計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第1章課件

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第1章導(dǎo)論1?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第1章導(dǎo)論1?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例子：關(guān)于個(gè)人消費(fèi)C和收入Y之間的關(guān)系。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)告訴我們但是，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)并沒(méi)有告訴我們：（1）對(duì)一個(gè)具體的宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)而言，上述關(guān)系式在多大程度上是可靠的？若不可靠，那么以其為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)理論也就很難成立了

（2）這里的兩個(gè)參數(shù)值到底是多少？宏觀經(jīng)濟(jì)政策如何制定需要兩個(gè)參數(shù)？宏觀經(jīng)濟(jì)政策已經(jīng)制定，需要檢驗(yàn)其效果？2?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例子：關(guān)于個(gè)人消費(fèi)C和收入1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念對(duì)于任意的一個(gè)人，個(gè)人消費(fèi)和收入之間的關(guān)系不大可能滿足上述公式。不一定就是線性關(guān)系，真實(shí)關(guān)系可能永遠(yuǎn)無(wú)法知道各個(gè)人之間可能有偏差只能利用樣本數(shù)據(jù)資料對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，即由樣本推斷總體。樣本數(shù)據(jù)成為了量化經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系的基礎(chǔ)。假設(shè)模型是線性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠裾_3?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念對(duì)于任意的一個(gè)人，個(gè)人消費(fèi)1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為基石，以經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中產(chǎn)生的方法量化經(jīng)濟(jì)變量間的相互關(guān)系，以證實(shí)或證偽經(jīng)濟(jì)理論，提出政策建議或進(jìn)行政策評(píng)價(jià)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科。經(jīng)濟(jì)理論是規(guī)范的，需要實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)支持。如CAPM模型確定參數(shù)值，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)律方法：概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是利用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)律！4?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為基1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例如，宏觀經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，在其它條件不變的情況下，收入的增加可以導(dǎo)致消費(fèi)增加，即經(jīng)濟(jì)理論設(shè)想收入與消費(fèi)之間有一正向關(guān)系。但是，該理論并沒(méi)有對(duì)這兩者的關(guān)系提供數(shù)值度量：它沒(méi)有給出收入的一單位變化，消費(fèi)將會(huì)增加多少，即沒(méi)有給出邊際消費(fèi)傾向的數(shù)值。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)要做的工作包括兩個(gè)內(nèi)容邊際消費(fèi)傾向是否存在？即參數(shù)是否為零（假設(shè)檢驗(yàn)）若存在其數(shù)值估計(jì)為多少？（點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)）5?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例如，宏觀經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，在1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念與理論經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別：經(jīng)濟(jì)理論所作的陳述、假說(shuō)和分析都大多數(shù)是定性的，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)大多數(shù)經(jīng)濟(jì)理論賦予定量的經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容。