計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 第5講_第1頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 第5講_第2頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 第5講_第3頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 第5講_第4頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 第5講_第5頁
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文檔簡介

經(jīng)濟(jì)學(xué)類各專業(yè)核心課程

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的統(tǒng)計學(xué)知識1、算數(shù)平均日常生活中所使用的普通的平均數(shù)定義:2、加權(quán)算數(shù)平均定義:將各數(shù)據(jù)先誠意反映其重要性的權(quán)數(shù),再求平均的方法。公式:3.變化率4、幾何平均定義:n個數(shù)據(jù)連續(xù)乘積的n次方根公式:5、移動平均定義:對時間序列數(shù)據(jù)中的前后數(shù)據(jù)求平均,將不必要的變動(循環(huán)變動、季節(jié)變動和不規(guī)則變動)平滑化,也即剔除這些變動,從而發(fā)現(xiàn)長期變化方向的一種方法。每隔3個月的季度數(shù)據(jù)和月份數(shù)據(jù)中存在著季度和月份中固有的變化影響,利用移動平均可以消除這些季節(jié)變化,有助于理解長期變化趨勢。3項移動平均5項移動平均7、變動系數(shù)變動系數(shù)對不同數(shù)據(jù)組的分散程度進(jìn)行比較。一般要求所使用的數(shù)據(jù)均為正數(shù)。公式:8、標(biāo)準(zhǔn)化變量用來測算某個數(shù)據(jù)的數(shù)值與算數(shù)平均數(shù)的偏離程度,是標(biāo)準(zhǔn)差的多少倍,借此可以看出該數(shù)據(jù)在全體數(shù)據(jù)中所處的位置。公式:9、相關(guān)系數(shù)定義:相關(guān)系數(shù)是用來測算諸如收入與消費、氣溫與啤酒的消費量、匯率與牛肉的進(jìn)口價格等兩個變量X、Y之間相互關(guān)系的大小和方向的系數(shù)。公式:習(xí)題1經(jīng)濟(jì)系的小王,期末考試,宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)得82分,微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)得69分。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的平均成績是72分,標(biāo)準(zhǔn)差為8;微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的平均成績?yōu)?1分,標(biāo)準(zhǔn)差為5.計算標(biāo)準(zhǔn)化變量z,并回答小王的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)哪個成績更好。習(xí)題二計算香港股價指數(shù)的三步平均值年份股價指數(shù)年份股價指數(shù)198014741987230319811406198826871982784198928371983875199030251984120019914297198517521992551219862568199311888§1.2建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點

一、理論模型的設(shè)計

二、樣本數(shù)據(jù)的收集

三、模型參數(shù)的估計

四、模型的檢驗

五、模型的運(yùn)用六、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素設(shè)定計量經(jīng)濟(jì)模型的基本要求

●要有科學(xué)的理論依據(jù) ●選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式

類型:單一方程、聯(lián)立方程線性形式、非線性形式●模型要兼顧真實性和實用性

兩種不好的模型:太過復(fù)雜—真實但不實用過分簡單—不真實

●包含隨機(jī)誤差項

經(jīng)濟(jì)模型與計量經(jīng)濟(jì)模型的重要區(qū)別●方程中的變量要具有可觀測性計量經(jīng)濟(jì)模型中的變量

從變量的因果關(guān)系區(qū)分:

被解釋變量(應(yīng)變量)——要分析研究的變量解釋變量(自變量)—說明應(yīng)變量變動主要原因的變量(非主要原因歸入隨機(jī)誤差項)

從變量的性質(zhì)區(qū)分

內(nèi)生變量—其數(shù)值由模型所決定的變量,是模型求解的結(jié)果

外生變量—其數(shù)值由模型以外決定的變量(相關(guān)概念:前定內(nèi)生變量、前定變量)

注意:外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化,內(nèi)生變量卻不能反過來影響外生變量三、估計參數(shù)為什么要對參數(shù)作估計?

一般來說參數(shù)是未知的,又是不可直接觀測的。由于隨機(jī)項的存在,參數(shù)也不能通過變量值去精確計算。只能通過變量樣本觀測值選擇適當(dāng)方法去估計。

(如何通過變量樣本觀測值去科學(xué)地估計總體模型的參數(shù)是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容)

三、估計參數(shù)為什么要對參數(shù)作估計?

