毕业论文-关于计量经济学模型方法论的若干研究.doc

DUFE马克思主义与社会科学方法论 关于计量经济学模型方法论的若干研究学号： 专业： 姓名： 教师评阅意见：论文成绩95 90 85 80 75 70 65 60 60以下关于计量经济学模型方法论的若干研究摘 要 计量经济学作为一种实证研究各种经济问题的方法和工具，能够很好的对经济中出现的各种现象进行合理的解释，为我们更好地认识问题，解决问题和预测未来趋势提供了有力的保障。科学方法论是关于科学的一般研究方法的理论，探索方法的一般结构，阐述它们的发展趋势和方向，以及科学研究中各种方法的相互关系问题。本文对以下计量经济学方法论进行了几方面的详细叙述，计量经济学方法科学性的研究，计量经济学模型的经济学基础研究，模型类型设定对数据的依赖性研究，计量经济学模型设定理论的研究，计量经济学模型方法论的研究以及计量经济学模型设定的适应性和局限性等。关键字：科学方法论，计量经济学，数据，实证研究，设定，适应性，局限性ABSTRACTEconometric methods and tools as an empirical study of economic problems, good economy phenomena rational explanation provides us a better understanding of the problem, to solve problems and predict future trends strong protection. Scientific methodology is the theory of general scientific research methods to explore the general structure of the method on the development trend and direction, as well as the relationship of the various methods of scientific research. The following econometric methodology detailed aspects, econometric methods of scientific discourse, econometrics economics basic research, research of model type depend on data, econometrics economics theoretical research, model of econometrics method theory research and econometrics model adaptability and limitations and so on. Key words: Scientific methodology，Microeconometrics, Data, Empirical study , setting , adaptation, boundedness目录一、关于计量经济学模型方法科学性的研究1二、关于计量经济学模型的经济学基础研究2三、模型类型设定对数据的依赖性研究3四、关于计量经济学模型设定理论的研究4五、关于计量经济学模型方法论的研究6（一）模型的归纳与演绎6（二）证伪与证实8（三）实证分析和规范分9六、计量经济学模型应用的适用性和局限性10七、参考文献13关于计量经济学模型方法论的若干研究 一、关于计量经济学模型方法科学性的研究任何科学研究，不管是自然科学还是社会科学，甚至人文科学，都遵循以下过程：首先是观察，关于偶然的、个别的、特殊的现象的观察；其次是提出假说，从偶然的、个别的、特殊的现象的观察中，提出假说，或者是理论，或者是模型，这些假说是关于必然、一般、普遍现象而言的；然后需要对假说进行检验，检验方法一般包括实验的方法、预测的方法和回归的方法；最后是发现，关于必然、一般、普遍的规律的发现。