计量经济学的步骤

1、计量经济学得步骤1、概念 计量经济学就是以经济理论与经济数据为事实为依据，运用数学， 统计学得方法， 通过建立数学模型来研究经济数量关系与规律得一门经济学科。、计量经济学得性质 （1)计量经济学所研究得主体就是经济现象及其发展变化得规律，所以它就是一门经济学科。 （2）计量经济学得目得就是要把实际经验得内容纳入经济理论 ,确定表现各种经济关系得经济参数， 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得得理论与方法论问题 ,计量经济学分成了两种类型：理论计量经济学与应用计量经济学 .3、计量经济学得研究步骤(1）模型设定设定一个合理得模型 ,应该注意以下 3

2、 个方面得问题 :要有科学得理论依据 ;模型要选择适当得数学形式；方程中得变量要有可观测性。 (）估计参数 参数与变量不同，它就是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度得那些因素 ,通常参数在模型中式一些相对稳定得量.如何通过变量得样本观测数据正确得估计总体模型得参数 ,这就是计量经济学研究得核心内容； 如何去确定满足计量经济要求得参数估计式，就是理论计量经济学得主要内容之一。(3）模型检验对计量经济模型得检验主要应从以下 4 个方面进行 :经济意义得检验；统计推断检验 ;计量经济学检验 ;模型预测检验。（）模型应用 计量经济模型主要可以用于经济结构分析 ,经济预测与政策评价等几个方面。、与其

3、她经济学科得关系计量经济学就是与经济学,经济统计学及数理统计学都有关系得交叉学科。计量经济学就是建立在经济理论得基础上,对经济学现象与关系进行分析得学科；数理统计学就是计量经济学得方法论基础;经济统计提供得数据时计量经济学估计参数,验证理论得基本依据;三者独立存在,都不就是计量经济学 ,三者得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 得条件下，随机干扰项Ui得条件均值为0b、同方差假定 ,对于给定得每一个Xi ，随机干扰项Ui 得条件方差都等于一个参数c、无自相关假定 ,随机干扰项得逐次只互不相关，或者说对于所有得与 j，U， U得协方差为 0 、随机

4、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。计量经济学得异方差（1）概念在基本假定中，要求对所有得都有V(ui ） a2,也就就是 ui 也有同方差 ,假设标准多元模型中其她假设不变,但就是V （ui) ai2，则称 Ui 具有异方差。即模型中随即误差项得方差不就是常量，而且它得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得解释变量;、模型设定误差，如同把变量间本来为非线性得关系设定为线性，也可能导致方差； 3、测量误差得变化；4、截面数据中总体各单位得差异（ 3）对模型得影响 1、对参数估计式特性得影响 :参数得 OL 估计仍然具有

5、无偏性，但就是参数 OLS 估计式得方差不再就是最小 ;、对参数得显著性检验有影响:在 U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得OLS 方式估计其方差 ,可能会低估存在异方差时得真实方差，这将导致夸大用于参数显著性检验 t 统计量。如果仍用夸大得 t 统计量进行参数得显著性检验 ,可能造成本应接受得原假设被错误地拒绝 ,从而夸大所估计参数得统计显著性；3、对预测得影响：尽管参数得S 估计量仍然无偏，并且基于此得预测也就是无偏得，并且基于此得预测也就是无偏得，但就是由于参数估计量不就是有效得，从而对Y 得预测也将不就是有效得。(）检验、图式检验法相关图形分析b残

6、差图形分析；、戈德菲尔德夸特检验：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归， 并计算比较两个回归得剩余平方与就是否有明显差异 ,以此判断就是否存在异方差;3、White 检验：如果存在异方差,其方差与解释变量有关系，分析方差就是否与解释变量有某些形式得联系以判断异方差;4、 RCH 检验：在时间序列数据中,可以为存在得异方差性为ARC 过程，兵通过检验这一过程就是否成立去判断时间序列就是否存在异方差；5、Glejser 检验：由 OLS 法得到残差 ,去残差得绝对值 ,然后将残差绝对值对某个解释变量回归，根据回归模型得显著性与拟合度来判断就是否存在异方差。（ 5）补救措施 1、模型变换：但

