經(jīng)濟(jì)分析與統(tǒng)計(jì)理論課件

經(jīng)濟(jì)分析與統(tǒng)計(jì)理論經(jīng)濟(jì)學(xué)所屬的社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)有質(zhì)的差別。其一體現(xiàn)在研究對(duì)象上：社會(huì)科學(xué)研究的是人自身的社會(huì)行為，而不是其它外在物的行為。因此社會(huì)科學(xué)研究者自身也是被研究對(duì)象。另外，人的社會(huì)行為規(guī)范會(huì)隨社會(huì)的變遷而變化，這些都使經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科顯著區(qū)別于物理學(xué)、化學(xué)等自然科學(xué)學(xué)科。經(jīng)濟(jì)分析與統(tǒng)計(jì)理論經(jīng)濟(jì)學(xué)所屬的社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)有質(zhì)的差別。1科學(xué)試驗(yàn)上的差別：無論是進(jìn)行社會(huì)試驗(yàn)或進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室式的試驗(yàn)，在經(jīng)濟(jì)管理學(xué)中都是十分困難的?，F(xiàn)有的大部分經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都屬非試驗(yàn)性數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)具有的特征是非試驗(yàn)性、異質(zhì)性和相互關(guān)聯(lián)性?？茖W(xué)試驗(yàn)上的差別：無論是進(jìn)行社會(huì)試驗(yàn)或進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室式的試驗(yàn)，在2概率論在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用如果生成經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)過程的理論結(jié)構(gòu)全部已知（包括所有理論參數(shù)的值），舉例來說，如獨(dú)立投擲一個(gè)各面標(biāo)有數(shù)字{1，2，3，4，5，6}的均質(zhì)六面體，其各面朝上的概率均是已知的，為1/6，這種情形被描述為數(shù)據(jù)生成過程完全先驗(yàn)已知的情形，我們就直接能用概率論的方法。概率論在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用如果生成經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)過程的理論結(jié)構(gòu)全部已3估計(jì)理論的應(yīng)用如果數(shù)據(jù)生成過程不是完全先驗(yàn)已知的，這相應(yīng)于獨(dú)立投擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字{1，2，3，4，5，6}的六面體，與上面情形不同之處在于我們不知道六面體是否具有標(biāo)準(zhǔn)均質(zhì)的結(jié)構(gòu)。在這種情形下常規(guī)做法是做大量獨(dú)立試驗(yàn)對(duì)未知的概率特征進(jìn)行推斷。應(yīng)用工具為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的估計(jì)理論。估計(jì)理論的應(yīng)用如果數(shù)據(jù)生成過程不是完全先驗(yàn)已知的，這相應(yīng)于獨(dú)4建模理論及應(yīng)用如果我們只知道試驗(yàn)結(jié)果來自擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字的多面體，我們需要根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果推斷出數(shù)字{6}的概率分布結(jié)構(gòu)。根據(jù)已知信息要解決這個(gè)問題是相當(dāng)困難的，這是因?yàn)槲覀兠媾R多種可能性，如多面體不是通常的六面體、標(biāo)有數(shù)字6的面可能不止一個(gè)，多面體可能不是均質(zhì)的，投擲方法不是獨(dú)立的等等。據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對(duì)上述可能性擇取決斷，屬于不同模型枷說的擇取問題。這類建模問題才是實(shí)際中最常碰到的問題。建模理論及應(yīng)用如果我們只知道試驗(yàn)結(jié)果來自擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字5預(yù)測(cè)理論所謂經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，指在數(shù)據(jù)生成過程未知的條件下根據(jù)樣本信息對(duì)樣本以外的可能結(jié)果做出某種推斷。這相當(dāng)于上面的例子中，預(yù)測(cè)下次投擲出現(xiàn){6}的概率。這相當(dāng)于對(duì)目前已是風(fēng)薄弱的應(yīng)用模型提出了更高的要求。