計量經(jīng)濟學橫截面數(shù)據(jù)舉例子

計量經(jīng)濟學橫截面數(shù)據(jù)舉例子什么是計量經(jīng)濟學計量經(jīng)濟學是使用統(tǒng)計方法分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)；通常分析非實驗數(shù)據(jù)。計量經(jīng)濟分析的典型目標1.估計經(jīng)濟變量之間的關(guān)系；2.檢驗經(jīng)濟理論和假設(shè)；3.預測經(jīng)濟變量；4.評估和執(zhí)行政府和企業(yè)政策經(jīng)濟模型可能是微觀或宏觀模型；經(jīng)常使用優(yōu)化行為，平衡建模；建立經(jīng)濟變量之間的關(guān)系例如：需求方程，定價方程…例1.1犯罪的經(jīng)濟模式在一篇開創(chuàng)性的文章中，諾貝爾獎獲得者加里?貝克爾提出了一個效用最大化框架來描述個人參與犯罪。某些犯罪有明確的經(jīng)濟回報，但大多數(shù)犯罪行為都有成本。犯罪的機會成本妨礙了罪犯參與其他活動，如合法就業(yè)。此外，還有與被抓的可能性相關(guān)的成本，如果被定罪，還有與監(jiān)禁相關(guān)的成本。從貝克爾的觀點來看，從事非法活動的決定是一種資源分配，考慮到競爭活動的利益和成本。在一般假設(shè)下，我們可以推導出一個等式，描述犯罪活動中花費的時間是各種因素的函數(shù)。我們可以表示這樣一個函數(shù)y=f（x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7），（1.1）犯罪的經(jīng)濟模型（Becker（1968））基于效用最大化推導犯罪活動方程y=f（x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7），（1.1）y-在犯罪活動中花費的時間x1-犯罪活動的“工資”；x2-合法就業(yè)工資；x3-其他收入；x4-被抓住的概率；x5-如果被抓住，定罪的概率；x6-預期句子；x7-年齡未指定關(guān)系的功能形式；在沒有經(jīng)濟模型的情況下，這個方程可以假設(shè)例1.2工作培訓和工作效率考慮在第1.1節(jié)開頭提出的問題。一位勞動經(jīng)濟學家想研究工作培訓對工人生產(chǎn)力的影響。在這種情況下，形式理論幾乎沒有必要?；镜慕?jīng)濟學知識足以認識到教育、經(jīng)驗和培訓等因素會影響工人的生產(chǎn)力。此外，經(jīng)濟學家也很清楚，工人的工資與他們的生產(chǎn)力相稱。這種簡單的推理導致了一個模型，比如：工資二f（教育、經(jīng)驗、培訓）（1.2）崗位培訓模式與員工生產(chǎn)力額外培訓對工人生產(chǎn)力有什么影響？正式經(jīng)濟理論并不需要推導方程式：工資二f（教育、經(jīng)驗、培訓）工資-小時工資；教育-正規(guī)教育年限；經(jīng)驗豐富-多年的工作經(jīng)驗；培訓-工作培訓周其他因素也可能相關(guān)，但這些是最重要的犯罪活動的計量經(jīng)濟模型必須指定功能形式；變量可能必須用其他量來近似犯罪邙0+門工資+02其他收入+陽頻率+陰頻率轉(zhuǎn)換+05平均值+06年齡+u犯罪j犯罪活動的量度工資f合法就業(yè)工資；其他收入f其他收入；頻率f先前逮捕的頻率；頻率轉(zhuǎn)換j定罪頻率；犯罪活動的量度j定罪后的平均刑期；年齡j年齡；uf犯罪活動的不可觀察的決定因素舉例：道德品質(zhì)，犯罪活動的工資，家庭背景…職業(yè)培訓與工人生產(chǎn)率的計量經(jīng)濟學模型工資邙0+P1教育+P2經(jīng)驗+P3培訓+u工資f小時工資；教育f正規(guī)教育年限；經(jīng)驗豐富f多年的工作經(jīng)驗；uf工作培訓周；不可觀察的工資決定因素舉例：先天能力，教育質(zhì)量，家庭背景…大多數(shù)計量經(jīng)濟學研究的是誤差的說明經(jīng)濟計量模型可用于假設(shè)檢例如，參數(shù)P3表示培訓對工資的影響這種影響有多大？它和零不同嗎？經(jīng)濟計量分析需要數(shù)據(jù)不同類型的經(jīng)濟數(shù)據(jù)集截面數(shù)據(jù)；時間序列數(shù)據(jù)；合并橫截面；面板/縱向數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學方法取決于所用數(shù)據(jù)的性質(zhì)使用不適當?shù)姆椒赡軙е抡`導性的結(jié)果橫斷面數(shù)據(jù)集在給定時間點/給定時期內(nèi)的個人、家庭、公司、城市、州、國家或其他利益單位的樣本橫斷面觀察或多或少是獨立的例如，從總體中進行純隨機抽樣有時，純粹的隨機抽樣是違反的，例如單位拒絕在調(diào)查中作出答復，或如果抽樣的特點是聚類應(yīng)用微觀經(jīng)濟學中常見的橫截面數(shù)據(jù)工資和其他特征的橫截面數(shù)據(jù)集指標變量（1二是，0二否）觀察數(shù)；小時工資關(guān)于增長率和國家特征的橫截面數(shù)據(jù)iiDmj冷-&?f<iiDmj冷-&?f<加xlhRw?jnlf.gn辱m+B量-|5?fllnsptrrir1期朋冒Jj2w1如W52J4116斗肘hitcs>//G>\AQwtTinteofridGffwnmeftcmunlxm人均實際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率政府消費占國內(nèi)生產(chǎn)總值的百分比；成人中等教育率時間序列數(shù)據(jù)—個或幾個變量隨時間的變化：比如股票價格，貨幣供應(yīng)量，消費者價格指數(shù)，國內(nèi)生產(chǎn)總值，年謀殺率，汽車銷售…時間序列觀測值通常是串行相關(guān)的觀察結(jié)果的順序傳達了重要信息數(shù)據(jù)頻率：每日、每周、每月、每季度、每年…時間序列的典型特征：趨勢與季節(jié)性典型應(yīng)用：應(yīng)用宏觀經(jīng)濟學和金融學最低工資及相關(guān)變■的時間序列數(shù)據(jù)給定年份的平均最低工資平均覆蓋率；失業(yè)率；國民生產(chǎn)總值合并橫截面兩個或多個橫截面組合在一個數(shù)據(jù)集中橫截面是相互獨立繪制的通常用于評估政策變化的匯總橫截面例子：?評估房產(chǎn)稅變化對房價的影響?1993年房價隨機抽樣?1995年新的隨機房價樣本?前后比較（1993年：改革前，1995年：改革后）住宅價格綜合截面圖房產(chǎn)稅；房屋面積（平方英尺）衛(wèi)生間數(shù)量；改革前；改革后面板或縱向數(shù)據(jù)相同的橫截面單位會隨著時間的推移而變化面板數(shù)據(jù)具有橫截面和時間序列維度面板數(shù)據(jù)可以用來解釋時不變的不可觀測現(xiàn)象面板數(shù)據(jù)可用于建模滯后響應(yīng)例子：?城市犯罪統(tǒng)計；每個城市在兩年內(nèi)進行觀察?可對不可觀測的時不變城市特征進行建模?警察對犯罪率的影響可能表現(xiàn)出時滯城市犯罪統(tǒng)計兩年小組數(shù)據(jù)每個城市都有兩個時間序列1986年警察人數(shù)；1990年