在经济研究中，如果假说（理论或者模型）完全依赖于观察而提出，不附加任何价值判断，然后对理论或者模型进行检验，这一研究过程被称为实证研究（Positive Analysis）。实证研究包括理论实证（Theoretical Analysis）和经验实证（Empirical Analysis）。在经济研究的检验阶段，经验实证分析是科学和便捷的。经济问题无法进行实验，人们不可能构建一个与偶然的、个别的、特殊的现象发生时完全相同的实验平台，进行重复的实验，以检验现象发生的必然和普遍性。根据假说对未来进行预测，然后与真实的“未来”进行比较，以检验假说的正确性，当然是可行的，但并不便捷。对已经发生的经济活动进行“回归分析”（Regression Analysis），发现其中的规律，并用以检验假说，是最可行的方法。所以说，回归分析在经济研究中是不可缺少的。而计量经济学，说到底就是回归分析。在认识论范畴上，很难简单地将计量经济学模型方法归为“归纳”或者“演绎”。回归分析是一种归纳（induction），是从个别事实走向一般理论、概念的思维方法。但具体到建立模型的每个阶段，又是“归纳”和“演绎（deduction）”交替的。从观察到理论模型（假说）的提出，是一个归纳推理过程；而模型的应用，将归纳得到的一般性规律应用于观察以外的事实，又是一个演绎推理过程。在方法论范畴上，也很难简单地将计量经济学模型方法说成是“证伪主义”，像一些计量经济学教科书以及某些计量经济学家公开宣称的那样。利用样本估计和检验理论模型的过程，是一个经验检验的过程，确实充满着证伪主义方法论。但是，计量经济学模型方法体系是由一批经济学家和数学家完成的，它是依据坚实的概率论基础建立的。可以而且应该在科学哲学的层次上对它进行解释和完善，承认“证伪”和“证实”的“不对称性”，但不是绝对地“只能证伪，不能证实”。理论模型的科学性和正确性取决于归纳推理过程，更取决于“个别事实”的数量和质量，从这里出发，既提出了计量经济学模型的经济学基础问题，也提出了数学基础（主要是概率论基础）和统计学基础（主要指数据基础）问题。而对假说进行检验，得到一个一定概率意义上该假说被证实或证伪的结论，除了数学基础和统计学基础外，逻辑学基础是十分重要的。简单地说，计量经济学模型方法，无论是它的归纳阶段，还是它的演绎阶段，无论是它的证伪还是证实，都是反映客观经济活动的经济学理论的发现过程所不可缺少的，具有科学性。二、关于计量经济学模型的经济学基础研究计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合。因此，讨论计量经济学的方法论基础，既要涉及哲学逻辑和数理逻辑，也要涉及我们用于分析经济现实的经济学理论基础。关于计量经济学模型方法经济学基础的讨论，必须首先明确两个问题。第一，计量经济学模型所揭示的不是经济主体内在的本质意义的属性，而是经济主体之间的关系意义的属性。第二，计量经济学模型所揭示的是主体之间的动力学关系，或者称为行为关系，不是作为主体经济活动结果的经济变量之间的数据关系。正统经济学贫瘠的理论基础，直接导致计量经济学的方法论混乱在先验理论导向和数据关系导向之间摇摆。行为经济学对正统经济学的微观理论基础进行了系统的解构，放弃了完全理性，转向了有限理性。但是行为经济学与正统经济学一样，仍然试图通过心理现实化在决策者一极确定普遍永恒的行为依据。经济学转向主体关系导向，严格遵循经验工具体系可测度的公度性原则，在理论分析上清除本质主义的误导，转向外在于主体的动力学关系分析，为功能强大的计量经济学模型方法提供可靠的逻辑前提，可实现先验理论导向和数据关系导向的综合。 图1-1 计量经济学基础三、模型类型设定对数据的依赖性研究从上述关于计量经济学模型方法论的讨论中，从人们从事经验实证研究的实践中，都清楚地感受到，正确地提出可供证实或证伪的假说，即计量经济学理论模型，是十分重要的。对该理论模型进行检验的依据是表征已经发生的经济活动的数据，那么相对于不同类型的数据，应该设定不同类型的理论模型，该理论模型是可以通过经验数据获得证实或证伪的，即模型类型设定对数据存在依赖性。