当前位置:高等教育资讯网  >  中国高校课件下载中心  >  大学文库  >  浏览文档

《经济计量学》课程教学资源(参考资料,第二版,共十五章)

资源类别:文库,文档格式:PDF,文档页数:343,文件大小:2.8MB,团购合买
在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中,定量分析用得越来越多, 对于这些领域的初学者来说,掌握一至两门经济计量方面的课程是必要的—这个领域的研究 变得十分流行。本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌。
点击下载完整版文档(PDF)

China 下下载 第1章 ■经济计量学的特征及研究范围 在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中,定量分析用得越来越多, 对于这些领域的初学者来说,掌握一至两门经济计量方面的课程是必要的—一这个领域的研究 变得十分流行。本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌 11什么是经济计量学 简单地说,经济计量学 Econometrics)就是经济的计量。虽然,对诸如国民生产总值(GNP)、 失业、通货膨胀、进口、出口等经济概念的定量分析十分重要,但从下面的定义中,我们不难 看出经济计量学的研究范围更为宽泛 经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。1 经济计量学运用数理统计知识分析经济数据,对构建于数理经济学基础之上的数学模型提 供经验支持,并得出数量结果。2 1.2为什么要学习经济计量学 从上述定义我们知道经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学唧经济数据), 以及数理统计学等相关学科,但它是一门有其自己研究方向的一门独立学科。 从本质上说,经济理论所提出的命题和假说,多以定性描述为主。例如,微观经济理论中 提到的:在其他条件不变的情况下经济学中著名的 Ceteris paribus从句),一种商品价格的上升 会引起该商品需求量的减少。因而得出结论:商品的价格与该商品的需求量呈反方向变动 这就是著名的向下倾斜的需求曲线,简称需求法则。但是,该理论本身却无法度量价格和需求 量这两个变量之间的数量关系,也就是说,它不能告诉我们商品的价格发生某一变动时,该商 品的需求量增加或减少了多少。经济计量学家的任务就是提供这样的数量估计。换一种说法, 经济计量学是依据观测和试验,对大多数经济理论给出经验的解释。如果在研究或试验中发现, 当每单位商品的价格上升一美元,引起该商品需求量的下降,比如说下降100个单位,那么 我们不仅验证了需求法则,而且还提供了价格和需求量这两个变量之间的数量估计 I Arthur S Goldberger, Econometric Theory, Wiley, New York, 1964, pI d J.R.N. Stone, "Report of the Evaluative Committee for Econometrica, Econometrica, vol. 22, no. 2, April 1954, pp 141-146

下载 在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中,定量分析用得越来越多, 对于这些领域的初学者来说,掌握一至两门经济计量方面的课程是必要的—这个领域的研究 变得十分流行。本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌。 1.1 什么是经济计量学 简单地说,经济计量学(E c o n o m e t r i c s)就是经济的计量。虽然,对诸如国民生产总值( G N P)、 失业、通货膨胀、进口、出口等经济概念的定量分析十分重要,但从下面的定义中,我们不难 看出经济计量学的研究范围更为宽泛: 经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。1 经济计量学运用数理统计知识分析经济数据,对构建于数理经济学基础之上的数学模型提 供经验支持,并得出数量结果。2 1.2 为什么要学习经济计量学 从上述定义我们知道经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学(即经济数据), 以及数理统计学等相关学科,但它是一门有其自己研究方向的一门独立学科。 从本质上说,经济理论所提出的命题和假说,多以定性描述为主。例如,微观经济理论中 提到的:在其他条件不变的情况下(经济学中著名的 Ceteris paribus从句),一种商品价格的上升 会引起该商品需求量的减少。因而得出结论:商品的价格与该商品的需求量呈反方向变动— 这就是著名的向下倾斜的需求曲线,简称需求法则。但是,该理论本身却无法度量价格和需求 量这两个变量之间的数量关系,也就是说,它不能告诉我们商品的价格发生某一变动时,该商 品的需求量增加或减少了多少。经济计量学家的任务就是提供这样的数量估计。换一种说法, 经济计量学是依据观测和试验,对大多数经济理论给出经验的解释。如果在研究或试验中发现, 当每单位商品的价格上升一美元,引起该商品需求量的下降,比如说下降 1 0 0个单位,那么, 我们不仅验证了需求法则,而且还提供了价格和需求量这两个变量之间的数量估计。 第 1 章 ■ 经济计量学的特征及研究范围 1 Arthur S.Goldberg e r,Econometric Theory,Wi l e y,New Yo r k,1 9 6 4,p . 1 . 2 P.A Samuelson,T,C.Koopmans,and J.R.N.Stone, “ Report of the Evaluative Committee for E c o n o m e t r i c a”, E conometrica, vol. 22, no. 2, April 1954,pp.141-146

经济计量学精要 China-p 0、cQ揪 下载 数理经济学( mathematical economics)主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经济理 论,而不考虑对经济理论的度量和经验解释。而经济计量学家感兴趣的却是对经济理论的经验 确认。下面我们将会讲到,经济计量学家通常采用数理经济学家提供的数学模型,但把它们用 于经验检验。经济统计学家主要关心的是收集、处理经济数据并将这些数据绘制成图表的形式。 这是经济统计学家的工作:他或她收集GNP、失业、就业、价格等数据,这些数据就成为经济 计量分析的原始数据。但经济统计学家却不关心用这些收集到的数据来检验经济理论 虽然,数理统计学提供了许多分析工具,但由于经济数据独特的性质,即许多数据的生成 并非可控制试验的结果,因此,经济计量学经常需要使用特殊的方法。类似于气象学,经济计 量学所依据的数据不能直接控制。所以,由公共和私人机构收集的消费、收入、投资、储蓄、 价格等方面的数据从本质上说是非试验性的。这就产生了数理统计学不能正常解决的一些特殊 问题。而且,这些数据很可能包含了测量的误差,或是遗漏数据或是丢失数据。这就要求经济 计量学家去运用特殊的方法来处理这些测量误差 对于主修经济学和商业专业的学生来说,学习经济计量学有实用性。毕业以后,在其工作 中,或许被要求去预测销售量、利息率、货币供给量或是估计商品的需求函数、供给函数以及 价格弹性等等。在经济学家以专家的身份出现在联邦政府调节机构中之前,通常代表当事人或 公众。而汽油和电的价格是由政府调节机构规定的,因此,这就要求经济学家能估计提议的价 格的上涨对需求量(如用电量)的冲击。在这种情况下,经济学家需要建立一个关于用电量的需 求函数,并根据这个需求函数估计需求的价格弹性,即,价格变动的百分比所引起需求量改变 百分比。掌握经济计量学知识对于估计这些需求函数是很有帮助的 客观地说,在经济学和商科专业的学习与培训中,经济计量学已成为不可或缺的一部分 1.3经济计量学的方法论 一般说来,用经济计量方法研究经济问题可分为如下步骤: (1)理论或假说的陈述 (2)收集数据 (3)建立数学模型 4)建立统计或经济计量模型 (5)经济计量模型参数的估计 (6)检查模型的准确性:模型的假设检验: 7)检验来自模型的假说 (8)运用模型进行预测。 了阐明经济计量学的方法论,我们来考虑这样一个问题:经济形势会影响人们进入劳动 力市场的决定吗?也就是说,经济形势是否对人们的工作意愿有影响?假设用失业率 employment Rate,UNR)来度量经济形势,用劳动力参与率( Labor Forle Participation Rate, LFPR)来度量劳动力的参与,UNR和LFPR的数据由政府按时公布,那么,如何回答这个问题 呢?我们按上述步骤进行分析 1.3.1理论或假说的陈述 首先要了解经济理论对这一问题的阐述是怎样的。在劳动经济学中,关于经济形势对人们 工作意愿的影响有两个相对立的假说。一个是受挫-工人假说[ discouraged- worker hypothesis ( effect,该假说提出当经济形势恶化时,表现为较高的失业率,许多失业工人放弃寻找工作

