研究生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第一章 緒論

1、研究生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第一章 緒論2第一章 緒論課程教學(xué)大綱計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的地位、應(yīng)用和局限性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí) 3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)大綱 課程 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 學(xué)分：3 課程性質(zhì)：必修4 教師 主講教師：林光華 辦公地點(diǎn)：逸夫樓5060 5 課程說明 教學(xué)目的 經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門科學(xué)，實(shí)證的方法，尤其是數(shù)量分析方法是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基本方法論。通過該門課程教學(xué)，使學(xué)生掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論與方法，并能夠建立實(shí)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型。 先修課程 中級(jí)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、中級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)6 教材及參考書初級(jí)Basic Econometrics,Damodar N. G

2、ujarrati經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)，J.H. Stock,M.W.Waston 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn),Wooldridge計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，李子奈，高等教育出版社，7 教材及參考書中高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和方法，Davidson，Mackinnon橫截面與面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析,Wooldridge計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，Greene計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),林文夫 Hayashi和相關(guān)課程關(guān)系易福金老師的高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)孫頂強(qiáng)老師的高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)II89課程內(nèi)容提綱及學(xué)時(shí)安排計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)回歸分析模型的建立與估計(jì)中的問題及對(duì)策（多重共線性、異方差性、序列相關(guān)性）內(nèi)生性問題，聯(lián)立方程組模型的估計(jì)離散選擇模型面板數(shù)據(jù)分析時(shí)間序列分析1

3、0課程成績(jī) 平時(shí)作業(yè)： 30分 課堂表現(xiàn)： 10分 期末考核： 60分11計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的地位、應(yīng)用和局限性現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的特征 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)及經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的局限性12現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的特征現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的一般方法可歸納為以下幾 個(gè)步驟:一、收集數(shù)據(jù)和總結(jié)經(jīng)驗(yàn)特征事實(shí)(empirical stylized facts)：一般從觀察到的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中提煉出來。例：恩格爾曲線、菲利普斯曲線、市場(chǎng)波動(dòng)聚集。高處重量輕。二、建立經(jīng)濟(jì)理論或模型：解釋這些經(jīng)驗(yàn)特征事實(shí)。氣溫下降，重量減少？三、實(shí)證檢驗(yàn)：把經(jīng)濟(jì)理論或模型轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。經(jīng)濟(jì)理論或模型通常只

4、指出經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系和數(shù)量關(guān)系,沒有給出確切的函數(shù)形式。從經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型到計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的轉(zhuǎn)化過程中,需要對(duì)函數(shù)形式做出假設(shè),然后利用觀測(cè)到的數(shù)據(jù),估計(jì)未知參數(shù)值,并進(jìn)一步驗(yàn)證計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定是否正確。四、應(yīng)用：預(yù)測(cè)未來經(jīng)濟(jì)的變動(dòng)趨勢(shì)以及提供政策建議13現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的特征1.對(duì)經(jīng)濟(jì)理論數(shù)學(xué)建模Modelization/Mathematization2.對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)證分析EmpiricalizationWhat is science?Logical consistency and coherency in theory;Consistency between theory and styl

5、ized facts.14實(shí)證分析如何驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論是否可以解釋現(xiàn)實(shí)呢?實(shí)際上,幾乎不可能或很難用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論的前提假設(shè)是否正確。但是,我們可以通過考察經(jīng)濟(jì)理論的推論與觀測(cè)到的數(shù)據(jù)之間是否一致來檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的早期階段,實(shí)證研究通常是使用案例分析或間接驗(yàn)證的方法。比如,亞當(dāng)斯密在國(guó)富論中就是用案例分析方法來解釋專業(yè)化分工的優(yōu)勢(shì)所在。嚴(yán)格的實(shí)證分析需要使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法15計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)及經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)的作用不同。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)家的主要任務(wù)是用數(shù)學(xué)工具研究經(jīng)濟(jì)理論問題并將經(jīng)濟(jì)理論表述為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型形式,而不必考慮經(jīng)濟(jì)理論的實(shí)證問題。要檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理

