導(dǎo)論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件-南京財經(jīng)大學(xué),王萬珺

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量分析的學(xué)科。它可以用來分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并預(yù)測經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的歷史發(fā)展1早期發(fā)展計量經(jīng)濟(jì)學(xué)起源于19世紀(jì)末，最初與統(tǒng)計學(xué)密切相關(guān)。220世紀(jì)初經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始使用統(tǒng)計方法分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并發(fā)展了計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。3二戰(zhàn)后計量經(jīng)濟(jì)學(xué)得到迅速發(fā)展，成為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要工具。4現(xiàn)代計量經(jīng)濟(jì)學(xué)隨著計算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法不斷發(fā)展，并應(yīng)用于各種領(lǐng)域。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義定量方法使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計方法來分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)理論將經(jīng)濟(jì)理論與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，檢驗經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。預(yù)測與決策預(yù)測經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，為經(jīng)濟(jì)決策提供依據(jù)。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究對象經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象計量經(jīng)濟(jì)學(xué)致力于研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，例如GDP增長、通貨膨脹率、失業(yè)率等。經(jīng)濟(jì)關(guān)系通過對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立模型來描述經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)決策利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測未來經(jīng)濟(jì)趨勢，為經(jīng)濟(jì)政策制定提供科學(xué)依據(jù)。經(jīng)濟(jì)政策評估評估經(jīng)濟(jì)政策的效果，為政策調(diào)整提供參考。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法統(tǒng)計分析利用統(tǒng)計方法對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的關(guān)系。數(shù)學(xué)建模構(gòu)建經(jīng)濟(jì)模型，用數(shù)學(xué)語言描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，并進(jìn)行推演和預(yù)測。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析收集和整理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行分析，以驗證模型假設(shè)或進(jìn)行預(yù)測。計量軟件應(yīng)用使用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件進(jìn)行模型估計、檢驗和預(yù)測，提高分析效率和精度。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的分類理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)側(cè)重于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和方法的研究，注重模型的構(gòu)建、識別、估計和檢驗。應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)將計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法應(yīng)用于實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題，分析和預(yù)測經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，為經(jīng)濟(jì)決策提供依據(jù)。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本步驟1模型檢驗評估模型擬合度和預(yù)測能力2模型估計使用數(shù)據(jù)估計模型參數(shù)3模型識別確定模型是否唯一且可估計4模型構(gòu)建建立經(jīng)濟(jì)理論和假設(shè)為基礎(chǔ)的模型5問題定義明確研究目標(biāo)和問題計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析遵循一系列步驟，從問題定義到模型檢驗，每個步驟都至關(guān)重要。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的構(gòu)建1定義變量確定模型中需要使用的變量。2設(shè)定關(guān)系描述變量之間的關(guān)系。3選擇模型選擇合適的模型形式。4添加誤差項承認(rèn)模型的不完美性。構(gòu)建計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型需要經(jīng)過一系列步驟。首先，需要明確模型中需要使用的變量，包括自變量和因變量。