一般來說參數(shù)是未知的,又是不可直接觀測的。由于隨機(jī)項的存在,參數(shù)也不能通過變量值去精確計算。只能通過變量樣本觀測值選擇適當(dāng)方法去估計。

(如何通過變量樣本觀測值去科學(xué)地估計總體模型的參數(shù)是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容)

§1.3計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用

一、結(jié)構(gòu)分析二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測三、政策評價四、理論檢驗與發(fā)展一、結(jié)構(gòu)分析經(jīng)濟(jì)學(xué)中的結(jié)構(gòu)分析是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間相互關(guān)系的研究。結(jié)構(gòu)分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力分析。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的功能是揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間的相互關(guān)系,即通過模型得到彈性、乘數(shù)等。應(yīng)用舉例二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型作為一類經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型,是從用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測,特別是短期預(yù)測而發(fā)展起來的。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是以模擬歷史、從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動中找出變化規(guī)律為主要技術(shù)手段。對于非穩(wěn)定發(fā)展的經(jīng)濟(jì)過程,對于缺乏規(guī)范行為理論的經(jīng)濟(jì)活動,計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測功能失效。模型理論方法的發(fā)展以適應(yīng)預(yù)測的需要。

三、政策評價政策評價的重要性。經(jīng)濟(jì)政策的不可試驗性。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的“經(jīng)濟(jì)政策實驗室”功能。經(jīng)濟(jì)理論實際經(jīng)濟(jì)活動搜集統(tǒng)計數(shù)據(jù)設(shè)定計量模型參數(shù)估計模型檢驗是否符合標(biāo)準(zhǔn)模型應(yīng)用經(jīng)濟(jì)預(yù)測結(jié)構(gòu)分析政策評價修訂模型符合不符合計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究過程

3.相關(guān)程度的度量—相關(guān)系數(shù)

總體線性相關(guān)系數(shù):

其中:——X

的方差;

——Y的方差

——X和Y的協(xié)方差樣本線性相關(guān)系數(shù):其中:和分別是變量

和的樣本觀測值和分別是變量和樣本值的平均值

●和都是相互對稱的隨機(jī)變量●

線性相關(guān)系數(shù)只反映變量間的線性相關(guān)程度,不能說明非線性相關(guān)關(guān)系●

樣本相關(guān)系數(shù)是總體相關(guān)系數(shù)的樣本估計值,由于抽樣波動,樣本相關(guān)系數(shù)是個隨機(jī)變量,其統(tǒng)計顯著性有待檢驗●

相關(guān)系數(shù)只能反映線性相關(guān)程度,不能確定因果關(guān)系,不能說明相關(guān)關(guān)系具體接近哪條直線

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心:變量間的因果關(guān)系及隱藏在隨機(jī)性后面的統(tǒng)計規(guī)律性,這有賴于回歸分析方法

使用相關(guān)系數(shù)時應(yīng)注意●實際的經(jīng)濟(jì)研究中總體回歸函數(shù)通常是未知的,只能根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和實踐經(jīng)驗去設(shè)定?!坝嬃俊钡哪康木褪菍で驪RF?!窨傮w回歸函數(shù)中

的關(guān)系可是線性的,也可是非線性的。對線性回歸模型的“線性”有兩種解釋

就變量而言是線性的——

的條件均值是

的線性函數(shù)

就參數(shù)而言是線性的——

的條件均值是參數(shù)

的線性函數(shù)

3.如何理解總體回歸函數(shù)

變量、參數(shù)均為“線性”

參數(shù)“線性”,變量”非線性”變量“線性”,參數(shù)”非線性”計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中:線性回歸模型主要指就參數(shù)而言是“線性”,因為只要對參數(shù)而言是線性的,都可以用類似的方法估計其參數(shù)。“線性”的判斷三、隨機(jī)擾動項◆概念:

