计量经济学
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经济学 |
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计量经济学(英语: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“以统计方法做定量研究”,“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”字应读作“亮”(中国大陆《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:母数计量经济学(Parametric Econometrics)、非参数计量经济学(Nonparametric Econometrics)、半母数计量经济学(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,则指该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。
古典计量经济学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)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性,以模型参数估计结果显现相关性;后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料,以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料,换言之,每个横截面都同时具有时间序列的观测值,这种资料称为追踪资料(Panel data,或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异,可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。例如诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰指出,在回归模型中对一组检验进行诠释,进而揭示因果关系是可行的,其所提出的格兰杰因果关系检验不只在经济学上使用,也广受实证社会科学援用,以强化回归分析的说明力,提出更精致的因果关系论述。
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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