经济计量方法导论 第一讲

经济计量方法导论 第一讲 概述

薛薇 明德主楼：1014 xueweiruc@

主要内容

教材：《计量经济学导论(第四版)》,伍德里 奇，中国人民大学出版社 什么是经济计量研究 经济计量研究的工具 经济计量研究的一般思路 经济计量研究的数据对象 经济计量研究的目标

什么是经济计量研究

通过收集和研究非实验数据，利用统计分析方 法，对经济学、社会学、管理学等领域的理论 模型进行验证 特点1:实验数据和非实验数据( noexperimental data) 实验数据在实验环境中获得的数据 例：粮食亩产量和品种、施肥量等因素 的关系 例：减肥茶的减肥效果分析 问：分析吸烟与患肺癌的关系，可否采 用实验数据？

什么是经济计量研究

特点1:实验数据和非实验数据 非实验数据指未对个人、企业或经济系统中的某 些部分加以控制所得到的数据 非实验数据也称为观测数据，强调研究者只 是被动搜集数据 例：分析吸烟与患肺癌的分析 例：考察教育和培训对员工工资的影响

什么是经济计量研究

特点2:对领域的理论模型进行检验 在一定的理论假设下的量化研究 进行经验分析(exmpirical analysis):利用数据检验 某个理论或估计某种关系是否成立

例：微观经济理论指出，其他条件不变下， 商品价格的下降会带来需求量的增加

经济计量研究的工具

计量经济学:以经济理论、数学和统计为工具， 用于经济现象的分析 特点：经济理论、数量经济、经济统计与数 理统计的混合物 经济理论的假说大多是定性的 例：微观经济理论指出，其他条件不 变下，商品价格的下降会带来需求量 的增加。但不研究它们之间的数量变 化关系

经济计量研究的工具

数量经济：利用数学形式表述经济理论，但不考虑 理论的可度量性，以及在经验方面的可论证性 经济统计：研究如何收集、整理和展现经济数据， 不考虑如何用收集的数据检验经济理论 例：GDP的核算、价格指数的制定 数理统计：以概率论为基础。但经济数据不是实验 数据，使得许多数理统计方法的应用丧失了原有的 随机假设 计量经济学是一门独立的学科

经济计量研究的一般思路

第一，构造经济模型(economic model) 经济模型：在经济理论的基础上，提出具有明 确函数形式的数学方程，以定量描述各种经济 关系 通常需要深厚的经济理论基础，需经济学家 和数量经济家的合作

例：凯恩斯的边际消费倾向理论：“平均而言， 人们倾向于随他们收入的增加而增加其消费，但 比不上收入增加的那么多

” Y=F(X),表示收入和其消费之间的关系

y 1 2 x (0 2 1)

经济计量研究的一般思路

第一，构造经济模型(economic

model)

例：生产模型来描述产出与物质资本、人力资本投入数 量之间的关系 生产模型：Y=F(K,H) 道格拉斯生产函数(产出与物质、人力资本投入数量 关系的经济模型)

y 1K 2 H 3

经济模型也可以为非规范的直观模型

例：wage=F(educ,exper,training),描述小时工资 与受教育年份、工龄、工作培训时间之间的关系

wage 1 2edu 3 exp er 4training

经济计量研究的一般思路

第二，构造计量模型(econometric model) 计量模型：通过数理方程描述经济关系间的非 确定性(计量经济学家)

wage 0 1educ 2 exp er 3training u

例：凯恩斯消费函数 例：道格拉斯生产函数 例：

y 1 2 x u 2 3 u

y 1K H e

u为干扰或误差项，表示模型中未包含的其他因素的影响，是一个随机变量

经济计量研究的一般思路

第三，获得数据 第四，估计计量模型中的参数 例：简单一元回归模型的参数估计 第五，计量模型中参数的检验 尽管所得模型是经济关系的现实表示，但还需 判断是否与待检验的理论期望值相一致 例：凯恩斯消费理论中的边际消费倾向小于1 第六，预测和控制

y 1 2 x (0 2 1)

经济计量研究的数据对象

横截面数据(Cross-sectional data) 在给定某时点下，对个人、家庭、企业、城市、 国家等一系列单位，采集的样本所构成的数据集 例：工资和其他个人特征的数据(wage1)

经济计量研究的数据对象

横截面数据(Cross-sectional data) 特点： 忽略数据集中的细小时间差异 分析对象是从总体中随机抽样获得的样本 社会经济问题调查中经常无法满足随机抽样 例如：研究收入和消费关系时，只观测到 了高收入家庭(非随机样本);或者，被调 查者只是告之了收入的粗略数据

经济计量研究的数据对象

时间序列数据(time series data) 由对一个或几个变量不同时间的观测值，按先 后顺序所构成的数据集

例：股票价格、消费者价格指数、汽车销售量

特点： 很少能够假设经济数据的观测独立于时间， 使得时间序列数据的建模较截面数据困难 时间序列数据的数据频率(data frequency,天、 周、月、季、年),使得数据表现出很强的季 节类型，这是时序数据分析的重要方面

经济计量研究的数据对象

混和横截面数据(pooledcross section)

把不同时点的横截 面数据混合起来， 数

据既有横截面数 据，又有时间序列 数据的特点

250个调查数据

例：财产税下调 前后的商品住宅 销售数据

270个调查数据

经济计量研究的数据对象

混和横截面数据(pooled cross section) 特点： 数据的前后排列顺序不重要 有关于时点的标志变量 与标准截面数据相似，好处：扩大样本量， 便于分析一项新政的影响

经济计量研究的数据对象

面板数据(panel data):由每个截面单位的一个时序 组成。(对所有截面单位在不同时期进行重复观测) 特点：截面单位的排列前后顺序随意，有关于 数据单位和时间的标志变量 例：城市犯罪统计的两年面板数据

经济计量研究的数据对象

面板数据(panel data)包括： 平衡面板数据(balanced panel data) N个截面单位中的每一个都有相同的T期数 据 一般面板数据主要指平衡面板数据 非平衡面板数据(unbalanced panel data) N个截面单位中的每一个不都有相同的T期 数据

经济计量研究的目标

通过验证经济模型，发现经济关系间的因果关系 和因果效应 “其他因素不变”对因果效应研究有重要意义 例：商品价格变化对需求量的影响，要求 收入、其他商品价格和个人偏好等保持不 变 例：受培训时间对劳动工资的影响，要求 受教育程度、工龄等保持不变 有足够多的其他因素保持不变，是进行一个因果 推断的关键性前提