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计 量 经 济 学. 任课教师：张龙. 课程介绍. 《 计量经济学 》 是教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定的高等学校经济学门类各专业 8 门共同核心课程之一，是经济类专业的必修课，管理学类专业的选修课，一般周学时为 3~4 课时。 学生在学习本课程之前，应先学习了 《 微积分 》 、 《 线性代数 》 、 《 概率论与数理统计 》 、 《 经济学 》 （包含微观经济学和宏观经济学）和 《 经济统计学 》 等课程。. 在西方国家经济学科中的地位. 计量经济学是当今西方国家经济类专业三门核心课程（宏观、微观、计量）之一。 - PowerPoint PPT Presentation
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计 量 经 济 学
任课教师：张龙
课程介绍 《计量经济学》是教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定的高等学校经济学门类各专业 8门共同核心课程之一，是经济类专业的必修课，管理学类专业的选修课，一般周学时为 3~4课时。
学生在学习本课程之前，应先学习了《微 积分》、《线性代数》、 《概率论与数理
统计》 、 《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）和《经济统计学》等课程。
在西方国家经济学科中的地位
计量经济学是当今西方国家经济类专业三门核心课程（宏观、微观、计量）之一。
著名计量经济学家、诺贝尔经济奖获得者克莱因（ Klaien ）在《计量经济学教科书》序言中写道：
“ ” “计量经济学已在经济学科中居于重要的地位 ， 在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经
”济学课表中有权威的一部分。萨缪尔森（ P.Samuelson “）： 第二次大战后的
”经济学是计量经济学的时代 。
诺贝尔经济学奖与计量经济学62 位获奖者中 直接因为对计量经济学的创立和发展做出贡献而获奖者达到 15人。其中四分之三都与计量经济学密切相关， 30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学。近 20位担任过世界计量经济学会会长。
1969 R. Frisch J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 R. F. EngleC. W. J. Granger 2011 Christopher A.Sims
教学目的
经济学是一门科学 /实证的方法，尤其是数量分析方法是经济学研究的基本方法。
马克思：一种科学只有在成功地运用数学时才算达到真正完善的地步。
本课程的教学目的是通过该门课程教学，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经
济问题。
教学方法 “ ”采用 课堂教学、上机实验、课程作业 三结合方法，即课堂教学的基础上，辅助于必要的上机实践，并要求学生完成运用计量经济方法的课程作业。
1.理论与应用并重。既要重视理论方法，也要重视应用模型和实际问题的解决；对于理论方法，重点是思路而不是数学过程；
2.以教材中的经典计量经济理论方法为主，也要适当讲解常用的前沿的现代计量经济理论方法；
3. 必须掌握一种应用软件，注意课堂的软件应用演示 “ ”， 师傅领进门，修行在个人 ，多练。
学习方法和考试方式
学习方法： １ .坚持听课 ２ .认真看书 ３ .独立作业考试方式： 1.闭卷笔试（ 6０％）平时考查（ 2０％
+20%） 2.考查内容：上课＋上机＋作业
教学安排
周 3学时，共 54学时上课 36学时双周上机，共１８学时学分： 3 课程性质：必修平台课
教学要求
掌握计量经济学的基本理论和方法能应用计量经济方法进行初步的经济分析与预测
能运用 Eviews软件作一般性经济计量分析说明：重思想、方法、应用，数学推导不是重点
教材及参考书《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
教材及参考书
《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
教材及参考书《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
教材及参考书《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
教材及参考书
《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
教材及参考书《计量经济学》，张龙、王文博，清华大学出版社， 2010年 3月
《计量经济学》，庞皓，科学出版社， 2006年 7月
《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社， 2006年 7月
《经济计量学精要》 （美）达莫达尔 N. 古亚拉提（ DamodarN.Gujarati）著，张涛译，机械工业出版社， 200７年１月
第一章 绪论
一 .计量经济学名称的来历 “英文 Econometrics”一词最早是由挪威经济学家弗里希 (R.Frisch) 于 1926 年在《论纯经济问
“题》一文中仿照 Biometrics” “ ”（ 生物计量学 ）提出来的。中文译名有两种：经济计量学与计量经济学。
另外，弗里希于 1933 年最早提出了宏观经济学一词 : Macroeconomics
第一节 计量经济学的涵义和范围
主张译成经济计量学的人认为： 第一，英文原文是以经济作词冠的，这表明
Econometrics 是经济的计量学，而不是倒过来；
第二，大多数西方经济计量学的教科书主要阐述进行计量的方法和技术，而很少把经济学的规律、学说和定理作为议论的中心，顶多不过是对不同学说进行数量验证、对比而已。
强调该学科的主要内容是经济计量的方法，是估计经济模型与检验经济模型。试图从名称上强调它是一门研究经济计量方法论 的学科。
主张译成计量经济学的人认为： 译成计量经济学则是表明该学科主要研究的是用具有特定含义的经济计量方法来解决经济规律如何进行定量表述；
试图通过名称强调它是一门经济学科。而且是应用经济学的一个分支学科。
虽然译法不同，但无论是经济计量学还是计量经济学在内容上都是一致的，都是既研究经济学的方法论，又研究这些方法在实际经济问题
中的应用。
译法争议的主要原因 两种译法存在争议的主要原因是对计量经济学研究范畴的不同理解 .
