宏觀經(jīng)濟的數(shù)量化研究體系梁福濤-wenkub
2023-05-27 18:26:32 本頁面
【正文】 均值預(yù)測和個值預(yù)測的區(qū)別 ? 均值預(yù)測 假定得到回歸方程 已知 X的一個特定值 X0，要預(yù)測 Y0的條件均值（總體回 歸線上的對應(yīng) Y值） E(Y| X0)， 為 E(Y| X0)的估計量（ BLUE)。 原假設(shè) 備擇假設(shè) 計算統(tǒng)計量 在顯著水平 下，查 t分布表（ df=n2） 若 接受 ，拒絕 拒絕 接受 （顯著） 0: 20 ??H0: 21 ??H)?(?22??set??0H 1H2/|| ?tt ? 0H 1H2/|| ?tt ?2/? 2/?2/?t? 2/?to? Ｆ檢驗 從方差分析的角度，檢驗回歸方程的顯著性。 R2的性質(zhì)：非負(fù)。假定 1994年，美國的 GDP預(yù)計為 6萬億美元，則 該年的消費支出預(yù)計為 Y=+*6000=4085 ⑧ 控制或政策制定，政策趨勢解讀分析 如果希望 1994年消費支出達(dá)到 4萬億美元，則政府必須 通過政策來保證收入水平為： X=(4000+)/=5882 相關(guān)問題： ? 實現(xiàn)以上過程的軟件有： Eviews、 SPSS、 SAS等 ? 統(tǒng)計關(guān)系與確定關(guān)系 在回歸分析中，得到因變量與自變量之間的依賴關(guān)系是統(tǒng)計依賴關(guān)系，而不是確定關(guān)系或函數(shù)關(guān)系 ? 回歸與因果關(guān)系 回歸分析得到的變量間的統(tǒng)計依賴關(guān)系，統(tǒng)計關(guān)系式自身不代表任何確定的因果關(guān)系 模型檢驗、區(qū)間估計、結(jié)果統(tǒng)一表述 ? 擬合優(yōu)度檢驗 擬合優(yōu)度檢驗是批對樣本回歸線與樣本觀測值之間擬合程度的檢驗。 這里 Y為因變量， X為自變量 /解釋變量。均衡就正反、全面考慮：內(nèi)部、外部；內(nèi)部中要考慮供給和需求；影響供給所有要素變化；影響需求所有要素變化；非均衡分析：考慮微觀、局部因素，重點因素； 右圖：分析預(yù)測中國經(jīng)濟周期示例 經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化 世界經(jīng)濟 能源供應(yīng) 勞動力 人口之窗 勞動力成本 能源約束 經(jīng)濟周期及其變化 經(jīng)濟周期拐點 經(jīng)濟金融預(yù)測邏輯框架示例二 ? 預(yù)測變量有時需要區(qū)分短期和長期 ? 長短期分析考慮的視角未必有很大不同，但是具體因素肯定有區(qū)別 ? 短期的影響因素往往具有不確定，但是在提高分析預(yù)測精度上具有重要作用 ? 長期的影響因素往往是根本因素和趨勢性因素，對把握周期波動具有重要作用 ? 右圖：分析預(yù)測中國物價變化示例 供求：主要商品 貨幣：結(jié)構(gòu)、儲蓄 存款 成本：主要商品 價格、上下游 供求：投資、 GDP 貨幣：Ｍ 2 成本：勞動生產(chǎn) 率、勞動力成本 短期 CPI變化 中長期 CPI變化 經(jīng)濟金融預(yù)測邏輯框架示例三 ? 預(yù)測變量有時需要考慮或選變量 ? 分析預(yù)測時要區(qū)分固定變量和備選（或選）變量 ? 如果所預(yù)測的變量是政策變量，因為具有較大的主觀性和外生性，要根據(jù)不同時段環(huán)境背景來選擇不同增加的變量 ? 右圖：分析預(yù)測中國利率調(diào)整趨勢示例 經(jīng)濟增長 貨幣增長 物價 中美利差 企業(yè)資本回報率 資產(chǎn)價格 其 他 重 要 因 素 利 率 調(diào) 整 主要內(nèi)容 1. 