與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別：統(tǒng)計(jì)學(xué)則主要關(guān)心收集、加工和以適當(dāng)?shù)男问奖憩F(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的區(qū)別：數(shù)理統(tǒng)計(jì)提供工具，但數(shù)據(jù)的特征不同數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)所使用的數(shù)據(jù)往往是自然科學(xué)中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（experimentaldata），它通常是在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中獲得的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)所使用的數(shù)據(jù)大多數(shù)是從對(duì)個(gè)人、企業(yè)或經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的某些部分的控制實(shí)驗(yàn)或觀測(cè)得到的非實(shí)驗(yàn)數(shù)數(shù)據(jù)（non-experimentaldata）。這樣一來(lái)便產(chǎn)生了不是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)所正常遇到的一些特殊問(wèn)題。6?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念與理論經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別：經(jīng)濟(jì)理1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟理論假設(shè)；建立模型；數(shù)據(jù)收集；參數(shù)估計(jì)；模型檢驗(yàn)；模型應(yīng)用。（1）理論假設(shè)或者理論闡述：消費(fèi)水平隨收入的上升而上升。（2）建立模型：理論上的數(shù)學(xué)模型或者定性模型計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：（其中，Y為收入，C為消費(fèi)）7?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟理論假設(shè)；建立模型；C消費(fèi)支出收入Y1圖1.1凱恩斯消費(fèi)函數(shù)8?C收入Y1圖1.1凱恩斯消費(fèi)函數(shù)8?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟（3）數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的收集就是取樣，這個(gè)樣本是否具有代表性，樣本的容量是否已經(jīng)足夠注意：樣本的估計(jì)出來(lái)的只能說(shuō)明樣本的結(jié)果，不代表總體收集已有的與已設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中所含變量相關(guān)的觀測(cè)或觀察數(shù)據(jù)什么是收入？收入在實(shí)際中應(yīng)該如何考察如何定義消費(fèi)？住房算不算消費(fèi)？這就涉及數(shù)據(jù)的收集和分析。第一手?jǐn)?shù)據(jù)和案頭數(shù)據(jù)9?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟（3）數(shù)據(jù)收集9?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata)是指一個(gè)或多個(gè)變量在某一時(shí)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)的集合。如研究一個(gè)社區(qū)居民教育水平與收入的關(guān)系。時(shí)間序列數(shù)據(jù)按時(shí)間序列排列收集得到的。比如GNP、失業(yè)、就業(yè)、貨幣供給、政府赤字等。數(shù)據(jù)是按照一定的時(shí)間間隔收集的—每日(比如股票)，每周(比如貨幣供給)，每月(比如失業(yè)率)。數(shù)據(jù)必須按照時(shí)間順序排列，且時(shí)間是一個(gè)關(guān)鍵變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)在金融學(xué)中尤其重要！10?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型橫截面數(shù)據(jù)10?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型合并數(shù)據(jù)(pooleddata)中既有時(shí)間序列數(shù)據(jù)又有橫截面數(shù)據(jù)。例如，如果我們收集20年間10個(gè)國(guó)家有關(guān)失業(yè)率方面的數(shù)據(jù)，那么，這個(gè)數(shù)據(jù)集合就是一個(gè)合并數(shù)據(jù)，每個(gè)國(guó)家的20年間的失業(yè)率數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而20個(gè)不同國(guó)家每年的失業(yè)率數(shù)據(jù)又組成橫截面數(shù)據(jù)。在合并數(shù)據(jù)中有一類(lèi)特殊的數(shù)據(jù)，稱(chēng)為面板數(shù)據(jù)(paneldata)。如：在一定時(shí)期間隔內(nèi)對(duì)教育問(wèn)題的調(diào)查。在每一時(shí)期的調(diào)查中，同樣的(或居住在同一地區(qū)的)家庭被調(diào)查，以觀察自上一次調(diào)查以來(lái)，其教育和經(jīng)濟(jì)狀況是否有變化。11?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型合并數(shù)據(jù)(pooleddatC(個(gè)人消費(fèi))和Y(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)數(shù)據(jù),

1980-1991,均以10億1987年美元為單位年份CY1980198119821983198419851986198719881989199019912447.12476.92503.72619.42746.12865.82969.13052.23162.43223.33260.43240.83776.33843.13760.33906.64148.54279.84404.54539.94718.64838.04877.54821.012?C(個(gè)人消費(fèi))和Y(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)數(shù)據(jù),

