7 经典计量经济学应用模型
经济学毕业论文中的计量经济模型方法
经济学毕业论文中的计量经济模型方法计量经济学作为经济学中的重要分支，是运用统计学和数学工具对经济现象进行量化分析的方法。
在经济学毕业论文中，使用合适的计量经济模型方法可以提高研究的准确性和可信度，帮助研究者得出科学合理的结论。
本文将介绍一些常见的计量经济模型方法，供毕业论文写作参考。
一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间的关系。
在毕业论文中，可以使用简单线性回归、多元线性回归或者非线性回归等方法，根据具体研究问题选择合适的回归模型。
回归分析可以用来探究变量间的相关性、影响因素以及进行预测和政策评估等。
二、时间序列分析方法时间序列分析是研究时间上连续观测值之间的关系的方法。
在经济学毕业论文中，时间序列分析常用于研究经济变量在时间上的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、协整分析、ARMA模型、ARIMA模型等。
选择适当的时间序列分析方法可以揭示经济现象的演变规律和趋势。
三、面板数据分析方法面板数据分析是指对具有时间维度和横截面维度的数据进行分析的方法。
面板数据可以帮助研究者充分利用样本数据，提高数据的效率和效用。
在经济学毕业论文中，面板数据分析常用来研究个体间的差异、探讨个体与时间的关系，例如面板的固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据分析方法能够更好地捕捉到数据的横截面和时间序列的信息，为研究结果提供更准确的解释。
四、计量经济模型评估方法在经济学毕业论文中，除了建立计量经济模型，还需要对模型进行评估。
评估经济模型要考察模型的适应性、有效性和准确性等特征。
常用的计量经济模型评估方法包括OLS估计法、极大似然估计法、广义矩估计法等。
通过模型评估，可以判断模型是否合理，以及对模型进行修正和调整。
综上所述，经济学毕业论文中的计量经济模型方法是一项重要的研究内容。
合适地选择和应用计量经济模型方法可以提高论文的研究质量和可信度，使得结论更加科学和准确。
经典计量经济学应用模型
，表现为何种时常函数？ ，表现为何种时常函数？
经典计量经济学应用模型
⒎ 多要素生产函数模型
•⑴ 多要素线性生产函数模型 •⑵ 多要素投入产出生产函数模型
•⑶ 多要素C-D生产函数模型
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经典计量经济学应用模型
•⑷ 多要素一级CES生产函数模型
• 要素之间的替代弹性是否相同？是多大？为什么？ •⑸ 多要素二级CES生产函数模型
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经典计量经济学应用模型
• 要素的边际替代率可以表示为要素的边际产量之 比。
• 从生产函数可以求得要素的边际产量和要素的边 际替代率。
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经典计量经济学应用模型
⑶ 要素替代弹性
• 要素替代弹性定义为两种要素的比例的变化率 与边际替代率的变化率之比。
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经典计量经济学应用模型
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经典计量经济学应用模型
⑶ 生产函数是经验的产物 • 生产函数是在西方国家发展起来的，作为西方经
济学理论体系的一部分，与特定的生产理论与环 境相联系。
• 西方国家发展的生产函数模型可以被我们所应用：
生产函数反应的是生产中投入要素与产出量 之间的技术关系；
生产函数模型的形式是经验的产物；不能照搬。
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经典计量经济学应用模型
⑵ 中性技术进步
• 假设在生产活动中除了技术以外，只有资本 与劳动两种要素，定义两要素的产出弹性之 比为相对资本密集度，用ω表示。即:
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经典计量经济学应用模型
• 如果技术进步使得ω越来越大，即劳动的产出弹 性比资本的产出弹性增长得快，则称之为节约劳 动型技术进步；如果技术进步使得ω越来越小， 即劳动的产出弹性比资本的产出弹性增长得慢， 则称之为节约资本型技术进步；如果技术进步 前后ω不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹 性同步增长，则称之为中性技术进步。
经典计量经济学模型PPT课件
2002 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285
3500 2299 2321 2530 2629 2860 2871
15510
5
分析：
（1）由于不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同家 庭的消费支出不完全相同；
扰项方差的估计
2021/3/18
19
单方程计量经济学模型分为两大类： 线性模型和非线性模型
•线性模型中，变量之间的关系呈线性关系 •非线性模型中，变量之间的关系呈非线性关系
一元线性回归模型：只有一个解释变量
Yi 0 1 X i i
i=1,2,…,n
Y为被解释变量，X为解释变量，0与1为待估 参数， 为随机干扰项
2）数据的欠缺；
3）节省原则。
2021/3/18
13
四、样本回归函数（SRF）