經(jīng)濟金融分析預(yù)測的一般方法與邏輯框架建立 2. 計量經(jīng)濟建模、預(yù)測方法 3. 非線性模型轉(zhuǎn)換、虛擬變量等實用問題 4. 經(jīng)濟景氣指數(shù)構(gòu)建 5. 我們的經(jīng)濟預(yù)測模型示例 計量建模分析過程 ? 基本過程 ① 經(jīng)濟理論 ② 理論的數(shù)學(xué)模型 ③ 理論的計量經(jīng)濟學(xué)模型 ④ 數(shù)據(jù)的收集整理 ⑤ 計量經(jīng)濟模型的參數(shù)估計 ⑥ 假設(shè)檢驗 ⑦ 經(jīng)濟、金融指標(biāo)預(yù)報和預(yù)測 ⑧ 控制或政策制定，政策預(yù)測、解讀分析 例： 檢驗凱恩斯關(guān)于邊際消費傾向理論并運用模型預(yù)測分析 ①理論 人們的消費支出隨收入的增加而增加，但消費支出的增加小于收 入的增加。當(dāng)站在恐龍化石面前時，他對身邊的游客說：“ 這只恐龍的數(shù)數(shù)足足有 20億年零 10月。 ” 游客驚訝且恭敬地問道：“ 您從哪里得到如此精確的信息？ ” 經(jīng)濟學(xué)家不無處豪的回答說：“ 10個月前我來此參觀過。即邊際消費傾向 MPC大于零而小于 1。假定兩者之間存在先行 關(guān)系。度量 擬合程度的指標(biāo)是判定系數(shù) R2。 ??????222)()?(YYYYR S SE S SRii10 2 ?? R?? ?? 22 )( YYy ii? 區(qū)間估計 為了判斷點估計與真值的接近程度，可以通過構(gòu)造以估計值為 中心的一個區(qū)間（隨機的），以該區(qū)間包括了真值的概率來確 定估計值接近真值的把握程度： 稱為置信區(qū)間； 稱為置信系數(shù) 稱為顯 著水平； 分別為置信下限和置信上限 置信度確定在預(yù)測中也常用；已知預(yù)測變量均值和標(biāo)準(zhǔn)誤的情 況下，可以確定某個變量落入某一區(qū)間的概率。 根據(jù)總離差平方和的分解式： TSS=ESS+RSS 原假設(shè) 備擇假設(shè) 若 H0成立，說明回歸方程顯得無顯著意義，總體不存在線性；若拒絕 H0，則 可認(rèn)為回歸方程顯著成立，總體存在線性。 為了評估估計誤差，可以建立 E(Y| X0)的置信區(qū)間。在建立了 Y與 X2的回歸模型，并進行回歸分析后，再加入 X2。 分析變量的邊際貢獻(xiàn)，可以使用方差分析表為工具，根據(jù)變量引入前后的 RSS的變化量及其顯著性檢驗（扣除原來引入模型的解釋變量的貢獻(xiàn)），確定該變量的邊際貢獻(xiàn)是否顯著。 39。此時可以確定一個基本的回歸方程： 在此基礎(chǔ)上進行第二次回歸，在剩下的變量中尋找最佳的變量，建立 K2個回歸方程： ii uXY ??? 221 ??iiii uXXaY ???? 3322 ??iiii uXXY ???? 43221 ???iiii uXXY ???? 43221 ???…………………………………… 回歸后，得到各回歸方程的平方和： 同樣，選擇其中 ESS最大并通過 F檢驗的變量作為新增解釋變 量，假定是 X3。如： 第一模型稱作外生滯后變量模型或分布滯后模型。 kiuXXYPRF ikikit ,.. . ,2,1,. ..: 321 ?????? ???iii uXY ???121 ??ueKALY 21 ???對參數(shù)線性的模型，可以采用變量的直接代換，轉(zhuǎn)化為參數(shù)、變量均為線性的形式進行估計。 例如，消費函數(shù)模型： Ct=b0+b1Yt+ut → Ct=b0+b1Yt+b2Dt+ut 根據(jù)回歸結(jié)果，正常年份的基本支出水平比反常年份小
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1