1980-1991·········u收入消費(fèi)支出13?·········u收入消費(fèi)支出13?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟4）參數(shù)估計(jì)：利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)值為5）模型檢驗(yàn)（假設(shè)檢驗(yàn)）：對(duì)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)6）模型應(yīng)用：預(yù)測(cè)或評(píng)價(jià)，理論是否成立，如果成立對(duì)未來(lái)能否進(jìn)行預(yù)測(cè)。14?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟4）參數(shù)估計(jì)：利用統(tǒng)計(jì)數(shù)所估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)是從方程中看出：在1980-1991年間，斜率系數(shù)（即MPC）約為0.72，表明在此樣本期間，實(shí)際收入每增加一美元，平均而言，實(shí)際消費(fèi)支出將增加約72美分。這里用“平均而言”來(lái)表述，是因?yàn)橄M(fèi)和收入之間沒(méi)有準(zhǔn)確的關(guān)系。在上面的例子中，MPC=0.72。表面上看它是小于1，似乎可以接受凱恩期的消費(fèi)理論。但事實(shí)上，在把這一發(fā)現(xiàn)看作是對(duì)凱恩斯消費(fèi)理論的認(rèn)可之前，還要追問(wèn)這一估計(jì)值是否充分地低于1，以使人們不再懷疑這個(gè)估計(jì)值僅是一次偶然的機(jī)會(huì)得來(lái)的，或者懷疑我們用的數(shù)據(jù)太特殊了。換言之，0.72是不是在統(tǒng)計(jì)意義上小于1

。15?所估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)是從方程中看出：在1980-1991年間，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟假定實(shí)際GDP在1994年的預(yù)期未來(lái)值是60萬(wàn)億美元，問(wèn)1994年預(yù)期的消費(fèi)支出是多少？如果我們認(rèn)為在1994年消費(fèi)函數(shù)仍然有效，這個(gè)答案就是：16?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟假定實(shí)際GDP在1994年的預(yù)期1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟所估計(jì)的模型還有其它用途。例如，假如某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策使投資增加，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響如何？宏觀經(jīng)濟(jì)理論告訴我們，在不考慮其它因素的情況下，投資支出每改變1元，收入的改變由投資乘數(shù)給出：這就是說(shuō)，投資增加（減少）1美元，將最終導(dǎo)致收入增加（減少）3倍多。MPC的數(shù)量估計(jì)為政策的制定提供了有價(jià)值的信息。一旦獲知MPC，即可跟蹤政府財(cái)政政策的改變，預(yù)測(cè)收入和消費(fèi)支出未來(lái)的變化過(guò)程。

17?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟所估計(jì)的模型還有其它用途1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟根據(jù)已估計(jì)的模型，還可進(jìn)行政策分析和提出政策建議。例如，如果政府認(rèn)為4萬(wàn)億美元的消費(fèi)支出水平即可維持約6.5%的失業(yè)率，問(wèn)什么收入水平將保證消費(fèi)支出這一目標(biāo)值？這就是說(shuō)，給定約為0.72的一個(gè)MPC，58820億美元的收入水平將產(chǎn)生40000億美元的消費(fèi)支出。18?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟根據(jù)已估計(jì)的模型，還可進(jìn)1.3概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)復(fù)習(xí)19?1.3概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)復(fù)習(xí)19?期望值：集中趨勢(shì)的度量一般形式隨機(jī)變量的期望值是其各可能取值的加權(quán)平均，與各可能取值對(duì)應(yīng)的概率為權(quán)重。a、b為常數(shù)為常數(shù)20?期望值：集中趨勢(shì)的度量一般形式隨機(jī)變量的期望值是其各可能取值E(xy)≠E(x)E(y)兩隨機(jī)變量積的期望值不等于兩變量期望之積，有例外的情況，如果隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立，則有：E(xy)=E(x)E(y)方差（標(biāo)準(zhǔn)差）：離散程度的度量21?E(xy)≠E(x)E(y)兩隨機(jī)變量積的期望協(xié)方差：考察兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系若隨機(jī)變量X，Y相互獨(dú)立，則其協(xié)方差為零。由此可見(jiàn)，協(xié)方差表示兩個(gè)變量之間是否具有相關(guān)，如果大于零為正相關(guān)，小于零為負(fù)相關(guān)。22?協(xié)方差：考察兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系若隨機(jī)變量X，Y相互獨(dú)立協(xié)方差受到量綱的影響，因此引入相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化。23?協(xié)方差受到量綱的影響，因此引入相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化。2峰度和偏度一階矩是均值二階矩是方差三階中心矩四階中心矩24?峰度和偏度一階矩是均值24?