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试述建立计量经济模型的步骤,并说明其中各步需要注意哪些问题。 论述计量经济学建立模型的基本步骤

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首先,需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如,在上述生产问题中,已经明确指出属于供给不足的情况,那么,影响产出量的因素就应该在投入要素方面,而在当前,一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况,那么影响产出量的因素就应该在需求方面,而不在投入要素方面。这时,如果研究的对象是消费品生产,应该选择居民收入等变量作为解释变量;如果研究的对象是生产资料生产,应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见,同样是建立生产模型,所处的经济环境不同、研究的行业不同,变量选择是不同的。

其次,选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据,即变量的样本观测值的支持下,采用一定的数学方法估计参数,以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然,在开始时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量,可以在建模过程中检验并予以剔除。

从这里可以看出,建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。

在选择变量时,错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的,代表了几类容易发生的错误

论述计量经济学建立模型的基本步骤~

一、理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量
1.根据经济学理论和经济行为分析。
例如:同样是生产方程,电力工业和纺织工业应该选择不同的变量,为什么?

2.在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法。
例如,消费和GDP之间的因果关系。

3.考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。

4.考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。

⑵ 确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图
选择可能的形式试模拟

⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间(符号、大小、 关系)
例如:ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系

二、样本数据的收集

⑴ 几类常用的样本数据
时间序列数据
截面数据
虚变量离散数据
联合应用

⑵ 数据质量
完整性
准确性
可比性
一致性

三、模型参数的估计
⑴ 各种模型参数估计方法
⑵ 如何选择模型参数估计方法
⑶ 关于应用软件的使用

四、模型的检验
⑴ 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如:ln(人均食品需求量)=-2.0-0.5ln(人均收入)-4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入)-4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入)-0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)

⑵ 统计检验
由数理统计理论决定,包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验

⑶ 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、共线性检验

⑷ 模型预测检验
由模型的应用要求决定,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)

五、计量经济学模型成功的三要素:理论、数据、方法

1秒前 我的回答 1、经济学理论分析,提出可能存在影响的变量
2、建立模型,模型选择,是线性还是非线性?还是用Log?
3、找数据
4、用计量软件回归分析(回归方法选择,OLS?还是MLE?)
5、检验结果分析

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