建立计量经济学模型的步骤和要点剖析

建立计量经济学模型的步骤和要点

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一、理论模型的设计

对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数

就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。

1. 确定模型所包含的变量

在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。

严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。

关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。

首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。

其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。

从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。

在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-107.66＋0.13×社会商品零售总额十0.2 2×农副产品收购额

这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18

×生产消费＋67.60×进出口政策

这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如

农业总产值＝0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.2 1×受灾面积

这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。

值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主

要标准。

变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。

2. 确定模型的数学形式

选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。

选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。

也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关

系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。

在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。

3. 拟定理论模型中待估参数的理论期望值

理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数

值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。

拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是

0＜α＜1，0＜β＜1，α＋β≈1，0＜γ＜1并接近0，A＞0。

二、样本数据的收集

样本数据的收集与整理，是建立计量经济学模型过程中最为费时费力的工作，也是对模型质量影响极大的一项工作。从工作程序上讲，它是在理论模型建立之后进行，但实际上经常是同时进行的，因为能否收集到合适的样本观测值是决定变量取舍的主要因素之一。

1. 几类常用的样本数据

常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。

时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据，一般由统计部门提供，在建立计量经济学模型时应充分加以利用，以减少收集数据的工作量。在利用时间序列数据作样本时，要注意以下几个问题。一是所选择的样本区间内经济行为的一致性问题。例如，我们建立纺织行业生产模型，选择反映市场需求因素的变量，诸如居民收入、出口额等作为解释变量，而没有选择反映生产能力的变量，诸如资本、劳动等，原因是纺织行业属于供大于求的情况。对于这个模型，利用时间序列数据作样本时，只能选择80年代后期以来的数据，因为纺织行业供大于求的局面只出现在这个阶段，而在80年代中期以前的一个长时期里，我国纺织品是供不应求的，那时制约行业产出量的主要因素是投入要素。二是样本数据在不同样本点之间的可比性问题。经济变量的时间序列数据往往是以价值形态出现的，包含了价格因素，而同一件实物在不同年份的价格是不同的，这就造成样本数据在

不同样本点之间不可比。需要对原始数据进行调整，消除其不可比因素，方可作为模型的样本数据。三是样本观测值过于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。

截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。

虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变

化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。

2. 样本数据的质量

样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。

完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。

准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。

可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同

样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。

一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。

三、模型参数的估计

模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。

四、模型的检验

在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。

1. 经济意义检验

经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。

首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量

在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。

如果所有参数估计量的符号正确，则要进一步检验参数估计量的大小。例如，有下列煤炭企业生产函数模型：

Ln（煤炭产量）＝ 2.69＋1.85Ln（固走资产原值）＋0.51Ln （职工人数）

因为该模型是一个对数线性模型，所以在该模型中，固定资产原值前的参数的经济意义是明确的，即固定资产原值的产出弹性；表示当固定资产原值增加1%时煤炭产量增加的百分数。根据产出弹性的概念，该参数估计量应该是0与1之间的一个数，模型中的参数估计量虽然符号正确，但是数值范围与理论期望值不符，不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。

即使模型参数估计量的符号正确、数值范围适当，仍然不能说已经通过经济意义检验，还要对参数之间的关系进行检验。例如，有下列职工家庭日用品需求模型：

Ln（人均购买日用品支出额）＝-3.69＋1.20Ln（人均收入）一6.40Ln（日用品类价格）

该模型也是一个对数线性模型，所以在该模型中，人均收入和日用品类价格前的参数的经济意义是明确的，即是它们各自的需求弹性。该二参数估计量的符号是正确的，数值范围大体适当。但是根据经济意义，二参数估计量之和应该在1左右，因为当收入增长1%、价格增长1%时，人均购买日用品支出额也应该增长1%左右。显然该模型的参数估计量不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。

只有当模型中的参数估计量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步检验。模型参数估计量的经济意义检验是一项最基本的检验，经济意义不合理，不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价

值的。

2. 统计检验

统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。

3. 计量经济学检验

计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。

4. 模型预测检验

预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量

变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。

经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。

五、计量经济学模型成功三要素

从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。

一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正

常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。

六、相关分析、回归分析和因果分析

从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。

所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。

所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值

既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。

具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。

相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。

但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。． 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

