高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：導(dǎo)言

高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

（Advancedeconometrics）第一章：導(dǎo)言課程介紹課程教學(xué)計(jì)劃和要求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的作用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)證研究方法計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究報(bào)告寫作規(guī)范計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究工作中應(yīng)注意的問題課程目的本課程的目的主要有：進(jìn)一步鞏固計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)；介紹計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的前沿領(lǐng)域；掌握部分特殊應(yīng)用分析技能；了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中的主要應(yīng)用；掌握如何對(duì)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法做研究的文獻(xiàn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)；培養(yǎng)利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對(duì)本領(lǐng)域?qū)嶋H問題做經(jīng)驗(yàn)研究的能力。數(shù)據(jù)來源/模型設(shè)定/模型估計(jì)/模型檢驗(yàn)/結(jié)果分析/軟件學(xué)習(xí)本課程的知識(shí)要求學(xué)習(xí)本課程，學(xué)生應(yīng)該事先掌握：經(jīng)濟(jì)學(xué)高等數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)（中級(jí)/初級(jí)）良好的英語閱讀能力對(duì)現(xiàn)實(shí)情況的較好了解經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史和現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計(jì)方法、可靠性教學(xué)方式和考核教學(xué)（32學(xué)時(shí)）：課堂講授（包括案例分析）練習(xí)（大約5個(gè)練習(xí)）專題研討（結(jié)合課程練習(xí)）文獻(xiàn)閱讀（每章均附有參閱文獻(xiàn)）課程論文寫作（1篇課程論文）考核開卷考試（60%）課程論文（40%）對(duì)課程論文的要求自選題目，獨(dú)立完成。要求在6月底以前提交。課程論文寫作應(yīng)時(shí)應(yīng)嚴(yán)格按照計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文規(guī)范參考指定閱讀的文獻(xiàn)寫作時(shí)注意說明：數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量評(píng)價(jià)（要求將數(shù)據(jù)附上）待檢驗(yàn)的理論假說（研究的理論框架）選擇函數(shù)形式的理由選擇估計(jì)方法的理由對(duì)估計(jì)結(jié)果的分析解釋（特別是假說檢驗(yàn)結(jié)果）研究結(jié)論（明確說明經(jīng)驗(yàn)研究支持何種假說）認(rèn)識(shí)到的局限性（說明對(duì)結(jié)果的影響和改進(jìn)建議）用email發(fā)到我的信箱，注意答復(fù)。課程論文評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)參考教材WilliamH.Greene《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》，中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社。清華大學(xué)出版社出了該書的英文影印本MichaelIntriligator,RonaldBodkinandChengHsiao.《Econometricmodels,techniques,andapplications》,PrenticeHallInc.RobertS.PindyckandDanielL.Rubinfeld《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)》，機(jī)械工業(yè)出版社。RamuRamanathan.《應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)》，機(jī)械工業(yè)出版社。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件目前國(guó)內(nèi)容易獲得的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件有：EVIEWSSPSSSTATA其他使用較多的軟件SAS/LIMDEP(Nlogit)/GAUSS/MATLAB…本課程推薦使用EVIEWS作為練習(xí)用軟件。EVIEWS軟件使用可以參考：易丹輝主編(2002).《數(shù)據(jù)分析與EVIEWS應(yīng)用》.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社高雪梅主編(2005).《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EVIEWS應(yīng)用及實(shí)例》.北京：清華大學(xué)出版社.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的范式

