【正文】 而與所選的具體樣本無關(guān)。 估計量（ Estimator） ： ? ＝ Q － ?P。 其中： Q = ∑Qt／ n。 qt = Qt – Q。 估計值（ Estimate） ： ? = ； ? = – 。 根據(jù)像 M 例如， P的系數(shù)是否為預(yù)期的負(fù)值？是不是在統(tǒng)計意義上的負(fù)值（即這個負(fù)值不是一次偶然的機會得來的）？再比如，若要檢驗的假設(shè)是 ?＝－ ，能不能說－ 觀測值實際上與假設(shè)值相同？也就是說我們的數(shù)據(jù)是否支持 ?＝－ ？要檢驗這樣一個假設(shè)，就需要使用統(tǒng)計學(xué)的工具。 假設(shè)生產(chǎn)商要知道價格 P變?yōu)?(單位：千元 )時需求量 Q是多少？換句話說，他想預(yù)測 P＝ Q值。 也就是說，若價格為 4500元，則需求量的預(yù)測值為接近59臺。與此同時，由于 ?和 ?的估計值，這將是導(dǎo)致 預(yù)測誤差 的另一個誤差源。例如，如果商家想知道什么樣的價格水平可保證需求量至少在 50臺？如果需求函數(shù)（ ）是可以接受的，簡單地計算表明：價格P不得高于 6700元。生產(chǎn)商可通過控制變量（ P）的調(diào)整以達(dá)到目標(biāo)變量（ Q）的指望水平。從現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)的觀點來看，計量經(jīng)濟學(xué)模型所需要的經(jīng)濟數(shù)據(jù)有四種類型： 時間序列數(shù)據(jù) (time series data)， 橫截面數(shù)據(jù) (crosssectional data)， 混合橫截面數(shù)據(jù) (pooled crosssectional data)以及 綜列或縱剖面數(shù)據(jù) (panel data)。 由于過去的事件可以影響到未來的事件，而且行為滯后在社會科學(xué)中又相當(dāng)普遍，所以 時間是時間序列中一個相當(dāng)重要的維度。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 時間序列數(shù)據(jù) (time series data)： 時間序列數(shù)據(jù)一個關(guān)鍵的特征就是，不同時間的數(shù)據(jù)有很大的 關(guān)聯(lián) ，也就是說，在時間序列分析中很少假定經(jīng)濟數(shù)據(jù)的觀測獨立于時間。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 橫截面數(shù)據(jù) (crosssectional data)： 橫截面數(shù)據(jù)是指在給定時點收集的不同實體（如個人、家庭、公司、城市、省、國家等）的數(shù)據(jù)。例如，幾個家庭可能在一個調(diào)查采樣中不同的幾個星期被調(diào)查。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 橫截面數(shù)據(jù) (crosssectional data)： 橫截面數(shù)據(jù)的一個重要特征是，通?？梢约俣ǎ鼈兪菑臉颖颈澈蟮目傮w中通過 隨機抽樣（ random sampling）而得到的。例如：（ 1）當(dāng)被調(diào)查對象拒絕報告調(diào)查數(shù)據(jù)的時候；（ 2）因地理上的原因?qū)е鲁槿〉臉颖酒x隨機抽樣的情況。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 混合橫截面數(shù)據(jù) (pooled crosssectional data)： 有些數(shù)據(jù)既有橫截面數(shù)據(jù)的特點又有時間序列數(shù)據(jù)的特點。在 1990年，對家庭的一個隨機樣本調(diào)查了工資、儲蓄、家庭大小等變量。為了擴大樣本容量，可以將這兩年的數(shù)據(jù)合并成一個混合橫截面數(shù)據(jù)（ pooled cross section）。這一點使混合橫截面數(shù)據(jù)有別于綜列數(shù)據(jù)。 混合橫截面數(shù)據(jù)分析與（標(biāo)準(zhǔn)）橫截面數(shù)據(jù)分析的不同之處在于，前者通常要對變量在不同時間的現(xiàn)實差異作出解釋。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 綜列或縱剖面數(shù)據(jù) (panel data)： 綜列或縱剖面數(shù)據(jù) (panel data)是對若干個單位（如個人、家庭和企業(yè)等）在不同時間進(jìn)行重復(fù)跟蹤調(diào)查所形成的數(shù)據(jù)集。綜列數(shù)據(jù)有別于混合橫截面數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征是： 同一橫截面數(shù)據(jù) 的數(shù)據(jù)單位都被跟蹤了一段特定的時期。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型 綜列或縱剖面數(shù)據(jù) (panel data)： 綜列數(shù)據(jù)在對經(jīng)濟主體的行為研究上具有兩個優(yōu)點： 1. 對同一經(jīng)濟主體的多次觀測，使研究者能研究經(jīng)濟主體具有而研究者又觀測不到的特征； 2. 使研究者能研究決策行為和結(jié)果的滯后的重要性。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 主題 ? 第一節(jié) 什么是計量經(jīng)濟學(xué) ? 第二節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)方法 ? 第三節(jié) 計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用 ? 