2024年度-計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)全套課件(完整)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)全套課件(完整)2023REPORTING1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論經(jīng)典線性回歸模型廣義線性模型與非線性模型時(shí)間序列分析及應(yīng)用面板數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件操作實(shí)踐目錄CATALOGUE20232PART01計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論2023REPORTING3010405060302計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等方法，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量分析和預(yù)測(cè)的一門(mén)學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)特點(diǎn)以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行實(shí)證分析。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，注重?cái)?shù)據(jù)的可靠性和有效性。通過(guò)建立經(jīng)濟(jì)模型，揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量預(yù)測(cè)和政策評(píng)估，為經(jīng)濟(jì)決策提供科學(xué)依據(jù)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義與特點(diǎn)4123計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支，以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行實(shí)證分析，揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律。與經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)大量運(yùn)用數(shù)學(xué)方法，如微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量分析和建模。與數(shù)學(xué)的關(guān)系計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析和解釋，通過(guò)統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)假設(shè)的顯著性。與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科關(guān)系5研究目的揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量預(yù)測(cè)和政策評(píng)估。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究目的與意義6為經(jīng)濟(jì)決策提供科學(xué)依據(jù)，提高決策的科學(xué)性和有效性。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究目的與意義702030401計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究目的與意義研究意義推動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的定量化、精確化和科學(xué)化。為政府、企業(yè)和個(gè)人提供經(jīng)濟(jì)分析和決策支持。促進(jìn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論創(chuàng)新和實(shí)踐應(yīng)用。8PART02經(jīng)典線性回歸模型2023REPORTING9一元線性回歸模型介紹一元線性回歸模型的基本設(shè)定，包括因變量、自變量和誤差項(xiàng)的定義，以及最小二乘法（OLS）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的原理和步驟。模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)闡述一元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，包括無(wú)偏性、一致性和有效性等，以及參數(shù)估計(jì)量的抽樣分布和置信區(qū)間的構(gòu)建。模型的檢驗(yàn)與診斷介紹一元線性回歸模型的檢驗(yàn)方法，包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)等，以及模型診斷的方法，如殘差分析、異方差性檢驗(yàn)等。模型設(shè)定與參數(shù)估計(jì)10多元線性回歸模型分析多元線性回歸模型中可能存在的多重共線性問(wèn)題，介紹識(shí)別和處理多重共線性的方法，如逐步回歸、嶺回歸等。多重共線性問(wèn)題闡述多元線性回歸模型的基本設(shè)定，包括多個(gè)自變量的引入、模型的矩陣表示和OLS參數(shù)估計(jì)的實(shí)現(xiàn)。模型設(shè)定與參數(shù)估計(jì)探討多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，如參數(shù)估計(jì)量的無(wú)偏性、一致性和有效性等，以及參數(shù)估計(jì)量的抽樣分布和置信區(qū)間的構(gòu)建。模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)11模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)01闡述回歸模型擬合優(yōu)度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)等，以及這些指標(biāo)的計(jì)算方法和意義?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)02介紹回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)方法，如t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，以及這些檢驗(yàn)的原理和步驟。模型的診斷與修正03探討回歸模型的診斷方法，如殘差分析、異方差性檢驗(yàn)、自相關(guān)性檢驗(yàn)等，以及針對(duì)模型問(wèn)題的修正方法，如加權(quán)最小二乘法、廣義最小二乘法等。回歸模型檢驗(yàn)與診斷12PART03廣義線性模型與非線性模型2023REPORTING13廣義線性模型概述01廣義線性模型（GLM）是一種靈活的統(tǒng)計(jì)模型，用于描述因變量與一組自變量之間的關(guān)系。02GLM擴(kuò)展了傳統(tǒng)線性模型的框架，允許因變量的分布屬于指數(shù)分布族，而不僅僅是正態(tài)分布。GLM通過(guò)鏈接函數(shù)將線性預(yù)測(cè)器與因變量的期望值相關(guān)聯(lián)，從而能夠建模非線性關(guān)系。0314Logistic回歸是一種廣義線性模型，用于處理二分類問(wèn)題。Logistic回歸使用邏輯函數(shù)作為鏈接函數(shù)，將線性預(yù)測(cè)器轉(zhuǎn)換為介于0和1之間的概率值。Logistic回歸模型在Logistic回歸中，因變量是二元的（0或1），而自變量可以是連續(xù)的或離散的。參數(shù)估計(jì)通常使用最大似然估計(jì)法進(jìn)行，而模型評(píng)估可以使用諸如混淆矩陣、ROC曲線等指標(biāo)。15非線性模型簡(jiǎn)介非線性模型是指因變量與自變量之間存在非線性關(guān)系的模型。在非線性模型中，因變量的期望值不能通過(guò)自變量的線性組合來(lái)預(yù)測(cè)。常見(jiàn)的非線性模型包括多項(xiàng)式回歸、指數(shù)回歸、對(duì)數(shù)回歸等。非線性模型的參數(shù)估計(jì)通常需要使用迭代算法，如牛頓-拉夫遜方法或梯度下降法。模型評(píng)估可以使用殘差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等方法進(jìn)行。16PART04時(shí)間序列分析及應(yīng)用2023REPORTING1703時(shí)間序列性質(zhì)長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)。