6、論是否可以解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí),需計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法和工具。16計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)及經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不等同于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,特別是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)調(diào)查、收集、整理并分析經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系及其統(tǒng)計(jì)顯著程度。 “菲利普斯曲線”就是經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)所揭示的一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)特征事實(shí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也是研究經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系,但更主要的是關(guān)注經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系,以揭示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律。17數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)研究有關(guān)經(jīng)濟(jì)理論數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)研究統(tǒng)計(jì)問題經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)三者結(jié)合在一起的交叉學(xué)科。經(jīng)濟(jì)學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)學(xué) 數(shù) 理統(tǒng)計(jì)

7、學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)18計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用1、結(jié)構(gòu)分析2、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)3、政策評(píng)價(jià)4、理論檢驗(yàn)與發(fā)展19計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用例1：結(jié)構(gòu)分析：凱恩斯理論、乘數(shù)效應(yīng)和政策建議Yt = Ct + It + GtCt = + Yt +政府需要知道每年發(fā)行多少國(guó)債最為合適,這就需要知道值。經(jīng)濟(jì)理論只闡述收入和消費(fèi)之間存在正相關(guān)關(guān)系,但沒有提及各個(gè)國(guó)家值究竟是多少。勿庸置疑,民族歷史文化會(huì)影響一國(guó)居民的消費(fèi)習(xí)慣,即由于文化的差異,不同國(guó)家的值必然不同。而且,同一個(gè)國(guó)家在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的值也可能不同。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家已提出針對(duì)各種消費(fèi)數(shù)據(jù)一致估計(jì)這一重要結(jié)構(gòu)參數(shù)值的計(jì)量方法。實(shí)際上,僅僅通過經(jīng)濟(jì)理論,我們甚

8、至無法知道具體消費(fèi)函數(shù)形式。設(shè)定消費(fèi)函數(shù)為線性關(guān)系僅是為了理論上的方便。盡管消費(fèi)函數(shù)形式未知,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家還是提出了用觀測(cè)數(shù)據(jù)一致估計(jì)消費(fèi)函數(shù)的可行方法,即非參數(shù)方法(Pagan and Ullah ,1999)20計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用例2：生產(chǎn)函數(shù)和規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)第i 家企業(yè)有勞動(dòng)Li 和資本存量Ki 兩種要素,產(chǎn)出為Yi ,則其生產(chǎn)函數(shù)是投入( Li , Ki )到產(chǎn)出( Yi ) 的映射:Yi = exp (i ) F(Li , Ki )其中,i 是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)(若Yi 是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的話,i 表示天氣條件等不確定性因素) 。我們說生產(chǎn)技術(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變(constant return to

9、scale ,簡(jiǎn)稱為CRS) 性質(zhì),如果對(duì)所有實(shí)數(shù) 0 ,有F ( Li ,Ki ) = F(Li ,Ki ) 。CRS 是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)存在長(zhǎng)期均衡的必要條件。如果某一行業(yè)不滿足CRS ,生產(chǎn)技術(shù)具有規(guī)模報(bào)酬遞增(increasing return to scale) 性質(zhì),則該行業(yè)將出現(xiàn)自然壟斷。在這種情形下,為保護(hù)消費(fèi)者利益,政府必須采取規(guī)制措施。因此,檢驗(yàn)一個(gè)行業(yè)是否具有CRS 性質(zhì)具有重要的政策含義。21計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用檢驗(yàn)CRS 的常用方法是假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)為柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),即F( L , K ) = AL K 。這樣,CRS 就變成關(guān)于參數(shù)(,) 的約束條件H0 :+=

10、1。如果+ 1 ,則表明存在規(guī)模報(bào)酬遞增。注意：CRS 與H0 :+= 1 等價(jià)是以真實(shí)生產(chǎn)函數(shù)為柯布- 道格拉斯函數(shù)形式為前提的。該生產(chǎn)函數(shù)形式的設(shè)定是一個(gè)附加假設(shè),并不屬于CRS 這一經(jīng)濟(jì)假說的一個(gè)組成部分。如果該附加假設(shè)不正確,那CRS 與統(tǒng)計(jì)假說H0 :+= 1 就不等價(jià)。因此,生產(chǎn)函數(shù)模型設(shè)定正確是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)推論正確的前提條件。22計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用例3：轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)的改革效果檢驗(yàn)我們考慮一個(gè)廣義的柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(求對(duì)數(shù)后) :ln Yit = lnAit + lnLit + ln Kit + lnBONUSit + CONTRACTit +it這里i = 1 , , n , t

