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李子奈计量经济学课件
contents
目录
计量经济学概述
经典线性回归模型
非线性回归模型
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,对经济现象进行定量分析和预测的一门学科。
从20世纪初的初创期,到20世纪中期的快速发展期,再到20世纪后期的成熟期和21世纪的创新期,计量经济学经历了不断发展和完善的过程。
发展历程
定义
主要研究经济现象中的数量关系,包括经济变量之间的关系、经济系统的运行规律等。
研究对象
主要包括理论建模、数据收集与处理、模型估计与检验、预测与政策分析等步骤。
研究方法
与经济学的关系
计量经济学是经济学的一个分支,为经济学提供了定量分析和预测的工具。
与统计学的关系
计量经济学运用了大量的统计学方法,如回归分析、时间序列分析等,对数据进行处理和分析。
与计算机科学的关系
计量经济学的数据处理、模型估计和预测等都需要借助计算机科学的技术支持。
02
经典线性回归模型
1
2
3
通过最小二乘法进行参数估计,得到回归方程。
模型设定与参数估计
利用判定系数R^2评估模型拟合优度,进行F检验和t检验判断模型及参数的显著性。
拟合优度与显著性检验
根据回归方程进行预测,并计算预测值的置信区间。
预测与置信区间
03
变量选择与逐步回归
介绍变量选择的方法,如向前选择、向后剔除和逐步回归等。
01
模型设定与参数估计
通过最小二乘法进行多元线性回归模型的参数估计。
02
多重共线性问题
讨论自变量之间存在高度相关性的情况下,对模型估计的影响及解决方法。
03
非线性回归模型
对解释变量和被解释变量进行适当的变换,使得原非线性关系在新变量下呈现线性关系。
通过变量变换
利用级数展开
分段线性化
将非线性函数在某点进行级数展开,取前几项作为近似线性函数进行回归分析。
将非线性函数的定义域分成若干小区间,在每个小区间上用线性函数近似表示原函数。
03
02
01
通过最小化残差平方和来估计非线性模型的参数,其中残差为观测值与模型预测值之差。
基本思想
采用迭代算法逐步逼近参数估计值,如牛顿-拉弗森方法、高斯-牛顿方法等。
迭代算法
选择合适的初始值对于迭代算法的收敛速度和结果质量至关重要。
初始值选择
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过程和规律。
时间序列定义
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
时间序列构成要素
连续性、动态性、规律性、随机性和综合性。
时间序列性质
平稳性检验方法
图形法、自相关函数法、单位根检验法等。
平稳性定义
时间序列的统计特性不随时间变化而变化。
平稳性处理
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。
神经网络模型
通过训练神经网络学习时间序列的非线性关系进行预测,适用于复杂时间序列的预测。
SARIMA模型
季节性自回归移动平均模型,适用于具有季节性特征的时间序列预测。
ARIMA模型
自回归移动平均模型,适用于平稳时间序列的预测,可捕捉线性关系。
移动平均法
通过计算历史数据的移动平均值进行预测,适用于短期预测。
指数平滑法
对历史数据进行加权平均,给予近期数据更大权重,适用于中短期预测。
05
面板数据分析
面板数据是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
面板数据定义
根据观测值和截面的不同,面板数据可以分为平衡面板数据和非平衡面板数据。
面板数据类型
面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率。
面板数据优点
面板数据模型类型
根据对截距项和解释变量系数的不同限制,面板数据模型可以分为混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。
在估计出模型参数后,需要进行模型的统计检验,包括拟合优度检验、方程的显著性检验、变量的显著性检验等。
模型检验
如果模型检验不通过,需要采用一些诊断方法来识别问题所在,如异方差性检验、自相关性检验、多重共线性检验等。
诊断方法
根据诊断结果,可以对模型进行修正,如添加或删除解释变量、改变模型形式等,以提高模型的拟合效果和预测精度。
模型修正
06
计量经济学软件应用
EViews是一款广泛应用于计量经济学领域的软件,提供强大的数据分析、建模和预测功能。
EViews软件概述
数据导入与预处理
计量经济学模型建立
模型检验与诊断
介绍如何在EViews中导入数据、进行数据清洗和预处理,以及处理缺失值和异常值的方法。
详细讲解如何在EViews中建立各种计量经济学模型,包括线性回归模型、时间序列模型等。
介绍模型的检验方法,如拟合优度检验、显著性检验等,并提供模型诊断的工具和方
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