计量经济学导论-现代观点

计量经济学的性质与经济数据

关键术语：

因果性影响 实验数据
其他条件不变 非实验数据
横截面数据集 观测数据
数据频率 综列数据
计量经济模型 混合横截面数据
经济模型 随机抽样
经验分析 时间序列数据

小结：

1. 在这个绪论中，我们讨论了计量经济分析的目的和研究范围。所有的经济学领域都使用计量经济学来检验经济理论、知道政府和私人政策制定者，以及预测经济时间序列。虽然计量经济模型有时也可以从规范的经济模型中推导出来，但在另一些情况下，计量经济模型都是以非规范的经济推理和直觉为基础的。任何一个经济经济分析的目的都是估计模型中的参数并检验对这些参数的假设；参数的数值和符号，决定了经济理论的有效性和某项政策的效果。
2. 横截面数据、时间序列数据、混合横截面数据和综列数据，是应用计量经济学中最经常使用的数据结构类型。由于多数经济时间序列在时间上的相关关系，所以对牵涉到时间维的数据集（如时间序列和综列数据），都需要特别处理。另外，诸如趋势性和季节性等问题，也只会在对时间序列数据的分析中出现，横截面数据则不存在这种问题。
3. 在1.4节，我们讨论了其它条件不变和因果性推断的概念。多数情况下，社会科学中的假设都具有“其他条件不变”的特点：在研究两个变量之间的关系时、所有其他的相关因素都必须固定不变。因为你社会科学中所收集到的多数数据都具有非实验特征，所以发现其中的因果关系极具挑战性。

1.1 什么是计量经济学

计量经济学的应用：

1. 对诸如利率、通货膨胀和国内生产总值等重要宏观经济变量的预测。
2. 与宏观经济预测无关的经济领域。如研究在政治竞争中支出对投票结果的影响，考虑学校支出对教育领域学生表现的影响。
3. 预测经济时间序列
   实验数据与非实验数据
4. 实验数据（experimental data）通常是在实验环境中获得的，常见于自然科学。
5. 非实验数据（nonexperimental data）并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来。非实验数据有时被称为观测数据（observational data），以强调研究者只是被动的数据收集着这一事实。常见于社会科学。因为在社会科学中社会实验通常都行不通，代价高昂，或违反道德

经验经济分析的步骤