《中級(jí)計(jì)量緒論》課件

中級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)緒論本課程將介紹計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念和方法，以及其在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的應(yīng)用。WD引言經(jīng)濟(jì)學(xué)中的定量方法計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中必不可少的工具，它將經(jīng)濟(jì)理論與統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合，對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行量化分析。數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來(lái)解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，并預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。經(jīng)濟(jì)決策與政策制定計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的分析結(jié)果可以為經(jīng)濟(jì)決策提供科學(xué)依據(jù)，為政府制定有效的經(jīng)濟(jì)政策提供支持。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念11.經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型使用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述和解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的關(guān)系，并進(jìn)行預(yù)測(cè)和政策評(píng)估。22.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析利用統(tǒng)計(jì)方法分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論和政策的效果。33.經(jīng)濟(jì)變量的測(cè)量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為經(jīng)濟(jì)變量提供定量測(cè)量方法，如價(jià)格指數(shù)、失業(yè)率等。44.經(jīng)濟(jì)政策評(píng)估通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，評(píng)估經(jīng)濟(jì)政策的效果，為政策制定提供科學(xué)依據(jù)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與變量類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是指數(shù)據(jù)的組織方式，分為橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)。橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)是在同一時(shí)間點(diǎn)收集的多個(gè)個(gè)體的數(shù)據(jù)，例如全國(guó)居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指同一變量在不同時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值，例如中國(guó)GDP增長(zhǎng)數(shù)據(jù)。變量類型變量類型是指變量的屬性，分為定量變量和定性變量。描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析用于概括和總結(jié)數(shù)據(jù)，以便更好地理解數(shù)據(jù)特征。常見的描述性統(tǒng)計(jì)量包括平均數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、眾數(shù)等。這些統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布特征。描述性統(tǒng)計(jì)分析通常使用圖表和表格來(lái)展示數(shù)據(jù)，例如直方圖、餅圖、折線圖等。這些圖表可以直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和趨勢(shì)，幫助我們快速理解數(shù)據(jù)。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，描述性統(tǒng)計(jì)分析是進(jìn)行更深入的分析和建模的基礎(chǔ)，可以幫助我們選擇合適的模型和方法。單變量統(tǒng)計(jì)推斷樣本統(tǒng)計(jì)量樣本均值、樣本方差、樣本標(biāo)準(zhǔn)差等樣本統(tǒng)計(jì)量是推斷總體參數(shù)的重要依據(jù)。這些統(tǒng)計(jì)量能夠反映樣本數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度，為進(jìn)一步進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷提供信息。總體參數(shù)估計(jì)根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)，例如，利用樣本均值估計(jì)總體均值，利用樣本方差估計(jì)總體方差。估計(jì)方法包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。假設(shè)檢驗(yàn)基于樣本數(shù)據(jù)，對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè)，并通過(guò)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量判斷假設(shè)是否成立。