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第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计

第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计
第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计

空间计量经济学基本模型的matlab估计

一、空间滞后模型

sar ()

==================================================== 函数功能

估计空间滞后模型(空间自回归-回归模型)

)

,0(~2n I N x Wy y σεε

βρ++=

中的未知参数ρ、β和σ2。 ==================================================== 使用方法

res=sar(y ,x ,W ,info )

*********************************************************** res : 存储结果的变量;

y : 被解释变量;

x : 解释变量;

w : 空间权重矩阵;

info :结构化参数,具体可使用

help sar

语句查看

==================================================== 注意事项

1)W

W为权重矩阵,因为是稀疏矩阵,原始数据通常以n×3的数组形式存储,需要用sparse函数转换为矩阵形式。***********************************************************

2)ydev(不再需要)

sar函数求解的标准模型可以包含常数项,被解释变量(因变量)y,不再需要转换为离差形式(ydev)。

***********************************************************

3)x

需要注意x的生成方式,应将常数项包括在内。

***********************************************************

4)info

info为结构化参数,事前赋值;

通常调整info.lflag(标准n?1000)、info.rmin和info.rmax。***********************************************************

5)vnames

在输出结果中说明被解释变量。

使用方法:

vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……);

***********************************************************

6)Asymptotic t-stat(渐进t统计量)

rho的检验:渐进t分布,估计值的显著性使用相应的Z 概率表示。

==================================================== 应用实例

估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度

?案例素材

1997年,Pace等人研究了美国3107个县的选举投票率影响因素,运用的是美国1980年大选的公开投票数据,形成了一个包含3107个样本数据的截面数据集elect.dat。

可以通过matlab软件打开elect.dat查看,并打开elect.txt查看各列数据的含义。

?计量模型

认为各县的投票率受到相邻地区投票率的影响,同时,还受到选民教育水平、选民住房情况、选民收入水平的影响,据此得到如下计量模型:

y=β0+ρWy+xβ+ε

ε~N(0,σ2I n)

转换为:

y=ρWy+[1 x][β0β]’+ε

ε~N(0,σ2I n)

?程序语句

●1)近似估计

缺省设置:info.lflag=1

注意取对数值,得到y,x。

●2)精确估计

info.lflag=0

?运行结果

====================================================

xy2cont()

函数功能:

使用地区x坐标和y坐标,生成空间邻接矩阵。

使用方法:

[W1 W2 W3]=xy2cont(x,y)

其中,W2是行标准化后的空间邻接矩阵。

一个例子:

使用anselin数据,生成w,并与wmat比较其差异。

====================================================

二、空间误差模型

sem ()

==================================================== 函数功能

估计空间误差模型

)

,0(~2n I N Wu u u

x y σεε

λβ+=+=

中的未知参数β、λ和σ2。 ==================================================== 使用方法

res=sem(y ,x ,W ,info )

*********************************************************** res : 存储结果的变量;

y : 被解释变量;

x : 解释变量;

w : 空间权重矩阵;

info :结构化参数,具体可使用

help sem

语句查看

====================================================

注意事项

1)x

x应将常数项包括在内。

***********************************************************

2)info

info为结构化参数,事前赋值;

通常调整info.lflag(标准n?1000)、info.rmin和info.rmax。***********************************************************

3)vnames

在输出结果中说明被解释变量。

使用方法:

vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……);

*********************************************************** ==================================================== 应用实例

估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度

?案例素材

1997年,Pace等人研究了美国3107个县的选举投票率影响因素,运用的是美国1980年大选的公开投票数据,形成了一个包含3107个样本数据的截面数据集elect.dat。

可以通过matlab软件打开elect.dat查看,并打开elect.txt查看各列数据的含义。

?计量模型

认为各县的投票率受到相邻地区投票率的影响,同时,还受到选民教育水平、选民住房情况、选民收入水平的影响,据此得到如下计量模型:

y=β0+xβ+u

u=λWu+ε

ε~N(0,σ2I n)

转换为:

y=[1 x][β0β]’+u

u=λWu+ε

ε~N(0,σ2I n)

