计量经济学需要知道的常识一二三
第一章 计量经济学概论
一、什么事计量经济学(Econometrics)？
1.定义
几个比较权威的定义
(1) 计量经济学是一门发展迅速的经济学分支，其目标是给出经济关系的经验内容。
(2) 计量经济学科为实际经济现象的定量分析，这种分析根据的是由适当的推断方法联系在一起的理论和观测的即时发展。计量经济学运用数理统计知识分析经济数据，对构建与数理经济学基础上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。
(3) 计量经济学是将经济理论，数学，和统计推断等工具应用于经济现象分析的社会科学。
综上所述，计量经济学是一门有关经济关系的经验估计的经济学分支。计量经济学依据经济理论，使用数学和统计推断等工具，用观测数据对经济和商务活动进行实证研究，测度和检验经济变量间的经验关系，从而给出经济理论的经验内容，在经济理论的抽象世界和人类活动的具体世界之间搭建桥梁。
经济理论，数学和统计学知识在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不是充分的，只有结合在一起才行。因此，一个优秀的计量经济学家必须是合格的数学家和统计学家，还应该是一个经过系统经济学训练的经济学家。
2.要素
经济理论，数学和统计方法
3.目标
计量经济学从根本上说，是对经验规律的认识以及将这些规律推广为经济学定律的系统努力，这些定律被用来进行预测，即关于什么可能发生或者什么将会发生的预测。因此，广义上说，计量经济学可以成为预测的科学。
因为使用统计学的分析方法，所以计量经济学有别于像数学那样的传统的科学，具体在以后我们会涉及到。
4. 计量经济学(Economitrics)发展
最早是在W.Petty在1690年写的《政治算术》中出现计量经济学。其观点是尽可能地排除主观因素，强调比较那些用于数据分析的数量，重量以及衡量尺度的重要性。
1911年H.L.Moore在他所著的《工资的法则》中，开始用统计的手法对工资的边界生产力进行了验证。
20世纪20年代末期资本主义世界发生了严重的经济危机，原有的经济理论失灵，产生了所谓的凯恩斯革命。在这种情况下，各国ZF出于对经济的干预政策的需要，企业管理层为了摆脱或减少经济危机的打击，在经济繁荣时期获取更多的利润，要求采取计量经济理论和方法，进行经济预测。加强市场研究，探讨经济政策的效果，因而计量经济学应运而生。同时随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数学，系统学，信息学，控制论等相继进入经济研究领域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的发展(在后面我们会将到计量经济学的第一步是建立模型，也就是给出一个数量间的关系，在以往定性分析中解决不了的定量关系可以得到解决)。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技术的广泛应用铺平了道路。
最直接的原因，个人认为是“黑色的星期四的1929年10月24日纽约华尔街股票市场出现了空前绝后的暴跌。到了第二年也就是1930年黑色星期四暴跌的恐慌还席卷着全世界。人们意识到需要一门科学，他能够从经验的角度定量地把握经济。计量经济学会(EconometricSociety)是在这样一个大的背景下，于1930年12月29日，以挪威的经济学家费里希(R.Frisch)为主，在美国成立，并在1933年开始发行学会杂志《计量经济学》(Econometrica). 费里希(R.Frisch)在杂志的刊词中明确地提出计量经济学的范围和方法，指出计量经济学是经济理论，数学和统计学的总和，但是它又不同于这三个学科中的每一个。学会的宗旨是让经济学理论与统计学和数学结合起来，并促进经济学理论的发展。从此在经济学领域里，计量经济学就获得了一个席位，并开始真正的发展壮大起来。
我国计量经济学的广泛研究和应用起步较晚，始于20世纪80年代的后期。经过这些年的发展，已经取得了长足的进步，很多ZF部门和学术机关应用了计量经济模型进行经济预测和政策分析。计量经济学在我国国民经济的发展中将发挥越来越大的作用。
特别提出的是，在诺贝尔经济学奖的获得者中也有许多学者因为对计量经济学的卓越贡献而获此殊荣，可见计量经济学的重要。
二、计量经济学的方法
1.计量经济学方法的内容：
两大要素：理论和事实。
理论是任何计量经济学研究的基本要素，但是理论必须以一种可用的形式给出。对计量经济学来说，这种可用的形式就是模型(model)的形式。具体说就是计量经济模型。模型概括了与所研究的系统相关的理论，是理论用于实证研究的最方便的方式。任何计量经济学研究的一个必不可少的部分是模型的设定，也就是构筑一个能过恰当表示所研究现象的计量经济模型。