数理经济学 (mathematical economics)主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经济理 论,而不考虑对经济理论的度量和经验解释。而经济计量学家感兴趣的却是对经济理论的经验 确认。下面我们将会讲到,经济计量学家通常采用数理经济学家提供的数学模型,但把它们用 于经验检验。经济统计学家主要关心的是收集、处理经济数据并将这些数据绘制成图表的形式。 这是经济统计学家的工作:他或她收集 G N P、失业、就业、价格等数据,这些数据就成为经济 计量分析的原始数据。但经济统计学家却不关心用这些收集到的数据来检验经济理论。 虽然,数理统计学提供了许多分析工具,但由于经济数据独特的性质,即许多数据的生成 并非可控制试验的结果,因此,经济计量学经常需要使用特殊的方法。类似于气象学,经济计 量学所依据的数据不能直接控制。所以,由公共和私人机构收集的消费、收入、投资、储蓄、 价格等方面的数据从本质上说是非试验性的。这就产生了数理统计学不能正常解决的一些特殊 问题。而且,这些数据很可能包含了测量的误差,或是遗漏数据或是丢失数据。这就要求经济 计量学家去运用特殊的方法来处理这些测量误差。 对于主修经济学和商业专业的学生来说,学习经济计量学有实用性。毕业以后,在其工作 中,或许被要求去预测销售量、利息率、货币供给量或是估计商品的需求函数、供给函数以及 价格弹性等等。在经济学家以专家的身份出现在联邦政府调节机构中之前,通常代表当事人或 公众。而汽油和电的价格是由政府调节机构规定的,因此,这就要求经济学家能估计提议的价 格的上涨对需求量 (如用电量)的冲击。在这种情况下,经济学家需要建立一个关于用电量的需 求函数,并根据这个需求函数估计需求的价格弹性,即,价格变动的百分比所引起需求量改变 的百分比。掌握经济计量学知识对于估计这些需求函数是很有帮助的。 客观地说,在经济学和商科专业的学习与培训中,经济计量学已成为不可或缺的一部分。 1.3 经济计量学的方法论 一般说来,用经济计量方法研究经济问题可分为如下步骤: (1) 理论或假说的陈述; (2) 收集数据; (3) 建立数学模型; (4) 建立统计或经济计量模型; (5) 经济计量模型参数的估计; (6) 检查模型的准确性:模型的假设检验; (7) 检验来自模型的假说; (8) 运用模型进行预测。 为了阐明经济计量学的方法论,我们来考虑这样一个问题:经济形势会影响人们进入劳动 力市场的决定吗?也就是说,经济形势是否对人们的工作意愿有影响?假设用失业率 (Unemployment Rate, UNR)来度量经济形势,用劳动力参与率( Labor Forle Participation Rate, L F P R)来度量劳动力的参与, U N R和LFPR 的数据由政府按时公布,那么,如何回答这个问题 呢?我们按上述步骤进行分析。 1.3.1 理论或假说的陈述 首先要了解经济理论对这一问题的阐述是怎样的。在劳动经济学中,关于经济形势对人们 工作意愿的影响有两个相对立的假说。一个是受挫-工人假说 [discouraged-worker hypothesis ( e ff e c t ) ],该假说提出当经济形势恶化时,表现为较高的失业率,许多失业工人放弃寻找工作 2部分经济计量学精要 下载

人人我a 第1章经济计量学的特征及研究范围3 的愿望并退出劳动市场。另一个是增加-工人假说[ added- worker hypothesis(effect),该假说认 为当经济形势恶化时,许多目前并未进入劳动市场的二手工人叱比如带孩子的母亲)可能会由于 养家的人失去工作而决定进入劳动市场,即使这些工作的报酬很低,只要可以弥补由于养家人 失去工作而造成的收入方面的一些损失就行。 劳动力参与率的增加或减少依赖于增加工人和受挫工人的力量对比。如果増加工人的影响 占主导地位,则LFPR将升高,即使是在失业率很高的情况下。相反地,如果是受挫工人的影 响占主导力量,那么LFPR将会下降。我们是如何发现这一结果的呢?这只是一个实践问题 13.2收集数据 由于实验的目的,我们需要这两个变量的数量信息。一般来说,有三种统计数据可用于实 践分析 (1)时间序列数据 2)横截面数据 (3)合并数据时间序列数据与横截面数据的联合) 1.时间序列数据 这种数据是按时间序列排列收集得到的。比如GNP、失业、就业、货币供给、政府赤字等 数据是按照一定的时间间隔收集的——每日叱比如股票),每周仳如货币供给),每月比如失业 率),每季度仳比如GNP),每年仳如政府预算)。这些数据可能是定量的( quantitative)仳如价格、 收入、货币供给等),也可能是定性的( qualitative),仳如男或女,失业或就业,已婚或未婚, 白人或黑人等)。我们将会发现,定性的变量仅称为虚拟变量)与定量的变量同样重要 2.横截面数据 横截面数据( cross-sectional data)是指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合。例如美国 人口调查局每10年进行的人口普查数据最近的一次是在1990年4月1日),以及密执安大学进行的 夏季居民开支调査数据。这些民意调查的结果由 GAllup、 Harris和其他的一些调查机构处理。 3.合并数据 合并数据( pooled data)中既有时间序列数据又有横截面数据。例如,如果我们收集20年间 10个国家有关失业率方面的数据,那么,这个数据集合就是一个合并数据,每个国家的20年间 的失业率数据是时间序列数据,而20个不同国家每年的失业率数据又组成横截面数据。 在合并数据中有一类特殊的数据,称为pane数据( panel data),又称纵向数据 ongitudinal or micropanel data)。即同一个横截面单位,比如说,一个家庭或一个公司,在不同时期的调查 数据。例如,美国商业局在一定时期间隔内对住房的调查。在每一时期的调查中,同样的域居 住在同一地区的)家庭被调查,以观察自上一次调查以来,其住房和经济状况是否有变化。纵向 数据就是通过重复上述过程而得到的,它可对研究家庭行为的动态化提供非常有用的信息。 4.数据来源 成功的经济计量研究需要大量高质量的数据。幸运的是国际互联网为我们提供了大量详实 的数据。附录1A列出了一些网址,提供了各类微观和宏观的经济数据。学生必须熟悉这些网 站并学会下载数据。当然,这些数据会不断更新,因此可得到最新的数据 为了便于分析,这里给出一组时间序列数据。表1-1给出了美国1980~1996年间城市劳动 力参与率 Civilian Labor Force Participation Rate, CLFPR)和城市失业率 (Civilian Unemployment Rate,CUNR数据。城市失业率是指城市失业人口占城市劳动力的百分比。1 与物理学不同,许多收集的经济数据叱如GNP、货币供给、道-琼斯指数、汽车销售量等 1我们仅考虑集合城市劳动力参与率及城市失业率,还有其他可用的数据,比如年龄,性别,种族构成等