其次，需要設(shè)定變量之間的關(guān)系，例如線性關(guān)系、非線性關(guān)系等。第三，需要選擇合適的模型形式，例如線性回歸模型、非線性回歸模型等。最后，需要添加誤差項，承認(rèn)模型的不完美性，并考慮隨機(jī)因素的影響。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識別1模型的唯一性識別是指在模型中，每個參數(shù)都可以用數(shù)據(jù)唯一地確定，即模型參數(shù)是可識別的。2可估計性識別是模型可估計的必要條件，即模型參數(shù)是可以估計出來的。3模型的合理性識別確保模型結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相符，避免模型過度參數(shù)化。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的估計參數(shù)估計使用樣本數(shù)據(jù)估計模型參數(shù)。估計方法常用的方法包括最小二乘法、最大似然法等。估計結(jié)果分析評估估計結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。模型修正根據(jù)估計結(jié)果對模型進(jìn)行修正或改進(jìn)。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的檢驗1假設(shè)檢驗檢查模型是否符合實(shí)際情況。2參數(shù)檢驗評估參數(shù)估計的準(zhǔn)確性。3模型穩(wěn)定性檢驗驗證模型在不同數(shù)據(jù)條件下的有效性。4模型預(yù)測檢驗評估模型對未來數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。檢驗?zāi)Ｐ褪菫榱舜_保模型的可靠性和有效性。檢驗包括假設(shè)檢驗、參數(shù)檢驗、模型穩(wěn)定性檢驗、模型預(yù)測檢驗等。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的預(yù)測模型評估評估模型的預(yù)測能力，檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度和預(yù)測誤差，確保預(yù)測結(jié)果的可靠性。預(yù)測區(qū)間根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果，計算預(yù)測區(qū)間的上下限，反映預(yù)測結(jié)果的置信度。場景分析模擬不同情景下的預(yù)測結(jié)果，分析影響預(yù)測結(jié)果的關(guān)鍵因素，為決策提供參考。應(yīng)用實(shí)踐將模型預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題，評估政策效果，指導(dǎo)決策。單變量線性回歸模型簡單模型單變量線性回歸模型是統(tǒng)計學(xué)中最基礎(chǔ)的模型之一，用于分析兩個變量之間的線性關(guān)系。自變量該模型中，只有一個自變量，它對因變量的影響可以被線性方程描述。因變量因變量受到自變量的影響，并可以通過模型預(yù)測。數(shù)據(jù)可視化散點(diǎn)圖可以幫助我們直觀地觀察兩個變量之間的關(guān)系，并判斷是否適合使用線性回歸模型。多變量線性回歸模型多個自變量模型包含兩個或更多自變量，它們可以是定量變量或定性變量。線性關(guān)系假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系，可以通過回歸系數(shù)進(jìn)行量化。誤差項模型包含誤差項，表示除了模型中包含的自變量之外的隨機(jī)因素的影響。模型估計可以使用最小二乘法等方法估計模型參數(shù)，并用于分析自變量對因變量的影響。回歸分析中的假設(shè)檢驗檢驗?zāi)Ｐ图僭O(shè)假設(shè)檢驗旨在評估模型假設(shè)是否成立，以確保模型的可靠性。顯著性檢驗檢驗回歸系數(shù)是否顯著不為零，判斷自變量對因變量的影響是否顯著。擬合優(yōu)度檢驗檢驗?zāi)Ｐ蛯?shù)據(jù)的擬合程度，評估模型是否能有效地解釋數(shù)據(jù)。異方差檢驗檢驗?zāi)Ｐ偷恼`差項是否具有恒定方差，以確保模型的可靠性?；貧w分析中的參數(shù)估計1最小二乘法最小二乘法是一種常用的參數(shù)估計方法，它通過最小化誤差平方和來確定回歸模型參數(shù)。2極大似然估計極大似然估計通過最大化樣本數(shù)據(jù)的似然函數(shù)來估計參數(shù)，在非線性模型中應(yīng)用廣泛。3貝葉斯估計貝葉斯估計結(jié)合先驗信息和樣本數(shù)據(jù)來估計參數(shù)，在處理少量數(shù)據(jù)或非標(biāo)準(zhǔn)模型時非常有用?；貧w分析中的預(yù)測與控制預(yù)測回歸分析可以用于預(yù)測未來事件。通過擬合回歸模型，可以使用該模型預(yù)測未來值，并量化預(yù)測的不確定性。例如，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立房屋價格與面積之間的回歸模型，并使用該模型預(yù)測未來房屋價格?？刂苹貧w分析可以用于控制變量的影響。通過控制其他因素的影響，可以確定某個變量對目標(biāo)變量的影響程度。例如，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立銷售額與廣告支出之間的回歸模型，并使用該模型控制廣告支出的影響，以評估其他因素對銷售額的影響?；貧w分析中的模型診斷數(shù)據(jù)驗證檢查數(shù)據(jù)完整性，識別異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。線性關(guān)系驗證自變量與因變量之間是否存在線性關(guān)系，避免模型錯誤。誤差項驗證模型誤差項是否滿足正態(tài)分布，確保模型準(zhǔn)確性。多重共線性檢驗自變量之間是否存在高度相關(guān)性，避免模型誤差。時間序列分析模型11.自回歸模型(AR)AR模型假設(shè)時間序列的值取決于其過去的值。22.移動平均模型(MA)MA模型假設(shè)時間序列的值取決于過去誤差的加權(quán)平均。33.自回歸移動平均模型(ARMA)ARMA模型結(jié)合了AR和MA模型，考慮過去的值和誤差。44.季節(jié)性自回歸積分移動平均模型(SARIMA)SARIMA模型擴(kuò)展了ARMA模型，用于處理具有季節(jié)性模式的數(shù)據(jù)。時間序列分析中的平穩(wěn)性平穩(wěn)性的重要性平穩(wěn)性是時間序列分析中最重要的前提條件之一，它表明時間序列數(shù)據(jù)在時間推移過程中沒有趨勢或季節(jié)性變化。平穩(wěn)性的檢驗方法常用的平穩(wěn)性檢驗方法包括ADF檢驗和KPSS檢驗，它們可以通過檢驗時間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)來判斷其平穩(wěn)性。