Seminar课程

高级计量经济学 / 经济学院 / 李猛

课程背景

目前计量经济学课程,要么偏重于理论分析,就目前我国国情来讲,较难引起学生的学习兴趣;要么偏重于应用分析,虽然对实际应用学生会有兴趣,但对原理性叙述很少,很多同学也不适应。

   鉴于以上情况,并考虑到目前我校学术型博士研究生在计量经济学方面的知识基础及学时限制,笔者认为急需将计量经济学理论与应用分析进行适度调整。在理论分析方面,不采用太深奥的统计推断、数学工具,主要用到概率论与数理统计基础、高等数学的矩阵、求导数、求极值及简单的微分、差分方程、极大似然估计等基础知识。尽管如此,由于有些模型涉及变量较多,学生在理解相关内容时也常常会产生一定困难。为解决这些困难,对较多变量的模型应尽量给出它的框图描述以示各变量间的因果关系。

力图将概率论与数理统计学、经济学、数学、计算机科学等相关理论与方法进行有机结合。最终,希望通过本项目的实施,试图提炼出一本适用于我校学术型博士研究生的《高级计量经济学——理论与实践》教学资料。

主要参考文献:

[1] Greene, W.H. (2003), Econometric Analysis, 5th Ed., Pearson Education.

[2] Ruud, P.A. (2000), An Introduction to Classical Econometric Theory, Oxford University Press.

[3] Wooldridge, J.M. (2003), Introductory Econometrics, 2nd Ed., Tsinghua University Press.

 

主要方面包括:课堂教学、上机实践、实地调研与对策研究、论文指导。

1.1 课堂教学

针对教育部规划课题《新常态下加速中国制造业转型升级研究——基于CGE方法》,围绕“制造业在国

民经济中的地位;制造业的上、下游产业链数据”等问题群展开:

 1.1.1对计量经济学的基本概念和核心思想的认识和研讨

 1.1.2比较静态分析方法和动态分析方法

 1.1.3计量理论与分析方法

 1.1.4运用V-B、Fortran计算机编程,实现数学建模来初步解决经济问题

1.2 上机实践

1.2.1. 根据数据建立工业产业分析模型

工业增加值、利润额与能源消耗的数据;工业产业链数据等。

通过查阅2016年《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》《中国工业化蓝皮书》、《宏观经济蓝皮书》等资料,结合经济学理论框架,根据实际数据及数理经济学的分析方法,运用V-B建立我国的工业产业计量分析模型;针对教育部课题《新常态下加速中国制造业转型升级研究——基于CGE方法》的相关内容进行研究和定量分析。

 1.2.2. 根据数据建立分析模型

 工业的综列数据;制造业产业链数据等。

 通过查阅《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》《中国工业化蓝皮书》,针对教育部课题的研究需要,运用相应软件建立数据库和动态面板数据PVAR模型。

1.3 实地调研与对策研究

  1.3.1 以课题为导向,进行调研,课题负责人和课题组成员进行调研,收集课题研究所需要的资料。

  1.3.2 收集数据、资料,研究中国先进制造业的发展思路、发展模式,通过专家咨询和模型分析,提出构建先进制造业的支撑政策体系。

创新思路:

Topic 1着重介绍小样本与大样本OLS,以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、聚类稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、自助标准误等。深切理解OLS的原理与适用条件,是一切计量原理的基础。

Topic 2及时地介绍Stata知识,以OLSStata的实现作为入门,体会Stata的简单与强大。

Topic 3介绍解决内生性的诸多利器,如工具变量法(2SLSGMM)、随机与自然实验、双重差分法、倾向得分匹配等。由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在,内生性是实证研究的常见难题,这也凸显了解决内生性在实践中的重要性。

Topic 4介绍在微观经济学(比如企业、家庭)研究中常见的计量方法,包括二值与多值选择、排序与计数模型、断尾归并回归、样本选择模型等。

Topic 5介绍静态面板,包括固定效应、随机效应、时间效应等。面板数据由于能控制个体异质性(heterogeneity),缓解遗漏变量偏差,在实践中越来越重要;而静态面板则是最常见的面板。

Topic 6介绍动态面板与非线性面板,包括面板工具变量法、差分GMM、系统GMM、面板二值选择模型、面板计数模型等,其应用也日益广泛。

Topic 7介绍在宏观经济学与金融学中常见的时间序列方法,包括ARMAADLVAR,单位根与协整等。


主要分析框架——高级计量经济学:

