ECONOMETRICS第一章教學(xué)目的和要求03040102了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展簡(jiǎn)史掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與相關(guān)學(xué)科的關(guān)系掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)的研究步驟課程內(nèi)容03040102什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與相關(guān)學(xué)科的關(guān)系計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟引子：轉(zhuǎn)換新舊動(dòng)能

實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展4目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)正由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。諸多理論研究認(rèn)為，改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)主要依靠資源要素高投入加以驅(qū)動(dòng)的，但伴隨著資源供給日趨緊張、人口紅利不斷減弱、生態(tài)環(huán)境約束逐漸增強(qiáng)，這種舊動(dòng)能難以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。培育壯大新動(dòng)能，加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，應(yīng)成為支撐經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要著力點(diǎn)。新動(dòng)能是以技術(shù)創(chuàng)新為重要支撐、以制度變革為基本保證、以轉(zhuǎn)型升級(jí)為核心內(nèi)容的新型變革力量。為此，國(guó)家和許多地區(qū)也相繼出臺(tái)了加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的政策措施。新動(dòng)能在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)中高速持續(xù)增長(zhǎng)、降低能源資源消耗、維護(hù)生態(tài)平衡、促進(jìn)勞動(dòng)就業(yè)、提升人民生活質(zhì)量等方面確實(shí)比舊動(dòng)能有效嗎？如何定量測(cè)度新、舊動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)？由于在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、人力資本、管理機(jī)制等方面存在區(qū)域差異性，新動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響效應(yīng)在空間上是否存在非平衡性和溢出效應(yīng)？利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法將有助于對(duì)上述類似現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題的分析和解釋，進(jìn)而為國(guó)家或地方政府部門制定相關(guān)政策提供現(xiàn)實(shí)參考依據(jù)。1.1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著名計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家、諾獎(jiǎng)獲得者的觀點(diǎn)：弗瑞希（R.Frisch）：對(duì)經(jīng)濟(jì)的數(shù)量研究有好幾個(gè)方面，其中任何一個(gè)就其本身來說都不應(yīng)該和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)決不是一樣的。它也不等于一般的經(jīng)濟(jì)理論，即使這種理論中有很大部分具有確定的數(shù)量特征。也不應(yīng)該把計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的意義與在經(jīng)濟(jì)學(xué)中應(yīng)用數(shù)學(xué)看成是一回事。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中的數(shù)量關(guān)系來說，都是必要條件，但本身都并非是充分條件。這三者的統(tǒng)一才是強(qiáng)有力的工具，這三者的結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”。薩繆爾森（P.A.Samuelson）：根據(jù)理論和觀測(cè)的事實(shí)，運(yùn)用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時(shí)推導(dǎo)，對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析?？巳R因（R.Klein）：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是數(shù)學(xué)方法、統(tǒng)計(jì)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)分析的綜合，就其字義而言，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅是指對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象加以測(cè)量，而且包含根據(jù)一定的經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行計(jì)算的意思。51.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一般定義：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)、以經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量關(guān)系和變化規(guī)律的一門應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科。

研究對(duì)象：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象

學(xué)科性質(zhì)：經(jīng)濟(jì)學(xué)的分支學(xué)科（我國(guó)）

構(gòu)成要素：經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)方法

研究手段或表現(xiàn)形式：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

研究目的：測(cè)度經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的數(shù)量關(guān)系及其變動(dòng)規(guī)律

。61.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.2

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(Econometrics)學(xué)科名稱是由挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家、首屆諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者弗里希（R.Frisch）于1926年仿照生物計(jì)量學(xué)（Biometrics）一詞而首先提出。弗里希又與丁伯根（J.Tinbergen）、費(fèi)雪（Fisher）等于1930年在美國(guó)發(fā)起成立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)會(huì)（econometric

society）。學(xué)會(huì)于1933年開始定期出版《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》（Econometrica）期刊。一般認(rèn)為，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)的成立和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志的出版，標(biāo)志著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門獨(dú)立學(xué)科的正式誕生。截止到2019年，共有84位經(jīng)濟(jì)學(xué)家獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，其中三分之一以上是因創(chuàng)新計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和方法或在應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法研究現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題方面取得重大影響而獲得嘉獎(jiǎng)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)于20世紀(jì)80年代初被引入中國(guó)。1998年教育部將其確定為普通高等院校經(jīng)濟(jì)學(xué)類本科各專業(yè)的八門共同核心課之一。71.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.2

