计量课件第一章-绪论.pptVIP

*（二)构成要素1、变量包括因变量和自变量2、参数说明解释变量对被解释变量的影响程度。3、随机误差项4、方程式*①经济理论的陈述凯恩斯认为消费支出Y与收入X之间有如下关系：Y=a+bX0＜b＜1其中，Y为消费支出，X为收入，a和b为模型参数。b就是MPC。模型设计举例说明*②建立计量经济学模型居民消费支出和收入并不是精确的函数关系，相同收入的居民，其消费支出不一定完全相同，因此需要引入一个随机误差项，成为计量经济学模型Y=a+bX+uup*时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是在同一时点收集的不同实体（如个人、公司、国家等）的数据。混合数据既有时间序列数据，又有截面数据虚拟变量人为构建的用以表示模型中定性因素状态的数据。二、样本数据的收集up*时间序列年份对外直接投资货物出口额20009.162492.03200168.852661.55200227.083255.96200328.554382.28200454.985933.262005122.617619.532006211.649689.362007265.0612181.552008559.0714288.052009565.2912020.482010688.1115784.472011746.5018992.812012878.0020501.092013901.7022096.00up*截面数据

中国2013年部分地区房地产业增加值与地区生产总值地区地区生产总值房地产业增加值地区地区生产总值房地产业增加值北京19,500.561,339.52湖北24,668.49797.19天津14,370.16519.37湖南24,501.67636.26河北28,301.411,041.28广东62,163.974,207.46山西12,602.24329.8广西14,378.00520.51内蒙古16,832.38414.59海南3,146.46288.54辽宁27,077.651,134.49重庆12,656.69728.83吉林12,981.46266.6四川26,260.77762.77黑龙江14,382.93553.11贵州8,006.79202.94上海21,602.121,343.77云南11,720.91262.84江苏59,161.753,436.65西藏807.6722.74up*混合数据up*虚拟变量数据例如，比较收入时考察性别的作用。当研究男性收入是否高于女性时，是将女性作为比较的基础（参照物），故有男性为“1”，女性为“0”。例1up*三、估计参数为什么要估计？一般来说参数是未知的，不可直接观测。由于随机项的存在，参数也不能精确计算，有待通过样本观测值选择适当方法去估计。参数估计的常用方法：普通最小二乘、广义最小二乘等up*什么是检验：对模型和所估计的参数加以评定，判定在理论上是否有意义，在统计上是否显著为什么要检验：●理论依据可能不充分●样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然结果，●可能违反计量经济估计的基本假定四、模型的检验*?经济意义检验所估计的模型与经济理论是否相符?统计检验检验参数估计值是否抽样的偶然结果?计量经济学检验是否符合计量经济方法的基本假定?预测检验将模型预测的结果与经济运行的实际对比*例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量=－108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数－0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验。经济意义检验举例*其他检验方法我们以后重点学习up*五、模型应用1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系如果估计出的参数为b=0.8，这说明居民收入每增加1元，消费支出将增加0.8元。2、经济预测：由预先测定的解释变量去预测因变量在样本以外的数