否则，经验检验的数学基础、统计学基础和逻辑学基础将被破坏。从学术刊物发表的论文中看到，大量的错误皆源于此。用于宏观和微观计量经济分析的数据分为三类：截面数据（Cross-sectional Data）、时间序列数据（Time-series Data）和平行数据（Panel Data，也译为面板数据、综列数据）。对于截面数据，只有当数据是在截面总体中由随机抽样（Stochastic Sampling）得到的样本观测值，并且被解释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。T.Haavelmo（1943）建立了它的概率论基础。但是，在实际的经验实证研究中，面对的截面数据经常是非随机抽样得到的，例如截断数据（Truncation Data）、归并数据（Censored Data）、持续时间数据（Duration Data）等；或者是被解释变量不具有连续随机分布的数据，例如离散选择数据（Discrete Choice Data）、计数数据（Count Data）等。对于这样的数据基础，仍然采用经典计量经济学的模型设定，错误就不可避免了。20世纪70年代以来，针对这些数据的模型类型已经得到发展并建立了坚实的概率论基础，例如J.J.Heckman（1974，1979）和D.L.Mcfadden（1974）等所作出的基础性贡献。对于时间序列数据，经典计量经济学模型只能建立在平稳时间序列（Stationary Time Series）基础之上，很可惜，实际的时间序列很少是平稳的。由于宏观经济仍然是我国学者进行经验实证研究的主要领域，而宏观时间序列大量是非平稳的，于是出现了大量的错误。C. W. Granger（1974，1987）等的贡献解决了非平稳时间序列模型设定的数学基础问题。至于平行数据，截面数据和时间序列数据存在的问题同时存在，并且还提出了模型设定的专门问题，例如变截距和变系数问题、随机影响和固定影响问题等，已经发展形成了一套完整的模型方法体系（见Cheng Hsiao，1986，2003）。依据新的模型方法体系设定理论模型，才能进行可靠的经验实证。四、关于计量经济学模型设定理论的研究计量经济学模型设定是计量经济学模型方法的哲学基础、经济学基础和统计学基础的集中体现；计量经济学模型的错误设定，是我国计量经济学应用研究中最主要的问题；甚至在国外权威的经济学刊物上发表的许多计量经济学应用研究论文，其总体回归模型的设定思路，也是值得讨论的。所以，关于计量经济学模型设定理论的研究，应该是计量经济学模型方法论基础研究的重要课题。首先需要讨论的是是否存在一般意义的模型设定理论？答案是肯定的。所谓设定理论，就是指导原则。例如，在实际的计量经济学应用研究中大量存在的按照研究者的研究目的设定总体模型的现象，不是没有原则，而是遵循“研究目的导向”的原则，是一个错误的原则。正确的原则是什么？对于一组被解释变量样本观测值，只能由一种客观的数据生成过程生成。不同的研究者、不同的研究目的、不同的数据选择方法、不同的数据集，会对模型的约化和简化过程产生影响，会使得最终的应用模型有所不同，但建模起点应该是相同的、唯一的。所谓“一般性”原则，是唯一性原则的自然要求。作为建模起点的总体模型必须能够包容所有经过约化得到的“简洁”的模型。它应该包含所有对被解释变量产生影响的变量，尽管其中的某些变量会因为显著性不高或者不满足正交性条件等原因在后来的约化过程中被排除。总体模型设定必须遵循“从一般到简单”的思路。为什么？从逻辑学角度的回答是，计量经济学模型方法是一种经验实证的方法，它是建立在证伪和证实不对称性的逻辑学基础之上的。一旦总体模型被设定，利用样本数据进行的经验检验只能发现已经包含其中的哪些变量是不显著的，而不能发现没有包含其中的显著变量；只能发现已经被采用的函数关系是不恰当的，而不能发现没有被采用的正确的函数关系。从经济学角度的回答是，总体回归模型必须反映现实的经济行为，而现实经济活动中变量之间的关系是复杂的，而且这些变量都是变化的。