总体的信往往无法掌握，现实的情况只能是在 一次观测中得到总体的一个样本。
问题：能从一次抽样中获得总体的近似的信息吗？ 如果可以，如何从抽样中获得总体的近似信息？
例2在例1的总体中有如下一个样本， 问：能否从该样本估计总体回归函数PRF？
即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区 家庭的平均月消费支出水平。
为达到此目的，将该100户家庭划分为组内收入差 不多的10组，以分析每一收入组的家庭消费支出。
2021/3/18
4
800
561
每
594
月
627
家
638
庭
消
费
支
出
Y
（元）
共计 2420
计量经济学填空
计量经济学填空1计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的______为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为______、______、______三者的结合。
[填空题] *空1答案：数量关系空2答案：经济理论空3答案：统计学空4答案：数学2.广义计量经济学是利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括______、______、______等. [填空题] *空1答案：回归分析方法空2答案：投入产出分析方法空3答案：时间序列分析方法3.中级计量经济学以用矩阵描述的经典的线性______计量经济学模型理论与方法、经典的线性______计量经济学模型理论与方法，以及______模型为主要内容。
[填空题] *空1答案：单方程空2答案：联立方程4应用计量经济学以______计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的______，侧重于对建立与应用模型过程中______的处理。
[填空题] *空1答案：建立和应用空2答案：经济学和经济统计学基础空3答案：实际问题5.自20实际70年代以来,由于经济活动复杂性增强和计量经济学应用领域的扩展，计量经济学理论和方法得到了很大的发展，并形成了______、______、______和______等新的分支。
[填空题] *空1答案：微观计量经济学空2答案：非参数计量经济学空3答案：时间序列计量经济学空4答案：面板数据计量经济学6.经典计量经济学理论方法方面的特征是:(1）模型类型:采用______;（2）模型导向:以______为导向建立模型;（3）模型结构:变量之间的关系表现为______，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有______和______;（4）数据类型:以或者______或______为样本，被解释变量为服从______;（5）估计方法:仅利用______，采用______或者______估计模型. [填空题] *空1答案：随机模型空3答案：线性化或可化为线性空4答案：明确的形式空5答案：参数空6答案：时间序列数据空7答案：截面数据空8答案：正态分布的连续随机变量空9答案：样本信息空10答案：最小二乘方法空11答案：最大似然方法7．经典计量经济学应用方面的特征是:（1）应用模型的方法论基础:______，______，______;（2）应用模型的功能:______，______，______，______;(3）应用模型的领域:传统的应用领域，如______、______、______、______，以及______等。
几种典型的计量模型经济课件 (一)
几种典型的计量模型经济课件 (一)随着社会向数字化转型，计量模型在经济领域发挥着越来越重要的作用。
为了帮助学生更好地理解计量模型，许多教师提供了一系列的课件。
这篇文章将介绍几种典型的计量模型经济课件。
一、线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基础的模型，也是最常用的模型之一。
线性回归模型的优点是它易于理解和实现。
除此之外，该模型还能够通过拟合数据来获得有关变量之间关系的信息。
因此，许多教师在教授计量经济学的时候都会选择线性回归模型来进行介绍。
二、时间序列模型时间序列模型是一种用于分析时间序列数据的模型。
与线性回归模型不同的是，时间序列模型不仅考虑了因变量与自变量之间的关系，还考虑了时间因素的影响。
时间序列经济课件通常会涵盖以下主题：趋势分析、季节性调整和时间序列分解。
这些主题能够帮助学生理解如何处理时间序列数据以及如何预测未来的趋势。
三、面板数据模型面板数据模型是一种经济计量模型，用于分析涉及多个时间和多个单位的数据。
面板数据模型在金融、管理和劳动经济学中得到了广泛应用。
由于面板数据模型具有更优的数据利用率，常常被用于处理多个样本的情况。
面板数据模型经济课件的重点通常在于如何处理面板数据、如何分离固定效应和随机效应以及如何进行面板数据回归分析等内容。
四、识别策略识别策略是计量经济学的另一个重要内容。
与其他计量模型不同的是，识别策略更多地关注如何根据模型限制和观测数据来确定模型参数的惟一性条件。
识别策略的内容比较抽象，常常需要严谨的逻辑和数学知识作为支撑。
识别策略经济课件的重点通常在于如何理解识别策略，如何设计合适的识别策略，以及对所选策略的严格检验等内容。
综上所述，以上四种计量模型经济课件是大多数教师所推崇的经典案例。
这些课件从不同角度切入计量经济学的核心内容，为学生提供了一个结构化的学习框架，以帮助他们更好地掌握计量经济学的内容及方法。
计量经济第七章 经典计量经济学应用模型
1 ( ) 1 ( ) 1 ( )
P( a) 1 ( a ) 1 ()
ξ服从正态 分布
Φ是标准 正态分 布条件 概率函
数
3、截断被解释变量数据模型的最大似然估计