的愿望并退出劳动市场。另一个是增加-工人假说[added-worker hypothesis (eff e c t ) ],该假说认 为当经济形势恶化时,许多目前并未进入劳动市场的二手工人(比如带孩子的母亲)可能会由于 养家的人失去工作而决定进入劳动市场,即使这些工作的报酬很低,只要可以弥补由于养家人 失去工作而造成的收入方面的一些损失就行。 劳动力参与率的增加或减少依赖于增加工人和受挫工人的力量对比。如果增加工人的影响 占主导地位,则 L F P R将升高,即使是在失业率很高的情况下。相反地,如果是受挫工人的影 响占主导力量,那么L F P R将会下降。我们是如何发现这一结果的呢?这只是一个实践问题。 1.3.2 收集数据 由于实验的目的,我们需要这两个变量的数量信息。一般来说,有三种统计数据可用于实 践分析: (1) 时间序列数据 (2) 横截面数据 (3) 合并数据(时间序列数据与横截面数据的联合) 1. 时间序列数据 这种数据是按时间序列排列收集得到的。比如 G N P、失业、就业、货币供给、政府赤字等。 数据是按照一定的时间间隔收集的 — 每日(比如股票),每周(比如货币供给),每月(比如失业 率),每季度(比如G N P),每年(比如政府预算)。这些数据可能是定量的( q u a n t i t a t i v e )(比如价格、 收入、货币供给等),也可能是定性的( q u a l i t a t i v e ),(比如男或女,失业或就业,已婚或未婚, 白人或黑人等)。我们将会发现,定性的变量(又称为虚拟变量)与定量的变量同样重要。 2. 横截面数据 横截面数据(cross-sectional data)是指一个或多个变量在某一时点上的数据的集合。例如美国 人口调查局每1 0年进行的人口普查数据(最近的一次是在1 9 9 0年4月1日),以及密执安大学进行的 夏季居民开支调查数据。这些民意调查的结果由G A l l u p、Harris 和其他的一些调查机构处理。 3. 合并数据 合并数据(pooled data)中既有时间序列数据又有横截面数据。例如,如果我们收集 2 0年间 1 0个国家有关失业率方面的数据,那么,这个数据集合就是一个合并数据,每个国家的 2 0年间 的失业率数据是时间序列数据,而 2 0个不同国家每年的失业率数据又组成横截面数据。 在合并数据中有一类特殊的数据,称为 p a n e l数据(panel data),又称纵向数据( o n g i t u d i n a l or micropanel data)。即同一个横截面单位,比如说,一个家庭或一个公司,在不同时期的调查 数据。例如,美国商业局在一定时期间隔内对住房的调查。在每一时期的调查中,同样的(或居 住在同一地区的)家庭被调查,以观察自上一次调查以来,其住房和经济状况是否有变化。纵向 数据就是通过重复上述过程而得到的,它可对研究家庭行为的动态化提供非常有用的信息。 4. 数据来源 成功的经济计量研究需要大量高质量的数据。幸运的是国际互联网为我们提供了大量详实 的数据。附录 1 A列出了一些网址,提供了各类微观和宏观的经济数据。学生必须熟悉这些网 站并学会下载数据。当然,这些数据会不断更新,因此可得到最新的数据。 为了便于分析,这里给出一组时间序列数据。表 1 - 1给出了美国1 9 8 0~1 9 9 6年间城市劳动 力参与率(Civilian Labor Force Participation Rate, CLFPR)和城市失业率(Civilian Unemployment Rate, CUNR)数据。城市失业率是指城市失业人口占城市劳动力的百分比。 1 与物理学不同,许多收集的经济数据(比如 G N P、货币供给、道-琼斯指数、汽车销售量等) 下载 第1章 经济计量学的特征及研究范围介绍3 1 我们仅考虑集合城市劳动力参与率及城市失业率,还有其他可用的数据,比如年龄,性别,种族构成等

经济计量学精要 China-ya6、co阻 下载 是非试验性的,因为数据收集机构叱比如政府)或许并不直接监控这些数据。因而,劳动力参与 和失业的数据来源于劳动力市场上参与者提供给政府的信息。在某种意义上,政府是数据的消 极收集者。在收集数据的过程中,政府或许并不知道受挫-工人、增加-工人假说及其他有关的 假说。因此,收集到的数据可能是几种因素综合的结果,会影响不同个人劳动力参与的决 策。也就是说,同样的数据适用于不止一个理论 表1-1城市劳动力参与率( CLFPR),城市失业率CUNR)与真实的小时平均工资(AHE82)0 63.8 778 769 1982 64.0 7,68 64.0 780 1986 7.81 1987 65 7.69 7.64 1992 664 7,41 1993 66.3 39 66.6 1996 ①AHE82代表1982年的平均小时工资(用美元计算) 资料来源: Economic Report of the President,1997, CLFPR from Table B-37,p343, CUNR from Table B 0, P. 346, and AHE82 from Table B-45, p. 352. 1.3.3建立劳动力参与的数学模型 为了观察 CLFPR与CUNR的变动关系,首先我们作散点图( scatter diagram, or scattergram), 见图1-1。从图上可以看出, CLFPR与CUNR呈反方向变动,将一切情形都考虑到,或许还说 明受挫工人效果比增加工人效果强)。第一次估计,不妨通过这些散点做一直线并写出两者之 间的简单数学模型 CLFPR=B+B CUNP (1-1) YECLFPR XECUNR (1-1)表明城市劳动力参与率与城市失业率呈线性关系。B,和B,为线性函数的参数 ( parameters)。2B为截距( (intercept),其值为当CUNP为零时 CLFPR的值。B2为斜率( slope),它 是每一单位CUNP的变动所引起的 CLFPR的变动率。更一般地,斜率度量了式右边变量每变动 关于这一点,参见 Shelly lunger“ The Added worker effect;” Journal of labor Economics, vol.3 January 985, 2一般说来,参数是一个不确定的量,可能取一组不同的值。在统计学中,通常用均值和方差等参数来描 述随机变量的概率分布函数,在本书第2章中将详细地进行讨论 3在第5章,我们将给出回归分析中截距这一概念的一个更为准确的解释

是非试验性的,因为数据收集机构(比如政府)或许并不直接监控这些数据。因而,劳动力参与 和失业的数据来源于劳动力市场上参与者提供给政府的信息。在某种意义上,政府是数据的消 极收集者。在收集数据的过程中,政府或许并不知道受挫 -工人、增加-工人假说及其他有关的 一些假说。因此,收集到的数据可能是几种因素综合的结果,会影响不同个人劳动力参与的决 策。也就是说,同样的数据适用于不止一个理论。 表1-1 城市劳动力参与率( C L F P R ),城市失业率( C U N R )与真实的小时平均工资( A H E 8 2 )① 年 C L F P R (%) C U N R (%) A H E 8 2 / $ ①A H E 8 2代表1 9 8 2年的平均小时工资(用美元计算) 资料来源:Economic Report of the Pre s i d e n t,1 9 9 7 ,CLFPR from Table B-37,p.343,CUNR from Table B- 40,p.346,and AHE82 from Table B-45,p.352. 1.3.3 建立劳动力参与的数学模型 为了观察CLFPR 与 C U N R的变动关系,首先我们作散点图(scatter diagram,or scatterg r a m ), 见图1 - 1。从图上可以看出,CLFPR 与C U N R呈反方向变动,(将一切情形都考虑到,或许还说 明受挫工人效果比增加工人效果强) 1。第一次估计,不妨通过这些散点做一直线并写出两者之 间的简单数学模型: C L F P R=B1+B2 C U N P ( 1 - 1 ) 注:Y=CLFPR X=C U N R 式( 1 - 1 )表明城市劳动力参与率与城市失业率呈线性关系。 B1和B2为线性函数的 参数 ( p a r a m e t e r s )。2B1为截距( i n t e r c e p t ),其值为当C U N P为零时C L F P R的值。3B2为斜率( s l o p e ),它 是每一单位C U N P的变动所引起的C L F P R的变动率。更一般地,斜率度量了式右边变量每变动 4部分经济计量学精要 下载 1 关于这一点,参见Shelly Lungerg “The Added Worker Eff e c t ,”Journal of Labor Economics, v o l . 3 , J a n u a r y 1985, pp.11 - 3 7 . 2 一般说来,参数是一个不确定的量,可能取一组不同的值。在统计学中,通常用均值和方差等参数来描 述随机变量的概率分布函数,在本书第 2章中将详细地进行讨论。 3 在第5章,我们将给出回归分析中截距这一概念的一个更为准确的解释

