《计量经济学》章节试读

《计量经济学》的笔记-第一章 导论 第一讲 - 第一章 导论 第一讲

1.什么是计量经济学
2.怎么研究？ （研究步骤）
3.一些概念（变量、参数、数据、模型）
case：
研究中国GDP增长
1.用什么指标衡量
2.研究增长速度、拨动等GDP变动情况
3.哪些因素使它变动(增长那么快）
4.因素影响的性质（消费增加对GDP是增长还是减少的影响）
5.数量分析结果的可靠性（检验）
6.对所做结果运用，可对政策作评价，做未来经济做预测
case:
研究中国家庭汽车市场
1.如何度量（比如销售量、拥有量），观察变动情况
2.因素（收入、价格、道路状况、政策）（上海牌照贵）
3.分析各种因素，以及对汽车储量的数量关系影响
4.所得结论是否可靠
5.可靠的话对鼓励还是限制这些政策提出建议，以及这些政策对家用汽车数量影响
cases的共性：
1.提出研究问题，确定研究对象，用什么方式度量
2.分析影响这个研究对象的主要因素（根据经济理论、实践经验，选择最重要的因素）
3.分析各种影响因素，相互之间的关系。
4.找数量关系，数学模型形式，线性、非线性、对数关系等等。运用数量分析方法找到看不见摸不着的规律和关系。
5.运用统计检验的方法进行可靠性检验。
6.经济分析、政策评价、经济预测。
计量经济学没有固定的经济理论，所以什么地方都可以用，应用价值很大。
从定性发展到定量分析，使经济学变得更为精密和科学。
计量经济学的发展
1.计算机
2.模型的变量和方程由少变多
3.经典计量经济学——》 非经典计量经济学（这里不涉及，但可以看看，比如时间序列模型、非参数、半参数、Panel Data数据模型、贝叶斯方法、小样本理论等）
4.应用领域的拓展（从预测转向更多地对经济理论的假设和政策假设的检验）
性质：
计量经济学与经济学、统计学、数学相结合。
用数学语言表达经济理论，以便通过统计方法来论述。
经济理论（基础）
理论中的关系（定量的基础）
描述显示的经济活动实际的数据（统计学）
用数学模型、数学和统计方法（工具）将理论和实际结合，研究数量关系。
研究主体（出发点、归宿、核心）
经济现象及数量变化规律

《计量经济学》的笔记-第一章 导论 第二讲 - 第一章 导论 第二讲

在计量经济学中，数学是“仆人”而不是“女皇”。
理论（经济学理论，基础）——方法（模型方法与估计、检验、分析，工具与手段）——数据（对所研究到的现象的事实）
准备阶段：
经济理论（定性研究）——》（定量化）经济模型——》（改造）经济计量模型（基础）
事实（实际经济活动）——》（观测后）统计数据——》（加工）适合于应用的数据（数据）
数理统计——》（补充改造）经济计量方法（方法）
最后：
经济预测、经济分析、政策评价、检验理论
计量经济学的学科类型：
理论~：如何估计参数、检验模型
应用~：用理论~方法对特定模型的分析和应用
本课程以理论~为主，适当兼顾应用（案例分析）。
计量经济学和其他学科关系：
经济学+数学+统计学=计量经济学（有机结合）
计量经济学与经济学关系：
1.有的经济理论不一定正确，加以充实、修改完善。
2.前者对经济关系作出了一个定量的估计。
~与统计学关系：
1.由经济现象特殊性决定。自然想象（物理、化学）可以控制各种条件不变。
经济问题较复杂，影响因素太多，且不能人为控制、不能重复试验，所以只能对既有活动加以观测，得到数据，对数据分析其规律性。故离不开统计。
2.~与经济统计区别：~利用统计方法，对变量之间的数量关系进行计量。
后者利用统计分析方法和统计指标对经济现象进行描述和分析。
~与数理统计关系：
1.一般随机规律，是数学。
~：所研究的经济活动本身有随机性，用样本估计总体，有抽样波动，故大量运用数理统计。
数理统计是~方法论基础。（共性）
2.数理统计：独立同分布，在标准假定条件下
~：不独立不同分布，参数有经济意义
建立模型——》参数估计——》假设检验——》模型运用
一、模型设定（画漫画，而不是照片）
模型：对研究的现象或经济关系/过程的一种数学模拟
为什么是设定(specificaion)（假设的意思）：
不可能复制，只能被动观测
影响因素很多，经济关系复杂，不能完全认识清楚
只关注主要矛盾（影响研究对象的最主要因素）
关系式用数学关系式近似地表示。只能“近似”。
模型设计、变量选取、形式取舍都带有一定主观性，不一定完全符合客观实际
构成要素：
1.经济变量（在不同时间、空间取值不同的，但可以观测的因素）
分类：说明研究对象（买衣服数量）、说明研究对象的影响因素（收入）
2.经济参数（表现相互关系，经济结构，决定经济行为和方式，相对稳定的因素）
特征：不像变量一样可以直接观测）
3.随机误差项（次要矛盾）
还是会影响到研究对象
作为误差处理
达到目的前提下，数学形式越简单越好。
一个方程组（线性），一组方程组（11章，联立方程组）
指数，对数模型……
有真实性、实用性
不好的模型：
1.太真实。高像素照相机。数据无法收集。计量方法非常复杂，分布性质也无法判断。
2.太简单。省略了很多重要的影响因素，不能说明问题了。
一定要包含随机误差项。
一般的经济模型与计量经济模型区别
方程中的变量具有观测性，才能进入模型起作用。

