经济计量学教程.ppt

库兹涅茨假设但是，库兹涅茨对凯恩斯这种边际消费倾向下降的观点持否定态度。他研究的结论，消费与国民收入之间存在稳定的上升比例。因此，上式只是根据凯恩斯消费理论设定的消费模型。选择解释变量需要考虑数据的可得性选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠数据来源的。选择工业净产值或者工业增加值显然比工业总产值好，但1964-1984年间它们是否存在？为了表征政策变量、条件变量可以采用虚拟变量。一般说来，收集的数据都还需要经过统计分组，整理加工，使之系统化，使之能为模型所用，形成反映问题特征的综合资料。数据整理工作包括分类，调整口径，汇总，编制变量列表。还包括建立研究问题的数据库。这是计量经济模型技术提出的要求，譬如其间有两个解释变量完全相关将导致多重共线，不能估计出模型参数，也就建立起不起计量经济模型。02选择变量应考虑解释变量之间不相关01举例：计量经济学研究成果发现的选择变量方面的错误选择变量绝不能以数据拟合的好坏作为主要标准。而且，选择变量不可能一次完成，往往要经过多次反复。选择变量的其他注意事项是所研究的经济系统的模型本身确定的01是该模型求解的结果，02属于因变量；03在决策模型中可以使用虚拟变量做内生变量。04（二）内生变量外生变量的数值是在研究的模型之外确定的，不受模型内部因素的影响；1在模型求解之前事先规定的，是“给定的”或“已知的”值2属于自变量3计数变量和虚拟变量可以作外生变量4（三）外生变量外生变量分为

政策变量和非政策变量3241政策变量非政策变量是难以控制或不能控制的变量，例如气候、自然灾害、农业收成、汇率等等。政策变量是决策者可以控制的变量，如政府支出、利率、货币供应量等等。非政策变量壹运用模型时可以把政策变量看作工具变量，而把内生变量看作目标变量。贰通过对有关工具变量的调节，以便达到事先确定的目标变量的水平。例如，通常用适当的经济增长率，较低的失业率和通货膨胀率等作为目标变量，事先固定下来，然后计算调整相应的工具变量，例如税率、公共支出预算水平等数值。（四）工具变量与目标变量01虚拟变量是只取1或0之一的一个变量，一般用以表示定性变量，例如政策变量、条件变量等。02虚拟变量组合起来可以表征多种状态。03使用的虚拟变量的个数=欲表征的状态数-1，3种状态只用2个虚拟变量，若3状态采用3个虚拟变量，将造成多重共线。(五）虚拟变量数据的定义用虚拟变量表示定性数据（六）流量与存量哪个是存量？哪个是流量？（七）滞后变量举例213滞后内生变量的数值是前期所决定的，因此，它和外生变量都是在求解本期内生变量之前已经确定了的变量滞后变量与外生变量合称为前定变量4用作解释变量（八）、前定变量某个变量是内生变量还是外生变量，是目标变量还是工具变量，并不是先验确定的主要结合分析的目的，取决于它们在模型中的地位和作用。例如在农产品需求供给模型中，D、S和P是内生变量，I和R是外生变量。030102变量分类的相对性数据是客体反映信息之一，这种信息如以量的标志显现出来，就称其为数据。数据是一定条件下客体在量的方面的综合表现。在开始一项研究工作时，最基本的工作之一，就是收集数据。01数据按其本义来说是定量的（计数或计量）的。但在实际应用中，它们可以是定量的，也可以是定性的，或者是两者的结合。随着人类认识客体技术的提高与认识层次的深化，数据的外延还在不断的扩大。02二、数据时间序列数据01截面数据02虚拟变量数据03几种常用的样本数据时间序列数据的定义时间序列数据举例采纳时间序列数据的注意事项（一）、时间序列数据时间序列数据

（TimeSeriesData）STEP5STEP4STEP3STEP2STEP1时间序列数据又俗称为纵向数据。例如，我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。在西方经济学中称它为流量，在统计经济学上称它为时期数。时间序列的时间是变化的。常用的时间间隔有：年、季度、月、周（7日或5日）、日时间序列数据通常存在季节变动和序列相关——自相关（误差的协方差不等于0，即前期误差与后期误差之间存在相关）。而截面数据通常存在异方差（误差方差不是一个常数）。ABC每月的失业率、消费者价格指数每年的GDP，政府预算等例如，每日的股票价格时间序列数据举例样本区间内经济行为的一致性，例如80年代后期以来为供大于求（居民收入和出口额），80年代中期以前为供不应求（资本、劳动等）01样本点之间数据具有可比性，价值形态出现的数据往往是不可比的，应当消除物价因素的影响02样本观察值过于集中，不能反映经济变量间的