預(yù)測(cè)理論所謂經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，指在數(shù)據(jù)生成過程未知的條件下根據(jù)樣本信6統(tǒng)計(jì)方法的大致分類觀測(cè)數(shù)據(jù)來源橫貫數(shù)據(jù)縱貫數(shù)據(jù)分析模型的屬性因果模型相依模型變量測(cè)度等級(jí)測(cè)量型數(shù)據(jù)非測(cè)量型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的大致分類觀測(cè)數(shù)據(jù)來源橫貫數(shù)據(jù)縱貫數(shù)據(jù)分析模型的屬性7社會(huì)科學(xué)常用統(tǒng)計(jì)方法簡介在上面關(guān)于統(tǒng)計(jì)方法的分類只是大致的，比如在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，結(jié)合時(shí)間序列和橫截面兩者的數(shù)據(jù)是常見的。一些實(shí)證研究已經(jīng)同時(shí)分析了若干企業(yè)、洲或行業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)（paneldata)提供了經(jīng)濟(jì)生活的一個(gè)豐富的信息來源。但在這種條件下建模要求相當(dāng)復(fù)雜的隨機(jī)理論知識(shí)。社會(huì)科學(xué)常用統(tǒng)計(jì)方法簡介在上面關(guān)于統(tǒng)計(jì)方法的分類只是大致的，8多元線性回歸多元回歸應(yīng)用于單方程模型，其因變量必須為測(cè)量型變量，其自變量可以為測(cè)量型變量或虛擬變量。研究目的是通過模型分析，檢查自變量對(duì)與因變量的作用方向、作用強(qiáng)度和解釋能力。多元回歸分析得到的回歸系數(shù)表示在控制其它自變量的條件下每個(gè)自變量對(duì)于因變量單獨(dú)的凈作用。多元線性回歸多元回歸應(yīng)用于單方程模型，其因變量必須為測(cè)量型變9通徑分析和結(jié)構(gòu)方程模型如果變量之間有多層因果關(guān)系，便可以由多個(gè)有內(nèi)在聯(lián)系的多元回歸方程組成一套通徑分析聯(lián)立方程組，每個(gè)方程都通過多元回歸求解系數(shù)，然后應(yīng)用通徑分析分解變量之間的直接作用和間接作用。如果方程組中含有不可之間觀察變量，使用結(jié)構(gòu)方程模型。通徑分析和結(jié)構(gòu)方程模型如果變量之間有多層因果關(guān)系，便可以由多10典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析是近年來開始普及的一種新型多元統(tǒng)計(jì)分析方法。當(dāng)研究人員面臨兩組多變量數(shù)據(jù)并希望研究兩組變量之間的關(guān)系時(shí)，可用該方法。例如，研究個(gè)人及其家庭的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況與本人在某些方面的聯(lián)系，其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況可以是多方面的，本人的表現(xiàn)也可以從多各方面來測(cè)量。典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析是近年來開始普及的一種新型多元統(tǒng)計(jì)分11Logistic回歸和logit模型當(dāng)因變量為二分類變量且自變量為測(cè)量型變量和虛擬變量時(shí)，不能采用多元回歸，而應(yīng)該使用logistic回歸。Logit模型是對(duì)數(shù)線性模型的一種特例。它不同于logistic回歸之處在于其自變量全部是分類變量。Logistic回歸和logit模型當(dāng)因變量為二分類變量且自12鑒別分析鑒別分析是一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)鑒別和分組的技術(shù)手段。它可以就一定數(shù)量案例的一個(gè)分組變量和相應(yīng)的其他多元變量的已知信息，確定分組與其它多元變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立鑒別函數(shù)。然后便可以用這一數(shù)量關(guān)系對(duì)其他已知多元變量信息、但未知分組類型所屬的案例進(jìn)行鑒別分組。鑒別分析鑒別分析是一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)鑒別和分組的技術(shù)手段。它可以就13因子分析因子分析是濃縮多個(gè)測(cè)量型變量的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。在多元統(tǒng)計(jì)分析中，經(jīng)常碰到觀測(cè)變量很多且變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系的情形，這不僅給問題的分析和描述帶來一定的困難，而且在使用某些統(tǒng)計(jì)方法時(shí)會(huì)出現(xiàn)問題，因子分析濃縮這些觀測(cè)變量，使之變?yōu)檎坏那覕?shù)量大大減少攜帶原有大部分信息的幾個(gè)變量。因子分析因子分析是濃縮多個(gè)測(cè)量型變量的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。在多元統(tǒng)14聚類分析聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特征對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類的多元分析技術(shù)。