本教材系统地介绍了计量经济学的基本理论、方法、学科发展以及相关软件应用,使学生在了解计量经济学的学科性质以及计量经济学理论知识的同时,学会使用EViews9.0软件,分析和研究现实经济问题。本教材依托财经院校学科背景,简化了数学公式,并结合实际案例,教授学生计量经济学理论知识,培养他们利用计量经济学理论知识解释经济现象的能力,力争让学生对本教材学以致用,提升本教材的实践和应用价值,以更好地服务社会。计量经济学”作为安徽财经大学基础课程,也是安徽省精品课程,自开设以来,培养了数万人,受到学生的一致好评,希望以出版教材为契机,提升课程的授课水平,提升学生的学习兴趣。
计量经济学是以经济理论为基础,以经济统计数据为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立计量经济模型来研究经济现象数量关系和变化规律的一门应用经济学学科,它在经济结构分析、经济政策评价、经济理论验证、经济发展预测等方面的应用日益广泛和深入,并以其特有的分析方法推动着相关经济学学科的发展。计量经济学于20世纪80年代初被引入中国,1998年教育部经济学教学指导委员会将其确定为普通高等院校经济学类各本科专业的8门共同核心课之一,目前计量经济学已成为高等学校经济管理类各专业的必修课程。
本书主要为高等院校经济类、管理类、统计类等专业计量经济学课程而编写。本书通过系统地介绍计量经济学的基本理论、基本思想、基本方法及应用,使读者了解计量经济学的学科性质,掌握计量经济学的基本理论和方法,熟练应用EViews9.0软件,从而具备利用计量经济方法分析和研究现实经济问题的基本能力。本书主要由11章内容组成,分别是:第1章绪论,第2章一元线性回归模型,第3章多元线性回归模型,第4章多重共线性,第5章异方差性,第6章自相关性,第7章滞后变量模型,第8章虚拟变量模型,第9章协整与误差修正模型,第10章向量自回归模型,第11章面板数据模型。
本书在总结教学改革成果、借鉴现有同类教材长处、吸收学科发展成果、优化教学内容的基础上编写而成。与其他同类教材相比,本书具有如下特点。
一是简明扼要,通俗易懂。本书主要面向财经高校经管类专业本科生和研究生,考虑到计量经济学课时安排普遍较少、学生数学基础相对薄弱,以及着眼于学生应用能力培养等因素,本书用简洁、通俗的语言介绍了每种计量方法的基本原理、软件实现,以及应用步骤、注意问题等,模型估计、检验方法的推导过程一般不做详细介绍。
二是内容由浅入深,由经典到现代。本书内容既考虑到计量经济学知识体系的内在联系,又注意吸收本学科的现代发展成果,对教材内容体系结构进行了优化,适当压缩了经典部分的内容,尤其是没有纳入在现实应用中受限较多的经典联立方程模型;吸收了现代计量经济学的基本方法,如协整与误差修正模型、向量自回归模型和面板数据模型,以期为学生进一步学习中级、高级计量经济学奠定基础。
三是方法原理与实际应用并重。本书每章内容由案例导引、方法原理、案例分析、软件实现和思考与练习等构成。案例导引精选经济管理中的相关现实问题,引出每章所要介绍的计量理论与方法。方法原理部分主要介绍有关计量理论与方法的基本原理。案例分析主要基于《中国统计年鉴》或部分省、直辖市、自治区统计年鉴的实际数据并将思政元素融入其中,介绍具体计量经济模型的估计、检验、结果分析等相关步骤,利用计量模型实证结果解释经济现象,分析经济问题,验证经济理论,等等,以期培养学生应用本书理论和方法分析与解决现实经济问题的能力。软件实现主要基于案例数据并借助EViews9.0软件实现计量模型的建立、估计方法选择、检验方法甄别、数据结果图表化显示等,使学生熟悉并掌握高效率、高质量建立计量经济模型的工具。思考与练习主要以简述题、单选题、多选题、判断题、填空题、计算题等形式呈现,有助于学生理解和掌握计量经济学的基本理论与方法。
本书由马成文任主编,郑丽琳、夏万军任副主编,由马成文、郑丽琳统纂定稿。各章编写具体分工为:第1章由马成文编写,第2章由石绍炳、彭现美编写,第3章由郑丽琳编写,第4章由郑兵云、李旭辉编写,第5章由汪卫霞、满讲义编写,第6章由张小雪、李侠编写,第7章由柯健编写,第8章由朱艳玲、顾玉萍编写,第9章由夏万军编写,第10章由马瑞祺、马成文编写,第11章由方国斌编写。