yi Xi i
i ~ N (0, 2 )
yi Xi ~ N(Xi , 2 )
1
f
(
yi
)
(( yi
1 ((a
y0 y y*
当y * 0 当y * 0
y* ~ N(, 2 )
• 单方程线性“归并”问题的计量经济学模型为：
yi yi
Xi max(
i
yi* ,0)
i ~ N (0, 2 )
•如果能够得到yi的概率密度函数，那么就可以方便 地采用最大似然法估计模型，这就是研究这类问题
的思路。
•由于该模型是由Tobin于1958年最早提出的，所以 也称为Tobin模型。
OLS估计：将样本看为在消费水平为1000元的归并样本
选择归 并值
选择归 并样本
Yi 545 .95 0.5178 X i
i 1,2,,60
Censored(11000) 估计
Dependent Variable: CONS Method: ML - Censored Normal (TOBIT) Date: 11/29/04 Time: 17:25 Sample: 1 31 Included observations: 31 Right censoring (value) series: 11000 Convergence achieved after 8 iterations Covariance matrix computed using second derivatives
经济计量模型及其应用
经济计量模型及其应用经济计量模型是一种运用经济理论和数理统计方法对经济现象进行测量与分析的工具。
它通过建立数学模型，以统计数据为基础，来对经济关系进行定量研究和预测。
本文将介绍经济计量模型的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的作用。
一、经济计量模型的基本原理经济计量模型的基本原理是基于经济学理论和数理统计学的原理。
它通过建立经济理论模型并结合实际经济数据，运用统计方法对模型进行估计和检验，从而得到对经济现象的有针对性的分析与预测。
经济计量模型的建立通常包括以下几个步骤：确定研究的主要变量；选择适当的函数形式；建立假设；估计模型参数；进行统计检验；进行模型修正和预测等。
二、经济计量模型的常用方法1. 单方程模型单方程模型是经济计量方法中最常用的方法之一。
它通过建立一个方程，将一个经济变量作为因变量，其他变量作为自变量，来描述经济关系。
例如，价格对消费需求的影响、利率对投资的影响等。
单方程模型的建立需要根据经济理论和实际情况选择适当的函数形式，并运用数理统计方法进行参数估计和模型检验。
常见的单方程模型包括线性回归模型、非线性回归模型等。
2. 多方程模型多方程模型是在单方程模型的基础上发展起来的一种方法。
它通过建立多个方程，同时考虑多个因变量之间的相互作用，来描述更复杂的经济关系。
多方程模型的建立需要考虑各个方程之间的内生性和外生性关系，以及模型的一致性和可辨识性等问题。
常见的多方程模型包括VAR模型、VECM模型等。
3. 时间序列模型时间序列模型是对经济变量在时间序列上的演化进行建模和预测的方法。
它主要运用于短期经济预测和宏观经济政策分析等领域。
时间序列模型的建立需要考虑数据的平稳性、自相关性和异方差性等问题，并运用时间序列分析的方法进行模型识别、参数估计和模型检验。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。
三、经济计量模型的应用经济计量模型在实际应用中具有广泛的作用。
它可以帮助经济学家和决策者对经济现象进行量化分析和预测，从而提供决策依据和政策建议。
经济计量模型与应用
经济计量模型与应用经济计量模型是经济学研究中的重要工具，通过建立数学模型来分析经济现象。
它结合经济理论和统计学方法，帮助经济学家理解经济系统的运行规律，预测未来的经济趋势，并为政府、企业等决策提供依据。
本文将介绍经济计量模型的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的案例。
一、经济计量模型的基本原理经济计量模型的基本原理是通过观察历史数据，建立数学模型来描述经济变量之间的关系，进而预测未来的变化。
它通常基于以下假设：1. 理性行为假设：个体在做出经济决策时都是基于理性的，追求效用最大化。
2. 随机性假设：经济变量之间的关系不是完全确定的，存在一定的随机性。
3. 稳定性假设：经济变量之间的关系是稳定的，不随时间的推移而发生显著变化。
二、经济计量模型的常用方法1. 时间序列模型：时间序列模型是通过观察同一经济变量在不同时间点的取值，来分析其随时间的变化规律。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARCH模型等。
2. 截面数据模型：截面数据模型分析的是同一时间点上不同个体之间的经济关系。
常用的截面数据模型包括线性回归模型、面板数据模型等。
3. 面板数据模型：面板数据模型是时间序列模型和截面数据模型的综合，既考虑了时间维度，也考虑了个体维度。
它在研究经济现象时更具丰富性和灵活性。
三、经济计量模型的应用案例1. GDP增长预测：经济学家可以通过构建时间序列模型，利用历史的GDP数据，预测未来的经济增长趋势。
这有助于政府决策者制定合理的经济政策和规划。
2. 通货膨胀分析：通过建立面板数据模型，研究通货膨胀与物价、货币供应量等变量之间的关系，揭示通货膨胀背后的影响因素和机制。
3. 股票市场预测：经济计量模型可以应用于金融领域，帮助投资者预测股票市场的走势，进行投资决策和风险管理。
总结：经济计量模型是经济学研究中不可或缺的工具，通过建立数学模型分析经济现象，并用于预测和决策。
它的应用范围广泛，可以用于各个领域的经济问题分析。
经济学毕业论文中的计量经济模型解释方法