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展——經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)階段時(shí)間：大體為20世紀(jì)30年代至70年代以前。特征：（1）30年代主要以從微觀上定量分析需求與供給之間的關(guān)系；40年代后逐步側(cè)重于對(duì)國(guó)民收入、就業(yè)、產(chǎn)業(yè)部門間聯(lián)系等宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行分析。（2）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定主要以經(jīng)濟(jì)理論為導(dǎo)向，模型的估計(jì)和檢驗(yàn)以經(jīng)典假定為約束條件。（3）模型形式主要為線性模型或可轉(zhuǎn)化線性形式的非線性模型，模型估計(jì)使用的數(shù)據(jù)類型為時(shí)序數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)；模型參數(shù)估計(jì)方法主要有最小二乘法或極大似然估計(jì)法。（4）模型應(yīng)用主要在于對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析和發(fā)展預(yù)測(cè)。81.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展——現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)階段時(shí)間：20世紀(jì)70年代以后。特征：（1）對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與微觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行計(jì)量分析并重。（2）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定是主要以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為導(dǎo)向，模型的估計(jì)和檢驗(yàn)不再局限于經(jīng)典假定條件。（3）模型估計(jì)使用的數(shù)據(jù)類型，微觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中以截面數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)為主，宏觀經(jīng)濟(jì)分析中以時(shí)序數(shù)據(jù)為主；模型的估計(jì)和檢驗(yàn)方法更加豐富和先進(jìn)，如廣義矩估計(jì)方法、貝葉斯估計(jì)法、非參數(shù)估計(jì)法、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)法、因果關(guān)系檢驗(yàn)法等。（4）模型應(yīng)用上側(cè)重于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)政策評(píng)估、驗(yàn)證和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。91.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.2

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展——計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的分類

按照研究?jī)?nèi)容的側(cè)重點(diǎn)不同，分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。前者側(cè)重于研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)理基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)與模型檢驗(yàn)的理論和方法，以使得所建立模型具有優(yōu)良的數(shù)學(xué)性質(zhì)，能夠更好地揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系；后者以具體領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)，利用理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)所提供的理論方法，側(cè)重于探討如何設(shè)定和應(yīng)用具體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，以從定量方面揭示該具體領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)變量之間的變化規(guī)律。

按研究范圍的不同，分為宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。前者以宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論為指導(dǎo)，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論方法和宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過建立宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，定量分析研究宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)變量（如國(guó)民收入、投資、消費(fèi)、政府支出、就業(yè)等）之間的關(guān)系；后者是以微觀經(jīng)濟(jì)理論以及有關(guān)社會(huì)學(xué)理論等為基礎(chǔ)，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論方法和微觀統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)，通過建立微觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，對(duì)微觀單位（居民個(gè)人或家庭、廠商）經(jīng)濟(jì)行為與其影響因素之間關(guān)系進(jìn)行定量經(jīng)驗(yàn)分析。101.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)（經(jīng)濟(jì)理論）的關(guān)系（1）區(qū)別

表達(dá)方式：經(jīng)濟(jì)理論通常可以用語(yǔ)義模型、幾何模型、數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型等多種方式表達(dá)，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則以計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型表述方式。變量性質(zhì)和變量間關(guān)系：在一般經(jīng)濟(jì)理論分析中，將自變量和因變量均被視為確定性變量，變量之間的關(guān)系被看作是函數(shù)因果關(guān)系；而在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中，將自變量視為確定性變量（如為隨機(jī)變量但必須與隨機(jī)誤差項(xiàng)相互獨(dú)立）、因變量視為隨機(jī)變量，變量之間的關(guān)系表現(xiàn)為隨機(jī)（相關(guān)）因果關(guān)系。模型參數(shù)估計(jì)：數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型參數(shù)是不可以加以估計(jì)，僅對(duì)其取值范圍作一般性規(guī)定；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的參數(shù)是可以利用樣本數(shù)據(jù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法加以具體估計(jì)的，通常假定因變量服從某種統(tǒng)計(jì)分布。（2）聯(lián)系經(jīng)濟(jì)理論為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ)。既是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定的基本依據(jù)，又是對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行合理性檢驗(yàn)的重要標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以驗(yàn)證和發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。111.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系（1）區(qū)別

