【正文】 . －金融學(xué) 081, 082 Tuesday, Mar. 2022 CUFE ? 全書架構(gòu) (Structure) 全書共分十章 。 介紹什么是計量經(jīng)濟學(xué)及其產(chǎn)生和發(fā)展過程 ， 用一個簡單的例子 （ 需求量 Q和價格 P之間的關(guān)系 ） 展示了計量經(jīng)濟學(xué)方法解決問題的步驟 ， 并討論了計量經(jīng)濟學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域和使用的軟件工具 。 這一章的目的是使有一定統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生能通過本章的閱讀盡快將已經(jīng)淡忘的知識揀回來 ， 而不必將統(tǒng)計學(xué)課程全部復(fù)習(xí)一遍 。第三章詳盡介紹了雙變量線性回歸 (Binary Linear Regression)模型的概念和最小二乘估計方法 (Ordinary Least Squares, OLS)， 以及用估計好的模型進行假設(shè)檢驗 (Hypothesis Test)和預(yù)測 (Forecasting)的方法 。 特別在 “ 虛擬變量 (dummy variable)” 一節(jié) ， 增加了對 “ 虛擬變量陷阱 (dummy variable trap)” 概念的說明 ， 同時簡要介紹了極大似然法 (Maximum likelihood method, ML) 。 把這些問題集中在一起討論的好處是能加強學(xué)生對實踐中可能碰到的問題的系統(tǒng)性認識 ， 深入理解各類問題的聯(lián)系和區(qū)別 。 ? 第六章 (Chapter 6) 第六章介紹了兩類常用的動態(tài)經(jīng)濟模型：自回歸模型(Autoregressive Model)和分布滯后模型 (Distributed Lag Model)， 著重討論了這兩類模型的估計和應(yīng)用 ， 同時介紹了格蘭杰因果關(guān)系檢驗 (Granger Causality Test)的方法 。 著重介紹時間序列分析中用到的一些基本概念 ， 包括非平穩(wěn)性 （ Nonstationarity） 、單位根 （ Unit Roots） 、 協(xié)整 （ Cointegration） 等 ， 以及相應(yīng)的檢驗方法 ， 并在誤差修正模型 （ ErrorCorrection Model） 的估計中介紹了 Hendry動態(tài)建模方法 ， 為進一步的學(xué)習(xí)和研究打下基礎(chǔ) 。 全書架構(gòu) (Structure) Tuesday, Mar. 2022 CUFE ? 第 九 章 (Chapter 9) 第九章介紹面板數(shù)據(jù)模型 (panel data)。 ? 第十章 (Chapter 10) 第十章介紹定性選擇模型 （ qualitative choice model） 和受限因變量模型 (limited dependent variable model)。 本章討論這兩類模型的特點及其估計方法 。 每章教學(xué)內(nèi)容之后 ， 附有小結(jié)和復(fù)習(xí)思考題 。計量經(jīng)濟學(xué)決不等同于經(jīng)濟統(tǒng)計，它和所謂的一般經(jīng)濟理論也不同，雖然后者的許多部分都具有明確的定量特征。經(jīng)驗表明，統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟理論和數(shù)學(xué)對理解現(xiàn)代經(jīng)濟生活的定量關(guān)系都是必要的，但其中任何單獨一種都是不夠的，三者的結(jié)合才是強有力的，而且正是這三者的結(jié)合構(gòu)成了計量經(jīng)濟學(xué)。 例如，宏觀經(jīng)濟理論認為，在其他條件不變的情況下，收入的增加可以導(dǎo)致消費增加，即收入與消費之間有一正向關(guān)系。 計量經(jīng)濟學(xué)就是要提供這一數(shù)值的估計值。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE ? 計量經(jīng)濟學(xué)不同于經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué) ： 經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)主要關(guān)心收集、加工和以適當(dāng)?shù)男问奖憩F(xiàn)經(jīng)濟數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了計量經(jīng)濟工作的原始資料。 計量經(jīng)濟學(xué)是一門獨立的學(xué)科 ? 計量經(jīng)濟學(xué)不同于數(shù)理統(tǒng)計學(xué) ： 數(shù)理統(tǒng)計學(xué)提供了許多分析工具，但大多數(shù)經(jīng)濟數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)所使用的數(shù)據(jù)不同。但計量經(jīng)濟學(xué)所使用的數(shù)據(jù)大多數(shù)是從對個人、企業(yè)或經(jīng)濟系統(tǒng)中的某些部分的控制實驗或觀測得到的 非實驗數(shù)據(jù) (nonexperimental data)或者 觀測數(shù)據(jù) (observational data)。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)確是一門獨立的學(xué)科！ Tuesday, Mar. 2022 CUFE ? 舉例（消費函數(shù)） ： 有關(guān)消費 C和收入 Y之間的關(guān)系，宏觀經(jīng)濟學(xué)告訴我們： C = ?1 + ?2Y, 0?21 這里 ?1和 ?2是參數(shù)。 所謂 “ 近似 ” 在這里是指一方面實際消費 C可能大于或小于收入 Y的線性函數(shù) ?1+?2Y。這就是說，隨機變量 u的均值為零。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)釋義 ? 總體與樣本 (Population and Sample)： 運用概率論與數(shù)理統(tǒng)計對經(jīng)濟變量之間的關(guān)系進行研究時涉及到了總體與樣本的概念。