?程序语句

●1)近似估计

缺省设置:info.lflag=1

注意取对数值,得到y,x。

●2)精确估计

info.lflag=0

?运行结果

==================================================== 误差项空间依赖性的检验

***********************************************************

1)Moran I统计量检验

使用方法:

res=moran(y,x,W);

prt(res);

***********************************************************

2)似然比检验(lratios)

使用方法:

res=lratios(y,x,W);

prt(res);

***********************************************************

3)拉格朗日乘子(LM)检验

使用方法:

res=lmerror(y,x,W);

prt(res);

***********************************************************

4)沃德(Walds)检验

使用方法:

res=walds(y,x,W);

prt(res);

***********************************************************

5)基于sar残差的检验

使用方法:

res=lmsar(y,x,W1,W2);

prt(res);

====================================================

三、空间杜宾模型

sdm ()

==================================================== 函数功能

估计空间杜宾模型

)

,0(~W 221n I N WX X y y σεε

ββρ+++=

中的未知参数ρ、β1、β2和σ2。 ==================================================== 使用方法

res=sdm(y ,X ,W ,info )

*********************************************************** info :结构化参数,具体可使用

help sdm

语句查看

==================================================== 注意事项

1) X

模型中,第一个X 包括常数项,第二个未包括常数项。但程序中的X 应将常数项包括在内,程序会自动处理。 ***********************************************************

2)info

info为结构化参数,事前赋值;

通常调整info.lflag(标准n?1000)、info.rmin和info.rmax。*********************************************************** ==================================================== 应用实例

1)估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度

?案例素材

Anselin在1980年研究了美国俄亥俄州(Ohio)哥伦布市(Columbus)49个县的犯罪率影响因素,形成了一个包含49个样本数据的截面数据集anselin.dat。

可以通过matlab软件打开anselin.dat查看,并打开anselin.txt查看各列数据的含义。

?计量模型

y=β0+ρWy+xβ1+Wxβ2+ε

ε~N(0,σ2I n)

?程序语句

●1)近似估计

缺省设置info.lflag=1;或者info.lflag=2。

●2)精确估计

更改设置:info.lflag=0

?运行结果

2)估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度

?案例素材

1997年,Pace等人研究了美国3107个县的选举投票率影响因素,运用的是美国1980年大选的公开投票数据,形成了一个包含3107个样本数据的截面数据集elect.dat。

可以通过matlab软件打开elect.dat查看,并打开elect.txt查看各列数据的含义。

?计量模型

?程序语句

●1)近似估计

缺省设置:info.lflag=1;或者info.lflag=2.

注意y的取值问题:用点除(./)

●2)精确估计

由于n>1000,只能使用近似估计。

?运行结果

====================================================

四、广义空间模型

sac()

==================================================== 函数功能

估计广义空间模型

y=ρW1y+xβ+u

u=λW2u+ε

ε~N(0,σ2I n)

中的未知参数ρ、β、λ和σ2。

==================================================== 使用方法

res=sac(y,X,W1,W2,info)

==================================================== 高阶邻接矩阵的生成slag()

W p=slag(W,p)

注意:不包括低阶邻接。

==================================================== 应用实例

1)估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度

2)估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度

====================================================

练习作业

1)估计地区犯罪率受周边地区犯罪率以及其他因素的影

响程度

数据:Anselin(1980)。

方法:采用精确估计,分别采用空间滞后、空间误差、空间杜宾和广义空间模型估计。

具体任务:分别按照不同的模型,(1)编写运算语句;

(2)得到运算结果,并保存在作业里;(3)分析不同方法得到的结果差异。

2)估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度

数据:pace(1997)

方法:采用精确估计,分别采用空间滞后、空间误差、空间杜宾和广义空间模型估计。

具体任务:分别按照不同的模型,(1)编写运算语句;

