当前位置：文档之家 › 《计量经济学》第7章数据

《计量经济学》第7章数据

  • 格式：doc
  • 大小：379.50 KB
  • 文档页数：10

1

《计量经济学》各章数据

第7章 单方程回归模型的几个专门问题

例7.1.8 关于家庭储蓄的模型

随机调查美国旧金山地区20个家庭的储蓄情况，建立年储蓄额y (千美元) 对年收入x

(千美元) 的回归模型。y和x的数据见表7.1.2。

表7.1.2 家庭年储蓄额y与收入额x数据（单位：千美元）

t y x D t y x D

1 1.0 20.0 0 11 0.3 9.0 0

2 1.3 24.0 0 12 0.0 6.0 0

3 0.7 12.0 0 13 1.0 18.0 0

4 0.8 16.0 0 14 2.0 20.0 1

5 0.5 11.0 0 15 0.4 12.0 0

6 2.4 32.0 1 16 0.7 14.0 0

7 0.3 10.0 0 17 1.5 15.0 1

8 3.2 40.0 1 18 1.6 16.0 1

9 2.8 32.0 1 19 0.6 15.0 0

10 0.0 7.0 0 20 0.6 14.0 0

2

例7.1.9 中国进出口模型。

中国进出口贸易总额数据（1950-1884）见表7.1.3。试检验改革开放前后该时间序列的斜率是否发生变化。

表7.1.3 中国进出口贸易总额数据（单位：百亿元人民币）

年份 进出口总额y 时间x 虚拟变量D1 D1*x

1950 0.415 1 0 0

1951 0.595 2 0 0

1952 0.646 3 0 0

1953 0.809 4 0 0

1954 0.847 5 0 0

1955 1.098 6 0 0

1956 1.087 7 0 0

1957 1.045 8 0 0

1958 1.287 9 0 0

1959 1.493 10 0 0

1960 1.284 11 0 0

1961 0.908 12 0 0

1962 0.809 13 0 0

1963 0.857 14 0 0

1964 0.975 15 0 0

1965 1.184 16 0 0

1966 1.271 17 0 0

1967 1.122 18 0 0

1968 1.085 19 0 0

1969 1.069 20 0 0

1970 1.129 21 0 0

1971 1.209 22 0 0

1972 1.469 23 0 0

1973 2.205 24 0 0

1974 2.923 25 0 0

1975 2.904 26 0 0

1976 2.641 27 0 0

1977 2.725 28 0 0

1978 3.550 29 0 0

1979 4.546 30 1 30

1980 5.638 31 1 31

1981 7.353 32 1 32

1982 7.713 33 1 33

1983 8.601 34 1 34

1984 12.010 35 1 35

3 例7.1.10 用虚拟变量处理季节数据模型

中国1982-1988年市场用煤销售量（yt）季节数据（《中国统计年鉴》1987，1989）见图7.1.6与表7.14。

表7.1.4 中国市场用煤销售量季节数据

年与季度 yt t D4 D3 D2

1982.1 2599.8 1 0 0 0

1982.2 2647.2 2 0 0 1

1982.3 2912.7 3 0 1 0

1982.4 4087.0 4 1 0 0

1983.1 2806.5 5 0 0 0

1983.2 2672.1 6 0 0 1

1983.3 2943.6 7 0 1 0

1983.4 4193.4 8 1 0 0

1984.1 3001.9 9 0 0 0

1984.2 2969.5 10 0 0 1

1984.3 3287.5 11 0 1 0

1984.4 4270.6 12 1 0 0

1985.1 3044.1 13 0 0 0

1985.2 3078.8 14 0 0 1

1985.3 3159.1 15 0 1 0

1985.4 4483.2 16 1 0 0

1986.1 2881.8 17 0 0 0

1986.2 3308.7 18 0 0 1

1986.3 3437.5 19 0 1 0

1986.4 4946.8 20 1 0 0

1987.1 3209.0 21 0 0 0

1987.2 3608.1 22 0 0 1

1987.3 3815.6 23 0 1 0

1987.4 5332.3 24 1 0 0

1988.1 3929.8 25 0 0 0

1988.2 4126.2 26 0 0 1

1988.3 4015.1 27 0 1 0

1988.4 4904.2 28 1 0 0

数据来源：《中国统计年鉴》中国统计出版社，1987，1989。 4

例7.1.11 中国城镇居民消费函数。表7.1.9给出了中国1952-2005年城镇居民人均可支配收入、人均消费性支出（单位：元）数据。采用上述建模方法来建立我国城镇居民消费函数。