對(duì)于對(duì)稱(chēng)的概率密度函數(shù)，其三階矩為零，因此這樣的一個(gè)概率密度函數(shù)，其偏度S為零。如果偏度S的值為正，則其概率密度為正偏或右偏；如果S的值為負(fù)，則其概率密度為負(fù)偏或左偏。概率密度函數(shù)的峰度K小于3時(shí)，成為低峰態(tài)的（胖的或短尾的），峰度K大于3時(shí)，稱(chēng)為尖峰態(tài)的（瘦的或長(zhǎng)尾的）。正態(tài)分布的峰度K為3，這樣的概率密度函數(shù)稱(chēng)為常峰態(tài)的。25?對(duì)于對(duì)稱(chēng)的概率密度函數(shù)，其三階矩為零，因此這樣的一個(gè)概率密度26?26?27?27?1.4總體、樣本和分布總體：研究對(duì)象的全體樣本：總體的某個(gè)部分統(tǒng)計(jì)推斷：從樣本推斷總體以上的公式適用于總體，對(duì)于樣本并不一定成立28?1.4總體、樣本和分布總體：研究對(duì)象的全體28?樣本相關(guān)系數(shù)樣本偏度和樣本峰度：這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量要根據(jù)樣本三階矩和四階矩進(jìn)行調(diào)整29?樣本相關(guān)系數(shù)樣本偏度和樣本峰度：這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量要根據(jù)樣本三階矩幾種分布正態(tài)分布中心極限定理：對(duì)于任何一個(gè)總體分布，只要樣本容量趨于無(wú)限大，樣本均值將趨于正態(tài)分布。30?幾種分布正態(tài)分布中心極限定理：對(duì)于任何一個(gè)總體分布，只要樣本31?31?兩個(gè)(或多個(gè))正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性組合仍服從正態(tài)分布。正態(tài)分布的偏度(S)為0，峰度(K)為3。32?兩個(gè)(或多個(gè))正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性組合仍服從正態(tài)分布。3233?33?卡方分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方服從自由度(degreesoffreedom,d.f.)為1的卡方分布，用符號(hào)表示為自由度是平方和中獨(dú)立觀察值的個(gè)數(shù)。這里僅僅是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方。34?卡方分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方服從自由度(degreesof一般地，自由度的個(gè)數(shù)是指用于計(jì)算某個(gè)特征數(shù)(比如樣本期望或樣本方差)的獨(dú)立觀察值的個(gè)數(shù)。隨機(jī)變量X的樣本方差定義為我們稱(chēng)其自由度為(n－1)，也就是說(shuō)，如果我們用與計(jì)算樣本方差相同的樣本來(lái)計(jì)算樣本均值時(shí)，將失去一個(gè)自由度，也即只有n－1個(gè)獨(dú)立的觀察值。35?一般地，自由度的個(gè)數(shù)是指用于計(jì)算某個(gè)特征數(shù)(比如樣本期望或樣t分布：若已知u，但不知道方差，雖然樣本容量比較大需要用樣本的方差S代替總體方差36?t分布：若已知u，但不知道方差，雖然樣本容量比較大需要用樣本F分布37?F分布37?如果兩總體方差真實(shí)值確實(shí)相等，則計(jì)算出的F值將接近于1，但如果兩總體方差真實(shí)值不相等，則F值不等于1；兩總體同方差，則比值F服從分子自由度為(m－1)，分母自由度為(n－1)2的F分布兩總體方差相差越大，F(xiàn)值就越大。例如：要分析股票市場(chǎng)的是否已經(jīng)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，則需要用到F分布38?如果兩總體方差真實(shí)值確實(shí)相等，則計(jì)算出的F值將接近于1，但如1.5統(tǒng)計(jì)推斷初步：估計(jì)量的需要滿足的性質(zhì)由樣本推斷總體，需要考察估計(jì)量的性質(zhì)如樣本均值的可靠程度樣本方差能不能作為總體方差的替代品估計(jì)量的重要性質(zhì)無(wú)偏性有效性一致性39?1.5統(tǒng)計(jì)推斷初步：估計(jì)量的需要滿足的性質(zhì)由樣本推無(wú)偏性一個(gè)與回歸參數(shù)估計(jì)有關(guān)的非常有用的性質(zhì)是，估計(jì)量的分布應(yīng)以該參數(shù)作為其均值。因此，如果我們分析新的數(shù)據(jù)，我們可以肯定平均來(lái)講是正確的40?無(wú)偏性一個(gè)與回歸參數(shù)估計(jì)有關(guān)的非常有用的性質(zhì)是，估計(jì)量的分布有效性如果對(duì)于給定的樣本容量，估計(jì)量的方差小于任何其他無(wú)偏估計(jì)量的方差，則稱(chēng)是一個(gè)有效的無(wú)偏估計(jì)量。41?有效性如果對(duì)于給定的樣本容量，估計(jì)量的方差小于任何其他無(wú)偏估一致性我們希望當(dāng)樣本容量增加時(shí)，估計(jì)量越來(lái)越接近真值。具體地說(shuō)就是，我們希望當(dāng)樣本容量變得非常大，不等于的概率變得非常小。42?一致性我們希望當(dāng)樣本容量增加時(shí)，估計(jì)量越來(lái)越接近真值。具體地當(dāng)樣本增大到無(wú)窮時(shí)，如果一個(gè)估計(jì)量依概率收斂于真實(shí)的參數(shù)，則該估計(jì)量是一致估計(jì)量當(dāng)樣本容量增大到任意大時(shí)，估計(jì)量的概率分布落在同一個(gè)點(diǎn)上，而不是發(fā)散。對(duì)于任意的43?當(dāng)樣本增大到無(wú)窮時(shí)，如果一個(gè)估計(jì)量依概率收斂于真實(shí)的參數(shù)，則本章需要掌握的知識(shí)點(diǎn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義經(jīng)濟(jì)計(jì)量的基本步驟期望值、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)正態(tài)分布，t分布上機(jī)練習(xí)：安裝Eviews輸入消費(fèi)和收入數(shù)據(jù)分別計(jì)算收入和消費(fèi)的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算收入和消費(fèi)的協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)畫(huà)出收入與消費(fèi)的散點(diǎn)圖（帶回歸線）44?