(2)得到运算结果,并保存在作业里;(3)分析不同方法得到的结果差异。

中级计量经济学讲义_第二章第一节数学基础 (Mathematics)第一节 矩阵(Matrix)及

上课材料之二: 第二章 数学基础 (Mathematics) 第一节 矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节 分布函数(Distribution Function),数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节 数理统计(Mathematical Statistics ) 第一节 矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算 一个m ×n 矩阵可表示为: 矩阵的加法较为简单,若C=A +B ,c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊,若A 是一个m ×n 1的矩阵,B 是一个n 1×n 的矩阵,则C =AB 是一个m ×n 的矩阵,而且∑== n k kj ik ij b a c 1,一般来讲,AB ≠BA ,但如下运算是成立 的: ● 结合律(Associative Law ) (AB )C =A (BC ) ● 分配律(Distributive Law ) A (B +C )=AB +AC 问题:(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立? 向量(Vector )是一个有序的数组,既可以按行,也可以按列排列。 行向量(row ve ctor)是只有一行的向量,列向量(column vector)只有一列的向量。 如果α是一个标量,则αA =[αa ij ]。 矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A ',是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。 显然(A ')′=A ,而且(A +B )′=A '+B ', ● 乘积的转置(Transpose of a production ) A B AB ''=')(,A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵(inverse matrix ),如果n 级方阵(square matrix)A 和B ,满足AB=BA=I 。 则称A 、B 是可逆矩阵,显然1-=B A ,1-=A B 。如下结果是成立的: 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1)恒等矩阵(identity matrix)

计量经济学模型分析论文

计量经济学模型分析论文 工商101

我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要:近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战,因为,过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大,还有利率对储蓄率的影响很小,值得注意的是,模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。

引言(提出问题) 自1949年以来,中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势,因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率,但并非储蓄率越高越好,必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计,我国近年来的实际GDP平均每年增长9%左右,而资本的净边际产量即(MPK-δ),约为0.9%。我国的资本收益(MPK-δ)=每年0.9%,大大低于经济的平均增长率(n+g=9%)。可见,我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说,当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高,而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率,减少投资,把收入的更大份额用于消费,这样就会立即提高消费水平,并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢?下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。

空间计量经济学分析

空间计量经济学分析 空间依赖、空间异质性 ?传统的统计理论是一种建立在独立观测值假定基础上的理论。然而,在现实世界中,特别是遇到空间数 据问题时,独立观测值在现实生活中并不是普遍存在的(Getis, 1997)。 ?对于具有地理空间属性的数据,一般认为离的近的变量之间比在空间上离的远的变量之间具有更加密切 的关系(Anselin & Getis,1992)。正如著名的Tobler地理学第一定律所说:“任何事物之间均相关,而离的较近事物总比离的较远的事物相关性要高。”(Tobler,1979) ?地区之间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的Spatial Interaction,Spatial Effects):Spatial Dependence and Spatial Autocorrelation)。 ?一般而言,分析中涉及的空间单元越小,离的近的单元越有可能在空间上密切关联(Anselin & Getis, 1992)。 ?然而,在现实的经济地理研究中,许多涉及地理空间的数据,由于普遍忽视空间依赖性,其统计与计量 分析的结果值得进一步深入探究(Anselin & Griffin, 1988)。 ?可喜的是,对于这种地理与经济现象中常常表现出的空间效应(特征)问题的识别估计,空间计量经济 学提供了一系列有效的理论和实证分析方法。 ?一般而言,在经济研究中出现不恰当的模型识别和设定所忽略的空间效应主要有两个来源(Anselin, 1988):空间依赖性(Spatial Dependence)和空间异质性(Spatial Heterogeneity)。 空间依赖性 ?空间依赖性(也叫空间自相关性)是空间效应识别的第一个来源,它产生于空间组织观测单元之间缺乏 依赖性的考察(Cliff & Ord, 1973)。 ?Anselin & Rey(1991)区别了真实(Substantial)空间依赖性和干扰(Nuisance)空间依赖性的不同。 ?真实空间依赖性反映现实中存在的空间交互作用(Spatial Interaction Effects), ?比如区域经济要素的流动、创新的扩散、技术溢出等, ?它们是区域间经济或创新差异演变过程中的真实成分,是确确实实存在的空间交互影响, ?如劳动力、资本流动等耦合形成的经济行为在空间上相互影响、相互作用,研发的投入产出行为及政策 在地理空间上的示范作用和激励效应。 ?干扰空间依赖性可能来源于测量问题,比如区域经济发展过程研究中的空间模式与观测单元之间边界的 不匹配,造成了相邻地理空间单元出现了测量误差所导致。 ?测量误差是由于在调查过程中,数据的采集与空间中的单位有关,如数据一般是按照省市县等行政区划 统计的,这种假设的空间单位与研究问题的实际边界可能不一致,这样就很容易产生测量误差。 ?空间依赖不仅意味着空间上的观测值缺乏独立性,而且意味着潜在于这种空间相关中的数据结构,也就 是说空间相关的强度及模式由绝对位置(格局)和相对位置(距离)共同决定。 ?空间相关性表现出的空间效应可以用以下两种模型来表征和刻画:当模型的误差项在空间上相关时,即 为空间误差模型;当变量间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致了空间相关时,即为空间滞后模型(Anselin,1988)。 空间异质性 ?空间异质性(空间差异性),是空间计量学模型识别的第二个来源。 ?空间异质性或空间差异性,指地理空间上的区域缺乏均质性,存在发达地区和落后地区、中心(核心) 和外围(边缘)地区等经济地理结构,从而导致经济社会发展和创新行为存在较大的空间上的差异性。 ?空间异质性反映了经济实践中的空间观测单元之间经济行为(如增长或创新)关系的一种普遍存在的不 稳定性。 ?区域创新的企业、大学、研究机构等主体在研发行为上存在不可忽视的个体差异,譬如研发投入的差异 导致产出的技术知识的差异, ?这种创新主体的异质性与技术知识异质性的耦合将导致创新行为在地理空间上具有显著的异质性差异, 进而可能存在创新在地理空间上的相互依赖现象或者创新的局域俱乐部集团。 ?对于空间异质性,只要将空间单元的特性考虑进去,大多可以用经典的计量经济学方法进行估计。 ?但是当空间异质性与空间相关性同时存在时,经典的计量经济学估计方法不再有效,而且在这种情况下,