经济学毕业论文中的计量经济模型解释方法计量经济模型是经济学研究中重要的工具之一。
在经济学毕业论文中，研究者们通常会使用计量经济模型来解释经济现象、验证假设以及进行政策分析。
本文将介绍经济学毕业论文中常用的计量经济模型解释方法，包括多元线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型。
一、多元线性回归模型多元线性回归模型是最常见的计量经济模型之一。
它通过建立变量之间的线性关系，来解释某一变量对其他变量的影响。
在经济学毕业论文中，研究者通常会选择适当的经济理论，并基于该理论构建多元线性回归模型进行实证分析。
在构建模型时，研究者需要选择适当的解释变量和控制变量，并使用统计软件进行参数估计和假设检验。
二、面板数据模型面板数据模型是一种在经济学研究中常用的计量经济模型。
它是综合了时间序列和截面数据的一种特殊数据形式。
在经济学毕业论文中，研究者常常使用面板数据模型来解决跨国、跨地区或跨时间的经济问题。
面板数据模型可以考虑个体固定效应、时间固定效应以及个体和时间的随机效应。
通过面板数据模型，研究者可以更准确地解释变量之间的关系，并进行更详细的政策分析。
三、时间序列模型时间序列模型是经济学中另一个常用的计量经济模型。
它专门用来解释变量随时间变化的规律。
在经济学毕业论文中，研究者常常使用时间序列模型来分析经济变量的趋势、季节性和周期性。
研究者需要选择适当的时间序列模型，如ARMA模型、ARCH模型等，并进行参数估计和模型检验。
通过时间序列模型，研究者可以更好地预测经济变量的未来走势，提供政策建议或预警。
总结起来，经济学毕业论文中的计量经济模型解释方法主要包括多元线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型。
这些模型能够帮助研究者解释经济现象、验证假设以及进行政策分析。
通过选择适当的模型和进行实证分析，研究者可以得出可靠的结论，并为实践提供参考。
当然，在具体研究中，研究者还需要根据具体情况综合运用多种模型，以达到更准确、全面的说明和解释经济问题的目的。
计量经济模型确定供需关系大类商品预测方法
计量经济模型确定供需关系大类商品预测方法随着市场经济的发展和商品供应链的复杂性增加，准确预测大类商品的供需关系成为企业和政府决策的重要任务。
计量经济模型是一种常用的工具，可以帮助我们确定供需关系，并提供准确的预测方法。
计量经济模型是通过收集和分析大量的经济数据，建立数学模型来解释大类商品的供需关系。
下面将介绍一些常用的计量经济模型，以及它们在预测大类商品供需关系方面的应用。
1. 线性回归模型：线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一。
它假设供给和需求之间存在线性关系，并通过寻找最佳拟合线来预测大类商品的供需关系。
线性回归模型可以使用历史数据来建立模型，并使用模型来做出未来供需预测。
该模型的优点是简单易懂，但缺点是忽略了其他非线性因素对供需关系的影响。
2. ARIMA模型：ARIMA模型（差分自回归滑动平均模型）是一种广泛应用于时间序列分析的计量经济模型。
它将时间序列数据转化为平稳序列，并建立自回归和滑动平均模型，以预测未来的供需关系。
ARIMA模型适用于对大类商品的季节性和周期性波动进行预测，可以较准确地捕捉到供需关系的长期趋势。
3. 协整模型：协整模型是计量经济学中用于分析非平稳时间序列之间长期关系的模型。
它通过建立一个稳定的线性组合来捕捉供需关系的均衡状态。
协整模型可以检验大类商品的长期供需关系是否存在，并提供准确的预测方法。
通过对大类商品的历史数据进行协整分析，我们可以了解供给和需求之间的长期均衡关系，有助于做出精确的预测。
4. VAR模型：VAR模型（向量自回归模型）是一种常用的多变量时间序列分析方法。
它假设各变量之间存在相互影响，可以通过建立动态系统模型来预测大类商品的供需关系。
VAR模型适用于分析多个相关变量之间的关系，并提供了更全面和准确的预测能力。
除了以上介绍的几种常用计量经济模型外，还有一些其他模型，如时间回归模型、因果关系模型等，也可用于预测大类商品的供需关系。
在选择合适的模型时，需要考虑数据的可用性、模型的拟合度、预测的准确性等因素。
7.0 计量经济学应用模型
• 例7.1.3属于同一类模型（Panel Data Models）中 具体模型类型选择问题 。
– 对于同样一组样本观测值，根据研究目的的需要，建 立了3个不同类型的模型，显然是不正确的。
– 正确的反映该数据生成过程的模型只能是1个，不可能 是3个。
二、单方程应用模型类型对被解释变量 数据类型的依赖性
– 应该按照赫克曼（Heckman）两步法建立模型，即首 先利用全部样本信息建立借贷是否发生的二元选择模 型，然后再利用2820户发生借贷的农户为样本，建立 借贷额的因素分析回归模型。
• 例7.1.2属于单方程模型和联立方程模型之间的选 择问题。
– 应该建立包括各类商品需求量的联立方程模型，而不 应该选择单方程模型，因为在收入（或者预算）约束 下，各类商品需求量之间是相互影响的。
– 对于同一个作为研究对象的被解释变量，它和所有影 响因素之间只能存在一种客观的正确的关系。
Ln(SRCJt ) 0.08419 0.13709 Ln( CZZN t )
结论：财政支农支出扩大了城乡收入差距。
• 错例4：在《经济研究》一篇研究通货膨胀与经济 增长的关系的论文中，建立了如下模型：
GDP GDP1 0 1GDPD 2GDPD1 t
qi
ri
bi pi
(V
j
pjrj )
i 1,2,,n
• LES是一个联立方程模型系统 • 函数的经济意义 • 参数的经济意义 • 模型系统估计的困难是什么？
（4）扩展的线性支出系统需求函数模型
