一个总结。 计算方法如下：
s uˆuˆ/(Tk)
4.残差平方和 残差平方和可以用于很多统计计算中，为了方便，现在将 它单独列出：
在原假设为误差正态分布下，统计量服从 F(k – 1 , T – k) 分布。
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
华中科技大学《计量经济学》计量经济建模模型(精)PPT课件
计的精度降低
未加证明的经验： 包含一个不相关变量比去掉了一个相关变量要好！但 是包含一个不相关变量导致估计量的精度降低，还可 能引起多重共线性等。因此最好的方法是，基于经济 学理论或变量间的逻辑关系或已有的文献，模型仅包 含那些直接影响应变量的解释变量，且这些解释变量 还不应被模型所包含的其它解释变量所解释
在上述5类设定问题中,1-4类设定误差是基本和 常见的,称为模型设定误差(Model specification error),其基本特征是与正确设定的模型相比较, 而第5种设定误差称为模型误设所引起的误差 (Model mis-specification error,),简称为误设误 差,其特征是不知道正确设定的模型,而是从相 互竞争的模型开始, 如凯恩斯理论强调政府支 出对GDP的作用,而货币学派则强调货币对于解 释GDP的作用.基于这2种经济学理论就形成了 两个相互竞争的模型,回归因子分别为政府支出 和货币.从经济学理论和计量经济学的实证,并 不知道其中的哪一个是正确设定的模型.
Yi=a1+a2X2i+vi
(13.9)
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
产生的后果
若X3i与X2i相关，即相关系数为r23≠0 这种设定误差导致参数估计有偏 若r23＝0，但，即X3i与X2i无关，具有对于设
定有误偏差而的a2的模估型计（是13无.9）偏的。估计，a1的估计是 真实模型的误差ui的方差s2也不能通过估计
a1、a2和a3的估计是无偏和一致的，即 E(ˆ1) 1 E(ˆ2 ) 2 E(ˆ3) 3 0（b3在正确设定的模型中不出
现即为0）。
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
未加证明的经验： 包含一个不相关变量比去掉了一个相关变量要好！但 是包含一个不相关变量导致估计量的精度降低，还可 能引起多重共线性等。因此最好的方法是，基于经济 学理论或变量间的逻辑关系或已有的文献，模型仅包 含那些直接影响应变量的解释变量，且这些解释变量 还不应被模型所包含的其它解释变量所解释
在上述5类设定问题中,1-4类设定误差是基本和 常见的,称为模型设定误差(Model specification error),其基本特征是与正确设定的模型相比较, 而第5种设定误差称为模型误设所引起的误差 (Model mis-specification error,),简称为误设误 差,其特征是不知道正确设定的模型,而是从相 互竞争的模型开始, 如凯恩斯理论强调政府支 出对GDP的作用,而货币学派则强调货币对于解 释GDP的作用.基于这2种经济学理论就形成了 两个相互竞争的模型,回归因子分别为政府支出 和货币.从经济学理论和计量经济学的实证,并 不知道其中的哪一个是正确设定的模型.