经典计量经济学应用模型

经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是( )。 A .维持产出不变,增加一单位的某一要素投入,需增加另一要素投入数量 ; B. 维持产出不变,减少一单位的某一要素投入,需增加另一要素投入数量; C .要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ; D .要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 ( )。 A .要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C .边际技术替代率 D .技术进步率 3. 下列生产函数中,要素的替代弹性为变量的是( ) A .线性生产函数 B. VES 生产函数 C .C D -生产函数 D .CES 生产函数 4. 下列生产函数中,要素的替代弹性为∞的是( ) A .线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C .C D -生产函数 D .CES 生产函数 5. 下列生产函数中,要素的替代弹性分别为0和1的是( ) A .线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C .C D -生产函数和线性生产函数 D .CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指( )。 A .生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C .要素质量的提高 D .管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中( )。 A .α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C .α和β是替代弹性 D .A 是要素替代弹性

8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中,01ρ<<,1δ越接近于1,表示 ( )。 A .资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C .技术进步程度越高 D .技术进步程度越高 9. 中性技术进步中,希克斯中性进步指的是( )。 A .要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C .自资本产出率/Y K 不随时间变化 D .资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时,表示( ) A .价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C .无论价格如何变动,需求量都不变 D .价格上升,需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型: (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是( ) A .j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C .()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D .1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数( )。 A .商品供应量 B. 商品需求量 C .商品价格 D .收入 13. 消费函数模型的一般形式为( )。 A .t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C .1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D .1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中,不能用于分析价格队需求量影响的模型时 ( )。 A .线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C .耐用品消费调整模型 D .状态调整模型

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来,我国经济呈迅速而稳定的增长趋势,由于分配机制和收入水平的变化,城镇居民生活水平在达到稳定小康之后,消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年,我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先,我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点;本文根据相关的数据统计数据,运用一定的计量经济学的研究方法,进而我们建立了理论模型。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。最后,我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词:居民消费;城镇居民;回归;Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验: (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验: (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验: (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