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)：主要研究對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析的相關(guān)理論與方法；主要采用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和描述性分析方法，用以揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變動(dòng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變化、循環(huán)變動(dòng)、結(jié)構(gòu)因素變動(dòng)、統(tǒng)計(jì)相關(guān)性等。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：主要研究關(guān)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定、估計(jì)、檢驗(yàn)和應(yīng)用的理論與方法，它以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為事實(shí)依據(jù)選用適宜的數(shù)學(xué)方法建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的隨機(jī)因果關(guān)系進(jìn)行定量測(cè)度。（2）聯(lián)系經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)提供經(jīng)濟(jì)變量名稱（統(tǒng)計(jì)指標(biāo)）以及收集、整理經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次挖掘和開發(fā)利用，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間相互聯(lián)系的本質(zhì)特征和變化規(guī)律。121.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)1.1.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系（1）區(qū)別數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門以概率論為基礎(chǔ)、研究隨機(jī)現(xiàn)象變動(dòng)統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的數(shù)學(xué)學(xué)科，它各種隨機(jī)現(xiàn)象研究提供一般方法論。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則主要探討經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域變量之間的隨機(jī)因果關(guān)系，并通過建立樣本回歸模型近似反映總體現(xiàn)象的平均變化規(guī)律性。（2）聯(lián)系數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)提供數(shù)學(xué)方法基礎(chǔ),計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)、檢驗(yàn)以及應(yīng)用于發(fā)展預(yù)測(cè)都必須以數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)方法原理為依據(jù)。隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題研究的深入、細(xì)化，要求利用更高級(jí)、更復(fù)雜的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，從而也推動(dòng)了數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。131.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：對(duì)經(jīng)濟(jì)行為或過程的一種數(shù)學(xué)模擬?；疽兀豪?.變量：

是模型的研究對(duì)象或影響因素，是可以觀測(cè)的因素。2.參數(shù)：反映經(jīng)濟(jì)變量之間數(shù)量依存關(guān)系，通常不能直接觀測(cè)，但可以估計(jì)。3.

隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)：模型中沒有獨(dú)立反映的、各綜合因素，通常假定服從某種統(tǒng)計(jì)分布。1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟141.2.1

模型設(shè)定1.研究經(jīng)濟(jì)理論（1）

根據(jù)一定經(jīng)濟(jì)理論所揭示出的研究對(duì)象的變動(dòng)方向、變動(dòng)結(jié)構(gòu)、變動(dòng)規(guī)律以及與其它現(xiàn)象之間所存在的客觀本質(zhì)聯(lián)系來構(gòu)造模型。（2）對(duì)同一經(jīng)濟(jì)問題，依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論不同，所構(gòu)造的計(jì)量模型就可能不同。凱恩斯絕對(duì)收入假說杜森貝相對(duì)收入假說1.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟151.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.1

模型設(shè)定

單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：僅包含一個(gè)方程。如生產(chǎn)函數(shù)

聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：包含兩個(gè)及以上相互聯(lián)系的方程。如宏觀經(jīng)濟(jì)模型C

a0

a1Y

1Y

C

I

G國(guó)民收入政府消費(fèi)居民消費(fèi)隨機(jī)誤差項(xiàng)I

b0

b1Y

b2R

2投資額 利率平衡方程消費(fèi)函數(shù)投資函數(shù)161.2.1

模型設(shè)定2. 選擇模型中的變量

（1）

區(qū)分變量的性質(zhì)

—單方程計(jì)量模型：被解釋變量、解釋變量；

—聯(lián)立方程模型：內(nèi)生變量、外生變量、前定變量。

解釋變量（explanatory

variable）：用以表征引起研究對(duì)象變化的重要影響因素，其作為原因變量而放置在方程等號(hào)右邊，一個(gè)方程中可以包含多個(gè)解釋變量。被解釋變量（explained

variable）：用以表征研究對(duì)象，其作為結(jié)果變量而放置在方程等號(hào)左邊，一個(gè)方程中只能含有一個(gè)被解釋變量。內(nèi)生變量（endogenous

variable）：是指其數(shù)值由模型系統(tǒng)決定但同時(shí)又影響模型系統(tǒng)的變量，它是服從一定概率分布的隨機(jī)變量。外生變量（exogenous

variable）是指其數(shù)值由模型系統(tǒng)以外因素決定而又對(duì)模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，一般為非隨機(jī)變量。

前定變量：包括外生變量和滯后內(nèi)生變量。171.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.1