前者认为，经济计量学主要研究如何进行计量的方法；后者认为，计量经济学主要研究经济规律 如何进行定量表述。
前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科；后者试图通过名称强调它是一门经济学科。
二 .计量经济学的定义 弗里希（ Frisch “）对计量经济学的定义是 用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面就其本身来说都不应该与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，即使经济理论中有很大部分具有一定的数量特征；也不应把计量经济学与在经济中应用数学看成一样的。经验表明，统计学，经济理论和数学三方面观点之一是实际理解现代经济生活中数量关系的必要条件，但任何一种观点本身不是充分条件，这三者的结合才是强有力的工具，正是由于这三
”者的结合才构成了计量经济学。
综上所述，可以认为：
“简而言之： 计量经济学就是统计学、”经济理论和数学的结合。
计量经济学是以经济理论为指导，以实际统计资料为依据，以数学和统计推断为方法，以电脑技术为工具，以建立经济计量模型为手段，定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系的经济学科。
三、 计量经济学与其它学科的关系1.计量经济学就是统计学、经济理论和数
学的结合
经济学：一般经济现象的理论抽象，早期的经济学都是运用逻辑推理的方法对经济现象用文字加以描述，大多数具有定性的性质，并没有提供具
体的数量关系。数学 :数学是研究数字、数字的运算规律以及数
和形的关系的一门学科。统计学 :研究如何搜集资料 /整理资料和进行数据分析 /推断的一门方法论科学。
数学 经济学
统计学
数理经济学
数理统计学
经济统计学
经济计量学
2.计量经济学与其他学科的关系图 :
3.经济理论
首先要做的是查找一下有关价格变动与需求量之间关系的经济理论，众所周知的需求定律告诉我们： 其他条件不变的情况下，某商品的价格上升，则对该商品的需求量减少；反之，价格下降，需求量增加。 简言之，一商品的价格与其需求量之间呈反向关系，即需求曲线斜率为负。
4.数理经济学：
运用抽象的方法，采用数学符号、函数 和几何图形表述经济学概念与理论。
需求函数的数理模型：
尽管需求定律假定价格 (P)与需求量 (Q)之间呈反向关系，但并没有给出二者之间关系的精确形式。例如，该定律并没有告诉我们价格与需求量之间关系是线性的还是非线性的，如图 2中（ a ）和 (b) 所示。
(a) (b)
Q
P
Q
P
图 2 线性和非线性的需求函数图
事实上，斜率为负的曲线有很多，在它们之中选择正确的函数是计量经济学家的任务。 如果 Q 和 P 之间的关系是线性的，如图2（ a）所示，则数学上需求函数可表示为：
Q = α+βP (1-1) α 和 β 称为该函数的参数，它们是未知常数。 α 亦称为截矩，它给出 P 为 0 时 Q 的值。 β亦称为斜率，它计量的是 P的单位变动所引起的 Q的变动率。式（ 1-1）表述了需求量和价格的确定性关系，可称为数理经济模型。
5.建立数理模型
数理模型的缺陷 :
数理模型 Q = α+βP假定价格 (P)与需求量 (Q)之间的一种精确的或确定的关系，也就是说，对于一个给定的价格，就确定一个唯一的需求量 ,即数学上的函数关系。在现实的经济变量之间，极少存在这种关系，更常见的是不精确的关系。为了说明这一点，我们根据表 1.1中 Q和 P的假设数据画出一个散点图（图 1.3）。
6.由数理模型到计量经济模型
数据表和散点图
表 1.1
P Q 0 78
1 70 2 69
3 63 4 60 5 58
-
-
-
i i i i i
80
Q
70
60
1 2 3 4 5
x
x x
x x
x
P 图 3
直线与散点离差的原因图 3显示的是一种近似线性而非严格线性的关系。为什么不是所有 6个点都位于数学模型 Q = α+βP 所规定的直线上呢？这是因为我们在导出需求曲线时假定所有影响 Q的其它变量保持不变，而实际上它们通常要变，这种变动会对 Q产生一些影响。结果是，观测到的 Q和 P的关系可能不精确。就象本例所展示的，现实中经济变量之间的关系一般是一种不精确的关系，因此用 Q = α+βP 式这样的数学模型描述是不合适的，因为它不能正确反映客观实际情况
随机扰动项 (disturbance term )
“为了解决这个问题，我们用一个 一揽”子 变量 u加进原数学模型中， u代表除 P外所有影响Q的其它因素的影响， u称为随机扰动项或误差项。扰动项 u可以理解为这样一个变量，它反
映的是除了价格以外的其它所有帮助决定需求量的因素。这些因素包括相对而言不重要因而未引入模型的变量（如消费者的口味，他们的收入，替代商品的价格等），还包括纯粹的随机因素。
计量经济模型
引入扰动项 u后，将需求函数写为： Q = α+βP + u (1-2)
这是一个计量经济模型 。
数理经济模型与计量经济模型的主要区别是后者有扰动项。没有扰动项的关系称为精确的或确定的关系，而有扰动项的关系称为随机的关系。
当我们用一个随机关系式来预测被解释变量的精确值时，结果往往有误差，扰动项被用来估量这
“ ” 些 误差 的大小。
随机扰动项对于随机扰动项，我们可以假设它服从于一事实上的概率分布，即取什么值或取某一值的可能性是有规律的，所以一经在方程中引进扰动项，就可以利用概率统计的方法和实际经济统计资料，对方程的参数进行估计，从而确定存在于变量之间的具体数量关系，即确定经济结
构的参数。研究如何运用和改造概率统计方法，使其适合于经济关系的计量测量的诸课题，即是计量经
济学的基本研究范畴。
随机扰动项产生的原因
① 客观现象的随机性质。经济计量模型引入随机项，从根本上看，是由于经济活动是人类参与的活动，经济行为不像科学实验那样完全处在可控
状态下，人的行为的随机性 ，社会环境与自然环境影响的随机性决定了经济问题的随机性质。
②模型省略变量。研究某一经济现象时，影响某一经济变量的因素很多，在建立模型时，只能包括我们要研究的几个重要的因素（解释变量），其他被省略的因素的影响都归于随机项之中。