(ELES, Expend Linear Expenditure System)
• 模型的扩展
• 第3节是关于模型函数关系设定，讨论如何在经济学理论和 在统计分析的指导下，设定模型中解释变量和被解释变量 之间的关系，即模型的函数形式。
计量经济学简单模型分析
计量经济学简单模型分析计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它借助数学和统计学的方法，通过建立模型来描述、解释和预测经济现象。
简单模型分析是计量经济学的基础，本文将介绍如何进行计量经济学简单模型分析。
首先，进行计量经济学简单模型分析需要明确研究问题和目标。
确定研究问题需要考虑实际背景和理论依据，确定模型的目标是为了回答研究问题。
其次，需要收集相关数据，包括时间序列数据、横截面数据等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和可比较性。
接下来，需要选择合适的模型。
简单线性回归模型是计量经济学中最简单的模型之一，适用于单一自变量和因变量的分析。
简单线性回归模型的数学形式为：y = β0 + β1x + ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
建立模型后，需要进行模型的估计和检验。
普通最小二乘法（OLS）是估计简单线性回归模型最常用的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。
模型的检验包括拟合优度检验、统计检验和计量经济学检验等。
拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，统计检验用于检验模型的假设条件是否成立，计量经济学检验用于评估模型的可靠性、稳定性和预测能力。
最后，需要对模型进行分析和解释。
模型的参数估计值是解释模型的关键，β1表示自变量x每增加一个单位时因变量y的平均增加量。
需要分析模型的假设条件是否成立，以及模型的预测能力。
如果模型存在不足之处，需要进行相应的调整和改进。
总之，计量经济学简单模型分析是经济学研究的重要基础。
通过简单模型分析，我们可以描述、解释和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
随着数据科学和机器学习的发展，计量经济学的方法和技术将不断得到完善和创新，为经济学研究提供更加精确和实用的工具。
第七章单方程计量经济学应用模型
第七章单方程计量经济学应用模型一、内容题要本章要紧介绍了假设干种单方程计量经济学模型的应用模型。
包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。
本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的开展状况，而不是计量模型估量本身。
其目的，是使学习者了解各函数模型是如何开展而来的，即掌握建立与开展计量经济学应用模型的方法论。
生产函数模型，首先介绍生产函数的几个全然咨询题，包括它的定义、特征、开展历程等，并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了回纳。
然后分不以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的开展，前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性〔CES〕生产函数、变替代弹性〔VES〕生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍；后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、革新的C-D、CES生产函数模型、含表达型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。
最后对各种类型的生产函数的估量以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。
与生产函数模型相仿，需求函数模型仍是从全然概念、全然特性、各种需求函数的类型及其估量方法等方面进行讨论，尤其是对线性支出系统需求函数模型的开展及其估量咨询题进行了较具体的讨论。
消费函数模型局部，要紧介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估量咨询题，包括尽对收进假设消费函数模型、相对收进假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收进假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型习惯预期的消费函数模型。
并对消费函数的一般形式进行了讨论。
在其他常用的单方程应用模型中要紧介绍了投资函数模型与货币需求函数模型，前者要紧讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型；后者要紧讨论了古典货币学讲需求函数模型、Keynes货币学讲需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学讲需求函数模型等。
第七章 经典计量经济学应用模型
j=1，2，…，n ， ， ，
为非负常数， X 0为非负常数，表示维持最低生活所 j 必需的第j种商品最小需求量； 必需的第 种商品最小需求量； 种商品最小需求量
βj
Xj ≻ X
0 ≺ β j ≺ 1,
0 j
为边际预算份额
∑β
j
=1
扩展线性支出系统：经济学家郎茨， ② 扩展线性支出系统：经济学家郎茨，1973年 年
