《中級計量緒論》課件

中級計量經(jīng)濟學緒論本課程將介紹計量經(jīng)濟學的基本概念和方法，以及其在經(jīng)濟學研究中的應(yīng)用。WD引言經(jīng)濟學中的定量方法計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學研究中必不可少的工具，它將經(jīng)濟理論與統(tǒng)計方法相結(jié)合，對經(jīng)濟問題進行量化分析。數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建計量經(jīng)濟學通過對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的分析，構(gòu)建數(shù)學模型來解釋經(jīng)濟現(xiàn)象，并預(yù)測經(jīng)濟走勢。經(jīng)濟決策與政策制定計量經(jīng)濟學模型的分析結(jié)果可以為經(jīng)濟決策提供科學依據(jù)，為政府制定有效的經(jīng)濟政策提供支持。計量經(jīng)濟學的基本概念11.經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)學模型使用數(shù)學模型來描述和解釋經(jīng)濟現(xiàn)象之間的關(guān)系，并進行預(yù)測和政策評估。22.統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析利用統(tǒng)計方法分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)，檢驗經(jīng)濟理論和政策的效果。33.經(jīng)濟變量的測量計量經(jīng)濟學為經(jīng)濟變量提供定量測量方法，如價格指數(shù)、失業(yè)率等。44.經(jīng)濟政策評估通過計量經(jīng)濟模型，評估經(jīng)濟政策的效果，為政策制定提供科學依據(jù)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與變量類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是指數(shù)據(jù)的組織方式，分為橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)。橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)是在同一時間點收集的多個個體的數(shù)據(jù)，例如全國居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)是指同一變量在不同時間點的觀測值，例如中國GDP增長數(shù)據(jù)。變量類型變量類型是指變量的屬性，分為定量變量和定性變量。描述性統(tǒng)計分析描述性統(tǒng)計分析用于概括和總結(jié)數(shù)據(jù)，以便更好地理解數(shù)據(jù)特征。常見的描述性統(tǒng)計量包括平均數(shù)、方差、標準差、中位數(shù)、眾數(shù)等。這些統(tǒng)計量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布特征。描述性統(tǒng)計分析通常使用圖表和表格來展示數(shù)據(jù)，例如直方圖、餅圖、折線圖等。這些圖表可以直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和趨勢，幫助我們快速理解數(shù)據(jù)。在計量經(jīng)濟學中，描述性統(tǒng)計分析是進行更深入的分析和建模的基礎(chǔ)，可以幫助我們選擇合適的模型和方法。單變量統(tǒng)計推斷樣本統(tǒng)計量樣本均值、樣本方差、樣本標準差等樣本統(tǒng)計量是推斷總體參數(shù)的重要依據(jù)。這些統(tǒng)計量能夠反映樣本數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度，為進一步進行統(tǒng)計推斷提供信息?？傮w參數(shù)估計根據(jù)樣本統(tǒng)計量估計總體參數(shù)，例如，利用樣本均值估計總體均值，利用樣本方差估計總體方差。估計方法包括點估計和區(qū)間估計。假設(shè)檢驗基于樣本數(shù)據(jù)，對總體參數(shù)提出假設(shè)，并通過檢驗統(tǒng)計量判斷假設(shè)是否成立。