Question

第1章 导论

Answer 1

（1）相关关系：

例1：人们当带伞与下雨相关，但是人们带伞不会导致下雨

例2：谷歌通过分析大数据，很快预测流行病的地域传播，但是只是相关关系，因为上网搜流感信息并不导致流感传播

备注1：如果只是对预测感兴趣，相关关系就足够了

备注2：如果要推断变量间的因果关系，计量分析必须建立在经济基础逗历兆之上，即在理论上存在X导致Y的作用机制

（2）相关关系和因果关系不太好分辨，存在一些干扰因素

例1：FDI（外商直接投资）促进经济增长，但FDI往往也是被吸引到快速增长的地区

例2：收入增加引起消费增长，而消费增长也拉动经济增长进而收入增加

例3：经济萧条可能导致内战，但内战也会导致经济停滞

例1：外星人认为，由于躺在医院病床上（X），所以导致了死去（Y）。此案例最重要的问题就是遗漏变量的问题，遗漏了生病（Z）这个关键变量

例2：考虑教育投资的回报率

尽管β（教育投资回报率的系数）很显著，很高，但是事实上高估了教育的投资回报，存在问题：①遗漏变量：如个体的能力，个体能力直接影响工资收入，而且能力强的人也会选择更高的教育等、工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌山租等②si与随机扰动项是正相关的，很多遗漏变量都在随机扰动项里边→因此要引入控制变量，进行多元回归

例3：考虑教育投资回报率的平方项

忽烂悉视教育年限（s）平方项的影响，这种平方项叫做广义的遗漏变量

结语：计量经济学的玄妙之处就在于扰动项

（1）经济数据的三种分类