各個值與條件均值的偏差代表排除在模型以外的所有因素對

的影響?!粜再|(zhì):是期望為0有一定分布的隨機(jī)變量重要性:隨機(jī)擾動項的性質(zhì)決定著計量經(jīng)濟(jì)方法的選擇

未知影響因素的代表●

無法取得數(shù)據(jù)的已知影響因素的代表●

眾多細(xì)小影響因素的綜合代表●

模型的設(shè)定誤差●

變量的觀測誤差●

變量內(nèi)在隨機(jī)性引入隨機(jī)擾動項的原因

樣本回歸函數(shù)如果為線性函數(shù),可表示為

其中:是與相對應(yīng)的的樣本條件均值和分別是樣本回歸函數(shù)的參數(shù)應(yīng)變量的實際觀測值不完全等于樣本條件均值,二者之差用表示,稱為剩余項或殘差項:

或者樣本回歸函數(shù)的表現(xiàn)形式

對樣本回歸的理解

如果能夠獲得和的數(shù)值,顯然:●和是對總體回歸函數(shù)參數(shù)和的估計●是對總體條件期望的估計●

在概念上類似總體回歸函數(shù)中的,可視為對的估計。

(1)對模型和變量的假定如假定解釋變量是非隨機(jī)的,或者雖然是隨機(jī)的,但與擾動項

是不相關(guān)的假定解釋變量

在重復(fù)抽樣中為固定值假定變量和模型無設(shè)定誤差2、基本假定的內(nèi)容

又稱高斯假定、古典假定假定1:零均值假定

在給定的條件下,的條件期望為零假定2:同方差假定在給定的條件下,的條件方差為某個常數(shù)(2)對隨機(jī)擾動項

的假定

假定3:無自相關(guān)假定

隨機(jī)擾動項的逐次值互不相關(guān)

假定4:隨機(jī)擾動與解釋變量不相關(guān)

假定5:對隨機(jī)擾動項分布的正態(tài)性假定即假定服從均值為零、方差為的正態(tài)分布

(說明:正態(tài)性假定不影響對參數(shù)的點估計,但對確定所估計參數(shù)的分布性質(zhì)是需要的。且根據(jù)中心極限定理,當(dāng)樣本容量趨于無窮大時,的分布會趨近于正態(tài)分布。所以正態(tài)性假定是合理的)

四、參數(shù)估計式的統(tǒng)計性質(zhì)(一)參數(shù)估計式的評價標(biāo)準(zhǔn)

1.無偏性前提:重復(fù)抽樣中估計方法固定、樣本數(shù)不變、經(jīng)重復(fù)抽樣的觀測值,可得一系列參數(shù)估計值參數(shù)估計值的分布稱為的抽樣分布,密度函數(shù)記為如果,稱是參數(shù)

的無偏估計式,否則稱是有偏的,其偏倚為(見圖1.2)前提:樣本相同、用不同的方法估計參數(shù),可以找到若干個不同的估計式

目標(biāo):努力尋求其抽樣分布具有最小方差的估計式——最小方差準(zhǔn)則,或稱最佳性準(zhǔn)則(見圖1.3)

既是無偏的同時又具有最小方差的估計式,稱為最佳無偏估計式。2.最小方差性

4.漸近性質(zhì)(大樣本性質(zhì))

思想:當(dāng)樣本容量較小時,有時很難找到最佳無偏估計,需要考慮樣本擴(kuò)大后的性質(zhì)一致性:

當(dāng)樣本容量n趨于無窮大時,如果估計式依概率收斂于總體參數(shù)的真實值,就稱這個估計式是

的一致估計式。即或

漸近有效性:當(dāng)樣本容量n趨于無窮大時,在所有的一致估計式中,具有最小的漸近方差。

(見圖1.4)1.線性特征

是的線性函數(shù)

2.無偏特性

3.最小方差特性

在所有的線性無偏估計中,OLS估計具有最小方差結(jié)論:在古典假定條件下,OLS估計式是最佳線性無偏估計式(BLUE)

OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì)——高斯定理

總變差(TSS):應(yīng)變量Y的觀測值與其平均值的離差平方和(總平方和)

解釋了的變差(ESS):應(yīng)變量Y的估計值與其平均值的離差平方和(回歸平方和)

剩余平方和(RSS):應(yīng)變量觀測值與估計值之差的平方和(未解釋的平方和)

三、可決系數(shù)以TSS同除總變差等式兩邊:或

定義:回歸平方和(解釋了的變差ESS)

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