随机扰动项产生的原因③测量与归并误差。在收集、处理统计数据中，总要产生某些主观或客观上的测量误差、登记误差，致使有些变量的观测值并不精确等于实际值，尤其在综合资料过程中可能产生归并误差。在模型估计时，测量误差与归并误差都归入随机项。
④模型数学形式的误差。经济现象是很复杂的，因变量与解释变量之间真实关系可能是非线性的，但此由于认识不足，而用线性形式来表示，因此而形成的误差也包含在随机扰动项中，或者略去模型中的某些方程，即由于方程个数不足，而不能真实反映经济现象而产生误差。
7.数理经济学、数理统计学、经济统计学与计量经济学的区别
数理经济学：侧重研究经济的定量方面，它仅是用数学形式表达经济理论，并不关心经济理论的可测性，它和一般经济学理论并无本质区别，因此，属于理论经济学的范畴。
经济统计学：是关于搜集、整理，分析经济数据，描述经济现象在整个观察期间的数量表现以及各种数量间的关系，如上面模型涉及的两个变量 Q和 P的具体数值是多少，它们的变化特征是什么。
数理统计学：是研究随机变量统计规律性的一门数学学科。可以说，数理统计学是计量经济学的方法论基础，
计量经济学：计量经济学是从具有一定经济内容的经济模型出发，根据统计资料，研究模型参数的估计和推断。
7.数理经济学、数理统计学、经济统计学与计量经济学的区别
（１）计量经济学与数理经济学（经济学）的关系
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（理论基础）
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（应用和发展）
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
计量经济学研究的主体是经济现象和经济关系的具体数量规律
（ 2）经济统计学与计量经济学关系
联系：经济统计是对经济现象的一种度量，但侧重于对社会经济现象的描述；
计量经济学也是对经济现象的一种计量，但侧重于对社会经济现象涉及的变量间关系的度量；
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；
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
计量经济学则主要通过模型，利用数理统计方法对经济变量之间的相互关系进行计量，并对经济变量之间的数量关系加以验证，
两者并无不可逾越的界线，可以认为计量经济学是比较高级的统计学。
（ 3）数理统计学与计量经济学的区别
数理统计学是抽象地研究一般随机现象的统计规律性，它讨论在一定标准假定下，（如独立同分布的条件下），一般随机变量的概率分布特性，以及特征数 的估计和推断。
计量经济学却是以具有一定经济内容的经济模型出发，研究模型参数的估计和推断，因此，计量经济学所估计和推断的参数都具有特定的经济意义，反映特定的经济关系
标准假定在实际经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法。
8.计量经济学特点： ①计量性 .传统经济理论研究，主要是定性分析，即使有量的概念和计量的分析，也不处于主要地位。计量经济学都是以客观数据为基础，定量分析经济现象，用具体的数学关系式表达经济规律。
②模型化 .计量经济学研究经济规律的主要手段是建立计量经济模型。运用模型表示经济规律，验证和发展经济理论，通过对模型参数的分析，评价经济政策和决策，利用模型预测未来。建立和运用经济模型，是计量经济学的核心。
计量经济学特点③随机性 .由于客观经济现象普遍存在随机性，所以计量经济学模型有随机项的设定，并且对随机项的性质和影响进行深入分析、估计和检验。这就使计量经济学模型，能够比较真实地反映客观经济实际，比较正确地表示客观经济规律，比较准确地预测经济活动的未来。
④实证性 .计量经济学不是从概念出发，搞纯理论的分析研究，而是从先验的理论或经验出发，建立数学模型，然后依据客观存在的经济数据对模型进行估计，检验，修正，从而检验经济理论，这种通过实践验证和发展理论的研究方法，符合唯物主义认识论，这也是计量经济学取得成功的要诀所在。
9.计量经济学模型成功的三要素 理论：即经济理论所研究对象的行为理论，它是计量经济研究的基础，例如：消费理论。
方法：主要包括估计方法和检验方法，它是计量经济研究的工具和手段，是计量经济学不同于其它经济学科的主要特征。
数据：反映研究对象的活动水平，相互间联系以及外部环境的数据，或更广义的讲是信息，可以看成计量经济研究的原料。
这三方面缺一不可。
10.数量经济学（ QuantitativeEconomics ）数量经济学是经济科学的一个重要的组成部分，数量经济学是在经济理论的分析基础上，利用数学方法和计算机技术，研究经济数量关系及其变化规律的经济学科。
数量经济学研究领域还有不同看法，一般认为它是更加广泛的经济学科，指用数学方法分析研究经济现象和过程的各种学科的总称；
可以包括数理经济学，计量经济学，投入产出分析，经济最优化理论和方法，经济系统论，经济控制论，经济信息论 ,经济对策论，经济预测学等，所以，计量经济学是数量经济学的重要组成部分。
第二节 计量经济学的产生与发展
1.2.1．奠基的时期： 17世纪后半期 -20世纪初期 1.2.2．学科的建立：上世纪２０年代末３０年代初 1.2.3 ．学科的发展 ：自上世纪３０年代至今 1．最初 10年 (30年代 )，主要研究微观经济问题
2． 40年代 -70年代，重点是研究宏观经济问题 3．计量经济学之今日 1.2.4．我国计量经济学的起步及发展
1.2.1奠基时期：（ 17世纪后半期 -20世纪前期）
—１．统计学的产生是计量经济学的基础 统计学运用于经济学
早在十七世纪后半期，英国古典经济学家威廉 .配弟 (Widliam Petty)1676 年曾经写了一本叫《政治算术》 “的书，它是最早用 数字，重量和
”尺度 来阐明经济现象的著作，这本著作对后来计量经济学的产生在方法论方面有较大的影响。熊彼特称他为计量经济学的开拓者。
同时，牛顿 -莱布尼兹提出了微积分的基本思想
２．数学在经济学领域的运用
到十九世纪前半期：法国庸俗经济学家古偌（ A.A.CourNot）在 1838年出版的《财富理论的数学原理》一书中，提出了需求函数， Q=f(p)。
但没有列出函数关系的具体形式及其所表达的具体数字之间的关系，所以古诺的理论还是比较抽象的，可以说是属于数理经济学（始祖） .
