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李子奈计量经济学课件(15)(20200614182220)

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计量经济学李子奈绪论ppt课件

计量经济学李子奈绪论ppt课件
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理论计量经济学和应用计量经济学

理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论 与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明 与推导，与数理统计联系极为密切。除了介绍计量 经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模 型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型 的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。
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初、中、高级计量经济学

初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的 线性单方程模型理论与方法为主要内容；
中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与 方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及 传统的应用模型为主要内容； 高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、方 法与应用为主要内容。 本课程定位于中级水平上，适当引入高级的内容。
第一章 绪论
§1.1 计量经济学 §1.2 经典计量经济学模型的建模步骤 §1.3 计量经济学模型的应用
§1.4 本书内容安排说明
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关于绪论
○绪论是课程的纲。 ○学好绪论，可以说学好了课程的一半。参观一个 城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷；了解 一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。各起 一半作用。 ○绪论课的目的：了解课程的性质和在课程体系中 的地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的 内容；了解课程的重点和难点；了解课程的学习 方法；介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内 容。 ○不必全懂，只需似懂非懂。

李子奈《计量经济学》教材精讲网课

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在各个章节中，通过列举并分析历年考研真题，明确命题规律和特点，引导学员掌握考点的历年出题思路及方式，从而有效指导学员复习相关知识点。

3．电子书（题库）（送手机版）
报名本课程后，本视频课程里的所有电子书（题库）均可使用。

需要提醒的是，考虑到课时的需要以及相关知识点的难易程度，对于一些简单的知识点、考试不易涉及的知识点，本课程不予以讲述或一带而过，故建议大家在学习本课程之前提前复习一遍教材，在翻看教材基础上，学习本课程。

本课程的学员可以下载电子版讲义打印学习。

计量经济学教案李子奈版ppt课件

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半参数估计方法简介
半参数估计方法的基本思想
结合参数和非参数估计方法的优点，既考虑模型的参数部分，又考 虑非参数部分。
半参数估计方法的优点于复杂的数 据结构具有较强的适应性。
半参数估计方法的缺点
模型复杂度高，计算量大；对于模型的假设和选择有一定的主观性。
自相关函数法
利用自相关函数描述时间序列的 自相关性质，若自相关函数迅速 衰减至零附近，则可认为时间序 列是平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位 根来判断其平稳性，常用方法包 括ADF检验和PP检验。
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除其随机波动，从而揭示其长期趋势。
劳动力供给与需求的影响因素及市场均衡状态。
消费者行为影响因素探讨
消费者行为理论
介绍消费者行为的基本概念和理论，包括效用理论、 需求理论等。
计量模型构建
运用计量经济学方法，构建消费者行为的计量模型， 包括变量选择、模型设定、参数估计等步骤。
实证分析
利用相关数据，对构建的计量模型进行实证分析，探 讨消费者行为的影响因素及变化规律。
所构成的样本数据。
面板数据分类
平衡面板数据、非平衡面板数据。
面板数据性质
截面、时期、变量三维信息；样本 信息量大，共线性少，自由度高； 可控制个体异质性，减少遗漏变量 偏误。
固定效应模型与随机效应模型选择
固定效应模型
对于特定的个体或时间，模型的截距项是固定的，不随个体或时间 的变化而变化。
随机效应模型
07
计量经济学应用实例分析
劳动力市场供需关系研究
劳动力供给与需求理论
01
介绍劳动力供给与需求的基本概念、影响因素以及市场

李子奈计量经济学(2024)

李子奈计量经济学(2024)
随机效应模型
假设截距项和解释变量系数都是随机 的，与误差项相关。随机效应模型可 以分为随机截距模型和随机系数模型 。
21
面板数据的参数估计与假设检验
参数估计方法
面板数据的参数估计方法主要有最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然法（ML）等。其中， 固定效应模型通常采用组内估计法（Within Estimation）或一阶差分法（First Difference Estimation）进行参 数估计；随机效应模型则采用可行广义最小二乘法（FGLS）或极大似然法进行参数估计。
感谢您的观看
2024/1/29
27
风险对冲与分散
通过计量经济学模型，构建风险对冲策略，降低单一资产或投资组合的风险敞口；同时， 实现风险的分散化，提高整体投资组合的风险调整后收益。
压力测试与情景分析
利用计量经济学方法，模拟极端市场环境下的金融风险暴露情况，进行压力测试和情景分 析，为金融机构制定应急预案和风险管理策略提供依据。
26
THANKS FOR WATCHING
2024/1/29
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计量经济学在金融市场的应用实例
2024/1/29
股票价格预测
利用计量经济学模型，如ARIMA、GARCH等，对股票价 格进行预测，帮助投资者把握市场趋势，制定合理的投资 策略。
投资组合优化
通过计量经济学方法，评估不同资产的风险和收益特性， 构建最优投资组合，实现资产配置的多样化和风险分散化 。
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模型参数，适用于误差服从正态分 布的情况。
2024/1/29
13
非线性回归模型的假设检验
模型的显著性检验
检验模型的整体显著性，即所有自变量对因 变量的影响是否显著。