Yi=a1+a2X2i+vi
(13.9)
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
产生的后果
若X3i与X2i相关，即相关系数为r23≠0 这种设定误差导致参数估计有偏 若r23＝0，但，即X3i与X2i无关，具有对于设
定有误偏差而的a2的模估型计（是13无.9）偏的。估计，a1的估计是 真实模型的误差ui的方差s2也不能通过估计
a1、a2和a3的估计是无偏和一致的，即 E(ˆ1) 1 E(ˆ2 ) 2 E(ˆ3) 3 0（b3在正确设定的模型中不出
现即为0）。
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
《计量经济分析方法与建模》课件第二版第12章联立方程
虽然利用系统方法估计参数具有很多优点，但是这种方 法也要付出相应的代价。最重要的是在系统中如果错误指定 了系统中的某个方程，使用单方程估计方法估计参数时，如 果某个被估计方程的参数估计值很差，只影响这个方程；但 如果使用系统估计方法，这个错误指定的方程中较差的参数 估计就会“传播”给系统中的其它方程。
第十二章 联立方程模型的估计与模拟
本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括 最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归 法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘 法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法 FIML和广义矩法GMM等估计方法。
在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释 变量值对被解释变量进行模拟和预测。
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
粗体是外生变量。
6
前3个方程称为行为方程，后面的3个方程称为恒等方程。 这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式（12.1.2） 中的前3个行为方程构成联立方程系统：
CS
t
0
1Pt
2 Pt1
3 (Wt p
Wt g
)
u1t
(消费)
It 0 1Pt 2Pt1 3Kt1 u2t
第十二章 联立方程模型的估计与模拟
本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括 最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归 法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘 法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法 FIML和广义矩法GMM等估计方法。
在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释 变量值对被解释变量进行模拟和预测。
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
粗体是外生变量。
6
前3个方程称为行为方程，后面的3个方程称为恒等方程。 这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式（12.1.2） 中的前3个行为方程构成联立方程系统：
CS
t
0
1Pt
2 Pt1
3 (Wt p
Wt g
)
u1t
(消费)
It 0 1Pt 2Pt1 3Kt1 u2t
计量经济学课件全完整版
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
介绍空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等空间计量经济模型的建立与估 计方法，包括极大似然估计、广义矩估计等。
贝叶斯计量经济学原理及应用
01
02
贝叶斯统计推断基础
阐述贝叶斯统计推断的基本原理和方法， 包括先验分布、后验分布、贝叶斯因子 等概念。
贝叶斯计量经济模型 的建立与估计
介绍贝叶斯线性回归模型、贝叶斯时间 序列模型等贝叶斯计量经济模型的建立 与估计方法，包括马尔科夫链蒙特卡罗 （MCMC）模拟等。
模型假设
广义线性模型假设响应变量与解释变量之间存在一 种可通过链接函数转化的线性关系，而非线性模型 则不受此限制，可以拟合任意复杂的非线性关系。
模型诊断与检验
对于广义线性模型，常用的诊断方法包括残差分析、 拟合优度检验等；对于非线性模型，由于模型的复 杂性，诊断方法可能更加多样化，包括交叉验证、 可视化分析等。
与其他社会科学的关系 计量经济学也可以应用于其他社会科学领域，如 社会学、政治学等，对社会科学现象进行定量分 析。
计量经济学发展历史及现状
发展历史
计量经济学起源于20世纪初，随着计算机技术的发展和普及，计量经济学得到 了广泛的应用和发展。
现状
目前，计量经济学已经成为经济学领域的重要分支，广泛应用于宏观经济、微 观经济、金融、国际贸易等领域。同时，随着大数据和人工智能技术的发展， 计量经济学面临着新的机遇和挑战。
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
介绍空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等空间计量经济模型的建立与估 计方法，包括极大似然估计、广义矩估计等。
贝叶斯计量经济学原理及应用
01
02
贝叶斯统计推断基础
阐述贝叶斯统计推断的基本原理和方法， 包括先验分布、后验分布、贝叶斯因子 等概念。
贝叶斯计量经济模型 的建立与估计
介绍贝叶斯线性回归模型、贝叶斯时间 序列模型等贝叶斯计量经济模型的建立 与估计方法，包括马尔科夫链蒙特卡罗 （MCMC）模拟等。
模型假设
广义线性模型假设响应变量与解释变量之间存在一 种可通过链接函数转化的线性关系，而非线性模型 则不受此限制，可以拟合任意复杂的非线性关系。
模型诊断与检验
对于广义线性模型，常用的诊断方法包括残差分析、 拟合优度检验等；对于非线性模型，由于模型的复 杂性，诊断方法可能更加多样化，包括交叉验证、 可视化分析等。