第五章-单方程计量经济学应用模型试题及答案

第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题: 1.当所有商品的价格不变时,收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2.对于生活必需品,需求的收入弹性i E 的取值区间为 ,需求的自价格弹性的取值区间为 。 3.当收入和其他商品的价格不变时,第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比,叫做需求的 。 4.替代品的需求互价格弹性ij E 0;互补品的需求互价格弹性 ij E 0;无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5.吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6.西方国家发展的需求函数模型的理论模型,是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7.在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中,V 表示总 ,i r 表示第i 种商品的 需求量,i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8.在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中,I 表示 ,i r 表示第i 种商 品的 需求量,i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9.在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 (t T =12,,,Λ)中,参数a 表示 , 且a 0; t t Y C 10ββ+=,参数b 1<0,表示递减的边际消费倾向。 10.在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 (t T =12,,,Λ)中,参数b 1 0,以反映边际消费倾向 规律。

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来,我国居民收入与消费水平不断提高,居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力,特别是进入20世纪90年代以来,居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大,对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场,社会消费需求不足,居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需,扩大居民消费变得越来越重要。因此,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,制定符合我国现阶段情况的国民消费政策,对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料,详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表:

表2 由表2可知,模型估计的结果为: 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验,得出下表:

表3 由表3可知,35292.11n 2 =R ,由怀特检验,在α=0.05的情况下,查可 知92.16905 .02 =)(χ >35292.11n 2=R ,表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217,D.W.检验结果表明,在5%的显著性水平下,n=20,k=2,查表得20.1d =L ,41.1d =U ,由于0

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

最新资料计量经济学期末考试试卷集(含答案)

计量经济学试题一 一、判断题(20分) 1.线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。() 2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。() 3.在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。()4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。() 5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。() 6.判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。()7.多重共线性是一种随机误差现象。() 8.当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。() 9.在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的变大。()10.任何两个计量经济模型的都是可以比较的。() 二.简答题(10) 1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4分) 2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。(6分) 三.下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。(5分) 1.求出空白处的数值,填在括号内。(2分) 2.系数是否显著,给出理由。(3分) 四.试述异方差的后果及其补救措施。(10分)

五.多重共线性的后果及修正措施。(10分) 六.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤?(10分) 七.(15分)下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1.指出模型中哪些是内是变量,哪些是外生变量。(5分) 2.对模型进行识别。(4分) 3.指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。(6分) 八、(20分)应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。得到的结果如下:Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5 Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 其中,GDP表示国内生产总值,DEBT表示国债发行量。 (1)写出回归方程。(2分) (2)解释系数的经济学含义?(4分) (3)模型可能存在什么问题?如何检验?(7分)

计量经济学 庞皓 课后思考题答案

思考题答案 第一章绪论 思考题 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用 答:计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究,这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的,它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展,是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导,紧密结合中国经济的实际,就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么 答:计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法,而且要对实际经济问题加以研究,分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容,目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究,实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映经济事实的统计数据为依据,用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系

答:1、计量经济学与经济学的关系。联系:计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律;计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据;经济计量分析的结果:对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别:经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量;计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系:经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量;经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据;经济现象不能作实验,只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实,只能依赖于经济统计数据。区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同 答:在计量经济模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答:一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素:经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型:u + = α βX Y+ 其中,Y为居民消费支出,X为居民家庭收入,二者是经济变量;α和β为参数;u是随机误差项。 假如你是中央银行货币政策的研究者,需要你对增加货币供应量促进经济增长提

计量经济学我国人口总数模型分析

我国人口数量的相关分析 一,寻找相关数据 二,进行模型的建立 打开Eviews,建立一个新的Workfile。数据类型为时间序列,1979~2012年。

输入被解释变量y与5个解释变量(如图所示) 将数据导入group中

分别观察y与x1,x2,x3,x4,x5的散点图,Y与x1的散点图: Y与x2的散点图:

Y与x4的散点图:

观察上述散点图发现y与x1,x2,x3,x4,x5为非线性关系,因此对其进行非线性模型的线性化处理。 三,对模型进行参数估计 首先对模型进行线性化处理 对其进行模型回归,输入ls y c z1 z2 z3 z4 z5 得到如下图所示回归结果