人人我a 第1章经济计量学的特征及研究范围5 Y=699355-0645823X RSQ=0.51 t 图1-1城市劳动力参与率佰分比)与城市失业率值分比)回归分析 单位所引起的式左边变量的改变量。斜率值可正偌增加工人的效果大于受挫工人效果的影 响河可负偌受挫工人效果的影响占主导力量)。在图1-1中,此时的斜率为负。 1.3.4建立劳动力参与的统计或经济计量模型 式(-1)冾给出了描述城市劳动力参与率与城市失业率关系的纯数学模型,数理经济学家或许 对它感兴趣,但它对经济计量学家的吸引力却是有限的。因为这样一个模型假设了变量之间的 关系是精确的和确定的,也就是说,给定一个CUNR的值,有惟一一个 CLFPR的值与之对应。 在现实中,很难发现经济变量之间存在如此精确的关系。更一般地,变量之间的关系往往是不 确切的或是统计的。 2们可以通过图1-1的散点图清楚地看到这一点。虽然两变量之间存在着反方向变动关系 但两变量并非准确的或完全的线性关系,如果我们通过这17个数据点作一条直线,并不是所有 的点都准确地落在这条直线上一别忘了两点确定一条直线。1为什么这17个数据点没有全都落 在这条由数学模型所设定的直线上呢?记住这些数据是非试验性收集到的。因此,如前面所提 到的那样,除了增加和受挫工人假说外,还有其他许多因素影响劳动力进入市场的决定。所以 我们所观察到的城市劳动力参与率与城市失业率之间的关系很可能是不确切的 我们把所有其他影响劳动力参与率的因素都包括在变量u中,于是有 CLFPR=B +B CUNP+u 1-2) 其中,u代表随机误差项( random error term),简称误差项( error term)。硎u包括了所有影响城市 劳动力参与率但并未在模型中具体给出的因素除了城市失业率)以及其他的随机因素。在本书 第二部分中,我们将会看到经济计量学中的误差项与纯数理经济学的误差项有区别 式(-2)就是一个统计的、或经验的、或经济计量模型。更准确地说,它是一个线性回归模 型( linear regression model),这也正是本书所讨论的主题。在这个模型中,式左边的变量称为 应变量( dependent variable),式右边的变量称为自变量( independent variable)或解释变量 ( explanatory variable)。线性回归分析的主要目标就是解释一个变量变量)与其他一个或多个 变量解释变量)之间的行为关系,当然这种关系并非完全准确 值得注意的是式(1-2)所描述的经济计量模型是来自于式(1-1厮所表示的数学模型。这表明数 理经济学和经济计量学是互相补充的学科。这一点可以从本书开始给出的经济计量学的定义中 清楚地看到 在继续下文之前,有一个概念值得我们注意—因果关系( causation)。在式(1-2)这一回归 模型中,我们说城市劳动力参与率是应变量,城市失业率是自变量或解释变量。这两个变量之 1我们甚至试图通过这些数据点做一条抛物线,但结果 定并没有什么实质性的不同 2在统计语言中,随机误差项有两种英文表示: random error, stochastic error

一单位所引起的式左边变量的改变量。斜率值可正(若增加工人的效果大于受挫工人效果的影 响)可负(若受挫工人效果的影响占主导力量)。在图 1 - 1中,此时的斜率为负。 1.3.4 建立劳动力参与的统计或经济计量模型 式(1 - 1)给出了描述城市劳动力参与率与城市失业率关系的纯数学模型,数理经济学家或许 对它感兴趣,但它对经济计量学家的吸引力却是有限的。因为这样一个模型假设了变量之间的 关系是精确的和确定的,也就是说,给定一个 C U N R的值,有惟一一个 C L F P R的值与之对应。 在现实中,很难发现经济变量之间存在如此精确的关系。更一般地,变量之间的关系往往是不 确切的或是统计的。 我们可以通过图1 - 1的散点图清楚地看到这一点。虽然两变量之间存在着反方向变动关系, 但两变量并非准确的或完全的线性关系,如果我们通过这 1 7个数据点作一条直线,并不是所有 的点都准确地落在这条直线上—别忘了两点确定一条直线。 1为什么这1 7个数据点没有全都落 在这条由数学模型所设定的直线上呢?记住这些数据是非试验性收集到的。因此,如前面所提 到的那样,除了增加和受挫工人假说外,还有其他许多因素影响劳动力进入市场的决定。所以, 我们所观察到的城市劳动力参与率与城市失业率之间的关系很可能是不确切的。 我们把所有其他影响劳动力参与率的因素都包括在变量 u中,于是有: C L F P R=B1+B2 C U N P+u (1 - 2) 其中,u代表随机误差项(random error term),简称误差项(error term)。2u 包括了所有影响城市 劳动力参与率但并未在模型中具体给出的因素(除了城市失业率)以及其他的随机因素。在本书 第二部分中,我们将会看到经济计量学中的误差项与纯数理经济学的误差项有区别。 式(1 - 2)就是一个统计的、或经验的、或经济计量模型。更准确地说,它是一个线性回归模 型(linear regression model),这也正是本书所讨论的主题。在这个模型中,式左边的变量称为 应变量 (dependent variable) ,式右边的变量称为自变量 (independent variable)或解释变量 (explanatory variable)。线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个 变量(解释变量)之间的行为关系,当然这种关系并非完全准确。 值得注意的是式( 1 - 2)所描述的经济计量模型是来自于式( 1 - 1)所表示的数学模型。这表明数 理经济学和经济计量学是互相补充的学科。这一点可以从本书开始给出的经济计量学的定义中 清楚地看到。 在继续下文之前,有一个概念值得我们注意—因果关系( c a u s a t i o n )。在式(1 - 2)这一回归 模型中,我们说城市劳动力参与率是应变量,城市失业率是自变量或解释变量。这两个变量之 下载 第1章 经济计量学的特征及研究范围介绍5 CUNR(X) 图1-1 城市劳动力参与率(百分比)与城市失业率(百分比)回归分析 1 我们甚至试图通过这些数据点做一条抛物线,但结果与线性假定并没有什么实质性的不同。 2 在统计语言中,随机误差项有两种英文表示: random error , stochastic error

经济计量学精要 China-p 0、cQ揪 间存在因果关系唧城市失业率是原因,城市劳动力参与率是结果)吗?换句话说,回归包含因 果关系吗?并不一定。正如 Kendall和 Stuart所说,“统计关系,无论有多强,有多緊密,也绝 不能建立起因果关系:因果关系的概念必须排除在统计学之外”。在本例中,是根据经济理论 叱比如受挫工人假说在应变量和解释变量之间来建立起原因-结果这样的关系。如果不能建立起 因果关系,不妨称之为断定的关系——即给定城市失业率,我们能够预测城市劳动力参与率 1.35经济计量模型参数的估计 利用表1-1给出的数据如何估计( estimate)式(-2)中的参数B,B呢?即如何确定这些参数 ( parameters)的具体数值呢?这是本书第二部分的重点,在那里,我们将用适当的方法,尤其 是普通最小二乘法来计算。运用最小二乘法和这些数据,得到下面的结果 =69935-06458CUN (1-3) 注意我们在 CLFPR上加一符号^提醒大家:式(1-3是式(1-2)的估计式。图1-1是根据真实数据估 计得到的回归直线。 从式(1-3)可知,B的估计值约为70,B,约为-0.64。因此,平均地,如果失业率上升一个 单位仳如说一个百分点),则城市劳动力参与率将下降0.64个百分点:也就是说,当经济状况 恶化时,劳动力参与率将平均净减少0.64个百分点,这或许表明了受挫工人效应占主导力量 我们讲“平均”是因为前面提到的误差项u可能会导致变量之间的关系有些出入,这一点可以 从图1-1清楚地看到:真实数据点并未落在估计的回归线上。回归直线上的点与真实数据点的 距离称为残差。简言之,估计的回归直线(1-3)给出了平均城市劳动力参与率与城市失业率 之间的关系一一每一单位城市失业率的变化所引起的城市劳动力参与率的平均改变量是多少。 常数69.93即当城市失业率为零时城市劳动力参与率的平均值。也就是说,当充分就业时側不 存在失业),城市适龄工作人口的69.93%将参与就业。 1.3.6检査模型的准确性:模型的假设检验 式-3)所描述模型的准确性如何呢?通常,人们在进入劳动力市场之前,会根据一些因素, 比如说失业率的大小来考虑劳动市场的状况。例如,1982年不景气的一年)城市失业率约为9%, 而1996年仅为54%。显然,失业率为54%,与失业率为97%时相比,人们更可能进入劳动力市 场。但还有其他一些因素影响人们进入劳动力市场的决定。比如每小时工资或收入也是重要的 决定变量。至少在短期内,工资越高越能吸引工人进入劳动力市场。其他因素也类似。为进 步说明其重要性,在表1-1中我们还给出了以美元为计量单位的真实平均小时工资(AHE82)的数 据。现在加上AHE82这一影响因素,考虑下面这个模型 CLFPR=B+BCUNP+B AHE82+u 式(1-4)是一个多元线性回归模型,而式(1-2)是一个简单的双变量)线性回归模型。在双变量模 型中,仅有一个解释变量,而在多元回归模型中有若干个称多元)解释变量。值得注意的是 在多元回归模型中,即式(1-4)中,同样包括误差项u,这是因为无论模型中有多少个解释变量 都不能完全解释应变量的行为。一个多元回归模型究竟需要包括多少个解释变量,须根据具体 情况而定。当然,基本的经济理论通常会告诉我们哪些变量需要包括到模型之中,但是需要提 醒注意的是,正如前面所提到的:回归并不意味存在因果关系:一个或多个解释变量是否与应 变量存在因果关系,必须根据相关理论来判定 如何估计式(1-4)中的参数呢?我们将在第5章和第6章讨论完双变量模型之后,在第7章中 1然而,这仅是截据这一概念的机械的解释。我们将在第5章中阐述截据的概念