(Theparadigmofeconometrics)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)假定，每種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象均有其隱含的因果關(guān)系結(jié)構(gòu)（經(jīng)濟(jì)機(jī)制），或者說存在一個(gè)“真實(shí)”的模型。農(nóng)產(chǎn)品供給農(nóng)產(chǎn)品需求市場(chǎng)均衡建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的目的是利用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒▉硌芯拷?jīng)濟(jì)現(xiàn)象，從而揭示和驗(yàn)證隱含的因果關(guān)系：檢驗(yàn)理論的有效性，從而完善和充實(shí)理論；利用所獲得的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)工作實(shí)踐。因果關(guān)系與經(jīng)濟(jì)規(guī)律是否存在所謂的“經(jīng)濟(jì)規(guī)律”？實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究揭示的經(jīng)驗(yàn)因果關(guān)系是否屬于規(guī)律范疇？對(duì)理論因果的統(tǒng)計(jì)描述經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屯茢嗯c每個(gè)觀察值都存在誤差大數(shù)規(guī)律在多大程度上可以用這種經(jīng)驗(yàn)因果關(guān)系指導(dǎo)實(shí)踐？估計(jì)結(jié)果本身是否可靠理論數(shù)據(jù)方法行為機(jī)制是否出現(xiàn)變化模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)驗(yàn)研究經(jīng)驗(yàn)研究是反復(fù)尋找有關(guān)因果關(guān)系結(jié)構(gòu)信息的過程。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法是一種重要的經(jīng)驗(yàn)研究方法提供了依據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)反映變量間數(shù)量關(guān)系的手段提供了依據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)理論陳述的經(jīng)驗(yàn)手段使社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題研究由傳統(tǒng)的對(duì)觀察現(xiàn)象做文字描述和歸納發(fā)展為探討多因素間的數(shù)量關(guān)系和進(jìn)行假說檢驗(yàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)驗(yàn)研究傳統(tǒng)研究方法側(cè)重于得到模型參數(shù)的“精確”估計(jì)，但對(duì)于“數(shù)據(jù)生成過程”未給予高度關(guān)注。研究人員依據(jù)感覺或經(jīng)驗(yàn)提出模型，然后利用“試錯(cuò)法”、逐步回歸等手段估計(jì)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，“選擇”出自己滿意的模型。不重視形成待檢驗(yàn)假說不重視按照嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟襟E對(duì)不同形式的模型進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn)側(cè)重于以R2、t統(tǒng)計(jì)值、F統(tǒng)計(jì)值等評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣，而不關(guān)注其方法學(xué)基礎(chǔ)是否嚴(yán)謹(jǐn)可靠，甚至忽略解釋變量系數(shù)符號(hào)的合理性。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)驗(yàn)研究現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論更為強(qiáng)調(diào)：現(xiàn)實(shí)中存在著一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過程(datagenerationprocess)，研究活動(dòng)的目的是發(fā)現(xiàn)這一過程。依據(jù)理論可以對(duì)數(shù)據(jù)生成過程的可能形式加以限制（假定），對(duì)這些限制是否與數(shù)據(jù)相一致可以做檢驗(yàn)。利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以對(duì)不同的理論進(jìn)行檢驗(yàn)，基本思路是看哪種理論解釋與經(jīng)驗(yàn)觀察數(shù)據(jù)更相一致?？茖W(xué)發(fā)展過程包括提出并檢驗(yàn)可證偽的假說。然而即使理論與數(shù)據(jù)一致，利用經(jīng)驗(yàn)研究手段也無法證明任何一個(gè)“普遍適用的規(guī)律”。常常出現(xiàn)的問題社會(huì)科學(xué)研究無法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：社會(huì)科學(xué)不同于自然科學(xué)，研究者無法進(jìn)行有控實(shí)驗(yàn)，從而確定在“保持所有其他因素不變的條件下”某個(gè)因素變化產(chǎn)生的影響?，F(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)通常反映的是多種因素同時(shí)變化產(chǎn)生的影響，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以用來區(qū)分不同因素的影響效果。利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)理論假說進(jìn)行檢驗(yàn)基于以下假定：模型正確設(shè)定樣本具有代表性數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠如果模型存在設(shè)定錯(cuò)誤，或數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)性誤差，那么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)推斷通常會(huì)失效。常常出現(xiàn)的問題理論常常并不足以限定數(shù)據(jù)生成過程對(duì)于非常精確的理論很容易進(jìn)行檢驗(yàn)。然而經(jīng)濟(jì)學(xué)理論通常并不精確，無法準(zhǔn)確說明現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)行為模式，常常出現(xiàn)多種理論解釋都與觀察到的現(xiàn)象相一致。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)由于多種原因而出現(xiàn)偏差。因而我們常常以既不精確、也不可靠的理論和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)探索數(shù)據(jù)生成過程。在此情況下，“數(shù)據(jù)淘金”(data-mining)常常成為必要的步驟之一，即探索性的關(guān)系識(shí)別。一些人為了獲得預(yù)想的結(jié)果，常常有目的地進(jìn)行“數(shù)據(jù)淘洗”(data-cleaning)，即刪除那些不支持預(yù)想結(jié)果的觀察值，甚至修改數(shù)據(jù)。因而應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法得出的結(jié)論都是有條件的。