11、 = 1 , , T ,其中下標(biāo)i 表示第i 家企業(yè),下標(biāo)t 表示第t 期, BONUSit 是企業(yè)工資總支出中獎(jiǎng)金的比例, CONTRACTit表示企業(yè)職工中有固定期限(如三年) 的合同工的比例。這是一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型(Hsiao ,2003) 。23計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用在20 世紀(jì)80 年代,發(fā)放獎(jiǎng)金和實(shí)行合同工制度是中國(guó)國(guó)有企業(yè)改革的兩個(gè)主要激勵(lì)措施。改革前,中國(guó)國(guó)有企業(yè)采取固定工資制和終身聘任制。經(jīng)濟(jì)理論告訴我們,引入獎(jiǎng)金和合同工制度將激勵(lì)工人努力工作,從而提高企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率。為了檢驗(yàn)這兩個(gè)改革措施的成效,我們考慮如下的原假設(shè)H0 := 0。在這里,即使我們假定存在條件同方差,傳統(tǒng)的t 檢

12、驗(yàn)和F 檢驗(yàn)也不能使用。這是因?yàn)? Yit 和BONUSit 之間很可能存在某種因果關(guān)聯(lián),即生產(chǎn)率高的企業(yè),無論工人是否努力工作,都會(huì)付給工人較高的獎(jiǎng)金,這會(huì)導(dǎo)致擾動(dòng)項(xiàng)it 與獎(jiǎng)金B(yǎng)ONUSit之間存在相關(guān),因而OLS 估計(jì)量不能一致估計(jì)真實(shí)參數(shù)值, t 檢驗(yàn)和F 檢驗(yàn)也因此不能使用。24計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了一種重要的估計(jì)方法（工具變量法）可有效地過濾掉從產(chǎn)出到獎(jiǎng)金的因果關(guān)系所產(chǎn)生的影響,從而獲得參數(shù)值的一致估計(jì)。在評(píng)估經(jīng)濟(jì)改革成效時(shí),如果統(tǒng)計(jì)假設(shè)H0 := 0 未被拒絕,我們并不能馬上下結(jié)論說改革沒有成效。這是因?yàn)樯鲜黾尤敫母镒兞康膹V義生產(chǎn)函數(shù)模型,僅是檢驗(yàn)改革成效的方法之一。

13、還存在很多其他可能性,比如改革可能影響勞動(dòng)和資本的邊際產(chǎn)出(即通過勞動(dòng)和資本的系數(shù)表示) ,這些可能性并沒有被檢驗(yàn)。所以,如果統(tǒng)計(jì)假設(shè)H0 := 0 未被拒絕,我們只能說未找到證據(jù)推翻改革沒有成效這一經(jīng)濟(jì)假說。25計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用例4：理性預(yù)期和動(dòng)態(tài)資產(chǎn)定價(jià)人們發(fā)現(xiàn)，根據(jù)理性預(yù)期理論，基于美國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明,風(fēng)險(xiǎn)厭惡參數(shù)的實(shí)際估計(jì)值常常太小,不足以解釋美國(guó)股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)收益率之間的差異(Mehra and Prescott ,1985) 。這就是有名的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)之謎(risk premium puzzle) 。為解決這個(gè)難題,需要提出新的能夠獲得較大值的資產(chǎn)定價(jià)模型,以反映風(fēng)險(xiǎn)厭惡的

14、可能時(shí)變性和經(jīng)濟(jì)人對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的厭惡。后來的Campbell and Cochrance (1999) 提出的基于消費(fèi)的資產(chǎn)定價(jià)模型就是這樣一個(gè)理論。由這個(gè)例子可以看出,以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的實(shí)證分析是如何推動(dòng)經(jīng)濟(jì)理論向前發(fā)展的。26計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的局限性絕大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在本質(zhì)上都不是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),這導(dǎo)致了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的若干局限性：1、經(jīng)濟(jì)理論或模型作為對(duì)復(fù)雜現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)的簡(jiǎn)化抽象,只能刻畫主要的或重要的經(jīng)濟(jì)因素。有些因素是未知的或不可觀測(cè)的,沒有包括在經(jīng)濟(jì)模型中,因此反映不出它們的影響。不是所有經(jīng)濟(jì)問題都有類似工具變量法的方法可以用來一致估計(jì)模型因素的影響。27計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的局限性2、很多經(jīng)濟(jì)變量并

