计量经济学
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经济学 |
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计量经济学(英語:Econometrics),又译经济计量学,是以数理经济学和数理统计学为方法论基础,对于经济问题,试图以理论上的数量接近和经验(实证研究)上的数量接近这两者进行综合,而产生的经济学分支。
传统的经济学研究通过观察经济现象、建立经济模型,来分析单个或多个经济变量与其他经济变量之间的相互关系,这种研究方法的局限在于,很难对经济现象进行量化分析,而计量经济学的产生,使得经济学对于经济现象从以往的定性研究,扩展到同时可以进行定量研究的新阶段[1]。
「计量」的意思是「以統計方法做定量研究」,「量」字为名词,构成动宾结构,这从其英文metric的含义亦可看出(与数学名词“度量空间metric space”情况类似),所以「量」字應讀作「亮」(中國大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条)。设若「计量」的「量」字读为「良」,则是两个动词词素的并列结构,含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表(Stanford–Binet Intelligence Scale),按其内涵则应读「量」字为「良」,此亦可从英文scale的含义窥得。
计量经济学
计量经济学是结合经济理论与数理统计,并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归(Classical Regression)分析方法为出发点。依据数据形态分为:横截面数据回归分析(Regression Analysis with Cross-Sectional Data)、时间序列分析(Time Series analysis)、面板数据分析(Panel Data Analysis)等。依据模型假设的强弱分为:母數計量經濟學(Parametric Econometrics)、無母數計量經濟學(Nonparametric Econometrics)、半母數計量經濟學(Semiparametric Econometrics)等。
理论计量经济学和应用计量经济学
理论计量经济学(Theoretical Econometrics)以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容,侧重于理论与方法的数学证明与推导,与数理统计联系极为密切。理论计量经济学,除了介绍计量经济学模型的数学理论基础,和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外,还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用计量经济学(Applied Econometrics)则以建立与应用计量经济学模型为主要内容,强调应用模型的经济学和经济统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
古典计量经济学
古典计量经济学,一般指1970年代以前发展并广泛应用的计量经济学;非古典计量经济学,則指該年代以后所发展的计量经济学理论、方法及应用模型,也称现代计量经济学。
古典計量經濟學具有显著的共同特征,如下:
- 模型类型:采用随机模型。
- 模型导向:以经济理论为导向建立模型。
- 模型结构:变量之间的关系表现为线性,或可以化为线性,属于因果分析模型,解释变量具有同等地位,模型具有明确的形式和参数。
- 数据类型:以时间序列数据或者截面数据为样本,被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。
- 估计方法:仅利用样本信息,采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。
计量经济学的研究对象
计量经济学的两大研究对象:横截面数据(Cross-sectional Data)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性,以模型參數估計結果顯現相關性;後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料,以展現研究對象的動態行為。
新興計量經濟學研究開始切入同時具有横截面及时间序列的資料,換言之,每個橫截面都同時具有时间序列的觀測值,這種資料稱為追蹤資料(Panel data,或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異,可以獲得較單純橫截面或时间序列分析更豐富的實證結論。例如諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑指出,在迴歸模型中對一組檢驗進行詮釋,進而揭示因果關係是可行的,其所提出的格蘭傑因果關係檢定不只在經濟學上使用,也廣受實證社會科學援用,以強化迴歸分析的說明力,提出更精緻的因果關係論述。
计量经济学软件
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参见
参考文献
- 《经济计量学精要》达莫达尔.N.古亚拉提
- 《计量经济学》李子奈、潘文卿 高等代数出版社
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