间存在因果关系(即城市失业率是原因,城市劳动力参与率是结果 )吗?换句话说,回归包含因 果关系吗?并不一定。正如 Kendall 和Stuart 所说,“统计关系,无论有多强,有多紧密,也绝 不能建立起因果关系:因果关系的概念必须排除在统计学之外”。在本例中,是根据经济理论 (比如受挫工人假说)在应变量和解释变量之间来建立起原因-结果这样的关系。如果不能建立起 因果关系,不妨称之为断定的关系—即给定城市失业率,我们能够预测城市劳动力参与率。 1.3.5 经济计量模型参数的估计 利用表1 - 1给出的数据如何估计( e s t i m a t e s )式(1 - 2)中的参数B1,B2呢?即如何确定这些参数 ( p a r a m e t e r s )的具体数值呢?这是本书第二部分的重点,在那里,我们将用适当的方法,尤其 是普通最小二乘法来计算。运用最小二乘法和这些数据,得到下面的结果: =69.935 5-0.645 8CUNR ( 1 - 3 ) 注意我们在C L F P R上加一符号∧提醒大家:式( 1 - 3)是式( 1 - 2)的估计式。图1 - 1是根据真实数据估 计得到的回归直线。 从式( 1 - 3)可知,B1的估计值约为7 0,B2约为-0 . 6 4。因此,平均地,如果失业率上升一个 单位(比如说一个百分点),则城市劳动力参与率将下降 0 . 6 4个百分点;也就是说,当经济状况 恶化时,劳动力参与率将平均净减少 0 . 6 4个百分点,这或许表明了受挫工人效应占主导力量。 我们讲“平均”是因为前面提到的误差项 u可能会导致变量之间的关系有些出入,这一点可以 从图1 - 1清楚地看到:真实数据点并未落在估计的回归线上。回归直线上的点与真实数据点的 距离称为残差。简言之,估计的回归直线(式( 1 - 3) )给出了平均城市劳动力参与率与城市失业率 之间的关系——每一单位城市失业率的变化所引起的城市劳动力参与率的平均改变量是多少。 常数6 9 . 9 3即当城市失业率为零时城市劳动力参与率的平均值。也就是说,当充分就业时(即不 存在失业),城市适龄工作人口的 6 9 . 9 3%将参与就业。1 1.3.6 检查模型的准确性:模型的假设检验 式(1 - 3)所描述模型的准确性如何呢?通常,人们在进入劳动力市场之前,会根据一些因素, 比如说失业率的大小来考虑劳动市场的状况。例如,1 9 8 2年(不景气的一年)城市失业率约为9 . 7%, 而1 9 9 6年仅为5 . 4%。显然,失业率为5 . 4%,与失业率为9 . 7%时相比,人们更可能进入劳动力市 场。但还有其他一些因素影响人们进入劳动力市场的决定。比如每小时工资或收入也是重要的 决定变量。至少在短期内,工资越高越能吸引工人进入劳动力市场。其他因素也类似。为进一 步说明其重要性,在表 1 - 1中我们还给出了以美元为计量单位的真实平均小时工资( A H E 8 2)的数 据。现在加上A H E 8 2这一影响因素,考虑下面这个模型: C L F P R=B1+B2 C U N P+B3A H E 8 2+u ( 1 - 4 ) 式(1 - 4)是一个多元线性回归模型,而式( 1 - 2)是一个简单的(双变量)线性回归模型。在双变量模 型中,仅有一个解释变量,而在多元回归模型中有若干个(或称多元)解释变量。值得注意的是, 在多元回归模型中,即式 ( 1 - 4 )中,同样包括误差项u,这是因为无论模型中有多少个解释变量, 都不能完全解释应变量的行为。一个多元回归模型究竟需要包括多少个解释变量,须根据具体 情况而定。当然,基本的经济理论通常会告诉我们哪些变量需要包括到模型之中,但是需要提 醒注意的是,正如前面所提到的:回归并不意味存在因果关系;一个或多个解释变量是否与应 变量存在因果关系,必须根据相关理论来判定。 如何估计式( 1 - 4)中的参数呢?我们将在第 5章和第6章讨论完双变量模型之后,在第 7章中 6部分经济计量学精要 下载 1 然而,这仅是截据这一概念的机械的解释。我们将在第 5章中阐述截据的概念

人人我a 第1章经济计量学的特征及研究范围 给予详细说明。首先考虑双变量模型是因为它是多元回归模型的基础。在随后的第7章中将会 看到,多元回归模型在许多方面是双变量模型的直接延伸。 用普通最小二乘估计法估计得到回归方程((1-4) =979-0.446CUNP-386AHE82 0-5) 这个结果很有意思,因为两个斜率系数均为负数。负的城市失业率表明失业率每增加1% 城市劳动力参与率将平均减少0.44%(假设平均小时工资为一常数)。这个结果又一次支持了受 挫工人假说。另一方面,若城市失业率为一常数,则平均小时工资每增加一个百分点,城市劳 动力参与率将平均减少3.86%。1负的平均小时工资系数有经济意义吗?为什么不期望该系数为 正(即小时工资越高,则劳动力市场的吸引力也就越高)呢?我们可通过微观经济两个孪生概念, 收入效应和替代效应,来验证系数为负。2 我们选择哪一个模型呢?式(1-3)还是式(1-5)呢?既然式(1-5)包含(1-3),而且增加了一个 分析变量(收入),所以我们可能选择式(1-5)。毕竟,式(1-2)暗含地假定了除失业率以外其余变 量均为常数。但是,我们的分析在哪才是尽头呢?例如,劳动力参与率可能还依赖于家庭财富, 六岁以下孩子的个数(这一点对于已婚妇女考虑进入劳动市场特别重要),孩子日托的便利程度, 宗教信仰,福利事业的好坏,事业保险等等。即使这些变量的数据都可得到,我们也不会把他 们都包括到模型中来,因为建模的目的不是包纳现实中的所有因素,而仅仅是一些显著因素。 如果我们试图在回归模型中包括每一个可以想像到的变量,那么这个模型将会极为庞大以至于 没有任何实际用处。最终选择的模型应该是对现实的合理的复制。在第14章中我们将进一 论这个问题,并且探讨如何建立和发展模型。 1.37检验来自模型的假设 模型最终确定之后,我们进行假设检验( hypothesis testing)。即验证估计的模型是否有经 济含义,以及用模型估计的结果是否与经济理论相符。例如,受挫工人假说假设劳动力参与与 失业率之间负相关。这个假说与结果相符吗?我们统计的结果与假说相一致,因为估计得到的 城市失业率系数为负。 然而,假设检验或许更复杂。在这个例子中,假设得知在先前的研究中,城市失业率的系 数约为-1,那么得到的结果还会与假设一致吗?如果以式(1-3)这个模型为基础,我们可能得到 个结果,但是如果以式(1-5)模型为基础,则可能得到另一个结果。怎样解决这个问题呢?我 们会在适当的章节中利用一些必要的工具来解决诸如此类的问题,但是需要提醒注意的是:根 据某一特定的假说所得到的结果将依赖于最终所选择的模型。 还有一点,在回归分析中,我们不仅对模型参数的估计感兴趣,而且对检验来自于某个经 济理论戗先验经验)的假设感兴趣 13.8运用模型进行预测 经过上述多个阶段,很自然地提出这样一个问题:我们用估计的模型干什么呢?比如说 式(1-5)所表示的模型。一般地,我们用模型进行预测( prediction, forecasting)。举个例子 假设现在有1997年的城市失业率和平均小时工资的数据,分别是5.2和1.2。将其带入式(1-5) 得到997年城市劳动力参与率的预测值为4926%。即,如果1997年的失业率为52%,真实 1式(1-5)中的城市失业率系数和平均小时工资系数称为偏回归系数,我们将在第7章中讨论偏回归系数的确 切含义。 2可查阅任意一本微观经济学的标准教科书。一种直接判断结果的方法是:假设夫妇双方都参加工作,则 在不影响家庭收入的前提下某一方收入的大量提高,将会促使另一方撤出劳动市场