计量经济学的步骤

计量经济学的步骤 1.概念计量经济学是以经济理论和经济数据为事实为依据，运用数学，统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 2.计量经济学的性质（1）计量经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所以它是一门经济学科。（2）计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展趋势，为制定经济政策提供依据。为了解决达到上述目的的理论和方法论问题，计量经济学分成了两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。 3.计量经济学的研究步骤(1)模型设定设定一个合理的模型，应该注意以下3个方面的问题：要有科学的理论依据；模型要选择适当的数学形式；方程中的变量要有可观测性。（2）估计参数参数与变量不同，它是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素，通常参数在模型中式一些相对稳定的量。如何通过变量的样本观测数据正确的估计总体模型的参数，这是计量经济学研究的核心内容；如何去确定满足计量经济要求的参数估计式，是理论计量经济学的主要内容之一。（3)模型检验对计量经济模型的检验主要应从以下4个方面进行：经济意义的检验；统计推断检验；计量经济学检验；模型预测检验。（4）模型应用计量经济模型主要可以用于经济结构分析，经济预测和政策评价等几个方面。

4.与其他经济学科的关系计量经济学是与经济学，经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。计量经济学是建立在经济理论的基础上，对经济学现象和关系进行分析的学科；数理统计学是计量经济学的方法论基础；经济统计提供的数据时计量经济学估计参数，验证理论的基本依据；三者独立存在，都不是计量经济学，三者的有力结合才构成了计量经济学。 线性回归模型经典假设 a.零均值假定，在给定解释变量Xi的条件下，随机干扰项Ui的条件均值为0 b.同方差假定，对于给定的每一个Xi，随机干扰项Ui的条件方差都等于一个参数 c.无自相关假定，随机干扰项u的逐次只互不相关，或者说对于所有的i和j，Ui，Uj的协方差为0 d.随机干扰项Ui与解释变量Xi不相关 e.正态性假定，随机干扰项Ui服从正态分布。 计量经济学的异方差 （1）概念在基本假定中，要求对所有的i都有V（ui)=a2,也就是ui也有同方差，假设标准多元模型中其他假设不变，但是V(ui）=ai2，则称Ui具有异方差。即模型中随即误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量变动有关。

计量经济学模型

多元线性回归模型 一、建立模型 社会物流总费用受多种综合因素的影响，如运输费用、仓储费用、包装费用、装卸搬运费用、流通加工费用、信息处理费用等，而其中最重要的因素就是运输费用和仓储费用，即运输费用和仓储费用与社会物流总费用之间存在单方向的因果关系；由此，我们可设以下回归模型：Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui 现在以中国1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%）的资料进行回归分析，并对估计模型进行检验。 1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%） 在Eviews中新建工作簿，定义变量“商品价格”（x1）、“消费者人均月收入”（x2）及“商品需求量”（y），并输入相关数据，得出相应散点图如下： ①x1 与y 的散点图为：

②x2与y 的散点图为： 由两张散点图不能明确的看出x1、x2与y之间存在线性关系，故通过Eviews 软件计算，得出估计模型的参数结果如下：

由以上数据可知回归方程为： Y=11.57032+0.405599*x1 +0.794365*x2 （5.07） （2.67） （7.69） 1499.02=R 8909.02=R 37.62689=F 二、模型检验 1、 经济意义检验： ①b0=11.57032，在运输费用与仓储费用接近于零时，仍存在其他物流费用；②b1=0.405599，说明运输费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，运输费用每增加1%，社会物流总费用增加0.405599% ③b2= 0.794365，说明仓储费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，仓储费用每增加1%，社会物流总费用增加0.794365% 2、计量经济学检验： ①拟合优度检验：本模型的拟合优度系数为0.914898，表明本模型具有较高的拟合优度，x1、x2对y 的解释能力较好； ②变量的显著性检验（t 检验）：方程的截距项和斜率项的t 检验值分别为5.07、2.67、7.69，均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值t0.025(8)=1.860，模型参数估计显著，拒绝原假设H0； ③方程的显著性检验（F 检验）：有上图可知，F-statistic =37.62689；Prob(F-statistic)

计量经济学模型分析论文

计量经济学模型分析论文 工商101

我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。

引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。

经典单方程计量经济学模型多元线性回归模型

第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

计量经济学模型建立与分析.doc

影响财政收入的若干因素分析 一、 问题提出 我们如果把经济增长当做源，财政收入当做流，又或者把经济增长当做是源，财政收入当做叶，源远才能长，根深才能叶茂。经济增长带动财政收入的增长。随着改革开放，我国经济快速发展，我国的财政收入逐年增长。 二、 变量设置 我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。我们将挑选税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。来就影响财政收入的这几个因素作进一步的分析。 三、 建立模型 εββββ++++=3322110x x x y y 为财政收入为，1x 表示税 收收入，2x 表示行政事业性收入 ，3x 表示上一年财政收入。ε 表示其他随机影响因素。 四、 数据收集 影响财政收入的若干影响因素资料表 时间 财政收入 税收收入 行政事业性收费 时 间 上一年财政收入 1990 576.95 1985 2004.82 1991 697 1990 2821.86 1992 885.45 1991 2990.17 1993 1317.83 1992 3296.91 1994 1722.5 1993 4255.3 1995 2234.85 1994 5126.88 1996 3395.75 1995 6038.04 1997 2414.32 1996 6909.82 1998 1981.92 1997 8234.04

