计量经济学的步骤

1、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

2、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

3、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

4、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。 （2）原因：1.模型中省略了某种重要的解释变量；2.模型设定误差，如同把变量间本来为非线性的关系设定为线性，也可能导致方差；3.测量误差的变化；4.截面数据中总体各单位的差异 （3）对模型的影响 1.对参数估计式特性的影响：参数的ols估计仍然具有无偏性，但是参数ols估计式的方差不再是最小； 2.对

5、参数的显著性检验有影响：在ui存在异方差，ols估计式不再具有最小方差，如果仍然用不存在异方差时的ols方式估计其方差，可能会低估存在异方差时的真实方差，这将导致夸大用于参数显著性检验t统计量。如果仍用夸大的t统计量进行参数的显著性检验，可能造成本应接受的原假设被错误地拒绝， 从而夸大所估计参数的统计显著性； 3.对预测的影响：尽管参数的ols估计量仍然无偏，并且基于此的预测也是无偏的，并且基于此的预测也是无偏的，但是由于参数估计量不是有效的，从而对y的预测也将不是有效的。 （4）检验 1.图式检验法 a 相关图形分析 b 残差图形分析； 2.戈德菲尔德-夸特检验：将样本分为两部分，然后分别对

6、两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显差异，以此判断是否存在异方差； 3.white检验：如果存在异方差，其方差与解释变量有关系，分析方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差； 4.arch检验：在时间序列数据中，可以为存在的异方差性为arch过程，兵通过检验这一过程是否成立去判断时间序列是否 存在异方差； 5.glejser检验：由ols法得到残差，去残差的绝对值，然后将残差绝对值对某个解释变量回归，根据回归模型的显著性和拟合度来判断是否存在异方差。 （5）补救措施 1.模型变换：但可以确定异方差的具体形式，将模型作适合变换有可能消除或减轻异方差的影响； 2.加权最

7、小二乘法； 3.模型的对数变换：首先，运用对数变换能使测定变量值的尺度缩小，其次，经过对数变换后的线性模型，其残差e表示相对误差，而相对误差往往比绝对误差有较小的差异。 计量经济学模型的自相关性 1.概念 自相关是指总体回归模型的随机误差项ui之间存在相关关系。cov(ui,uj）=e(ui,uj)=0,如果该假设不能满足，就称ui和uj存在自相关。 2.原因 1.经济系统的惯性，如：gdp、销售量、人口等，用他们的时间序列数据做回归分析时，ut通常具有相关性，故称序列相关；2.ut中包含的其他次要变量，他们具有相关惯性。3.经济活动的滞后性；4.数据处理造成；5.蛛现象；6.模型设定偏误 3

8、.后果 出项自相关时，ols依然无偏， 一致，但是已经无效；仍用ols计算参数估计值的方差，会低估了估计值的真实方差，导致参数估计值方差也被低估，最终导致t检验f检验无法有效 的应用，也会使得预测置信区间不可靠，降低了预测的精度。 4.检验（1） 图式检验发 a 散点图 b按照时间顺序绘制回归残差项的图形；（2）dw检验 前提条件：解释变量x为非随机；随机误差项为一阶自回归形式；线性回归模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；截距项不为零；数据序列无缺失项。 5.补救 在自相关系数已知，广义差分法；自相关系数未知，用科克伦-奥科特迭代法或德宾两部法先求出自相关系数，然后再用广义差分法。 计量经济学的多重共线性 （1）概念 一般来说，多重共线性是指各个解释变量x之间有准确或近似的线性关系。数学意义上: x2 x3.xk ,如果存在不全为0的数 n1 n2.nk,使得 n1+n2x2+n2x3.+nkxk=0,则称解释变量x2 x3.xk之间存在完全的多重共线性。 （2）原因 经济变量之间具有共同变化趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身原因。 （3）后果 完全多重共线性产生的后果：1.参