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►经济意义检验

    所估计的模型与经济理论是否相符

  ►统计推断检验

       检验参数估计值是否抽样的偶然结果

   ►计量经济学检验

       是否符合计量经济方法的基本假定

   ►预测检验

       将模型预测的结果与经济运行的实际对比


   理论:即说明所研究对象经济行为的经济理论

          ——研究的基础


   数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息

          ——研究的原料依据


   方法:模型的方法与估计、检验、分析的方法

          ——研究的工具手段



      

    可利用来建立经济模型的关系、计量经济模型的数学形式:   

    线性模型与非线性模型



      

    1. 特点、性质

    2. 研究的基本思路和步骤

    3. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求


       

  政策评价:

  用模型对政策方案作模拟测算,对政策方案作评价把计量经济模型作为经济活动的实验室

     例:分析税收政策对汽车市场的影响



      

           n被解释变量为虚拟变量,LOGIT、PROBIT模型等;

      从单一方程到联立方程,联立方程模型; 

   



     

       n 随机误差项异方差性,GARCH类模型 

       n 经济参数从稳定到时变,时变参数模型


      经济参数从稳定到时变,时变参数模型


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      横截面数据和时序数据并存,混合数据的计量模型 等等



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学习计量经济学方法已成为正确理解当前经济文献的必不可少的工具。不幸的是,对于多数研究生而言,学习统计学、计量经济学恰如服食苦口良药:必要而且难以回避,却又非常艰涩。这种被称为“计量经济学焦虑症”的态度及其根源,很多程度上在于计量经济学不当的陈诉方式。

基于以上认识,该课程作了极大努力以缩小导致计量经济学焦虑症的问题。在可能的范围内,对有关内容进行进行了耐心而又明晰的解释,由浅入深、循序渐进地阐述了矩阵代数、微分方程与差分方程、联立方程、非参数、半参数模型、GMM、贝叶斯方法等计量经济学使用的主要方法。在顺序的安排上,力图预测并且回答那些学生在阅读时,心中有可能提出的问题。为强调计量分析工具对经济学的价值,让经济学实证的分析需求驱动对相关模型方法的学习,然后立即以适当的经济模型演示说明这种数学方法。而且,一系列计量分析工具的介绍也是认真地建立在循序渐进的基础之上的。课堂上首先介绍基本的经典计量分析工具,以作为后面要讨论的更复杂的工具的阶梯。在合适的场合,还采用图形解释以对代数的结果予以直观的支撑。此外,还设计了一些练习题。这些练习题能帮助学生巩固自己所掌握的知识,并激发自信心。这样一来,使学生能够深入浅出、系统完整地掌握理解经济学所需要的数理方法和知识。在避免为深奥的高级计量学推导所困扰的同时,真正欣赏和体验现代经济学的美妙!


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本项目的时间周期为一年(初步设定十五次教学与实践活动)。

3.1、课堂教学(11次教学)

3.1.1 对计量经济学的基本概念和核心思想的认识和研讨

3.1.2 掌握经典线性回归模型分析方法和动态面板数据分析方法、GMM等

3.1.3了解系统模型方法

3.1.4了解运用V-B计算机编程,实现数学建模来初步解决现实经济问题

3.2上机实践:(2次上机)

3.2.1 根据实际数据建立计量模型

通过查阅中国统计年鉴,根据实际数据,用一定的数量分析方法,运用相应软件建立PVAR模型。

3.2.2 计量模型

通过查阅中国统计年鉴,根据实际数据,运用相应软件建立模型。

3.3 实地调研与应用分析(2次实地调研)

以课题为导向,采用实地调研方式收集数据,并应用所学经济学理论和计量经济学方法进行应用分析。


 

多元回归分析之深入专题.pdf

OLS渐进性.pdf

虚拟变量分析.pdf


理论:即说明所研究对象经济行为的经济理论

          ——研究的基础


数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息

          ——研究的原料依据


方法:模型的方法与估计、检验、分析的方法

          ——研究的工具手段



►经济意义检验

    所估计的模型与经济理论是否相符

  ►统计推断检验

       检验参数估计值是否抽样的偶然结果

   ►计量经济学检验

       是否符合计量经济方法的基本假定

   ►预测检验

       将模型预测的结果与经济运行的实际对比


    

  可利用来建立经济模型的关系、计量经济模型的数学形式:   

    线性模型与非线性模型

  