十九世纪中期， H.戈森、 C.门格尔、W.杰文斯等开创了边际分析体系。
同时，德国数学家高斯于 1809年提出了最小二乘法，于 1８ 21年提出了正态分布理论。
—３．模型的初步建立 方法论基础 十九世纪后半期，经济学中大量运用数学研究问题。
1874年当时瑞士洛桑大学教授法国经济学家瓦尔拉斯（ Leon Walras ）在《纯粹政治经济学纲要》 “ ”一书中创立了所谓 全部均衡经济学 。把商品的供给和需求，把生产、货币以及商品的价格完全用若干个联立方程式表示出来，表示经济上各种现象有彼此互相制约、互相依存的关系，对以后计量经济学奠定了初步的数理经济学的基础，
他的继承者意大利经济学家帕雷托（ V.Pareto）发展了一般均衡论，并用几何图示法研究经济变量之
间的关系。 “ ”同时，英国统计学家高尔顿提出了 回归 的概念
4.数理经济学和数理统计学的形成
1890年马歇尔（ A.marshell）出版了他的《经济学原理》，其中用较多篇幅介绍数学方法在经济学中
“ ”的应用，并提出了 局部均衡论 ；至此，数学方法已成为当时西方经济理论研究中不可缺少的描述和推理的重要工具，于是，数理经济学进入了新的发展阶段，从而为计量经济学的产生奠定了理论基础。
20世纪 20年代，费歇尔和纽曼分别提出抽样分布和假设检验理论，至此，数理统计的理论框架基本形成。
1.2.2 学科的建立
1926年挪威经济学家 R.Frich提出了计量经济“学的名称 Econometrics”。
1930 年 12 月 29 日 ， 弗 里 希 、 费 歇 尔（ Fisher）、丁伯根（荷兰， J.Tinbergen ）等人在美国克里夫兰发起成立了国际计量经济学会；其宗旨 “是要 促进对经济问题达到理论数量探
” 讨和经验数量探讨相结合的目的。于 1933年创刊《 Econometrics》杂志。 这些都标志着计量经济学已正式成为一门独立的新兴学科。
１ .建立的标志
２．计量经济学应运而生的原因
时代背景计量经济学的产生，与当时的时代背景是密切相关的。上世纪二十年代末期，在资本主义世界发生了严重的经济危机，原有的市场经济能够自行调节、
“ ”保持 均衡 发展的传统理论陷于失灵。为了摆脱困境，许多国家广泛采用计量经济学理论和方法，进行市场总供需研究，商业循环预测和政策分析，试图从加强政府对经济的干预和宏观管理来寻求克服危机的措施。
宏观方面：
“丁伯根： 弗里希和我在 30年代萧条的日子里发动了这个工作，我们是要制定
”一个计划来和萧条战斗 。1930年弗里希出版了《运用完全回归系统的统计合流分析》一书，进一步深化了计量经济学的定量分析技术，被推崇为计量经济学的经典著作。为计量经
济学的初步形成和发展奠定了基础。
微观方面：
资本主义进入了垄断阶段：这一时期社会产品的生产、销售已大部分集中于少数垄断组织手中，垄断资本家为了摆脱或减少经济危机的打击，为了竞争取胜和获取高额利润，要求对市场需求、产品产量、产品价格等经济数量关系进行具体的研究和计量，并进行经济预测，探讨经济政策的效果。
企业和垄断资本家都十分重视采用计量经济理论和方法，对经济景气、循环周期的研究，以及政策模拟。于是计量经济学就应运而生。
３．计量经济学产生的意义
从方法论方面看，从定性研究到定量分析的发展，是经济学更精密、更科学的表现，是现代经济学的重要特征
计量经济学的发展还和现代科学技术的发展，特别是电子计算机的应用直接相关，随着经济计量的更加精细，所用的模型越来越多，电子计算机使大量而复杂的经济计量模型得以实际运用，从而也促进了经济计量理论及应用的发展。
1.2.3 学科的发展（自上世纪３０年代至今）
80多年来，计量经济学取得了长足的进步１ .最初 10年，主要研究微观经济问题２ .30年代，由研究微观经济模型为主转向宏观经济问题
３ .40-60年代，重点是研究宏观经济问题４ .70以后 ,计量经济学的广泛应用５ .计量经济学之今日
1．最初 10年主要研究微观经济问题
发展初期的十多年，侧重于个别商品供给与需求的计量，基本上属于个量分析或微观分析。如：
舒尔次在消费理论和市场行为方面的研究；柯布（ C.Cobb）和道格拉斯（ P.Douglas）关
于产出与投入要素之间关系的研究 ；弗里希在以经济学和统计学理论为基础来测定弹性以及总体经济的稳定性的研究，是一大贡献。
丁伯根在景气循环理论方面的研究，都为计量经济学拓宽了新的领域；
2． 30年代，由研究微观经济模型为主转向宏观经济问题
1935年丁伯根建立的世界上第一个宏观经济模 型（用于分析荷兰经济的宏观经济模型 ），开
创之前以研究微观经济模型为主转向建立宏观经济模型的新阶段。
1936年凯恩斯《就业、利息和货币通论》一书的问世，提出了政府干预经济运行理论和需求决定理论，并提出经济总量倚于消费需求的基本模型，为建立联立方程模型并用其描述、解
释经济现象提供了重要的理论依据。
３ .40年代：计量经济学迈进了新境界
自四十年代起，计量经济研究的范围扩大到整个经济体系，其特征是处理总量数据，如消费、储蓄、投资、国民收入和就业等宏观经济总量的计量分析，亦即总量分析或宏观分析。
学者们都致力于经济理论的模型化及数学化的研究，、萨谬尔森（ P·A·Somuelson ） 的《经济学》成为这一时期计量经济学研究的重要理论基
础 ； 哈威勒莫（ Havelmo）将统计推断运用于计量经济学代表作是 1944年出版的《经济计量学的概率论方法》 ,因而几乎使计量经济学为数理统计学的分支。
４ .50年代 :联立方程理论与应用
库坡曼（ Koopman)定义并解决了联立方程的识别问题；泰尔（ Theil）发明了两阶段最小二乘法和完全信息极大似然估计，是联立立程模型参数估计的重要方法，对计量经济学的发展颇有建树。
应用方面，美国著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者克莱因相继发表了《美国经济变动（ 1921-1941）》（ 1950年）、《美国的一个计量经济模型（ 1929-1952 ）》（ 1955年）， 推动了宏观计量经济模型的应用与发展 。
５ .60年代：经典理论的完善