15、不滿足“平穩(wěn)性”或“同質(zhì)性”假設(shè)。所謂“平穩(wěn)性”就是指經(jīng)濟(jì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不隨時(shí)間變化,或者說經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的概率分布(至少是概率分布的一些重要方面) 不隨時(shí)間變化。在平穩(wěn)性假設(shè)條件下,不同年份的GDP Yt 可視為具有同樣的概率分布,且它們之間的“關(guān)系”不隨時(shí)間變化。因此我們就可以將不同GDP 變量 Yt 的觀測(cè)值看作是從同一個(gè)概率分布產(chǎn)生出來的隨機(jī)數(shù),因而可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。所謂“同質(zhì)性”,是指不同的個(gè)體(如消費(fèi)者、企業(yè)等) 擁有同樣的概率分布,或者至少他們的概率分布具有某些重要的共同特征。這樣,不同個(gè)體的經(jīng)濟(jì)變量的觀測(cè)值就可以看作是由同一個(gè)或類似的概率分布產(chǎn)生出來的隨機(jī)數(shù)。28計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的局限

16、性3、漸進(jìn)式結(jié)構(gòu)變化可造成經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究的很大困難。技術(shù)變革、人口結(jié)構(gòu)變化、金融危機(jī)會(huì)導(dǎo)致體制演變和結(jié)構(gòu)調(diào)整。這些變動(dòng)將引起經(jīng)濟(jì)人行為的變化,從而造成經(jīng)濟(jì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)具有時(shí)變性。當(dāng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí),即使能很好地解釋過去歷史的經(jīng)濟(jì)模型,也不一定能對(duì)未來做出較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。29計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的局限性4、數(shù)據(jù)質(zhì)量經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可能存在測(cè)量誤差,可能存在樣本的選擇偏差( selectionbias) ,數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)模型中的變量的定義可能不相符,一些經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)缺失,甚至在本質(zhì)上是不可觀測(cè)的(如幸福指數(shù)或痛苦指數(shù)) ,等等。這些數(shù)據(jù)缺陷所造成的困難有些是可以克服的。有一些數(shù)據(jù)缺陷所造成的困難是不可能或很難克服的

17、。一個(gè)例子是測(cè)量誤差存在系統(tǒng)性偏差。例如當(dāng)調(diào)查個(gè)人灰色收入時(shí),人們因?yàn)閾?dān)心需要上繳收入稅而傾向于低報(bào)其收入。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(1)截面數(shù)據(jù)(cross-sectional data) 是在給定時(shí)間，有關(guān)個(gè)人、家庭、企業(yè)、城市、省份、國(guó)家或其他單位的樣本構(gòu)成的數(shù)據(jù)。即發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。因?yàn)樵诓煌慕孛嫔?，受到個(gè)體的影響，往往容易產(chǎn)生異方差。 2005 Xiamen UniversityObsnoWageEducExperfemale13.10112123.241222133.00112046.00844055.30127052511.5616505263.5014511976年

18、526人的截面數(shù)據(jù)，包括小時(shí)工資(wage)、教育水平(educ)、工作經(jīng)驗(yàn)(exper)、性別(female) 2005 Xiamen University(2)時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time series data)是一批按時(shí)間先后順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的例子：股票價(jià)格、貨幣供應(yīng)量、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、GDP等。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，后一期的數(shù)據(jù)往往會(huì)與前一期的數(shù)據(jù)有很大的相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)橛绊懡衿诘囊蛩?，有時(shí)會(huì)同樣影響下一期。比如GDP等。時(shí)間按頻率可以有天、星期、月、季度、年等。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，時(shí)間趨勢(shì)和周期性比較重要（季節(jié)性數(shù)據(jù)） 2005 Xiamen UniversityOb