本章需要掌握的知識(shí)點(diǎn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義44?生活中的辛苦阻撓不了我對(duì)生活的熱愛(ài)。12月-2212月-22Thursday,December29,2022人生得意須盡歡，莫使金樽空對(duì)月。21:46:3121:46:3121:4612/29/20229:46:31PM做一枚螺絲釘，那里需要那里上。12月-2221:46:3121:46Dec-2229-Dec-22日復(fù)一日的努力只為成就美好的明天。21:46:3121:46:3121:46Thursday,December29,2022安全放在第一位，防微杜漸。12月-2212月-2221:46:3121:46:31December29,2022加強(qiáng)自身建設(shè)，增強(qiáng)個(gè)人的休養(yǎng)。2022年12月29日9:46下午12月-2212月-22精益求精，追求卓越，因?yàn)橄嘈哦鴤ゴ蟆?9十二月20229:46:31下午21:46:3112月-22讓自己更加強(qiáng)大，更加專(zhuān)業(yè)，這才能讓自己更好。十二月229:46下午12月-2221:46December29,2022這些年的努力就為了得到相應(yīng)的回報(bào)。2022/12/2921:46:3121:46:3129December2022科學(xué)，你是國(guó)力的靈魂；同時(shí)又是社會(huì)發(fā)展的標(biāo)志。9:46:31下午9:46下午21:46:3112月-22每天都是美好的一天，新的一天開(kāi)啟。12月-2212月-2221:4621:46:3121:46:31Dec-22相信命運(yùn)，讓自己成長(zhǎng)，慢慢的長(zhǎng)大。2022/12/2921:46:31Thursday,December29,2022愛(ài)情，親情，友情，讓人無(wú)法割舍。12月-222022/12/2921:46:3112月-22謝謝大家！生活中的辛苦阻撓不了我對(duì)生活的熱愛(ài)。12月-2212月-22計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第1章導(dǎo)論46?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第1章導(dǎo)論1?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例子：關(guān)于個(gè)人消費(fèi)C和收入Y之間的關(guān)系。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)告訴我們但是，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)并沒(méi)有告訴我們：（1）對(duì)一個(gè)具體的宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)而言，上述關(guān)系式在多大程度上是可靠的？若不可靠，那么以其為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)理論也就很難成立了

（2）這里的兩個(gè)參數(shù)值到底是多少？宏觀經(jīng)濟(jì)政策如何制定需要兩個(gè)參數(shù)？宏觀經(jīng)濟(jì)政策已經(jīng)制定，需要檢驗(yàn)其效果？47?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例子：關(guān)于個(gè)人消費(fèi)C和收入1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念對(duì)于任意的一個(gè)人，個(gè)人消費(fèi)和收入之間的關(guān)系不大可能滿足上述公式。不一定就是線性關(guān)系，真實(shí)關(guān)系可能永遠(yuǎn)無(wú)法知道各個(gè)人之間可能有偏差只能利用樣本數(shù)據(jù)資料對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，即由樣本推斷總體。樣本數(shù)據(jù)成為了量化經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系的基礎(chǔ)。假設(shè)模型是線性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠裾_48?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念對(duì)于任意的一個(gè)人，個(gè)人消費(fèi)1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為基石，以經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中產(chǎn)生的方法量化經(jīng)濟(jì)變量間的相互關(guān)系，以證實(shí)或證偽經(jīng)濟(jì)理論，提出政策建議或進(jìn)行政策評(píng)價(jià)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科。經(jīng)濟(jì)理論是規(guī)范的，需要實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)支持。如CAPM模型確定參數(shù)值，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)律方法：概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是利用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)律！49?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為基1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例如，宏觀經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，在其它條件不變的情況下，收入的增加可以導(dǎo)致消費(fèi)增加，即經(jīng)濟(jì)理論設(shè)想收入與消費(fèi)之間有一正向關(guān)系。