阿尔蒙（ S.Almon ）提出了分布滞后新处理方法。邹至庄将物理学的光谱分析应用在计量经济学 ; 同时有关非一次式模型的许多问题也被克服，这些都显示出经济计量学的体系已经相当严密，而其理论基础也日益巩固。
克莱因 又相继发表了 《对于英国 1959年的计量经济预测》、《日本经济增长的一个模型》等论文，使宏观计量经济模型在宏观经济管理中发挥
了重要的作用。
６ .70年代后 ,计量经济学的广泛应用1970年代以来，计量经济学在理论和应用上都进入了一个新阶段。在理论上具体表现在：新方法论变革开始从模型估计和检验的方法研究转向模型设定的方法论探讨。
英国伦敦经济学院的萨根（ D·Sargan）率先将误差修正模型形式运用于计量经济模型，为模型的理论假设提供了方便的计量检验形式，萨根所倡导的一个从一般到简单为原则的动态模型设定的新方法在 1970年代中期迅速发展。
７ .80 年代 在理论方法方面由格兰杰提出了的协整理论，在此基础上，英国学者韩德瑞（ D.F.Hundry）提出了动态模型设定的新方法并建立了动态计量经济学的完整体系，使计量经济学进入了一个新的理论体系。
金融计量经济学，非参数计量经济学，微观计量经济学，空间计量经济学等的形成和发展，极大地丰富了计量经济学的理论 。
从方法论看，非线性方法、随机过程方法、对策论方法、贝叶斯方法、最优化方法等现代数学、统计学的新方法相继被引入到计量经济分析之中，丰富了计量经济学的方法
在宏观应用方面：应用计量经济学也由传统的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数和宏观经济模型转向金融市场、工资、福利、国际贸易、经济周期波动、科技进步、经济增长方式转变、产业结构调整等新的研究领域。
模型规模越来越大和变量的数目越来越多，由克莱“因发起研制的 连接（ Link）计划”，到 1981
年就包括了美、英、法、日、苏联（前）、中国、波兰等以及非洲、亚洲、拉丁美洲、中东等四个地区的 70多个国家和地区，方程个数达到 10000个以上，包含 30000多个变量。
而且其应用向新的领域发展，由经济预测转向经济理论假设检验和政策模拟与决策，即更加注重实证研究。
对企业与个人的各种行为的微观经济计量分析从 80年代起开始活跃起来，并成为现代计量经济学最具活力的一个方向；
到了 90年代以后，由于金融对各国经济的作用的加强，计量经济模型的应用又侧重于金融风险与控制、投资风险与控制和信用风险与控制以及国际收支等现实问题的研究，并成为计
量经济学研究前沿的一个新亮点。
在微观应用方面：
８．计量经济学之今日
今天，计量经济学更广泛地运用于实际经济生活中，各国普遍利用经济计量模型从事经济预测与经济结构分析，拟订经济发展计划，提出经济对策。
经济计量模型正日益成为一个重要的经济管理决策工具；在设计方案、制定经济政策和评价政策中，用作模拟仿真的经济实验室。
1.2.4我国计量经济学的起步及发展1978年以前曾断断续续地开展了一些经济数量方
法的研究 ；50年代后期著名经济学家孙冶方提出在经济学研究中使用数学；
1960年中国科学院经济研究所成立了一个经济数学方法研究组。主要搞投入产出、优化研究；数学研究所运筹学研究室成立了经济组 。
文革中又把经济计量学作为资产阶级意识形态加以批判；但以华罗庚教授为首的一大批科学家在全国范围内大力推广优选法统筹法 。
1978年以后，计量经济学开始了新的起步
改革开放以后， 1979年三月成立了成立了中国数量经济研究会， 1984年定名为中国数量经济学会，并办有一份杂志 : 《数量经济技术经济研究》）。
1980年中国数量经济学会在北京颐和圆首次举办经济计量学讲习班，邀请 Klein等七位美国教授讲课。自此，计量经济学的教学与科研迅速展开，
取得许多研究成果。 1982 年召开了全国数量经济学第一届年会 （西安）； “国家信息中心为参加联合国的 连接计
”划 研制了我国的宏观计量经济模型。吉林大学数“量经济研究中心研制了 国家财政模型及经济景气
”分析系统 。
1992年以后1992年开始，我国每年春、秋两次召开座谈会对中国宏观经济进行分析和预测， 11月份出版
《中国经济蓝皮书》1998 “年经教育部专业教学指导委员会审定 计量
”经济学 已确认为经济学各专业本科学生八门核心课程之一，多数学校已经把计量经济学列为硕士生和博士生的必修课程。
目前我国已经有 14 个计量经济学专业博士点。 42个硕士点。但从整体上说我国的经济计量学教学与科研水平与世界水平相比还有很大差距。还缺少在世界上知名的学者。
第三节 计量经济研究的步骤
1.3.1 建立计量经济模型１．建立模型的含义２．研究有关经济理论３．构成计量经济型的基本要素４ . 建立模型阶段具体技术工作
1.模型设定的定义
经济模型是对经济现象或过程的一种数学模拟，建立模型就是对所研究的经济活动进行深入分析，根据研究目的，选择模型中将包含的变量，并根据经济行为理论和样本数据所显示出的变量间的关系，建立描述这些变量式间关系的数学表达式，
这是经济计量研究的第一步，也是整个经济计 量分析过程中最关键的一步。
２．研究有关经济理论
我们通过一个例子来说明研究步骤。假设某汽车生产商请一个计量经济学家为他研究价格上涨对汽车需求量的影响，该计量经济学家按步骤进行。
建立模型需要理论抽象。模型是对客观事物的基本特征和发展规律的概括，是对现实抓住本质的简化；这种概括和简化就是理论分析的成果。因此，在模型设定阶段，首先要注意基于经济理论的定性分析。
3.构成计量经济型的基本要素经济变量 :不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以通过直接观测取得数值的影响因素。
经济参数 :表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测， 需要通过一定的方法去估计 。
随机误差项 :
模型中没有包含的所有因素的代表。所谓建立模型，就是把所研究的经济变量的相互依存关系，用参数联系起来，使之成为能反映变量内在依存关系的方程体系。
４ .模型设计阶段具体技术工作：
（ 1）模型应该包括那些变量？哪些是因变量？哪些是自变量？
计量经济学方法 ,说到底是因果分析方法 ,
定量分析经济活动中各因素之间的因果关系 .
