計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論第1頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四參考文獻(xiàn)[1]李子奈.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(第二版).北京：高等教育出版社，2005.[2]于俊年．計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(第二版).北京：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社．2007.[3]張曉峒.計(jì)量學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)(第三版).天津：南開大學(xué)出版社，2007[4]王文博.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).北京：西安交通大學(xué)出版社，2004.[5]趙國慶.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第二版）.北京：中國人民大學(xué)出版社，2005.[6]朱平芳.現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2004.第2頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四參考文獻(xiàn)[7]謝識(shí)予，朱弘鑫.高級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2005.[8]靳云匯，金賽男.高級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(上冊).北京：北京大學(xué)出版社，2007.[9]李子奈，葉阿忠．高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)．北京：清華大學(xué)出版社，2000[10]李雪松．高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)．北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2008[11]白仲林.面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析.天津：南開大學(xué)出版社，2008[12]高鐵梅.計(jì)量學(xué)經(jīng)濟(jì)分析方法與建模——EViews應(yīng)用及實(shí)例.天津：北京：清華大學(xué)出版社，2006[13]張曉峒.EViews使用指南與案例.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2007.[14]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用.北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2003.第3頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四參考文獻(xiàn)

[15]AmemiyaT.AdvancedEconomertrics.Cambridge:HarvardUniversityPress,1985.[16]GujaratiD.N.BasicEconomertrics,4rded.McGraw-HILL,2001.[17]HayashiF.Economertrics.PricetonUniversityPress,2000[18]JamesH.Stock,MarkW.Watson.IntroductointoEconomertrics.PearsonEducation.Inc.2003.

[19]JeffreyM.Wooldridge.IntroductoryEconomertrics:AModernApproach.2nded.Thomson,South-Western,2003.

[20]RobertS.Pindyck&DanielL.Rubinfeld.EconomertricModelsandEconomicForecasts.4rded.McGraw-HILL,1998.[21]VeerbeekM.AGuidetoModernEconomertrics.England:JohnWileyandSonsLtd,2000.第4頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)(第三版)》

(美)JeffreyM.Wooldridge

出版社：清華大學(xué)出版社第1章計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

第1部分橫截面數(shù)據(jù)的回歸分析

第2章簡單回歸模型

第3章多元回歸分析：估計(jì)

第4章多元回歸分析：推斷

第5章多元回歸分析：OLS的漸近性

第6章多元回歸分析：其他問題

第7章含有定性信息的多元回歸分析：二值（或虛擬）變量

第8章異方差性

第9章模型設(shè)定的數(shù)據(jù)問題的深入探討第5頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)(第三版)》

(美)JeffreyM.Wooldridge

出版社：清華大學(xué)出版社第2部分時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸分析

第10章時(shí)間序列數(shù)據(jù)的基本回歸分析

第11章用時(shí)間序列數(shù)據(jù)計(jì)算OLS的其他問題

第12章時(shí)間序列回歸中的序列相關(guān)和異方差第6頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)(第三版)》

(美)JeffreyM.Wooldridge

出版社：清華大學(xué)出版社第3部分高級專題討論

第13章跨時(shí)期截面的混合：簡單綜列數(shù)據(jù)方法

第14章高級綜列數(shù)據(jù)方法

第15章工具變量估計(jì)與兩階段最小二乘法

第16章聯(lián)立議程模型

第17章限值因變量模型和樣本選擇糾正

第18章時(shí)間序列的深入討論

第19章一個(gè)經(jīng)驗(yàn)項(xiàng)目的實(shí)施第7頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)(第三版)》

(美)JeffreyM.Wooldridge

出版社：清華大學(xué)出版社附錄

附錄A基本數(shù)據(jù)工具

附錄B概率論基本知識(shí)

附錄C數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

附錄D矩陣代數(shù)概述

附錄E矩陣形式的線性回歸模型

附錄F各章習(xí)題解答

附錄G統(tǒng)計(jì)學(xué)用表

參考文獻(xiàn)

術(shù)語表

索引第8頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四第1章導(dǎo)論第2章一元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型第4章異方差性第5章自相關(guān)性第6章多重共線性第7章單方程回歸模型的幾個(gè)專門問題第8章拓展的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專門問題第9章時(shí)間序列模型第10章面板數(shù)據(jù)模型第9頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四第1章導(dǎo)論1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)概述