(2024年)完整版李子奈计量经济学版第四版课件

(2024年)完整版李子奈计量经济学版第四版课件
• 二阶段最小二乘法（2SLS）：二阶段最小二乘法是一种常用的联立方程模型估 计方法。该方法首先对每个方程进行最小二乘估计，得到每个方程的残差；然 后使用这些残差作为解释变量，对所有方程进行再次估计。这种方法可以消除 方程之间的相互影响，得到一致的参数估计量。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
2024/3/26
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
31
多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
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04
时间序列计量经济学模型
Chapter
2024/3/26
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时间序列基本概念与性质
01
02
03
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的发展过程。
2024/3/26
时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
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半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。

计量经济学课件-李子奈-PPT精选文档

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课堂资料下载： 网上邻居→整个网络→Mis_lab→Nt_server→Lizn
⑷ 课程内容提纲及学时安排 （总课时：48学时，课内外周学时：3/6） 第一章 绪论 第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 第三章 单方程计量经济学应用模型 第四章 联立方程计量经济学理论与方法 第五章 时间序列分析模型 第六章 计量经济学模型理论方法的新发展简介 ⑸ 课程成绩 综合练习一：10分 综合练习二：10分 课堂表现： 10分 期末考核： 70分
3学时 12学时 济学的一个分支学科
○1926年挪威经济学家R.Frish提出Econometrics ○ 1930年成立世界计量经济学会 ○ 1933年创刊《Econometrica》 ○“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不 能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也 不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量 特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明， 统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系 来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量 ，这种结合便构成了计量经济学。” ○20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张 ○20世纪70年代以来非经典计量经济学的发展
一、《计量经济学》教学大纲
⒈ 课程 计量经济学 课号：10114513 学分：3 课程性质：教育部规定核心课程 ⒉ 教师 主讲教师：李子奈，办公地点：经管楼南512，电话：62789793， E-mail: 艾春荣，特聘教授（英语授课） 助教：周建，电话：62775085， E-mail:
1985 Franco Modigliani1984 Richard Stone 1983 Gerard Debreu 1982 George J. Stigler 1981 James Tobin 1980 Lawrence R. Klein 1979 Theodore W. Schultz, Sir Arthur Lewis 1978 Herbert A. Simon 1977 Bertil Ohlin, James E. Meade 1976 Milton Friedman 1975 Leonid Vitaliyevich Kantorovich, Tjalling C. Koopmans 1974 Gunnar Myrdal, Friedrich August von Hayek 1973 Wassily Leontief 1972 John R. Hicks, Kenneth J. Arrow 1971 Simon Kuznets 1970 Paul A. Samuelson 1969 Ragnar Frisch, Jan Tinbergen

李子奈计量经济学课件完整版

李子奈计量经济学课件完整版

回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。

计量经济学教案李子奈版ppt课件

计量经济学教案李子奈版ppt课件
• 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、 非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动 态计量经济学等。
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经 典的计量经济学问题、模型导向非经典的计量 经济学问题、模型结构非经典的计量经济学问 题、数据类型非经典的计量经济学问题和估计 方法非经典的计量经济学问题。
经济理论分析行为分析数理分析数量分析经济理论分析行为分析数理分析数量分析三计量经济学的内容体系广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学?广义计量经济学是利用经济理论数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称包括回归分析方法投入产出分析方法时间序列分析方法等
上课
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的设计
⑴ 确定模型包含的变量
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含 的经济学理论和经济行为规律。
例如：同样是生产方程，在供给不足的情况下， 投入要素主要是技术、资本、劳动；而在需求不足 的情况下就是，影响产出量的因素就应该在需求方 面，而不是投入量。消费品生产则主要受居民可支 配收入的影响。
如 X ~ 果 N (2 )则 ,X ~ N 01
总体与样本
1、我们把研究对象的全体称为总体，而把组成总 体的每一个单元体称为个体。
2、抽取样本的方法： 必须做到每一个个体被抽到的机会是相等的； 任何一次抽样对其它各次抽样的结果没有影响。 这种抽样方法称为简单随机抽样。所得样本称 为简单随机样本。 （X1，X2，…，Xn）

李子奈计量经济学课件

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01计量经济学概述Chapter计量经济学定义与发展计量经济学定义计量经济学发展计量经济学研究对象与方法研究对象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，它运用数学和统计学工具对经济学理论进行实证分析和验证。