“ ”如果选择了某一变量作为 果 那么重要的是正“ ”确地选择作为 因 的变量。在单方程计量经济
学模型中 , “ ”前者被称为 被解释变量 ,
（ explained variable “）后者被称为 解”释变量 ,(explanatory valiable) 。
被解释变量和解释变量
例如： Q = α+βP+u 式是反映 Q和 P之间关系的计量模型，在这样一个模型中，等号左边的变量称为因（应）变量(dependent variable) 或被解释变量(explained variable) ，等号右边的变量 称 为 自 变 量 (independent variable) 或解释变量 (explanatory variable)，在我们的例子中， Q是因变量， P是解释变量，意味着我们用价格的变动来解释需求量的变动。
（ 2）确定模型函数数学形式的方法
利用经济理论：可以利用数理经济学家提出的数理方程式，并使这些方程式成为有助于经验检验的形式，把这种数学方程式转变为计量经济方程式，需要有大量的独创性和实际技巧。
依据已有数据：根据样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。
在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就选择可能的形式进行模拟
（ 3）模型包括几个参数，它们的符号（正负）如何？模型中待估参数的数值，要待模型估计、检验后才能确定，但对于它们的符号和大小的范围，在很多情况下可以根据对所研究经济活动的认识，事先加以估计，并因此检验模型的估
计结果。例如对 Cobb-DongLas生产函数，有如下理论形式（两投入要素情形下）
其中： Y为产出量 L为投入劳力， k为投入资金。待估参数为 A.α.β 。
LAKY
5 常见的模型的类型 宏观模型和微观模型：按模型反映的客体范围划分，若只涉及局部范围，如某个企业，部门，地区内部各方面的关系，称作微观经济模型，若涉及总体、全局，则称为宏观经济模型。
静态模型和动态模型：按照模型的变量是否和时间有关划分，若只涉同一时间的有关变量，与时间变化无关，称作静态模型，若与时间变化有关，则称为动态模型。
行为方程与技术方程
按模型反映的经济现象发动的原因划分，若由于某些单位、部门、居民的经济行为而发生的经济现象，表示这类关系的方程，称为行为方程：（消费方程和供给方程）如：
由科学技术水平可能确定的物质生产技术
——关系的方程式叫技术方程，如柯布 道格 拉斯生产函数： 其中 , A为待定参
数。
LAKY
确定性方程和随机方程 确定性方程是用来说明有关的定义或者描述均衡条件，法律制度或政府政策所确定方程式，例如：销售税金 =销售税率（%） ×销售收入，其中税率是由政府制度明确规定的（ T=ty）。
定义方程是根据经济理论或假定所确定的有关经济变量之间存在或成立的定义，一般用恒等式表示。例如： PQ(销售额 )=P（单价） ×Q（销售
量）； 这类方程不包括随机扰动项，属于确定性方程。再如表示表示供给和需求相等的方程 D=S
随机方程是包括随机扰动项的方程
线性模型和非线性模型
按照模型结构的函数形式划分，若是线性方程，如上述的需求方程 Q=a+bP，都是线性模型 ;
若模型结构是非线性方程，则称为非线性模型，有些非线性方程通过适当的数学变换，可以化成线性方程，这类模型也称作线性模型，如柯布一道格拉斯生
产函数，两边取对数，即化为线性结构Lny=LnA+αLnL+βLnk。
单一方程与联立方程从形式上分，若模型中仅用一个方程来描述某一经济变量作被解释变量与引起这个变量的各因素作为解释变量之间的关系，称为单一方程模型。
由多个方程组成的计量经济模型称为联立方程模型，如最简单的宏观经济模型
其中， Yt = GDP， Ct = 消费， It = 投资， Gt
= 政府支出。
tttt
tttt
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GICY
uYYI
uYC
21210
110
内生变量和外生变量 (Endogenous Variables and Exogenous Variables)在我们的简单宏观经济模型中， C、 I和 Y是内生变量， G是外生变量。
内生变量是其值在模型内部确定的变量。由于在求解模型时，通常是需要联立地解出所有内生变量的值。
外生变量是其值在模型之外决定的变量。模型中使用它们，但不由模型决定它们的值。
设定外生变量的原则
在设定模型时，通常将以下两类变量设定为外生变量：
（ 1）条件变量、政策变量、虚拟变量。如货币供给、税率、利率、政府支出等。
（ 2）短期内很大程度上是在经济系统之外决定或变化规律稳定的变量，如人口、劳动力供给、国外利率、世界贸易水平、国际原油价格等
经济计量模型，应当具有的基本条件
（ 1）要有科学的理论依据，建立模型时必须对客观经济现象的相关关系作科学的理论分析，使模型真实地反映经济现象之间的依存关系。
（ 2）方程中的变量一般具有观测性。只有可观测的变量，才可能取得实际的统计资料；也才可用来估计参数。
（ 3）所构造的方程必须有解，特别是在建立联立方程模型的要使内生变量的数目与方程个数相适应；而且方程形式要尽可能简捷，模型中还应包含随机误差项。
1.3.2 数据的收集
变量和模型确定以后，就要全面收集统计资料，这是模型设定的基础工作。
一般说来，收集的数据都需要经过统计分组，整理加工，使之系统化，成为能为模型所用，反映问题特征的综合资料。
数据整理工作包括分类，调整口径，汇总，编制变量列表。还包括建立研究问题的数据库。
１数据的分类 (1 ）时间序列数据 ：按时间先后排列的若干个时期内所收集到的数据称为时间序列数据（ Time-Series Data ） ，也称动态数列数据。主要来源定期报表资料，时间序列数据是建立计量经济模型应用最多的数据形式。
（ 2 ）截面数据 ：在同一时刻或几乎同一时点截面上所收集的不同空间的数据称为截面数据（ Cross- Section Data ）。主要来源专门调查。
（ 3 ）合并数据 亦称面板数据（ Panel Data）：是指对不同时刻横截面个体作连续观测
所得到的多维时间序列数据。
２数据来源
宏观数据来源：《中国统计年鉴》以及各省市统 计局和各部门出版的统计年鉴中获得；
微观数据来源：一方面要通过各公司内部收集，另一方面也可通过抽样调查获得；
最新数据来源：中国经济信息网中经网（ http://cedb. cei.gor.cn）和国家统计局
的中国统计信息网（http://www:stats.gor.cn）等获得。
数据库公司：如深圳国泰安信息技术有限公司和北京大学中国经济研究中心的色诺芬信息服务公司等，通过付费可及时提供大量有效经济数据。
３质量要求 完整性：经济数据作为系统状态和其内部机制及外部环境的数量描述，必须是完整的，否则，模
型就无法运行。准确性 :包括两个方面含义，一是它必须准确反映它所代表的经济主体的状态，二是它必须是模型
研究中所要求的数据 。 可比性：也就是通常所说的数据口径问题。一致性：并不是可比性可以包容的，它是指样本数据的来源与被估母体应属同一个母体。例如估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。
1.3.3 参数估计
经济计量模型设定以后，就要估计参数。参数是模型中表示变量之间数量关系的常系数。