常見的檢驗包括t檢驗、Z檢驗和卡方檢驗。點估計與區(qū)間估計點估計點估計是利用樣本數(shù)據(jù)對總體參數(shù)進行估計，得到一個具體的數(shù)值。點估計通常使用樣本均值、樣本方差等統(tǒng)計量作為總體參數(shù)的估計。區(qū)間估計區(qū)間估計是在點估計的基礎(chǔ)上，利用樣本數(shù)據(jù)和統(tǒng)計推斷理論，計算出一個包含總體參數(shù)的置信區(qū)間。置信區(qū)間表示我們對總體參數(shù)的估計范圍，置信水平表示我們對這個估計范圍的把握程度。假設(shè)檢驗1建立假設(shè)提出原假設(shè)和備擇假設(shè)2選擇檢驗統(tǒng)計量根據(jù)數(shù)據(jù)類型和假設(shè)選擇合適的統(tǒng)計量3確定拒絕域根據(jù)顯著性水平確定拒絕域4計算檢驗統(tǒng)計量根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的值5做出決策根據(jù)計算結(jié)果判斷是否拒絕原假設(shè)假設(shè)檢驗是對總體參數(shù)或模型進行判斷的統(tǒng)計方法。它基于樣本數(shù)據(jù)，對總體參數(shù)或模型做出推斷。單變量線性回歸模型單變量線性回歸模型是一種統(tǒng)計模型，它用于分析單個自變量對因變量的影響。1模型設(shè)定假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系2參數(shù)估計使用最小二乘法估計回歸系數(shù)3模型檢驗評估模型擬合優(yōu)度，檢驗?zāi)Ｐ图僭O(shè)通過模型設(shè)定、參數(shù)估計和模型檢驗，可以揭示自變量對因變量的影響程度，以及模型的預(yù)測能力。多元線性回歸模型1模型設(shè)定多元線性回歸模型擴展了單變量線性回歸，允許多個解釋變量來預(yù)測因變量，并通過系數(shù)反映每個解釋變量對因變量的影響。2參數(shù)估計運用最小二乘法估計多元線性回歸模型的參數(shù)，即通過最小化殘差平方和來確定每個解釋變量的系數(shù)。3模型檢驗對估計得到的模型進行顯著性檢驗，評估模型的擬合優(yōu)度和解釋變量的顯著性。模型評估與診斷模型擬合度R平方檢驗，調(diào)整后的R平方，F(xiàn)統(tǒng)計量。殘差分析殘差的正態(tài)性、獨立性、同方差性檢驗。影響點分析Cook距離，杠桿值，DFFITS值。模型穩(wěn)定性檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的穩(wěn)定性，防止過度擬合。多元回歸模型假設(shè)檢驗線性性檢驗利用散點圖觀察自變量與因變量之間的關(guān)系，判斷是否為線性關(guān)系。也可使用非線性模型進行擬合，并比較模型擬合優(yōu)度。正態(tài)性檢驗使用Q-Q圖、Shapiro-Wilk檢驗等方法檢驗殘差是否服從正態(tài)分布?？筛鶕?jù)檢驗結(jié)果調(diào)整數(shù)據(jù)或模型，以滿足正態(tài)性假設(shè)。異方差性檢驗使用White檢驗、Breusch-Pagan檢驗等方法檢驗殘差方差是否相等。如存在異方差，可以使用加權(quán)最小二乘法（WLS）進行調(diào)整。自相關(guān)性檢驗使用Durbin-Watson檢驗等方法檢驗殘差是否存在自相關(guān)性。若存在自相關(guān)，可以使用廣義最小二乘法（GLS）進行調(diào)整。多重共線性檢驗使用方差膨脹因子（VIF）等方法檢驗自變量之間是否存在多重共線性。如存在共線性，可以使用逐步回歸法、主成分分析法等方法進行處理。啞變量回歸啞變量定義將定性變量轉(zhuǎn)化為數(shù)值型變量,0或1表示不同類別.回歸模型將啞變量納入回歸模型,分析定性變量對因變量的影響.結(jié)果解釋啞變量系數(shù)代表不同類別對因變量的影響大小.非線性回歸模型模型類型線性回歸模型不能完全描述所有經(jīng)濟現(xiàn)象，需要更靈活的模型，例如多項式回歸、指數(shù)回歸和對數(shù)回歸。模型估計非線性回歸模型的估計方法通常比線性回歸模型更復雜，需要使用非線性最小二乘法或其他優(yōu)化算法。模型檢驗與線性回歸模型類似，需要進行模型假設(shè)檢驗，例如線性假設(shè)檢驗、獨立性假設(shè)檢驗和正態(tài)性假設(shè)檢驗。