1..1.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展可分為三個(gè)時(shí)期：

(1)20世紀(jì)20-40年代

(2)20世紀(jì)50-70年代

(3)20世紀(jì)80年代至今1.1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)第10頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義

弗里希1933年在《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》雜志創(chuàng)刊號(hào)中寫下了一段話：“用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事；它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)一同義語。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來說，都有是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”。第11頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

薩繆爾森、科普曼斯、斯通：“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可定義為：根據(jù)理論和觀測的事實(shí)，運(yùn)用合適的推理方法，對實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析?！?/p>

本文：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是在經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo)下，根據(jù)實(shí)際觀測的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（或以客觀事實(shí)為依據(jù)），運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)量規(guī)律的研究，并以建立和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為核心的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。第12頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他相關(guān)學(xué)科的關(guān)系

經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第13頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

1.1.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系

1.從內(nèi)容角度，可以將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)劃分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

2.從學(xué)科角度，可以將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)劃分為廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

1.1.4計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位第14頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四△諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

55位獲獎(jiǎng)?wù)咧?0位直接因?yàn)閷τ?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的貢獻(xiàn)而獲獎(jiǎng)

1969R.FrishJ.Tinbergen1973W.Leotief1980L.R.Klein1984R.Stone1989T.Haavelmo2000J.J.HeckmanD.L.McFadden2003R.F.EngleC.W.J.Granger近20位擔(dān)任過世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長30余位左右在獲獎(jiǎng)成果中應(yīng)用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第15頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四獲獎(jiǎng)?wù)呙麊?008PaulKrugman2007LeonidHurwicz，EricS.Maskin，RogerB.Myerson

2006EdmundS.Phelps2005RobertAumann，ThomasSchelling2004FinnKydland,EdwardPrescott2003RobertF.Engle,CliveW.J.Granger2002DanielKahneman,VernonL.Smith2001GeorgeA.Akerlof,A.MichaelSpence,JosephE.Stiglitz2000JamesJHeckman,DanielLMcFadden1999RobertA.Mundell1998AmartyaSen1997RobertC.Merton,MyronS.Scholes1996JamesA.Mirrlees,WilliamVickrey第16頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1995RobertE.LucasJr.1994JohnC.Harsanyi,JohnF.NashJr.,ReinhardSelten1993RobertW.Fogel,DouglassC.North1992GaryS.Becker1991RonaldH.Coase1990HarryM.Markowitz,MertonH.Miller,WilliamF.Sharpe1989TrygveHaavelmo1988MauriceAllais1987RobertM.Solow第17頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1986JamesM.BuchananJr.1985FrancoModigliani1984

RichardStone1983GerardDebreu1982GeorgeJ.Stigler1981JamesTobin1980LawrenceR.Klein1979TheodoreW.Schultz,SirArthurLewis1978HerbertA.Simon1977BertilOhlin,JamesE.Meade第18頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1976MiltonFriedman1975LeonidVitaliyevichKantorovichTjallingC.Koopmans1974GunnarMyrdalFriedrichAugustvonHayek1973WassilyLeontief1972JohnR.Hicks,KennethJ.Arrow1971SimonKuznets1970PaulA.Samuelson1969RagnarFrisch,JanTinbergen第19頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四RagnarFrischNorwayJanTinbergentheetherlandsTheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1969"forhavingdevelopedandapplieddynamicmodelsfortheanalysisofeconomicprocesses"第20頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1973"forthedevelopmentoftheinput-outputmethodandforitsapplicationtoimportanteconomicproblems"WassilyLeontiefUSA第21頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1980

"forthecreationofeconometricmodelsandtheapplicationtotheanalysisofeconomicfluctuationsandeconomicpolicies"LawrenceR.KleinUSA第22頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1984"forhavingmadefundamentalcontributionstothedevelopmentofsystemsofnationalaccountsandhencegreatlyimprovedthebasisforempiricaleconomicanalysis"RichardStoneGreatBritain第23頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel1989"forhisclarificationoftheprobabilitytheoryfoundationsofeconometricsandhisanalysesofsimultaneouseconomicstructures"TrygveHaavelmoNorway第24頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000"forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingselectivesamples”JamesJHeckmanUSA第25頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四TheBankofSwedenPrizeinEconomicSciencesinMemoryofAlfredNobel2000"forhisdevelopmentoftheoryandmethodsforanalyzingdiscretechoice"DanielLMcFaddenUSA第26頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四THEBANKOFSWEDENPRIZEINECONOMICSCIENCESINMEMORYOFALFREDNOBEL2003