本书在编写过程中参考并吸收借鉴了一些教材的有益成果,也得到了安徽财经大学和机械工业出版社华章分社的大力支持,在此一并表示感谢。由于编者水平有限,本书肯定还存在一些不足之处,敬请读者批评指正。
编者
2021年春
前言
第1章绪论1
案例导引 转换新旧动能实现经济高质量发展1
1.1计量经济学的学科性质1
1.1.1什么是计量经济学1
1.1.2计量经济学的发展3
1.1.3计量经济学与其他学科的关系5
1.2计量经济研究的基本步骤7
1.2.1模型设定7
1.2.2参数估计10
1.2.3模型检验12
1.2.4模型应用13
思考与练习14
第2章一元线性回归模型18
案例导引 凯恩斯消费理论在我国具有适用性吗18
2.1回归分析的基本概念19
2.1.1相关分析与回归分析19
2.1.2回归函数20
2.2一元线性回归模型的估计25
2.2.1普通小二乘估计25
2.2.2一元线性回归的经典假设28
2.2.3普通小二乘估计量的统计性质31
2.2.4参数估计量的概率分布与随机误差项的方差估计33
2.3一元线性回归模型的统计检验35
2.3.1拟合优度检验35
2.3.2参数的区间估计与假设检验38
2.4一元线性回归模型的预测39
2.4.1被解释变量的点预测39
2.4.2被解释变量均值E(yf)的区间预测40
2.4.3被解释变量个值yf的区间预测42
2.5案例分析43
2.5.1样本选取44
2.5.2模型设定46
2.5.3估计模型46
2.5.4模型检验47
2.5.5模型应用48
思考与练习52
第3章多元线性回归模型59
案例导引 什么造成了中国高储蓄59
3.1多元线性回归模型及其经典假定60
3.1.1多元线性回归模型60
3.1.2多元线性回归模型的经典假定62
3.2多元线性回归模型的估计63
3.2.1估计方法63
3.2.2随机误差项方差的估计67
3.3多元线性回归模型的统计检验68
3.3.1拟合优度检验68
3.3.2偏回归系数的显著性检验71
3.3.3回归模型的总体显著性检验73
3.4多元线性回归模型预测75
3.4.1被解释变量的点预测76
3.4.2被解释变量均值E(yf)的区间预测76
3.4.3被解释变量yf区间值预测77
3.5案例分析77
3.5.1样本选取77
3.5.2参数估计79
3.5.3模型检验81
思考与练习84
第4章多重共线性91
案例导引 工业增加值会阻碍公共预算收入增加吗91
4.1多重共线性的含义及成因92
4.1.1多重共线性的含义92
4.1.2多重共线性的成因92
4.2多重共线性产生的后果93
4.2.1完全多重共线性产生的后果93
4.2.2不完全多重共线性下产生的后果94
4.3多重共线性的检验94
4.3.1简单相关系数法94
4.3.2辅助回归模型法95
4.3.3方差膨胀因子法95
4.3.4经验判断法95
4.4多重共线性的修正95
4.4.1剔除次要变量96
4.4.2利用先验信息96
4.4.3变换模型形式96
4.4.4逐步回归法97
4.4.5主成分回归法97
4.5案例分析98
4.5.1样本选取98
4.5.2模型估计99
4.5.3多重共线性检验99
4.5.4多重共线性的修正101
思考与练习103
第5章异方差性109
案例导引 高技术产业各行业开发经费
支出对新产品销售收入的影响一致吗109
5.1异方差性的含义、类型及产生原因110
5.1.1异方差性的含义110
5.1.2异方差性类型110
5.1.3异方差性的产生原因111
5.2异方差性的后果111
5.2.1参数的OLS估计量仍具无偏性,但非有效112
5.2.2无法正确估计参数的标准误差112
5.2.3参数显著性检验的可靠性降低112
5.2.4预测失效113
5.3异方差性的检验113
5.3.1图示检验法113
5.3.2GQ检验法114
5.3.3White检验法115
5.3.4Park检验法116
5.3.5Glejser检验法117
5.3.6ARCH检验法117
5.4异方差性的修正118
5.4.1模型变换法119
5.4.2加权小二乘法120
5.5案例分析122
5.5.1样本数据和模型设定122
5.5.2利用OLS法估计模型123
5.5.3异方差性检验123
5.5.4异方差性的修正130
思考与练习134
第6章自相关性140
案例导引 城镇居民收入水平对中国对外贸易进口有显著影响吗140