  1. 特点、性质

  2. 研究的基本思路和步骤

  3. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求



   n被解释变量为虚拟变量,LOGIT、PROBIT模型等;

   从单一方程到联立方程,联立方程模型; 

   


 n 随机误差项异方差性,GARCH类模型 

 n 经济参数从稳定到时变,时变参数模型


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     横截面数据和时序数据并存,混合数据的计量模型 等等


 n 参数估计的方法类型

     建立经济模型的依据




政策评价:

用模型对政策方案作模拟测算,对政策方案作评价把计量经济模型作为经济活动的实验室

     例:分析税收政策对汽车市场的影响


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一、课程自我评述:

(一)尝试着理论与方法的融合与突破

   除了经典线性计量经济学模型以外,针对非线性模型、合理预期模型、非参数、半参数模型、动态模型、时间序列模型、协整理论、Panel Data数据模型、贝叶斯方法、小样本理论等新的研究领域的逐步引入和深入分析,一方面,为进一步高级计量经济学的学习奠定了基础。另一方面,也为使学生能够深入浅出、系统完整地掌握理解经典计量经济学所需要的方法和知识。 

   

(二)紧跟现代计量经济学理论前沿,坚持教学与科研并重;实施“师生互动小组”等启发式教学形式,培养学生掌握扎实的数量经济学理论知识和研究方法,尽力教书与育人并重。具体而言

1.课上 

主要围绕计量经济学的分析方法和工具,由易到难、由简到繁的深化过程(从矩阵代数、微分方程到差分方程和GMM等)与经济分析循序渐进的发展过程有机结合起来,主要采用互动式、小组研讨式、辩论式、上机实践等教学方式。促进以学生为主体,使学习者能够深入浅出、系统完整地掌握理解经济学所需要的数理方法和工具。

2.课后

 2.1 围绕“问题群”,独立进行国内外相关资料的收集和整理。

  2.2 通过资料阅读,针对“问题群”进行相关的理论学习和学习过程中遇到的问题点设定。

     2.3 以“计量经济学关键问题点导学”为根本点,构建“学的课堂”。

   

(三)在课程安排中,主要计量经济分析的主要步骤包括以下四方面:

     选择变量和数学关系式 —— 模型设定

       确定变量间的数量关系 —— 估计参数

       检验所得结论的可靠性 —— 模型检验

       作经济分析和经济预测 —— 模型应用


二、整理学生对该课程的评价如下:


     1、老师准备充分授课方式新颖,上课方式灵活学术氛围浓厚;老师在计量经济学框架体系与内容的讲授过程中,有详细的文献梳理,让学生们能够深入了解这门课程;综合考虑到每个学生的知识基础,由浅入深地进行教学,内容涵盖丰富、全面。

     2、教学态度:教学态度非常认真、师德风范好学术造诣高;

       教学内容教学有深度及时把学科最新发展成果引入教学;

       教学手段与方法注重理论联系实际教学效果课堂秩序良好能够激发学生对问题的深入思考与思辨。

     3、课前准备充分上课认真负责面对同学私下的学术疑问也认真解答深受我们的喜欢;老师十分注重互动,培养学生学习的主动性,引导我们思考问题、解决问题,每个人都在该课程中不断提高,受益匪浅。

     4、在seminar环节,老师鼓励我们提出问题,注重互动,也肯定我们的想法。对于问题的解决办法,会引导我们去思考,让学生自己去寻找到答案。报告结束后,老师会在此基础上进行范围扩充,增加新的知识点学习,学术氛围浓厚,学生会有很大的收获。

     5、学术水平很高平易近人每个小组都需要在课堂上进行报告内容的讲述,在此过程中,同学们都很认真的在老师的建议下去寻找大量的文献资料,并主动思考文献内容和将要讲述的报告涉及的内容,不仅丰富了自己的知识,还能构建一个涵盖内容丰富的知识体系,加深对交叉学科知识的理解。

     6、上课生动有趣教学准备充分教学能力强能够引导学生思考学生积极性高;而且同学们学习了很多课本上没有的知识,多个同学一起进行课题的研究,增进了同学交流、加深感情,还学会了团结合作的精神。

     7、老师对待教学认真负责语言生动条理清晰举例充分恰当对待学生严格要求能够鼓励学生踊跃发使课堂气氛比较积极热烈。同时上课给我们讲了很多理论模型为我们之后的学术研究建立了基础。