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上传人:ga****84 文档编号:311688 上传时间:2018-09-21 格式:PPT 页数:25 大小:358.50KB
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资源描述

1、发展研究院,第一部分,背景知识常用软件入门,发展研究院,一、背景知识,(一)因果关系及其余条件不变分析举例:工资的决定(1)一个变量的变化会引起另一个变量的变动吗?(2)模型假设保持其他因素固定不变,建立因果关系,但是这种因果关系确实存在吗?在多数对经济理论的检验中,经济学家的目标就是要推定一个变量对另一个变量的因果性效应.其他条件不变意味着其他因素保持不变的概念在因果分析中的重要作用。,发展研究院,计量经济学方法可以有效的保持其他因素不变:怎样做呢?关注平均或期望的响应上,即存在的问题是什么?选定正常控制一览表困难,运用不同的控制能够导致y与x之间因果关系的不同结果,这正是确立因果性复杂的地

2、方。(信息集的影响)其他问题也会妨碍对因果关系的估计。例如:有C的元素适当的测量值,但是仍然没有y或w的适合的测量值。,发展研究院,(二)随机设置与渐近分析随机抽样假定(1)设立一个总体模型 (2)i.i.d样本可以从总体中抽取出来分析重点:与有限样本性质相反的估计量的渐近性质。例:工资报价函数公司溢出效应,发展研究院,(二)条件期望(均值)概念1、为什么条件期望是重要的?统计学的视角假定利用过去的信息It-1预测Yt。令g(It-1)是Yt的预测算子,则预测误差为:如何判断模型的预测效果?对预测误差的判断,发展研究院,常用的统计标准:MSE定理:根据MSE标准对于Yt而言,条件均值就是Yt最

3、好的估计量。即:问题:线性回归的局限性?例:消费函数结论:条件期望是一个最优的预测算子。,发展研究院,至此,可以写成下式:也可以写成下式:例:持续失业时间、股票价格变动时间(ACD模型),发展研究院,如果判断误差的标准不是MSE,则最优的预测算子不是MSE,目标函数变为MAE则最优的预测算子则是条件中位数。这时最优的估计量为:条件中位数例:线性指数模型(损失成本),发展研究院,经济学视角:例:消费平滑:理性预期与Hall的随机游走理论(Random walk),发展研究院,我们有由此出发推导霍尔(1978)的随机游走:假设收益率是固定的:Rt=R0则消费的跨期效用可以写为:,发展研究院,考虑一

4、种消费函数形式:CRRA考虑另一种消费函数形式:二项式,发展研究院,2、条件期望的特征,定义:例如:若y是工资,且x包括各种各样的个体特征,如教育、经历以及IQ,则E(wage|educ,exper,IQ)表示给定educ值、exper值以及IQ值时工资水平wage的平均值。,发展研究院,发展研究院,部分效应、弹性及半弹性,确定y=f(x)寻找x变化时y是如何变化的?,发展研究院,有时对部分效应的特殊函数感兴趣。如弹性。为什么要用右式?当y与x都是随机变量时,则有:,发展研究院,若弹性的定义取一个自然对数是线性的模型,若y0,xj0, 我们可以将弹性定义为在很大程度上,当y0时,期望的对数和对

5、数的期望处理成相同是没有什么损失 的,只要log(y)与log(xj)定义恰当。,发展研究院,条件期望的若干性质:期望迭代定律(law of iterate expectation,LIE),发展研究院,出于多种目的考虑,需要用LIE的一般特例:LIE的一般形式中还有一些其他的有益应用。假定对某一个(向量)函数地f(x)与一个实值函数g(.)来说,,发展研究院,例:如果一个工资方程是:则:,发展研究院,3、条件期望的误差形式,发展研究院,4、线性投影,给定上式的线性投影,总可以写成:,发展研究院,二、常用软件,Eview(3.0,5.0,6.0)EViews是在大型计算机的TSP (Time

6、Series Processor) 软件包基础上发展起来的新版本,是一组处理时间序列数据的有效工具,1981年Micro TSP面世,1994年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews并投入使用。虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济领域应用,但它的适用范围不应只局限于经济领域。,发展研究院,Stata(8.0,9.0,10.0)能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,以及一些多变量分析)。Stata最大的优势可能在于回归分析(它包含易于使用的回归分析特征工具

7、),logistic回归(附加有解释logistic回归结果的程序,易用于有序和多元logistic回归)。Stata也有一系列很好的稳健方法,包括稳健回归,稳健标准误的回归,以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外,在调查数据分析领域,Stata有着明显优势,能提供回归分析,logistic回归,泊松回归,概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法(多变量方差分析,判别分析等)。http:/www.cpc.unc.edu/services/computer/presentations/statatutorialhttp:/ Hong, Advanced Econometrics, Lecture Note伍德里奇,横截面与面板数据的经济计量分析,中国人民大学出版社,2007年高铁梅,计量经济分析与建模:EVIEW应用与实例,清华大学出版社,

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