计量经济学(1)PPT课件

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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）

《计量经济学入门》PPT课件

Q i 0 1 P i 2 P 0 i 3 Y i 4 T i u i
其中
Q i ——某种商品需求量；
.

13
P i——该商品的价格；
P0 i ——可替代商品的价格；
Y i ——消费者收入；
T i ——消费者偏好； u i ——影响商品需求量的其他因素和随机因素
0 ~ 4 ——需求函数的回.归系数。
14
参考书目
基础书：高等数学、西方经济学、概率论与数理统计
专业书： 1、《经济计量学》（第四版），张保法编著，经济科学出版社，2000年版。 2、《计量经济学—理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出版. 社，1988年版。 15
❖ 3、《计量经济学》（第三版），李子奈，高等教育出版社，2010年3月版。
的变化情况。 ❖ 截面数据的时间是固定的。
.
26
GDP growth rate：
平面数据年份中国美国
（Panel Data） 1994 11.8 4.08
❖ 平面数据是时间序列数据
1995 10.5 2.7 1996 9.6 3.61 1997 8.8 4.47
与截面数据的 1998 7.8 4.32
2001.1
8.1
2001.2
7.9
2001.3
7.6
2001.4
7.3
2002.1
7.6
2002.2
8.0
2002.3
7.9
2002.4
8.0
2003.1
9.9
2003.2
. 8.2
25
截面数据（Cross-Sectional Data）
❖ 截面数据又俗称横向数据，是一批发生在同一时间截面上的调查数据。研究某个时点上

计量经济学ppt第一章

1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
Page 5
1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
Page 6
1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10

计量经济学-1-绪论

数据类型
❖ 时间序列数据（time series data）：由不同时点或时期观测值所构成，其特点在于：往往不能满足回归分析的基本假定。
❖ 混合横截面数据（pooled cross-sectional data）：不同年份的横截面数据混合，但不同年份的样本点不同
❖ 时序横截面数据（panel data）：不同年份的横截面数据混合且每年样本点相同
统计图
1、散点图 2、折线图 3、条形图与直方图
1、散点图
经常用以观察两个变量之间的关系利用散点图可以判断用以拟合的函数形式
Y
X
1、散点图
Y
X
Y a bln X
2、折线图
经常用以观察一个变量随时间发生变化的规律并进行不同观察对象的比较
GDP指数（%） 118 116 114 112 110 108 106 104 102 100 98
1996 1555
1993
增加值用水系数直接用水系数完全用水系数考虑占用的完全用水系数对本地区的完全用水系数（考虑占用）
1500
1000 500 0
农业
662
561
543
241 62
一般工业
267 387 302 25 12
服务业
二、建立计量经济学模型的步骤和要点
理论模型的设计
样本数据的收集
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
3500.0
250.0
750.0
1250.0
1750.0
2250.0
2750.0
3250.0
各省级固行定政资产区投投资资数量的分布

计量经济学全册课件(完整)pptx

预测与置信区间
阐述如何利用一元线性回归模型进行预测，并给出预测值的置信区间，以评估预测的不确定性。
2024/1/28
8
多元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍多元线性回归模型的基本形式，解释多个自变量对因变量的影响，以及最小二乘法在多元线性回归中的应用。
模型的统计性质
探讨多元线性回归模型的统计性质，包括回归系数的解释、拟合优度的度量、多重共线性的诊断与处理等。
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。
模型的统计性质
探讨一元线性回归模型的统计性质，包括回归系数的解释、拟合优度的度量（如R方）、回归系数的显著性检验等。
贝叶斯计量经济学的定义
贝叶斯计量经济学是应用贝叶斯统计推断方法，对经济模型进行参数估计、假设检验和预测的一门学科。
贝叶斯计量经济学的研究对象
贝叶斯计量经济学主要关注经济模型的参数估计和不确定性问题，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
贝叶斯计量经济学的研究方法
贝叶斯计量经济学的研究方法主要包括先验分布的设定、后验分布的推导、马尔科夫链蒙特卡罗模拟（MCMC）等。
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。
计量经济学模型估计
介绍如何在EViews中建立计量经济学模型，进行参数估计、模型检验和预测等操作。
24
Stata软件介绍及操作指南
Stata软件概述
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。