但是，該理論并沒(méi)有對(duì)這兩者的關(guān)系提供數(shù)值度量：它沒(méi)有給出收入的一單位變化，消費(fèi)將會(huì)增加多少，即沒(méi)有給出邊際消費(fèi)傾向的數(shù)值。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)要做的工作包括兩個(gè)內(nèi)容邊際消費(fèi)傾向是否存在？即參數(shù)是否為零（假設(shè)檢驗(yàn)）若存在其數(shù)值估計(jì)為多少？（點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)）50?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念例如，宏觀經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，在1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念與理論經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別：經(jīng)濟(jì)理論所作的陳述、假說(shuō)和分析都大多數(shù)是定性的，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)大多數(shù)經(jīng)濟(jì)理論賦予定量的經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容。與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別：統(tǒng)計(jì)學(xué)則主要關(guān)心收集、加工和以適當(dāng)?shù)男问奖憩F(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的區(qū)別：數(shù)理統(tǒng)計(jì)提供工具，但數(shù)據(jù)的特征不同數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)所使用的數(shù)據(jù)往往是自然科學(xué)中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（experimentaldata），它通常是在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中獲得的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)所使用的數(shù)據(jù)大多數(shù)是從對(duì)個(gè)人、企業(yè)或經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的某些部分的控制實(shí)驗(yàn)或觀測(cè)得到的非實(shí)驗(yàn)數(shù)數(shù)據(jù)（non-experimentaldata）。這樣一來(lái)便產(chǎn)生了不是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)所正常遇到的一些特殊問(wèn)題。51?1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念與理論經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別：經(jīng)濟(jì)理1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟理論假設(shè)；建立模型；數(shù)據(jù)收集；參數(shù)估計(jì)；模型檢驗(yàn)；模型應(yīng)用。（1）理論假設(shè)或者理論闡述：消費(fèi)水平隨收入的上升而上升。（2）建立模型：理論上的數(shù)學(xué)模型或者定性模型計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：（其中，Y為收入，C為消費(fèi)）52?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟理論假設(shè)；建立模型；C消費(fèi)支出收入Y1圖1.1凱恩斯消費(fèi)函數(shù)53?C收入Y1圖1.1凱恩斯消費(fèi)函數(shù)8?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟（3）數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的收集就是取樣，這個(gè)樣本是否具有代表性，樣本的容量是否已經(jīng)足夠注意：樣本的估計(jì)出來(lái)的只能說(shuō)明樣本的結(jié)果，不代表總體收集已有的與已設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中所含變量相關(guān)的觀測(cè)或觀察數(shù)據(jù)什么是收入？收入在實(shí)際中應(yīng)該如何考察如何定義消費(fèi)？住房算不算消費(fèi)？這就涉及數(shù)據(jù)的收集和分析。第一手?jǐn)?shù)據(jù)和案頭數(shù)據(jù)54?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟（3）數(shù)據(jù)收集9?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata)是指一個(gè)或多個(gè)變量在某一時(shí)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)的集合。如研究一個(gè)社區(qū)居民教育水平與收入的關(guān)系。時(shí)間序列數(shù)據(jù)按時(shí)間序列排列收集得到的。比如GNP、失業(yè)、就業(yè)、貨幣供給、政府赤字等。數(shù)據(jù)是按照一定的時(shí)間間隔收集的—每日(比如股票)，每周(比如貨幣供給)，每月(比如失業(yè)率)。數(shù)據(jù)必須按照時(shí)間順序排列，且時(shí)間是一個(gè)關(guān)鍵變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)在金融學(xué)中尤其重要！55?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型橫截面數(shù)據(jù)10?