n * j
∑P X
k =1 k
0 k
根据关系式（ ） 根据关系式（4）可解出
βj
n
③ 常数弹性需求函数
X j = A P P ⋯P I e
b1 j 1 b2 2 bn n cj
n i =1
µj
ln X j = a j + ∑ bi ln Pi + c j ln I + µ j
2、需求方程系统的设定与估计 、 对（1）式中的所有方程进行研究，并引入随机 ）式中的所有方程进行研究， 干扰项和预算约束
k =1
n
5） （5）
Pj X j = α j + β I
* j
应用ols估计 应用 估计
α j和 β
* j
对（5）式两边求和得： ）式两边求和得：
n
∑P X
k =1 k
0 k
= ∑α j /(1 − ∑ β )
k =1 j =1 * j
n
n
代入（ ） 代入（5）可得
Pj X = α j + β
0 j
X j = X j ( P1 , P2 ,⋯, Pn , I , µ j )
n
∑P X
j =1 j
j
=I
第一讲经典计量经济学模型
方差分析表
变差来源 归于回归模型 归于残差 总变差
平方和
自由度
方差
第一讲经典计量经济学模型
F检验
建立统计量:
给定a，查F分布表得临界值Fa(k,n-k-1)
▼如果F>Fa(k,n-k-1)，则拒绝H0，说明回归模型有显著 意义，即所有解释变量联合起来对Y有显著影响。
▼如果F<Fa(k,n-k-1)，则接受H0，说明回归模型没有显 著意义，即所有解释变量联合起来对Y没有显著影响。
多元线性回归模型的基本假定
假定1：零均值假定 假定2：同方差假定 假定3：无自相关假定 假定4：随机扰动项与解释变量不相关
第一讲经典计量经济学模型
假定5：无多重共线性假定 假定各解释变量之间不存在线性关系（线性无 关），亦即解释变量观测值矩阵X列满秩。
假定6：正态性假定
第一讲经典计量经济学模型
二、普通最小二乘法（OLS） 1、普通最小二乘法
修正的可决系数
修正的可决系数为
特点：
k越大， 越小。 综合了精度和变量数两个因素，兼 顾了精确性和简洁性。
R2必定非负，但 可能为负值。
第一讲经典计量经济学模型
信息准则
为了比较不同解释变量个数k的多元回归模型的拟合优度， 常用的标准还有: 赤池信息准则（Akaike information criterion, AIC）
第一讲经典计量经济学 模型
2020/12/5
第一讲经典计量经济学模型
专题一 经典计量经济学模型
第一节 经典多元线性回归模型 第二节 异方差性 第三节 序列相关性 第四节 多重共线性 第五节 虚拟变量模型 第六节 滞后变量模型
第一讲经典计量经济学模型
计量经济学模型在实际数据中的应用
计量经济学模型在实际数据中的应用一、引言计量经济学作为经济学中的一个分支，在实践中对于经济研究提供了强有力的工具，尤其是在经济学中，通过建立经济学模型来进行详细的经济研究，计量经济学模型的应用已成为研究的重要手段之一。
本文主要围绕计量经济学模型在实际数据中的应用进行探讨，提供给读者一个较全面的认识。
二、计量经济学模型的基本原理及方法1. 整体概述计量经济学模型是经济学中一种运用数学和统计学来研究经济现象的方法。
它主要通过收集、整理和分析原始数据，运用现代计量经济学的数学和统计方法，建立理论模型，来研究经济学上的各种问题，比如市场供求、价格调节、生产管理和消费预测等问题。
2. 建模方法与经济假设在计量经济模型中，经济学家通常采用回归分析的方法来研究变量之间的关系。
建模过程中，首先需要建立起一个理论模型，此模型通常包括一个或多个经济变量及其关系，并由经济学家提出经济假设。
同时，由于实际经济数据往往不完美，因此也需要对模型中的误差项进行考虑。
通常情况下，误差项具有白噪声性质，即存在某种随机成分。
三、计量经济学模型在实际数据中的应用1. GDP的构成GDP是衡量一个国家经济总量的指标，因此对于了解一个国家经济状况至关重要。
计量经济学模型可以对GDP中各个构成因素进行分析。
比如，可以通过构建PPP模型，进行不同国家GDP的比较分析。
同时，也可以通过使用灰色关联分析等方法探讨GDP与其他变量之间的关系。
2. 货币供给与经济增长货币供给对于经济发展至关重要。
由于货币供给难以实时监测，因此，围绕此问题如何利用计量经济学模型进行深入探求，成为了一个重要问题。
相关模型包括新凯恩斯主义模型、RBC模型等。
3. 金融风险控制金融风险控制是金融机构必须要面对的问题。
如何有效控制这风险已成为金融机构不可避免的职责之一。
计量经济学模型能够用来探究金融体制的演进、对各变量之间的关系进行建模等。
如，可以通过金融市场模型等探究风险的来源及其影响，为风险控制提供依据。
七章经典计量经济学应用模型
⑵ 规模报酬 • 所有要素的产出弹性之和 • 规模报酬不变 • 规模报酬递增 • 规模报酬递减 • 为什么经常将规模报酬不变作为生产函数必
须满足的条件？
⒊ 要素替代弹性（Elasticity of Substitution）
⑴ 要素的边际产量(Marginal Product)
• 求得“等价数量”，作为生产函数模型的样本观 测值，以这样的方法来引入技术进步因素。
• 所谓广义技术进步，除了要素质量的提高外，还 包括管理水平的提高等对产出量具有重要影响的 因素，这些因素是独立于要素之外的。
• 在生产函数模型中需要特别处理广义技术进步。
⑵ 中性技术进步
• 假设在生产活动中除了技术以外，只有资本 与劳动两种要素，定义两要素的产出弹性之 比为相对资本密集度，用ω表示。即:
EL / EK
• 如果技术进步使得ω越来越大，即劳动的产出弹 性比资本的产出弹性增长得快，则称动的产出弹性比资本的产出弹性增长得慢， 则称之为节约资本型技术进步；如果技术进步 前后ω不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹 性同步增长，则称之为中性技术进步。
