种计量模型ppt课件.ppt

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1、经典线性单方程模型经典线性单方程模型 一个例子：一个例子：农村居民人均消费与持久收入（从农村居民人均消费与持久收入（从事农业生产经营的收入）、瞬时收入（非农收事农业生产经营的收入）、瞬时收入（非农收入）之间的关系研究。入）之间的关系研究。 理论分析：理论分析： Friedman于于1957年年分析消费者的消费行为发现：分析消费者的消费行为发现：在消费中有一部分是经常的必须保证的基本消费，在消费中有一部分是经常的必须保证的基本消费，另一部分是非经常的额外消费；另一部分是非经常的额外消费；收入也可以分成两部分，一部分是可以预料到的长收入也可以分成两部分，一部分是可以预料到的长久性的、带有常规性的持

2、久收入，另一部分是非连久性的、带有常规性的持久收入，另一部分是非连续性的、带有偶然性的瞬时收入。续性的、带有偶然性的瞬时收入。tipiitipiiCCCYYYniYYCitipii, 2 , 1210 数据数据人均消费从事农业经营其他收入支出的收入YX1X213552.1579.14446.422050.91314.62633.131429.8928.81674.841221.6609.81346.251554.61492.8480.561786.31254.31303.671661.71634.6547.681604.51684.1596.294753.2652.55218.4102374.

3、71177.62607.2113479.2985.83596.6121412.41013.11006.9132503.110532327.71417201027.81203.815190512931511.6161375.61083.81014.1171649.213521000.1181990.3908.21391.3192703.361242.92526.9201550.621068.8875.6211357.431386.7839.8221475.16883.21088231497.52919.31067.7241098.39764647.8251336.25889.4644.32611

4、23.71589.6814.4271331.03614.8876281127.37621.6887291330.45803.8753.5301388.79859.6963.4311350.231300.1410.3地区 结果结果31, 2 , 16977. 04545. 07022.317iYYCtipii经典线性单方程模型经典线性单方程模型 模型的一般描述：模型的一般描述：ikikiiiXXXY 22110kikiiiiXXXY22110i=1,2,ni=1,2,n被解释变量被解释变量解释变量解释变量随机扰动项随机扰动项总体回归模型总体回归模型样本回归函数样本回归函数经典线性单方程模型经典线

5、性单方程模型 特征特征 描述单一的经济活动；描述单一的经济活动； 样本为随机抽取的截面数据；样本为随机抽取的截面数据； 被解释变量为连续的随机变量；被解释变量为连续的随机变量； 被解释变量与解释变量之间呈现线性关系；被解释变量与解释变量之间呈现线性关系； 被解释变量的多次重复抽样服从正态分布；被解释变量的多次重复抽样服从正态分布； 在不同的样本点上随机项是独立的。在不同的样本点上随机项是独立的。ikikiiiXXXY 22110i=1,2,n经典线性单方程模型经典线性单方程模型 理论方法要点理论方法要点 如何建立理论模型？如何建立理论模型？ 如何采集样本数据？如何采集样本数据？ 如何估计模型参

6、数？如何估计模型参数？ 如何进行模型检验？如何进行模型检验？ 如何正确应用模型？如何正确应用模型？经典线性单方程模型经典线性单方程模型 大量的经济问题满足上述特征。大量的经济问题满足上述特征。 很多情况下，研究对象不满足上述特征。很多情况下，研究对象不满足上述特征。经典非线性单方程模型经典非线性单方程模型 如果被解释变量与解释变量之间呈现非线性关如果被解释变量与解释变量之间呈现非线性关系：系： 可以化为线性可以化为线性 C-D生产函数、生产函数、CES生产函数、需求曲线、生产函数、需求曲线、 变量置换、函数变换、级数展开变量置换、函数变换、级数展开 不可以化为线性不可以化为线性非线性模型非线性

7、模型 非线性模型理论方法非线性模型理论方法经典非线性单方程模型经典非线性单方程模型 一般描述一般描述iiiuxgyh),(),(ni, 1kiiiixxxx21经典线性联立方程模型经典线性联立方程模型 如果研究对象不是单一的经济活动，而是一个如果研究对象不是单一的经济活动，而是一个经济系统经济系统： 例如宏观经济系统、商品需求系统。例如宏观经济系统、商品需求系统。 系统中变量互为因果。系统中变量互为因果。 需要用一组方程才能描述系统中变量之间复杂的关需要用一组方程才能描述系统中变量之间复杂的关系。系。 模型的识别理论和估计方法构成其主要内容。模型的识别理论和估计方法构成其主要内容。经典线性联立