7、可以确定异方差得具体形式，将模型作适合变换有可能消除或减轻异方差得影响；2、加权最小二乘法 ;3、模型得对数变换 :首先 ,运用对数变换能使测定变量值得尺度缩小，其次 ,经过对数变换后得线性模型 ,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得差异。计量经济学模型得自相关性1、概念自相关就是指总体回归模型得随机误差项Ui 之间存在相关关系 .Co (Ui,Uj)=E(Ui ，Uj ）=0，如果该假设不能满足，就称 Ui 与 Uj 存在自相关。、原因、经济系统得惯性，如：GDP、销售量、人口等,用她们得时间序列数据做回归分析时 ,通常具有相关性 ,故称序列相关； 2、 t 中包含得

8、其她次要变量 ,她们具有相关惯性。、经济活动得滞后性；4、数据处理造成 ;5、蛛网现象； 6、模型设定偏误、后果 出项自相关时 ,O依然无偏 , 一致 ,但就是已经无效;仍用 OL 计算参数估计值得方差 ,会低估了估计值得真实方差，导致参数估计值方差也被低估,最终导致 t 检验 F 检验无法有效得应用，也会使得预测置信区间不可靠，降低了预测得精度.4、检验（ 1） 图式检验发a散点图按照时间顺序绘制回归残差项得图形； (2)D 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；线性回归模型得解释变量中不包含滞后得被解释变量；截距项不为零；数据序列无缺失项.5、补救在自相关系数已

9、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。计量经济学得多重共线性(1)概念 一般来说,多重共线性就是指各个解释变量X 之间有准确或近似得线性关系。数学意义上: X23、 k，如果存在不全为得数N 2、Nk, 使得N1+N X2 2X、 +N Xk=0 ，则称解释变量X2 3、Xk 之间存在完全得多重共线性.（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得后果:、参数估计为不定式2、参数估计量得方差无限大不完全多重共线性下产生得后果:1、参数估计量得方

10、差增大2、对参数区间估计时，置信区间趋于变大3、严重多重共线性时，假设检验容易做出错误得判断、当多重共线性严重时,可能造成可绝系数R2 较高，经 F 检验得参数联合显著性也很高，但对各个参数单独得t 检验却可能不显著，甚至可能使估计得回归系数符号相反，得出完全错误得结论。（ 4）检验 简单相关系数法；方差扩大因子法；直观判断法；逐步回顾法 ;特征值与病态指数法(）补救方法剔除高度共线性得变量；增大样本容量；变换模型形式 ;利用外部或先验信息法；横截面数据与时间序列数据并用 ;变量变换；逐步回归法 ;选择有偏估计量 (如岭回归 )。计量经济学联立方程模型、概念联立方程指得就是用若干个相互关系得单

11、一方程,同时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性得模型，即用一个联立方程组去表现多个变量相互为因果得联立关系。2、种类 (1）描述经济变量之间现实经济结构关系得模型成为结构型模型 .结构型模型表现变量间直接得经济联系，将某内生变量直接表示为内生变量与前定变量得函数。(）把每个内生变量都只表示为前定变量及随机干扰项函数得联立方程模型,称为简化模型 .简化模型能直接用于对内生变量得预测.（3）第一个方程得内生变量Y1 仅有前定变量表示 ,而无其她内生变量， 第二个方程内生变量Y2 表示成前定变量与一个内生变量 Y1得函数；第三个方程内生变量 Y 表示成前定变量与两个内生变量Y1 Y得函数 ,按

12、此规律，最后一个方程内生变量Ym 可以表示成前定变量与 个内生变量 Y1 Y 、m1 得函数；这类型模型称之为递归模型 .它得特点就是直接用 OLS 方法对模型中得方程依次进行估计。3、联立方程得识别（）对模型识别得理解:可以从方程中就是否具有确定得统计形式去认识，也可以从方程中就是否排除了必要得变量去理解，但就是最直观得理解就是瞧能否从简化模型参数估计值中合理求解出结构模型参数得估计值。(2)识别得类型：恰好识别过度识别不可识别（3）识别方法： 阶条件识别 如果模型中有 M 个方程 ,共有 M 个内生变量与 K 个前定变量；其中第 i 个方程包含 Mi 个内生变量与 i 个前定变量 .由模型