给予详细说明。首先考虑双变量模型是因为它是多元回归模型的基础。在随后的第 7章中将会 看到,多元回归模型在许多方面是双变量模型的直接延伸。 用普通最小二乘估计法估计得到回归方程(式( 1 - 4) ): =9 7 . 9-0.446 CUNP-3 . 8 6 A H E 8 2 (1 - 5) 这个结果很有意思,因为两个斜率系数均为负数。负的城市失业率表明失业率每增加 1%, 城市劳动力参与率将平均减少 0 . 4 4%(假设平均小时工资为一常数 )。这个结果又一次支持了受 挫工人假说。另一方面,若城市失业率为一常数,则平均小时工资每增加一个百分点,城市劳 动力参与率将平均减少 3 . 8 6%。1 负的平均小时工资系数有经济意义吗?为什么不期望该系数为 正(即小时工资越高,则劳动力市场的吸引力也就越高 )呢?我们可通过微观经济两个孪生概念, 收入效应和替代效应,来验证系数为负。 2 我们选择哪一个模型呢?式 ( 1 - 3 )还是式( 1 - 5 )呢?既然式( 1 - 5 )包含( 1 - 3 ),而且增加了一个 分析变量(收入),所以我们可能选择式 ( 1 - 5 )。毕竟,式( 1 - 2 )暗含地假定了除失业率以外其余变 量均为常数。但是,我们的分析在哪才是尽头呢?例如,劳动力参与率可能还依赖于家庭财富, 六岁以下孩子的个数(这一点对于已婚妇女考虑进入劳动市场特别重要 ),孩子日托的便利程度, 宗教信仰,福利事业的好坏,事业保险等等。即使这些变量的数据都可得到,我们也不会把他 们都包括到模型中来,因为建模的目的不是包纳现实中的所有因素,而仅仅是一些显著因素。 如果我们试图在回归模型中包括每一个可以想像到的变量,那么这个模型将会极为庞大以至于 没有任何实际用处。最终选择的模型应该是对现实的合理的复制。在第 1 4章中我们将进一步讨 论这个问题,并且探讨如何建立和发展模型。 1.3.7 检验来自模型的假设 模型最终确定之后,我们进行假设检验(hypothesis testing)。即验证估计的模型是否有经 济含义,以及用模型估计的结果是否与经济理论相符。例如,受挫工人假说假设劳动力参与与 失业率之间负相关。这个假说与结果相符吗?我们统计的结果与假说相一致,因为估计得到的 城市失业率系数为负。 然而,假设检验或许更复杂。在这个例子中,假设得知在先前的研究中,城市失业率的系 数约为-1,那么得到的结果还会与假设一致吗?如果以式 ( 1 - 3 )这个模型为基础,我们可能得到 一个结果,但是如果以式 ( 1 - 5 )模型为基础,则可能得到另一个结果。怎样解决这个问题呢?我 们会在适当的章节中利用一些必要的工具来解决诸如此类的问题,但是需要提醒注意的是:根 据某一特定的假说所得到的结果将依赖于最终所选择的模型。 还有一点,在回归分析中,我们不仅对模型参数的估计感兴趣,而且对检验来自于某个经 济理论(或先验经验)的假设感兴趣。 1.3.8 运用模型进行预测 经过上述多个阶段,很自然地提出这样一个问题 :我们用估计的模型干什么呢?比如说 式( 1 - 5 )所表示的模型。一般地,我们用模型进行预测(prediction, forecasting)。举个例子, 假设现在有1 9 9 7年的城市失业率和平均小时工资的数据,分别是5 . 2和1 . 2。将其带入式( 1 - 5 ), 得到1 9 9 7年城市劳动力参与率的预测值为 4 9 . 2 6%。即,如果1 9 9 7年的失业率为5 . 2%,真实 下载 第1章 经济计量学的特征及研究范围介绍7 1 式( 1 - 5 )中的城市失业率系数和平均小时工资系数称为偏回归系数 ,我们将在第7章中讨论偏回归系数的确 切含义。 2 可查阅任意一本微观经济学的标准教科书。一种直接判断结果的方法是:假设夫妇双方都参加工作,则 在不影响家庭收入的前提下某一方收入的大量提高,将会促使另一方撤出劳动市场

经济计量学精要 China-p 0、cQ揪 下载 小时工资为12美元,则该年的城市劳动力参与率约为49%。当然,当得到1997年的城市劳 动力参与率的真实值后,可与估计值做一比较,两者之间的差距代表了预测误差,从本质 上说,我们希望预测误差尽可能小,这是否总是可能呢?我们将在第6章和第7章中回答这 个问题 总结一下经济计量分析的步骤 理论的陈述 增加或受挫工人假说 收集数据 表1-1 理论的数学模型 CLFPR=B +B CUNR 理论的经济计量模型 CLFPR=B +B CUNR+u 参数估计 CLFPR=69.9-0.646CUNR 检查模型的准确性 CLFPR=97.9-0.446CUNR-3.86AHE82 假设检验 B0或B>0 定CUNR和AHE82值,预测 CLFPR的值 虽然我们仅用劳动经济学中的一个例子来阐述经济计量学的方法论,但需指出的是我们可 用同样的步骤来分析任何领域中不同变量之间的定量关系。事实上,回归分析已用于政治、国 际关系、心理学、社会学、气象学和其他许多领域。 14全书结构 以上我们粗略地介绍了经济计量学的特性及研究范围。本书共分四个部分 第一部分包括第2章、第3章和第4章。主要是为那些淡忘了统计知识的读者介绍概率和统 计的基础知识。本章假定读者知道一些统计学的入门知识 第二部分向读者介绍经济计量学的基本分析工具,称之为古典的线性回归模型(CLRM) 读者必须对古典线性回归模型有一个完整的理解,这样才能进行经济和商业领域的研究 第三部分介绍了回归分析在实践中的运用,并讨论了当古典回归模型的假设不满足时须解 决的各类问题。 第四部分讨论了联立方程模型(第15章)。 在联立方程模型中,我们所关心的是方程中的应变量以及这些变量之间的关系。一个熟悉 的例子是微观经济学中所提到的需求和供给函数。因为均衡数量和均衡价格是由需求曲线和供 给曲线的交点决定的,因此我们必须同时考虑需求函数和供给函数。我们将在第15章中讨论均 衡价格和均衡数量是如何确定的。 通览全书,初学者需要时刻注意,大多数论题的讨论是直接的,不牵涉数学定理和推论 等。学生需记住:经济计量学入门课程就像已学过的统计入门课程一样,经济计量学主要 讨论的也是估计和假设检验,所不同的或者说更有意思、更有用的是被估计或检验的参数并 不仅仅是均值和方差,而且还有变量之间的关系,这也正是经济学和其他社会科学所关心 最后一点值得提出的是,通过运用一些价格便宜的计算机软件包,会使初学者易于掌握经 济计量学这门课程。读者将会在本书的学习中遇到这样的软件。一旦熟悉了一两个标准的软件, 你将会意识到学习经济计量学很有意思而且会对经济学有更好的理解 1一些定理和推论可参见本书作者著《经济计量学基础》( Basic econometrics,3ded, Mcgraw- HilL. New