平穩(wěn)性的意義如果時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，則需要進(jìn)行差分處理，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)后再進(jìn)行分析和預(yù)測。時間序列分析中的自相關(guān)自相關(guān)概念自相關(guān)是指時間序列中，某個時間點(diǎn)的觀測值與過去時間點(diǎn)的觀測值之間的相關(guān)性。自相關(guān)系數(shù)可以用來衡量這種相關(guān)性的強(qiáng)弱。自相關(guān)性分析自相關(guān)性分析是時間序列分析中重要的步驟，可以幫助識別數(shù)據(jù)中存在的模式和趨勢。自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)是常用的工具。時間序列分析中的預(yù)測時間序列分析是預(yù)測未來趨勢的重要工具，它利用歷史數(shù)據(jù)來推斷未來發(fā)展趨勢。通過對過去數(shù)據(jù)的分析，我們可以識別出時間序列中存在的模式和規(guī)律，并將其應(yīng)用于未來的預(yù)測。1模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，選擇合適的預(yù)測模型，例如ARIMA模型，指數(shù)平滑模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。2參數(shù)估計使用歷史數(shù)據(jù)，估計模型參數(shù)，例如自回歸系數(shù)，移動平均系數(shù)等。3預(yù)測值計算根據(jù)估計的參數(shù)，對未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。4預(yù)測精度評估通過預(yù)測值和實(shí)際值的比較，評估預(yù)測模型的精度，并調(diào)整模型或參數(shù)。時間序列預(yù)測的精度取決于模型的合理性、參數(shù)的準(zhǔn)確性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素。面板數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)維度面板數(shù)據(jù)同時包含橫截面和時間序列信息，提供了更豐富的分析視角。時間與個體通過分析不同時間點(diǎn)上的個體數(shù)據(jù)，可以揭示個體變化規(guī)律和時間趨勢。模型特點(diǎn)面板數(shù)據(jù)模型可以控制個體異質(zhì)性，減少誤差，提高估計效率。面板數(shù)據(jù)分析中的個體效應(yīng)個體效應(yīng)個體效應(yīng)是面板數(shù)據(jù)分析中的一種常見現(xiàn)象，指不同個體在時間序列上的差異性時間效應(yīng)不同時間段的因素會對所有個體產(chǎn)生共同的影響，導(dǎo)致時間序列上的差異回歸模型個體效應(yīng)可以用不同的回歸模型來表示，例如固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型離散選擇模型11.概述離散選擇模型是一種常用的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，用于分析個體在有限個可選項中做出選擇的行為。22.應(yīng)用場景在經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域，離散選擇模型具有廣泛的應(yīng)用，例如，消費(fèi)者對商品的選擇、出行方式的選擇、投票行為的選擇等。33.模型分類常見的離散選擇模型包括二元Logit模型、多元Logit模型、條件Logit模型等，不同的模型適用于不同的場景。44.估計方法離散選擇模型的估計方法通常采用極大似然估計法，該方法能夠有效地利用樣本信息，得到模型參數(shù)的最佳估計。離散選擇模型的估計方法最大似然估計最大似然估計(MLE)是離散選擇模型中最常用的估計方法之一。MLE通過最大化樣本似然函數(shù)來估計模型參數(shù)。條件logit模型條件logit模型假設(shè)每個個體選擇不同選項的概率與其效用之差成比例，并利用最大似然估計方法估計參數(shù)?；旌蟣ogit模型混合logit模型允許個體間存在差異，通過將隨機(jī)效應(yīng)引入模型來捕捉個體異質(zhì)性，進(jìn)而進(jìn)行參數(shù)估計。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)增長計量經(jīng)濟(jì)模型用于分析影響經(jīng)濟(jì)增長的因素，例如投資、消費(fèi)和技術(shù)進(jìn)步。通貨膨脹計量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以幫助分析通貨膨脹的原因，例如貨幣供應(yīng)量、生產(chǎn)成本和需求拉動。失業(yè)計量經(jīng)濟(jì)模型可以幫助分析失業(yè)率的影響因素，例如經(jīng)濟(jì)周期、勞動力市場政策和技術(shù)變革。國際貿(mào)易計量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以用來研究國際貿(mào)易的模式和影響因素，例如關(guān)稅、匯率和貿(mào)易協(xié)議。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的局限性與發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)質(zhì)量計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)往往存在誤差、缺失或異常值。模型假設(shè)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型通常基于一些假設(shè)，這些假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中可能并不完全成立，從而影響模型的預(yù)測能力。技術(shù)發(fā)展隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)需要不斷發(fā)展新的方法和技術(shù)來應(yīng)對更復(fù)雜的數(shù)據(jù)和問題。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究前沿大數(shù)據(jù)分析計量經(jīng)濟(jì)學(xué)正積極探索如何將大數(shù)據(jù)分析方法整合到傳統(tǒng)模型中，以提升模型的預(yù)測能力和解釋能力。機(jī)器學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉融合是未來重要的發(fā)展方向，可以推動計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的構(gòu)建和應(yīng)用。