Econometrics的介绍.doc

讲义1 计量经济学介绍 什么是计量经济学？ 计量经济学是经济理论、数据以及统计技术的集合，正是这三者的交互影响使得计量成为一门有趣而富有挑战性的学科。 ——“Econometrics is much easier without data”. 宏观计量经济学关注的是加总的经济关系，用收集到的经济数据验证宏观经济理论的正确性。 ——时间序列、面板数据 微观计量经济学的研究对象是个人、家庭以及企业行为，用微观数据回答特定的实际经济问题。 ——受限因变量、面板数据 概率统计与计量经济学 概率统计的简单复习 概率论的简单复习（Appendix B） 随机变量与概率分布 条件分布与条件期望 各种常见分布 给定X，Y的条件期望定义为 . 条件期望的性质： 1）对于任意的函数，； 2）对于任意的函数和， ； 3）若X和Y独立，那么； 4)若，那么 5）（迭代期望法则，LIE） . 统计学的简单复习 总体、参数、随机样本 统计量及其样本分布 三种推断方法：点估计，区间估计以及假设检验 计量经济学是从概率统计学发展起来的一门学科 预测 因果关系分析 因果关系和ceteris paribus 应用计量学的一个目标就是研究变量间是否存在因果关系。 ceteris paribus的意思是“其他（相关）因素相等”，它在计量的因果分析中起重要作用。研究X是否是Y的原因等价研究X的ceteris paribus效应；可表达为“在其他（相关）因素相等下，X的变动对Y的影响如何”。 因果关系和理想随机控制实验 “随机控制实验”就是随机地设定一个处理组和一个控制组（没有受到处理），这使得处理组和控制组的系统性差异仅仅体现在是否受过处理上。理想随机控制实验能够很好地揭示因果关系。 只要随机实验规模足够大，那么随机控制实验就能给出处理是否是我们关心的结果的原因。然而，在经济学研究中很少能进行随机控制实验。 例1 施肥对庄稼收成的影响 实验性数据与非实验性数据 两者的区别主要在于经济学中遇到的大部分数据都是非实验性数据。 从实验得到的数据称为实验性数据，它是研究人员通过实验设计主动得到的。 非实验数据是研究人员被动地收集得到，因此有时也称“观察数据”。这种“观察数据”通常不具有从随机控制实验得来的数据的特性，也就是说，是否受过处理不是随机的，它可能和其他因素相关，那么在研究因果效应时就很难区别出到底是处理引起结果还是其他因素引起结果。计量经济学就是研究在“观察数据”下的因果关系，或称ceteris paribus效应。 例2 教育的回报 数据类型 横截面数据 时序数据 面板数据 实证研究的步骤 实际问题 ? 问题的表述 ? 数据的收集 ? 计量经济模型的设定、估计与检验 ? 经验分析 ? 回答实际问题 例3 消费函数 例4 有效市场假说 例5 项目、政策估计 最常见的计量经济模型就是线性模型，通常也是我们做计量研究的起始点。用简单古典线性回归模型研究上述两个的问题。建立计量模型，就要给出一定的假设，只有在这些假设成立之下，估计量才有好的性质，才能是真实系数值的恰当估计。