如市場營銷學(xué)中進(jìn)行市場分層、確定目標(biāo)市場等等都需要對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類。即把性質(zhì)相近的個(gè)體歸于一類，使得同一類的個(gè)體具有高度的同質(zhì)性。聚類分析的大部分應(yīng)用都屬于探測(cè)性研究。與鑒別分析的區(qū)別在于沒有事先規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)。聚類分析聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特征對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類的多元15關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)？單因變量因變量測(cè)度測(cè)量型多元回歸非測(cè)量型自變量測(cè)度測(cè)量型Logistic回歸鑒別分析非測(cè)量型Logit模型多因變量因變量測(cè)度測(cè)量型非測(cè)量型虛擬變量典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析多元方差分析多重因果關(guān)系相依模型關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)？單因變量因變量測(cè)度測(cè)量型多元回歸非16關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)？多重因果關(guān)系相依模型是否有潛在變量有結(jié)構(gòu)方程模型無通徑分析變量間案例間因子分析聚類分析關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)？多重因果關(guān)系相依模型是否有潛在變量17統(tǒng)計(jì)聯(lián)系與因果關(guān)系因果關(guān)系是事物間的一種本質(zhì)聯(lián)系，而統(tǒng)計(jì)聯(lián)系是觀測(cè)數(shù)據(jù)中所反映的事物之?dāng)?shù)量聯(lián)系。是因果關(guān)系存在的必要條件而非充分條件，并不能最終證實(shí)因果關(guān)系的存在。而我們所作的研究多是橫貫數(shù)據(jù)，比較適合對(duì)差異性的研究。統(tǒng)計(jì)模型只是一種假設(shè)模型，代表對(duì)于實(shí)際因果關(guān)系數(shù)量特征的設(shè)想，也作為假設(shè)檢驗(yàn)的一種手段，其檢驗(yàn)的本質(zhì)實(shí)證偽，而不是證實(shí)。統(tǒng)計(jì)聯(lián)系與因果關(guān)系因果關(guān)系是事物間的一種本質(zhì)聯(lián)系，而統(tǒng)計(jì)聯(lián)系18事后解釋謬誤在研究過程中，建立假設(shè)和假設(shè)檢驗(yàn)是兩個(gè)不同的階段。用一組數(shù)據(jù)的探索性研究形成的假設(shè)不能用該組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于這樣形成的假設(shè)與該套參考數(shù)據(jù)已經(jīng)具備一致性，不存在可證偽性。事后解釋謬誤在研究過程中，建立假設(shè)和假設(shè)檢驗(yàn)是兩個(gè)不同的階段19統(tǒng)計(jì)顯著與實(shí)際顯著統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是否顯著受三個(gè)方面的影響，一是實(shí)際差異幅度和作用強(qiáng)度的影響；二是置信度的大??；三是抽樣樣本的大小。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是有條件的結(jié)果，表明在三個(gè)方面的特定條件下，是否能夠肯定差異或作用的存在。如果樣本規(guī)模足夠大，或者降低對(duì)結(jié)論的把握要求，一個(gè)完全沒有實(shí)際意義的差異幅度或作用強(qiáng)度也可以取得統(tǒng)計(jì)顯著的效果。統(tǒng)計(jì)顯著與實(shí)際顯著統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是否顯著受三個(gè)方面的影響，一是實(shí)際20經(jīng)濟(jì)分析與統(tǒng)計(jì)理論經(jīng)濟(jì)學(xué)所屬的社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)有質(zhì)的差別。其一體現(xiàn)在研究對(duì)象上：社會(huì)科學(xué)研究的是人自身的社會(huì)行為，而不是其它外在物的行為。因此社會(huì)科學(xué)研究者自身也是被研究對(duì)象。另外，人的社會(huì)行為規(guī)范會(huì)隨社會(huì)的變遷而變化，這些都使經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科顯著區(qū)別于物理學(xué)、化學(xué)等自然科學(xué)學(xué)科。經(jīng)濟(jì)分析與統(tǒng)計(jì)理論經(jīng)濟(jì)學(xué)所屬的社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)有質(zhì)的差別。