8、方程模型经典线性联立方程模型 一个简单的例子：一个简单的例子：由国内生产总值由国内生产总值Y Y、居民消费总额、居民消费总额C C、投资总额、投资总额I I和和政府消费额政府消费额G G等变量构成简单的宏观经济系统。等变量构成简单的宏观经济系统。将政府消费额将政府消费额G G由系统外部给定，其他内生。由系统外部给定，其他内生。tttttttttttGICYYYIYC21210110离散选择模型离散选择模型 模型的被解释变量不是连续变量，而是表示选模型的被解释变量不是连续变量，而是表示选择结果的离散变量：择结果的离散变量： 例如：一种方案的取舍、两种方案的选择、多种无例如：一种方案的取舍、两种方

9、案的选择、多种无优劣之分的方案的选择、多种有优劣之分的方案的优劣之分的方案的选择、多种有优劣之分的方案的选择、嵌套选择。选择、嵌套选择。 被解释变量取值为被解释变量取值为0、1或者或者0、1、2、。 二元离散选择模型、一般多元离散选择模型、排序二元离散选择模型、一般多元离散选择模型、排序多元离散选择模型、嵌套离散选择模型。多元离散选择模型、嵌套离散选择模型。 模型解释变量的选取和模型估计方法构成其主要内模型解释变量的选取和模型估计方法构成其主要内容。容。离散选择模型离散选择模型 D.L.Mcfadden的基础性贡献：的基础性贡献： “Conditional Logit Analysis of

10、Qualitative Chioce Behavior”, Frontiers of Econometrics, Academic Press.1974经济理论与计量经济方法经济理论与计量经济方法的结合的结合 “The Measurement of Urban Travel Demand”, Journal of Public Economics 3, 1974，离散选离散选择模型的成功应用择模型的成功应用 构成微观计量经济学模型的重要部分。构成微观计量经济学模型的重要部分。选择性样本模型选择性样本模型 模型的被解释变量不是随机抽取的，而是受到模型的被解释变量不是随机抽取的，而是受到限制的：限

11、制的： 例如：研究个人消费与收入的关系时，只在特定的例如：研究个人消费与收入的关系时，只在特定的人群中随机抽取样本。人群中随机抽取样本。截断问题截断问题 例如：研究学生考试成绩与各影响因素的关系时，例如：研究学生考试成绩与各影响因素的关系时，考试成绩最高考试成绩最高100分、最低分、最低0分。分。归并问题归并问题 在微观经济社会问题研究中大量存在。在微观经济社会问题研究中大量存在。 样本的分布和模型的估计构成其主要内容。样本的分布和模型的估计构成其主要内容。选择性样本模型选择性样本模型 HeckmanHeckman的基础性贡献：的基础性贡献： “Shadow Prices, Market Wa

12、ges and Labour Supply”, Econometrica 42 (4), 1974, 发现并发现并提出提出“选择性样本选择性样本”问题问题。 “Sample Selection Bias as a Specification Error”, Econometrica 47(1), 1979, 证明了偏误证明了偏误的存在并提出了的存在并提出了Heckman两步修正法。两步修正法。 构成微观计量经济学模型的重要部分。构成微观计量经济学模型的重要部分。计数数据模型计数数据模型 被解释变量的多次重复抽样不服从正态分布，被解释变量的多次重复抽样不服从正态分布，且被解释变量的观测值为正整数

13、：且被解释变量的观测值为正整数： 例如：汽车交通事故与影响因素的关系研究。例如：汽车交通事故与影响因素的关系研究。 例如：学生例如：学生4年内不及格课程门数与影响因素的关年内不及格课程门数与影响因素的关系研究。系研究。 例如：参加工作例如：参加工作5年内更换工作次数的影响因素分年内更换工作次数的影响因素分析。析。 多次重复抽样服从泊松分布或者负二项分布。多次重复抽样服从泊松分布或者负二项分布。 计数数据中零元素和绝对值较小的数据出现得较为计数数据中零元素和绝对值较小的数据出现得较为频繁，而且离散特征十分明显。频繁，而且离散特征十分明显。计数数据模型计数数据模型 70年代末以来，许多学者在计数数

