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计量经济学 引言 1 什么是计量经济学 计量经济学（Econometrics） econo--metric 经济 计量 计量是计量经济学的一部分，但计量经济学涉及更广泛的内容。 计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析。这种分析乃基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。——P.萨缪尔森 计量经济学把经济理论、数学、和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。 计量经济学研究经济定律的经验判定。 本质上计量经济学的研究方法是利用统计推断的力量和技术作为桥头堡，以达到经济理论和实际测算相衔接的目的。 2 为什么是一门独立的学科 经济理论、数理经济、统计的混合。 经济理论一般是定性描述。没有提供具体的数量关系。 数理经济学用数学形式表达经济理论，不去问理论的可度量性和经验方面的可论证性。 统计学主要收集、加工、展现经济数据，并不考虑用数据检验经济理论。 计量经济学的数据通常不是直接受控数据，是非实验数据，把这些数据看作给定的，这需要一些特殊的处理方法。 数据含有误差，需要开发方法对付。 3 计量经济学方法论 传统或经典方法论 理论或假说的陈述 理论的数学模型的设定 理论的计量经济模型的设定 获取数据 计量经济模型的参数估计 假设检验 预报或预测 利用模型进行控制或制定政策 EXAMPLE：消费理论 理论或假设（theory ，Hypothesis） 消费理论 凯恩斯：“基本的心理定律……是，通常或平均而言，人们倾向于随着他们收入的增加而增加其消费，但比不上收入增加的那么多。” 边际消费倾向（MPC）大于零，小于一。 2.数学模型（Mathematical model） 凯恩斯没有明确两者的准确函数关系，数理经济学家可能用函数表达为： 其中Y表示消费支出，X表示收入，?1，?2表示截距和斜率系数。其中?2就表示MPC。表示消费和收入之间有线性关系。 左边的变量为应变量或被解释变量（Explained variable，dependent variable），右边的变量为自变量或解释变量（Independent variable）。 3.消费的计量经济学模型设定（econometrics model） 刚才的模型是一个纯数学模型，假定消费和收入之间有一个准确的或确定的关系，对计量经济学家用处有限。 一般经济变量之间的关系是非准确的，如果我们取得一些家庭的消费和收入的样本数据，并把数据画在坐标系中，并不期望所有的点都在一条直线上，因为除了收入，还有其他影响消费的因素，如家庭人数，家庭成员年龄，宗教信仰，教育水平等等。 考虑到经济变量之间的非准确关系，把确定性的消费函数修改成： 其中u被称作干扰或误差项（errors），是一个随机变量，有良好定义的概率性质，来表示所有未经指明的对消费有影响的因素。 这就把经济模型转变为计量经济模型。 4 获得数据（data） 我们希望得到准确的计量经济模型，也就是希望估计出模型中参数的数值，就需要有数据。 表中是1982年到1996年美国经济的加总数据，Y社会总支出，X表示GDP，以1987年的不变价格计算的实际值，单位10亿美元。（资料来源：《总统经济报告》1993，P350。） 以上数据如果描绘在图上可得到 5 计量经济模型的估计（estimate） 有了数据，下一步将是估计消费函数中的参数，这将赋予消费函数经验内容。 回归分析是获得估计值得主要手段，用所得数据回归后得到?1=-184.08，?2=0.7064 则估计的消费函数是： Y上面的帽符表示一种估计值。 从方程知道，这段期间，斜率系数大约是0.7，所以实际收入每增加一美元，平均而言，实际消费支出增加0.7美元。平均而言是因为消费和收入之间没有准确的关系。 这种关系随家庭不同而不同，随年份不同而不同。 6 假设检验（hypothesis testing） 假设所拟合的模型是现实的一个较好的近似，还需要制定适当的准则，以判断估计值是否与待检验的理论预期值一致。 “凡是不能通过经验证据来证实的理论或假设，都不可作为科学探索的一个部分”——M.弗里德曼。 理论上凯恩斯预期MPC为正，小于1。我们得到的结果符合，但还需要追问这一估计值是否充分的小于1，以使我们不再怀疑这个估计值仅仅是一次偶然的机会的来。 0.7是否在统计意义上显著（significantly）小于1？ 这需要用统计学上的统计推断假设检验理论。 7 预报或预测（forecast） 如果通过检验，就可以同解释变量或预测元X的已知或预期未来值预测应变量Y的未来值。 如果想预测1997年的消费，知道199