計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論2015版-第一講

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論》（第四版）大學(xué)第1——12章計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？What

is

Econometrics?經(jīng)濟(jì)學(xué)的分支學(xué)科，經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。Economics

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Anderson3首屆經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主1969年挪威學(xué)家丁伯根共同

了首屆和荷蘭經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的演進(jìn)方向產(chǎn)生了重要影響。Economics

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Anderson4為什么要學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？可以估計(jì)經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。在職培訓(xùn)對(duì)工人工資的影響可以對(duì)經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。消費(fèi)與收入之間的關(guān)系可以用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)政策的效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。減稅對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響Economics

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Anderson5Economics

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Anderson6Economics

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Anderson7數(shù)據(jù)性質(zhì)作為一門社會(huì)科學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)很難進(jìn)行可控試驗(yàn)，因此，很少有試驗(yàn)數(shù)據(jù)（experimental

data）需要使用非試驗(yàn)數(shù)據(jù)（

nonexperimentaldata

）或者說觀測(cè)數(shù)據(jù)（

observationaldata進(jìn)行推斷。Economics

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Anderson8數(shù)據(jù)的類型—截面數(shù)據(jù)（CrossSectional

Data）要求截面數(shù)據(jù)是隨機(jī)樣本（

randomsample）?？傮w，

（被觀測(cè)單位、被觀測(cè)對(duì)象），變量，觀測(cè)值，樣本每一個(gè)觀測(cè)值都是同一時(shí)點(diǎn)上對(duì)不同個(gè)人和公司的觀察。如果數(shù)據(jù)不是隨機(jī)樣本，就存在樣本選擇問題（sample-selection

problem）Economics

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Anderson9Economics

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Anderson10混合數(shù)據(jù)（pooled

cross

section)是指兩個(gè)以上不同時(shí)期的截面數(shù)據(jù)混合在一起，不同時(shí)期包括的被觀測(cè)單位都是隨機(jī)的，既使有重復(fù)也是偶然的。其優(yōu)點(diǎn)一是可以擴(kuò)大樣本容量，而且可以說明被觀測(cè)對(duì)象在時(shí)間上的差別。Economics

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Anderson11時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time

Series

Data）時(shí)間序列數(shù)據(jù)是被觀測(cè)變量在每個(gè)時(shí)期都有不同的觀測(cè)值（

observation

）。例如價(jià)格。數(shù)據(jù)頻率（datafrequency),常見的如每天、每周、每月、每季度、每年。并非是一個(gè)隨機(jī)樣本。趨勢(shì)（

Trends）和季節(jié)性（

seasonality）問題非常重要。Economics

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Anderson13Economics

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Anderson14綜列數(shù)據(jù)（

Panel

Data）或稱縱剖面數(shù)據(jù)(longitudinal

data)同一橫截面數(shù)據(jù)的被觀測(cè)單位被

了若干特定的時(shí)間。這種數(shù)據(jù)可以用來對(duì)被觀測(cè)對(duì)象隨時(shí)間變化的特點(diǎn)進(jìn)行深入分析。差分法、固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)等方法。Economics

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Anderson15Eco

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so16因果性問題（Causality）建立變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系(correlation)是不夠的。希望找到兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系。如果能夠控制其他變量的影響，就可以把這種在其他條件不變情況下（

ceterisparibuseffect）一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響看作因果關(guān)系。確立因果性關(guān)系是很的。Economics

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Anderson17Economics

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Anderson18肥料對(duì)作物收成的影響影響收成的因素：施肥量降雨量土壤質(zhì)量等如果在確定施肥量時(shí)可以排除影響收成的其他因素的影響，就可以達(dá)到目的。對(duì)城市活動(dòng)的影響被解釋變量——解釋變量——率的數(shù)量相互影響：一個(gè)城市對(duì)

規(guī)模的選擇與該城市的

率往往是同時(shí)決定的。Economics

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Anderson19舉例：教育的回報(bào)人力資本投資理論表明：更高的受教育水平會(huì)帶來更高的回報(bào)?？梢詫懗鲆粋€(gè)簡(jiǎn)單的回歸式：Earnings

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Anderson20舉例:教育回報(bào)（續(xù)）1的估計(jì)值,就是教育的回報(bào)，但兩者之