《计量经济学导论》ch7.ppt

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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。

《计量经济学导论》ch17 33页

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Limited Dependent Variables and Sample Selection Models
Goodness-of-fit measures for Logit and Probit models
Percent correctly predicted
Individual i‘s outcome is predicted as one if the probability for this event is larger than .5, then percentage of correctly predicted y=1 and y=0 is counted
Limited Dependent Variables and Sample Selection Models
Reporting partial effects of explanatory variables The difficulty is that partial effects are not constant but depend on Partial effects at the average:
Chi-squared distribution with q degrees of freedom
The null hypothesis that the q hypotheses hold is rejected if the growth in maximized likelihood is too large when going from the restricted to the unrestricted model

计量经济学导论PPT课件

• 必须掌握一种应用软件(Spss或Eviews)，注意课堂和实验的软件应用演示。
第一章导论
什么是计量经济学计量经济学研究的步骤计量经济学模型与数据计量经济学的产生与发展
第一节什么是计量经济学
◆ 计量经济学的定义 ◆ 计量经济学与其它学科的关系 ◆ 计量经济学的内容体系
一、计量经济学的定义
▼ 第一届诺贝尔经济学奖得主挪威经济学家R. Frisch将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学的结合；
▼ P.A.Samuelson、T.C.Koopmans、R.Stone将计量经济学定义为“应用合适的方法对经济理论和观察到的事实加以联系和推导，对现实经济现象进行定量分析”。
一、计量经济学的定义
应用计量经济学——运用理论计量经济学所提供的理论
与方法研究特定领域的具体经济活动的数量关系，侧重于建立与应用模型过程中的实际问题的处理，除依赖理论计量经济学外，需要依赖经济理论建立模型，根据具体的经济数据进行分析、预测、评价等。
宏观计量经济学与微观计量经济学
区分依据：
对应于宏观经济学与微观经济学的划分
（对数学的应用）
第一，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用
第二，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力
第三，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理
计量经济学与其它学科的区别
个人消费C
GDP
1980
2447.1
3776.3
1981
2476.9
3843.1
1982
2503.7

ch17 Limited Dependent Variables 《计量经济学导论》课件

Economics 20 - Prof. Anderson
7
The Likelihood Ratio Test
Unlike the LPM, where we can compute F statistics or LM statistics to test exclusion restrictions, we need a new type of test
Say y* = xb + u, u|x ~ Normal(0,s2)
But we only observe y = max(0, y*)
The Tobit model uses MLE to estimate
both b and s for this model
Important to realize that b estimates the
y = xb + u, u|x,c ~ Normal(0,s2), but we
only observe w = min(y,c) if right censored, or w = max(y,c) if left censored Truncated regression occurs when rather than being censored, the data is missing beyond a censoring point
effect of x on y*, the latent variable, not y
Economics 20 - Prof. Anderson
11
Interpretation of the Tobit Model
Unless the latent variable y* is what’s of interest, can’t just interpret the coefficient

《计量经济学导论》课件

简单回归分析
通过单独的自变量和因变量建立线性回归方程，了解不同变量之间的关系。
多元回归分析
通过多个自变量与因变量建立线性回归模型，研究个体变量和经济体系之间关系的多元方法。
假设检验
通过可靠的统计分析方法，掌握有强科学性的实证检验体系，实现对数据有效性和可信程度的评估。
三、回归模型的常见问题
计量经济学的应用领域
计量经济学应用广泛，涉及金融、政策、市场等领域。它可以预测未来趋势、修复经济体系中的异常、通过政策和决策可视化经济走向。
计量经济学的重要性
计量经济学是了解经济运行的内在规律和复杂性的重要方式。它为预测未来趋势、指导政策
二、基础知识概述
数据类型
数字型、分类型、时间序列型等。掌握不同数据类型的基本方法，可以更准确地描述数字在数据分析和应用中的实际含义。
《计量经济学导论》PPT 课件
这堂课将带领您进入计量经济学的精彩世界，发掘数据背后的价值，实现对数据的科学管理，提升对经济体系的理解和应用。快来开启您的计量之旅吧！
一、导言
什么是计量经济学？
计量经济学是一门探索kw【经济变量之间内在关系】/kw的学问，可通过数据方法，深入研究数字背后的规律，了解数字的真实含义。
1
多重共线性
独立变量之间具有高度相关性，导致
异方差性
2
难以准确度量变量对因变量的影响。
存在变量误差的果的可靠性和
准确性。
3
自相关性
存在观测值之间的相关性，导致参数
的不一致性和标准误的高估。
非常见事件与离群值
4
可能存在离群值和异常数据，影响分析结果的稳健性和可靠性。
2 练习题解析和讨论