表7.1.9 中国1952-2005年城镇居民人均可支配收入、人均消费（单位：元）

年份 可支配收入AI 消费支出AC D1 D2 年份 可支配收入AI 消费支出AC D1 D2

1952 110.13 104.94 0 0 1979 405.0 361.80 1 0

1953 121.76 118.37 0 0 1980 477.6 412.44 1 0

1954 121.82 119.57 0 0 1981 500.4 456.84 1 0

1955 124.47 122.86 0 0 1982 535.3 471.00 1 0

1956 138.24 134.24 0 0 1983 564.6 505.92 1 0

1957 137.74 134.27 0 0 1984 652.1 559.44 1 0

1958 143.98 136.19 0 0 1985 739.1 673.20 1 0

1959 150.24 143.46 0 0 1986 900.1 798.96 1 0

1960 156.29 150.25 0 0 1987 1002.1 884.40 1 0

1961 132.30 139.12 0 0 1988 1180.2 1103.98 1 0

1962 131.06 135.53 0 0 1989 1373.9 1210.95 1 0

1963 136.40 135.14 0 0 1990 1510.2 1278.89 1 0

1964 133.74 130.87 0 0 1991 1700.6 1453.81 1 0

1695 141.30 137.31 0 0 1992 2026.6 1671.73 1 1

1966 145.86 142.05 0 0 1993 2577.4 2110.81 1 1

1967 149.47 147.33 0 0 1994 3496.2 2851.34 1 1

1968 145.89 144.06 0 0 1995 4283.0 3537.57 1 1

1969 151.23 151.41 0 0 1996 4838.9 3919.47 1 1

1970 151.32 152.80 0 0 1997 5160.3 4185.64 1 1

1971 161.95 158.17 0 0 1998 5425.1 4331.61 1 1

1972 177.52 172.40 0 0 1999 5854.0 4615.91 1 1

1973 182.36 177.82 0 0 2000 6280.0 4998.00 1 1

1974 187.16 182.67 0 0 2001 6859.6 5309.01 1 1

1975 189.21 186.33 0 0 2002 7702.8 6029.88 1 1

1976 194.76 190.88 0 0 2003 8472.2 6510.94 1 1

1977 202.45 200.45 0 0 2004 9421.6 7182.10 1 1

1978 343.40 311.16 1 0 2005 10493.0 7943.00 1 1

5

例7.1.12 表7.1.11为我国城镇居民1998年、1999年全年人均消费支出和可支配收入的统计资料(单位：元／年)。试使用混合样本数据估计我国城镇居民消费函数。

表7.1.11 我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料

收入

等级 1998年 1999年

消费支出Y 收入X D 消费支出Y 收入X D

困难户 2214.47 2198.88 0 2327.54 2325.70 1

最低收入户 2397.60 2476.75 O 2523.10 2617.80 1

低收入户 2979.27 3303.17 O 3137.34 3492.27 1

中等偏下户 3503.24 4107.26 0 3694.46 4363.78 1

中等收入户 4179.64 5118.99 0 4432.48 5512.12 1

中等偏上户 4980.88 6370.59 0 5347.09 6904.96 1

高收入户 6003.21 7877.69 0 6443.33 8631.94 1

最高收入户 7593.95 10962.1 0 8262.42 12083.79 1

例7.1.13 上海市1981-2002年城市居民人均可支配收入(x)和人均消费性支出(y)数据见表7.1.15所示，建立如下消费函数模型

tttuxbby10

是否有异常值问题，如何处理？

表7.1.15 人均可支配收入(x)和消费(y)

年份 可支配收入x 消费性支出y 年份 可支配收入x 消费性支出y

1981 637 585 1992 3009 2509

1982 659 576 1993 4277 3530

1983 686 615 1994 5868 4669

1984 834 726 1995 7172 5868

1985 1075 992 1996 8159 6763

1986 1293 1170 1997 8439 6820

1987 1437 1282 1998 8773 6866

1988 1723 1648 1999 10932 8248

1989 1976 1812 2000 11718 8868

1990 2182 1936 2001 12883 9336

1991 2485 2167 2002 13250 10464

合集下载

计量经济学数据

计量经济学数据

计量经济学数据

一、引言

计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象的测量和分析方法。为了进行计量经济学研究，需要采集和分析大量的经济数据。本文将介绍计量经济学数据的标准格式，包括数据的来源、采集方法、处理和分析等内容。

