绪论(计量经济学课件,南京农业大学-周曙东).pptVIP

**************计量经济学的研究对象经济现象分析计量经济学以各种经济现象为研究对象,通过数量化方法对其进行分析和预测。经济模型建立计量经济学建立数学模型来描述和解释经济规律,为决策提供依据。经济数据应用计量经济学广泛应用各类经济数据,从而得出客观、可靠的分析结果。计量经济学的研究方法理论分析通过建立经济理论模型,探讨各个经济要素之间的关系和相互作用。数据收集收集相关的经济统计数据,为后续的实证分析提供数据基础。计量分析运用数学和统计方法,对经济模型进行参数估计和假设检验。政策评估利用计量分析的结果,评估各种经济政策措施的效果和影响。计量经济学的发展历程1起源时期计量经济学起源于19世纪末,由英国统计学家和经济学家开始应用统计学方法研究经济问题。2成长时期20世纪20年代至30年代,计量经济学的理论和方法得到进一步发展,逐渐成为独立的学科。3黄金时期二战后,计量经济学进入快速发展时期。新经典宏观理论、计量时间序列分析等方法广泛应用。4现代时期21世纪以来,大数据、机器学习等技术推动计量经济学理论和方法不断创新,应用领域不断拓宽。计量经济学的应用范围宏观经济分析计量经济学广泛应用于宏观经济政策的制定和评估,如GDP预测、通货膨胀分析和货币政策制定等。微观经济分析计量经济学也用于分析消费者行为、生产函数、需求预测等微观层面的经济问题。金融经济分析金融时间序列建模、资产定价和投资组合优化等金融领域都广泛采用计量经济学方法。社会经济分析计量经济学在教育、就业、贫困等社会问题的分析和政策制定中也发挥重要作用。计量经济学的基本原理数据驱动计量经济学以从实际经济数据中提取有意义的信息为基础,注重数据的收集、处理和分析。统计建模通过设立数学模型,利用统计方法对经济理论进行实证分析和检验,寻求变量之间的定量关系。理论与实践相结合计量经济学将经济理论与实证分析有机结合,以期得出具有解释力和预测能力的经济模型。经济理论与经济模型经济理论经济理论是解释和预测经济现象的基础,它包括宏观经济学和微观经济学等不同领域。经济理论为经济模型的建立提供了理论基础和逻辑支撑。经济模型经济模型是基于经济理论和现实数据建立的数学或逻辑表达,用于描述和分析经济现象。经济模型能够帮助我们更好地理解、预测和影响经济活动。理论与模型的联系经济理论和经济模型相辅相成,理论为模型提供了基础,模型则检验和完善了理论。两者的互动推动了计量经济学的不断发展。经济数据的选择与收集1数据来源包括政府统计局、企业内部、行业组织等2数据类型原始数据、二手数据、时间序列、横截面等3数据质量可靠性、代表性、时效性等4数据采集问卷调查、统计报告、政府公开等经济数据是计量经济学分析的基础,数据的选择和收集是整个研究过程的关键环节。研究者需要充分了解各种数据来源、数据类型的特点,并采用合适的数据采集方法,确保数据的可靠性和代表性,为后续的建模和分析奠定坚实的基础。经济数据的特点数据来源多样经济数据可来自企业财务报表、统计调查、宏观经济指标等多种渠道。时间序列特点明显经济数据通常以时间序列的形式呈现,反映了经济变量随时间的变化规律。动态性强经济数据具有动态性,随着时间推移会不断变化,需要定期更新。存在随机性经济数据受众多不确定因素影响,存在一定的随机性和不确定性。经济模型的设定与估计1模型设定根据经济理论确定模型结构2数据收集获取相关经济数据3参数估计采用统计分析方法估计模型参数4模型诊断检验模型的适用性经济模型的设定和估计是计量经济学的核心内容。首先根据经济理论确定模型结构和形式,然后收集相关的经济数据。接下来采用统计分析方法对模型参数进行估计,最后对模型进行诊断检验,评估模型的适用性。这一过程是计量经济学的基本流程。回归分析法模型建立回归分析通过建立数学模型来描述变量之间的关系,确定自变量与因变量之间的关系。这有助于预测因变量的变化。参数估计利用最小二乘法等方法,通过数据拟合来估计模型参数,从而获得一个反映实际情况的回归方程。模型诊断对建立的回归模型进行显著性检验、残差分析等,评估模型的适用性和可靠性,以确保预测结果的准确性。模型误差项的性质1随机误差模型误差项代表着未被模型解释的随机因素,其应具有均值为零、方差恒定和不相关的性质。2正态分布在很多情况下,误差项服从正态分布是一个合理的假设,有利于进行统计推断。3异方差如果误差项的方差不恒定,会导致参数估计量不再有最小方差性质,需要进行修正。4自相关如果存在连续相关性,会导致参数估计量的标准误差偏大