01時(shí)間序列定義按時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)，反映現(xiàn)象隨時(shí)間變化的發(fā)展過(guò)程。02時(shí)間序列構(gòu)成要素現(xiàn)象所屬的時(shí)間（年、季、月、日等）和對(duì)應(yīng)時(shí)間上的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)值。時(shí)間序列基本概念及性質(zhì)18自相關(guān)函數(shù)法利用自相關(guān)函數(shù)描述時(shí)間序列的自身相關(guān)性，若自相關(guān)函數(shù)迅速衰減，則表明時(shí)間序列可能是平穩(wěn)的。單位根檢驗(yàn)法通過(guò)檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在單位根來(lái)判斷其平穩(wěn)性，常用的單位根檢驗(yàn)方法有ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。圖形判斷法通過(guò)觀察時(shí)間序列的折線圖或散點(diǎn)圖，判斷其是否具有明顯的趨勢(shì)或周期性變化。時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法19時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法移動(dòng)平均法通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)平均處理，消除隨機(jī)波動(dòng)的影響，揭示其長(zhǎng)期趨勢(shì)。ARIMA模型法自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）是一種廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)模型，通過(guò)識(shí)別、估計(jì)和診斷模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。指數(shù)平滑法在移動(dòng)平均法的基礎(chǔ)上引入權(quán)重，使得近期的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果具有更大的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性擬合能力，對(duì)歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立預(yù)測(cè)模型。20PART05面板數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用2023REPORTING21面板數(shù)據(jù)基本概念及特點(diǎn)面板數(shù)據(jù)特點(diǎn)面板數(shù)據(jù)從橫截面（crosssection）上看，是由若干個(gè)體（entity,unit,individual）在某一時(shí)刻構(gòu)成的截面觀測(cè)值，從縱剖面（longitudinalsection）上看是一個(gè)時(shí)間序列。面板數(shù)據(jù)定義面板數(shù)據(jù)（PanelData）也稱時(shí)間序列截面數(shù)據(jù)（TimeSeriesCrossSectionData）或混合數(shù)據(jù)（PoolData），是同時(shí)在時(shí)間和截面空間上取得的二維數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)分類面板數(shù)據(jù)可以分為平衡面板數(shù)據(jù)和非平衡面板數(shù)據(jù)。平衡面板數(shù)據(jù)是指在每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，所有的個(gè)體都有觀測(cè)值；非平衡面板數(shù)據(jù)則是指在某些時(shí)間點(diǎn)，一些個(gè)體沒(méi)有觀測(cè)值。22固定效應(yīng)模型（FixedEffectsModel）是一種面板數(shù)據(jù)分析方法，它假設(shè)所有的個(gè)體具有相同的斜率，但可以有不同的截距項(xiàng)。隨機(jī)效應(yīng)模型（RandomEffectsModel）是另一種面板數(shù)據(jù)分析方法，它假設(shè)所有的個(gè)體具有相同的斜率和截距項(xiàng)，但這些參數(shù)是隨機(jī)變化的。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)的特性來(lái)選擇合適的模型。如果研究目的是推斷總體參數(shù)，且樣本是從總體中隨機(jī)抽取的，則應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型；如果研究目的是分析特定個(gè)體的特征，且樣本不是從總體中隨機(jī)抽取的，則應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型模型選擇固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型選擇23動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型定義動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型（DynamicPanelDataModel）是指在面板數(shù)據(jù)模型中引入滯后因變量作為解釋變量的一種模型。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型可以反映因變量的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，以及因變量與自變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期波動(dòng)關(guān)系。由于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中存在內(nèi)生性問(wèn)題，因此需要使用工具變量法（InstrumentalVariables）、廣義矩估計(jì)法（GeneralizedMethodofMoments,GMM）等方法進(jìn)行估計(jì)。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型特點(diǎn)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)介24PART06計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件操作實(shí)踐2023REPORTING25EViews軟件操作指南EViews軟件安裝與啟動(dòng)詳細(xì)介紹EViews軟件的安裝步驟和啟動(dòng)方法。數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理講解如何將數(shù)據(jù)導(dǎo)入EViews軟件，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作。統(tǒng)計(jì)分析功能介紹EViews軟件中的描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等統(tǒng)計(jì)分析功能。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型估計(jì)詳細(xì)闡述如何在EViews軟件中估計(jì)和檢驗(yàn)各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，如線性回歸模型、時(shí)間序列模型等。26提供Stata軟件的安裝教程和啟動(dòng)指南。Stata軟件安裝與啟動(dòng)數(shù)據(jù)管理圖形與可視化計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法介紹如何在Stata中進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出、合并和整理等操作。講解Stata中的圖形繪制功能，如何創(chuàng)建各種統(tǒng)計(jì)圖表和可視化效果。詳細(xì)闡述在Stata中實(shí)現(xiàn)各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，如回歸分析、面板數(shù)據(jù)分析等。Stata軟件操作指南27高級(jí)應(yīng)用探討R語(yǔ)言在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的高級(jí)應(yīng)用，如機(jī)器