1999 2354.28 1998 9262.8 2000 2654.54 1999 10682.58 2001 3090 2000 12581.51 2002 3238 2001 15301.38 2003 3335.74 2002 17636.45 2004 3208.42 2003 20017.31 2005 3858.19 2004 24165.68 2006 4216.8 2005 28778.54 2007 4681.053 2006 34804.35 2008 4835.807 2007 45621.97 2009 4589.11 2008 54223.79 数据来源：《中国统计年鉴》（2010） 五、具体的spss软件分析如下： Regression [DataSet0] 变量的进入 (模型的线性显著性分析) （回归系数） 六、模型检验

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

计量经济学大题

论述题：理论模型的设计 ( 古扎拉蒂 ) 1建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 2模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检

验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 3计量经济学模型主要有哪些领域，各自原理有哪些？ 答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：①结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。②经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；③政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。④检验与发展经济理论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则则表明该理论不能说明客观事实。 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ 1代表位置的影响因素.由于对所考察总体认识上的非完备性，许多位置的影响因素还无法引入模型2代表残缺数据，即使所有的影响变量都能被包括在模型中，也会有某些变量无法取得3代表众多细小影响因素有一些因素已经被认识，数据也可以找到，但是它们对被解释变量的影响确实微小的4代表数据观测误差由于某些客观的原因，在取得数据之时，旺旺存在测量误差5代表模型设定误差由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的6变量的内在随机性某些变量所固有的内在随机性，会对被解释变量产生随机性的影响 1.多元线性回归模型的基本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？ 答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果后随机的，则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。 在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：

表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：

表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0

计量经济学期末复习总结

第一章导论 1．计量经济学是一门什么样的学科？ 答：“经济计量学”不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。 2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？ 答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。 6．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？ 答：对模型的检验通常包括经济意义经验、统计推断检验、计量经济检验、模型预测检验四个方面。 8．计量经济学模型中的被解释变量和解释变量、内生变量和外生变量是如何划分的？ 答：在联立方程计量经济学模型中，按是否由模型系统决定，将变量分为内生变量（endogenous variables）和外生变量（exogenous variables）两大类。内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量。 9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？ 答：计量经济学模型中变量之间的关系主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 12．计量经济学中常用的数据类型有哪些？ 答：根据生成过程和结构方面的差异，计量经济学中应用的数据可分为时间序列数据（time series data）、截面数据（cross sectional data）、面板数据（panal data）和虚拟变量数据（dummy variables data）。 13．什么是数据的完整性、准确性、可比性、一致性？ 答：1）完整性，指模型中所有变量在每个样本点上都必须有观察数据，所有变量的样本观察数据都一样多。 2）准确性，指样本数据必须准确反映经济变量的状态或水平。数据的准确性与样本数据的采集直接相关，通常是研究者所不能控制的。 3）可比性，指数据的统计口径必须相同，不同样本点上的数据要有可比性。 4）一致性，指母体与样本即变量与数据必须一致。

计量经济学大作业建立模型

学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________ 实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员： 二零一一年十一月二十四日 目录 摘要................................................................ 1.引言.............................................................. 2.提出问题.......................................................... 3.建立模型......................................... 错误!未指定书签。 4.制作散点图........................................................ 5.模型参数估计...................................................... 6.模型的检验........................................................ .计量经济学检验................................................. 多重共线性检验 ............................................. 简单回归系数检验....................................... 找出最简单的回归形式................................... 逐步回归法检验......................................... 异方差性检验 ............................................... 图示检验法............................................. 检验................................................... 异方差的修正........................................... 随即扰动项序列相关检验 ..................................... 检验................................................... 拉格朗日乘数（LM）检验................................. 序列相关性修正......................................... .经济意义检验................................................... .统计检验....................................................... 拟合优度检验 .............................. 错误!未定义书签。 方程显着性检验——F检验.................................... 参数显着性检验——t检验.................................... 7.结论.............................................................. 8.对策与建议........................................................

计量经济学知识点超全版

2 ?解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量 动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因” 。（1分） 3 ?被解释变量：是作为研究对象的变量。 （1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系 的果。（2分） 4 ?内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量， （2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结 果。（1分） 5 ?外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。 （2分）它影响模型中的内生变量，其数值 在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称， （1分）前期的内生变量称为滞后内生变量； （1分）前期的外 生变量称为滞后外生变量。（1分） 7 ?前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量， （1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。 （2分） 8 ?控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量， （2 分）它一般属于外生变量。（1分） 9 ?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型， （2分）是以数学形式 对客观经济现象所作的描述和概括。 （1分） 10 ?函数关系：如果一个变量 y 的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则 y 与这 个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。 （3分） 11 ?相关关系：如果一个变量 y 的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则 y 与这个变量 或这组变量之间的关系就是相关关系。 （3分） 19?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值 的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。 （3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。 （3分） 22?显着性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。 （3分） 23 ?回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（ 2分），表示x 对y 的线性影响（1分）。 24 ?剩余变差：简称 RSS 是未被回归直线解释的部分（2 分）,是由解释变量以外的因素造成的影响（ 1分）。 25?多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（ 1分），也就是在被解释变量的总变 差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用 氏表示（2分）。 2 26 ?调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为 R ，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大 （2分）它对因变量的变 12 ?最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。 13. 高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下， 马尔可夫定理。（3分） OLS 估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量, （3分） 这一结论即是高斯- :在回归模型中, :在回归模型中, 被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。 （3 分） 15. 回归变差（回归平方和） 释的变差。（1分） 16. 剩余变差（残差平方和） 解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。 18?样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。 （3分） 因变量的估计值与其均值的离差平方和, （2分）也就是由解释变量解 :在回归模型中, 因变量的观测值与估计值之差的平方和, （2分）是不能由解释变量所 （3 分）

计量经济学 庞皓 课后思考题答案

思考题答案 第一章绪论 思考题 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系

答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u + = α βX Y+ 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。 假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提

计量经济学作业操作步骤

操作一、将相关信息输入后，选定（A1：C5）区域，插入-图表-饼图-分离型三维饼图-下一步-下一步-将图标标题改为“药品成分构成图”-完成-将图表嵌入到A7:E17区域中。 操作二、将表格录入，选定标题所在单元格，点击菜单中“合并及居中”-选定总分单元格，如H3-菜单中常用函数-选定求和-按回车键-H3单元格中将显示数据，再下拉至H8-选定平均分所在单元格-“常用函数”-平均值-选定D3:G3区域-回车键-下拉至I8-选定最大值、最小值所在单元格-常用函数-最大值、最小值-选定D3:G3区域-下拉至J8、K8-选定表格全部区域-“数据”-“排序”-主要关键字选择“总分”，降序-次要关键字选择“学号”，升序-选定-“数据”-“筛选”-“自动筛选”-确定-这时计算机栏中出现三角形符号-单机三角形符号-自定义-选择大于或等于70，小于80-确定-复制到下一个工作表中-在原工作表中单机三角形符号-选择“显示全部”-将原工作表重命名为“学生成绩”-将下一个工作表重命名为“筛选结果” 操作三、将表格录入后-选定标题行-“格式”-“行”-“行高”，改为30，-选定其余单元格将行高改为20-将标题格式改为：字体：楷书；字号：20；字体颜色为红色；跨列居中；底纹黄色-将成绩右对齐；其它各单元格内容居中-“格式”-“单元格”-“边框”-外边框为双线，深蓝色-内边框为细实心框，黑色-将工作表重命名为“学生成绩表”-将“学生成绩表”工作表复制到sheet2中-选定总成绩栏-“插入”-“图表”-“条形图”-簇状条形图-下一步-“图标表题”为总成绩分布图-分类（X）轴为姓名-下一步-完成-计算学生总成绩、平均成绩、最高成绩同操作二--按总成绩递增排序同上-筛选“数学”字段选择“>90分”同上 附加题：1、选定一个单元格输入1-菜单中“编辑”-填充-序列-等差数列，步长值为3，终止值为100-确定-编辑-填充-序列-等比数列，步长值为3，终止值为81-确定 2、菜单中“插入”-批注-输入“份额”-选中S2单元格-单机右键—删除-选择“下方单元格上移”-确定 3、选定下一列单元格输入perincome-输入公式“=（P2*R2+Q2*S2）/(R2+S2)”-确定-下拉 4、重新选定一列-命名为“acc”-在U2中输入公式“=SUM（N2，$M$15）”-确定-下拉-数据-排序-MC，升序-确定 5、窗口-冻结窗口-下拉至100-撤销 6、选中A2下拉-插入列-B1-数据-分列-固定宽度-完成-选定B2至B88-数据-分列-固定宽度-完成-数据-分列-分隔符号为（-确定-同上-

计量经济学论文步骤指导

计量经济学分析及论文写作经济理论的指导一般来说，虽然在我们的论文中可能并没有给出明显的陈述，或者常以“熟知的……”，“……常识，，等字眼一笔带过，但是作为计量经济学的研究思路我们必须在这里再一次强调。对本篇论文来说，从经济学的思想来说，影响城镇化进程的主要因素有：人口自然增长率、人均工业总产值和人均GDP真这就明确了我们的计量经济分析的方向。 二、变量的选取与对应指标的数据处理构成理论方程式的要素之一是选取适当的变量，并要明确哪些是内生变量、哪些是外生变量：哪些是解释变量、哪些是被解释变量。一般来说，可设我们所要分析的目标经济行为或现象为被解释变量，或称因变量，为内生变量。接下来还要根据经济理论或如作图辅助直观判断等其他方法来选取这些变量对应指标的由数据生成的函数表达式，如对数形式，这在计量经济分析中是常用的，其他常用的还有差分等函数形式。在本篇论文中，设我们所要分析的城镇化进程为被解释变量，用城镇人口比例(r)表示，分别以人口自然增长率(X真)、人均工业总产值(X：)和人均GDP(X，)为解释变量。我们在经过计算机作图模拟后发现，其对数值更适合作线性回归分析，于是我们将r、x真、X：和X，分别取对数，为方便起见，我们仍然记为r、X1、X，和X，。三、建立模型模型的选取实际上就是选取何种类型的方程式。比如说，是用一个含有多个解释变量的多元回归单方程模型来描述我们的问题，还是用几个含有单解释变量的多方程一元回归模型来描述我们的问题更合理。在本篇论文中，由于我们所选取的解释变量之间存在着明显的相关性，若用一个含有三个解释变量的多元回归单方程模型来描述，必然会出现多重共线性问题。于是我们准备用三个一元回归模型：r二／，o+／真，X，+fr二儿+屁，X：+C；r二／610+／61，X，+占来分别分析人口自然增长率、人均工业总产值和人均GDP对城镇化进程的影响。四、估计参数这一工作环节可以借助于你所使用的计算机应用软件来实现。只不过要注意你的假设条件能满足哪种估计方法的要求。 https://www.sodocs.net/doc/9a6012077.html,/n/dsrqw.shtml?kid=6464696A686565683139373534383733& pagetype=6&uf=1&searchtype=mulu&pagenum=209&a=6FA25A10CB0FDE3F5F3BE9132F725 9C8&bt=mulu&sKey=%BC%C6%C1%BF%BE%AD%BC%C3%D1%A7%C2%DB%CE%C4& userid=579&peruserid=0&template=dsrquanwen&dxNumber=000005941692&firstdrs=http%3A %2F%https://www.sodocs.net/doc/9a6012077.html,%2FbookDetail.jsp%3FdxNumber%3D000005941692%26d%3D13E6 766A5971EA7EE7CF88F00D4112E7%26fenlei%3D0603030402&zjid=000005941692_127&sch =%A1%A1%BC%C6%C1%BF%BE%AD%BC%C3%D1%A7%C2%DB%CE%C4%CF%B0%D 7%F7%CA%B5%C0%FD%C8%AB%CE%C4 https://www.sodocs.net/doc/9a6012077.html,/n/dsrqw.shtml?kid=6464696A686565683139373534383733& pagetype=6&uf=1&searchtype=mulu&pagenum=206&a=D298B28757697D98DDA85C29CDA ACA1B&bt=mulu&sKey=%BC%C6%C1%BF%BE%AD%BC%C3%D1%A7%C2%DB%CE% C4&userid=579&peruserid=0&template=dsrquanwen&dxNumber=000005941692&firstdrs=http %3A%2F%https://www.sodocs.net/doc/9a6012077.html,%2FbookDetail.jsp%3FdxNumber%3D000005941692%26d%3D 13E6766A5971EA7EE7CF88F00D4112E7%26fenlei%3D0603030402&zjid=000005941692_124 &sch=%A1%A1%BC%C6%C1%BF%BE%AD%BC%C3%D1%A7%B5%C4%C2%DB%CE%C 4%CF%B0%D7%F7%D6%F7%D2%AA%B2%BD%D6%E8