21科學(xué)試驗(yàn)上的差別：無論是進(jìn)行社會(huì)試驗(yàn)或進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室式的試驗(yàn)，在經(jīng)濟(jì)管理學(xué)中都是十分困難的。現(xiàn)有的大部分經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都屬非試驗(yàn)性數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)具有的特征是非試驗(yàn)性、異質(zhì)性和相互關(guān)聯(lián)性。科學(xué)試驗(yàn)上的差別：無論是進(jìn)行社會(huì)試驗(yàn)或進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室式的試驗(yàn)，在22概率論在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用如果生成經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)過程的理論結(jié)構(gòu)全部已知（包括所有理論參數(shù)的值），舉例來說，如獨(dú)立投擲一個(gè)各面標(biāo)有數(shù)字{1，2，3，4，5，6}的均質(zhì)六面體，其各面朝上的概率均是已知的，為1/6，這種情形被描述為數(shù)據(jù)生成過程完全先驗(yàn)已知的情形，我們就直接能用概率論的方法。概率論在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用如果生成經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)過程的理論結(jié)構(gòu)全部已23估計(jì)理論的應(yīng)用如果數(shù)據(jù)生成過程不是完全先驗(yàn)已知的，這相應(yīng)于獨(dú)立投擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字{1，2，3，4，5，6}的六面體，與上面情形不同之處在于我們不知道六面體是否具有標(biāo)準(zhǔn)均質(zhì)的結(jié)構(gòu)。在這種情形下常規(guī)做法是做大量獨(dú)立試驗(yàn)對(duì)未知的概率特征進(jìn)行推斷。應(yīng)用工具為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的估計(jì)理論。估計(jì)理論的應(yīng)用如果數(shù)據(jù)生成過程不是完全先驗(yàn)已知的，這相應(yīng)于獨(dú)24建模理論及應(yīng)用如果我們只知道試驗(yàn)結(jié)果來自擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字的多面體，我們需要根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果推斷出數(shù)字{6}的概率分布結(jié)構(gòu)。根據(jù)已知信息要解決這個(gè)問題是相當(dāng)困難的，這是因?yàn)槲覀兠媾R多種可能性，如多面體不是通常的六面體、標(biāo)有數(shù)字6的面可能不止一個(gè)，多面體可能不是均質(zhì)的，投擲方法不是獨(dú)立的等等。據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對(duì)上述可能性擇取決斷，屬于不同模型枷說的擇取問題。這類建模問題才是實(shí)際中最常碰到的問題。建模理論及應(yīng)用如果我們只知道試驗(yàn)結(jié)果來自擲一個(gè)各面都標(biāo)有數(shù)字25預(yù)測(cè)理論所謂經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，指在數(shù)據(jù)生成過程未知的條件下根據(jù)樣本信息對(duì)樣本以外的可能結(jié)果做出某種推斷。這相當(dāng)于上面的例子中，預(yù)測(cè)下次投擲出現(xiàn){6}的概率。這相當(dāng)于對(duì)目前已是風(fēng)薄弱的應(yīng)用模型提出了更高的要求。預(yù)測(cè)理論所謂經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，指在數(shù)據(jù)生成過程未知的條件下根據(jù)樣本信26統(tǒng)計(jì)方法的大致分類觀測(cè)數(shù)據(jù)來源橫貫數(shù)據(jù)縱貫數(shù)據(jù)分析模型的屬性因果模型相依模型變量測(cè)度等級(jí)測(cè)量型數(shù)據(jù)非測(cè)量型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的大致分類觀測(cè)數(shù)據(jù)來源橫貫數(shù)據(jù)縱貫數(shù)據(jù)分析模型的屬性27社會(huì)科學(xué)常用統(tǒng)計(jì)方法簡介在上面關(guān)于統(tǒng)計(jì)方法的分類只是大致的，比如在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，結(jié)合時(shí)間序列和橫截面兩者的數(shù)據(jù)是常見的。一些實(shí)證研究已經(jīng)同時(shí)分析了若干企業(yè)、洲或行業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)（paneldata)提供了經(jīng)濟(jì)生活的一個(gè)豐富的信息來源。但在這種條件下建模要求相當(dāng)復(fù)雜的隨機(jī)理論知識(shí)。