计量经济学第一章概论.pptx

第1章 导论;主要内容;1.1 计量经济学的概念与功能;什么是计量经济学;什么是计量经济学;什么是计量经济学;什么是计量经济学;?计量经济学的作用与功能;计量经济学的作用与功能;计量经济学的作用与功能;计量经济学的作用与功能;计量经济学的作用与功能;1.2 计量经济学的学科性质;计量经济学在经济学科中的地位;计量经济学在经济学科中的地位;计量经济学在经济学科中的地位;计量经济学与经济学、统计学、数学的关系;计量经济学与经济学、统计学、数学的关系;计量经济学与经济学、统计学、数学的关系;计量经济学与经济学、统计学、数学的关系;计量经济学与经济学、统计学、数学的关系;计量经济学与数理经济学、数理统计学、经济统计学的区别;计量经济学与数理经济学区别;计量经济学与数理经济学区别;计量经济学与经济统计学的区别;计量经济学与其他学科的关系;计量经济学的分类;计量经济学的分类;计量经济学的分类;计量经济学有强大功能，并不断发展。但与其他许多理论和方法一样，仍然具有一定局限性。 同其他的统计分析一样，计量经济学是对大量经济数据或对大量有着相同或相似特征的随机经济事件的平均行为的分析。 然而，经济数据不能由大量的重复随机实验产生,因为经济系统不是一个可以控制的实验过程，而且不能重复。绝大多数的经济数据在本质上都不是实验数据，这导致了计量经济学分析的若干局限性。;首先，经济理论或模型作为对复杂现实经济的简化抽象,只能刻画主要的或重要的经济因素。而实际观测到的数据却是许多因素共同作用的结果，其中，有些因素是未知的或不可观测的，没有包括在经济模型中，因此反映不出它们的影响。 这点与自然科学不同，自然科学研究可以通过可控实验过滤或消除次要因素的影响。 在经济学领域，人们通常是数据的被动的观察者。因此无法从观测到的经济数据过滤出经济模型以外的因素所产生的那一部分影响，这便造成经济实证研究的困难。 经济学家发明了不少方法（如工具变量法、实验经济学方法），在无法过滤出模型以外因素的影响的情况下，仍可一致估计模型因素的影响。然而，并不是所有实证问题都有类似的方法能够解决。;其次，现实经济学是一个不可逆或不可重复的系统。这导致每一个经济变量常常只有一个观测值。如不同年份的GDP 增长率应被看成不同的随机变量，但每个随机变量Yt只有一个观测值。 如果一个随机变量只有一个观测值，就无法做统计分析。如前文所述，统计分析是研究的是同一数据生成过程产生的大量实验的“平均”行为。 为了对经济数据进行统计分析，经济学家和计量经济学家常常要假设一个经济系统具有不随时间和个体变异而变化的“共同特征”，从而可以汇总使用不同随机变量的时间序列数据或截面数据，来进行统计分析。 这些共同特征通常称为经济系统的“平稳性”(stationarity)或“同质性”(homogeneity)。在这些假设下，可以将观测数据视为从同一总体或具有相似特征的总体中产生出来的。然而这些假设条件在实践中是很难检验的。;第三，经济结构关系往往具有时变性。 自然科学中很多学科，如物理学，能够精确地把握物体运动规律和预测物体运动变化，一个重要原因是所研究的物理系统在相当长的一段时间内不具有时变性。 经济系统则有很大不同，常常有结构性变化。比如，技术变革、人口结构变化、金融危机会导致体制演变和结构调整。这些变动将引起经济人行为的变化，从而造成经济关系和经济结构具有时变性。 若经济关系不稳定，就很难有准确的样本外推预测，也很难制定有效的经济政策。当经济结构发生改变时，即使能很好地解释过去历史的经济模型，也不一定能对未来做出较准确的预测。 ;第四，数据质量。任何计量经济学研究的成功都离不开大量高质量的数据。 但是经济数据往往存在各种缺陷。 例如，经济数据可能存在测量误差或者得到数据与经济模型中定义的经济变量之间有很大的差距。 一些经济变量可能从根本上就是不可度量的(如幸福指数或痛苦指数)，一些相关变量则可能存在数据缺失。并且，可能存在样本的选择偏差。 当然，随着计算技术的进步以及统计抽样理论与实践的发展，经济数据的质量越来越高。比如，超级市场通过大量使用条码扫描系统可获得每一笔的精确交易数据，证券市场能同步记录每笔高频金融交易数据。 然而，有一些数据缺陷所造成的困难是不可能或很难克服的。如GDP增长率有被高估的可能性。;经济数据和经济系统的上述特征，不可避免地造成了计量经济学实证研究的局限性，使之难以达到一些自然科学学科那样的成熟程度，这是我们应用计量经济学工具与方法时需要时常记住的。;1.3 计量经济学的研究步骤;首先要做的是查找有关消费决定的经济理论。常用是凯恩斯的绝对收入消费理论，即人们倾向随着收入的增加而增加其消费，但其边际消费倾向（MPC，收入每变化一个单位的消费变化率），大于0而小1。当然也可能以其