与其他社会科学的关系 计量经济学也可以应用于其他社会科学领域，如 社会学、政治学等，对社会科学现象进行定量分 析。
计量经济学发展历史及现状
发展历史
计量经济学起源于20世纪初，随着计算机技术的发展和普及，计量经济学得到 了广泛的应用和发展。
现状
目前，计量经济学已经成为经济学领域的重要分支，广泛应用于宏观经济、微 观经济、金融、国际贸易等领域。同时，随着大数据和人工智能技术的发展， 计量经济学面临着新的机遇和挑战。
计量经济学第一章PPT课件
02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法，用于研究变 量之间的关系，特别是当一个变 量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为线性时，即可以 用一条直线来描述它们之间的关 系。
非线性回归
在回归分析中，当自变量和因变 量之间的关系为非线性时，即不 能用一条直线来描述它们之间的 关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技 术，用于找到最佳拟合数据点 的函数。
02
在回归分析中，最小二乘法的 目标是找到最佳拟合数据的直 线，使得实际观测值与预测值 之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程 组来找到最佳拟合直线的参数 。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量，其值越接近于1，说明模型拟合 效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观 经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合，产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条，人们开始利用计量经济学方法 分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展，推动了计量 经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过 程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法，它通过最小化残差平 方和来估计参数。即，对于给定的样本数据，找到一组参数 值，使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。
计量经济学(共11张PPT)
分析与模型应 用阶段
是否可用于决策？ 应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节 经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题 经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70－80年代
80－90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内 容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲 正式发表；全国许多高校相继开设 《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专 业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方 法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天，尤其是二次大战以后，计量经济学在西方各 国的影响迅速扩大。曾说：“二次世界大战以后的经济学是计量经 济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。 自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量 经济学家，其中10位是世界计量经济学会的会长。
（时间序列数据、截面数据）
二、参数估计
三、模型检验（拟合优度、t 检验、F 检验） 四、模型应用（预测、结构分析、 模拟）
第三节 经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的，它不但给出质的解释，而且给出确切的量的 描述，从而使经济学成为一门精密的科学。 定性分析－定量分析（简单的数量对比－模型分析）
2.能综合考虑多种因素，通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系，对 影响某一经济现象的众多因素（哪些是主要、次要因素）给出一目了然的 回答。
《计量经济学》ppt课件
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间 变化的发展过程。
时间序列构成要素
现象所属的时间（横坐标）和现象在某一时间 上的指标数值（纵坐标）。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图，判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
05
非参数和半参数估计方法
非参数估计方法原理及应用
原理
非参数估计方法不对总体分布做具体假设，而是利用样本数据直接进行推断。其核心思想是通过核密度估计、最 近邻估计等方法，对样本数据的分布进行平滑处理，从而得到总体分布的估计。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中，如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高，能够适应各种复杂的数据分布，但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
计量经济学研究方法与工具
研究方法
主要包括理论建模、实证分析和政策评估等方法。
工具