小时工资为 1 2美元,则该年的城市劳动力参与率约为 4 9%。当然,当得到 1 9 9 7年的城市劳 动力参与率的真实值后,可与估计值做一比较,两者之间的差距代表了预测误差,从本质 上说,我们希望预测误差尽可能小,这是否总是可能呢?我们将在第 6章和第 7章中回答这 个问题。 总结一下经济计量分析的步骤 : 序 号 步 骤 例 子 1 理论的陈述 增加或受挫工人假说 2 收集数据 表1 - 1 3 理论的数学模型 C L F P R =B1 +B2 C U N R 4 理论的经济计量模型 C L F P R =B1 +B2 C U N R +u 5 参数估计 C L F P R = 6 9 . 9-0 . 6 4 6 C U N R 6 检查模型的准确性 C L F P R = 9 7 . 9-0 . 4 4 6 C U N R-3 . 8 6 A H E 8 2 7 假设检验 B2 0 8 预测 给定CUNR 和A H E 8 2值,预测CLFPR 的值 虽然我们仅用劳动经济学中的一个例子来阐述经济计量学的方法论,但需指出的是我们可 用同样的步骤来分析任何领域中不同变量之间的定量关系。事实上,回归分析已用于政治、国 际关系、心理学、社会学、气象学和其他许多领域。 1.4 全书结构 以上我们粗略地介绍了经济计量学的特性及研究范围。本书共分四个部分。 第一部分包括第2章、第3章和第4章。主要是为那些淡忘了统计知识的读者介绍概率和统 计的基础知识。本章假定读者知道一些统计学的入门知识。 第二部分向读者介绍经济计量学的基本分析工具,称之为古典的线性回归模型 ( C L R M )。 读者必须对古典线性回归模型有一个完整的理解,这样才能进行经济和商业领域的研究。 第三部分介绍了回归分析在实践中的运用,并讨论了当古典回归模型的假设不满足时须解 决的各类问题。 第四部分讨论了联立方程模型(第 1 5章)。 在联立方程模型中,我们所关心的是方程中的应变量以及这些变量之间的关系。一个熟悉 的例子是微观经济学中所提到的需求和供给函数。因为均衡数量和均衡价格是由需求曲线和供 给曲线的交点决定的,因此我们必须同时考虑需求函数和供给函数。我们将在第1 5章中讨论均 衡价格和均衡数量是如何确定的。 通览全书,初学者需要时刻注意,大多数论题的讨论是直接的,不牵涉数学定理和推论 等。1学生需记住:经济计量学入门课程就像已学过的统计入门课程一样,经济计量学主要 讨论的也是估计和假设检验,所不同的或者说更有意思、更有用的是被估计或检验的参数并 不仅仅是均值和方差,而且还有变量之间的关系,这也正是经济学和其他社会科学所关心 的。 最后一点值得提出的是,通过运用一些价格便宜的计算机软件包,会使初学者易于掌握经 济计量学这门课程。读者将会在本书的学习中遇到这样的软件。一旦熟悉了一两个标准的软件, 你将会意识到学习经济计量学很有意思而且会对经济学有更好的理解。 8部分经济计量学精要 下载 1 一些定理和推论可参见本书作者著《经济计量学基础》 (Basic Econometrics,3d ed.,McGraw-Hill,New Yo r k , 1 9 9 5 . )

China-ub.comm 第1章经济计量学的特征及研究范围9 习题 1.1假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率。那么,将对居民住房的价格有 响?根据本章所讨论的八个步骤来回答问题 1.2怎样理解经济计量学在商业和经济领域进行决策的作用? 1.3假设你是联邦储备局主席的经济顾问,若联储主席询问你,对增加货币供给来刺激经 济有何建议,那么,在你的意见中将会考虑哪些因素?在你的意见中如何运用经济计量学? 4为了减少对外国石油供应的依赖,政府考虑将对汽油收取联邦税,假设福特汽车公司 雇佣你分析税收增加对汽车需求量的影响,你将如何向公司提出建议? 5经济计量学与纯数理经济学有何区别?它与经济理论又有何区别? 1.6表1-2给出了美国1980~1996年间消费者价格指数(CPD)、500只股票的指数S&P),3 月期国债利率(3-mTbl)的数据 表1-2消费者价格指数(CP,1982-1984=100),标准普尔综合指数(S&P500,1941-1943=100) 及3月期国债利率(3-mTbl,.%) S&P500 3.m t bill 118.78 11.506 14.029 96 119. 1983 8.63 103.0 1985 107.6 1986 109.6 5.98 1987 113.6 286.83 1183 124.0 8.12 334.59 1991 376 415.74 1993 451.4 148.2 152.4 5.51 资料来源: Economic Report of the Presiden,1997, Tables e-60p368,B-71,p.382,andB-93,p.406 白)以时间为横轴,以上述三个变量为纵轴作图。当然,你可以以3个变量分别作图。 6b)你预计CPI与S&P指数之间的关系如何?CP1与3月期国债利率的关系如何?为什么? c)对每一个变量,根据散点图目测其回归直线 7表1-3给出了德国马克与美元之间的汇率(一美元兑换多少德国马克),以及两个国家 的消费者价格指数 表1-3马克对美元的汇率及德国和美国消费者价格指数(CPI) GM/S 德国CPI 86 2.2632 2.4281 2.5539

习题 1.1 假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率。那么,将对居民住房的价格有 何影响?根据本章所讨论的八个步骤来回答问题。 1.2 怎样理解经济计量学在商业和经济领域进行决策的作用? 1.3 假设你是联邦储备局主席的经济顾问,若联储主席询问你,对增加货币供给来刺激经 济有何建议,那么,在你的意见中将会考虑哪些因素?在你的意见中如何运用经济计量学? 1.4 为了减少对外国石油供应的依赖,政府考虑将对汽油收取联邦税,假设福特汽车公司 雇佣你分析税收增加对汽车需求量的影响,你将如何向公司提出建议? 1.5 经济计量学与纯数理经济学有何区别?它与经济理论又有何区别? 1.6 表1 - 2给出了美国1 9 8 0~1 9 9 6年间消费者价格指数( C P I)、5 0 0只股票的指数(S & P),3 月期国债利率(3-m T bill)的数据。 表1-2 消费者价格指数(CPI, 1982~1984=100),标准普尔综合指数(S&P500, 1941~1 9 4 3 = 1 0 0 ) 及3月期国债利率(3-m T bill, %) 年份 C P I S & P 5 0 0 3-m T bill 1 9 8 0 8 2 . 4 11 8 . 7 8 11 . 5 0 6 1 9 8 1 9 0 . 9 1 2 8 . 0 5 1 4 . 0 2 9 1 9 8 2 9 6 . 5 11 9 . 7 1 1 0 . 6 8 6 1 9 8 3 9 9 . 6 1 6 0 . 4 1 8 . 6 3 1 9 8 4 1 0 3 . 0 1 6 0 . 4 6 9 . 5 8 1 9 8 5 1 0 7 . 6 1 8 6 . 8 4 7 . 4 8 1 9 8 6 1 0 9 . 6 2 3 6 . 3 4 5 . 9 8 1 9 8 7 11 3 . 6 2 8 6 . 8 3 5 . 8 2 1 9 8 8 11 8 . 3 2 6 5 . 7 9 6 . 6 9 1 9 8 9 1 2 4 . 0 3 2 2 . 8 4 8 . 1 2 1 9 9 0 1 3 0 . 7 3 3 4 . 5 9 7 . 5 1 1 9 9 1 1 3 6 . 2 3 7 6 . 1 5 . 4 2 1 9 9 2 1 4 0 . 3 4 1 5 . 7 4 3 . 4 5 1 9 9 3 1 4 4 . 5 4 5 1 . 4 1 3 . 0 2 1 9 9 4 1 4 8 . 2 4 6 0 . 3 3 4 . 2 9 1 9 9 5 1 5 2 . 4 5 4 1 . 6 4 5 . 5 1 1 9 9 6 1 5 6 . 9 6 7 0 . 8 3 5 . 0 2 资料来源:Economic Report of the Pre s i d e n t ,1 9 9 7 , Tables B-60,p.368,B-71,p.382,and B-93,p.406. (a) 以时间为横轴,以上述三个变量为纵轴作图。当然,你可以以3个变量分别作图。 (b) 你预计CPI 与S & P指数之间的关系如何?C P I与3月期国债利率的关系如何?为什么? (c) 对每一个变量,根据散点图目测其回归直线。 1.7 表1 - 3给出了德国马克与美元之间的汇率 (一美元兑换多少德国马克 ),以及两个国家 的消费者价格指数。 表1-3 马克对美元的汇率及德国和美国消费者价格指数 ( C P I ) 年份 G M / $ 美国C P I 德国C P I 1 9 8 0 1 . 8 1 7 5 8 2 . 4 8 6 . 7 1 9 8 1 2 . 2 6 3 2 9 0 . 9 9 2 . 2 1 9 8 2 2 . 4 2 8 1 9 6 . 5 9 7 . 1 1 9 8 3 2 . 5 5 3 9 9 9 . 6 1 0 0 . 3 下载 第1章 经济计量学的特征及研究范围介绍9

