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第1章 計量經濟學的性質與經濟數據

1.1 復習筆記

一、計量經濟學

由于計量經濟學主要考慮在搜集和分析非實驗經濟數據時的固有問題,計量經濟學已從數理統計分離出來并演化成一門獨立學科。

1.非實驗數據是指并非從對個人、企業或經濟系統中的某些部分的控制實驗而得來的數據。非實驗數據有時被稱為觀測數據或回顧數據,以強調研究者只是被動的數據搜集者這一事實。

2.實驗數據通常是在實驗環境中獲得的,但在社會科學中要得到這些實驗數據則困難得多。

二、經驗經濟分析的步驟

經驗分析就是利用數據來檢驗某個理論或估計某種關系。

1.對所關心問題的詳細闡述

在某些情形下,特別是涉及到對經濟理論的檢驗時,就要構造一個規范的經濟模型。經濟模型總是由描述各種關系的數理方程構成。

2.經濟模型變成計量模型

先了解一下計量模型和經濟模型有何關系。與經濟分析不同,在進行計量經濟分析之前,必須明確函數的形式。

通過設定一個特定的計量經濟模型,就解決了經濟模型中內在的不確定性。

在多數情況下,計量經濟分析是從對一個計量經濟模型的設定開始的,而沒有考慮模型構造的細節。一旦設定了一個計量模型,所關心的各種假設便可用未知參數來表述。

3.搜集相關變量的數據

4.用計量方法來估計計量模型中的參數,并規范地檢驗所關心的假設

在某些情況下,計量模型還用于對理論的檢驗或對政策影響的研究。

三、經濟數據的結構

1.橫截面數據

(1)橫截面數據集,就是在給定時點對個人、家庭、企業、城市、州、國家或一系列其他單位采集的樣本所構成的數據集。有時,所有單位的數據并非完全對應于同一時間段。在一個純粹的橫截面分析中,應該忽略數據搜集中細小的時間差別。

(2)橫截面數據的重要特征

假定它們是從樣本背后的總體中通過隨機抽樣而得到的。

當抽取的樣本(特別是地理上的樣本)相對總體而言太大時,可能會導致另一種偏離隨機抽樣的情況。這種情形中潛在的問題是,總體不夠大,所以不能合理地假定觀測值是獨立抽取的。

數據排序不影響計量分析這一事實,是由隨機抽樣而得到橫截面數據集的一個重要特征。

2.時間序列數據

(1)時間序列數據集,是由對一個或幾個變量不同時間的觀測值所構成。與橫截面數據的排序不同,時間序列對觀測值按時間先后排序,這也傳遞了潛在的重要信息。

(2)時間序列數據的特征

很少(即使能夠)假設經濟數據的觀測獨立于時間,使得對它的分析比對橫截面數據的分析更為困難。

數據搜集時的數據頻率,最常見的頻率是每天、每周、每月、每個季度和每年。

3.混合橫截面數據

有些數據既有橫截面數據的特點,又有時間序列的特點。為了擴大樣本容量,可以將數據合并成一個混合橫截面數據。

對混合橫截面數據的分析與對標準橫截面數據的分析十分相似,不同之處在于,前者通常要對變量在不同時間的長期差異做出解釋。實際上,除了能擴大樣本容量之外,混合橫截面分析通常是為了看出一個基本關系如何隨時間而變化。

4.面板或縱列數據

(1)面板數據(或縱列數據)集,是由數據集中每個橫截面單位的一個時間序列組成。

(2)面板數據與橫截面數據的比較

面板數據有別于混合橫截面數據的關鍵特征是,同一橫截面數據的數據單位都被跟蹤了一段特定的時期。

由于面板數據要求同一單位不同時期的重復觀測,所以要得到面板數據(特別是那些個人、家庭和企業的數據),比得到混合橫截面數據更加困難。

對同一觀測單位觀測一段時間,應該比橫截面數據甚至混合橫截面數據更有優越性。對同一單位的多次觀測,能控制個人、企業等觀測單位的某些觀測不到的特征。

面板數據的第二個優點是,它通常能夠研究決策行為或結果中滯后的重要性。由于預期許多經濟政策在一段時間之后才產生影響,所以面板數據所反映的信息就更有意義。

四、計量經濟分析中的因果關系和其他條件不變的概念

1.因果關系

在多數對經濟理論的檢驗中,經濟學家的目標就是要推定一個變量對另一個變量具有因果效應。雖然簡單地發現兩個或多個變量之間有某種聯系很誘人,但除非能得到某種因果關系,否則這種聯系很難令人信服。

2.其他條件不變

“其他(相關)因素保持不變”的概念在因果分析中有重要作用。在研究兩個變量之間的關系時,所有其他的相關因素都必須固定不變。因為社會科學中所搜集到的多數數據都具有非實驗特征,所以發現其中的因果關系極具挑戰性。

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