统计学和计量经济学有什么区别Word文档下载推荐.docx

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而计量经济学更像是一个学科内的方法,有用的时候才上。

2、统计学在意义上是非常广泛的,统计学里面的对数据的处理方法是计量经济学的基础,当经济理论与统计方法结合后就是计量经济学了。

经济学还可以和其他学科结合,比如地理经济学、空间经济学等。

统计学除了在经济领域的应用,也还广泛应用于其他领域,比如人口普查、生产过程中产品运行参数统计分析等。

计量经济学,是对经济学的作用存在某种期待的结果,它把数理统计应用于经济数据,以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持,并获得数值结果。

它不同于经济理论和数量经济学,也不同于经济统计学。

经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。

例如,微观经济理论声称,在其它条件不变的情况下,一种商品的价格下降可望增加对改商品的需求量,即经济理论假设商品价格与需求量之间具有一种负的或逆向关系。

但此理论并没有对这两者的关系提供任何数量度量,也就是说,它没有说出随着商品价格的某一变化,需求量将会上升或下降多少。

计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。

换言之,计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。

数量经济学的主要问题,是要用数学形式(方程式)表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性。

如前所示,计量经济学的主要兴趣在于经济理论的经验验证。

我们将看到,计量经济学家常常使用数理经济学家所提出的数学方程式,但要把这些方程式改造成适合经验检验的形式。

这种从数学方程式到计量经济方程式的转换需要有许多的创造性和实际技巧。

经济统计学的问题,主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。

这也是经济统计学家的工作。

他们是收集国民生产总值,就业、失业、价格等数据的主要负责人。

这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。

但是,经济统计学家的工作却到此为止。

他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。

当然,如果他们考虑的话,他们就变成计量经济学家了。

3、最近在翻阅Angrist的新作“MostlyHarmlessEconometrics”,发现这位大牛有这样一段论述:

TwothingsdistinguishthedisciplineofEconometricsfromouroldersisterfieldofStatistics.Oneisalackofshynessaboutcausality.Causalinferencehasalwaysbeenthenameofthegameinappliedeconometrics...Thesecondthingthatdistinguishesusfrommoststatisticians-andindeedmostothersocialscientists-isanarsenalofstatisticaltoolsthatgrewoutofearlyeconometricresearchontheproblemofhowtoestimatetheparametersinasystemoflinearsimultaneousequations.ThemostpowerfulweaponinthisarsenalisthemethodofInstrumentalVariables(IV),thesubjectofthischapter...关于因果的讨论其实就是说计量经济学背后有经济理论支撑,而单纯的统计只能就数字说数字,道不出背后的故事。

第二点是说线性联立方程在计量工具发展中的重要性。

IV的出现是应对供给函数和需求函数的估计应运而生,SUR以及3SLS也是,但是其他的呢?

貌似Angrist夸大了联立方程的重要性。

实际上至今为止,绝大部分的实证研究还是单方程模型。

B慧航从计量经济学的方面说,我觉着统计和计量差别非常之大。

一个计量经济学家需要懂很多统计学的知识,但是在此之前,他必须是一个经济学家。

经济学家碰到的问题其实很简单,就是带着自己的经济学理论,用数据验证自己的理论。

所以在计量经济学里面,最核心的问题不是估计、推断,而是identification。

同样是在做回归分析,看的东西也不一样。

比如在线性回归中的ANOVA的作用是什么?

这个争论里面,经济学家在做OLS的时候,更关注你的你的回归方程误差项里面有什么,而不是这个误差项的方差有多大。

前者决定了identification,后者决定了R2。

举个例子,做教育的回报,看看多读一年书能带来多少薪水上的提高。

经济学家会关心误差项里面有一个人的能力,这个变量是看不到的,但是与教育这个变量相关,所以OLS是有问题的。

但是经济学家不会关心跑出来的这个回归预测能力怎么样,也就是说R2究竟有多大。

所以我们需要工具变量的估计。

经济学家甚至可以做出负的R2,只是为了使得回归更有意义,比如这里:

R-squared&

lt;

0in2SLS-IVestimation?

-EcoPaper-知乎专栏

讲到IV,其实工具变量的方法是可以从统计的角度来看,说白了就是一个矩估计的方法。

但是真正的计量经济学家是可以看到这个方法的经济学含义的,比如如果你学了LocalAverageTreatmentEffect的话,你就知道了工具变量估计出来的东西到底是什么东西,而不仅仅是一个统计上的结果。

这也是统计跟计量的区别吧。

另外计量经济学有两个流派,一个是reduced-form的估计,一个是structural的估计。

structural的估计深植于经济学的理论,理论会告诉你你的计量模型的问题和答案。

举个例子,生产函数大家都知道,比如经典的C-D生产函数:

,当我们需要估计里面的参数的时候,可以写成:

,其中u是扰动项。

也许你会想,这个跑个OLS就可以做出来了,但是计量经济学家会告诉你,不对!