"FORMETHODSOFANALYZINGECONOMICTIMESERIESWITHCOMMONTRENDS(COINTEGRATION)"

CliveW.J.GrangerUK第27頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四THEBANKOFSWEDENPRIZEINECONOMICSCIENCESINMEMORYOFALFREDNOBEL2003

"FORMETHODSOFANALYZINGECONOMICTIMESERIESWITHTIME-VARYINGVOLATILITY(ARCH)"RobertF.EngleUSA第28頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念1.2.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的變量

所謂經(jīng)濟(jì)變量就是用來描述經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)量水平的指標(biāo)。例如：1．解釋變量和被解釋變量

解釋變量也稱自變量，是用來解釋作為研究對象的變量（即因變量）為什么變動(dòng)、如何變動(dòng)的變量(因果關(guān)系中作為原因的變量)。被解釋變量也稱因變量或應(yīng)變量，是作為研究對象的變量(因果關(guān)系中作為結(jié)果的變量)。第29頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四2．內(nèi)生變量和外生變量

內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機(jī)變量，其數(shù)值受模型中其他變量的影響，是模型求解的結(jié)果。外生變量，即其數(shù)值由模型系統(tǒng)之外其他因素所決定的變量，不受模型內(nèi)部因素的影響，表現(xiàn)為非隨機(jī)變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。第30頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

3．滯后變量與前定變量

所謂滯后變量(laggedvariable)，是指過去時(shí)期的、對當(dāng)前因變量產(chǎn)生影響的變量。滯后變量可分為滯后解釋變量與滯后因變量兩類,或滯后外生變量與滯后內(nèi)生變量。通常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量,意即在求解以前已經(jīng)確定或需要確定的變量。

在計(jì)量經(jīng)第31頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四4．控制變量、虛擬變量濟(jì)模型中人為設(shè)置反映政策要求、決策者意愿、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行條件和狀態(tài)等方面的變量，這類變量可以用控制變量這一概念來概括?？刂谱兞恳话銓儆谕馍兞?，往往事先根據(jù)不同情況賦值或賦予一定的取值區(qū)間。政策變量是決策者可以加以控制的變量，如財(cái)政支出、存貸款利率等。有時(shí)還可以人為地構(gòu)建虛擬變量作為解釋變量或因變量使用。第32頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1.2.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)

1.時(shí)間序列數(shù)據(jù)(timeseriesdata)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)是同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，同一統(tǒng)計(jì)單位按時(shí)間順序記錄形成的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)也稱為時(shí)序數(shù)據(jù)或動(dòng)態(tài)序列數(shù)據(jù)，它描述的是同一統(tǒng)計(jì)單位的某一指標(biāo)水平在時(shí)間縱向上變化的情況。時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以是時(shí)期數(shù)據(jù)，也可以是時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)。

2.橫截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata)

橫截面數(shù)據(jù)是同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，同一時(shí)間(時(shí)期或時(shí)點(diǎn))按不同統(tǒng)計(jì)單位記錄形成的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)與橫截面數(shù)據(jù)比較，其區(qū)別在于組成數(shù)據(jù)的排列標(biāo)準(zhǔn)不同，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是按時(shí)間順序排列，橫截面數(shù)據(jù)是按統(tǒng)計(jì)單位排列。第33頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四3.混合數(shù)據(jù)(paneldata)

混合數(shù)據(jù)也稱面版數(shù)據(jù)，指既有時(shí)間序列數(shù)據(jù)又有橫截面數(shù)據(jù),即在時(shí)間序列上取多個(gè)截面，在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)。例如如全國各省市不同年份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這些都是混合數(shù)據(jù)。

4.虛擬變量數(shù)據(jù)(dumbdata)

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把反映定性因素（或?qū)傩裕┳兓?，取值?或0的人工變量稱為虛擬變量。一般取0或1，通常以1表示某種狀態(tài)發(fā)生，以0表示該種狀態(tài)不發(fā)生。數(shù)據(jù)的來源：中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)(http：//cedb．cei．gov．cn)、國家統(tǒng)計(jì)局的中國統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)(www．stats．gov．cn)等獲得研究用的數(shù)據(jù)。第34頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1.2.3參數(shù)及其估計(jì)準(zhǔn)則