二、数据来源

计量经济学数据可以从多个渠道获取，主要包括以下几种来源：

1. 官方统计数据：政府机构、中央银行和其他官方机构发布的统计数据，如国家统计局的国民经济核算数据、就业数据等。

2. 调查数据：通过问卷调查、面访等方式采集的数据，如家庭收入调查、企业生产能力调查等。

3. 金融市场数据：从金融市场获取的数据，如股票价格、汇率、利率等。

4. 学术研究数据：一些学术机构、研究机构和大学提供的经济数据，如世界银行、国际货币基金组织等。

5. 互联网数据：通过互联网平台采集的数据，如社交媒体数据、电子商务数据等。

三、数据采集方法

在采集计量经济学数据时，需要注意以下几个方面：

1. 样本选择：根据研究目的确定样本的代表性和合理性，避免样本选择偏差。

2. 数据质量：确保数据的准确性和完整性，避免数据错误和遗漏。

3. 数据更新：及时更新数据，保证数据的时效性和可靠性。 4. 数据标准化：对不同来源和格式的数据进行标准化处理，以便后续的数据分析和比较。

四、数据处理和分析

在获得计量经济学数据后，需要进行一系列的数据处理和分析，以得出故意义的结论。常用的数据处理和分析方法包括：

1. 描述统计分析：对数据进行总体特征的描述，如均值、中位数、标准差等。

2. 回归分析：通过建立经济模型，分析变量之间的关系，如线性回归、多元回归等。

3. 时间序列分析：对时间序列数据进行趋势分析、周期性分析等，以揭示时间变化的规律。

4. 面板数据分析：对面板数据进行处理，分析个体和时间的交叉影响，如固定效应模型、随机效应模型等。

5. 经济计量模型：建立经济计量模型，对经济现象进行预测和政策评估，如VAR模型、ARCH模型等。

《计量经济学》各章主要知识点

《计量经济学》各章主要知识点

第一章：绪论

1. 计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；

2. 计量经济研究的四个基本步骤

（1） 建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、

协整关系检验建立模型）；

（2） 估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权

最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；

（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济 意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检 验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残 差的白噪声检验等）；

（4 ）模型应用。

例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行 经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。

In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£

其中参数卩'",都可以通过显著性检验。

经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\

商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；

价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。

例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）,

尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。 贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。回归结果

G/^VZr =2.34 + 0.641；-1.29x； /

模型参数都可以通过显著性检验。

在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的

毫无意义；

同样的模型还有：GINI系数的值总是为负

= —13.34 + 7.12 兀一 14.31# O

3. 计量经济学中的一些基本概念

数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；

线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果 —个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释 变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。

伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题详解

伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题详解

伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题详解

伍德里奇所著的《计量经济学导论》（第6版）是 我国许多高校采用的计量经济学优秀教材，也被部分高 校指定为“经济类”专业考研考博参考书目。

作为该教材的学习辅导书，（1）整理名校笔记，浓 缩内容精华。每章的复习笔记以伍德里奇所著的《计量 经济学导论》（第6版）为主，并结合国内外其他计量 经济学经典教材对各章的重难点进行了整理，因此，

（2）解析课后习题，提供详尽答案。（3）补充相关要 点，强化专业知识。一般来说，国外英文教材的中译本 不太符合中国学生的思维习惯，有些语言的表述不清或 条理性不强而给学习带来了不便，因此，对每章复习笔 记的一些重要知识点和一些习题的解答，我们在不违背 原书原意的基础上结合其他相关经典教材进行了必要的 整理和分析。

第1章 计量经济学的性质与经济数据

1.1复习笔记

考点一：计量经济学★

||计量经济学的含义

计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学

和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容

是分析经济现象中客观存在的数量关系。 计量经济学模型

(1)模型分类

模型是对现实生活现象的描述和模拟。根据描述和模拟

办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。

表1-1模型分类

(2)数理经济模型和计量经济学模型的区别

① 研究内容不同

数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论

关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之

间的定量关系。

② 描述和模拟办法不同

数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形

式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的

数学形式。

③ 位置和作用不同

数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济

学模型可用于对研究对象的深入研究。

表1-2计量经济模型的检验 考点二：经济数据★★★

经济数据的结构(见表1-3)

表1-3经济数据的结构 拓展: 计量经济模型的检验(见表1・2) 面板数据与混合横截面数据的比较（见表1-4）

计量经济学数据类型

计量经济学数据类型

计量经济学数据类型

“计量经济学”是指利用经济学理论和数学统计方法来研究实际的经济问题。数据是计量经济学研究的重要基础，计量经济学中常见的数据类型如下：

1. 时间序列数据：时间序列数据是按时间顺序排列的数据，例如经济指标、股票价格、汇率等。应用：基于时间序列数据进行趋势预测和时间序列分析，例如预测未来的经济增长率、通货膨胀率、利率等。

2. 横截面数据：横截面数据是在相同时间点上针对不同个体所收集的数据，例如收入、教育程度、职业等。应用：基于横截面数据进行个体变量的比较分析，例如探讨收入水平与教育程度的关系、职业类型与收入的关系等。

3. 面板数据：面板数据是同时包含时间序列和横截面数据的数据，例如企业的经济数据、家庭调查数据等。应用：基于面板数据进行个体和时间变量的研究，例如探讨企业投资和利润的关系、家庭收支变化的影响因素等。

4. 实验数据：实验数据是通过对特定因素进行控制来获取的数据，例如经济政策的实验数据、招聘决策的实验数据等。应用：基于实验数据进行因果关系的分析，例如探讨各种政策对实体经济的影响、探讨招聘流程中不同因素对应聘者选择和工作表现的影响等。

以上数据类型及其应用是计量经济学研究中常见的基础。在实际应用中，根据实际问题和数据可用性，研究者可以将不同类型的数据进行组合分析，以获取更深入的结论。