计量经济学十三讲.ppt

计量经济学应用实践专题
计量经济学,浙江财经学院经贸学院,柴志贤
本章主要内容
一、提出问题
二、关于数据
三、回归模型的选择
四、处理结果描述
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一、提出问题
要有明确的分析目标,对你将要估计的模型进行细致的形式化表述,同时,评价数据的可获得性(切勿随意地抓一把数据过来。)
所构思的问题应该让人感兴趣,并不需要有广泛的政策内涵,只需要能引起部分人的兴趣就可以了
所研究的领域可以涉及经济学、管理学、社会学、教育学等众多领域。
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二、关于数据
1、数据收集
确定采用的数据类型(横截面、时间序列、面板数据)
大致确定有关变量及其数据类型与单位选择。(对于同一类变量,单位应该是一致的)
主要标识缺省值,不要混淆,最好采用句号或问好,或不容易混淆的数字。
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二、关于数据
1、数据收集
对数据集合中可能遇到的错误进行检测,保持数据的完整性,了解每项数据的有关统计特征。(如样本中教育的最小值为-99,则说明这是缺省值,在分析中应该忽略这些缺省值。
对于时间序列数据,必须注意时间顺序,做好时间标记。
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二、关于数据
2、数据描述
对数据进行详细解释,说明数据收集的方式与来源,及其所做的有关处理。使读者能获得相应数据,并重新进行分析
若有问卷,应附在后面;其他数据也须包括在参考书或附录中
列出变量定义表,并明确变量单位
给出一张总结统计量,如最小值、最大值、均值和每个变量标准差的表格
清楚地表明观察值的个数,对时间序列数据的特殊时期进行描述。
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三、回归模型的选择
1、被解释变量与解释变量的形式选择。
对数形式的特点:系数度量了变化百分比或弹性、斜率系数不随测度单位而变化、logy(y大于0)比y的水平值的模型更接近经典假设即条件分布更接近正态分布、缩小被解释变量的取值范围(对异常观测并不敏感。
一般地,工资、薪水、销售额、人口、雇员数量、学校人数都具有大的正整数特征,常取对数形式。
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三、回归模型的选择
1、被解释变量与解释变量的形式选择。
一般地,以年度量的变量(如教育年数、工作经历等)常以原形出现;比例或百分比(失业率等)可采用对数或水平值。
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三、回归模型的选择
2、模型的选择
二次函数:描述递减或递增的边际效应。(如描述工资与工作经历关系时采用,需要注意最高点,若这个转折点超过了样本中绝大多数人的工作经历,就无须考虑二次项。)
含交互作用项的模型(若模型中一个解释变量对被解释变量的偏效应取决于另一解释变量,则可以采用交互项。)
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三、回归模型的选择
2、模型的选择
嵌套模型的选择(诊断是否存在一组不相关变量):用排除性约束下的F检验。P132。对多重排除性约束进行联合假设检验,构造q个排除性约束的F统计量。若发现零假设是正确的,即系数都为零,则可以在模型中排除这些解释变量若拒绝零假设,则说明这些约束中有些变量应该纳入到模型中来。
( 这种检验对于检验一组高度相关变量的排除很有作用。如企业业绩与经理薪水,对业绩度量可能高度相关,由于多重共线性,难以发现单个有显著影响的变量,但F检验可决定一组业绩变量是否会影响薪水)让我们看一个例子。
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