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

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

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在 yt = β0+ β1zt + µt 的回归模型中如何增加虚拟变量进
行“除季节性”处理？
12
6.4 平稳性和弱相依时间序列
1. 平稳随机过程(stationary stochastic process)：对每一组时间指数1≦t1<t2<…<tm，和所有的整数h≧1，如果{xt1, xt2, …, xtm}与{xt1+h, xt2+h, …, xtm+h}的联合分布相同，那么随机过程{xt: t=1, 2, …}就是平稳的。
(0.136) (0.678)
(0.0035)
n = 42，adj.R2 = 0.307
11
3. 季节性
定义：如果一个时间序列是由定期如每月或每季度（甚至每周或每天）观测而得到的，它就有可能表现出季节性 (seasonality)。
处理：在回归模型中增加一组季节性虚拟变量(seasonal dummy variables)来解释（控制）因变量或自变量中的季节性。
yt变化的比例： △ log(yt) ≈(yt - yt-1)/yt-1 = β1 β1近似地等于yt各期增长率的平均值。例如，β1 = 0.025
表示yt以平均每年2.5%的速度增长。
10
（3）在回归分析中使用趋势变量
例1、房产投资与价格关系的回归结果（JM P.322)
Inv代表实际人均房产投资，price代表房产价格指数，对美国1947-1988年房产投资和房产价格指数的观测结果。
1. 不考虑趋势性的回归结果
log(inv) = - 0.550 + 1.241log(price)
(0.043) (0.382)
n = 42，adj.R2 = 0.189
2. 增加一个时间趋势（去趋势处理）的回归结果
log(inv) = - 0.913 – 0.381log(price) + 0.0098t
△yt = yt - yt-1 = α1
9
(2) 指数趋势(exponential trend)
当一个序列从一个时期到另一个时期的平均增长率为恒定时，它就服从指数趋势。在实践中，时间序列中的指数趋势可以通过建立有线性趋势的自然对数模型得到
（假设yt >0):
log(yt) = β0+β1t + et t = 1, 2, … 对于很小的变化，△ log(yt) = log(yt) - log(yt-1) 近似等于
6. 时间序列计量经济学
6.1 时间序列数据的性质 6.2 时间序列回归模型的类型 6.3 趋势和季节性 6.4 平稳性和弱相依时间序列 6.5 事件研究法
主要参考书：J. M.伍德里奇：《计量经济学导论—现代观点》，中国人民大学出版社（以下引用简称JM）
1
整体概述
概述一
点击此处输入
序列的初始点是y0(t=0)，{et ：t = 1, 2, …}是均值为0，方差为σ2的独立同分布的序列， et独立于y0且E(y0)=0。
7
6.3 趋势和季节性
1. 有趋势的时间序列很多经济方面的时间序列随着时间有上升的一般趋势，在
对二个时间序列数据作出因果推断的过程中，忽略二个序列按相同或相反的趋势发展可能会导致错误的结论，认为一个变量的变化由另一个变量的变化引起。在很多情况下，二个时间序列过程表现出相关性，仅仅是因为二者都由于未被观测到的因素的作用而具有某种趋势的缘故，即产生谬误回归(spurious regression)。
(stochastic process)或者时间序列过程。
3
6.2 时间序列回归模型的类型
1. 静态模型 2. 有限分布滞后模型 3. 自回归过程
4
1. 静态模型
假设有二个变量y和z的时间序列数据，并对yt和zt相同的时间。把y和z联系起来的一个静态模型为：
yt = β0+ β1zt + µt t = 1,2,…,n （1）
式中， β0称为短期或冲击乘数或即期倾向，表示pe同期
单位变化所引起gfr的平均变化量。 β0 +β1 +β2称为长期乘数或长期倾向。
6
3. 自回归过程
一阶自回归过程 [autoregressive process of order one, AR(1)]
yt =ρ1yt-1+ et t = 1, 2, …
平稳性要求所有时期的相邻项之间的相关关系具有相同的性质。 2. 协方差平稳过程假定{xt: t=1, 2, …}的二阶矩是有限的，即E(Xt平方)<∞对所有xt成立，
那么可以定义：一个有限二阶矩的随机过程在满足下列条件时是协方差平稳的（1）
5
2. 有限分布滞后模型
在有限分布滞后模型中[finite distributed lag (FDL) model]中，允许一个或多个变量对y的影响有一定时滞。
如：gfrt = α0+ β0pet + β1pet-1 + β2pet -2+ µt
gfr为生育率；pe为个人税收豁免的实际美元金额。
（1）式反映z在时间t的一个变化对y有立即的影响。为：
inft = β0+ β1unemt + µt
Inft为年通货膨胀率；unemt为失业率。这种形式的菲利普斯曲线实际上假定了一个不变的自然失
业率和固定的通货膨胀预期。
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2
6.1 时间序列数据的性质
（与横截面数据的区别） 1. 时间序列数据是按照时间排列顺序的。如：商品价格数据、通货膨胀数据 2. 横截面数据的样本是随机地从适当的总体中抽出，时间
序列数据是随机地从适当的总体时间（段）中抽出。标注有时间的一个随机变量序列被正式地称作随机过程
8
2. 描述有趋势序列的模型
(1) 线性时间趋势
yt = α0 +α1t + et t = 1, 2, …
{et ：t = 1, 2, …}是均值为0，方差为σ2的独立同分布的序列。
在其他因素（被包括在et中）不变时， α1度量了由于时
间的流逝yt从一个时期到下一个时期的变化：
当△et=0时，有