另外一个要素是事实(fact),指的是现实世界与所研究现象相联系的事件，这些事件导致代表相关事实的一组数据。一般来说，数据必须以各种方式进行加工，使它们能够适合于计量经济研究的使用。这种加工包括各种各样的调整，如季节调整、插值，不同数据源的合并以及使用其他信息来修正数据等，结果是一组加工好的数据。
计量经济学的核心是两个要素的结合，即用加工好的数据估计计量经济模型。
估计好的模型主要用于：结构分析，预测和政策评价。
2. 计量经济分析的流程与步骤
(1) 建立计量经济模型 (model building)
众所周知，经济学是一门经验科学。但是这并不意味着进行简单的事实收集、分类，从中就可以得出具有一般性的规律。所谓理论模型，就是能够从整体上把握经济现象的一种框架。根据框架，寻找事实来解释。所以如果不考率实际情况，会有非常多的模型。仅从收集、整理事实这项工作，不能决定一个唯一的模型。不是从现实开始寻找理论，而是先确定理论之后，再去寻找事实。
为什么描述性统计学的分析不能满足，计量经济学是建立理论模型的开始？
不考虑现实情况，会存在无数个理论模型，而结果确实只需要一种模型，它必须能够通过对观察到的事实进行比较，能够判断哪一个模型比较好。
用模型描述非常复杂的现实，只是一种美好的愿望，实际上却是实现不了的。现在的做法是：在假设基础上尝试着建立对现实简单化、抽象化的理论模型。虽然是简单、抽象的模型，但是一定要能够明确的表达现象的本质，而且还要能够推广到一般的情况种去。从没有理论基础的单纯的数量测算来阐明其中的因果关系，进一步再扩展到一般情况是不可能的。可是，通过那些经得起事实检验的模型中可以知道其中的因果关系，也可以进一步推广到一般情形之中去。
具体，
步骤1在以经济理论为中心的先验情报(a priori information)的基础上，把复杂的经济现象以经济假说的形式简单化，利用数学知识建立模型。
步骤2根据分析的目的，以往同类分析手法，以及拿到数据的情况等来决定函数形式（比如做个散点图(scatter diagram)判断函数的形式是线性，还是非线性等等），也就是所谓的特定化(specification).
模型选择的原则：一般尽可能地选择简单的模型进行分析，主要是应为简单的模型易于估计和检验。
数学模型和计量经济模型的区别
下图中的(日本)国内家庭消费支出的散点图中，横轴代表国内家庭消费支出，纵轴代表在饮食方面的支出，图中粉色的点代表样本数据。散点图上看，数学模型是无法拟合该样本，而计量经济模型却可以比较好地拟合该样本。
(2)数据收集
数据可以理解为事实的一种表现，为了达到估计未知参数的目的，必须收集相应的数据。
一般数据有两类：时间序列数据(time series)和横截面数据(panel data).
时间序列数据是根据时间的推移而收集到的数据，每一个数据都与时间有关；横截面数据则是固定时间后，在同一时点收集的各变量的观察值。
(3)估计参数
用收集到的数据对模型进行参数估计(estimation)；
进行参数估计的主要方法有参数法和非参数法两类。其中，常用的参数法有最小二乘法、最大似然法(最尤法)等。
(3) 假设检验(test of hypothesis)
利用所得的结果进行假设检验(test of hypothesis).
检验主要有三方面内容：
a.有意性的检验
用统计学的方法评价得到的参数估计的信任程度；
b. 条件的检验
判断参数估计的符号等结果是否与经济理论一致；
c. 拟合程度的检验
对历史数据的拟合程度
一般先预留少量的历史数据，然后将得到的理论模型与实际的模型进行比较，从而判断模型的模拟程度。
(4)预测和政策分析
三、计量经济模型及其应用
1． 种类
按被说明变量的数量可以分为：单方程模型和联立方程模型。
单方程模型用于描述一个因变量与一个或几个自变量间的关系；
联立方程模型是由多个方程构成，用于描述整个经济系统或其子系统。
2． 应用
(1)结构分析
当一个或几个变量发生变化时候，会对其他变量或者整个经济系统产生什么样的影响。结构分析所采用的主要方法有弹力性分析和乘数效果分析。
通过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。
(2)预测
用估计好的模型去预测样本外的数量值。
(3) 政策评价
四、 计量经济分析的软件
最简单的是Excel
易于掌握和应用的是TSP(Time Series Processor)和Eviews，
适用于时间序列数据的有TSP、Eviews、GAUSS等，
适用于面板数据的有Eviews, SPSS,STATA,SAS等。
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