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型合并數(shù)據(jù)(pooleddata)中既有時(shí)間序列數(shù)據(jù)又有橫截面數(shù)據(jù)。例如，如果我們收集20年間10個(gè)國(guó)家有關(guān)失業(yè)率方面的數(shù)據(jù)，那么，這個(gè)數(shù)據(jù)集合就是一個(gè)合并數(shù)據(jù)，每個(gè)國(guó)家的20年間的失業(yè)率數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而20個(gè)不同國(guó)家每年的失業(yè)率數(shù)據(jù)又組成橫截面數(shù)據(jù)。在合并數(shù)據(jù)中有一類(lèi)特殊的數(shù)據(jù)，稱(chēng)為面板數(shù)據(jù)(paneldata)。如：在一定時(shí)期間隔內(nèi)對(duì)教育問(wèn)題的調(diào)查。在每一時(shí)期的調(diào)查中，同樣的(或居住在同一地區(qū)的)家庭被調(diào)查，以觀察自上一次調(diào)查以來(lái)，其教育和經(jīng)濟(jì)狀況是否有變化。56?知識(shí)點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型合并數(shù)據(jù)(pooleddatC(個(gè)人消費(fèi))和Y(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)數(shù)據(jù),

1980-1991,均以10億1987年美元為單位年份CY1980198119821983198419851986198719881989199019912447.12476.92503.72619.42746.12865.82969.13052.23162.43223.33260.43240.83776.33843.13760.33906.64148.54279.84404.54539.94718.64838.04877.54821.057?C(個(gè)人消費(fèi))和Y(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)數(shù)據(jù),

1980-1991·········u收入消費(fèi)支出58?·········u收入消費(fèi)支出13?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟4）參數(shù)估計(jì)：利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)值為5）模型檢驗(yàn)（假設(shè)檢驗(yàn)）：對(duì)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)6）模型應(yīng)用：預(yù)測(cè)或評(píng)價(jià)，理論是否成立，如果成立對(duì)未來(lái)能否進(jìn)行預(yù)測(cè)。59?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟4）參數(shù)估計(jì)：利用統(tǒng)計(jì)數(shù)所估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)是從方程中看出：在1980-1991年間，斜率系數(shù)（即MPC）約為0.72，表明在此樣本期間，實(shí)際收入每增加一美元，平均而言，實(shí)際消費(fèi)支出將增加約72美分。這里用“平均而言”來(lái)表述，是因?yàn)橄M(fèi)和收入之間沒(méi)有準(zhǔn)確的關(guān)系。在上面的例子中，MPC=0.72。表面上看它是小于1，似乎可以接受凱恩期的消費(fèi)理論。但事實(shí)上，在把這一發(fā)現(xiàn)看作是對(duì)凱恩斯消費(fèi)理論的認(rèn)可之前，還要追問(wèn)這一估計(jì)值是否充分地低于1，以使人們不再懷疑這個(gè)估計(jì)值僅是一次偶然的機(jī)會(huì)得來(lái)的，或者懷疑我們用的數(shù)據(jù)太特殊了。換言之，0.72是不是在統(tǒng)計(jì)意義上小于1

。60?所估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)是從方程中看出：在1980-1991年間，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟假定實(shí)際GDP在1994年的預(yù)期未來(lái)值是60萬(wàn)億美元，問(wèn)1994年預(yù)期的消費(fèi)支出是多少？如果我們認(rèn)為在1994年消費(fèi)函數(shù)仍然有效，這個(gè)答案就是：61?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟假定實(shí)際GDP在1994年的預(yù)期1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟所估計(jì)的模型還有其它用途。例如，假如某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策使投資增加，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響如何？宏觀經(jīng)濟(jì)理論告訴我們，在不考慮其它因素的情況下，投資支出每改變1元，收入的改變由投資乘數(shù)給出：這就是說(shuō)，投資增加（減少）1美元，將最終導(dǎo)致收入增加（減少）3倍多。MPC的數(shù)量估計(jì)為政策的制定提供了有價(jià)值的信息。一旦獲知MPC，即可跟蹤政府財(cái)政政策的改變，預(yù)測(cè)收入和消費(fèi)支出未來(lái)的變化過(guò)程。