參數(shù)，即模型中表示變量之間關(guān)系的常系數(shù)。它將各種變量連接在模型中，具體說明解釋變量對因變量的影響程度。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的參數(shù)一般是未知的，需要根據(jù)樣本信息去加以估計(jì)。通常選擇參數(shù)估計(jì)式時(shí)應(yīng)參照無偏性、最小方差性、一致性等準(zhǔn)則。1.2.4計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的形式及其構(gòu)成要素所謂模型就是對真實(shí)現(xiàn)象的一種表示或模仿。建立模型的目的在于對真實(shí)現(xiàn)象進(jìn)行解釋、預(yù)測和控制。經(jīng)濟(jì)模型是指對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象或過程的一種數(shù)學(xué)模擬，即經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的表示或模仿。第35頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型，是以數(shù)學(xué)形式對客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。例如，產(chǎn)出是由資本、勞動(dòng)、技術(shù)等投入要素決定的?？梢杂萌缦码S機(jī)數(shù)學(xué)方程來描述：第36頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有多種形式，根據(jù)研究的對象和內(nèi)容不同，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。根據(jù)表現(xiàn)形式不同，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有些是單一方程模型，如(1.2.3)式的生產(chǎn)函數(shù)模型；有些是聯(lián)立方程模型，如克萊因戰(zhàn)爭間模型：第37頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

模型1.2.5中包含有因變量或被解釋變量Y、自變量或解釋變量X、參數(shù)b和隨機(jī)誤差項(xiàng)u及方程的形式f(·)等四個(gè)要素。Y、X、b、u也可以是向量形式。隨機(jī)誤差項(xiàng)u是一個(gè)隨機(jī)變量，用于表示模型中尚未包含的影響因素對因變量的影響。第38頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四參數(shù)b是模型中表示變量之間數(shù)量關(guān)系的常系數(shù)，它將各種經(jīng)濟(jì)變量連接在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型之中，具體說明解釋變量對因變量的影響程度。方程的形式f(·)就是將計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的三個(gè)要素聯(lián)系在一起的數(shù)學(xué)表達(dá)式，如線性形式和非線性形式、單一方程模型形式和聯(lián)立方程組模型形式。如果以中國1980-2003年間總產(chǎn)出(用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP度量，單位為億元)，勞動(dòng)投入(用從業(yè)人員度量，單位為萬人)，以及資本投入(用固定資本度量，單位為億元)的數(shù)據(jù)為樣本，就可以估計(jì)得到如下關(guān)系：第39頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四這就是實(shí)證的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。斜率系數(shù)0.80686表示勞動(dòng)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，平均產(chǎn)出將增加0.81%。類似地，資本投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出將平均增加0.73%。兩個(gè)彈性系數(shù)之和為1.54，表明中國經(jīng)濟(jì)的特征是規(guī)模報(bào)酬遞增的。第40頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

同樣，利用美國在兩次世界大戰(zhàn)之間，即1920-1941年的年度數(shù)據(jù)為樣本，估計(jì)理論模型(1.2.4)可以得到：第41頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

式（1.2.7）表明：工資增加l美元，消費(fèi)就增加0.8美元；現(xiàn)期利潤的邊際消費(fèi)傾向?yàn)?.02，而前期利潤的邊際消費(fèi)傾向?yàn)?.235。利用式（1.2.7）還可以進(jìn)一步進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析等。

2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的特點(diǎn)與其他經(jīng)濟(jì)模型相比，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有如下特點(diǎn)：(1)經(jīng)驗(yàn)性；(2)隨機(jī)性；(3)動(dòng)態(tài)性。

第42頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四1.3建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟1.3.1根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

首先根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象、找出經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象間的因果關(guān)系及相互間的聯(lián)系。其次，按照它們之間的行為關(guān)系、選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式描述這些變量之間的關(guān)系。理論模型的設(shè)計(jì)主要包括三個(gè)部分：即選擇變量、確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，擬定模型中的待估參數(shù)的數(shù)值范圍。1.3.2樣本數(shù)據(jù)的收集與處理建立了模型之后，應(yīng)該根據(jù)模型中變量的含義、口徑，收集并整理樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量直接關(guān)系到模型的質(zhì)量。第43頁，共48頁，2023年，2月20日，星期四

在實(shí)際使用數(shù)據(jù)估計(jì)模型之前，需要對數(shù)據(jù)做預(yù)處理，初步把握樣本數(shù)據(jù)的一些統(tǒng)計(jì)特