應(yīng)用場景非線性回歸模型在經(jīng)濟學、金融學和社會學等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如收入與消費關(guān)系、股票價格預(yù)測和人口增長預(yù)測。模型選擇與比較信息準則常用的信息準則包括AIC和BIC，它們綜合考慮模型的擬合優(yōu)度和復雜度，選擇最優(yōu)模型。交叉驗證將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，分別訓練和測試模型，選擇在測試集上表現(xiàn)最佳的模型。模型預(yù)測能力比較模型對樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測能力，選擇預(yù)測能力強的模型。時間序列分析基礎(chǔ)1時間序列定義時間序列是指按時間順序排列的一組數(shù)據(jù)。例如，某公司過去10年的銷售額數(shù)據(jù)可以構(gòu)成一個時間序列。2時間序列特征時間序列數(shù)據(jù)通常具有自相關(guān)性、趨勢性和季節(jié)性等特征。這些特征是時間序列分析的核心概念。3時間序列分析目的時間序列分析旨在識別時間序列數(shù)據(jù)的模式，并預(yù)測未來值。例如，預(yù)測下一季度的銷售額或股價走勢。平穩(wěn)性檢驗平穩(wěn)性檢驗是時間序列分析的關(guān)鍵步驟。1時間序列平穩(wěn)性時間序列平穩(wěn)是指其統(tǒng)計性質(zhì)不隨時間推移而發(fā)生變化。2自相關(guān)系數(shù)檢驗時間序列的自相關(guān)系數(shù)是否隨滯后期數(shù)衰減至零。3單位根檢驗常用的檢驗方法包括ADF檢驗、PP檢驗等。4平穩(wěn)性檢驗對于非平穩(wěn)時間序列，需要進行差分或其他處理使其平穩(wěn)。平穩(wěn)性檢驗是確保時間序列模型有效性的基礎(chǔ)。自回歸模型自回歸模型(AR)是一種時間序列模型，它假設(shè)當前值是過去值的線性函數(shù)。例如，股票價格的AR模型表明，今天的股票價格可以通過前幾天的股票價格來預(yù)測。自回歸模型階數(shù)模型的階數(shù)由過去值的數(shù)量決定。參數(shù)模型的參數(shù)表示過去值對當前值的權(quán)重。預(yù)測通過模型預(yù)測未來值。移動平均模型移動平均模型（MA）是時間序列分析中的一種常用模型，用于描述一個時間序列的當前值與其過去值之間的關(guān)系。MA模型假定時間序列的當前值是過去誤差項的加權(quán)平均。1MA(1)Yt=μ+et+θεt-12MA(2)Yt=μ+et+θεt-1+φet-23MA(q)Yt=μ+et+∑i=1qθiet-i自回歸移動平均模型1模型概述自回歸移動平均模型(ARMA)結(jié)合了自回歸(AR)和移動平均(MA)模型的特征。它能夠捕捉時間序列數(shù)據(jù)中自相關(guān)和移動平均性質(zhì)。2模型參數(shù)ARMA模型由兩個參數(shù)確定：自回歸階數(shù)(p)和移動平均階數(shù)(q)。p表示模型中自回歸項的數(shù)量，而q表示模型中移動平均項的數(shù)量。3模型應(yīng)用ARMA模型廣泛應(yīng)用于預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)，例如股票價格、匯率、商品價格等。單位根檢驗單位根檢驗是時間序列分析中的重要環(huán)節(jié)。它檢驗時間序列是否存在單位根，即是否具有隨機游走特征。1ADF檢驗AugmentedDickey-Fuller檢驗，是單位根檢驗的常用方法之一。2PP檢驗Phillips-Perron檢驗，是對ADF檢驗的擴展，考慮了自相關(guān)和異方差的影響。3KPSS檢驗Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin檢驗，用于檢驗時間序列是否平穩(wěn)。協(xié)整分析概念協(xié)整分析用于檢驗兩個或多個非平穩(wěn)時間序列之間是否存在長期均衡關(guān)系。如果存在協(xié)整關(guān)系，說明時間序列之間存在長期聯(lián)動關(guān)系，即使短期波動較大，但長期來看，會趨于穩(wěn)定狀態(tài)。步驟首先對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，然后進行協(xié)整檢驗。