因为企业做决策的时候是知道自己的技术水平()的,所以资本与劳动的投入都是与技术水平有关的,但是,技术水平是我们观察不到的。

怎么去估计呢?

这种计量的问题是脱不开经济学理论的。

如果计量经济学是统计学的子集,那这门学科完全没必要存在。

===========

再补充个例子吧,比如在这个问题:

在统计学中为什么要对变量取对数?

里面,统计学家跟经济学家的思考可能是不一样的。

在经济学里面,有那么几个概念我觉着是非常重要但是容易被忽略的,比如datageneratingprocess(DGP)。

而这个概念又跟reduced-form紧密相连,structuralequations在产生数据的时候肯定是先变成reduced-form再去产生数据。

无论是做reduced-form还是structuralform,计量经济学家脑子里一定是要有DGP这个东西的。

所以为什么取对数?

经济学里面有个词,叫做弹性。

另外,对数之差就是增长率。

经济理论,特别是宏观理论,经常可以得到log的形式。

而且因为有了弹性,取log之后更容易被经济学所解释。

说白了,计量经济学从经济理论出发,统计学可能更多的从数据出发。

如果仅仅从数据方面考虑,我想碰到取不取对数的问题的时候,我更愿意用box-coxtransformation。

================

这个答案只是写的计量跟统计的差别,完全没有要比统计和计量孰优孰劣的问题。

本来就是两个有交集但是不相同的学科,怎么比较好坏。

@马大王说计量用的统计方法都是十年前的,我不知道这是不是在鄙视计量,但是我想跟你说,你们统计的方法还是十年前的数学方法呢,数学家也没鄙视你们啊。

这方面很多啊,比如GMM,统计学家对此嗤之以鼻,但是经济学家就是喜欢用啊。

为什么GMM这么受经济学家欢迎?

还是因为上面的问题,因为GMM最容易被经济学家所理解,而GMM提供了一个非常好的框架来解决一系列经济学家碰到的问题。

那些变量是内生的,那些变量是外生的,理论上来说谁会影响谁,谁不会影响谁,这本来就就是经济学理论的范畴,而GMM可以把这套经济理论上的东西直接转化成怎样识别、估计。

有人提到了Sims,他的确即是统计学家,又是经济学家。

计量经济学的确一直走在借鉴统计学的路上,就好像统计学一直在借鉴数学方法。

计量经济学家认为的跟统计学的差别,就好像统计学家认为的跟数学一样的差别一样,我们借鉴你的某些工具,但是不完全是一回事情。

最后,针对评论里面两个人的言论,我想统一回复:

如果我哪里说错了,请指正,就像@SlowMover在一楼所做的那样。

我不回答这种无所谓的问题。

我也可以同样反问你,doyoureallyknoweconometricsandeconomics?

doyoureallyunderstandwhatIamsaying?

C知乎用户先引用一段我本科刚毕业时写下的话,感觉从自己现有的知识结构来看还算比较正确:

计量经济学的重点不在于解决单纯统计方法上的问题,因为有统计学家在做。

计量的重点在于,当无法进行实验时,如何解决模型的内生性问题。

即,如何通过观测到的数据正确识别模型中的系数并进行因果推断。

这是它最大的特点,也是它本身拥有的经济学血统所决定的。

@慧航的回答已经很好地解释并扩展了上面这段话的内容,但我猜想很多人可能并不清楚“内生性”的概念,以及如何“识别”系数。

我假定各位看官已经学过回归分析了,那么请允许我进一步科普一下。

(以下内容改编自我的本科计量笔记。

)假如我想要知道某个产品的市场需求曲线。

作为一个经济学学员,我根据自己的专业知识判断出该产品的市场需求是线性的,于是我写下了这样一个需求函数:

其中,表示第期的需求量,表示第期的价格,表示第期的误差(不可观测项)。

假如我是这个市场中的独裁者,那么我就可以进行一次实验,从而估计整个市场的需求曲线。

我该怎么做呢?

很简单,我只需要在每个时期给定一个价格,然后记录下市场中的交易量。

根据需求函数的定义,我知道这个交易量就是。

于是在收集了若干个样本后我画出了下面这张图:

&

amp;

imgsrc="

data-rawwidth="

264"

data-rawheight="

271"

class="

content_image"

width="

gt;

在这个实验中,被称为外生变量(exogenousvariable),即“从模型之外产生”;

更精确地讲,是外生变量意味着与误差项不相关——在这个试验中,是事先给定的,必然独立于随机误差。

相对应的,则被称为内生变量(endogenousvariable)

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