计量经济学

6月10日，由首都经济贸易大学国际经济管理学院组织的“计量经济学术前沿研讨会”在博远楼三号报告厅举办。此次研讨会汇集海内外知名学者，校长付志峰出席活动并致辞。 付志峰在致辞向远道而来的国内外专家学者表示欢迎。他讲到，首都经济贸易大学高度重视科学研究在高校办学中的地位，作为学校科学研究的重要平台，国际经管学院目前已经拥有了一支德才兼备，教学科研能力强，富有创新精神和国际视野的教师队伍。一个学校的发展离不开学术同行的交流和支持，希望全校相关领域教师，能够借助此次研讨会的机会，互相学习，提升自己的学术造诣。 在上午的研讨会上，4位主讲嘉宾作了主题演讲。来自俄亥俄州立大学的Lung-fei Lee教授 作 了题为《GEL and SGEL for SAR Models》的演讲；来自宾夕法尼亚州立大学的李润泽教授 作 了题为《Ultrahigh Dimensional Precision Matrix Estimation Viarefitted Cross Validation and Application to Portofilio Optimization》的演讲；来自首尔国立大学的Whang JoonJae 作 了题为《Econometric Analysis of Stochastic Dominance:An Overview and Some Recent Results

1、经济理论模型的目的？ 一个模型的目的不是接近现实。 一个模型的目的在于为理解这个世界的特定特征提供见解。 如果这种简化并未使得该模型对所探讨的问题给出不正确的答案，那么缺乏现实性是一个优点：通过更为清楚地隔离所关注的效应，这种简化使得问题更易于理解。 2、理论模型中的前提假设如何构建？ （1）假设是一种“抽象的近似真实” 例如： 无限次重复博弈模型 假设：无限次 假定捕捉到的事实：博弈方都觉得博弈在未来还要进行很多次，参与人都不知道哪一期是最后一期 （2）假设的真实性与数学上易于处理性 例如： 拉姆齐模型（基于数量固定的长生不老的家庭） 假设：人类寿命无限 虽是虚假的假设，是为了数学上易于处理，但与所研究的核心问题不冲突，反而增加洞察力。 3、假设的类型和功能 硬核假设： 对理论起关键作用的假设 ，在形式上是理论组成的一部分，应该获得本质特征。 保护带假设：即辅助性假设，它不构成理论的一部分，但它可以 通过消除实际的干扰和混乱来帮助发现事物的本质 。有助于从次要原因中分离出主要原因，从次相关因素中分离出根本的关系消除和抵消次要因素而更好地关注主要因素，剥离出事物的主要原因。 4、四类样本数据 截面数据（Cross-sectional Data） 时间序列数据（Time-series Data） 平行数据（Panel Data，面板数据、综列数据） 虚拟变量数据 5

入职之前，没有怎么接触过计量经济学，后来见不少同事们的研究基本全用到了计量经济学，才知道还挺有用的，有的学者甚至在 nature 子刊发的论文就是用的计量经济学。 计量经济学当然没有统计学难，属于统计学的一个分支，特别适合用来做实证分析。 本来可以讲这门课，但我选择讲《多元统计学》，准备自学这个《计量经济学》了。 来源： CSDN 作者： 心态与做事习惯决定人生高度 链接： https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/104011877

转载： https://blog.csdn.net/SecondLieutenant/article/details/79625694 面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 实际上如果从数据结构内在含义上，应该把Panel Data称为“时间序列-截面数据”，更能体现数据结构本质上的特点。该数据为也被称为“纵向数据(Longitudinal Data)”，“平行数据”，“TS-CS数据(Time Series-Cross Section)”。它是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。面板数据从横截面(cross section)看，是由若干个体(entity,unit,individual)在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。 从时空维度来看，可将计量经济学中应用的数据分三类： 1、横截面数据(Cross-sectional data) 　　横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合

计量经济学 介绍 经济学的分支，揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的学科，经济理论，统计学，数学的结合 起因：对经济问题的定量研究 名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” \(\rightarrow\) “Econometrics” 标志：1930年成立计量经济学会 来源： https://www.cnblogs.com/zonghanli/p/12159540.html

1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 进行观察测量，将在一系列时刻 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。 2 时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据； 对数据绘图，观测是否为平稳时间序列；对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算，化为平稳时间序列； 经过第二步处理，已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ，通过对自相关图和偏自相关图的分析，得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的 ，得到ARIMA模型。然后开始对得到的模型进行模型检验。 3 ARIMA实战解剖 原理大概清楚，实践却还是会有诸多问题。相比较R语言，Python在做时间序列分析的资料相对少很多。下面就通过Python语言详细解析后三个步骤的实现过程。 文中使用到这些基础库： 。 对其调用如下 from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import matplotlib

一、时间序列及其分解 时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。 时间序列： （1）平稳序列（stationary series） 是基本上不存在趋势的序列，序列中的各观察值基本上在某个固定的水平上波动，在不同时间段波动程度不同，但不存在某种规律，随机波动 （2）非平稳序列（non-stationary series） 是包含趋势、季节性或周期性的序列，只含有其中一种成分，也可能是几种成分的组合。可分为：有趋势序列、有趋势和季节性序列、几种成分混合而成的复合型序列。 趋势（trend）：时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称长期趋势。时间序列中的趋势可以是线性和非线性。 季节性（seasonality）：季节变动（seasonal fluctuation）,是时间序列在一年内重复出现的周期波动。销售旺季，销售淡季，旅游旺季、旅游淡季，因季节不同而发生变化。季节，不仅指一年中的四季，其实是指任何一种周期性的变化。含有季节成分的序列可能含有趋势，也可能不含有趋势。 周期性（cyclicity）：循环波动（cyclical fluctuation），是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式波动。周期性是由商业和经济活动引起的

空间计量模型学习笔记 讲空间计量模型之前我想说为啥会出现空间计量这个东东，它是干啥滴呢？且听我细细道来。。 实质：还是回归（我是门外汉，所以我会这么说。。。这里大神不要打我。。。 空间计量也叫做spatial econometrics，实际上就是把咱们平时用到的那些方法加入一些空间效应后做的系列回归。空间效应，实质上就是一种网络效应，证明了万事万物之间都有关联性，当然，越是靠得近的两个objects也更可能有强关联性。要不然，你真的会相信，一只拉丁美洲的蝴蝶振动几下翅膀，然后中国就必定发生地震或者洪灾了。再考虑下，当年美国准备attack North Korea，因为我们知道“唇亡齿寒”的道理，所以中国派遣了那么多的志愿军跨过鸭绿江去援助老金家。现在的物理距离可能还不如经济距离实在，比如，我们与韩国是那么近距离的邻居，可是在经济军事上韩国与美国可能反而走得更近(如果不是如此，请忽略该陈述)（这里我是别人那里抄来的）。总之一句话，就是邻居的二b行为，往往会对你产生影响，影响你的行为决策。 举两个例子来看看空间计量在经济事务中的运用。北京市的发展会通过neighbourhood效应影响河北和天津的发展，比如，导致河北和天津发展相对滞后一些(大众直觉)。如果想要研究政府出台的“限购政策”对房价的影响，那么，我们可以搜集全国出台限购政策的城市的几年面板数据