计量经济学课程导论
计量经济学课程导论
定义与学科地位
计量经济学（Econometrics）：经济理论、统计学与数学相结合的学科，用样本数据定量研究经济规律。1926 年挪威经济学家弗里希首次提出这一名称，1930 年国际计量经济学会成立，1933 年《Econometrica》创刊，弗里希在创刊引言中阐明三者缺一不可。
计量经济学是经济学科，与数理统计学不同：数理统计学处理相关关系，计量经济学追求因果关系，先有经济理论设定机制，再用数据检验因果方向。诺贝尔经济学奖多次授予计量经济学家：1969 年首奖授予弗里希与丁伯根，此后赫克曼与麦克法登、格兰杰与恩格尔、萨金特与西姆斯等相继获奖。
发展简史
计量经济学按发展阶段分为经典与非经典两段。经典计量经济学以 20 世纪 70 年代为界，特征是采用随机模型、以经济理论为导向、模型线性或可化为线性、数据类型为时间序列或截面、估计方法为最小二乘法或最大似然法。
卢卡斯批评（Lucas Critique）：传统宏观经济计量模型的参数会随政策制度变化而改变，依据历史数据估计的模型无法直接用于政策评价，这一批评推动计量经济学从经典走向现代。
快速发展的三大原因
经济理论需要实证检验：经济理论往往只给出定性判断，如经济增长与环境污染的倒 U 型关系假说，必须用数据定量验证。
数据可得性提高：国际数据库、各国统计年鉴与家庭、企业微观调查数据日益丰富，为定量研究提供原料。
计算能力提升：计算机与计量软件使大规模数据处理与复杂估计成为可能。
数理经济模型与计量经济模型
数理经济模型（Mathematical Economic Model）：描述经济变量之间的确定关系，不含随机项，如柯布-道格拉斯生产函数 \(Y=AK^{\beta_1}L^{\beta_2}\)。
计量经济模型（Econometric Model）：引入随机扰动项 \(u\) 的经济数学模型，如 \(Y=AK^{\beta_1}L^{\beta_2}u\)。随机扰动项刻画未观测因素、测量误差与经济活动的随机性，是计量经济学的核心特征。
内容体系按难度分初级（经典单方程）、中级（联立方程）、高级（现代方法），按内容分理论计量与应用计量。非经典计量经济学包括微观计量、时间序列计量、面板数据计量与非参数计量；微观计量集中研究个人和家庭的经济行为，现代宏观计量的主要方向是单位根检验与协整理论。
方法论
规范经济学回答"应该是什么"，依据价值判断。实证经济学回答"是什么、能不能"，不涉及价值判断，实证问题由计量模型定量回答。
建立计量经济学模型的五个步骤
第一步：理论模型的建立。确定模型包含的变量，要求不遗漏显著变量，正确思路是从一般模型开始逐渐剔除不显著变量；确定模型的数学形式，依据经济行为理论或样本数据的变量关系图；拟定待估计参数的理论期望值区间，包括符号、大小、关系三方面。凯恩斯边际消费倾向理论给出 \(0<\beta_1<1\)，据此建立消费函数模型 \(Y=\beta_0+\beta_1X+\epsilon\)。
第二步：样本数据的收集。截面数据在给定时点对个人、家庭、企业、城市、省或国家等系列单位采集样本，如 526 名工人的工资数据；时间序列数据是一个或几个变量在不同时间的观测值，如股票价格、GDP，具有日周月季年频率；面板数据由截面数据集中每个单位的时间序列组成。数据质量四方面：完整性（无遗失）、准确性（准确）、可比性（口径一致）、一致性（总体与样本一致）。
第三步：模型参数的估计。三类方法：最小二乘估计 LS（含 OLS、GLS、2SLS）、最大似然估计 ML（含 ML、LIML、FIML）、矩估计 MM（含 IV、GMM）。
第四步：模型的检验。四类检验：经济意义检验依据拟定的符号、大小、关系判断参数估计结果的可靠性，煤矿生产函数估计式中固定资产与职工人数增加反而使产出下降，系数符号与经济常识矛盾，通不过经济意义检验；统计检验含拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验；计量经济学检验含异方差性检验、序列相关性检验、共线性检验、变量内生性检验；模型预测检验含稳定性检验与预测性能检验。
第五步：模型的应用，应用于结构分析、经济预测与政策评价。
三大应用
结构分析研究经济现象中变量之间的相互关系，如恩格尔定律（食品支出占收入的比重随收入上升而下降）与菲利普斯曲线（失业率与通货膨胀率的替代关系）。
经济预测以模拟历史、从已发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段；对非稳定发展的经济过程，模型预测功能失效。
政策评价把计量模型当作经济政策的"实验室"。经济政策不能做实验，政策评价已成为模型的主要应用领域，如评价减税是否有利于经济增长。
常用软件
常用计量软件有 EViews、Stata、MATLAB、R、SAS、SPSS。Stata 允许用户编写命令并上传共享，用 do 文件批量运行；EViews 以菜单操作与工作文件组织见长。
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