如果只将一部分变量引入模型，只有在其它变量不变的条件下，模型所揭示的它们与被解释变量之间的结构关系才是正确的。而“其它变量不变”的条件在现实中是无法得到满足的，所以必须将所有变量同时引入模型，因为被解释变量的变化是它们共同作用的结果。从统计学角度的回答是，只有满足“一般性”的模型，针对“源生性”随机扰动项的Gauss - Markov假设和正态性假设才能被满足。进而建立在这些假设基础上的统计推断才具有可靠性。所谓“现实性”原则，是对“经济理论导向”的批评。在经典计量经济学模型的应用研究中，直接依据经济学理论设定总体模型的现象十分普遍，因此经典计量经济学模型通常被认为是先验理论导向的。以先验的经济学理论作为计量经济学模型总体设定的导向，至少存在两个主要障碍。第一，正统经济学以经济人假设和理性选择为其理论体系的基石，任何一种理论都建立在决策主体是理性的和决策行为是最优的基础之上。而计量经济学模型总体设定的目的，是建立能够描述人们实际观察到的经济活动之中蕴藏着的一般规律的总体模型，毫无疑问，实际经济活动既不是“理陛”的，也不是“最优”的。第二，正统经济学理论强调“简单”，认为只有简单的理论才能够揭示本质。而计量经济学模型恰恰相反，它强调“一般”，必须将经济活动所涉及的所有因素包含其中。所以，即使经济学理论是正确的，也不能据此设定计量经济学模型，因为它舍弃了太多显著的因素。通俗地讲，经济学理论所揭示的是理想的经济世界，而计量经济学模型描述的是现实的经济世界。五、关于计量经济学模型方法论的研究在西方经济学发展史上,出现了归纳法和演绎法、证实法和证伪法、实证分析和规范分析这三大争论。这三大争论无不以科学哲学在这一方面的争论为基础。科学哲学在这一方面的争论及其发展便显示了此争论的解决方式，因此如果我们要分析计量经济学模型方法论，我们必须分析计量经济学在科学哲学上的“三大争议”方法论4。（一）模型的归纳与演绎科学哲学认为:作为科学方法,归纳法和演绎法在科学中有其合理性和局限性。这就是说,在科学中应该综合地利用4。计量经济学模型方法,在认识论范畴上,经常被人们认为是归纳的。诸如,计量经济分析根本上属于科学研究方法中的经验归纳法,计量经济分析说到底是回归分析,而回归分析是归纳等说法,频繁地出现在计量经济学教科书中。计量经济学的确更偏重于经验归纳。但是,如果缺乏对归纳与演绎方法的全面了解,以及对二者在计量经济学中的真正地位和相互关系的清晰认识,片面断言或强调计量经济学的归纳性质,不仅容易产生误解,而且会导致经济学经验实证研究中出现方向性的偏差,具体而言就是过度追求变量的统计显著性,而忽视总体回归模型设定的合理性,进而得出经不住推敲或没有价值的结论。计量经济学的产生和迅速发展,集中体现了归纳法或者说经验检验在经济学研究中的兴起。然而,我们却不应由此简单地断言,计量经济学仅仅是经验归纳法。以上对经济学研究方法发展历程的回顾表明,抽象演绎法一直是主流经济学研究不可或缺的主干,完全脱离抽象演绎法的纯粹经验归纳法在主流经济学中从来不曾存在过。计量经济学作为现代主流经济学的重要组成部分,同样如此。只是计量经济学对经济系统中各变量之间的数量关系采取了一种更加经验主义的态度。在理论经济学中,经济变量之间的关系或者被视为单一的因果关系链条,或者被视为彼此交织、但可以用方程组精确表达出来的函数关系。而在计量经济学中,经济系统被视为服从一定概率分布的随机过程,一般性的因果关系固然存在,但受到各种不可控的偶然因素的干扰。计量经济学的任务就是通过应用各种计量方法来尽量“控制住”各种偶然因素,以便在概率论基础上检验实际经济数据是否体现了一般性的经济规律。正是从这个意义上讲,计量经济学比理论经济学更偏重于经验归纳。但是,计量经济学研究什么问题,以怎样的视角去研究,以及怎样采集和处理数据,都是由抽象演绎法预先确定的。因此,说计量经济学仅仅是经验归纳又是不正确的。我们必须认识到,在计量经济学应用研究中,演绎法和归纳法是紧密结合在一起的,这种结合不仅意味着彼此补充,也导致了彼此限制。