從理論到應(yīng)用模型以需求函數(shù)為例：經(jīng)濟(jì)學(xué)理論指出，需求Q是收入Y、價(jià)格P及一系列影響偏好的人口特征Z的函數(shù)考慮以下基于消費(fèi)理論的需求函數(shù)式中Qi為N×1商品需求數(shù)量向量Pi為N×1商品價(jià)格向量Yi為N×1消費(fèi)者收入向量Zi為影響消費(fèi)偏好的N×M個(gè)體特征向量假定我們得到關(guān)于N個(gè)個(gè)體的消費(fèi)數(shù)量觀察資料由于以下原因，此時(shí)模型是無法估計(jì)的：每個(gè)個(gè)體的需求函數(shù)形式都不相同研究者可能無法觀察到所有的個(gè)體特征Z從理論到應(yīng)用模型將Z分為可觀察的特征W和由所有未能觀察的特征構(gòu)成的綜合影響誤差e，我們可以寫出以下形式的可估計(jì)需求函數(shù)：此時(shí)我們對(duì)理論模型加上了一系列限制條件：所有個(gè)體的需求函數(shù)都具有相同的參數(shù)需求函數(shù)為關(guān)于變量的線性函數(shù)所有不可觀察因素產(chǎn)生的綜合作用表現(xiàn)為一個(gè)可加的隨機(jī)誤差項(xiàng)與理論模型相比，這是一些限制性非常強(qiáng)的簡(jiǎn)化假定。需要注意的是，這些假定通常缺乏理論支持。往往我們還需要做出其他假定，以便能夠估計(jì)模型（例如誤差的分布形式）。結(jié)果的有效性和適用性取決于這些假定是否合理。從理論到應(yīng)用模型由于上述情況，對(duì)模型設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。只有當(dāng)我們相信模型基本正確時(shí)，才能將其用于經(jīng)濟(jì)分析。本課程學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論時(shí)，我們通常假定模型設(shè)定是正確的，以此為基礎(chǔ)討論估計(jì)方法問題。對(duì)模型設(shè)定檢驗(yàn)單獨(dú)進(jìn)行討論。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的過程陳述理論或假說(hypothesis)將理論關(guān)系表示為數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)定/選擇具體的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型數(shù)學(xué)表達(dá)形式獲得數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù)檢驗(yàn)假說是否成立預(yù)測(cè)(Forecasting)或推斷(prediction)政策分析注意：上面所述并非需要嚴(yán)格遵守的規(guī)則，在實(shí)際工作中可能需要多次重復(fù)某些步驟。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究過程形成概念模型框架經(jīng)濟(jì)實(shí)踐活動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論確定問題經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)模型數(shù)據(jù)模型估計(jì)模型檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)和政策分析模型設(shè)定數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論“由一般到特殊”的建模方法從最一般化的模型（即包括所有可能的影響變量）開始著手；通過對(duì)估計(jì)參數(shù)做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，逐步使模型形式得到簡(jiǎn)化；這種方法特別適用于包括滯后期較長(zhǎng)而滯后結(jié)構(gòu)又不確定的情況，同時(shí)也適用于函數(shù)形式未知的情況；這種思路體現(xiàn)出，與包括無關(guān)的解釋變量相比，丟失重要解釋變量所造成偏差的后果更為嚴(yán)重。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要發(fā)展方向小型結(jié)構(gòu)模型與大規(guī)模模型；對(duì)模型設(shè)定進(jìn)行檢驗(yàn)；更多地使用廣義矩(GMM)估計(jì)方法；對(duì)時(shí)間序列做單位根(unitroot)檢驗(yàn)，以確定時(shí)間序列的穩(wěn)定性，更多地關(guān)注變量間是否存在協(xié)整關(guān)系；建立各種非線性模型和動(dòng)態(tài)模型；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件的開發(fā)應(yīng)用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究報(bào)告寫作規(guī)范學(xué)術(shù)論文結(jié)構(gòu)：前言背景與回顧理論模型基本假定（給出前提）數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)假說（指出問題的核心是什么）結(jié)果與檢驗(yàn)介紹所使用的數(shù)據(jù)介紹對(duì)上述假說做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得到的結(jié)果介紹和分析最終選擇的模型結(jié)果結(jié)論參考文獻(xiàn)附錄（數(shù)學(xué)解釋、原始數(shù)據(jù)）計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作應(yīng)注意的問題認(rèn)真思考研究目的；認(rèn)真從理論上考慮變量的經(jīng)濟(jì)學(xué)定義和作用機(jī)制；注意統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是否與理論定義相一致，是否存在改變定義和統(tǒng)計(jì)方法的情況；檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)量是否存在異常情況；利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)估計(jì)模型，必須對(duì)用名義價(jià)值表示的指標(biāo)做消除通貨膨脹的處理；利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立模型，應(yīng)考慮先對(duì)變量的平穩(wěn)性做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，以避免虛假回歸?？紤]到我國(guó)的改革進(jìn)程和數(shù)據(jù)情況，應(yīng)注意將時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)結(jié)合建立模型，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作應(yīng)注意的問題不要做自由度太小的多元回歸（例如樣本在15以下）。