回归结果为 i Y ^ =-123441.8-3988.052Z 1 +5043.003Z 2 +6105.032Z 3 -11.015X 4 +20443.4Z 5 i Y ^ =-123441.8-3988.05log(X 1 )+5043.0log(X 2 )+6105.03log(X 3 )-11.015X 4 +20443.4 log(X 5 ) t =(-5.5428) (-2.2016) (0.7198) (7.8404) (-5.3888) (6.2395) R 2 =0.997258 2— R =0.996769 F=2037.054 DW=0.981736 (1)经济意义检验 β1=-3988.052,说明出生率每增加单1%,我国总人口减少3988.052单位; β2=5043.003,说明死亡率每增加单1%,我国总人口增加5043.003单位; β3=6105.032,说明人均可支配收入每增加1个单位,我国总人口增加6105.032单位; β1=-11.015,说明受高等教育人数每增加1个单位,我国总人口减少11.015单位; β1=20443.4,说明医疗机构数每增加1个单位,我国总人口增加20443.4单位; (2)统计检验 ○ 1拟合优度检验 可决系数R 2 =0.997258,修正后的可决系数2 — R =0.996769,表明拟合结果相当好。 ○ 2T-检验 由表可知各参数的t 统计量为 β1为t 1=-2.2016 β2为t 2=0.7198 β3为t 3=7.8404

计量经济学模型

第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据: 1) 研究目的; 2) 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围,决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定(可能需要进行一定的修改)。若没有已知的关系式可用,可以根据研究目的,人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式,就直接套用。否则,可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数,因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前,如有可能,应先进行调整,使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因,及统计指标间的相关性,在设计模型结构时,需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型,即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义: 1) 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了? 2) 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响? 判别准则 1) 复相关系数R (一般要求R>0.8),或方程的F -统计量; 一般来说,若R>0.9或经F-检验是显著的,则从整体上说,方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量,外生变量对内生变量有较强的解释能力,否则,表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量,需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时,R 值可以低一些,用于预测时,R 值应比较大。 2) 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集,out Ω是在回归模型外待检的预测变量集,del Ω是

建立计量经济学模型的步骤和要点

建立计量经济学模型的步骤和要点 | [<<][>>] 一、理论模型的设计 对所要研究的经济现象进行深入的分析,根据研究的目的,选择模型中将包含的因素,根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素,并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系,设定描述这些变量之间关系的数学表达式,即理论模型。例如上节中的生产函数 就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作,即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1. 确定模型所包含的变量 在单方程模型中,变量分为两类。作为研究对象的变量,也就是因果关系中的“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量;而作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技术,是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量,主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量:外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量,如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说,上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等,只能称为“因素”,这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型,必须选择适当的变量来表征这些因素,这些变量必须具有数据可得性。于是,我们可以用总产值来表征产出量,用固走资产原值来表征资本,用职工人数来表征劳动,用时间作为一个变量来表征技术。这样,最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面,为了叙述方便,我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去,都以“变量”来表示。 关键在于,在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。

第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计

空间计量经济学基本模型的matlab估计

一、空间滞后模型 sar () ==================================================== 函数功能 估计空间滞后模型(空间自回归-回归模型) ) ,0(~2n I N x Wy y σεε βρ++= 中的未知参数ρ、β和σ2。 ==================================================== 使用方法 res=sar(y ,x ,W ,info ) *********************************************************** res : 存储结果的变量; y : 被解释变量; x : 解释变量; w : 空间权重矩阵; info :结构化参数,具体可使用 help sar 语句查看

==================================================== 注意事项 1)W W为权重矩阵,因为是稀疏矩阵,原始数据通常以n×3的数组形式存储,需要用sparse函数转换为矩阵形式。*********************************************************** 2)ydev(不再需要) sar函数求解的标准模型可以包含常数项,被解释变量(因变量)y,不再需要转换为离差形式(ydev)。 *********************************************************** 3)x 需要注意x的生成方式,应将常数项包括在内。 *********************************************************** 4)info info为结构化参数,事前赋值; 通常调整info.lflag(标准n?1000)、info.rmin和info.rmax。*********************************************************** 5)vnames 在输出结果中说明被解释变量。 使用方法: vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……); ***********************************************************