模型設(shè)定2. 選擇模型中的變量

（2）萃取解釋變量

通常將影響研究對(duì)象的最主要的、可量的、經(jīng)常發(fā)生作用的、有數(shù)據(jù)支持的因素作為解釋變量納入模型之中。

（3）解釋變量之間相關(guān)性研究

—用于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析或政策評(píng)價(jià)時(shí)，模型不能存在多重共線性。—VAR模型中變量間必須存在因果關(guān)系。

（4）選用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)—能夠正確體現(xiàn)變量的基本功能；

—保證指標(biāo)數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的可得性、可靠性和完備性；

—指標(biāo)形式具有合理的匹配性。

（5）慎重使用虛擬變量181.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.1

模型設(shè)定3.選擇模型的數(shù)學(xué)形式（1）模型中方程的分類根據(jù)所反映變量間關(guān)系的內(nèi)容不同，分為行為方程、技術(shù)方程、制度方程和定義方程。根據(jù)所反映變量間相關(guān)的形式不同，分為線性方程和非線性方程。根據(jù)所反映變量間關(guān)系的性質(zhì)不同，分為確定性方程和隨機(jī)性方程。（2）方程形式的設(shè)定方法—依據(jù)經(jīng)濟(jì)行為理論，在數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型基礎(chǔ)上直接添加隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；—利用樣本數(shù)據(jù)和繪圖軟件繪制散點(diǎn)圖（相關(guān)圖或趨勢(shì)圖）；計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中必須包含有一個(gè)或一個(gè)以上隨機(jī)性方程。4.設(shè)定模型參數(shù)的符號(hào)和理論期望值范圍191.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.2模型估計(jì)1.樣本數(shù)據(jù)（1）

時(shí)序數(shù)據(jù)（time

series

data）：按時(shí)間發(fā)生先后順序排列而成的同一指標(biāo)數(shù)據(jù)。應(yīng)用時(shí)注意：各項(xiàng)數(shù)據(jù)計(jì)算口徑和計(jì)量單位前后的一致性；價(jià)值指標(biāo)的價(jià)格平減；易產(chǎn)生自相關(guān)性。（2）截面數(shù)據(jù)（cross

sectional

data）：在同一時(shí)間、不同空間或個(gè)體的同一指標(biāo)數(shù)據(jù)。應(yīng)用時(shí)注意：樣本分布與總體分布的一致性；易產(chǎn)生異方差性。（3）面板數(shù)據(jù)（panel

data）：時(shí)序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)的混合，具有個(gè)體、指標(biāo)、時(shí)間三維結(jié)構(gòu)。（4）虛擬變量數(shù)據(jù)（dummy

variable

data）：對(duì)定性因素的取值，只有0或1。201.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.2

模型估計(jì)2.模型識(shí)別在建立經(jīng)典聯(lián)立計(jì)量經(jīng)濟(jì)方程模型時(shí)，需要識(shí)別其全部結(jié)構(gòu)式參數(shù)能否從參數(shù)體系方程組中得到求解。3.估計(jì)方法參數(shù)估計(jì)方法選擇，應(yīng)視所估計(jì)模型的類型、樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn)而定。單方程模型常用的方法：普通最小二乘法、廣義最小二乘法、極大似然估計(jì)法等；經(jīng)典聯(lián)立方程模型估計(jì)方法：間接最小二乘法、二階段最小二乘法等。4.應(yīng)用軟件SPSS、EVIEWS、SAS、STATA、R等。211.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.3模型檢驗(yàn)1.經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)基于經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則進(jìn)行的檢驗(yàn)，用于判斷參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)和數(shù)值大小在經(jīng)濟(jì)意義上是否合理。2.統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)推斷準(zhǔn)則，在一定置信概率保證下，通過構(gòu)建原假設(shè)和計(jì)算相關(guān)統(tǒng)計(jì)量對(duì)模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性進(jìn)行判別。（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)樣本回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度。方法：判定系數(shù)（可決系數(shù)）R2。（2）方程顯著性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)樣本回歸方程對(duì)總體回歸方程的代表性，即檢驗(yàn)所有解釋變量作為一整體與被解釋變量的線