由于计量研究中归纳法的作用在于检验演绎法得出的理论假说,故而演绎阶段对归纳阶段形成了根本性的限制。所研究的问题是否具有理论上的重要性和创新性?所选择的理论框架是否适合于研究主题?模型的基本前提假设在一般意义上是否成立?模型的形式是否正确,是否纳入了所有重要的变量,舍弃了不必要的变量?这些从根本上影响计量经济学应用研究质量的问题,是在演绎阶段也就是模型设定这一步就决定了的。从更根本的层面上说,不能片面强调计量经济学的归纳性质而忽视其演绎性质。简言之,演绎法和归纳法是计量经济学的两翼,缺一不可,不能偏废。（二）证伪与证实科学哲学认为,无论是证实法还是证伪法在科学中都有其合理性和局限性,应该综合地利用。西方科学哲学由逻辑实证主义发展到证伪主义这一过程就充分显示了:逻辑实证主义所偏重的证实法和证伪主义所偏重的证伪法不可能是最终的、完整的4。经验证伪原则是证伪主义的核心。波普尔认为，“科学理论并不是观察的汇总，而是我们的编造。”。对于这种编造的东西当然要采取证伪、反驳的方法。科学的理论或命题，不能被经验证实，而只能被经验证伪。波普尔这里所采用的证伪的逻辑方法是演绎法，或称演绎检验法、试错法、批判法6。在方法论的范畴上,现在一种较为普遍的看法是:计量经济学遵循证伪主义,而不是实证主义。不可否认,计量经济学应用研究在形式上的确符合证伪主义的要求:首先要提出一项具备可证伪性的理论假说,然后用经验数据来检验这一假说,最后根据检验结果决定是接受还是拒绝该假说。然而在实质上,计量经济学是否是证伪主义的,对此并不能只根据其外在形式而贸然下结论5。按照波普尔的科学哲学思想,任何含有经验内容的命题都只能被证伪而不能被证实,其根本原因在于经验归纳法的天然局限休谟曾对此作出深入讨论。波普尔进而提出,应以可证伪性作为科学与非科学的划界标准;科学进步应当通过对理论的不断证伪和修正而实现。波普尔的科学哲学对20世纪经济学的发展产生了巨大冲击,尤其是在很大程度上推动了计量经济学的兴起并塑造了它的形式。计量经济学的数理基础决定了它不能是完全证伪主义的,当然也不能是严格的实证主义。众所周知,计量经济学以概率论作为其数理基础,通过样本数据来对总体状况作出推断,它只能得到随机性结论,永远无法得到确定性的结论。具体而言,计量研究的结果只能表明,是否可以在一定的统计显著性水平上接受待检验假说(更确切地说,是否可以在一定的统计显著性水平上拒绝原假设,即待检验假说不成立的假设),而统计显著性水平是人为武断选取的,通常是5%或1%。显然,计量结果通过了统计检验并不能确保待检验假说100%成立,因为还有5%或1%“弃真”(错误地拒绝了原假设)的可能性。同样,即使计量结果没有通过统计检验,也不能据此而完全否定待检验理论假说,因为“纳伪”(错误地接受了原假设)的风险总是存在的。而且,决不能忽略计量经济学力图以概率方法来回避休谟归纳问题,但概率方法的暗含前提所有的经济数据都来自随机的数据生成过程本身是无法证伪或证实的,计量经济学只是将其先验地接受下来。在此基础上进行的假设检验自然不可能是完全的证伪或证实。理论和实践都表明,在计量经济学研究中,实证主义和证伪主义两种方法论导向并存,而研究结论对理论假说的证实和证伪作用又都是不完全的。（三）实证分析和规范分析科学哲学认为,应该综合利用实证分析和规范分析。西方科学哲学发展的历史,尤其从孔德实证主义到库恩的规范(或范式)理论这段历史便证明了这一点4。在经济学方法论中,曾出现了实证分析和规范分析的争论。这一争论是以科学哲学这一争论为基础的,也充分展示了实证分析和规范分析之间的关系。在经济学中,所谓实证分析,是指分析经济现象是什么”的方法;所谓规范分析,是指分析经济现象“应该是什么”的方法。前者主张摆脱价值判断,归属于实证经济学;后者主张贯穿价值判断,归属于规范经济学7。在计量经济学模型研究中，我们根据经济中的现象抽象出一个具体的数学模型，来模拟研究各个自变量对因变量的不同变化，计量经济学模型方法是实证的，而不是规范的。所以，我们只能说计量经济学模型方法是科学的经验实证经济研究方法，这就决定了它既具有强大的功能，也具有严重的局限。