協(xié)整檢驗常用方法包括Engle-Granger檢驗和Johansen檢驗。應(yīng)用協(xié)整分析在經(jīng)濟學、金融學、計量經(jīng)濟學等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，例如分析利率、匯率、股票價格等時間序列之間的長期關(guān)系。誤差修正模型11.長期均衡關(guān)系誤差修正模型基于協(xié)整關(guān)系，考慮變量之間的長期均衡關(guān)系。22.短期波動調(diào)整模型允許變量在短期內(nèi)偏離長期均衡，并通過誤差修正項進行調(diào)整。33.經(jīng)濟意義誤差修正模型揭示了變量在偏離均衡后的調(diào)整機制，具有重要的經(jīng)濟意義。44.應(yīng)用范圍廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟學、金融學和管理學等領(lǐng)域，分析變量之間的長期關(guān)系和短期波動。面板數(shù)據(jù)模型定義面板數(shù)據(jù)模型結(jié)合了時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，能有效捕捉個體變化和時間趨勢。優(yōu)勢面板數(shù)據(jù)模型可以控制個體異質(zhì)性，提高模型效率，并分析動態(tài)變化。類型面板數(shù)據(jù)模型分為固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適模型。應(yīng)用面板數(shù)據(jù)模型廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟學、金融學、社會學等領(lǐng)域，分析個體行為和經(jīng)濟指標的動態(tài)變化。固定效應(yīng)模型個體效應(yīng)固定效應(yīng)模型假設(shè)個體效應(yīng)是常數(shù)，不隨時間變化。時間不變效應(yīng)個體效應(yīng)反映個體之間不可觀測的差異，例如地理位置、文化差異等。模型估計通過對個體效應(yīng)進行估計，可以消除個體差異的影響，得到更準確的模型估計結(jié)果。隨機效應(yīng)模型個體效應(yīng)隨機性隨機效應(yīng)模型假設(shè)個體效應(yīng)是隨機變量，這些變量獨立于解釋變量并具有相同的分布。個體差異解釋該模型承認個體之間存在隨機差異，這些差異會影響因變量。估計方法隨機效應(yīng)模型通常使用廣義最小二乘法(GLS)估計，該方法考慮了隨機效應(yīng)的方差。模型優(yōu)勢隨機效應(yīng)模型能夠更準確地估計個體效應(yīng)的影響，并提供對個體之間差異的更深入理解。Hausman檢驗1假設(shè)檢驗檢驗固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型2差異比較比較兩種模型系數(shù)的估計結(jié)果3統(tǒng)計檢驗根據(jù)檢驗統(tǒng)計量判斷模型選擇4模型選擇選擇更適合的模型進行分析Hausman檢驗用于比較固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型的系數(shù)估計結(jié)果，并檢驗兩者是否存在顯著差異。如果差異顯著，則意味著固定效應(yīng)模型更適合，反之，則隨機效應(yīng)模型更適合。儀器變量法定義儀器變量法是一種用于解決內(nèi)生性問題的方法。它使用與解釋變量相關(guān)的但與誤差項無關(guān)的變量來代替內(nèi)生變量進行回歸。步驟1.識別儀器變量；2.進行兩階段最小二乘估計；3.驗證儀器變量的有效性。應(yīng)用儀器變量法常用于解決測量誤差、遺漏變量、反向因果關(guān)系等問題。它在經(jīng)濟學、社會學等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。局限儀器變量法需要滿足一些條件，如儀器變量必須與解釋變量相關(guān)，但與誤差項無關(guān)。此外，它對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型1模型介紹動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型考慮時間和個體因素的影響。它將面板數(shù)據(jù)的時間序列特征與橫截面特