运用数学、统计学和计算机技术等多种工具，如回归分析、时间序列分析、面 板数据分析等。
02
经典线性回归模型
线性回归模型基本概念
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个自变量之间线性关系的数学模型。
回归方程
表示因变量与自变量之间关系的数学表达式，形如 Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk。
利用指数平滑技术对时间序列进行预测， 适用于具有线性趋势和一定周期性变化的 时间序列。
ARIMA模型
神经网络模型
第十二章 计量经济分析的建模和应用精选版演示课件.ppt
第十二章 计量经济分析的建模和应用
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1
本章结构
第一节 建模技术和模型选择 第二节 建模示例 第三节 分析步骤和计量软件的运用
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2
第一节 建模技术和模型选择
一、计量经济分析的适用问题 二、模型类型的选择 三、变量选择 四、函数形式的选择 五、模型的取舍
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3
一、计量经济分析的适用问题
应该用怎样的模型来研究这种弹性呢？
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17
需求的价格弹性是衡量需求对价格变化反应程 度的指标，而价格变化必然有时间过程，因此 该研究分析的数据一定是时间序列数据，而不 是截面数据。
模型的被解释变量应该是所研究商品的进口数 量或金额，解释变量中至少必须包含该进口商 品的价格。
根据基本的经济理论，对商品需求弹性的研究， 还应该考虑替代商品价格的影响，以及消费者 收入水平变化的影响。
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4
二、模型类型的选择
计量经济分析有许多种不同的模型，选择的模 型类型是否恰当，在很大程度上决定了计量分 析的效果和价值。
研究某个经济局部、某些经济因素之间的单向 作用，可以用两变量或多元的因果关系模型、 线性回归模型进行分析。
如果所分析的问题中多方面因素有不可忽视的 相互制约和影响，那么应该用联立方程组模型 进行分析。
预测性能的检验则更是被认为是最根本 Leabharlann 检验。yyty15
第二节 建模示例
一、我国进口需求弹性的研究 二、需求函数的研究 三、劳动力需求和就业
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16
一、我国进口需求弹性的研究
进口商品的需求价格弹性是制定进口关 税、贸易政策等的重要参考依据。
要得到进口商品需求价格弹性的准确数 值，必须根据进口商品的数量和价格数 据进行实证分析。
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1
本章结构
第一节 建模技术和模型选择 第二节 建模示例 第三节 分析步骤和计量软件的运用
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第一节 建模技术和模型选择
一、计量经济分析的适用问题 二、模型类型的选择 三、变量选择 四、函数形式的选择 五、模型的取舍
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一、计量经济分析的适用问题
应该用怎样的模型来研究这种弹性呢？
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需求的价格弹性是衡量需求对价格变化反应程 度的指标，而价格变化必然有时间过程，因此 该研究分析的数据一定是时间序列数据，而不 是截面数据。
模型的被解释变量应该是所研究商品的进口数 量或金额，解释变量中至少必须包含该进口商 品的价格。
根据基本的经济理论，对商品需求弹性的研究， 还应该考虑替代商品价格的影响，以及消费者 收入水平变化的影响。
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二、模型类型的选择
计量经济分析有许多种不同的模型，选择的模 型类型是否恰当，在很大程度上决定了计量分 析的效果和价值。
研究某个经济局部、某些经济因素之间的单向 作用，可以用两变量或多元的因果关系模型、 线性回归模型进行分析。
如果所分析的问题中多方面因素有不可忽视的 相互制约和影响，那么应该用联立方程组模型 进行分析。
预测性能的检验则更是被认为是最根本 Leabharlann 检验。yyty15
第二节 建模示例
一、我国进口需求弹性的研究 二、需求函数的研究 三、劳动力需求和就业
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一、我国进口需求弹性的研究
进口商品的需求价格弹性是制定进口关 税、贸易政策等的重要参考依据。
要得到进口商品需求价格弹性的准确数 值，必须根据进口商品的数量和价格数 据进行实证分析。
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TSP 基 础 上 直 接 开 发 成 功 EViews 并 投 入 使 用 。 虽 然
EViews是由经济学家开发的并大多在经济领域应用，但
它的适用范围不应只局限于经济领域。
4
EViews的特点
•
EViews提供便利的从键盘，磁盘文件得到数据的方
法，并能从已有的数据得到新的数据，及显示和打印数
据，做数据序列的统计分析和相关分析。
经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着
广泛的应用。
3
EViews 的历史背景
•
EViews 是 在 大 型 计 算 机 的 TSP (Time Series
Processor) 软件包基础上发展起来的新版本，是一组处
理时间序列数据的有效工具，1981年Micro TSP面世，
1994年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro
7
§A.1.2 EViews窗口
