計量經濟學概述

1、計量經濟學概述一、 計量經濟學定義1. 定義有幾個比較權威的定義：(1) 計量經濟學是一門發(fā)展迅速的經濟學分支，其目標是給出經濟關系的經驗內容。(2) 計量經濟學科定義為實際經濟現(xiàn)象的定量分析，這種分析根據(jù)的是由適當?shù)耐茢喾椒?lián)系在一起的理論和觀測的即時發(fā)展。計量經濟學運用數(shù)理統(tǒng)計知識分析經濟數(shù)據(jù)，對構建與數(shù)理經濟學基礎上的數(shù)學模型提供經驗支持，并得出數(shù)量結果。(3) 計量經濟學是將經濟理論、數(shù)學和統(tǒng)計推斷等工具應用于經濟現(xiàn)象分析的社會科學。綜上所述，計量經濟學是一門有關經濟關系的經驗估計的經濟學分支。計量經濟學依據(jù)經濟理論，使用數(shù)學和統(tǒng)計推斷等工具，用觀測數(shù)據(jù)對經濟和商務活動進行實證研究，測

2、度和檢驗經濟變量間的經驗關系，從而給出經濟理論的經驗內容，在經濟理論的抽象世界和人類活動的具體世界之間搭建橋梁。經濟理論、數(shù)學和統(tǒng)計學知識在計量經濟學這一領域進行研究的必要前提，這三者中的每一個對于真正理解現(xiàn)代經濟生活中的數(shù)量關系是必要的，但不是充分的，只有結合在一起才行。因此，一個優(yōu)秀的計量經濟學家必須是合格的數(shù)學家和統(tǒng)計學家，還應該是一個經過系統(tǒng)經濟學訓練的經濟學家。2. 要素經濟理論、數(shù)學和統(tǒng)計方法3. 目標計量經濟學從根本上說，是對經驗規(guī)律的認識以及將這些規(guī)律推廣為經濟學定律的系統(tǒng)努力，這些定律被用來進行預測，即關于什么可能發(fā)生或者什么將會發(fā)生的預測。因此，廣義上說，計量經濟學可以成為

3、預測的科學。因為使用統(tǒng)計學的分析方法，所以計量經濟學有別于像數(shù)學那樣的傳統(tǒng)的科學，具體在以后我們會涉及到。4. 發(fā)展歷程最早是在W.Petty在1690年寫的政治算術中出現(xiàn)計量經濟學。其觀點是盡可能地排除主觀因素，強調比較那些用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)量，重量以及衡量尺度的重要性。1911年在他所著的工資的法則中，開始用統(tǒng)計的手法對工資的邊界生產力進行了驗證。20世紀20年代末期資本主義世界發(fā)生了嚴重的經濟危機，原有的經濟理論失靈，產生了所謂的凱恩斯革命。在這種情況下，各國政府出于對經濟的干預政策的需要，企業(yè)管理層為了擺脫或減少經濟危機的打擊，在經濟繁榮時期獲取更多的利潤，要求采取計量經濟理論和方法，進

4、行經濟預測。加強市場研究，探討經濟政策的效果，因而計量經濟學應運而生。同時隨著科學技術的發(fā)展，各門學科相互滲透，數(shù)學、運籌學、信息學、控制論等相繼進入經濟研究領域，使經濟科學進一步數(shù)量化，有助于計量經濟學的發(fā)展(在后面我們會將到計量經濟學的第一步是建立模型，也就是給出一個數(shù)量間的關系，在以往定性分析中解決不了的定量關系可以得到解決)。高速電子計算機的出現(xiàn)和發(fā)展，為計量經濟技術的廣泛應用鋪平了道路。最直接的原因，個人認為是“黑色的星期四的1929年10月24日紐約華爾街股票市場出現(xiàn)了空前絕后的暴跌。到了第二年也就是1930年黑色星期四暴跌的恐慌還席卷著全世界。人們意識到需要一門科學，他能夠從經驗

5、的角度定量地把握經濟。計量經濟學會(Econometric Society)是在這樣一個大的背景下，于1930年12月29日，以挪威的經濟學家費里希(R.Frisch)為主，在美國成立，并在1933年開始發(fā)行學會雜志計量經濟學(Econometrica). 費里希(R.Frisch)在雜志的刊詞中明確地提出計量經濟學的范圍和方法，指出計量經濟學是經濟理論、數(shù)學和統(tǒng)計學的總和，但是它又不同于這三個學科中的每一個。學會的宗旨是讓經濟學理論與統(tǒng)計學和數(shù)學結合起來，并促進經濟學理論的發(fā)展。從此在經濟學領域里，計量經濟學就獲得了一個席位，并開始真正的發(fā)展壯大起來。我國計量經濟學的廣泛研究和應用起步較晚，

6、始于20世紀70年代的后期。經過這些年的發(fā)展，已經取得了長足的進步，很多政府部門和學術機關聯(lián)立了計量經濟模型進行經濟預測和政策分析。計量經濟學在我國國民經濟的發(fā)展中將發(fā)揮越來越大的作用。在諾貝爾經濟學獎的獲得者中也有許多學者因為對計量經濟學的卓越貢獻而獲此殊榮。二、 計量經濟學的模型1. 表達式：其中，代表第 t年蘋果的產量代表第 t年蘋果的價格代表第 t年的誤差項2. 計量經濟模型的構成：四個組成部分：被解釋變量、解釋變量、誤差項、和參數(shù) 四部分構成3. 各組成部分的性質和特征：被解釋變量為隨機變量，研究的目標，不易獲取解釋變量：非隨機變量，易于獲取和預測誤差項：隨機變量參數(shù)：a、b，確定的

7、數(shù)值，需要估計參數(shù)估計量：對a、b的估計結果，記為、。隨機變量，是樣本的函數(shù)，隨樣本的變化而變化4. 計量模型和數(shù)學方程式的區(qū)別4-1 表達式上：計量模型為數(shù)學方程式為4-2 散點圖上：數(shù)學方程式的散點圖為上圖可以發(fā)現(xiàn)：數(shù)學方程式中蘋果的價格和產量之間是一一對應關系。計量經濟學模型的散點圖為上圖發(fā)現(xiàn)：計量經濟模型中蘋果的價格和產量之間不是唯一關系。即，同一蘋果價格隨對應的產量可以是多種。這主要是因為誤差項為隨機變量。同樣一組蘋果價格的數(shù)據(jù)，由于誤差項的實現(xiàn)值不同導致蘋果產量各異，造成擬合的直線可能不一樣，即與客觀直線(數(shù)學方程式)不同。這一點也反映了估計的結果受到樣本的影響，即隨著樣本的變化而

8、變化。三、 計量經濟學分析流程1. 問題意識1-1 提出問題1-2 建立計量經濟模型 (model building)眾所周知，經濟學是一門經驗科學。但是這并不意味著進行簡單的事實收集，分類，從中就可以得出具有一般性的規(guī)律。所謂理論模型，就是能夠從整體上把握經濟現(xiàn)象的一種框架。根據(jù)框架，我們尋找事實來解釋。所以如果不考率實際情況，會有非常多的模型。僅從收集、整理事實這項工作，不能決定一個唯一的模型。不是從現(xiàn)實開始尋找理論，而是先確定理論之后，再去尋找事實。為什么描述性統(tǒng)計學的分析不能滿足，計量經濟學是建立理論模型的開始？不考慮現(xiàn)實情況，會存在無數(shù)個理論模型，結果，就需要一種模型，它能夠通過觀察

9、到事實比較中，能夠判斷哪一個模型具有比較強。用模型描述非常復雜的現(xiàn)實，只是一種美好的愿望，實現(xiàn)不了?，F(xiàn)在的做法是：在假設基礎上嘗試著建立對現(xiàn)實簡單化，抽象化的理論模型。雖然是簡單，抽象的模型，但是他一定要能夠明確的表達現(xiàn)象的本質，而且還要能夠推廣到一般的情況種去。從沒有理論基礎的單純的數(shù)量測算來闡明其中的因果關系，進一步再擴展到一般情況是不可能的?？墒?，從通過那些經得起事實檢驗的模型中可以知道其中的因果關系，也可以進一步推廣到一般情形之中去。具體：步驟1 在以經濟理論為中心的先驗情報(a priori information)的基礎上，把復雜的經濟現(xiàn)象以經濟假說的形式簡單化，利用數(shù)學知識建立模

10、型。步驟2 根據(jù)分析的目的，以往同類分析手法，以及拿到數(shù)據(jù)的情況等來決定函數(shù)形式（比如做個散點圖(scatter diagram)判斷函數(shù)的形式是線性，還是非線性等等），也就是所謂的特定化(specification).例1： 線性函數(shù)其中，是未知參數(shù)(parameters)。所謂統(tǒng)計推斷就是估計這些未知的參數(shù)。習慣上稱為截矩，為斜率。代表為0的時候，的數(shù)量；代表P發(fā)生一個單位的變化的時候，相應發(fā)生變化的單位數(shù)。稱為被解釋變量(explained variable)；稱為解釋變量；代表攪亂項，擾亂項，或者誤差項。需要假設服從一種特定的具體分布，最常用的是正態(tài)分布，例如。其中代表的方差，也是一個

11、未知的參數(shù)，需要在未來中進行估計的。例2非線性函數(shù)給出所得y,價格,，我們現(xiàn)在考慮的是消費者所要決定的最佳購買量。假設效用函數(shù)是，預算制約方程：，最佳購買量為：，。模型選擇的原則：一般都盡可能地選擇簡單的模型進行分析，其原因是簡單的模型易于估計和檢驗。非線性模型的線性化解釋變量與被解釋變量間存在指數(shù)或類指數(shù)關系：類似的指數(shù)關系的非線性模型；解釋變量與被解釋變量間存在平方關系：解釋變量與被解釋變量間存在對數(shù)關系：在進行參數(shù)估計之前，需要對樣本進行線性化例如，利用第二個指數(shù)關系中的被解釋變量與解釋變量間的行數(shù)關系，對被解釋變量進行逆函數(shù)運算，達到線性化的目的。線性化后的的散點圖對第四個非線性關系進

12、行線性化顯然，解釋變量與被解釋變量間的線性程度明顯得到改善。以后進行的參數(shù)估計的精度也會有很大的提高。2. 數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)可以理解為事實的一種表現(xiàn)，為了達到估計未知參數(shù)的目的，必須收集相應的數(shù)據(jù)。一般數(shù)據(jù)有兩類：時間序列數(shù)據(jù)(time series)和橫截面數(shù)據(jù)(cross-section data).時間序列數(shù)據(jù)是沿著時間的推移而收集到的數(shù)據(jù)，即每一個數(shù)據(jù)都與時間有關；橫截面數(shù)據(jù)則是把時間固定后，收集到的在同一時點的各變量的觀察值。3. 事前檢驗-模型與數(shù)據(jù)匹配的檢驗4. 參數(shù)估計用收集到的數(shù)據(jù)對模型進行參數(shù)(parameter)估計(estimation)；一般用表示實際值，用來表示估計。同樣在今后的學習中常常會用分別代表參數(shù)的估計。例如模型 如果想預測未來的,則。主要的估計方法： 單變量回歸，多重回歸，聯(lián)立方程組等等。因為得到的參數(shù)的估計是樣本的函數(shù)，樣本又是隨機抽取的，所以參數(shù)的估計不是估計值，而是估計量，即他們可能具有統(tǒng)計分布。5. 事后驗證 (test of hypothesis)利用所得的結果進行