6.1自相关性的含义及产生的原因141
6.1.1自相关性的含义141
6.1.2自相关性产生的原因142
6.2自相关性的后果142
6.2.1自相关性对参数估计的影响143
6.2.2自相关性对模型检验和预测的影响144
6.3自相关性的检验144
6.3.1图示检验法144
6.3.2DW检验法145
6.3.3偏相关系数检验法146
6.3.4BG检验法147
6.4自相关性的修正148
6.4.1广义差分法149
6.4.2自相关系数ρ的确定150
6.5案例分析150
6.5.1样本选取150
6.5.2模型估计152
6.5.3模型检验152
6.5.4结果说明155
思考与练习155
第7章滞后变量模型161
案例导引 宏观经济政策具有滞后效应吗161
7.1滞后变量模型的意义162
7.1.1滞后效应162
7.1.2滞后变量模型的类型和作用163
7.2分布滞后模型164
7.2.1分布滞后模型的意义164
7.2.2分布滞后模型的估计165
7.3自回归模型168
7.3.1自回归模型的形式168
7.3.2自回归模型的检验和估计169
7.4案例分析171
7.4.1样本选取171
7.4.2模型估计172
思考与练习176
第8章 虚拟变量模型182
案例导引 性别对家务劳动时间有显著影响吗182
8.1虚拟解释变量模型183
8.1.1虚拟变量的概念和作用183
8.1.2虚拟解释变量的设置原则184
8.1.3虚拟解释变量的设置方式185
8.1.4虚拟解释变量的应用187
8.2虚拟被解释变量模型194
8.2.1线性概率模型194
8.2.2Probit模型195
8.2.3Logit模型197
8.3案例分析200
8.3.1建立线性概率模型200
8.3.2建立Probit模型201
8.3.3建立Logit模型203
8.3.4拟合优度检验205
8.3.5期望-预测检验206
思考与练习206
第9章 协整与误差修正模型213
案例导引 中国进口与出口之间存在均衡变动关系吗213
9.1平稳性检验213
9.1.1单位根过程213
9.1.2平稳性检验方法215
9.2协整模型217
9.2.1协整的概念218
9.2.2协整检验218
9.3误差修正模型219
9.4格兰杰因果关系检验220
9.4.1格兰杰因果关系220
9.4.2格兰杰因果关系检验的实施221
9.5案例分析222
9.5.1样本选取222
9.5.2变量序列的平稳性检验222
9.5.3变量的协整关系检验224
9.5.4建立误差修正模型224
9.5.5变量的格兰杰因果关系检验225
思考与练习226
第10章 向量自回归模型233
案例导引 文化产业与经济增长存在相互促进关系吗233
10.1向量自回归模型概述233
10.1.1基本形式234
10.1.2VAR模型建立的前提条件235
10.2向量自回归模型的估计236
10.3向量自回归模型的检验237
10.3.1平稳性检验237
10.3.2因果关系检验238
10.3.3滞后阶数选择239
10.4向量自回归模型的应用241
10.4.1脉冲响应分析241
10.4.2方差分解分析242
10.5案例分析243
10.5.1样本选取243
10.5.2模型估计与检验244
10.5.3模型应用248
思考与练习253
第11章 面板数据模型257
案例导引 居民消费水平和收入水平之间的关系存在区域或动态差异性吗257
11.1面板数据模型概述257
11.1.1面板数据257
11.1.2面板数据模型的一般形式259
11.1.3面板数据模型的分类259
11.1.4面板数据模型的特点260
11.2面板数据模型的选择与估计261
11.2.1面板数据模型的选择261
11.2.2面板数据模型的估计262
11.3面板数据模型的检验266
11.3.1面板数据的单位根检验266
11.3.2面板数据模型的协整检验267
11.4案例分析269
11.4.1样本选取269
11.4.2模型估计272
11.4.3模型选择性检验276
11.4.4结果说明278
思考与练习279
附录A t分布临界值表284
附录B χ2分布临界值表287
附录C F分布临界值表289
附录D DW检验临界值表290
附录E ADF分布临界值表292
参考文献293