经济计量学精要 0、cQ揪 (续) 年份 GM/S 美国CPI 德因CP 1984 103.0 2.9420 107.6 104.8 1.7981 113.6 104.9 1.7570 106.3 1.8808 124.0 109.2 6166 1991 1.6610 136.2 116.2 1992 140.3 120.9 16545 1994 1.6216 148.2 资料来源: Economic Report of the president,1995 GM/S from Table B-112.p402;CPl(1982-1984=100) from Table B-1 10, P. 400. 白)以时间年)为横轴,以汇率(ER)与两个的消费者价格指数为纵轴作图 b)求相对价格比率(RPR)俩两国消费者价格指数之比)。 6)作ER与RPR的关系图。 )通过散点图作回归直线。 附录A万维网上的经济数据1 http://www.whitehousegov/fsbr/esbr.htm 经济统计摘要室:提供产出、收入、失业、就业、工资、生产和商业活动、价格与货币 信用和证券市场以及国际统计数据 http://www.bog.frbfedus/fomc/bb/current 政府信息共享工程:提供地区经济信息;1990年人口和住房普查:1992年经济普查 1982,1987,1992年农业普查:1991~1995年美国进出口数据:1990年同等就业机会信息。 http://govinfo.kerr.orst.edu 国家统计局经济研究( National Bureau of economic research,NBER)主页:高级私人经济 研究结构,提供资产价值,劳动力,生产率,货币供给,商业循环指示器等。NBER还与其他 网站有许多联系。 http://www.nber.org panel研究:提供一些具有代表性的个人和家庭纵向调查的数据。这些数据自从1968年起 每年收集一次 http://www.umich.edu/-psid 网上经济学家资料:提供有关经济活动的综合信息和数据。该网站对经济学者非常有用 http://econwpa.wwwstl.edu/econfaq/econfaq.html 联邦网景:提供联邦政府各部门几乎所有信息 http://www.law.vill.edu/fed-agenCy/fedwebloc.html WebER:提供详细的经济事件与经济数据 http://www.amex.com/ 经济分析局主页:这是美国商业部门调查机构,发行杂志《商业调查》( Survey of current Business),提供各种经济活动数据

(续) 年份 G M / $ 美国C P I 德国C P I 1 9 8 4 2 . 8 4 5 5 1 0 3 . 0 1 0 2 . 7 1 9 8 5 2 . 9 4 2 0 1 0 7 . 6 1 0 4 . 8 1 9 8 6 2 . 1 7 0 5 1 0 9 . 6 1 0 4 . 7 1 9 8 7 1 . 7 9 8 1 11 3 . 6 1 0 4 . 9 1 9 8 8 1 . 7 5 7 0 11 8 . 3 1 0 6 . 3 1 9 8 9 1 . 8 8 0 8 1 2 4 . 0 1 0 9 . 2 1 9 9 0 1 . 6 1 6 6 1 3 0 . 7 11 2 . 2 1 9 9 1 1 . 6 6 1 0 1 3 6 . 2 11 6 . 2 1 9 9 2 1 . 5 6 1 8 1 4 0 . 3 1 2 0 . 9 1 9 9 3 1 . 6 5 4 5 1 4 4 . 5 1 2 5 . 2 1 9 9 4 1 . 6 2 1 6 1 4 8 . 2 1 2 8 . 6 资料来源:Economic Report of the Pre s i d e n t ,1995,GM/$ from Table B-11 2 , p . 4 0 2 ; C P I ( 1 9 8 2 ~ 1 9 8 4 = 1 0 0 ) from Table B-11 0 , p . 4 0 0 . (a) 以时间(年)为横轴,以汇率( E R)与两个的消费者价格指数为纵轴作图。 (b) 求相对价格比率(R P R) (两国消费者价格指数之比)。 (c) 作E R与 R P R的关系图。 (d) 通过散点图作回归直线。 附录1A 万维网上的经济数据 1 h t t p : / / w w w. w h i t e h o u s e . g o v / f s b r / e s b r. h t m 经济统计摘要室:提供产出、收入、失业、就业、工资、生产和商业活动、价格与货币、 信用和证券市场以及国际统计数据。 h t t p : / / w w w. b o g . f r b . f e d . u s / f o m c / b b / c u r r e n t 政府信息共享工程:提供地区经济信息; 1 9 9 0年人口和住房普查; 1 9 9 2年经济普查; 1 9 8 2,1 9 8 7,1 9 9 2年农业普查;1 9 9 1~1 9 9 5年美国进出口数据;1 9 9 0年同等就业机会信息。 h t t p : / / g o v i n f o . k e r r. o r s t . e d u 国家统计局经济研究(National Bureau of Economic Research, NBER)主页:高级私人经济 研究结构,提供资产价值,劳动力,生产率,货币供给,商业循环指示器等。 N B E R还与其他 网站有许多联系。 h t t p : / / w w w. n b e r. o rg panel 研究:提供一些具有代表性的个人和家庭纵向调查的数据。这些数据自从 1 9 6 8年起, 每年收集一次。 h t t p : / / w w w. u m i c h . e d u / ~ p s i d 网上经济学家资料:提供有关经济活动的综合信息和数据。该网站对经济学者非常有用。 h t t p : / / e c o n w p a . w w w s t l . e d u / E c o n FA Q / E c o n F a q . h t m l 联邦网景:提供联邦政府各部门几乎所有信息。 h t t p : / / w w w. l a w. v i l l . e d u / F e d - A g e n c y / f e d w e b l o c . h t m l We b E C:提供详细的经济事件与经济数据。 h t t p : / / w w w. a m e x . c o m / 经济分析局主页:这是美国商业部门调查机构,发行杂志《商业调查》 (S u rvey of Curre n t B u s i n e s s),提供各种经济活动数据。 10部分经济计量学精要 下载

点击下载完整版文档(PDF)VIP每日下载上限内不扣除下载券和下载次数;
按次数下载不扣除下载券;
24小时内重复下载只扣除一次;
顺序:VIP每日次数-->可用次数-->下载券;
共343页,可试读40页,点击继续阅读 ↓↓
相关文档

关于我们|帮助中心|下载说明|相关软件|意见反馈|联系我们

Copyright © 2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有