這就是說，樣本數(shù)據(jù)成為量化經(jīng)濟變量之間關(guān)系的基礎(chǔ)。 “ 藝術(shù) ” 成分的存在使得計量經(jīng)濟學(xué)有別于傳統(tǒng)的科學(xué)，也是人們對其提供準確預(yù)測能力產(chǎn)生懷疑的主要原因。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展史 1930年在美國成立計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)會； 1933年學(xué)會創(chuàng)立雜志 Econometrica。與此同時，這些計量經(jīng)濟技術(shù)被日益廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟學(xué)的各個領(lǐng)域，成為很多經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域中實證工作的標(biāo)準實踐。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 結(jié)構(gòu)分析 結(jié)構(gòu)分析是將估計好的計量經(jīng)濟模型用于經(jīng)濟關(guān)系的數(shù)量研究，即當(dāng)一個或幾個變量發(fā)生變化時會對其他變量以至整個經(jīng)濟系統(tǒng)產(chǎn)生什么樣的影響。 結(jié)構(gòu)分析的一個結(jié)果可能是對理論的‘反饋’影響。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 預(yù)測 預(yù)測是用估計好的計量經(jīng)濟模型去預(yù)測一些變量在實際觀測的樣本之外的數(shù)量值。 西方發(fā)達國家主要宏觀經(jīng)濟模型都定期發(fā)布預(yù)測報告，預(yù)測結(jié)果往往得到政府、企業(yè)和公眾的重視。政策評價是用估計好的計量經(jīng)濟模型在不同政策方案之間進行選擇，通常作法是先用模型做一個基準運行，也就是現(xiàn)行政策不變的情況下，經(jīng)濟系統(tǒng)的運行結(jié)果，然后作一些政策假設(shè)，如利率提高一個百分點，再運行模型，比較前后兩次運行的結(jié)果，從而模擬出某項政策或政策組合的效果。 第一，經(jīng)濟理論（或假說）的陳述： 需求定律告訴我們，在其他條件不變的情況下，一商品的價格上升，則對該商品的需求量減少；反之，價格下降，需求量增加。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 第二，需求函數(shù)數(shù)學(xué)模型的設(shè)定： 需求定律假定價格 P與需求量 Q之間呈反向關(guān)系，但并沒有給出二者之間精確的函數(shù)形式。 圖1 －2 ：價格（P ）變動與需求量（Q ）之間關(guān)系3040506070801 2 3 4 5價格（P ）需求量（Q）系列1Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 則數(shù)學(xué)上需求函數(shù)可表示為： Q ＝ ? ＋ ?P () ?和 ?稱為該函數(shù)的參數(shù)，它們是未知常數(shù)。 ?亦稱為斜率，它計量的是 P的單位變動所引起的 Q的變動率。 在代表需求函數(shù)的方程 ()中， Q是 因變量(dependent variable)或 被解釋量 (explained variable)，P是 自變量 (independent variable)或 解釋變量(explanatory variable)，即用價格的變動來解釋需求量的變動。然而，在現(xiàn)實的經(jīng)濟變量之間，極少存在這種關(guān)系，更常見的是不精確的關(guān)系。這是因為除了價格 P外，實際上還有其他因素在影響 Q，如消費者收入、產(chǎn)品與服務(wù)質(zhì)量、個人消費取向以及其他替代商品的價格等等，都會對需求量 Q有一定的影響，導(dǎo)致觀察到的 Q和 P的關(guān)系可能不精確。擾動項 u可以理解為這樣一個變量，它反映的是除價格以外的其他所有幫助決定需求量的因素，還包括純粹的隨機因素。其中 u是隨機擾動項，它有良好定義的概率性質(zhì)，用來代表所有未經(jīng)提明的對 Q有所影響的那些因素。沒有擾動項的關(guān)系稱為 精確 的或 確定 的關(guān)系，而有擾動項的關(guān)系稱為隨機的關(guān)系。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 第四，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)： 在估計（ ）所給出的計量經(jīng)濟模型的參數(shù)之前，我們必須首先得到適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 時間序列數(shù)據(jù) (time series data)： 時間序列數(shù)據(jù)是按時間周期（即按固定的時間間隔）收集的數(shù)據(jù)，如年度或季度的國民生產(chǎn)總值、就業(yè)、貨幣供給、財政赤字或某人一生中每年的收入等。計量經(jīng)濟分析所需要的數(shù)據(jù)，即可來自各種官方統(tǒng)計資料，亦可通過調(diào)查獲得。 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 第五，計量經(jīng)濟模型參數(shù)的估計： 用適當(dāng)方法（如最小二乘法）和已得到的數(shù)據(jù)，對方程（ ）中的參數(shù) ?和 ?進行估計后得到 圖1 －3 ：價格（P ）變動與需求量（Q ）之間關(guān)系y = + 506070800 2 4 6價格（P）需求量（Q）系列1線性 (系列1) ^ ^ Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟 一般地說，經(jīng)濟理論所關(guān)注的焦點并不是 估計值 (Estimate)，而是 估計量(Estimator)。從一特定樣本計算的估計值好不好，取決于估計方法（估計量）好不好。好估計量通常產(chǎn)生好的估計值，即“相當(dāng)接近”參數(shù)真值的估計值，