绪论计量经济学.ppt

参数01参数02比如形式1：03比如形式2：04确定模型的数学形式解模型：通过数据来估计模型中的函数或参数.01几类常见的样本数据截面数据时间序列数据面板数据02收集数据：解释变量与被解释变量的取值，即统计上所谓的样本。032、模型估计：运用统计和数学方法对模型中的函数进行估计。3、模型的检验⑴经济学意义的检验由经济学规律来决定，根据模型中参数的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行检验。例如：(人均食品需求量)=-2.0-0.5(人均收入)+4.5(食品均价)+0.8(其它商品均价)错！为什么？⑵统计检验由统计学理论决定，包括：拟合优度检验(CoefficientofDetermination)方程显著性检验(OverallSignificanceofRegression)变量显著性检验(SignificanceofVariables)⑶计量经济学检验由计量经济学理论决定，包括：异方差性检验(Heteroskedasticity)序列相关性检验(SerialCorrelation)共线性检验(Multi-collinearity)模型预测检验由模型的应用要求决定。包括：稳定性检验：扩大样本重新估计预测性能检验：对样本外一点进行实际预测注意：通过了这些检验后，模型求解完成，方可应用。121计量经济学功能的评价与决定计量经济学模型成功的要素。3建立模型的理论、估计模型的方法与数据的质量是决定模型能否成功建立的三要素。2四大功能中，检验经济理论与结构分析功能的可靠性强，而政策分析与经济预测功能的可靠性较弱。数学准备知识求和记号010203多元函数的偏导数及最值。求偏导数：多元函数则多元函数在（x0,y0,…)处取极值。求方程组的解（x0,y0,…)3、多元函数的极值。…分布函数：设X是一随机变量，x是任意实数，则实值函数F(x)＝P{X?x}，x∈(-∞，+∞)称为随机变量X的分布函数。随机变量及其刻划。统计学准备知识离散型随机变量：分布列设离散型随机变量X，其所有可能取值为x1,x2,…,xk,…,且取这些值的概率依次为p1,p2,…,pk,…,即P(X=xk)=pk,(k=1,2,…)则称P(X=xk)=pk(k=1,2,…)为随机变量X的分布列。Xx1x2x3…xk…Pp1p2p3…pk…设F(X)是随机变量X的分布函数，若存在非负可积函数f(x)，(-?x+?)，使对一切实数x，均有1则称X为连续型随机变量，且称f(x)为随机变量X的概率密度函数，简称概率密度或密度函数。常记为X～f(x),(-?x+?)2连续型随机变量：密度函数分布函数与密度函数关系的几何表示xF(x)若X是离散型随机变量，它的分布律为:P{X=xk}=pk,k=1,2,…01020304期望：则X的数学期望为若X是连续型随机变量，其密度函数为f(x)则X的数学期望为2、随机变量的数字特征：期望与方差性质1.设C是常数，则E(C)=C;性质2.若k是常数，则E(kX)=kE(X);性质3.E(X+Y)=E(X)+E(Y);推广期望的性质：计量经济学授课人：徐大丰联系方式dafeng_xu@公共邮箱：econometrics_xdf@密码：econometrics_12一、计量经济学简介1、名称：Econometrics（1926年R.Frish）历史简介2、历史简介○20世纪20年代末30年代初诞生1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics1930年成立世界计量经济学会1933年创刊《Econometrica》○20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张○20世纪70年代的批评和反思○20世纪70年代末以来非经典（现代）计量经济学的发展。应用性强1有点思想有点抽象（数学与统计的应用）23、计量经济学特点简介克莱因（R.Klein）：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。01计量经济学是西方发达国家经济学权威课程。02萨缪尔森（P.Samuelson）：“第二次大战后的经济学是