参数将各种变量连接在模型之中，具体说明解释变量对被解释变量的影响程度。
在未经实际资料估计之前，参数是未知的，又是不可直接观测的，由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算；模型设定之后，依据可资利用的数据资料，只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。
经过实际估计所得出的参数值，称为参数的估计值。用一定的方法获得的用来描述总体参数估计的数学表达式，称为参数的估计量。
一般来说，经济理论所关注的焦点并不是估计值，而是估计量（参数的估计值是所估计参数的具体数值，参数的估计式是估计参数数值的公式，估计量是用于将数据转换成估计值的公式 )。之所以更关注后者，是因为从一特定样本计算的估计值是不是好，取决于估计方法（估计量）是不是好。
估计值和估计量（ Estimates and Estimators）
如何通过变量样本观测值去科学地估计总体模型的参数是计量经济学的核心内容，参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并通过假设检验来验证经济理论。
通常用希腊字母表示未知参数的真值。假设 β是一个我们想知道的参数值，应用统计技术，我们可以得到 β 的合理估计值。在任何实际应用中， β 的估计值就是一个数字。如上述需求模型，若参数的估计值 β=-2，它不仅说明了边际消费倾向的实际内容，同时也证实了需求理论关于 β的符号为负。
１参数估计的意义
２选择参数估计方法 单一方程 古典最小二乘法 加权最小二乘法 工具变量法 最大似然法 联立方程 二阶段最小二乘法 有限信息估计法 完全信息估计法
3. 对模型中变量关系的研究
对解释变量之间相关程度加以研究，以克服由于多重共线性所引起的不良效果。
对解释变量与被解释变量因果关系的检验以及对时间序列数据进行平稳性检验，以防出现伪回归；
对联立方程模型中的方程进行识别，即考虑方程组的参数是否有唯一可信的估计值，以便决
定采用哪种适当的估计方法进行估计。
4.计量工具的应用
在实际的计量经济研究中，运用样本数据对参数的估计与检验，将面临很大的计算工作量。现在这方面的工作已经可以由各种有关的计算机应用软件来实现，计算机应用软件已成为学习计量经济学必不可少的部分。
本书采用的计算机应用软件是应用十分广泛的EViews 和 (Econometrics Views) ，将结合每一章的内容介绍 Eviews以及 SPSS软件的使用方法。
1.3.4 模型检验参数估计以后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济过程，还需要进行检验。检验分四方面内容：经济意义检验、统计检
验、计量经济学检验和模型的预测检验 。１ .经济意义检验 主要检验各个参数是否与经济理论和实际经验相符；如果不符，则要查找原因和采取必要的修改措施，如在需求方程中，如果估计出参数是正的，则可断定估计值是错误的，因为一般商品的价格和需求量为负相关，这与先验理论不相符，应找出导致错误的原因，提高参数估计值的可靠性。
２统计检验
统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型参数估计值的可靠性，此项检验一方面检验引入模型的解释变量与被解释变量是否密切相关，另一方面检验所设的经济计量模型是否有效地描述被解释变量的变化，通常最广泛应用的统计检验有 :
拟合优度检验（ R2），方程参数的显著性检验（ t）样本回归模型对总体回归模型模拟程度的检验 主要是用数理统计中统计推断的原理进行的。
３计量经济学检验 由计量经济学理论确定的对基本假设的满足程度、各种经济计量假设的合理性检验。
统计检验主要是利用统计推断来进行的，但是统计推断是需要一定的前提条件的，这些条件是否成立，直接影响到统计准则检验的可靠性，因此，需要对统计推断是否符合这些前提条件进行检验，常用的检验方法主要包括 :
随机扰动项的自相关检验，随机扰动项的异方差性检验 ,
解释变量的多重共线性检验等。
4 模型的预测检验
预测检验主要检验估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓样本特性。
具体做法是：利用扩大了的样本重新估计模型参数，将估计值和原来的估计结果进行比较，并检验其间差异的显著性。或将所建立的模型用于样本以外某一时期进行预测，并将这个预测值和实际的观测值进行比较，然后检验其差异的显著性。
1.3.5 模型应用经济计量模型主要用于分析经济结构，评价经济政策，预测经济发展，实证分析等四个方面。
模型的应用过程也就是检验模型和理论的过程。如果预测误差小，表明模型精度高，质量好，对现实解释能力强，理论符合实际；反之，则要对模型以及对建摸所依据的经济理论进行修正。再设定，再估计，再检验。
经济计量工作过程，是一个不断修改、信息反馈的动态过程。参见下面的流程图。
计量经济学的组成与结构
理论 事实
模型 数据统计理论
精练数据
利用计量经济学技术和精练数据估计模型
结构分析 经济预测 政策评价
原料
加工
成品
计量经济技术经济计量模型
实证分析
上图显示了计量经济学的四个主要目的：结构分析、经济预测、政策评价和实证分析，或者说是计量经济学的四项应用。它们代表的是计
“ ”量经济学的 终端 产品，正如理论和事实代表“ ”的是它的 原材料 一样。
该图还显示了计量经济研究的不同部件是如何组装起来并最终投入使用的。由于计量经济学的应用是通过计量经济模型实现的，因此，计量经济学的四项应用也就是计量经济模型应用的四个方面。
解释：
1.结构分析 结构分析是指用已经估计出参数值的经济计量模型，对所研究经济系统内的经济变量之间的经济关系进行定量的考察，以说明经济变量之间的数量比例关系，即当一个或几个变量发生变化时会对其它变量以至整个经济系统产生什么样的影响。
具体来说，也就是分析在模型体系中，当其它条件不变时，外生变量或前定变量发生一定的变动，对内生变量的影响程度，而最常用的方式就是影响乘数，简称乘数 。
结构分析所采用的主要方法是边际分析、弹性分析、乘数分析与比较静力学分析。
结构分析是将估计好的计量经济模型用于经济关系的数量研究，结构分析代表的是计量经济
“学的 科学”目的，即通过用模型和数据检验和验证经济关系来理解现实世界的经济关系。
“结构分析的一个结果可能是对理论的 反馈”影响。例如，对菲立普斯曲线，即通货膨胀率和失业率之间关系的数量研究，已经导致了失业理论的各种发展。
结构分析的意义
２ .政策评价
政策评价也叫政策模拟，政策评价是用估计好的计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，在此基础上对各方案作出评价，然后在不同政策方案之间进行选择，
通常作法是先用模型做一个基准运行，也就是现行政策不变的情况下，经济系统的运行结果；然后作一些政策假设，如利率提高一个百分点，再运行模型，比较前后两次运行的结果，如 GDP、通货膨胀率等宏观经济变量值的变化，从而模拟出某项政策或政策组合的效果。
用模型进行政策评价最常用的是模拟法，即把模“ ”型当作 实验室 去模拟所研究的经济体系，分析
整个体系对各种假设政策条件的反应。进行政策评价时，先要确定模型中的某些前定变
“ ”量或参数为可用政策加以调整的 政策变量 ，再分析每个政策变量的变动对内生变量的影响。