与统计学的关系计量经济学与统计学密切相关，统计学为计量经济学提供了数据处理和分析的方法。

与数学的关系计量经济学运用大量的数学工具，如微积分、线性代数、概率论与数理统计等，对经济现象进行定量分析和建模。

计量经济学与其他学科关系02经典线性回归模型Chapter模型设定与参数估计模型的统计性质模型的检验与诊断模型设定与参数估计模型的统计性质多重共线性问题回归模型检验与诊断模型的拟合优度01模型的显著性检验02模型的异方差性检验0303广义线性模型与非线性模型Chapter广义线性模型介绍定义链接函数应用定义非线性模型是指响应变量与预测变量之间呈现非线性关系的统计模型。

在这类模型中，响应变量不能通过预测变量的线性组合来准确预测。

建立非线性模型的方法有很多种，包括多项式回归、支持向量机、神经网络等。

这些方法在处理复杂的非线性关系时具有较高的灵活性。

非线性模型在处理实际问题时具有广泛的应用，如金融时间序列分析、图像处理、自然语言处理等。

例如，在金融领域，可以利用非线性模型对股票价格进行预测和分析。

建模方法应用非线性模型介绍模型选择与比较模型选择模型比较注意事项04时间序列分析及应用Chapter时间序列基本概念及性质时间序列定义01时间序列构成要素02时间序列性质03时间序列平稳性检验与处理平稳性定义非平稳时间序列处理平稳性检验方法01020304预测方法预测模型评估时间序列预测模型应用领域时间序列预测方法及应用05面板数据分析及应用Chapter面板数据基本概念及类型面板数据定义指包含若干个截面个体成员在一段时间内的样本数据集合，其每一个成员都有多个观测值。

面板数据类型根据对截面和时间序列的不同限制，面板数据可分为平衡面板数据和非平衡面板数据。

计量经济学试验完整版--李子奈

计量经济学试验完整版--李子奈

计量经济学试验完整版--李子奈计量经济学试验??李子奈目录实验一一元线性回归5一实验目的 5二实验要求 5三实验原理 5四预备知识 5五实验内容 5六实验步骤 51.建立工作文件并录入数据 52.数据的描述性统计和图形统计: 73.设定模型,用最小二乘法估计参数: 84.模型检验: 85.应用:回归预测: 9实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验12一实验目的: 12二实验要求12三实验原理12四预备知识12五实验内容12六实验步骤13实验三多元线性回归14一实验目的14三实验原理15四预备知识15五实验内容15六实验步骤156.1 建立工作文件并录入全部数据 15 6.2 建立二元线性回归模型156.3 结果的分析与检验166.4 参数的置信区间166.5 回归预测176.6 置信区间的预测18实验四异方差性20一实验目的20二实验要求20三实验原理20四预备知识20五实验内容20六实验步骤206.1 建立对象: 206.2 用普通最小二乘法建立线性模型216.3 检验模型的异方差性216.4 异方差性的修正24实验五自相关性28一实验目地28二实验要求28三实验原理28四预备知识28五实验内容28六实验步骤286.1 建立Workfile和对象 296.2 参数估计、检验模型的自相关性296.3 使用广义最小二乘法估计模型 336.4 采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性35 实验六多元线性回归和多重共线性37一实验目的37二实验要求37三实验原理37四预备知识37五实验内容37六实验步骤376.1 建立工作文件并录入数据386.2 用OLS估计模型386.3 多重共线性模型的识别386.4 多重共线性模型的修正39实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 41 一实验目的41二实验要求41三实验原理41四预备知识41五实验内容41六实验步骤426.1 建立工作文件并录入数据426.2 使用4期滞后2次多项式估计模型426.3 格兰杰因果关系检验45实验八联立方程计量经济学模型49一实验目的49二实验要求49三实验原理49四预备知识49五实验内容49六实验步骤506.1 分析联立方程模型。

李子奈计量经济学课件

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1
e
1 2
2
(Yi
ˆ0
ˆ1
X
i
)
2
(2
)
n 2
n
将该或然函数极大化，即可求得到模型 参数的极大或然估计量。
由于或然函数的极大化与或然函数的对数的极 大化是等价的，所以，取对数或然函数如下：
L* ln(L)
n ln(
2
)
1
2
2
(Yi
ˆ 0
ˆ1 X i
)2
解得模型的参数估计量为：
ˆ
0
ˆ1
P lim( ˆ1 ) P lim( 1
ki i ) P lim( 1 ) P lim(
xii )
x
2 i
P lim( 1 P lim(
xii / n)
xi2 / n)
1
Cov( X , )
Q
1
0 Q
1
五、参数估计量的概率分布及随机干扰 项方差的估计
1、参数估计量ˆ0 和ˆ1 的概率分布
-159 23910 22500 25408
28 4140 22500
762
402 180720 202500 161283
511 382950 562500 260712
1018 1068480 1102500 1035510
963 1299510 1822500 926599
5769300 7425000 4590020
ˆ0 的样本方差：
S2 ˆ0
ˆ 2
X
2 i
n
x
2 i
ˆ0 的样本标准差：
S ˆ0 ˆ
X
2 i
n
xi2
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