要了解不同數(shù)學(xué)形式的特點(diǎn)，并能夠根據(jù)所研究行為的特征選擇適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)形式。線性對(duì)數(shù)（單對(duì)數(shù)/雙對(duì)數(shù)）其他…要善于對(duì)數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型做必要的推導(dǎo)。邊際效果彈性要避免對(duì)結(jié)果做錯(cuò)誤的解釋例1：?jiǎn)挝幻娣e生產(chǎn)函數(shù)是否存在規(guī)模報(bào)酬？例2：生產(chǎn)函數(shù)中的時(shí)間趨勢(shì)變量系數(shù)是否也應(yīng)納入規(guī)模報(bào)酬計(jì)算？計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作應(yīng)注意的問題不要對(duì)定義式采取計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法做估計(jì)GDP=a+bGDP1+cGDP2+dGDP3+u總產(chǎn)=a+b面積+c單產(chǎn)+u對(duì)于存在理論設(shè)定錯(cuò)誤的回歸方程，討論其統(tǒng)計(jì)指標(biāo)沒有任何意義。對(duì)于用時(shí)間序列數(shù)據(jù)(timeseries)建立的模型，應(yīng)特別注意檢驗(yàn)是否存在序列相關(guān)現(xiàn)象。對(duì)于用截面數(shù)據(jù)(crosssection)建立的模型，應(yīng)該特別注意檢驗(yàn)是否存在異方差現(xiàn)象。計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作應(yīng)注意的問題通常沒有必要對(duì)截面數(shù)據(jù)做自相關(guān)檢驗(yàn)和校正。沒有必要對(duì)混合數(shù)據(jù)(pooledtimeseriesandcrosssectiondata)做自相關(guān)檢驗(yàn)和校正，除非采用PANEL估計(jì)方法。不能只重視提高R2值，忽視系數(shù)符號(hào)的正確性和顯著性；也不能只基于系數(shù)符號(hào)與預(yù)期相符來選擇模型。不能說某個(gè)解釋變量的系數(shù)越大，該變量就越重要；也不能根據(jù)解釋變量系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)值大小來說明其重要性。這涉及兩個(gè)層次的問題：影響是否具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性影響是大還是小（可能取決于量綱）計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工作應(yīng)注意的問題對(duì)于經(jīng)濟(jì)學(xué)家來說，采用逐步回歸方法建立模型是不合適的。數(shù)據(jù)挖掘(Datamining)凡是存在回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和t統(tǒng)計(jì)值不相對(duì)應(yīng)的情況，總意味著模型報(bào)告存在錯(cuò)誤。不要在報(bào)告估計(jì)結(jié)果時(shí)提供虛假的精確度。例如保留過多的小數(shù)不要在論文中報(bào)告重復(fù)信息。例如分別用公式和表格形式報(bào)告估計(jì)結(jié)果如果自己對(duì)所研究的實(shí)際情況并不了解，以致于使得自己對(duì)分析解釋心中無底，那么就只報(bào)告得到的結(jié)果，不要勉強(qiáng)去做解釋。當(dāng)研究涉及到對(duì)不同理論假說有檢驗(yàn)時(shí)，必須明確給出自己的判斷，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)進(jìn)行論證。做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究難還是不難？難模型設(shè)定和估計(jì)結(jié)果解釋不僅需要經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)，還需要有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整程度常常存在問題；經(jīng)常遇到與預(yù)期不一致的結(jié)果；分析結(jié)果常常難以令讀者信服。不難計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件極易使用，計(jì)算機(jī)做重復(fù)計(jì)算的能力極強(qiáng)，有條件對(duì)多個(gè)模型做比較；存在大量可以使用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；可以通過“技術(shù)”手段得到“希望”獲得的結(jié)果；可以用技術(shù)上的先進(jìn)性來顯示研究的價(jià)值。做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究難還是不難？做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，難點(diǎn)不在于如何估計(jì)模型和做各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；真正的難點(diǎn)是：為什么要估計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型設(shè)定什么樣的模型用什么數(shù)據(jù)估計(jì)模型用什么方法估計(jì)模型得到的結(jié)果存在哪些問題對(duì)（異常）結(jié)果該如何做解釋如何提煉出研究發(fā)現(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)值和政策含義做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究難還是不難？在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，做計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究并不難。但做出好的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究則很難。多種限制因素學(xué)好計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有助于掌握評(píng)判方法區(qū)分統(tǒng)計(jì)上的聯(lián)系和因果關(guān)系（虛假回歸）了解特定模型的假定前提常見的誤區(qū)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究過程體現(xiàn)了科學(xué)