62?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟所估計(jì)的模型還有其它用途1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟根據(jù)已估計(jì)的模型，還可進(jìn)行政策分析和提出政策建議。例如，如果政府認(rèn)為4萬(wàn)億美元的消費(fèi)支出水平即可維持約6.5%的失業(yè)率，問(wèn)什么收入水平將保證消費(fèi)支出這一目標(biāo)值？這就是說(shuō)，給定約為0.72的一個(gè)MPC，58820億美元的收入水平將產(chǎn)生40000億美元的消費(fèi)支出。63?1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題的若干步驟根據(jù)已估計(jì)的模型，還可進(jìn)1.3概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)復(fù)習(xí)64?1.3概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)復(fù)習(xí)19?期望值：集中趨勢(shì)的度量一般形式隨機(jī)變量的期望值是其各可能取值的加權(quán)平均，與各可能取值對(duì)應(yīng)的概率為權(quán)重。a、b為常數(shù)為常數(shù)65?期望值：集中趨勢(shì)的度量一般形式隨機(jī)變量的期望值是其各可能取值E(xy)≠E(x)E(y)兩隨機(jī)變量積的期望值不等于兩變量期望之積，有例外的情況，如果隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立，則有：E(xy)=E(x)E(y)方差（標(biāo)準(zhǔn)差）：離散程度的度量66?E(xy)≠E(x)E(y)兩隨機(jī)變量積的期望協(xié)方差：考察兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系若隨機(jī)變量X，Y相互獨(dú)立，則其協(xié)方差為零。由此可見(jiàn)，協(xié)方差表示兩個(gè)變量之間是否具有相關(guān)，如果大于零為正相關(guān)，小于零為負(fù)相關(guān)。67?協(xié)方差：考察兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系若隨機(jī)變量X，Y相互獨(dú)立協(xié)方差受到量綱的影響，因此引入相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化。68?協(xié)方差受到量綱的影響，因此引入相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化。2峰度和偏度一階矩是均值二階矩是方差三階中心矩四階中心矩69?峰度和偏度一階矩是均值24?對(duì)于對(duì)稱(chēng)的概率密度函數(shù)，其三階矩為零，因此這樣的一個(gè)概率密度函數(shù)，其偏度S為零。如果偏度S的值為正，則其概率密度為正偏或右偏；如果S的值為負(fù)，則其概率密度為負(fù)偏或左偏。概率密度函數(shù)的峰度K小于3時(shí)，成為低峰態(tài)的（胖的或短尾的），峰度K大于3時(shí)，稱(chēng)為尖峰態(tài)的（瘦的或長(zhǎng)尾的）。正態(tài)分布的峰度K為3，這樣的概率密度函數(shù)稱(chēng)為常峰態(tài)的。70?對(duì)于對(duì)稱(chēng)的概率密度函數(shù)，其三階矩為零，因此這樣的一個(gè)概率密度71?26?72?27?1.4總體、樣本和分布總體：研究對(duì)象的全體樣本：總體的某個(gè)部分統(tǒng)計(jì)推斷：從樣本推斷總體以上的公式適用于總體，對(duì)于樣本并不一定成立73?1.4總體、樣本和分布總體：研究對(duì)象的全體28?樣本相關(guān)系數(shù)樣本偏度和樣本峰度：這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量要根據(jù)樣本三階矩和四階矩進(jìn)行調(diào)整74?樣本相關(guān)系數(shù)樣本偏度和樣本峰度：這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量要根據(jù)樣本三階矩幾種分布正態(tài)分布中心極限定理：對(duì)于任何一個(gè)總體分布，只要樣本容量趨于無(wú)限大，樣本均值將趨于正態(tài)分布。75?幾種分布正態(tài)分布中心極限定理：對(duì)于任何一個(gè)總體分布，只要樣本76?31?兩個(gè)(或多個(gè))正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性組合仍服從正態(tài)分布。正態(tài)分布的偏度(S)為0，峰度(K)為3。77?兩個(gè)(或多個(gè))正態(tài)分布隨機(jī)變量的線性組合仍服從正態(tài)分布。3278?33?卡方分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方服從自由度(degreesoffreedom,d.f.)為1的卡方分布，用符號(hào)表示為自由度是平方和中獨(dú)立觀察值的個(gè)數(shù)。這里僅僅是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方。79?卡方分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量的平方服從自由度(degreesof一般地，自由度的個(gè)數(shù)是指用于計(jì)算某個(gè)特征數(shù)(比如樣本期望或樣本方差)的獨(dú)立觀察值的個(gè)數(shù)。隨機(jī)變量X的樣本方差定義為我們稱(chēng)其自由度為(n－1)，也就是說(shuō)，如果我們用與計(jì)算樣本方差相同的樣本來(lái)計(jì)算樣本均值時(shí)，將失去一個(gè)自由度，也即只有n－1個(gè)獨(dú)立的觀察值。80?一般地，自由度的個(gè)數(shù)是指用于計(jì)算某個(gè)特征數(shù)(比如樣本期望或樣t分布：若已知u，但不知道方差，雖然樣本容量比較大需要用樣本的方差S代替總體方差81?t分布：若已知u，但不知道方差，雖然樣本容量比較大需要用樣本F分布82?F分布37?如果兩總體方差真實(shí)值確實(shí)相等，則計(jì)算出的F值將接近于1，但如果兩總體方差真實(shí)值不相等，則F值不等于1；兩總體同方差，則比值F服從分子自由度為(m－1)，分母自由度為(n－1)2的F分布兩總體方差相差越大，F(xiàn)值就越大。例如：要分析股票市場(chǎng)的是否已經(jīng)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，則需要用到F分布83?如果兩總體方差真實(shí)值確實(shí)相等，則計(jì)算出的F值將接近于1，但如1.5統(tǒng)計(jì)推斷初步：估計(jì)量的需要滿足的性質(zhì)由樣本推斷總體，需要考察估計(jì)量的性質(zhì)如樣本均值的可靠程度樣本方差能不能作為總體方差的替代品估計(jì)量的重要性質(zhì)無(wú)偏性有效性一致性84?1.5統(tǒng)計(jì)推斷初步：