14、据模型的处年代末以来，许多学者在计数数据模型的处理方法方面作出了较大贡献，包括：理方法方面作出了较大贡献，包括： Gilbert（1979）提出了）提出了泊松回归模型泊松回归模型， Hausman,Hall和和Griliches（1984）提出了负二项）提出了负二项回归模型和回归模型和Panel方法，方法， Gourier，Monfort和和Trogonon（1984）提出了仿）提出了仿最大似然法。最大似然法。 其中，最先提出的泊松方法在研究计数数据模型问其中，最先提出的泊松方法在研究计数数据模型问题中应用得非常广泛。题中应用得非常广泛。持续时间数据模型持续时间数据模型 以某项活动持续时间作为

15、研究对象的经济问题。以某项活动持续时间作为研究对象的经济问题。 例如：研究失业持续时间与影响因素之间的关例如：研究失业持续时间与影响因素之间的关系。系。模型的个特点：模型的个特点： 失业已经持续的时间并不是失业持续时间的真实反失业已经持续的时间并不是失业持续时间的真实反映，不能作为失业持续时间的观测值。映，不能作为失业持续时间的观测值。 取得部分解释变量的样本观测值存在困难，因为它取得部分解释变量的样本观测值存在困难，因为它们在持续时间内是变化的。们在持续时间内是变化的。 失业者关心的不是如何解释失业已经持续的时间，失业者关心的不是如何解释失业已经持续的时间，而是希望知道在观测值而是希望知道在

16、观测值t时刻之后的最短时间内能够时刻之后的最短时间内能够重新就业的可能性为多大。重新就业的可能性为多大。持续时间数据模型持续时间数据模型 风险比率模型风险比率模型 定义事件在已经持续定义事件在已经持续t时间后结束的比率为风险比率。时间后结束的比率为风险比率。 既然人们更关心事件在既然人们更关心事件在t之后的一个短时间之后的一个短时间内结束内结束的可能性，而该可能性又可以通过风险比率来描述，的可能性，而该可能性又可以通过风险比率来描述，那么可以直接建立风险比率模型，估计风险比率的那么可以直接建立风险比率模型，估计风险比率的参数，然后再通过积分得到生存函数和条件分布函参数，然后再通过积分得到生存函

17、数和条件分布函数。数。 这就是持续时间被解释变量计量经济学模型的总的这就是持续时间被解释变量计量经济学模型的总的研究思路。研究思路。现代时间序列分析模型现代时间序列分析模型 在宏观经济分析中，一般在宏观经济分析中，一般以时间序列数据作为以时间序列数据作为模型样本观测值：模型样本观测值： 时间序列数据非平稳时间序列数据非平稳伪回归。伪回归。数据的时间序列性破坏了随机抽样假定，取消了样数据的时间序列性破坏了随机抽样假定，取消了样本点之间的独立性，样本点将发生序列相关。本点之间的独立性，样本点将发生序列相关。 如何如何统计确定具有恒常关系的非平稳随机变量之间统计确定具有恒常关系的非平稳随机变量之间的

18、模型？的模型？如何处理非平稳随机过程，为适用统计方法建立模如何处理非平稳随机过程，为适用统计方法建立模型创造条件？型创造条件？ 现代时间序列分析模型现代时间序列分析模型 模型总体设定的主要任务：模型总体设定的主要任务：对时间序列的非平稳性的识别与处理，即单位根检对时间序列的非平稳性的识别与处理，即单位根检验；验；在非平稳随机过程之间建立恒常的数据关系，即协在非平稳随机过程之间建立恒常的数据关系，即协整检验。整检验。建立反映变量间长期均衡关系的长期均衡模型。建立反映变量间长期均衡关系的长期均衡模型。建立反映变量间短期非均衡关系的误差修正模型。建立反映变量间短期非均衡关系的误差修正模型。 现代时间

