试读（部分内容）
一、什么是计量经济学
计量经济学是以一定的经济理论为基础，运用数学与统计学的方法，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的关系。在进行计量分析时，首先需要利用经济数据估计出模型中的未知参数，然后对模型进行检验，在模型通过检验后还可以利用计量模型来进行预测。
在进行计量分析时获得的数据有两种形式，实验数据与非实验数据：
（1）非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据，以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。
（2）实验数据通常是通过实验所获得的数据，但社会实验要么行不通要么实验代价高昂，所以在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。
二、经验经济分析的步骤
经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。
1．对所关心问题的详细阐述
问题可能涉及到对一个经济理论某特定方面的检验，或者对政府政策效果的检验。
2构造经济模型
经济模型是描述各种经济关系的数理方程。
3经济模型变成计量模型
先了解一下计量模型和经济模型有何关系。与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，必须明确函数的形式，并且计量经济模型通常都带有不确定的误差项。
通过设定一个特定的计量经济模型，我们就知道经济变量之间具体的数学关系，这样就解决了经济模型中内在的不确定性。
在多数情况下，计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的，而没有考虑模型构造的细节。一旦设定了一个计量模型，所关心的各种假设便可用未知参数来表述。
4搜集相关变量的数据
5用计量方法来估计计量模型中的参数，并规范地检验所关心的假设
在某些情况下，计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。
三、经济数据的结构
1横截面数据
（1）横截面数据集，是指在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。而横截面数据是指同一个时点上，不同观测个体同一观测指标的观测数据。有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。在一个纯粹的横截面分析中，应该忽略数据搜集中细小的时间差别。例如，2013年全国31个省市自治区的GDP就是一个横截面数据集。
（2）横截面数据的重要特征
①通常假定它们是从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。
当抽取的样本（特别是地理上的样本）相对总体而言太大时，可能会导致另一种偏离随机抽样的情况。这种情形中潜在的问题是，总体不够大，所以不能合理地假定观测值是独立抽取的，所以在进行随机抽样时，总体相对样本应该比较大。
②在横截面数据集中，不同的变量有时对应于不同的时期。但把这些信息看成横截面数据集，并不会导致任何特别的问题，即数据排序不影响计量分析这一事实，是由随机抽样而得到横截面数据集的一个重要特征。
2时间序列数据
（1）时间序列数据集，是由对一个或几个变量不同时间的观测值所构成，或是同一观测个体在不同观测时间点上所观测的数据。与横截面数据的排序不同，时间序列对观测值按时间先后排序，这也传递了潜在的重要信息。例如，1978年到2013年中国的GDP就是一个时间序列数据。
（2）时间序列数据的特征
①很少（即使能够）假设经济数据的观测独立于时间，即时间序列数据往往前后之间具有相关性，这使得对它的分析比对横截面数据的分析更为困难。
②数据搜集时的数据频率，最常见的频率是每天、每周、每月、每个季度和每年。
3混合横截面数据
有些数据既有横截面数据的特点，又有时间序列的特点。为了扩大样本容量，可以将数据合并成一个混合横截面数据。混合横截面数据就是将几个不同年份里经过随机抽样的得到的截面数据混合起来所构成的数据集合。
对混合横截面数据的分析与对标准横截面数据的分析十分相似，不同之处在于，前者通常要对变量在不同时间的长期差异做出解释。实际上，除了能扩大样本容量之外，混合横截面分析通常是为了看出一个基本关系如何随时间而变化。
4面板或纵列数据
（1）面板数据（或纵列数据）的含义
面板数据（或纵列数据）是将横截面数据与时间序列数据结合起来的数据，即对横截面中的每一个观测个体在时间上再进行连续观测所得到的数据集。面板数据（或纵列数据）集，由数据集中每个横截面单位的一个时间序列组成。
（2）面板数据与横截面数据的比较
①面板数据有别于混合横截面数据的关键特征是，同一横截面数据的数据单位都被跟踪了一段特定的时期。
②由于面板数据要求同一单位不同时期的重复观测，所以要得到面板数据（特别是那些个人、家庭和企业的数据），比得到混合横截面数据更加困难。
③对同一观测单位观测一段时间，应该比横截面数据甚至混合横截面数据更有优越性。对同一单位的多次观测，能控制个人、企业等观测单位的某些观测不到的特征。
④面板数据的第二个优点是，它通常能够研究决策行为或结果中滞后的重要性。由于预期许多经济政策在一段时间之后才产生影响，所以面板数据所反映的信息就更有意义。
四、计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
1因果关系
在多数对经济理论的检验中，经济学家的目标就是要推定一个变量对另一个变量是否具有因果效应。虽然简单地发现两个或多个变量之间有某种联系很诱人，但除非能得到某种因果关系，否则这种联系很难令人信服。
2其他条件不变
“其他（相关）因素保持不变”的概念在因果分析中有重要作用。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。因为社会科学中所搜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。
除极为特殊的情形之外，不可能真正地保持所有其他因素不变。多数经验研究中的一个关键问题是：对于做出一个因果推断而言，是否有足够多的其他因素被保持不变?对一项计量经济研究进行评价，都要提到这个同题。
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