另外，即使是科学的方法，如果不能被正确地理解与应用，同样不是科学的经济研究。论文“计量经济学模型的功能与局限”，从计量经济学模型方法论基础出发，结合模型应用实践，对模型在结构分析、经济预测、政策评价，以及检验与发展经济理论的应用中提出的十多个重要的问题和争论进行了理论和实际分析；借以澄清了计量经济学模型在这些应用领域的功能与局限；进而对正确认识和充分发挥计量经济学模型的应用功能提出了一些理论依据和实际建议。该文主要讨论的问题包括：用于结构分析的计量经济学模型的参数不变性问题，计量经济学结构模型的两种建模路线问题，微观计量经济学结构模型的拟合优度问题，计量经济学模型用于经济预测的方法论局限问题，两类结构模型的预测功能与局限问题，VAR模型的预测功能与局限问题，计量经济学模型的政策评价功能的不可替代性问题，政策有效性与模型政策评价功能的关系问题，联立方程模型在宏观经济政策评价中的地位问题，微观计量经济学模型的政策评价功能与局限问题，计量经济学模型检验理论与发现理沦的关系问题，计量经济学模型理论检验功能的实现途径问题，不同的理论能否同时得到检验问题。六、计量经济学模型应用的适用性和局限性所有类型的计量经济学模型，就其应用功能来讲，无非是四个方面：结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。结构分析旨在揭示经济主体与环境之间的动力学关系，通俗讲就是揭示变量之间的关系，是通过对模型结构参数的估计实现的。经济预测是利用基于样本建立的模型对样本外的经济主体的状态进行预测，曾经是经典计量经济学模型的主要应用。政策评价是将建立的模型作为“经济政策实验室”，评价各种拟实行的政策的效果。理论检验是在计量经济学模型建立过程中已经完成了的，如果模型总体设定是基于先验理论的，那么当模型通过了一系列检验以后，就认为该先验理论在一定概率意义上经受了样本经验的检验不同的应用目的对模型及模型方法论基础有不同的要求，不可能建立一个能够适用于所有应用目的的模型。用于结构分析的模型必须是结构模型，而具有政策评价功能的模型必须是包含政策变量的结构模型。同样是用于预测，基于截面随机抽样数据建立的结构模型，对于截面非样本个体的预测效果一般较好；而基于时间序列数据建立的结构模型，对于样本外时点的预测效果一般较差。同样以时间序列数据为样本建立预测模型，如果政策有效，则必须建立结构模型；如果政策无效，可以建立“无条件预测”的随机时序模型。同一个结构模型，如果仅用于结构分析，解释变量需要具备弱外生性；如果用于预测，解释变量需要具备强外生性；如果用于政策分析，作为解释变量的政策变量必须具备超外生性。凡此种种，不一一列举，但必须切记。经济预测不应该成为计量经济学模型的主要应用领域。诚然，计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。在50年代与60年代，在西方国家经济预测中不乏成功的实例，成为经济预测的一种主要模型方法。但是，进入70年代以来，人们对计量经济学模型的预测功能提出了质疑，起因并不是它未能对发生于1973年和1979年的两次“石油危机”提出预报，而是几乎所有的模型都无法预测“石油危机”对经济造成的影响。对计量经济学模型的预测功能的批评是有道理的，或者说计量经济学模型的预测功能曾经被夸大了。从计量经济学模型的方法论基础可以看到，“计量经济学并不企图发现覆盖性的法则，只是试图寻找不明显的规律”(K.D.Hoover,1997)，而成功的预测所依赖的必须是“覆盖性的法则”。相对于具有“绝对性”要求的经济预测，计量经济学模型对于具有“相对性”要求的政策评价，更有用武之地。政策评价，或者称为政策实验，应该成为计量经济学模型的主要应用领域。从前面的讨论中可见，在模型的总体设定、变量设定、数据基础以及统计推断中，稍有不慎，就可能破坏随机扰动项的源生性和正态性，带来系统性的偏差。存在系统性偏差的模型，即使“覆盖性的法则”得到满足，如果用于预测，其系统性偏差是无法消除的，导致预测失败。如果用于政策评价，需要的是相对的比较，实行