19、snoYeargdppopulagdppc119783624.196259379219795038.2417319804517.898705460419814862.4.489519825294.752524200197314.81276277651252002104790.61284538184中國(guó)的GDP、人口和人均GDP的數(shù)據(jù)(3) 混合截面數(shù)據(jù)（Pooled Cross Sections)即有截面數(shù)據(jù)的特征，又有時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征。(4)平行數(shù)據(jù)（panel data)每一個(gè)截面單位都有一個(gè)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。平行數(shù)據(jù)是一種特殊的混合截面數(shù)據(jù)。School of Economics 200

20、5 Xiamen UniversitySchool of Economics-EconometricsobsnoCityYearCrimePoppolice111986535440211990835.9247132198626.437542199016.5175.29915019862554.3052030015019903254.62493Obsno觀察值號(hào)、city城市編號(hào)、year年份、crime犯罪數(shù)、pop城市人口數(shù)、police城市警察數(shù)。33基礎(chǔ)知識(shí)例子1：E(w|Edu）=beta0+beta1*edu基本概念：回歸：一個(gè)變量的期望值或者均值與另一個(gè)或一些變量值的關(guān)系Beta0

21、、beta1的含義被解釋變量、解釋變量函數(shù)形式：本例中為線性真實(shí)世界中，函數(shù)具體可能為E(W|Edu)=1000+50Edu34基礎(chǔ)知識(shí)但實(shí)際上對(duì)研究者而言1000，50為未知數(shù)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的任務(wù)確定性事件：同樣的EDU有同樣的W可計(jì)算beta0、beta1，不要估計(jì)同樣的EDU不同的W要估計(jì)35基礎(chǔ)知識(shí)同樣的EDU不同的W：原因1、影響W的因素還有其他：工作經(jīng)驗(yàn)、性別2、無法衡量因素：天生能力3、隨機(jī)因素4、W存在測(cè)量誤差36基礎(chǔ)知識(shí)同樣EDU不同W的解決方案：隨機(jī)形式W=0+1Edu+W=0+1Edu+2Exp+3Sex+隨機(jī)項(xiàng)、誤差項(xiàng)、隨機(jī)擾動(dòng)、擾動(dòng)、誤差：來源未包含的變量被解釋變量的測(cè)

22、量誤差影響被解釋變量的純隨機(jī)因素未考慮到被解釋變量和解釋變量間的非線性關(guān)系37基礎(chǔ)知識(shí)隨機(jī)項(xiàng)、誤差項(xiàng)、隨機(jī)擾動(dòng)、擾動(dòng)、誤差：含義某個(gè)體W值偏離類似情況個(gè)體W的平均值的程度總體和樣本E(Wi|Edui)=0+1Edui+2Expi+3Sexi估計(jì)值和估計(jì)量估計(jì)值：通過樣本對(duì)參數(shù)的猜測(cè)值，無法評(píng)價(jià)好壞估計(jì)量：估計(jì)的方法，可評(píng)價(jià)38基礎(chǔ)知識(shí)模型的正確性與否及有用性Models are to be used not to be believed沒有沒有true的模型：上述兩模型都不trueNor is one model always “better” than the other有用性取決于研究目標(biāo)

23、和數(shù)據(jù)條件:就像地形圖總是有用嗎？基礎(chǔ)知識(shí)例子1告訴我們：函數(shù)形式確定性與隨機(jī)性估計(jì)量和估計(jì)值估計(jì)量性質(zhì)True model39基礎(chǔ)知識(shí)例2：恩格爾定律19世紀(jì)Ernst Engel：食品支出占收入比重隨收入增加而下降。如何檢驗(yàn)？方法1、F=B0+B1I+e F/I=B0/I+B1，如果B00,40基礎(chǔ)知識(shí)一塊錢額外收入的食品支出下降。方法2：E（F|I）=B2+B3I+B4I2 檢驗(yàn)B30, B40缺點(diǎn)：I很大時(shí)2方法3：Log(F)=B5+B6log(I)+w檢驗(yàn)B61E(log(F)=0.43+0.87log(I)41基礎(chǔ)知識(shí)42收入低的樣本，噪音更小基礎(chǔ)知識(shí)例子2告訴我們：函數(shù)形式如何檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)隨機(jī)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)好的估計(jì)量取決于隨機(jī)項(xiàng)的性質(zhì)樣