19、序列分析模型现代时间序列分析模型 Granger作出了杰出的贡献：作出了杰出的贡献： Granger, C.W.J. and Newbold, P.: 1974, Spurious regressions in econometrics, Journal of Econometrics 2。发现伪回归发现伪回归 Engle, R.F. and Granger, C.W.J.: 1987，Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing, Econometrica 55。提提出协整理论出协整理论

20、Panel Data 模型模型 模型样本数据既不是单纯的时间序列数据，也模型样本数据既不是单纯的时间序列数据，也不是单纯的截面数据，而是二者的混合：不是单纯的截面数据，而是二者的混合：Panel DataPanel Data。例如利用例如利用3131个地区个地区2020年的数据研究就业与影响因素年的数据研究就业与影响因素之间的关系。之间的关系。例如利用例如利用50005000个农村家庭个农村家庭1515年的数据分析消费与收年的数据分析消费与收入的关系。入的关系。研究目的的需要。研究目的的需要。数据信息的充分利用。数据信息的充分利用。Panel Data 模型模型 模型的设定和估计：模型的设定和

21、估计：模型设定检验：模型设定检验：3 3类模型类模型模型估计方法模型估计方法如何处理截面数据模型的各种问题？如何处理截面数据模型的各种问题？如何处理时间序列数据模型的各种问题？如何处理时间序列数据模型的各种问题？空间计量经济学模型空间计量经济学模型 如果经典的截面数据模型出现样本点之间的相如果经典的截面数据模型出现样本点之间的相关性：关性：空间相关：空间相关： 例如：以地区截面数据为样本的模型例如：以地区截面数据为样本的模型 例如：以学生个人截面数据为样本的模型例如：以学生个人截面数据为样本的模型 一旦考虑相关性，则是十分复杂的。一旦考虑相关性，则是十分复杂的。 相比于时间的一维度，空间是多维

22、度的；相比于时间的一维度，空间是多维度的； T个时间样本，如果满足平稳性条件，并且存在个时间样本，如果满足平稳性条件，并且存在K阶自相关问题，则只需要设定阶自相关问题，则只需要设定K种相关性；种相关性； N个区域，每一个区域都与个区域，每一个区域都与N-1个区域相关，则个区域相关，则存在存在N(N-1)种相关性。种相关性。空间计量经济学模型空间计量经济学模型 空间效应空间效应 空间相关性空间相关性 描述经济变量存在相关性的一种方法；描述经济变量存在相关性的一种方法； 这一相关性体现在空间结构上；这一相关性体现在空间结构上； 空间结构不仅仅局限在地理意义上。空间结构不仅仅局限在地理意义上。 空间

23、异质性空间异质性 不同经济个体间存在差异；不同经济个体间存在差异； 差异是由（广义）空间分布或者空间结构特点导差异是由（广义）空间分布或者空间结构特点导致的。致的。空间计量经济学模型空间计量经济学模型 两个问题：两个问题： 如何正确的将空间效应引入既有的模型，或者根据如何正确的将空间效应引入既有的模型，或者根据空间效应的特殊性构造新的计量经济学模型。空间效应的特殊性构造新的计量经济学模型。 对于模型如何进行估计和检验。对于模型如何进行估计和检验。非参数模型非参数模型 如果经济变量之间的关系并不是在所有样本点如果经济变量之间的关系并不是在所有样本点上都是不变的，或者说不能事先确定某种线性上都是不

24、变的，或者说不能事先确定某种线性关系或非线性关系关系或非线性关系, ,而是要通过估计才能得到而是要通过估计才能得到某种关系，而且随着样本点的不同而不同。这某种关系，而且随着样本点的不同而不同。这就引出了就引出了非参数模型非参数模型。 完全非参数模型完全非参数模型 半参数模型半参数模型iiiXmY)(iiiiXmXfY)(),(21ni, 1 非参数模型非参数模型 估计方法构成其主要内容：估计方法构成其主要内容： 局部逼近估计方法局部逼近估计方法 权函数方法权函数方法 核权估计核权估计 局部线性估计局部线性估计 K近邻估计近邻估计 整体逼近估计方法整体逼近估计方法 级数估计（最小二乘估计）级数估计（最小二乘估计） 正交序列估计正交序列估计 多项式样条估计多项式样条估计