常見的檢驗(yàn)包括t檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)。點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)點(diǎn)估計(jì)是利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到一個(gè)具體的數(shù)值。點(diǎn)估計(jì)通常使用樣本均值、樣本方差等統(tǒng)計(jì)量作為總體參數(shù)的估計(jì)。區(qū)間估計(jì)區(qū)間估計(jì)是在點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，利用樣本數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)推斷理論，計(jì)算出一個(gè)包含總體參數(shù)的置信區(qū)間。置信區(qū)間表示我們對(duì)總體參數(shù)的估計(jì)范圍，置信水平表示我們對(duì)這個(gè)估計(jì)范圍的把握程度。假設(shè)檢驗(yàn)1建立假設(shè)提出原假設(shè)和備擇假設(shè)2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量根據(jù)數(shù)據(jù)類型和假設(shè)選擇合適的統(tǒng)計(jì)量3確定拒絕域根據(jù)顯著性水平確定拒絕域4計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的值5做出決策根據(jù)計(jì)算結(jié)果判斷是否拒絕原假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)是對(duì)總體參數(shù)或模型進(jìn)行判斷的統(tǒng)計(jì)方法。它基于樣本數(shù)據(jù)，對(duì)總體參數(shù)或模型做出推斷。單變量線性回歸模型單變量線性回歸模型是一種統(tǒng)計(jì)模型，它用于分析單個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。1模型設(shè)定假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系2參數(shù)估計(jì)使用最小二乘法估計(jì)回歸系數(shù)3模型檢驗(yàn)評(píng)估模型擬合優(yōu)度，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ图僭O(shè)通過(guò)模型設(shè)定、參數(shù)估計(jì)和模型檢驗(yàn)，可以揭示自變量對(duì)因變量的影響程度，以及模型的預(yù)測(cè)能力。多元線性回歸模型1模型設(shè)定多元線性回歸模型擴(kuò)展了單變量線性回歸，允許多個(gè)解釋變量來(lái)預(yù)測(cè)因變量，并通過(guò)系數(shù)反映每個(gè)解釋變量對(duì)因變量的影響。2參數(shù)估計(jì)運(yùn)用最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型的參數(shù)，即通過(guò)最小化殘差平方和來(lái)確定每個(gè)解釋變量的系數(shù)。3模型檢驗(yàn)對(duì)估計(jì)得到的模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和解釋變量的顯著性。模型評(píng)估與診斷模型擬合度R平方檢驗(yàn)，調(diào)整后的R平方，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量。殘差分析殘差的正態(tài)性、獨(dú)立性、同方差性檢驗(yàn)。影響點(diǎn)分析Cook距離，杠桿值，DFFITS值。模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的穩(wěn)定性，防止過(guò)度擬合。多元回歸模型假設(shè)檢驗(yàn)線性性檢驗(yàn)利用散點(diǎn)圖觀察自變量與因變量之間的關(guān)系，判斷是否為線性關(guān)系。也可使用非線性模型進(jìn)行擬合，并比較模型擬合優(yōu)度。正態(tài)性檢驗(yàn)使用Q-Q圖、Shapiro-Wilk檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)殘差是否服從正態(tài)分布。可根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果調(diào)整數(shù)據(jù)或模型，以滿足正態(tài)性假設(shè)。異方差性檢驗(yàn)使用White檢驗(yàn)、Breusch-Pagan檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)殘差方差是否相等。如存在異方差，可以使用加權(quán)最小二乘法（WLS）進(jìn)行調(diào)整。自相關(guān)性檢驗(yàn)使用Durbin-Watson檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)殘差是否存在自相關(guān)性。若存在自相關(guān)，可以使用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行調(diào)整。多重共線性檢驗(yàn)使用方差膨脹因子（VIF）等方法檢驗(yàn)自變量之間是否存在多重共線性。如存在共線性，可以使用逐步回歸法、主成分分析法等方法進(jìn)行處理。啞變量回歸啞變量定義將定性變量轉(zhuǎn)化為數(shù)值型變量,0或1表示不同類別.回歸模型將啞變量納入回歸模型,分析定性變量對(duì)因變量的影響.結(jié)果解釋啞變量系數(shù)代表不同類別對(duì)因變量的影響大小.非線性回歸模型模型類型線性回歸模型不能完全描述所有經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，需要更靈活的模型，例如多項(xiàng)式回歸、指數(shù)回歸和對(duì)數(shù)回歸。模型估計(jì)非線性回歸模型的估計(jì)方法通常比線性回歸模型更復(fù)雜，需要使用非線性最小二乘法或其他優(yōu)化算法。