济学理论体系的一部分，与特定的生产理论与环 境相联系。
• 西方国家发展的生产函数模型可以被我们所应用：
生产函数反应的是生产中投入要素与产出量 之间的技术关系；
生产函数模型的形式是经验的产物；不能照搬。
⒉ 要素产出弹性（Elasticity of Output） ⑴ 要素的产出弹性
• 某投入要素的产出弹性被定义为，当其他投入 要素不变时，该要素增加1%所引起的产出量的 变化率。 Y K f K EK Y K K Y Y L f L EL Y L L Y
• 退化为C-D生产函数。为什么？
计量经济模型的应用
宏观经济决策方式
➢ 市场经济体制：价格是内生变量，财政和金融十分 重要
➢ 计划经济体制：价格是外生变量
模型设定的影响因素
经济核算体系：一个宏观经济计量模型只能以 一种核算体系为参考系来设计
➢ SNA体系（国民核算体系） ➢ MPS体系（国民经济平衡体系）
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。05:19:0605:19: 0605:1911/21/2020 5:19:06 AM
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20.11.2105:19:0605:19Nov-2021-Nov-20
加强交通建设管理，确保工程建设质 量。05: 19:0605:19:0605:19Saturday, November 21, 2020
0.6159
Π1
0.1578K1
WˆP 1.50 0.4389(Y T WG )
0.1467(Y T WG )1 0.1304t
选用1921-1941年美国经济数据
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20.11.2120.11.21Saturday, November 21, 2020
3.模型的外生性程度
模型的外生性程度：外生变量与内生变量数目之间的 比例。
外生性程度高，有利于控制模型规模，但需要较大的 样本容量，并且不利于预测
确定模型外生性程度要考虑如下因素：
➢ 模型的功能：预测模型，外生变量要少一点；决策模型，可 以多一点
➢ 可解释性：变量虽然是内生的，但描述起来比较复杂，则把 它作为外生变量，比如汇率
由一般到简单：开始时建立一个一般的模型，将对被 解释变量有影响的变量都作为解释变量；然后在模型 估计过程中逐渐剔除不显著的变量，最后得到一个比 较简单的模型。
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经典计量经济学应用模型
•§7.1 生产函数模型 •§7.2 需求函数模型 •§7.3 消费函数模型 •*§7.4 宏观计量经济模型
§7.1 生产函数模型(Production Function Models，P.F.)
一、几个重要概念 二、以要素之间替代性质的描述为线索 的生产函数模型的发展
MPK f / K MPL f / L
• 边际产量不为负。
MPK 0, MPL 0,
• 边际产量递减。 ( MPK ) 2 f 2 0 K K
( MPL ) 2 f 2 0 L L
⑵ 要素的边际替代率
(Marginal Rate of Substitution)
Y B(L
( t ) 1 (t )
(1 ) K
( t ) 1 ( t ) (t ) ( t ) 1
)
•与CES有什么联系与区别？
⑵ 1971年 Revankar
假定
K a b L
dk Z A exp k k c( )1 a a bk
生产函数反应的是生产中投入要素与产出量之间的 技术关系，无论何种社会制度，任何生产过程都必须是 劳动、技术和资本的结合； 生产函数模型的形式是经验的产物，是以数据为样 本，反复拟合、检验、修正后得到的；我们不能照搬模 型，而应该用我国的有关数据得到相同或者相似的生产 函数模型。
• 生产函数的一阶齐次性 如果生产函数 Y f ( A, K , L,) 中资本、劳动 等非技术要素的投入量同时增长 倍，根据生 产理论中规模报酬不变法则，产出量也应该增 长 倍。即：
f (K , L,...) f ( K , L,...)
称为生产函数的一阶一次性。
在实际生产活动中，存在着规模报酬递增 或者递减的现象，所以，并非所有的生产 函数模型都具有一阶其次性。
2. 要素替代弹性（Elasticity of Substitution） ⑴ 要素的边际产量(Marginal Product) • 其他条件不变时，某一种投入要素增加一个单位 时导致的产出量的增加量。用于描述投入要素对 产出量的影响程度。
• 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随研究对象 变化？是否合理？为什么？ • 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随样本区间 变化？是否合理？为什么？ • 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随样本点变 化？是否合理？为什么？ • C-D生产函数中每个参数的数值范围是什么？为什 么？
⒋ CES生产函数模型(Constant Elasticity 0f Substitution)
• 在中性技术进步中，如果要素之比不随时间变 化，则称为希克斯中性技术进步；如果劳动产 出率不随时间变化，则称为索洛中性技术进步； 如果资本产出率不随时间变化，则称为哈罗德 中性技术进步。
二、以要素之间替代性质的描述为线索 的生产函数模型的发展
⒈ 线性生产函数模型(Linear P.F.)
