计量经济学 第1章.ppt

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计量经济学第 1 章
导论
南京大学金融学系林辉
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计量经济学的基本概念
例子:关于个人消费C和收入Y之间的关系。宏观经济学告诉我们
但是,宏观经济学并没有告诉我们:
(1)对一个具体的宏观经济系统而言,上述关系式在多大程度上是可靠的?
若不可靠,那么以其为基础的经济理论也就很难成立了
(2) 这里的两个参数值到底是多少?
宏观经济政策如何制定需要两个参数?
宏观经济政策已经制定,需要检验其效果?
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计量经济学的基本概念
计量经济学是以经济理论为基石,以经济数据为基础,运用概率论与数理统计学中产生的方法量化经济变量间的相互关系,以证实或证伪经济理论,提出政策建议或进行政策评价的经济学分支学科。
经济理论是规范的,需要实证数据来支持。如柯布-道格拉斯生产函数。
确定参数值,发现经济规律
方法:概率论和数理统计
计量经济学就是利用经济数据检验经济规律!
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计量经济学的基本概念
例如,宏观经济理论认为,在其它条件不变的情况下,收入的增加可以导致消费增加,即经济理论设想收入与消费之间有一正向关系。
但是,该理论并没有对这两者的关系提供数值度量:它没有给出收入的一单位变化,消费将会增加多少,即没有给出边际消费倾向的数值。
计量经济学要做的工作包括两个内容
边际消费倾向是否存在?即参数是否为零(假设检验)
若存在其数值估计为多少?(点估计和区间估计)
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计量经济学的基本概念
与理论经济学的区别:经济理论所作的陈述、假说和分析都大多数是定性的,而计量经济学对大多数经济理论赋予定量的经验内容。
与经济统计的区别:统计学则主要关心收集、加工和以适当的形式表现经济数据。
与数理统计的区别:数理统计提供工具,但数据的特征不同
数理统计学所使用的数据往往是自然科学中的实验数据(experimental data),它通常是在实验环境中获得的。
计量经济学所使用的数据大多数是从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验或观测得到的非实验数数据(non-experimental data)。这样一来便产生了不是数理统计学所正常遇到的一些特殊问题。
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建立计量经济学模型的步骤
理论模型的设计
样本数据的收集
模型参数的估计
模型的检验
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理论模型的建立
⑴确定模型包含的变量
根据经济学理论和经济行为分析。
例如:同样是生产方程,电力工业和纺织工业应该选择不同的变量,为什么?(提示:考虑供给与需求)
在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法。
例如,消费和GDP之间的因果关系。
考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。
考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。
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⑵确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图(散点图)
选择可能的形式试模拟
⑶拟定模型中待估计参数的理论期望值区间
符号、大小、关系
例如:ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)
+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α、β、γ、δ的符号、大小、关系
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样本数据的收集
⑴几类常用的样本数据
时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息。不同点:时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列;而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。
面板数据:既有时间序列又有截面数据。
样本数据的收集
⑵数据质量
完整性:所有变量都必须得到相同容量的样本观测值
准确性
可比性:产出量用不变价格计算,在不同年份是可比的,资本用当前价格计算,则在不同年份不具有可比性。
一致性:总体与样本的一致性,如用企业的数据作为行业生产函数的样本数据,用某些省份的数据作为全国总量模型的数据
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