計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)資料Lecture 2

數(shù)據(jù)的特征（第2-5章）

對(duì)經(jīng)濟(jì)問題的大量分析離不開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)中，數(shù)據(jù)是不可或缺

的一個(gè)重要元素。沒有數(shù)據(jù)，一切都是空談。同樣地，清除地認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)也非常有

助于經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。這部分，我們?cè)趯?duì)數(shù)據(jù)特征總結(jié)的基礎(chǔ)上，借助EVicws實(shí)

現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識(shí)

1.數(shù)據(jù)來源

在經(jīng)濟(jì)計(jì)量的實(shí)證研究中，獲得數(shù)據(jù)的方式主要有兩種：觀測數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)

據(jù)。前者可以通過一些免費(fèi)或者付費(fèi)的數(shù)據(jù)庫得到，后者需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)得到。

2.數(shù)據(jù)類型

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)一般有三種類型：

（1）橫截面數(shù)據(jù)：一個(gè)或多個(gè)變量在某一時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集合。如2009年中

國各省的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。下表給出了1988年9月9個(gè)工業(yè)國的名義

利率（X）和通貨膨脹（Y）的數(shù)據(jù)，是一個(gè)截面數(shù)據(jù)的例子。

國家n%)M%)

澳大利亞11.97.7

加拿大9440

法國7.53.1

德國4.C1.6

意大利11.34.8

墨西哥66.351.0

瑞典2.22.0

英國10.368

美國7.64.4

資料來源：RudigerDormbush.SianleyFischer《宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)3,第五版，1990.第652頁原始數(shù)據(jù)來

自國際貨幣基金組織出版的《國際金融統(tǒng)計(jì)》.

（2）時(shí)間序列數(shù)據(jù)：同一個(gè)體按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)。如1978-2009年中

國的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。表1-1就是一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的例子。

表1-1城市勞動(dòng)力參與率(CLFPR),城市失業(yè)率(CUNR)與真實(shí)的小時(shí)平均工資(AHE82K

年CLFPR(%)CUNR(%)AHE82/S

198063.87.17.78

198163.97.67.69

198264.09.77.68

198364.09.67.79

198464.47.57.80

198564.87.27.77

198665.37.07.81

198765.66.27.73

198865.95.57.69

19896655.37.64

19906655.67.52

199166.26.87.45

199266.47.57.41

19936636.97.39

199466.66.17.40

199566.65.67.40

199666.85.47.43

①AHE82代表1982年的平均小時(shí)工資(用美元計(jì)算)

資料來源：EconomicReportofthePresident,2PP7,CLFPRfromTableB-37.p.343.CUNRfromTableB-

4O.p.346.andAHE82fromTableB-45.p.352.

(3)面板數(shù)據(jù)：即包含時(shí)間序列數(shù)據(jù)，又包含橫截面數(shù)據(jù)。特別地，這里

的時(shí)間可以是不連續(xù)的，但截面?zhèn)€體是相同的。下表是一個(gè)面板數(shù)據(jù)

的例子。

美國、加拿大以及英國制造業(yè)的失業(yè)率和小時(shí)工資，19861999

美國加拿大英國

小時(shí)工費(fèi),失業(yè)率，小時(shí)工資，失業(yè)率，小時(shí)工資，失業(yè)率，

觀測值

美元/小時(shí)%美元/小時(shí)%美元/小時(shí)%

198055.67.149.07.243.77.0

198161.17.654.17.344.110.5

198267.09.759.610.642.211.3

198368.89.663.911.539.011.8

198471.27.564.310.937.211.7

198575.17.263.510.239.011.2

198678.57.063.39.247.811.2

198780.76.268.08.460.210.3

198884.05.576.07.368.38.6

198986.65.384.17.067.77.2

199090.85.691.57.781.76.9

199195.66.8100.19.890.58.8

1992100.07.5100.010.6100.010.1

1993102.76.995.510.788.710.5

1994105.66.191.79.492.39.7

1995107.95.693.38.595.98.7

1996109.35.493.18.795.68.2

1997111.44.994.48.2103.37.0

1998117.34.590.67.5109.86.3

1999123.24.091.95.7112.26.)

小時(shí)工奏以美元計(jì)，指數(shù)1992?100。

資料來源.：EconomicReportofthePresident,January2001.TalkBl09.n.399.

3.數(shù)據(jù)特征

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，把研究對(duì)象的全體稱為總體，組成總體的每個(gè)單位稱為個(gè)體，

總體中包含的個(gè)體數(shù)量稱為總體容量。實(shí)際上，總體通常不能被完全觀測到，或

者可能觀測成本非常高昂。也就是說，只能觀測到總體的一部分。由總體中的部

分個(gè)體組成的集合，成為樣本。樣本是總體的一個(gè)子集。由于樣本來自于總體，

所以樣本中的個(gè)體具有和總體個(gè)體相同的性質(zhì)特征。樣本中所含個(gè)體的個(gè)數(shù)稱為

樣本容量。

由于總體是未知，我們只能利用樣本包含的關(guān)于總體的（不完全）信息來研

究總體可能具有的特征。利用樣本信息研究總體特征的方法稱為統(tǒng)計(jì)推斷，主要

包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。特別地，樣本數(shù)據(jù)要能夠有效地反映總體特征，必須

具有代表性，這在很大程度上取決于樣本數(shù)據(jù)的選擇方法。常用的抽樣方法是簡

單隨機(jī)抽樣（SRS）

這里，我們從4個(gè)方面介紹樣本數(shù)據(jù)特征：集中趨勢(shì)、離散程度、分布狀況

和相關(guān)程度?？紤]樣本容量為〃的樣本｛汨，…,4｝。

3.1集中趨勢(shì)特征

能夠反映樣本數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量有樣本均值（mean）和中位數(shù)

（median）o樣本均值表示為

x=—Vx,（3-1）

y

中位數(shù)表示為

4號(hào)）,〃為奇數(shù)

2（3-2）

|+）,〃為偶數(shù)

其中工⑺表示樣本從小到大排列，位于第，個(gè)位置的觀測值。均值和中位數(shù)都可

以度量樣本的平均水平或者集中趨勢(shì)，但是前者適用于描述對(duì)稱分布的總體，而

后者適用于描述不對(duì)稱總體的分布，如收入。

3.2離散程度

描述樣本數(shù)據(jù)離散程度的特征包括極差（全距）、樣本方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差等。

極差定義為樣本數(shù)據(jù)最大值和最小值的差，表示數(shù)據(jù)的最大取值范圍。樣本方差

定義為

而標(biāo)準(zhǔn)差則為樣本方差的算術(shù)平方根5=正。樣本方差或者標(biāo)準(zhǔn)差度量了樣本

數(shù)據(jù)分布的離散程度，或者說樣本數(shù)據(jù)相對(duì)于平均水平的偏離程度。方差（或標(biāo)

準(zhǔn)差）越大，分布的離散程度越大；方差（或標(biāo)準(zhǔn)差）越小，分布的離散程度越

小，或者說分布越集中。

3.3分布狀況

前面關(guān)于集中趨勢(shì)和離散程度的統(tǒng)計(jì)量都可以反映樣本數(shù)據(jù)的分布狀況，除

此之外，反映分布狀況的統(tǒng)計(jì)量還有偏度和峰度.

偏度定義為

Xj-X(3-4)

偏度反映數(shù)據(jù)分布