模型檢驗(yàn)與線性回歸模型類似，需要進(jìn)行模型假設(shè)檢驗(yàn)，例如線性假設(shè)檢驗(yàn)、獨(dú)立性假設(shè)檢驗(yàn)和正態(tài)性假設(shè)檢驗(yàn)。應(yīng)用場(chǎng)景非線性回歸模型在經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)和社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如收入與消費(fèi)關(guān)系、股票價(jià)格預(yù)測(cè)和人口增長(zhǎng)預(yù)測(cè)。模型選擇與比較信息準(zhǔn)則常用的信息準(zhǔn)則包括AIC和BIC，它們綜合考慮模型的擬合優(yōu)度和復(fù)雜度，選擇最優(yōu)模型。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別訓(xùn)練和測(cè)試模型，選擇在測(cè)試集上表現(xiàn)最佳的模型。模型預(yù)測(cè)能力比較模型對(duì)樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力，選擇預(yù)測(cè)能力強(qiáng)的模型。時(shí)間序列分析基礎(chǔ)1時(shí)間序列定義時(shí)間序列是指按時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)。例如，某公司過(guò)去10年的銷售額數(shù)據(jù)可以構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列。2時(shí)間序列特征時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常具有自相關(guān)性、趨勢(shì)性和季節(jié)性等特征。這些特征是時(shí)間序列分析的核心概念。3時(shí)間序列分析目的時(shí)間序列分析旨在識(shí)別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模式，并預(yù)測(cè)未來(lái)值。例如，預(yù)測(cè)下一季度的銷售額或股價(jià)走勢(shì)。平穩(wěn)性檢驗(yàn)平穩(wěn)性檢驗(yàn)是時(shí)間序列分析的關(guān)鍵步驟。1時(shí)間序列平穩(wěn)性時(shí)間序列平穩(wěn)是指其統(tǒng)計(jì)性質(zhì)不隨時(shí)間推移而發(fā)生變化。2自相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)是否隨滯后期數(shù)衰減至零。3單位根檢驗(yàn)常用的檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)等。4平穩(wěn)性檢驗(yàn)對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，需要進(jìn)行差分或其他處理使其平穩(wěn)。平穩(wěn)性檢驗(yàn)是確保時(shí)間序列模型有效性的基礎(chǔ)。自回歸模型自回歸模型(AR)是一種時(shí)間序列模型，它假設(shè)當(dāng)前值是過(guò)去值的線性函數(shù)。例如，股票價(jià)格的AR模型表明，今天的股票價(jià)格可以通過(guò)前幾天的股票價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)。自回歸模型階數(shù)模型的階數(shù)由過(guò)去值的數(shù)量決定。參數(shù)模型的參數(shù)表示過(guò)去值對(duì)當(dāng)前值的權(quán)重。預(yù)測(cè)通過(guò)模型預(yù)測(cè)未來(lái)值。移動(dòng)平均模型移動(dòng)平均模型（MA）是時(shí)間序列分析中的一種常用模型，用于描述一個(gè)時(shí)間序列的當(dāng)前值與其過(guò)去值之間的關(guān)系。MA模型假定時(shí)間序列的當(dāng)前值是過(guò)去誤差項(xiàng)的加權(quán)平均。1MA(1)Yt=μ+et+θεt-12MA(2)Yt=μ+et+θεt-1+φet-23MA(q)Yt=μ+et+∑i=1qθiet-i自回歸移動(dòng)平均模型1模型概述自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)結(jié)合了自回歸(AR)和移動(dòng)平均(MA)模型的特征。它能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中自相關(guān)和移動(dòng)平均性質(zhì)。2模型參數(shù)ARMA模型由兩個(gè)參數(shù)確定：自回歸階數(shù)(p)和移動(dòng)平均階數(shù)(q)。p表示模型中自回歸項(xiàng)的數(shù)量，而q表示模型中移動(dòng)平均項(xiàng)的數(shù)量。3模型應(yīng)用ARMA模型廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格、匯率、商品價(jià)格等。單位根檢驗(yàn)單位根檢驗(yàn)是時(shí)間序列分析中的重要環(huán)節(jié)。它檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在單位根，即是否具有隨機(jī)游走特征。1ADF檢驗(yàn)AugmentedDickey-Fuller檢驗(yàn)，是單位根檢驗(yàn)的常用方法之一。2PP檢驗(yàn)Phillips-Perron檢驗(yàn)，是對(duì)ADF檢驗(yàn)的擴(kuò)展，考慮了自相關(guān)和異方差的影響。3KPSS檢驗(yàn)Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)時(shí)間序列是否平穩(wěn)。協(xié)整分析概念協(xié)整分析用于檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。