性關(guān)系是否顯著。方法：F檢驗(yàn)。（3）變量顯著性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭忻總€(gè)解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系是否顯著。方法：t檢驗(yàn)。221.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.3模型檢驗(yàn)3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則而判斷估計(jì)模型是否滿足經(jīng)典假定條件。（1）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)正態(tài)性檢驗(yàn)。方法：JB法；（2）自相關(guān)性檢驗(yàn)。方法：D-W、偏自相關(guān)系數(shù)、B-G等；（3）異方差性檢驗(yàn)。方法：G-Q、White、Park、Gleiser等；（4）多重共線性檢驗(yàn)。方法：簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)、方差膨脹因子等。4.預(yù)測(cè)性檢驗(yàn)檢驗(yàn)估計(jì)模型對(duì)樣本范圍以外變量間數(shù)量依存關(guān)系的解釋能力?！獢U(kuò)大樣本容量或變換樣本，利用虛擬變量方式或者采用CHOW檢驗(yàn)法，判別不同樣本數(shù)據(jù)所估計(jì)模型的參數(shù)值是否有顯著性差異，若不存在顯著性差異，則可以利用該估計(jì)模型進(jìn)行外推預(yù)測(cè)；—將樣本范圍以外的解釋變量數(shù)據(jù)代入所估計(jì)模型，如果所產(chǎn)生的預(yù)測(cè)誤差落在允許范圍以內(nèi)，則表明該估計(jì)模型具有良好的預(yù)測(cè)能力。231.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟1.2.4

模型應(yīng)用1.結(jié)構(gòu)分析根據(jù)估計(jì)出的模型參數(shù)值分析說明解釋變量對(duì)被解釋變量在特定時(shí)空條件下的實(shí)際影響效應(yīng)。包括邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等。2.政策評(píng)估利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型評(píng)估政策變量變化對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行的定量影響效應(yīng)，為經(jīng)濟(jì)決策提供不同的政策方案。主要方法：工具-目標(biāo)法，模擬法，最優(yōu)控制法，工具變量法，斷點(diǎn)回歸法，雙重差分法，傾向匹配法等。3.驗(yàn)證理論利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論假說的正確性。4.發(fā)展預(yù)測(cè)利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)型對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在未來的發(fā)展進(jìn)行定量推斷。241.2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟思考與練習(xí)251.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)。2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別和聯(lián)系。3.經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別與聯(lián)系。4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的構(gòu)成要素。5.若建立豬肉需求計(jì)量模型，請(qǐng)談?wù)勅绾卧O(shè)定理論模型。6.經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)通常包括哪些內(nèi)容？7.教材后的單選、多選、填空、判斷題。參考文獻(xiàn)26[1]龐皓.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(第四版)[M].北京：科學(xué)出版社,2019.1[2]李子奈，潘文卿．計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第四版）[M]．北京：高等教育出版社，2015.[3]

杰弗里·M·伍德里奇（Jeffrey

M.Wooldridge）.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論：現(xiàn)代觀點(diǎn)（第六版）[M]．北京.中國(guó)人民大學(xué)出版社，2018[4]達(dá)莫達(dá)爾·N·古扎拉蒂（Damodar

N.Gujarati），唐·C·波特（DawnC.Porter）．計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)（第五版）[M]．北京．中國(guó)人民大學(xué)出版社，2011ECONOMETRICS第二章一元線性回歸模型教學(xué)目的和要求0105040302了解一元線性回歸模型掌握一元線性模型OLS法的基本原理及其假定了解一元線性模型OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)掌握一元線性模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的意義和方法掌握一元線性回歸EVIEWS軟件實(shí)現(xiàn)課程內(nèi)容01040302回歸分析的基本概念一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)一元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)一元線性回歸模型的預(yù)測(cè)05案例分析引子：凱恩斯消費(fèi)理論在我國(guó)具有適用性嗎？居民消費(fèi)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)家和各國(guó)政府關(guān)注的重要問題。從微觀層面來看，居民消費(fèi)水平是居民生活質(zhì)量的主要方面，是家庭幸福感的重要影響因素；從宏觀層面來看，居民消費(fèi)是一個(gè)國(guó)家總消費(fèi)的重要組成部分，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力。