伍德里奇计量经济学导论ppt课件

l 确定性总体回归函数
E(Y|Xi) = 0 + 1 Xi,
ppt课件.
21
Ø 随机误差项u的意义：
l 反映被忽略掉的因素对被解释变量的影响。或者理论不够完善，或者数据缺失；或者影响轻微。
l 模型设定误差 l 度量误差 l 人类行为内在的随机性
ppt课件.
22
Ø 随机误差项主要包括下列因素：
在解释变量中被忽略的因素的影响；变量观测值的观测误差的影响；残缺数据；模型关系的设定误差的影响；其他随机因素的影响。
l 对于某一个家庭，如何描述可支配收入和消费支出的关系?
Yi=E(Y|Xi) + ui =0 + 1 Xi + ui
某个家庭的消费支出分为两部分：一是E(Y|Xi)=0 + 1 Xi ，称为系统成
分或确定性成分；二是ui，称为非系统或随机性成分。
ppt课件.
20
l 随机性总体回归函数
Yi=0 + 1 Xi + ui
260
— 152
— — 180 185 — 3 517
ppt课件.
26
样本回归线
样本均值连线
ppt课件.
27
Ø 总体回归模型和样本回归模型的比较
ppt课件.
28
注意：分清几个关系式和表示符号
E(Y|Xi) = 0 + 1 Xi （1）总体（真实的）回归直线： Yi
E(Y|Xi)01Xi
Y2
Y1
或： Yi ˆ0ˆ1Xi ei
其中： Yˆi 为Yi的估计值（拟合值）； ˆ0 , ˆ1 为 0 , 1 的估计值；
110 115 120 130 135 140
－ 6 750

计量经济学导论第四版第七章

OLS便是不一致的。
当我们把（7.1）和（7.6）结合起来时，
便发现实际上服从一个二阶自回归模型，
或AR(2)模型。为说明这一点，我们把它
写成 ut -1 yt 1 0 1yt 2，并代入 ut ut 1 et
于是（7.6）就可以写成：
12
出现滞后因变量时的序列相关
中的t统计量忽略了和 −1 之间可能
的相关，所以在回归元不是严格外生的
情况下它不是有效的。
27
例2检验最低工资方程中的AR(1)序列
相关
在第5章，我们考察了最低工资对波多黎
各就业率的影响，我们现在来检验误差
中是否包含了序列相关，所用的检验并
不假定最低工资和GNP有严格外生性。
我们假定潜在的随机过程是弱相关的，
7
效率和推断
单个假设的t统计量也不再确当。因为较
小的标准误意味着较大的t统计量，所以
当 > 时，通常t统计量常常过大。用
于检验多重假设的通常F统计量和LM统
计量也不再可靠。
8
拟合优度
有时我们有这样一种观点：时间序列回
归模型中的误差若存在序列相关，我们
通常的拟合优度指标2 和调整 2 便失效
如同检验异方差性那样，虚拟假设就是
相应的高斯-马尔科夫假定正确。在
AR(1)模型中，误差序列无关的这个虚
拟假设是：H 0 : 0 (7.12)
这里我们把定理（6.2）的渐进正态结论
直接应用于动态回归模型：
ut ut 1 et , t 2,3..., n (7.13)
15
严格外生时对AR(1)的t检验
值。
17
例1菲利普斯曲线AR(1)序列相关

第七章计量经济学7ppt课件

不完全竞争市场
第七章
精品课件
本章内容概述
1. 垄断 2. 垄断竞争 3. 寡头 4. 不同市场的经济效率的比较 5. 结束语
精品课件
垄断
1. 垄断市场的条件 2. 垄断厂商的需求曲线和收益曲线 3. 垄断厂商的短期均衡 4. 垄断厂商的供给曲线 5. 垄断厂商的长期均衡 6. 价格歧视 7. 自然垄断和政府管制
精品课件
垄断厂商的需求曲线和收益曲线
1. 垄断厂商的需求曲线及特征垄断行业【一个厂商】，垄断厂商的需求曲
线即市场的需求曲线。垄断厂商需求曲线的特征【一条向右下方倾
斜的曲线】
精品课件
垄断厂商的需求曲线和收益曲线
2. 垄断厂商的收益曲线影响垄断厂商收益的因素【垄断厂商的需求
曲线特征决定其收益曲线特征】
精品课件
垄断厂商的长期均衡
1. 垄断厂商的长期利润——垄断厂商在长期内可以保持其在短期内所获得的利润。
2. 垄断厂商在长期内对生产的调整【退出生产、摆脱亏损状态、获得更大利润】
精品课件
垄断厂商的长期均衡
3. 对垄断厂商的长期均衡分析（获得利润）
P
SMC1 SAC1
P1
H
SMC2
P1 E1
SAC2
垄断厂商供给曲线的特征【对产量和价格的
同时调整实现P＝SMC均衡条件，而且，P总是
大于AR】
精品课件
垄断厂商的供给曲线
对垄断厂商供给曲线的分析
d2
P
MC
P
MC
P1
P1 MR2
MR1
O Q
d1 MR2 Q1 Q2
d2 精品课件 O Qd1 MR1Q1垄断厂商的供给曲线
结论——在需求曲线向右下方倾斜、厂商可以控制市场价格的市场中，不存在规律性的短期供给曲线。

