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计量经济学(很好用的完整)ppt课件
目录
CONTENTS
计量经济学概述
经典线性回归模型
广义线性模型与非线性模型
时间序列分析
面板数据分析
计量经济学软件应用
计量经济学前沿领域探讨
01
计量经济学概述
计量经济学是运用数学、统计学和计算机技术，对经济现象进行数量分析的一门社会科学。
定义
以经济理论为基础，运用数学和统计学方法，通过建立经济模型，对经济现象进行定量分析和预测。
特点
描述经济现象
解释经济现象
预测经济现象
通过收集和整理数据，运用统计方法对经济现象进行描述和归纳。
在描述的基础上，运用经济理论和计量方法，探究经济现象背后的原因和机制。
通过建立经济模型，对未来经济现象进行预测和分析，为政策制定和决策提供科学依据。
计量经济学是经济学的一个分支，以经济理论为基础，运用数学和统计学方法进行定量分析和预测。
与经济学的关系
计量经济学运用统计学方法进行数据处理和分析，但更注重经济理论和模型的构建。
与统计学的关系
计量经济学运用数学方法建立经济模型，对数学有较高要求，但更注重模型的经济学意义和实际应用。
与数学的关系
02
经典线性回归模型
模型设定与参数估计
解释变量与被解释变量之间的线性关系，通过最小二乘法进行参数估计。
模型的统计检验
包括拟合优度检验、参数显著性检验等，以评估模型的解释力度和可靠性。
预测与应用
利用估计的模型进行预测，分析预测误差并探讨模型的应用场景。
模型设定与参数估计
多重共线性问题
模型的统计检验
预测与应用
解释变量之间存在高度相关时，会对参数估计造成不良影响，需要采取相应措施进行处理。
引入多个解释变量，构建多元线性回归模型，通过最小二乘法进行参数估计。
利用估计的模型进行预测，分析预测误差并探讨模型的应用场景。
包括拟合优度检验、参数显著性检验等，以评估模型的解释力度和可靠性。
03
模型诊断与修正
当模型不满足假设时，需要进行模型诊断并采取相应的修正措施，如引入虚拟变量、采用加权最小二乘法等。
01
经典线性回归模型的假设
包括线性关系、随机误差项的同方差性、无自相关等假设。
02
假设检验的方法
通过构造统计量，如t统计量、F统计量等，对模型假设进行检验。
03
广义线性模型与非线性模型
1
2
3
组成
定义
应用
广义线性模型是一类用于回归分析的统计模型，它扩展了线性模型的框架，允许响应变量遵循非正态分布，并且可以通过一个链接函数与解释变量建立线性关系。
广义线性模型由三部分组成——随机成分、系统成分和链接函数。随机成分指定响应变量的分布类型和参数，系统成分描述解释变量与响应变量之间的线性关系，链接函数则将随机成分和系统成分连接起来。
广义线性模型在各个领域都有广泛应用，如生物医学、社会科学、经济学等。它可以用于分析计数数据、二元响应数据、生存数据等多种类型的数据。
定义
01
非线性模型是指模型中包含了非线性关系的统计模型。在非线性模型中，解释变量和响应变量之间的关系不是简单的线性关系，而是可能呈现出曲线、曲面等复杂形态。
类型
02
常见的非线性模型包括多项式回归模型、指数回归模型、对数回归模型等。这些模型可以描述各种复杂的非线性关系，如二次曲线、指数增长、对数变换等。
应用
03
非线性模型在各个领域也有广泛应用，如物理学、化学、工程学等。它可以用于拟合实验数据、预测未来趋势、优化设计方案等多种任务。
模型选择
模型应用
在选择好模型之后，我们可以利用模型进行数据分析、预测和决策。例如，我们可以利用广义线性模型分析医学实验数据，探究不同因素对疾病发生的影响；也可以利用非线性模型预测股票价格的变化趋势，为投资决策提供参考。
在实际应用中，选择合适的模型是非常重要的。一般来说，我们可以根据数据的分布类型、模型的预测精度、模型的解释性等因素来选择广义线性模型或非线性模型。同时，我们也可以结合领域知识和经验来进行模型选择。
04
时间序列分析
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间变化的发展过程。
时间序列定义
时间序列构成要素
时间序列类型
现象所属的时间（年、季、月、日等）和反映现象在该时间上的统计指标数值。
绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。
03
02
01
时间序列的统计特性不随时间推移而变化的特性。
平稳性定义
图形判断法、自相关函数法、单位根检验法等。
平稳性检验方法
对于非平稳时间序列，可以通过差分、对数变换等方法转化为平稳时间序列。
平稳性处理
指数平滑法
通过对历史数据的加权平均来预测未来的一种方法，加权系数呈指数级递减。
移动平均法
根据时间序列的逐期推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平稳和非平稳时间序列的预测，通过识别、估计和诊断等步骤建
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