经济政策的不可试验性，计量经济学模型具“ ”有 经济政策实验室 功能。
政策评价的意义
３ .经济预测 经济预测是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的前定变量，去预测内生变量在实际观测样本数据以外的数据。经济预测可以是对内生变量未来时期的动态预测，也可以是对内生变量不同空间状况的预测。
计量经济学模型是从短期预测而发展起来的，计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动
中找出变化规律为主要技术手段。对于非稳定发展的经济过程，或缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能会失效。
预测往往是决策和行动的基础，市场预测和宏观经济预测都是如此。应用宏观计量经济模型进行经济预测，是经济预测的主要手段之一。
西方发达国家主要宏观经济模型都定期发布预测报告，预测结果往往得到政府、企业和公众的重视。有专门机构对各主要模型的预测功能进行定期评
估。 英、美很多模型班子有自己固定的客户，靠预测已经可以以战养战了。
可以看出：经济结构分析、经济预测、政策评价三者有密切的关系，经济结构分析的结果，可用于经济预测，经济预测的结果是政策评价的依据；而政策评价本身，又是一种条件经济预测。
经济预测意义
４ . 实证分析 利用计量经济模型和实际统计资料分析现实的经济现象，以此说明某个理论假说的正确与否。任何经济学理论，只有当它成功地解
释了过去，才能为人们所接受。如果按照某种经济理论所建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观测数据，则意味着该理论是符合客观事实的，也表明这种理论是正确的；反之，则说明该理论不符合客观事实，是不正确的理论。
模型的应用过程也是检验模型和理论的过程，利用计量经济模型可以检验经济理论与客观事实的一致性，计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。
对理论假设的检验可以发现和发展理论• 如果预测误差小，表明模型精度高，质量好，对现实解释能力强，理论符合实际；
• 反之，则要对模型以及对建模所依据的经济理论进行修正，经济计量的工作过程，是一个不
断修改、信息反馈、达到四个主要目的过程，
实证分析的意义
设计理论模型
收集统计资料
模型的参数估计，建立具体模型
模型检验
是否合符标准？
征求决策者意见
是否可用于决策？
应用
预测未来 评价政策结构分析
修改整理模型
修改模型
理论模型与数据收集阶段
参数估计与模拟阶段
政策分析与模型应用阶段
理论研究或经验总结
实证分析
第五节、计量经学济的分类
理论计量经济学：是以介绍、研究计量经济学的一般理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法。
应用计量经济学：则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的具体应用处理，如生产函数、需求函数、投资函数等。
本课程 是二者的结合。
1.4.1 理论计量经济学和应用计量经济学
1.4.2 广义计量经济学和狭义计量经济学广义计量经济学 利用经济理论、数学和统计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、投入产出分析、时间序列分析等。
狭义计量经济学 就是通常所说的计量经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目的，采用的数学方法主要是在回归分析基础上发展起来的计量经济方法。
本课程主要讨论狭义计量经济学的内容。
1.4.3 微观计量经济学与宏观计量经济学
微观计量经济学：于 2000年诺贝尔经济学奖公报“中正式提出，内容集中于 对个人和家庭的经济行
” ”为进行经验分析 ，原材料是微观数据 ，微观数据表现为截面数据和平行（ penal）数据。赫克曼（ J.Heckman）和麦克法登（ D.McFaddan ） 对微观计量经济学作出原创性贡献。
微观计量经济学的主要内容包括：面板（ penal）数据模型的理论方法，离散选择模型的理论方法，选择性样本模型的理论方法等．
宏观计量经济学：是对总量和宏观问题进行计量分析，其原材料是宏观数据，包括时间序列数据和平行数据。宏观计量经济学名称由来已久，但是它的主要内容和研究方向发生了变化。
经典宏观计量经济学：利用计量经济学理论方法，建立宏观经济模型，对宏观经济进行分析、评价和预测。
现代宏观计量经济学的主要研究方向：单位根检验、协整理论以及动态计量经济学
1.4.4 初、中、高级计量经济学
初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程模型理论与方法为主要内容；
中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；
高级以非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用为主要内容。
本课程定位于中级水平上，适当引入高级的内 容。
1.4.5 经典计量经济学和非经典计量经济学
经典计量经济学 （ Classical Econometrics）一般指 20世纪 70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。
R.Frish创立 T.Havelmo建立了它的概率论基础 L.R.Klein 成为其理论与应用的集大成者
经典计量经济学在理论方法方面特征：
１ . —模型类型 随机模型； —２．模型导向 理论导向； —３．模型结构 线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；
—４．数据类型 以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量；
—５．估计方法 仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。
经典计量经济学在应用方面的特征
—１．应用模型方法论基础 结构模型法，以先验给定的经济理论为建立模型的出发点 ；
—２．应用模型的功能 结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展；
—３．应用模型的领域 传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。
非经典计量经济学一般指 20世纪 70年代以来发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。
非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。
非经典计量经济学与经典的计量经济学的主要区别：
数据导向、随机过程、时间序列。
本课程以经典计量经济学为主，适当引入一些简单的、应用较多的现代计量经济学理论方法。理由：
一方面，从理论方法角度，经典计量经济学理论方法是非经典计量经济学理论方法的基础；
另一方面，从应用的角度，经典计量经济学模型仍然是目前应用最为普遍的计量经济学模型。
结论
案例
