【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 微觀計(jì)量： 離散選擇模型 時(shí)間序列： 協(xié)整理論 —現(xiàn)代宏觀計(jì)量 時(shí)間序列： ARCH—現(xiàn)代金融計(jì)量 Engle Heckman McFadden Granger 五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位 △ 從現(xiàn)代西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的特征看 △ 從西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展歷史看 △ 從世界一流大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表看 △ 從國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)刊物論文看 △ 從經(jīng)濟(jì)學(xué)的“世界先進(jìn)水平”看 167。 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn) 一、 理論模型的設(shè)計(jì) 二、 樣本數(shù)據(jù)的收集 三、 模型參數(shù)的估計(jì) 四、 模型的檢驗(yàn) 五、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素 一、理論模型的建立 ⑴ 確定模型包含的變量 根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和經(jīng)濟(jì)行為分析。 例如：同樣是生產(chǎn)方程，電力工業(yè)和紡織工業(yè)應(yīng)該選擇不同的變量，為什么？ 在時(shí)間序列數(shù)據(jù)樣本下可以應(yīng)用 Grange統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等方法。 例如，消費(fèi)和 GDP之間的因果關(guān)系。 考慮數(shù)據(jù)的可得性。 注意因素和變量之間的聯(lián)系與區(qū)別。 考慮入選變量之間的關(guān)系。 要求變量間互相獨(dú)立。 ⑵ 確定模型的數(shù)學(xué)形式 利用經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)的成果 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)作出的變量關(guān)系圖 選擇可能的形式試模擬 ⑶ 擬定模型中待估計(jì)參數(shù)的理論期望值區(qū)間 符號(hào)、大小、 關(guān)系 例如： ln(人均食品需求量 )=α+βln(人均收入 ) +γln(食品價(jià)格 ) +δln(其它商品價(jià)格 )+ε 其中 α 、 β、 γ、 δ的符號(hào)、大小、 關(guān)系 二、樣本數(shù)據(jù)的收集 ⑴ 幾類常用的樣本數(shù)據(jù) 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 截面數(shù)據(jù) 虛變量離散數(shù)據(jù) 聯(lián)合應(yīng)用 ⑵ 數(shù)據(jù)質(zhì)量 完整性 準(zhǔn)確性 可比性 一致性 三、模型參數(shù)的估計(jì) ⑴ 各種模型參數(shù)估計(jì)方法 ⑵ 如何選擇模型參數(shù)估計(jì)方法 ⑶ 關(guān)于應(yīng)用軟件的使用 課堂教學(xué)結(jié)合 Eviews 能夠熟練使用一種 四、模型的檢驗(yàn) ⑴ 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 根據(jù)擬定的符號(hào)、大小、關(guān)系 例如： ln(人均食品需求量 )=－ (人均收入 ) － (食品價(jià)格 ) +(其他商品價(jià)格 ) ln(人均食品需求量 )=+(人均收入 )－ (食品價(jià)格 )+(其他商品價(jià)格 ) ln(人均食品需求量 )=+(人均收入 )－ (食品價(jià)格 ) +(其他商品價(jià)格 ) ⑵ 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 由數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論決定 包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 總體顯著性檢驗(yàn) 變量顯著性檢驗(yàn) ⑶ 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn) 由計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論決定 包括異方差性檢驗(yàn) 序列相關(guān)性檢驗(yàn) 共線性檢驗(yàn) ⑷ 模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn) 由模型的應(yīng)用要求決定 包括穩(wěn)定性檢驗(yàn)： 擴(kuò)大樣本重新估計(jì) 預(yù)測(cè)性能檢驗(yàn)： 對(duì)樣本外一點(diǎn)進(jìn)行 實(shí)際預(yù)測(cè) 五、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素 ? 理論 ? 數(shù)據(jù) ? 方法 167。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用 一、 結(jié)構(gòu)分析 二、 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) 三、 政策評(píng)價(jià) 四、 理論檢驗(yàn)與發(fā)展 一、結(jié)構(gòu)分析 ? 經(jīng)濟(jì)學(xué)中的結(jié)構(gòu)分析是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間相互關(guān)系的研究。 ? 結(jié)構(gòu)分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力分析。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的功能是揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間的相互關(guān)系，即通過模型得到彈性、乘數(shù)等。 ? 應(yīng)用舉例 二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型作為一類經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型，是從用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，特別是短期預(yù)測(cè)而發(fā)展起來的。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是以模擬歷史、從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律為主要技術(shù)手段。 ? 對(duì)于非穩(wěn)定發(fā)展的經(jīng)濟(jì)過程，對(duì)于缺乏規(guī)范行為理論的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測(cè)功能失效。 ? 模型理論方法的發(fā)展以適應(yīng)預(yù)測(cè)的需要。 三、政策評(píng)價(jià) ? 政策評(píng)價(jià)的重要性。 ? 經(jīng)濟(jì)政策的不可試驗(yàn)性。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的“經(jīng)濟(jì)政策實(shí)驗(yàn)室”功能。 四、理論檢驗(yàn)與發(fā)展 ? 實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。 ? 任何經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，只有當(dāng)它成功地解釋了過去，才能為人們所接受。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型提供了一種檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論的好方法。 ? 對(duì)理論假設(shè)的檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)和發(fā)展理論。 第四章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：放寬基本假定的模型 167。 異方差性 167。 序列相關(guān)性 167。 多重共線性 167。 隨機(jī)解釋變量問題 ? 基本假定違背 主要 包括： （ 1）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在 異方差性 ； （ 2）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在 序列相關(guān)性 ； （ 3）解釋變量之間存在 多重共線性 ； （ 4）解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的 隨機(jī)解釋變量問題 ； （ 5）模型設(shè)定有偏誤； （ 6）解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)： 對(duì)模型基本假定的檢驗(yàn) ? 本章主要學(xué)習(xí)：前 4類 167。 異方差性 一、 異方差的概念 二、 異方差的類型 三、 實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的異方差性 四、 異方差性的后果 五、 異方差性的檢驗(yàn) 六、 異方差的修正 七、 案例 對(duì)于模型 ikikiiii XXXY ????? ?????? ?2210如果出現(xiàn) Va r i i( )? ?? 2即 對(duì)于不同的樣本點(diǎn) ， 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是常數(shù) ， 而互不相同 ， 則認(rèn)為出現(xiàn)了 異方差性(Heteroskedasticity)。 一、異方差的概念 二、異方差的類型 同方差 ： ?i2 = 常數(shù) ? f(Xi) 異方差 ： ?i2 = f(Xi) 異方差一般可歸結(jié)為 三種類型 ： (1)單調(diào)遞增型 ： ?i2隨 X的增大而增大 (2)單調(diào)遞減型 ： ?i2隨 X的增大而減小 (3)復(fù) 雜 型 ： ?i2與 X的變化呈復(fù)雜形式 三、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的異方差性 例 ：截面資料下研究居民家庭的儲(chǔ)蓄行為 : Yi=?0+?1Xi+?i Yi:第 i個(gè)家庭的儲(chǔ)蓄額 Xi:第 i個(gè)家庭的可支配收入。 高收入家庭：儲(chǔ)蓄的差異較大 低收入家庭：儲(chǔ)蓄則更有規(guī)律性，差異較小 ?i的方差呈現(xiàn)單調(diào)遞增型變化 例 ，以絕對(duì)收入假設(shè)為理論假設(shè)、以截面數(shù)據(jù)為樣本建立居民消費(fèi)函數(shù)： Ci=?0+?1Yi+?I 將居民按照收入等距離分成 n組，取組平均數(shù)為樣本觀測(cè)值。 ? 一般情況下，居民收入服從正態(tài)分布 ：中等收入組人數(shù)多，兩端收入組人數(shù)少。而人數(shù)多的組平均數(shù)的誤差小，人數(shù)少的組平均數(shù)的誤差大。 ? 所以 樣本觀測(cè)值的 觀測(cè)誤差 隨著解釋變量觀測(cè)值的不同而不同，往往引起異方差性。 例 ， 以某一行業(yè)的企業(yè)為樣本建立企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型： Yi=Ai?1 Ki?2 Li?3e?i 被解釋變量：產(chǎn)出量 Y 解釋變量：資本 K、 勞動(dòng) L、 技術(shù) A， 那么： 每個(gè)企業(yè)所處的 外部環(huán)境 對(duì)產(chǎn)出量的影響被包含在隨機(jī)誤差項(xiàng)中 。 每個(gè)企業(yè)所處的外部環(huán)境對(duì)產(chǎn)出量的影響程度不同 ， 造成了隨機(jī)誤差項(xiàng)的異方差性 。 這時(shí) ， 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差并不隨某一個(gè)解釋變量觀測(cè)值的變化而呈規(guī)律性變化 ， 呈現(xiàn)復(fù)雜型 。 四、異方差性的后果 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)異方差性，如果仍采用 OLS估計(jì)模型參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生下列不良后果： 1. 參數(shù)估計(jì)量非有效 OLS估計(jì)量 仍然具有 無偏性 ，但 不具有 有效性 因?yàn)樵谟行宰C明中利用了 E(??’)=?2I 而且，在大樣本情況下，盡管參數(shù)估計(jì)量 具有 一致性 ，但仍然 不具有 漸近有效性 。 2. 變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義 變量的顯著性檢驗(yàn)中， 構(gòu)造了 t統(tǒng)計(jì)量 其他檢驗(yàn)也是如此。 3. 模型的預(yù)測(cè)失效 一方面 ， 由于上述后果 ， 使得模型不具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)； 所以，當(dāng)模型出現(xiàn)異方差性時(shí)，參數(shù) OLS估計(jì)值的變異程度增大，從而造成對(duì) Y的預(yù)測(cè)誤差變大，降低預(yù)測(cè)精度，預(yù)測(cè)功能失效。 五、異方差性的檢驗(yàn) ? 檢驗(yàn)思路： 由于 異方差性 就是相對(duì)于不同的解釋變量觀測(cè)值，隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差。那么： 檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的“形式”。 ? 問題在于用什么來表示隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差 一般的處理方法： 首先采用 O L S 法估計(jì)模型，以求得隨機(jī)誤差項(xiàng)的估計(jì)量 （注意，該估計(jì)量是不嚴(yán)格的），我們稱之為 “ 近似估計(jì)量 ”，用~ei 表示。于是有V a r E ei i i( ) ( ) ~? ?? ?2 2~ ( ? )e y yi i i ls? ? 0