Y 0 1 K 2 L
1
1
b2 L )
m
•要素之间的替代弹性是否相同？是多大？为什么？
⑹多要素三级CES生产函数模型
三、以技术进步的描述为线索的生产函 数模型的发展
⒈ 将技术要素作为一个不变参数的生产函数 模型
Y AK L
Y A( 1 K
2L )
m
Z A exp
dk k 1a k c( ) a bk
⒉ 改进的C-D生产函数模型
Y A(t ) K L
t
Y A0 (1 ) K L
Cobb, Dauglas Dauglas,Durand Solow Solow
C-D生产函数 C-D生产函数的改进型 C-D生产函数的改进型 含体现型技术进步生产函数
1967年 Arrow等
1967年 Sato
两要素CES生产函数
二级CES生产函数
1968年 Sato, Hoffman
1968年 Aigner, Chu 1971年 Revanker
• 求得“等价数量”，作为生产函数模型的样本观 测值，以这样的方法来引入技术进步因素。 • 所谓广义技术进步，除了要素质量的提高外，还 包括管理水平的提高等对产出量具有重要影响的 因素，这些因素是独立于要素之外的。 • 在生产函数模型中需要特别处理广义技术进步。
⑵
中性技术进步
• 假设在生产活动中除了技术以外，只有资本 与劳动两种要素，定义两要素的产出弹性之 比为相对资本密集度，用ω表示。即:
VES生产函数
边界生产函数 VES生产函数 超越对数 生产函数
1973年 Christensen, Jorgenson 1980年
三级CES生产函数
⑶ 生产函数是经验的产物
• 生产函数是在西方国家发展起来的，作为西方经济学理 论体系的一部分，与特定的生产理论相联系。
• 西方国家发展的生产函数模型可以被我们应用（原因）：
MRS K L MPL / MPK MRS L K MPK / MPL
• 从生产函数可以求得要素的边际产量和要素的边 际替代率。
⑶
要素替代弹性
• 要素替代弹性定义为两种要素的比例的变化率 与边际替代率的变化率之比。
d ( K / L) d ( MPL / MPK ) ( K / L) ( MPL / MPK )
• 当两种要素可以互相替代时，就可以采用不同 的要素组合生产相同数量的产出量。要素的边 际替代率指的是在产量一定的情况下，某一种 要素的增加与另一种要素的减少之间的比例。
MRS K L K / L
表示K对L的边际替代率，即在保持产量不变的情 况下，替代1单位L所需要增加的K的数量。
• 要素的边际替代率可以表示为要素的边际产量之 比。参见教材P220
Y A K
1 1 c
L
1 1 c
L A K
1 1 c
L
c 1 c
• 退化为C-D生产函数。为什么？
• 当a=1时，
1 bk
Y AK
1 1 c
b (L ( ) K) 1 c
c 1 c
Y AK
1 ( )m 1 c
b (L ( ) K) 1 c
c ( )m 1 c
为实际应用的VES生产函数。
•为什么是“变替代弹性”？
⒍ 超越对数生产函数模型 (Translog P.F.)
ln Y 0 K ln K L ln L KK (ln K ) LL (ln L) KL ln K ln L
2
2
• 如果 KK LL KL 0
•
•
要素替代弹性是描述生产行为的重要参数， 求得要素替代弹性是生产函数的重要应用。 要素替代弹性不为负。
•
特殊情况：要素替代弹性为0、要素替代弹性 为∞。
3. 技术进步 ⑴ 广义技术进步与狭义技术进步
• 所谓狭义技术进步，仅指要素质量的提高。
• 狭义的技术进步是体现在要素上的，它可以通 过要素的“等价数量”来表示。
• 如果
1 KK LL 2 KL
，表现为何种时常函数？
，表现为何种时常函数？
⒎ 多要素生产函数模型
⑴ 多要素线性生产函数模型
Y 0 1 K 2 L 3 E
⑵ 多要素投入产出生产函数模型
K L E Y min( , , ) a b c
⑶ 多要素C-D生产函数模型
Y A( 1 K
2L )
m
d ( K / L) d ( MPL / MPK ) ( K / L) ( MPL / MPK )
MPL K d (ln( )) d (ln( )) L MPK 1 1
• 替代弹性的推导过程？（独立推导一遍）
• 在CES生产函数中要素的替代弹性是否随研究对象 变化？是否合理？为什么？ • 在CES生产函数中要素的替代弹性是否随样本区间 变化？是否合理？为什么？
其中:
Z Y L,k K L
• 当b=0时 ，
Y A exp L dk k 1a k c( ) a
a A exp( ln 1 a k 1 a ) c 1 1 a k a a
1 a a
令
1 a , Ae A a
1a
1 1 Y a ck 1 a A ( 1 a ) A (a k c) L a k
Y AK L E
⑷ 多要素一级CES生产函数模型Y 源自A(1 K 2 L
3 E
)
m1
• 要素之间的替代弹性是否相同？是多大？为什么？
⑸ 多要素二级CES生产函数模型
YKE (a1 K 1 a2 E 1 ) Y A(b Y
1 KE
1 K Y A (a ( ) c) L L
1a
A ( a 1 a K cL )
•退化为CES模型。为什么？
1
• 当b=0，a=1时 ，
Y dk A exp L k (1 c)
1 ln k A exp( ) A k 1 c 1 c
⒊ C-D生产函数模型
Y EK K Y EL L
Y AK L
K 1 Y A K L Y K L 1 Y AK L Y L
d ( K / L) ( K / L)
d ( MPL / MPK ) ( MPL / MPK )
MPL K d (ln( )) d (ln( )) L MPK K K d (ln( )) d (ln( )) L L K K d (ln( )) d (ln( ) ln( )) L L 1