凱恩斯消費(fèi)理論認(rèn)為，居民收入是決定居民消費(fèi)的最主要因素，兩者呈同方向變化，并且隨著居民收入水平的提高，居民消費(fèi)支出增量占其收入增量的比重卻呈逐步降低趨勢(shì)，即存在邊際消費(fèi)傾向遞減規(guī)律。那么，凱恩斯消費(fèi)理論在我國(guó)具有適用性嗎？有學(xué)者研究認(rèn)為“我國(guó)居民的邊際消費(fèi)傾向目前仍高于50%”。如何利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)凱恩斯消費(fèi)理論和該學(xué)者的觀點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證呢？2.1.1相關(guān)分析與回歸分析相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究變量之間數(shù)量依存關(guān)系的常用統(tǒng)計(jì)分析方法。其目的在于說明變量之間的相關(guān)形式、相關(guān)方向和相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系的分類：

根據(jù)考察的變量個(gè)數(shù)可分為：簡(jiǎn)單相關(guān)、復(fù)相關(guān)和典型相關(guān)。

依據(jù)相關(guān)形式可分為：線性相關(guān)和非線性相關(guān)。

根據(jù)相關(guān)方向可分為：正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。根據(jù)相關(guān)程度可分為：完全相關(guān)、不完全相關(guān)和不相關(guān)。2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念回歸分析在研究變量之間的關(guān)系時(shí)，不僅僅止于研究其相關(guān)關(guān)系，通常還需判斷變量間是否存在因果關(guān)系及其具體的數(shù)量依賴關(guān)系，此時(shí)就需要應(yīng)用回歸分析來完成這一任務(wù)。回歸分析是研究變量之間數(shù)量依存關(guān)系的一種常用統(tǒng)計(jì)分析方法，其目的在于研究因果變量之間的數(shù)量依存關(guān)系，可根據(jù)原因變量的數(shù)值變化去推測(cè)結(jié)果變量的數(shù)值變化。在回歸分析時(shí)，往往要基于特定的研究目的和相關(guān)理論，將原因變量作為可控的解釋變量，將結(jié)果變量作為隨機(jī)的被解釋變量。

將某個(gè)變量作為解釋變量與作為被解釋變量所得到的回歸分析結(jié)果（回歸方程系數(shù)）不僅在數(shù)量上存在差別，而且經(jīng)濟(jì)意義也完全不同的。2.1回歸分析的基本概念回歸分析通常所采用的方法與手段是建立回歸方程。回歸方程中的回歸系數(shù)反映了變量之間的具體數(shù)量依存關(guān)系。在滿足一定假定條件下，利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)回歸方程的系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，當(dāng)回歸方程通過有關(guān)檢驗(yàn)后，就可用其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)及評(píng)估。回歸分析是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論的基礎(chǔ)，其主要內(nèi)容包括：（1）根據(jù)樣本觀測(cè)值和參數(shù)估計(jì)方法，獲得樣本回歸方程；（2）對(duì)樣本回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)；（3）利用通過各種相關(guān)檢驗(yàn)的樣本回歸方程對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)及評(píng)估。2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念將總體中描述被解釋變量條件期望E(y│x)變動(dòng)軌跡的函數(shù)稱為總體回歸函數(shù)(PopulationRegressionFunction,PRF)，也稱為總體回歸模型，或總體回歸方程?？傮w回歸函數(shù)反映了被解釋變量的總體條件期望E(y│x)隨解釋變量x變化而變化的規(guī)律。

值得強(qiáng)調(diào)的是：

(1)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)研究中，總體回歸函數(shù)是客觀存在且是唯一的，但卻是未知的；(2)對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析是在總體回歸函數(shù)上進(jìn)行的，所以在分析現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題之前要獲得總體回歸函數(shù)可靠的近似估計(jì)；(3)要獲得總體回歸函數(shù)的近似估計(jì)，首先需要根據(jù)相關(guān)理論、已有研究、樣本的數(shù)據(jù)信息，以及個(gè)人研究經(jīng)驗(yàn)等對(duì)總體回歸函數(shù)中有哪些影響因素以及各因素之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行“猜想”，這就是模型設(shè)定；(4)設(shè)定的總體回歸模型在能達(dá)到分析目的的條件下，要盡可能的簡(jiǎn)約。2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念隨機(jī)誤差項(xiàng)的內(nèi)容總體回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)一般包括如下方面的內(nèi)容：