社會(huì)科學(xué)常用統(tǒng)計(jì)方法簡介在上面關(guān)于統(tǒng)計(jì)方法的分類只是大致的，28多元線性回歸多元回歸應(yīng)用于單方程模型，其因變量必須為測(cè)量型變量，其自變量可以為測(cè)量型變量或虛擬變量。研究目的是通過模型分析，檢查自變量對(duì)與因變量的作用方向、作用強(qiáng)度和解釋能力。多元回歸分析得到的回歸系數(shù)表示在控制其它自變量的條件下每個(gè)自變量對(duì)于因變量單獨(dú)的凈作用。多元線性回歸多元回歸應(yīng)用于單方程模型，其因變量必須為測(cè)量型變29通徑分析和結(jié)構(gòu)方程模型如果變量之間有多層因果關(guān)系，便可以由多個(gè)有內(nèi)在聯(lián)系的多元回歸方程組成一套通徑分析聯(lián)立方程組，每個(gè)方程都通過多元回歸求解系數(shù)，然后應(yīng)用通徑分析分解變量之間的直接作用和間接作用。如果方程組中含有不可之間觀察變量，使用結(jié)構(gòu)方程模型。通徑分析和結(jié)構(gòu)方程模型如果變量之間有多層因果關(guān)系，便可以由多30典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析是近年來開始普及的一種新型多元統(tǒng)計(jì)分析方法。當(dāng)研究人員面臨兩組多變量數(shù)據(jù)并希望研究兩組變量之間的關(guān)系時(shí)，可用該方法。例如，研究個(gè)人及其家庭的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況與本人在某些方面的聯(lián)系，其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況可以是多方面的，本人的表現(xiàn)也可以從多各方面來測(cè)量。典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析是近年來開始普及的一種新型多元統(tǒng)計(jì)分31Logistic回歸和logit模型當(dāng)因變量為二分類變量且自變量為測(cè)量型變量和虛擬變量時(shí)，不能采用多元回歸，而應(yīng)該使用logistic回歸。Logit模型是對(duì)數(shù)線性模型的一種特例。它不同于logistic回歸之處在于其自變量全部是分類變量。Logistic回歸和logit模型當(dāng)因變量為二分類變量且自32鑒別分析鑒別分析是一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)鑒別和分組的技術(shù)手段。它可以就一定數(shù)量案例的一個(gè)分組變量和相應(yīng)的其他多元變量的已知信息，確定分組與其它多元變量之間的數(shù)量關(guān)系，建立鑒別函數(shù)。然后便可以用這一數(shù)量關(guān)系對(duì)其他已知多元變量信息、但未知分組類型所屬的案例進(jìn)行鑒別分組。鑒別分析鑒別分析是一種進(jìn)行統(tǒng)計(jì)鑒別和分組的技術(shù)手段。它可以就33因子分析因子分析是濃縮多個(gè)測(cè)量型變量的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。在多元統(tǒng)計(jì)分析中，經(jīng)常碰到觀測(cè)變量很多且變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系的情形，這不僅給問題的分析和描述帶來一定的困難，而且在使用某些統(tǒng)計(jì)方法時(shí)會(huì)出現(xiàn)問題，因子分析濃縮這些觀測(cè)變量，使之變?yōu)檎坏那覕?shù)量大大減少攜帶原有大部分信息的幾個(gè)變量。因子分析因子分析是濃縮多個(gè)測(cè)量型變量的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。在多元統(tǒng)34聚類分析聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特征對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類的多元分析技術(shù)。如市場營銷學(xué)中進(jìn)行市場分層、確定目標(biāo)市場等等都需要對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類。即把性質(zhì)相近的個(gè)體歸于一類，使得同一類的個(gè)體具有高度的同質(zhì)性。聚類分析的大部分應(yīng)用都屬于探測(cè)性研究。與鑒別分析的區(qū)別在于沒有事先規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)。聚類分析聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特征對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類的多元35關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)？單因變量因變量測(cè)度測(cè)量型多元回歸非測(cè)量型自變量測(cè)度測(cè)量型Logistic回歸鑒別分析非測(cè)量型Logit模型多因變量因變量測(cè)度測(cè)量型非測(cè)量型虛擬變量典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析多元方差分析多重因果關(guān)系相依模型關(guān)系類型因果模型因變量數(shù)