计量经济学课件全完整版

04
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。
自相关函数法
利用自相关函数描述时间序列的自相关性，若自相关函数迅速衰减，则表明时间序列可能是平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位根来判断其平稳性，常用的单位根检验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量之间的关系无法用线性方程来描述的统计模型。这类模型通常涉及到复杂的数学函数和算法，用于拟合和预测非线性关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型可分为多种类型，如多项式回归、神经网络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
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。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因变量之间存在线性关系
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质

《导论计量经济学》课件

面板数据分析实例
面板数据分析实例
利用面板数据，分析不同个体在一段时间内的行为和表现。例如，分析不同国家在一段时间内的经济增长和贸易情况。
面板数据模型选择
根据研究目的和数据特点，选择合适的面板数据模型，如固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据异方差性和序列相关性检验
在进行面板数据分析时，需要注意数据的异方差性和序列相关性，以避免模型估计的偏误和无效。
参数估计与最小二乘法
总结词
估计模型参数的方法
详细描述
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化预测值与实际观测值之间的残差平方和来估计参数。具体来说，对于线性回归模型，最小二乘法会找到一组参数值，使得因变量的观测值与通过自变量和这组参数预
测的值之间的差距最小。
模型的检验与诊断
总结词
评估模型质量的过程
ABCD
机器学习与计量经济学的结合
机器学习算法的引入将有助于改进计量经济学模型的预测精度和解释能力。
领域交叉融合
计量经济学将与金融、环境、生物等领域交叉融合，拓展研究领域和应用范围。
计量经济学与其他学科的交叉研究
计量经济学与金融学的交叉研究
01
探讨金融市场中的资产定价、风险管理等问题。
计量经济学与环境学的交叉研究
描述变量之间的关系
详细描述
线性回归模型用于描述因变量和自变量之间的线性关系，基本形式为 (Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_kX_k + epsilon) 其中 (Y) 是因变量， (X_1, X_2, ldots, X_k) 是自变量，而 (beta_0, beta_1, ldots, beta_k) 是待估计的参数，(epsilon) 是误差项。

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Multiple Regression Analysis: Qualitative Information
Dummy variable trap
This model cannot be estimated (perfect collinearity)
When using dummy variables, one category always has to be omitted:
A single dummy independent variable
= the wage gain/loss if the person is a woman rather than a man (holding other things fixed)
Dummy variable: =1 if the person is a woman =0 if the person ision Analysis: Qualitative Information
Estimated wage equation with intercept shift
Holding education, experience, and tenure fixed, women earn 1.81$ less per hour than men
Multiple Regression Analysis with Qualitative Information
Chapter 7
Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5e
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Multiple Regression Analysis: Qualitative Information
Comparing means of subpopulations described by dummies
Not holding other factors constant, women earn 2.51$ per hour less than men, i.e. the difference between the mean wage of men and that of women is 2.51$.
Intercept shift
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The base category are men The base category are women
Alternatively, one could omit the intercept:
Disadvantages: 1) More difficult to test for differences between the parameters 2) R-squared formula only valid if regression contains intercept
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Multiple Regression Analysis: Qualitative Information
Qualitative Information Examples: gender, race, industry, region, rating grade, … A way to incorporate qualitative information is to use dummy variables They may appear as the dependent or as independent variables
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Does that mean that women are discriminated against? Not necessarily. Being female may be correlated with other productivity characteristics that have not been controlled for.
Multiple Regression Analysis: Qualitative Information
Graphical Illustration
Alternative interpretation of coefficient:
i.e. the difference in mean wage between men and women with the same level of education.