如果存在協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明時(shí)間序列之間存在長(zhǎng)期聯(lián)動(dòng)關(guān)系，即使短期波動(dòng)較大，但長(zhǎng)期來(lái)看，會(huì)趨于穩(wěn)定狀態(tài)。步驟首先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，然后進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)常用方法包括Engle-Granger檢驗(yàn)和Johansen檢驗(yàn)。應(yīng)用協(xié)整分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，例如分析利率、匯率、股票價(jià)格等時(shí)間序列之間的長(zhǎng)期關(guān)系。誤差修正模型11.長(zhǎng)期均衡關(guān)系誤差修正模型基于協(xié)整關(guān)系，考慮變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。22.短期波動(dòng)調(diào)整模型允許變量在短期內(nèi)偏離長(zhǎng)期均衡，并通過(guò)誤差修正項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整。33.經(jīng)濟(jì)意義誤差修正模型揭示了變量在偏離均衡后的調(diào)整機(jī)制，具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。44.應(yīng)用范圍廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)和管理學(xué)等領(lǐng)域，分析變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系和短期波動(dòng)。面板數(shù)據(jù)模型定義面板數(shù)據(jù)模型結(jié)合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，能有效捕捉個(gè)體變化和時(shí)間趨勢(shì)。優(yōu)勢(shì)面板數(shù)據(jù)模型可以控制個(gè)體異質(zhì)性，提高模型效率，并分析動(dòng)態(tài)變化。類型面板數(shù)據(jù)模型分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適模型。應(yīng)用面板數(shù)據(jù)模型廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域，分析個(gè)體行為和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化。固定效應(yīng)模型個(gè)體效應(yīng)固定效應(yīng)模型假設(shè)個(gè)體效應(yīng)是常數(shù)，不隨時(shí)間變化。時(shí)間不變效應(yīng)個(gè)體效應(yīng)反映個(gè)體之間不可觀測(cè)的差異，例如地理位置、文化差異等。模型估計(jì)通過(guò)對(duì)個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，可以消除個(gè)體差異的影響，得到更準(zhǔn)確的模型估計(jì)結(jié)果。隨機(jī)效應(yīng)模型個(gè)體效應(yīng)隨機(jī)性隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)個(gè)體效應(yīng)是隨機(jī)變量，這些變量獨(dú)立于解釋變量并具有相同的分布。個(gè)體差異解釋該模型承認(rèn)個(gè)體之間存在隨機(jī)差異，這些差異會(huì)影響因變量。估計(jì)方法隨機(jī)效應(yīng)模型通常使用廣義最小二乘法(GLS)估計(jì)，該方法考慮了隨機(jī)效應(yīng)的方差。模型優(yōu)勢(shì)隨機(jī)效應(yīng)模型能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)個(gè)體效應(yīng)的影響，并提供對(duì)個(gè)體之間差異的更深入理解。Hausman檢驗(yàn)1假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn)固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型2差異比較比較兩種模型系數(shù)的估計(jì)結(jié)果3統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量判斷模型選擇4模型選擇選擇更適合的模型進(jìn)行分析Hausman檢驗(yàn)用于比較固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的系數(shù)估計(jì)結(jié)果，并檢驗(yàn)兩者是否存在顯著差異。如果差異顯著，則意味著固定效應(yīng)模型更適合，反之，則隨機(jī)效應(yīng)模型更適合。儀器變量法定義儀器變量法是一種用于解決內(nèi)生性問(wèn)題的方法。它使用與解釋變量相關(guān)的但與誤差項(xiàng)無(wú)關(guān)的變量來(lái)代替內(nèi)生變量進(jìn)行回歸。步驟1.識(shí)別儀器變量；2.進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)；3.驗(yàn)證儀器變量的有效性。應(yīng)用儀器變量法常用于解決測(cè)量誤差、遺漏變量、反向因果關(guān)系等問(wèn)題。它在經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。局限儀器變量法需要滿足一些條件，如儀器變量必須與解釋變量相關(guān)，但與誤差項(xiàng)無(wú)關(guān)。此外，它對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型1模型介紹動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型考慮時(shí)間和個(gè)體因素的影響。它將面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征與橫截面特