它由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状
态栏、工作区。
标
题
栏
主
命
菜
令
单
窗
口
工 作 区
状
态
栏
8
标题栏
•
位于主窗口的最上方。当EViews工作区窗口处
于活动状态时，工作区窗口标题栏的颜色较其他窗口
比是兰色的，当其它窗口处于活动状态时，它的颜色
会变成灰色的。可以单击EViews工作区窗口的任何位
EViews网站地址是：
16
§A.2 工作文件(Workfile)基础
•
EViews的核心是对象，对象是指有一定关系的信
息或算子捆绑在一起供使用的单元，用EViews工作就
是使用不同的对象。对象都放置在对象集合中，其中
工作文件（workfile）是最重要的对象集合。
17
1
•
第二部分：基本的单方程分析 —— 讨论标准回归
分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶段最
小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程
检验及预测。
•
第三部分：扩展的单方程分析 —— 介绍自回归条
件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、
和对数极大似然估计。
•
第四部分：多方程分析 —— 联立方程组的估计、
序，并存储，从而可以通过直接运行程序来完成复杂
的计算工作。
6
§A.1.1 安装和启动EViews
EViews提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并 直接在桌面上建立图标。但是在第一次使用前，EViews要 求在网上注册。
在WINDOWS下，有下列几种启动EViews的办法： 1. 单击任务栏中的开始按钮，然后进入EViews程序组， 再选择EViews。 2. 通过桌面上的图标进入EViews目录。 3. 双击EViews的workfile 或database或program文件名。
• 这里有关闭EViews的许多方法：
•
1. 可在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关
闭EViews 。
•
2. 如果正在运行，可单击EViews窗口右上角的关闭
方块，或双击EViews窗口左上角的EViews符号来关闭
窗口。
•
3. 单击EViews窗口左上角的控制菜单方块，然后选
择Close来关闭窗口。
置使EViews工作区窗口回到活动状态。
9
主菜单
•
紧接着标题栏下面是主菜单。移动光标至主菜单
然后点击鼠标左按钮，它会出现一个下拉菜单，在这
个下拉菜单中可以单击选择显现项。
10
命令窗口
•
菜单栏下面是命令窗口。把EViews命令输入该窗口，
按回车键即执行该命令。该窗口支持WINDOWS下的剪切 和粘贴功能，因此可以在命令窗口、其他的EViews文本窗 口及其它的WINDOWS窗口之间转换文本。可把光标放在 命令窗口的最底端，按着鼠标按钮上下拖拽来改变命令窗
EViews软件基础
§ 绪 论
EViews的用途：统计、计量分析和预测。
除菜单操作外，EViews还提供命令语言，矩阵语言和 程序设计。
•
Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法。解释
如何使用EViews来管理数据。
•
第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完
成数据的基本分析。
口的大小。
11
状态栏
•
窗口的最底端是状态栏，它被分成几个部分。左
边部分提供EViews发送的状态信息，通过单击状态线
最左边的方块可清除这些状态信息；往右接下来的部
分是EViews寻找数据和程序的预设目录；最后两个部
分显示预设数据库和工作文件的名称。
12
工作区
•
位于窗口中间部分的是工作区。 EViews在这里显示
§A.2.1 工作文件的基本概念
•
大多数工作都是通过工作文件来实现的。这样，
使用EViews工作的第一步就是建立一个新的工作文件
各个目标窗口，这些窗口会相互重叠且当前活动窗口处于
最上方，只有活动窗口的标题栏是深色的。当需要的窗口
被部分覆盖时，可单击该窗口的标题栏或该窗口的任何可
见部分使该窗口处于最上方；移动窗口可通过单击标题栏
并拖拽窗口来完成。单击窗口右端底部的角落并拖拽角落
可改变窗口的大小。
13
§A.1.3 关闭EViews
14
§A.1.4 寻求帮助
• 一、操作手册
• 二、帮助系统 • EViews的帮助系统中包含了EViews的大部分内容。
若 想 进 入 EViews 帮 助 系 统 ， 只 需 进 入 主 菜 单 并 选 择 Help。
15
三、互联网
除了操作手册和帮助系统能提供信息外，EViews 软件商在网络上还建立了信息区，可通过浏览器进行 访问。在EViews网站的信息区可以找到有关安装、使 用及EVIEWS以外的其它问题的答案。
向量自回归、向量误差修正模型、状态空间模型、截
面数据/时间序列数据、及模型求解和预测。
2
什么是EViews
•
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂
的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速
从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预
测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观
•
EViews得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标
准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且
能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结
果。
5
•
此外，还可以利用EViews的强大的命令功能和
它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，
并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程