13、得阶识别条件可以判断：当K KM 1 时，第个方程可能就是过度识别 ;当 -Ki=Mi 1 时,第 i 个方程可能就是恰好识别；当 K-KiMi-1 时 ,方程可能就是不可识别。秩条件识别步骤第一，将结构模型转化为结构模型得标准形式；第二，考察第i 个方程得识别问题;第三 ,计算 Ra ,检验所余系数矩阵得秩就是否等于，或者检验所余系数矩阵就是否能构成非零M 1 行列式；第四，判断 ,当且仅当一个方程所排斥得变量得参数矩阵得秩ank= 1 时,方程可以识别 ,Rank不等于 M 时 ,方程不可识别 ,若 ankM-1 ，则方程不可识别。当只有一个M-1 阶非零行列式时，方程恰好识别；当不止一个

14、M-1 阶非零行列式时， 方程过度识别； 当不存在 阶行列式时，方程不可识别。（ 4)模型识别得一般步骤 :a、阶识别，不成立则方程不可识别 b、成立则秩识别，不成立则方程仍不可识别c、成立则再阶识别 ,瞧方程恰好识别还就是过度识别.虚拟变量1、概念虚拟变量就是人为构造得取值为0 与 1 得作为属性变量代表得变量 ,一般用字母D 表示。属性因素通常具有若干类型或水平 ,一般虚拟变量取值0 与 ,当虚拟变量取值为，即=0 时，便就是某种属性或状态不出现或不存在，即不就是某种类型 ;当虚拟变量取值为1 时，即 ,表示某种属性或状态存在,即就是某种类型。、设置规则虚拟变量得设置规则就是若定性因素有m

15、相互排斥得类型（或属性水平）,在有截距项得模型中只能引入个m-1 个虚拟变量，否则会陷入虚拟变量陷阱，产生完全得多重共线性。在无截距项得模型中， 定性因素有个相互排斥得类型时 , 引入 m 个虚拟变量不会导致完全多重共线性，不过这时虚拟变量参数得估计结果，实际上就是D1 得样本均值。从理论上说 ,虚拟变量去通常代表基础类型 ,取 1 通常代表与基础类型相比较得类型。3、作用 可以作为属性因素得代表，如性别；作为某些非精确计量得数量因素得代表，如受教育程度；作为某些偶然因.检验 ;定性因素间交互作用得影响分析；分段线性回归。素或政策因素得代表， 如战争；还可以作为时间序列分析季节得代表 ;可以实

16、现分段回归 ,研究斜率截距得变动，或比较两个回归函数得结构差异。在计量经济学中 ,包含有虚拟变量得模型成为虚拟变量模型：解释变量中包含虚拟变量 ,作用就是在假定其她因素都不变时，至研究定性变量就是否被解释变量表现出显著差异；解释变量中既包含定量变量又包含虚拟变量， 研究虚拟变量与定量变量同时对被解释变量得影响； 被解释变量本身为虚拟变量得模型， 就是被解释变量本身取值为 0 或 1 得模型 ,适用于某些社会经济现象进行就是与否得判断。4、在计量经济学中，加入虚拟变量得途径有两种基本类型 : 以加法类型引入虚拟变量改变模型得截距； 乘法变量引入虚拟变量改变模型得斜率。 以乘法类型引入虚拟变量得主要作用在于对回归模型结构变化得计量经济学得应用1，结构分析 -研究经济系统变量间得因果结构及其指标,分为 : （1）静态分析 研究平衡状态下，经济系统变量建得因果结构及其指标；包含边际分析与弹性分析、（ 2）动态分析 :把所有经济变量瞧做时间得函数，研究整个经济系统得变化过程，获得任意时点得积极状态。（ 3）乘数分析 :外生变量变化对内生变量变化得影响。经济预测：一关于外生变量得赋值问题，w y1:建立外生变量 x 对时间 t 得回归模型； wa