《计量经济学》作业题

第一章绪论 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类,它们是【】 A 函数关系和相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指【】 A 变量间的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 3、进行相关分析时,假定相关的两个变量【】 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量,一个不是随机变量 D 随机或非随机都可以 4、计量经济研究中的数据主要有两类:一类是时间序列数据,另一类是【】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 5、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 6、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 7、经济计量分析的基本步骤是【】 A 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B 设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型 D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 8、计量经济模型的基本应用领域有【】 A 结构分析、经济预测、政策评价 B 弹性分析、乘数分析、政策模拟 C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析 D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、计量经济模型是指【】 A 投入产出模型 B 数学规划模型 C 包含随机方程的经济数学模型 D 模糊数学模型 10、回归分析中定义【】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量 11、下列选项中,哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】 A. 计量经济学准则 B 经济理论准则 C 统计准则 D 统计准则和经济理论准则

计量经济学习题及解答55874

第一章绪论 一、填空题: 1.计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科,挪威经济学家弗里希,将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2.数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系,用__________性的数学方程加以描述,计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系,用__________性的数学方程加以描述。 3.经济数学模型是用__________描述经济活动。 4.计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同,可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5.计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6.建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作,即__________、____________________、____________________。 7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定__________。 8.可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9.选择模型数学形式的主要依据是__________。 10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:__________数据、__________数据和__________数据。 11.样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12.模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。

计量经济学试卷汇总含答案

计量经济学试卷汇总含 答案 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

选择题(单选题1-10 每题 1 分,多选题11-15 每题 2 分,共20 分) 1、在多元线性回归中,判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B.增加 C.不变 D.变化不定 2、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表 明模型中存在 C A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时,需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%,人均消费支出将预期增加 B A.% B.% C.5% D.% 7、对样本相关系数r,以下结论中错误的是 D A.越接近于1,Y与X之间线性相关程度越高 B.越接近于0,Y与X之间线性相关程度越弱 C.-1≤r≤1 D.若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L,则认为随机误差项εi A.不存在一阶负自相关 B.无一阶序列相关 C.存在一阶正自相关D.存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素,且每个因素有两种特征,则回归模型中需要引入 A.一个虚拟变量B.两个虚拟变量 C.三个虚拟变量 D.四个虚拟变量

计量经济学名词解释全

广义计量经济学:利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称,包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学:以揭示经济现象中的因果关系为目的,在数学上主要应用回归分析方法。 计量经济学: 是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。 计量经济学模型:揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。 截面数据:截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合,可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。 时间序列数据:把反映某一总体特征的同一指标的数据,按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的统计数据称为时间序列数据 面板数据:指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 总体回归函数:指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系(或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数)。 样本回归函数:指从总体中抽出的关于Y,X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。随机的总体回归函数:含有随机干扰项的总体回归函数(是相对于条件期望形式而言的)。线性回归模型:既指对变量是线性的,也指对参数β为线性的,即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 最小二乘法:又称最小平方法,指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 最大似然法:又称最大或然法,指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的

总离差平方和:用TSS表示,用以度量被解释变量的总变动。 回归平方和:用ESS表示:度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 残差平方和:用RSS表示:度量实际值与拟合值之间的差异,是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 协方差:用Cov(X,Y)表示,度量X,Y两个变量关联程度的统计量。 拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度,用2R表示,该值越接近1,模型对样本观测值拟合得越好。 多元线性回归模型:在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象,表现为在线性回归模型中有多个解释变量,这样的模型成为多元线性回归模型,多元指多个变量。 偏回归系数:在多元回归模型中,每一个解释变量前的参数即为偏回归系数,它测度了当其他解释变量保持不变时,该变量增加1个单位对解释变量带来的平均影响程度。 方程显著性检验:是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验,旨在对 模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。回归分析:回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论。目的是通过后者的已知或设定值,去估计和预测前者的(总体)均值。 相关分析:主要研究随机变量间的相关形式及相关程度的计算方法和 理论。 结构分析: 经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。 拟合优度:所估计的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度。 方差膨胀因子VIF:多个解释变量辅助回归确定多重可决系数的基础上计算的方差扩大

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