第四節(jié) 統(tǒng)計和計量經(jīng)濟分析軟件 ? 小結(jié) ? 復(fù)習(xí)思考題 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 第三節(jié) 計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用 單方程模型 (single equation) 和聯(lián)立方程 (simultaneous equations) 模型： 計量經(jīng)濟模型可分為兩類：單方程模型和聯(lián)立方程模型。如需求函數(shù)式（ ）描述的是消費者的行為。如最簡單的宏觀經(jīng)濟模型： Ct = ?0 + ?1Yt + u1t 消費函數(shù) It = ?0 + ?1Yt + ?2Yt1 + u2t 投資方程 Yt = Ct + It + Gt GDP衡等式，亦稱定義式 式中， Yt為 GDP； Ct為消費； It為投資； Gt為政府支出。需求函數(shù)式（ ）也是一個行為方程。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 第三節(jié) 計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用 內(nèi)生變量 (endogenous variable) 與外生變量 (exogenous variable)： 在上述簡單宏觀經(jīng)濟模型中， C， I和 Y是內(nèi)生變量， G是外生變量。內(nèi)生變量既由模型使用（如可以作為解釋變量），又由模型決定。 [―A variable whose value is determined within a set of equations, or models, established to make predictions or test an hypothesis‖ (Bannock, G., R. E. Baxter and D. Evan (1987) The Penguin Dictionary of Econometrics 4th ed., Richard Clay Ltd., )] Tuesday, Mar. 2022 CUFE 第三節(jié) 計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用 外生變量 (exogenous variable)： 是指其值在模型之外決定的變量，模型中使用它們，但不由模型決定它們的值。 [―A variable whose value is not determined within the set of equations, or models, established to make predictions or test an hypothesis‖ (Bannock, G., R. E. Baxter and D. Evan (1987) The Penguin Dictionary of Econometrics 4th ed., Richard Clay Ltd., )] 在設(shè)定模型時，通常將以下兩類變量設(shè)定為外生變量： 1. 政策變量，如貨幣供給、稅率、利率、政府支出等。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟模型的應(yīng)用 由于計量經(jīng)濟學(xué)的應(yīng)用是通過計量經(jīng)濟模型實現(xiàn)的，因此，計量經(jīng)濟學(xué)的三項應(yīng)用也就是計量經(jīng)濟模型應(yīng)用的三個方面。結(jié)構(gòu)分析所采用的主要方法有彈性分析 ,乘數(shù)分析和敏感度分析等。例如，對菲利浦斯曲線，即通貨膨脹率和失業(yè)率之間的關(guān)系的數(shù)量研究，已經(jīng)導(dǎo)致了失業(yè)理論的各種發(fā)展。預(yù)測（市場預(yù)測和宏觀經(jīng)濟預(yù)測）是決策和行動的基礎(chǔ)。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 計量經(jīng)濟模型的應(yīng)用 3. 政策評價 (policy assessment)： 計量經(jīng)濟模型的另一大應(yīng)用是政策評價，也叫政策分析或政策模擬。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 主題 ? 第一節(jié) 什么是計量經(jīng)濟學(xué) ? 第二節(jié) 計量經(jīng)濟學(xué)方法 ? 第三節(jié) 計量經(jīng)濟模型及其應(yīng)用 ? 第四節(jié) 統(tǒng)計和計量經(jīng)濟分析軟件 ? 小結(jié) ? 復(fù)習(xí)思考題 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 第四節(jié) 統(tǒng)計和計量經(jīng)濟分析軟件 Eviews, Microfit, RATS, TSP (time series processor): PCTSP, MicroTSP, ESP, DATAFIT, PcGive, SORITEC, SHAZAM和 GAUSS。 合軟件包 SAS: SAS/BASE, SAS/STAT, SAS/ETS和 SAS/ GRAPHICS； JUMP等模塊。 2. 展示了計量經(jīng)濟學(xué)建模的步驟： 理論； ； 型； ； ； ；。它們可用于計量經(jīng)濟學(xué)的三個主要目的：結(jié)構(gòu)分析、預(yù)測和政策評價。 Tuesday, Mar. 2022 CUFE 復(fù)習(xí)思考題 1. 簡述計量經(jīng)濟學(xué)的定義。 3. 計量經(jīng)濟建模中為何包括擾動項？ 4. 什么是時間序列數(shù)據(jù)？什么是橫截面數(shù)據(jù)？試舉例說明二者的區(qū)別。A ~The End~ More questions and discussions are weled: