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
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*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。
提出建议。
图1 经典计量经济学与现代计量经济学
二、经典计量经济学模型的基础地位
11经典计量经济学模型的特征。如果将20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学称为/经典0的,它们具有显著的共同特征,李子奈(2002)对此作出如下概括。在理论方法方面的特征可以简要概括为:(1)模型类型)))参数模型、随机模型;(2)模型导向)))理论导向;(3)模型结构)))线性模型、因果分析模型;(4)数据类型)))截面数据、时间序列数据、被解释变量具有服从正态分布的连续观测值;(5)估计方法)))仅利用样本信息、最小二乘方法、最大似然方法。在应用方面的特征可以简要概括为:(1)应用模型方法论基础)))实证分析、经验分析;(2)应用模型的功能)))结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展;(3)应用模型的领域)))传统的应用领域,例如生产、需求、消费、投资、货币需求、就业、福利以及宏观经济等。
21经典计量经济学的发展。有4位经济学家因为在经典计量经济学领域作出重要贡献而获得诺贝尔经济学奖,他们是弗里希(R.Frisch)、丁伯根(J.Tinberg en)、哈维尔莫(Tr ygv e H aav elm o )和克莱因(R.Klein)。关于他们的贡献的描述,实际上就是关于经典计量经济学发展的描述。
经典计量经济学领域最早获得诺贝尔奖的是1969年第一届的获得者弗里希和丁伯根。弗里希在1933年首先提出了计量经济学的定义,并第一个运用计量经济学的方法分析资本主义的经济波动,首创描述资本主义经济周期的数学模型,最早把导致经济波动的因素区分为扩散作用和冲击作用两大类,将两者结合起来解释资本主义经济周期,为当代经济周期理论奠定了重要基础。弗里希提出了周期动态模型,其模型有三个关键要素:有关资本起动消费增长的加速机效应;资本起动与资本完成之间的
酝酿期;消费与库存现金之间的关系。这三个要素是弗里希能够建立起经济周期的动态模型的基础。对存在持续性周期的解释方面,弗里希强调经济关系中随机干扰的重要性。弗里希把经济计量方法应用到经济分析中,他试图把经济、数学和统计分析结合在一起阐明经济问题,这对后面经典计量经济学模型的发展奠定了基础。
丁伯根被称为计量经济学模型发展之父,他主要发展了动态计量经济模型来分析经济问题。丁伯根(1969)指出,计量经济模型应该是:/(1)编一个要考虑的变量目录;(2)编一份变量必须服从的方程或关系的清单;(3)检验方程是否能成立,包括如果有的话,估计它们的系数。由于特别是(3)的结果,我们可能必须修改(1)和(2),使模型体现的理论达到满意的真实程度。然后,模型可以用于各种目的,即,解决各种问题。0这对于经典计量经济学模型的发展具有重要的指导意义。丁伯根在数量经济学理论上有三个贡献:一是提出了现代动态经济分析和/蛛网理论0;二是根据历史统计资料,利用数学和数理统计方法,对各种商业循环理论进行统计检验;三是首次用48个方程式为美国建立了完整的宏观经济计量模型,设法定量地明确各个因素的重要性,以便检验现有许多商业循环学说的解释价值,在模型中并且借助统计分析测定反应系数和/前导及滞后0。他把通行的统计方法用于宏观经济问题的研究,从而开创了一个全新的经济学分支,即经验宏观经济学。同时他在现代经济政策理论上的新贡献,就是把他在荷兰中央计划局的经验和在经济政策的广阔领域内参加讨论的结果,提高为系统的经济政策理论,成为规划短期经济政策的基础。丁伯根在计量经济学方面的先驱著作对以后方法论的发展有很大的作用。
哈维尔莫于1943年发表于/Econometrica 0的论文/联立方程系统的统计学内涵0和于1944年完成的博士论文/计量经济学中的概率论方法0,奠定了计量经济学的概率论基础,提出了联立方程计量经济学模型系统的识别和估计理论,并因此获得1989年诺贝尔经济学奖。20世纪30年代,经济理论的经验检验受到重视,两个与经济理论检验的可能性相联系的基本问题备受关注。一是经济关系经常蕴含于大量的个体或企业的行为之中,而反映经济关系的经济理论不可能与所有个体或企业的数据完全吻合,那么什么是好的或者比较好的?二是经济学家不可能进行类似于自然科学中的可控实验,
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而从市场中得到的观察是不同条件下同时发生的不同的行为互相作用的结果,利用这些观察去识别、估计、检验经济理论,如何才能反映其中的相互影响?哈维尔莫的研究表明,如果用随机方程的形式表达经济理论,上述第一个问题可以得到解决,数理统计方法能够从经验观察的随机样本中得到关于经济关系的严格的结论。为了解决上述第二个问题,哈维尔莫发展了联立方程模型的分析框架,完善了识别和估计理论。
克莱因通过他的研究以及对各国研究团体的指导,促进了有关计量经济模型的研究和使用这些模型对经济政策的实际效果进行分析的可行性的研究。由于克莱因的大力推动,计量经济模型获得了广泛地应用,克莱因也因此获得1980年诺贝尔经济学奖。克莱因的主要理论贡献是:以公认的经济学说为基础,根据对现实经济中实际数据所作的经验性估算,建立经济体制的数学模型,并用以分析经济波动和经济政策,预测经济趋势。在包括周期研究、随机波动、动态乘数反应、方案分析以及预报等理论性经济分析和公共政策的问题上,运用各种模型系统。所研究的模型包括发展中经济、中央计划经济和工业化市场经济以及这些经济的国际贸易和金融关系。主要有/克莱因)戈德伯格模型0、/布鲁金斯模型0、/沃顿模型0和/世界连接模型0。克莱因的学术成就是将计量经济学方法和凯恩斯主义宏观经济学分析结合起来,创立了宏观计量经济学。他第一次完整地把凯恩斯的经济理论表述为数学形式,不仅在结构、规模和先进的估算方法论方面是现代宏观模型的鼻祖,而且也是正式地用于经济波动预测的第一个计量经济模型,对后来美国和其他国家建立的宏观计量经济模型有深远而普遍的影响。
31/卢卡斯批判0的背景与实质。所谓/卢卡斯批判0,即发生于20世纪70年代,以卢卡斯(E.Lu-cas)、萨金特(J.Sarg ent)、西姆斯(A.Sims)等为代表的对经典计量经济学的批判。
第二次世界大战以后,凯恩斯主义盛行,西方发达资本主义国家经济经历了一段稳步增长的黄金时期,科技进步促进了生产力的极大发展,国家干预政策使经济中的一些矛盾得以化解。但进入20世纪70年代,主要资本主义国家经济开始陷入/滞胀0局面。经济停滞和通货膨胀并存的现实使凯恩斯主义在理论上无法自圆其说,在实践中无能为力,以凯恩斯主义为理论导向的经典计量经济学模型同时也受到了质疑。卢卡斯将理性预期加入经济周期理论,提出了公众是有理性的,他们能够对政府的经济政策和其他经济信息作出合理的反应并相应地调整他们的经济行为。作为政府制定经济政策依据的凯恩斯经济学,没有考虑到公众的理性预期,因而制定的经济政策难以取得理想的效果。同时他指出这些模型中预先设定好的描述经济稳定的参数不是不变的,因为人们的理性预期而经常更改他们的行为模式,在现实经济中这些参数是广泛变动的,使得这些经济计量模型的结果和预期是无效的。卢卡斯(1976)提出,理性预期使得经济主体改变行为模式,应该从计量经济学模型的原始设定开始重新对模型进行设定,而且常参数模型不再适用。这直接导致西姆斯(1980)等人发展了结构向量自回归模型。
卢卡斯批判的实质是对以凯恩斯主义为导向的宏观计量经济模型的批判,也是对凯恩斯主义的质疑。卢卡斯批判代表着那段时期经济自由主义思想的兴起,实际上推动了计量经济模型更加向现实经济主体靠近,提出了建立宏观计量经济学模型的新思路,即按照个人行为最大化原则,从微观层面入手研究宏观经济问题,同时,计量经济模型由原来的结构不变开始了向变结构模型方向的发展,这些为后来的计量经济学模型的发展提供了建模基础和理论前提。卢卡斯批判并没有否定作为经济理论、数学和统计学结合的计量经济学,也没有否定作为实证经济研究主流方法的计量经济学模型方法。
41经典计量经济学的基础地位。经典计量经济学模型的功能是什么?哈维尔莫曾经用十分浅显的语言加以说明。他说,许多经济学家有许多深刻的思想,但是缺少数量概念。例如说某一个经济指标受到惟一原因的影响,但是如果对影响的强度一无所知,即使知道这个影响是正的或负的,也是没有多少实际的科学意义。如果某一个经济指标同时受到许多不同因素的影响,问题就更加突出了。计量经济学模型就是要回答这个问题。简单地说,计量经济学模型就是利用现有的数据资料以提取关于经济如何运行的信息。
经典计量经济学以凯恩斯主义为导向建立了宏观计量经济模型结构,具有它所处的时代的局限性。但是,作为一种实证经济研究方法,它倡导的/经济理论、数学、统计学结合0的本质,它所依赖的坚实的概率论基础,它能够实现的/利用现有的数据资料以提取关于经济如何运行的信息0的功能,以及它所遵循的/关于经济活动的观察(即行为分析)y关于经济理论的抽象(即理论假说)y建立总体回归模型y获取
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样本观测数据y估计模型y检验模型y应用模型0的研究步骤,是没有时代局限性的,是普遍适用的。因而,经典计量经济学模型至今仍然被广泛应用。
进入20世纪70年代以后,现代计量经济学得到了发展。作为现代计量经济学发展的导向原则,无非是两条。一是使得计量经济学模型所揭示和描述的/经济如何运行的信息0与现实的经济运行实际更加吻合;二是为达到这个目的,如何在模型研究中充分利用/现有的数据资料0。各种类型的现代计量经济学模型,都没有改变经典计量经济学倡导和确立的/经济理论、数学、统计学结合0的本质、坚实的概率论基础、/利用现有的数据资料以提取关于经济如何运行的信息0的功能以及所遵循的研究步骤。所以说,现代计量经济学是在经典计量经济学的基础上发展起来的。
作为经典计量经济学的特征之一的模型的理论导向,则是需要摈弃的。不仅是凯恩斯主义,包括卢卡斯的理性预期理论,或者其他经济理论,都不能作为设定计量经济学模型的导向。作为模型设定导向的,应该是通过实际经济活动观察和经济行为分析而得到的关于经济行为关系的假设。对于这个问题,李子奈(2008)进行了专门的讨论。
三、现代时间序列计量经济学的进步与问题
11历史渊源及问题的提出。时间序列分析,作为统计学的一个分支,由来已久。传统的随机时间序列分析模型,所揭示的是时间序列自身的变化规律,例如自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARM A)等。为了加以区别,人们习惯于将揭示不同时间序列之间结构关系的模型称为时间序列计量经济学模型。由于时间序列计量经济学模型以时间序列数据为样本,主要用于研究宏观经济变量之间的关系,因而一般将时间序列计量经济学模型等同于宏观计量经济学模型。
宏观计量经济学模型的产生从严格意义上讲,渊源可以追溯到19世纪。其主要的渊源来自四个方面:一般均衡模型、弗里希的关于经济周期模型、凯恩斯的通论)))对计量经济模型实施方面的指导以及宏观经济理论基础尤其是消费函数对宏观计量经济模型的基础引导。20世纪初弗里希关于宏观计量经济模型的统计学基础的分析,一直到哈维尔莫给出了宏观计量经济模型的坚实的概率统计学基础,使得宏观计量经济学模型在20世纪30年代至60年代得到飞速发展。宏观计量经济学模型成为计量经济学模型最先应用的领域,如前面所提到的弗里希、丁伯根、哈维尔莫、克莱因等无一不是从宏观计量经济学模型开始开展计量经济模型的应用研究。伴随着经济的发展,宏观经济理论新的研究成果的出现,宏观计量经济学模型的发展也由原来的以凯恩斯主义为主体到今天各种宏观经济理论的展现。在这个过程中,宏观经济学理论的发展促进了计量经济学模型的发展,反过来,在宏观计量经济学模型中发现的问题以及检验的理论也促进了宏观经济理论的创新。
但是,一个矛盾被掩盖了30年,即宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾。经典计量经济学模型的数学基础是极限法则,即大数定律和中心极限定理。以独立随机抽样的截面数据为样本,如果模型设定是正确的,模型随机扰动项满足极限法则和由极限法则导出的基本假设,继而进行的参数估计和统计推断是可靠的。以时间序列数据为样本,时间序列性破坏了随机抽样的假定,但是如果模型设定是正确的,并且所有时间序列是平稳的,时间序列的平稳性替代了随机抽样假定,模型随机扰动项仍然满足极限法则。问题在于,用统计数据构造的时间序列大都是非平稳的,那么采用经典计量经济学模型方法的数学基础被破坏。于是,如何以非平稳时间序列为样本,构建揭示宏观经济变量之间结构关系的计量经济学模型,以此为导向,现代时间序列计量经济学应运而生。
2.现代时间序列计量经济学的核心内容。格兰杰(W.J.Grang er)(1974)通过模拟试验发现,完全无关的非平稳时间序列之间可以得到拟合很好但毫无道理的回归结果。这就是著名的/伪回归0。这一发现说明,非平稳时间序列由于具有共同的变化趋势,即使它们之间在经济行为上并不存在因果关系,如果将它们分别作为计量经济学模型的被解释变量和解释变量,也能够显示较强的统计上的因果关系。伪回归是结果,其原因是前述的时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾。
经济理论和常识告诉我们,宏观经济时间序列虽然经常是非平稳的,但是它们所表征的宏观经济变量之间确实存在行为上的均衡关系,应该存在一个揭示和描述这种均衡关系的计量经济学模型。于是,进一步研究发现,如果非平稳时间序列之间的线性组合所形成的新的序列是平稳的,那么它们之间的回归关系是真实的,称它们之间产生了/协整0,这种真实的回归关系就是由协整方程描述的长期均衡
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模型。同时,如果变量之间存在协整,则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。这些就构成了格兰杰对现代时间序列计量经济学的重要贡献,他也因此获得2003年诺贝尔经济学奖。
于是,对时间序列进行平稳性检验(单位根检验),对存在均衡关系的非平稳时间序列进行协整检验以及建立描述变量间长期均衡关系的长期均衡模型和描述变量间短期非均衡关系的误差修正模型(ECM,Error Correction Mo del),构成了现代时间序列计量经济学模型理论方法的核心内容。
3.关于现代宏观计量经济学。如上所述,现代时间序列计量经济学是以解决宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾而发展的,其研究对象是宏观经济变量之间的结构关系,其数据基础是宏观经济时间序列,因而经常将现代时间序列计量经济学等同于现代宏观计量经济学。/现代0是为了区别于从弗里希到克莱因的宏观计量经济学。在2001年的5计量经济学杂志6 (Jo urnal of Econom etrics)发行100期的纪念专辑上,刊物特别邀请各个领域的著名计量经济学家撰文。在宏观计量经济学领域,特别邀请了单位根和协整理论的重要创始人格兰杰和在动态时间序列分析领域做出突出贡献的著名计量经济学家斯托克(J.H.Sto ck),而他们的论文题目分别为5宏观计量经济学:过去与未来6和5宏观计量经济学6,都将单位根检验和协整理论作为宏观计量经济学重要内容,而结构变化的单位根和协整理论则是前沿研究领域。
4.关于动态计量经济学的一点评价。在讨论现代时间序列计量经济学或者现代宏观计量经济学的发展时,不能不提及的是动态计量经济学。动态计量经济学是亨德里(D. F.H endry)于1994年出版的/Dy nam ic Eco no metrics0的书名,一些教科书或文献中称其为/学派0,将亨德里称为/计量经济学更新换代的变革0中的/综合主流派之首领0。不管这种评价是否恰当,可以肯定的是,他提出的计量经济学动态建模理论,交替运用经济理论和经济数据提供的信息,将建模过程认为是认识的循序渐进的过程,是对计量经济学建模理论的重大创新。从理论方法角度,动态计量经济学的核心是约化理论和简化理论。动态建模理论认为,建模过程应该是首先建立一个能够代表数据生成过程(DGP,Data Gen-eration Process)的自回归分布滞后模型(ADL, Autor eg ressive Distributed Lag),然后逐步简化,最后得到包含变量间长期稳定关系的简单的模型。ADL是由DGP约化而来的,包括条件化)))关于分布的约化、新生化)))关于误差项的约化、常数化)))关于参数的约化、截尾化)))关于滞后项的约化和线性化)))关于函数形式的约化,如果每步约化都有效,即关于人们关注的参数无信息损失,那么它可以近似地代表DGP,也就是说它能够提供DGP所能提供的关于参数的信息。这就是通常所说的/从一般到简单0的/一般0,是建立模型的起点。对ADL中包含的变量进行正交化变换、单位根检验和协整检验,进行逐步回归剔除明显不显著变量,并将简化后的模型写成误差修正模型的形式,即得到了包含变量间长期稳定关系的简单的模型。
实际上,在现代时间序列计量经济学中占据重要地位的误差修正模型,其模型结构是亨德里早于格兰杰于1978年与Davidson、Srba和Yeo一起提出的,被称为DHSY模型,他们指出这是一个功能强大的模型,应该成为宏观计量经济学模型的最主要形式。但是,他们当时并没有揭示该模型的经济学和统计学内涵,而这个工作是由格兰杰于1987年完成的。
5.对现代时间序列计量经济学模型的一点批评。现代时间序列计量经济学以单位根检验和协整检验为核心内容,模型的建立以单位根检验和协整检验为基础,那么,从模型设定理论上讲,它是属于/数据关系导向0。数据关系的统计分析给出的只是必要条件而非充分条件。经济行为中客观存在的经济关系,一定能够通过表征经济行为的数据的统计分析而得到检验;如果不能通过必要性检验,在表征经济行为的数据是准确的和采用的统计分析方法是正确的前提下,只能怀疑所设定的经济关系的合理性和客观性。但是反过来,如果在统计分析中发现了新的数据之间的统计关系,并不能就此说发现了新的经济行为关系,因为统计关系不是经济关系的充分条件。/从逻辑上说,一个统计关系式,不管多强或多么有启发性,本身不可能意味着任何因果关系。要谈因果关系,必须来自统计学之外,诉诸先验的或者理论上的思考。0如果不能正确认识现代时间序列计量经济学模型的/数据关系导向0,误将必要条件作为充分条件,无论单位根检验和协整检验多么精确,赖以建立的模型在经济上也是没有意义的。动态计量经济学正是在这一方面给予现代时间序列计量经济学很好的补充。
该问题的一个表现就是协整方程和均衡方程的区别。在现代时间序列计量经济学的教科书中,一
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般不强调甚至不提及二者之间的区别,经过协整检验得到的统计上的协整方程自然被认为是经济学上的均衡方程。这在应用研究中更为普遍。协整检验的对象是给定的时间序列,这些时间序列之间在经济行为上也许是毫无关系,但是它们在统计上却能够呈现协整关系。例如农村居民的消费和城镇居民的收入。或者这些时间序列之间在经济行为上存在因果关系,但是是不完全的,即经济系统的均衡关系存在于多个时间序列之间,而并不仅仅包括给定的时间序列。例如,我国的国内生产总值使用额与消费总额、投资总额、净出口总额之间存在均衡关系,如果仅仅拿出其中的国内生产总值使用额和消费总额两个时间序列进行单位根检验和协整检验,肯定可以得到一个协整方程,但是,如果将该协整方程作为国内生产总值使用额决定的均衡模型,显然是错误的。
四、基于研究对象和数据
特征而发展的微观计量经济学
1.微观计量经济学产生的问题背景。随着经济、社会的发展,人们越来越关注家庭、个人等微观主体的决策问题,计量经济学由宏观领域向微观领域扩张,是一个必然趋势。宏观计量经济学模型依赖于由统计得到的宏观时间序列数据,而微观计量经济学模型自然依赖于微观数据,主要是截面数据,也包括时间序列数据。微观数据的来源主要不是统计,而是调查,所以微观计量经济学的发展必须以大量的微观数据为条件。微观数据表征家庭、个人等微观主体的决策行为,问题多种多样,数据的特征也各不相同,很难满足经典计量经济学模型对数据的要求,所以就必然要发展不同于经典计量经济学模型的模型理论与方法。另外,微观主体数量众多,只有依赖于大样本建立的计量经济学模型才能够揭示微观主体决策行为的一般规律,而大样本对计算技术和计算机的运算能力提出了新的要求。以上四个方面就是微观计量经济学产生的问题背景,微观计量经济学模型理论正是在这些问题的导向下产生与发展的。或者更简明地说,微观计量经济学是基于研究对象和表征研究对象的数据特征而发展的。20世纪70年代以来,以托宾(J.Tobin)、赫克曼(J.J.Heckman)和麦克法登(D.L.McFadden)为代表的经济学家正是通过解决微观计量经济学的模型设定和估计问题,而对计量经济学的发展做出了重要贡献。
2.微观计量经济学模型的类型。随着面板数据计量经济学成为一个独立的分支而从微观计量经济学中分离,已经发展并得到广泛应用的微观计量经济学模型主要是依赖于截面数据而构建。对于截面数据,只有当数据是在截面总体中由随机抽样得到的样本观测值,并且变量具有连续的随机分布时,才能够将模型类型设定为经典的计量经济学模型。经典计量经济学模型的数学基础是建立在随机抽样的截面数据之上的。在实际的微观经验实证研究中,面对的截面数据经常是非随机抽样得到的,或者是离散的,20世纪70年代以来,针对这些类型数据的模型已经得到发展并建立了坚实的数学基础。主要包括以下几类:
(1)选择性样本模型。如果模型被解释变量的样本观测值并不是在截面总体中由随机抽样得到的,那么经典截面数据模型不再适用。例如,经常发生被解释变量部分观测值观察不到的情形。如果当被解释变量超出特定区间以外时,所有被解释变量和解释变量的观察值都缺失,这样的数据称为截断数据(truncated data);如果仅有被解释变量的观察值缺失,则称为归并数据(censor ed data)。基于其特征,这两类数据又被称为选择性样本数据。最早研究归并回归模型的是托宾。他(1958)研究了美国家庭耐用品消费支出的决定因素,发现在给定约束条件下,人们对耐用品的消费分为两种情况,一种是消费的行为和影响因子无法获取,只能将其归并为一个非负常数,另一种则是消费和某些经济变量有关。这样的模型采用经典模型方法估计必将是有偏和不一致的。托宾的模型成功解决了此类问题,这就是所谓的Tobin单位模型(To bit)。和托宾的研究有所不同,H ausman&Wise(1976)研究了一类不同的数据,即不可观察的数据不是归并为某个数字,而是缺失。他们在新泽西进行的一项负所得税实验中,发现所有的收入在1到1.5倍贫困线上的家庭都被排除在外了,从而导致结果偏误,于是提出一种极大似然法解决了估计的一致性和渐近有效性问题,使得一系列存在抽样偏差的社会经济调查问题得到了解决。H eckman(1974)研究参加工作的已婚妇女的工资决定问题,在参加工作的已婚妇女中抽取样本,发现并提出了选择性样本问题;H eck-man(1979)提出了消除选择性偏误的/两步法0,即引入一个新的行为选择方程,从而得出了一致和渐近有效的估计。他的模型也成为了处理类似问题的标准方法,并因此获得2000年诺贝尔经济学奖。
(2)离散选择模型。如果被解释变量的样本观
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测值并不是连续的,而是离散的,并且以此表征选择结果,那么经典截面数据模型也不再适用。这类问题人们几乎每时每刻都面临着。选择结果受哪些因素的影响?各个因素的影响程度有多大?当然可以通过建立计量经济学模型来分析,但是应该建立专门的离散选择模型。微观数据中常常遇到被解释变量部分观察不到或完全观察不到的情形。在有些状况下,被解释变量完全观测不到。例如效用是观测不到的,但是我们能观测到根据效用做出决策的结果。一个人婚否的相对效用观测不到,但我们能观测到每个人的婚姻状况,即在结婚(用/10表示)和不结婚(用/00表示)之间的选择,这就是所谓二元离散选择模型。1962年,War ner首次用它研究了公共和私人交通工具之间的选择问题。如果抽样对象的选择范围不是二元的而是多元的离散变量,相应的模型则为多元离散选择模型。麦克法登将离散选择模型发展成为独立和完整的方法体系,并以此获得2000年诺贝尔经济学奖。他的重要贡献之一就是1974年的条件逻辑(Conditio nal Logit)模型。条件逻辑模型具有这样的特性:两种选择如乘公共汽车或地铁的相对概率独立于其他交通工具选择的价格和质量,这种特征被称为独立不相关选择(IIA)。麦克法登不仅设计了统计测试来确定IIA是否令人满意,而且采用了更一般的模型,并用自己的方法分析了大量的社会问题。
(3)计数数据模型。人们经常要研究表现为计数数据(Count Data)的社会、经济活动结果受哪些因素的影响。例如,汽车一个月内发生事故的次数、学生本科4年内不及格的课程门数、大学毕业生参加工作前5年内调换工作的次数、个人一年内到医院就诊的次数,等等。这些数据都是离散的非负整数,在随机抽取的一组样本中,零元素和绝对值较小的数据出现得较为频繁,重复抽样的正态分布假设不再适用。显然,对于这样的问题,不可以建立以正态性假设为基础的经典计量经济学模型,应该建立专门发展的计数数据模型。Jorg ensen(1961)最早提出泊松过程的多元回归模型,Leimkuhler(1963)用这个模型研究了放射性物质运输过程中发生事故的影响因素。Sahal(1974)则用这个模型研究了不同产业中创新过程的特点。由于Sahal采用的方法无法克服数据中含有很多零或接近零的整数带来的估计误差,Hausman,H all&Griliches(1984)提出了基于极大似然估计的负二项回归模型和面板数据方法,解决了这一问题,他们的模型获得了广泛的应用。
(4)持续时间数据模型。如果以某项活动持续时间作为研究对象,例如研究失业持续时间与影响因素之间的关系。在这类问题中,仅从数据方面看存在两个问题:一是失业已经持续的时间并不是失业持续时间的真实反映,不能作为失业持续时间的观测值;二是取得部分解释变量的样本观测值存在困难,因为它们在持续时间内是变化的。毫无疑问,持续时间数据(Duration Data)问题也不能建立经典的计量经济学模型。诸如风险比率模型等得到了发展和应用。
3.微观计量经济学模型的贡献。微观计量经济学模型理论方法的发展在过去数十年间极大地扩大了计量经济学的研究对象,并丰富了计量经济学的理论体系。可以想象如果没有微观计量经济学模型的发展,则今天的计量经济学模型将失去一半以上的发展空间。随着微观计量方法研究的不断深入,计量经济学也和经济学一样产生了宏观和微观之分。前述的宏观计量模型利用总量数据研究宏观经济问题,如通胀与就业、利率与货币供给、国民经济总产值与经济增长等,而微观计量模型则主要利用抽样调查收集的个体数据,分析诸如消费者选择、生产者决策等行为模式,供求与定价的关系以及教育的回报、劳动市场的参与、旅途的选择等因人而异的微观经济现象。微观计量经济学特别在劳动经济学中得到广泛的应用,因此将劳动经济学等同于应用微观计量经济学,已经为人们所接受。
五、关于非参数计量经济学的简要讨论
1.非参数计量经济学模型的产生。经典经济学模型具有一个共同的特点,即变量之间的结构关系给定,未知量是一组个数有限且为常数的参数,可以通过样本数据加以估计,因而又被称为参数模型。经典模型的常参数假设与实际经济现象经常产生冲突,也成为引起人们批评的一个主要问题。另外,参数模型虽然简明而易于处理,用途广泛,但是普遍存在设定误差问题,且估计效果经常不理想,Pag an& U llah(1999)和H orow itz(2001)都说明了这个问题。解决设定误差问题的方法之一就是不先验地设定模型的结构,而是要通过估计才能得到某种结构关系,即所谓非参数方法。非参数计量经济学模型主要适用于人们对于待估参数分布了解较少、变量的数量较少并且拥有大量的观察数据集合的计量经济学问题。
非参数计量经济学模型包括完全非参数模型和半参数模型。如果所有变量之间的关系都是不明确
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的,称之为完全非参数模型,简称非参数模型或者无参数模型(Nonparam etric m odel);如果一部分变量之间的关系是明确的,而另一部分变量之间的关系是不明确的,称之为半参数模型(Semiparametric Mo del)。
2.非参数计量经济学的核心内容。在省却了模型设定内容的非参数计量经济学模型理论方法体系中,估计方法自然就成为研究的核心内容。可以将非参数计量经济学模型的估计方法分为两大类:局部逼近估计方法和整体逼近估计方法。局部逼近估计方法发展于1980年前后,以权函数方法的发展最为成熟,应用最为普遍,包括核权估计、局部线性估计等。整体逼近估计方法发展于1990年前后,以级数估计(最小二乘估计)为主,包括正交序列估计、多项式样条估计等。
3.非参数计量经济学模型应用的局限。在非参数计量经济学应用研究的实践中,人们发现它存在着以下四个问题:一是随着解释变量维数的增加,非参数估计的精确度急剧下降,即所谓/维数的诅咒0 (curse of dimensio nality);二是在多维解释变量的条件下,非参数估计在直观地说明和解释结果方面存在固有的困难;三是非参数模型不能外推(ex-trapolatio n),因而在预测和政策分析中存在明显不足;四是非参数模型难于施加限制条件(M atzkin, 1994)。针对这些问题,人们设想通过某种折中的办法加以解决,其成果就是所谓半参数模型。半参数模型允许一定程度函数形式的设定,但又不像参数模型那样有严格的限制条件,从而降低了设定误差的可能。同时,半参数模型较之非参数模型有较高的估计精度,结果易于说明和解释,且具有有限的外推能力,这些都使其有更广泛的应用价值。
六、基于充分利用数据信息而
发展的面板数据计量经济学
1.面板数据计量经济的产生。随着对经济问题研究的深入,人们发现,如果把横截面数据和时间序列数据放在一起,描述了一个总体中给定样本在一段时间的状态,并对其中每一个样本单位都进行多重观察,包括了单独的横截面数据和单独的时间序列数据不能表达的信息,似乎更能反映经济活动的行为规律。计量经济学模型方法是经验实证研究方法,所谓/经验0,就是已经发生的事件。显然,研究中吸收的/经验0越多,研究结果就越可靠。所以,任何计量经济学模型研究,都将经验信息的充分利用作为一个基本原则。面板数据(Panel Data)综合了横截面数据和时间序列数据,同时反映了空间和时间两个维度的经验信息,如果以它们为样本构建计量经济学模型,其功能和质量必然会超过单独的横截面样本和单独的时间序列样本。面板数据计量经济学正是基于数据信息的充分利用而产生和发展的。
最早将面板数据引入计量经济学模型的是M undlak(1961),Balestra&Nerlove(1966)。但是他们只是将面板数据作为一组混合数据(Poo led Data)样本用以估计经典的计量经济学模型。Kuh (1963)发展了面板数据模型的设定检验,面板数据计量经济学模型理论体系开始建立,并逐渐发展形成了现代计量经济学的一个相对独立的分支。但是,根据萧政(Cheng H siao,2003)列举的被SSCI 收录的有关Panel Data模型研究的论文数量,从1989年的29篇,到1999年的650篇,说明面板数据模型理论方法的发展和应用研究的开展主要发生在20世纪80~90年代。
2.面板数据计量经济学模型的特征。从计量经济学模型理论的角度,面板数据模型是截面数据模型的扩展。在不存在截面个体效应的特殊情况下,面板数据模型与截面数据模型在理论方法上并无二异,只是样本不同。当然,在大多数情况下,截面个体效应是存在的,那么与截面数据模型相比较,面板数据模型具有明显的优点。第一,面板数据可以显示个体(包括个人、家庭、企业、地区或国家)之间存在差异,而截面数据模型不能有效反映这种差异。第二,面板数据模型能够更好地研究动态调节。截面分布看上去相对稳定但却隐藏了许多变化,面板数据由于包含较长时间,能够揭示解释变量对被解释变量的较为复杂的影响,能够更好地识别和度量纯横截面数据所不能发现的影响因素。第三,相对于纯横截面数据而言,面板数据能够构造和检验更复杂的行为模型。第四,面板数据的重要特点之一是可以减少变量之间多重共线性的困扰。
3.面板数据计量经济学模型的类型。正是由于面板数据模型是截面数据模型的扩展,所以凡是截面数据模型体系中具有的模型类型,面板数据模型体系中同样具有。所以,可以将面板数据模型分为经典面板数据模型、动态面板数据模型、选择性样本面板数据模型、面板数据离散选择模型、面板计数数据模型等。面对一个实际问题,建立什么类型的模
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型,依据研究对象和数据特征而定,类似于上述的微观计量经济学模型类型选择。
由于面板数据可以揭示不同的个体效应,所以可以按照是否和如何揭示个体效应将面板数据模型分为无个体效应模型、个体变截距模型和个体变系数模型。更进一步,按照个体效应的确定变化和随机变化,将个体变截距模型分为个体确定效应变截距模型和个体随机效应变截距模型,将个体变系数模型分为个体确定效应变系数模型和个体随机效应变系数模型。面对一个实际问题,建立什么类型的模型,则需要经过严格的模型设定检验。模型设定检验成为面板数据计量经济学模型理论体系的重要组成部分。
在实际应用研究中,上述两种模型选择必须同时出现在同一个问题中。例如,我们研究的是一个多方案的选择问题,当然应该建立面板数据离散选择模型;然后需要根据模型设定检验,确定考虑个体效应的模型类型。
4.面板数据计量经济学模型的发展与前沿。面板数据计量经济学模型能够使得经验信息得到充分利用,因而具有最广阔的发展前景。目前的应用研究主要集中于宏观经济领域,以地区作为个体,因为宏观经济面板数据依赖于统计,比较容易获取。随着以家庭、个人作为个体的微观面板数据资源的逐渐丰富,微观面板数据模型将成为面板数据计量经济学应用研究的主体,就像微观计量模型已经成为截面数据计量经济学模型应用研究的主体一样。
在面板数据计量经济学理论研究方面,主要有两个热点领域:一个是面板数据非线性模型研究,或者称为面板数据微观计量经济学模型研究,另一个是面板数据单位根和协整检验理论研究。在该两个热点研究领域中,面板数据微观计量经济学模型研究已经取得实际应用的成果,已成为面板数据计量经济学教科书的一部分内容。在面板数据单位根检验领域,基于截面不相关假定的面板数据单位根检验(称为第一代面板数据单位根检验)始于Quah (1992,1994)的研究,突破于LLC检验(Levin,Lin &Chu,2001)和IPS检验(Im et al.,2003),并取得了新的进展;基于截面相关的面板数据单位根检验(称为第二代面板数据单位根检验)始于Flo res, Perre-Yv es&Szafarz(1995)的研究,Bai&Ng (2004)发展了PANIC方法,具有里程碑意义。相对于面板数据单位根检验的研究,面板数据协整检验的研究仍然处于发展阶段。一类是基于残差的检验,通过检验残差是否平稳来检验协整关系是否存在,类似于时间序列中的EG两步法协整检验。Kao(1999)和Pedroni(1999,2004)是这一类方法中引用率最好的文献。另一类是基于面板向量误差修正模型(PVECM)或者说是基于似然函数的检验,类似于时间序列中的Johansen(1991)协整检验。该类检验最主要贡献来自Larsson,Ly hagen &Lêtgr en(2001)和Groen&Kleiberg en(2003)
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图2现代计量经济学前沿领域
七、现代计量经济学模型体系的分解与综合
从前文的讨论中不难发现,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,沿着/分解0的方向发展成为相对独立的模型理论体系。为了解决宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾,发展了现代时间序列计量经济学;为了适应扩张了的研究对象和表征研究对象的数据特征,发展了微观计量经济学;为了解决参数模型设定的困难和普遍存在设定误差问题,发展了非参数计量经济学;为了充分利用反映了空间和时间两个维度的经验信息,发展了面板数据计量经济学。
交叉与综合,从来都是科学创新和发展的方向,现代计量经济学理论也不例外。现代计量经济学的各个分支,在经历了30年的发展之后,已经进入交叉与综合阶段。面板数据计量经济学和微观计量经济学的交叉与综合,形成了面板数据微观计量经济学模型研究领域。面板数据计量经济学和现代时间序列计量经济学的交叉与综合,形成了面板数据单位根和协整检验理论研究领域。微观计量经济学和非参数计量经济学的交叉与综合,形成了微观计量经济学中前沿的理论方法研究领域,即微观计量经济学模型的非参数和半参数方法研究。在这些研究领域,正如前文所讨论的,已经取得显著的成果,并继续成为研究热点。面板数据计量经济学和非参数
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计量经济学的交叉与综合,即面板数据模型的非参数方法,虽然还缺少系统的理论研究,但已经出现在应用研究中。为了加深印象,不妨在图1的/分解0的基础上,再用图2表示/交叉与综合0所形成的现代计量经济学前沿领域。这里所谓/前沿0,并不是说从现在才开始的研究,而是指目前仍然是研究的热点,仍然在发展的研究领域,事实上,上述的几个研究领域,大都开始于20世纪90年代,分解与综合并不是截然分开的。
在我国计量经济学发展的前20年中(20世纪80、90年代),在现代计量经济学理论研究方面,我国的学者一直处于学习和跟踪的地位,而且人数极少。即使是该专业的博士研究生,选择模型理论方法作为论文选题的也不到10%。我们与国际前沿水平差距甚远。近些年来,随着一些在理论计量经济学领域有成就的海外学者和一批在海外受到良好训练的年青学者回国以及国际学术交流的广泛开展,教学水平的提高,情况正在改变。计量经济学理论研究,既是学科发展的基础,又是学科水平的体现,只有加强理论研究,产生一批原创性成果,我们才可能融入世界计量经济学主流。上述现代计量经济学各个分支交叉与综合所形成的各个前沿研究领域,应该成为我们关注与研究的重点。中国经济的持续稳定发展,已经使关于中国经济的研究逐渐成为国际主流经济学中的一部分。中国经济发展的特殊性和数据的特殊性,也为计量经济学理论方法的创新提出了许多新的问题。例如,经济发展在时间序列上的结构变化特征,个体行为在同一时间截面上的极大的差异性,选择行为的非理性,等等。抓住这些问题,在计量经济学应用研究的过程中发展理论方法,应该成为我国计量经济学理论研究与创新的一个主要方向。
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(作者单位:清华大学经济管理学院)
(责任编辑:陈建青)
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中级计量经济学讲义_第二章第一节数学基础 (Mathematics)第一节 矩阵(Matrix)及
上课材料之二： 第二章 数学基础 (Mathematics) 第一节 矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节 分布函数(Distribution Function)，数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节 数理统计（Mathematical Statistics ） 第一节 矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算 一个m ×n 矩阵可表示为： 矩阵的加法较为简单，若C=A +B ，c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊，若A 是一个m ×n 1的矩阵，B 是一个n 1×n 的矩阵，则C =AB 是一个m ×n 的矩阵，而且∑== n k kj ik ij b a c 1，一般来讲，AB ≠BA ，但如下运算是成立 的： ● 结合律（Associative Law ） (AB )C =A （BC ） ● 分配律（Distributive Law ） A (B +C )=AB +AC 问题：(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立？ 向量（Vector ）是一个有序的数组，既可以按行，也可以按列排列。 行向量(row ve ctor)是只有一行的向量，列向量(column vector)只有一列的向量。 如果α是一个标量，则αA =[αa ij ]。 矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A '，是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。 显然(A ')′=A ，而且（A +B ）′=A '+B '， ● 乘积的转置（Transpose of ａ production ） A B AB ''=')(，A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵（inverse matrix ），如果n 级方阵(square matrix)A 和B ，满足AB=BA=I 。 则称A 、B 是可逆矩阵，显然1-=B A ，1-=A B 。如下结果是成立的： 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1）恒等矩阵(identity matrix)
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
经典计量经济学应用模型
经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是（ ）。 A ．维持产出不变，增加一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量 ； B. 维持产出不变，减少一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量； C ．要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ； D ．要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 （ ）。 A ．要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C ．边际技术替代率 D ．技术进步率 3. 下列生产函数中，要素的替代弹性为变量的是（ ） A ．线性生产函数 B. VES 生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 4. 下列生产函数中，要素的替代弹性为∞的是（ ） A ．线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 5. 下列生产函数中，要素的替代弹性分别为0和1的是（ ） A ．线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C ．C D -生产函数和线性生产函数 D ．CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指（ ）。 A ．生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C ．要素质量的提高 D ．管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中（ ）。 A ．α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C ．α和β是替代弹性 D ．A 是要素替代弹性
8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中，01ρ<<，1δ越接近于1，表示 （ ）。 A ．资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C ．技术进步程度越高 D ．技术进步程度越高 9. 中性技术进步中，希克斯中性进步指的是（ ）。 A ．要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C ．自资本产出率/Y K 不随时间变化 D ．资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时，表示（ ） A ．价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C ．无论价格如何变动，需求量都不变 D ．价格上升，需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型： (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是（ ） A ．j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C ．()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D ．1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数（ ）。 A ．商品供应量 B. 商品需求量 C ．商品价格 D ．收入 13. 消费函数模型的一般形式为（ ）。 A ．t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C ．1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D ．1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中，不能用于分析价格队需求量影响的模型时 （ ）。 A ．线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C ．耐用品消费调整模型 D ．状态调整模型
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)
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。
第五章-单方程计量经济学应用模型试题及答案
第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。
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 计量经济学试题一 一、判断题（20分） 1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（） 2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（） 3．在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（）4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（） 5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（） 6．判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（）7．多重共线性是一种随机误差现象。（） 8．当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。（） 9．在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的变大。（）10．任何两个计量经济模型的都是可以比较的。（） 二．简答题（10） 1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。（4分） 2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。（6分） 三．下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。（5分） 1．求出空白处的数值，填在括号内。（2分） 2．系数是否显著，给出理由。（3分） 四．试述异方差的后果及其补救措施。（10分） 五．多重共线性的后果及修正措施。（10分） 六．试述D-W检验的适用条件及其检验步骤？（10分） 七．（15分）下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1．指出模型中哪些是内是变量，哪些是外生变量。（5分） 2．对模型进行识别。（4分） 3．指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。（6分） 八、（20分）应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建立回归模型。得到的结果如下：Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5 Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 其中，GDP表示国内生产总值，DEBT表示国债发行量。 （1）写出回归方程。（2分） （2）解释系数的经济学含义？（4分） （3）模型可能存在什么问题？如何检验？（7分） 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 我国人口数量的相关分析 一，寻找相关数据 二，进行模型的建立 打开Eviews，建立一个新的Workfile。数据类型为时间序列，1979~2012年。 输入被解释变量y与5个解释变量（如图所示） 将数据导入group中 分别观察y与x1,x2,x3,x4,x5的散点图，Y与x1的散点图： Y与x2的散点图： Y与x4的散点图： 观察上述散点图发现y与x1，x2，x3，x4，x5为非线性关系，因此对其进行非线性模型的线性化处理。 三，对模型进行参数估计 首先对模型进行线性化处理 对其进行模型回归，输入ls y c z1 z2 z3 z4 z5 得到如下图所示回归结果 回归结果为 i Y ^ =-123441.8-3988.052Z 1 +5043.003Z 2 +6105.032Z 3 -11.015X 4 +20443.4Z 5 i Y ^ =-123441.8-3988.05log(X 1 )+5043.0log(X 2 )+6105.03log(X 3 )-11.015X 4 +20443.4 log(X 5 ) t =(-5.5428) (-2.2016) (0.7198) (7.8404) (-5.3888) (6.2395) R 2 =0.997258 2— R =0.996769 F=2037.054 DW=0.981736 (1)经济意义检验 β1=-3988.052，说明出生率每增加单1%，我国总人口减少3988.052单位； β2=5043.003，说明死亡率每增加单1%，我国总人口增加5043.003单位； β3=6105.032，说明人均可支配收入每增加1个单位，我国总人口增加6105.032单位； β1=-11.015，说明受高等教育人数每增加1个单位，我国总人口减少11.015单位； β1=20443.4，说明医疗机构数每增加1个单位，我国总人口增加20443.4单位； (2)统计检验 ○ 1拟合优度检验 可决系数R 2 =0.997258，修正后的可决系数2 — R =0.996769，表明拟合结果相当好。 ○ 2T-检验 由表可知各参数的t 统计量为 β1为t 1=-2.2016 β2为t 2=0.7198 β3为t 3=7.8404 1 ?什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。 2计量经济学三个要素是什么？ 经济理论、经济数据和统计方法。 3. 计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？ 答：（1）经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断（2）统计检验，由数理统计理论决定。包括：拟合优度检验、总体显着性检验。（3）计量经济学检验，由计量经济学理论决定。包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。（4）模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验：扩大样本重新估计；预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。 4. 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 5. 计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？ 答：一是随机关系，二是因果关系J - . ' /■ 6. 计量经济学研究的对象和核心内容是什么？ 答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。计量经济学的核心内容包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。二是应用，即应用计量经济学。 无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。 7. 计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。 答：计量经济模型：WAGE二f（EDU,EXP,GEND,山 1）时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。 2）横截面数据是在同一时间点手机的不同个体的数据。如世界各国某年国民生产总值。 3）混合数据是兼有时间序列和横截面成分的数据，女口 1985 —2010世界各国GDP数据。 8. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ （1）理论模型的设计（2）样本数据的收集（3）模型参数的估计（4）模型的检验 9. 用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？ 1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项 2、误差项总体均值为零 3、所有解释变量与误差 项都不相关4、误差项互不相关（不存在序列相关性）5、误差项具有同方差6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数7、误差项服从正态分布。 10. 随机误差项包含哪些因素影响？ 在解释变量中被忽略的因素的影响（影响不显着的因素、未知的影响因素、无法获得数据的因素）；变量观测值的观测误差的影响；模型关系的设定误差的影响；其它随机因素的影响。 11. 为什么要计算调整后的可决系数？ 在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，？往往增大。这是因为残差平方和往往随着解 释变量的增加而减少，至少不会增加。这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，需调整。 =0.89表示被解释变量Y的变异性的89%能用估计的回归方程解释。 12. 叙述多重共线性的概念、后果和补救措施。 概念:如果两个或多于两个解释变量之间出现了相关性，则称模型存在多重共线性。 后果：1、估计量仍然是无偏的2、参数估计量的方差和标准差增大3、置信区间变宽4、t统计量会变 小5、估计量对模型设定的变化及其敏感6、对方程的整体拟合程度几乎没有影响7、回归系数符号 第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是 第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题 一、内容提要 本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。 第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。 第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的 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。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。 第一章绪论 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【】 A 函数关系和相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指【】 A 变量间的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【】 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量，一个不是随机变量 D 随机或非随机都可以 4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 5、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 6、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 7、经济计量分析的基本步骤是【】 A 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B 设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型 D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 8、计量经济模型的基本应用领域有【】 A 结构分析、经济预测、政策评价 B 弹性分析、乘数分析、政策模拟 C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析 D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、计量经济模型是指【】 A 投入产出模型 B 数学规划模型 C 包含随机方程的经济数学模型 D 模糊数学模型 10、回归分析中定义【】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11、下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】 A. 计量经济学准则 B 经济理论准则 C 统计准则 D 统计准则和经济理论准则 第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 计量经济学试卷汇总含 答案 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08] 选择题（单选题1－10 每题 1 分，多选题11－15 每题 2 分，共20 分） 1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B．增加 C．不变 D．变化不定 2、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表 明模型中存在 C A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加 B A．% B．% C．5% D．% 7、对样本相关系数r，以下结论中错误的是 D A．越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高 B．越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱 C．-1≤r≤1 D．若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L，则认为随机误差项εi A．不存在一阶负自相关 B．无一阶序列相关 C．存在一阶正自相关D．存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入 A．一个虚拟变量B．两个虚拟变量 C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量 广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。 计量经济学: 是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。 计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。 时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据 面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。 样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 最小二乘法：又称最小平方法，指根据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。 最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的 总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。 回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。 拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。 偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1个单位对解释变量带来的平均影响程度。 方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，旨在对 模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。回归分析：回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。目的是通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。 相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度的计算方法和 理论。 结构分析: 经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。 拟合优度：所估计的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度。 方差膨胀因子VIF：多个解释变量辅助回归确定多重可决系数的基础上计算的方差扩大最新资料计量经济学期末考试试卷集(含答案)
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