（1）模型函數(shù)形式設(shè)定誤差對(duì)被解釋變量的影響；

（2）數(shù)據(jù)測(cè)量誤差對(duì)被解釋變量的影響；

（3）無法取得數(shù)據(jù)的已知影響因素對(duì)被解釋變量的影響；

（4）未知影響因素對(duì)被解釋變量的影響；

（5）眾多微弱影響因素對(duì)被解釋變量的綜合影響；

（6）現(xiàn)象內(nèi)在和外在隨機(jī)因素對(duì)被解釋變量的影響；

以上(1)~(3)三個(gè)方面對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模質(zhì)量有著重要影響，是建模實(shí)踐中需仔細(xì)分析與思考的內(nèi)容。2.1回歸分析的基本概念樣本回歸函數(shù)總體回歸函數(shù)雖然客觀存在，但卻未知，可用隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)得到的樣本回歸函數(shù)作為總體回歸函數(shù)的一個(gè)估計(jì)。

例：假如無法收集虛擬社區(qū)50個(gè)居民家庭的收支數(shù)據(jù)，于是從這一總體的各組可支配收入下隨機(jī)抽取2個(gè)家庭，組成一個(gè)包含10個(gè)家庭的隨機(jī)樣本，如右表所示。2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念

2.1回歸分析的基本概念在例2?2中，若將家庭人均消費(fèi)支出(yi)看成是家庭人均可支配收入(xi)的線性函數(shù)，此時(shí)的樣本回歸函數(shù)為：

2.1回歸分析的基本概念

2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.2.2一元線性回歸的經(jīng)典假設(shè)在用樣本回歸函數(shù)估計(jì)總體回歸函數(shù)時(shí)，不僅需要能獲得樣本回歸函數(shù)，還希望獲得的樣本回歸函數(shù)要盡可能地“接近”總體回歸函數(shù)。普通最小二乘法雖能使樣本回歸函數(shù)“很好地”擬合樣本數(shù)據(jù)，但沒考慮到獲得的樣本回歸函數(shù)是否“接近”總體回歸函數(shù)。因此，為了使獲得的樣本回歸函數(shù)“接近”總體回歸函數(shù)，在采用普通最小二乘法擬合樣本數(shù)據(jù)時(shí)，還需要滿足以下假設(shè)。假設(shè)1：回歸模型是“正確”設(shè)定的線性回歸模型

這一假設(shè)包括兩個(gè)方面的內(nèi)容：

一是所設(shè)定的總體回歸函數(shù)是“正確的”。即能概括出真實(shí)總體回歸函數(shù)的必要信息，也就是在變量及變量函數(shù)形式的設(shè)置上能滿足研究需求；二是模型是“參數(shù)線性”回歸模型。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，“線性”有兩種含義：一是模型就變量而言是線性的，二是模型就參數(shù)而言是線性的。2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)以上假設(shè)1~假設(shè)5稱為一元回歸模型的經(jīng)典假設(shè)、古典假設(shè)（ClassicalAssumption），或高斯-馬爾可夫假設(shè)（Gauss-MarkovAssumption）。

滿足該假設(shè)的一元線性回歸模型可稱為經(jīng)典(古典)線性回歸模型（ClassicalLinearRegressionModel,CLRM）。以上假定1~假定5是針對(duì)總體回歸模型與總體數(shù)據(jù)而提出的。從抽取的樣本本身來看，還需要：要能夠獲得參數(shù)估計(jì)值，要求樣本中解釋變量觀測(cè)值要有差異，而且具有不同觀測(cè)值的樣本單位數(shù)不得少于待估參數(shù)個(gè)數(shù)；要能夠獲得參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差，具有不同觀測(cè)值的樣本單位數(shù)至少要大于待估參數(shù)個(gè)數(shù)。2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.2.3OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)考察參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)成為衡量參數(shù)估計(jì)量“好壞”的主要手段。估計(jì)量的衡量標(biāo)準(zhǔn)：

（1）線性性，即參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)誤差項(xiàng)ε的線性函數(shù)；（2）無偏性，即參數(shù)估計(jì)量的期望值等于其總體真值；（3）有效性，在所有的無偏估計(jì)量中，方差最小的無偏估計(jì)量最有效。

這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)也稱為估計(jì)量的有限樣本性質(zhì)或小樣本性質(zhì)。在有限樣本情形下，有時(shí)難以找到最佳線性無偏估計(jì)量，這就需要考慮樣本容量充分大后的漸近性質(zhì)，即估計(jì)量的大樣本漸近性質(zhì)。在估計(jì)量的大樣本漸近性質(zhì)中關(guān)注較多的是一致性。（4）一致性，樣本容量趨于無窮大時(shí)估計(jì)量是否依概率收斂于其總體真值。