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计量经济学论文

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浅谈计量经济学模型

计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式,它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征,更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律,由系统或方程组成,方程由变量和系数组成。其中,系统也是由方程组成。计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。 广义地说,是一切包括经济、数学、统计三者的模型;狭义地说,是仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。 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。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。 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。

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。 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。二是样本数据在不

同样本点之间的可比性问题。三是样本观测值过于集中的问题。

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。二是模型随机误差项的异方差问题。 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。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。

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。

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。

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。 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。模型参数估计是一个纯技术的过程,包括对模型进行识别、估计方法的选择、软件的应用等内容。 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。 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。

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、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。

六、计量经济学模型应用的四个主要方面:

1.结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究.它研究的是当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响.结构分析采用的主要方法是弹性分析,乘数分析和比较静力分析.

2.计量经济学模型,是从经济预测,特别是短期预测而发展起来的.计量经济学模型与其它经济数学模型相结合,是一个发展方向.

3.政策评价是指从许多不同的经济政策中选择较好的政策予以实行,或者说是研究不同的经济政策对经济目标所产生的影响的差异. 计量经济学模型与计算机技术相结合,可以建立\"经济政策实验室\".

4.检验与发展经济理论

(1).检验理论:按照某种理论去建立模型,然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合,如果拟合很好,则这种理论得到了检验.

(2).发现和发展理论:用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型,拟合得最好的模型所表现出来的

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