二、估计参数
一开始参数未知，且不能直接观测
经济关系有一定随机性，有随机误差（扰动）u(下标i）项
不能通过变量精确计算出参数值，只能通过样本观测值估计参数，这个估计方法就是计量经济学研究的核心内容
两个基本概念：参数估计值（estimate)（比如边际消费倾向=0.82），参数估计式/量（estimator)
三、模型检验
原因：
建模理论依据可能不充分
数据可能不可靠
样本可能很小，只是一个抽样的偶然结果
运用的计量方法可能本身违法方法运用的前提条件，所得结果可能不合理
检验方式：
1.经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相符
2.统计推断检验：是否是抽样的偶然结果
3.计量经济学检验：前提条件是否满足，假定是否满足
4.预测检验：将模型预测结果与实际运行相比较
四、模型应用
1.经济结构分析：参数，分析变量之间的数量比例关系，如：边际分析、弹性分析、乘数分析，如：分析消费增加对GDP的拉动作用
2.经济预测：动态预测（时间序列，用今年预测明年的），空间预测（用统计系的学生预测金融系的学生消费行为）
3.政策评价：把计量经济模型作为一个实验室，如：分析道路收费政策及税收对汽车市场影响
验证理论和发展理论
只有理论解释了过去和未来，才是合理有用的。计量经济学刚好将其相结合。
例如：库次涅茨倒U理论的检验
归纳研究过程：
设定计量模型
依据收集的统计数据来估计参数
对模型加以检验（四个要求，前面写了）——》不符合，重回第二步，直到通过检验
模型应用（前面写的四个）
变量：
1.表现研究对象的，作为因变量（数学上），称为“被解释变量”，或者应变量（从英语中翻译过来）。
2.自变量，变动原因，称为“解释变量”。
1.内生变量（被解释变量）
2.外生变量（解释变量）
（11章）
参数的估计方法
主要是最小二乘法，还有其衍生的（变形）
Eviews软件使用，使得参数估计非常方便
标准：参数估计方法准则
主要是尽可能接近参数，统计学中“最小方差性"……
应用的数据
调查或现成
1.时间序列数据
2.截面数据（同一个时间不同空间，如今天调查的年龄）
3.面板数据（时间+截面数据，进校到毕业的所有人每一个月的体重罗列，对每一个人是时间数据，对不同人来说又是截面数据）
建立模型要靠经验
行为、制度、定义（GDP=C+G+I+NX)……
线性，非线性（12章）

《计量经济学》的笔记-第218页

不同的途径引入虚拟变量有不同的作用，加法方式引入虚拟变量改变的是截距；乘法方式引入虚拟变量改变的是斜率。

《计量经济学》的笔记-第二章 第003讲 简单线性回归模型 - 第二章 第003讲 简单线性回归模型

引子：中国旅游业总收入将超过3000亿美元么（相当于GDP的8%-10%）——来自《2008年中国旅行社发展报告》？
研究经济变量之间数量关系
旅游业总收入（Y）居民平均收入（X1) 入境旅游人数（X2)
在某些标准的（古典的）假定条件（全部满足）下用最简单的模型讨论。
这是一种研究方式，先从单一的（理想的）环境入手（所有计量经济学的入门)
比如：完全竞争——寡头垄断——完全垄断
什么叫简单线性回归模型？
只有两个变量，且是线性回归模型。可以直接用代数式去表述，较为直观。先讨论二元简单，再讨论多元。
本章主要讨论：
回归分析的基本概念（第一节，回归分析与回归函数）
线性回归模型参数估计
参数区间估计和假设检验
回归方程的拟合优度
回归模型预测
一、相关分析与回归分析（统计学中有）
1.x与y的确定性函数关系，数学方法计算（不是我们计量经济学的范畴）
2.不确定的统计关系——相关关系，统计方法分析
3.没有关系，不用分析（不是……范畴）
相关关系的描述（坐标图有散点图、散布图等）
相关关系类型
简单（2个变量）相关
多重（复相关）~
线性相关
非线性~
正负相关
13:08

《计量经济学》的笔记-第100页

看完了前三章，对计量的兴趣越来越大了！印象最深的是：模型检验---经济意义检验，拟合优度检验，t检验，F检验。

《计量经济学》的笔记-异方差 - 异方差

异方差是随机扰动项出现问题。
检验的方法有White检验，ARCH检验，Glejer检验。