经济计量模型应用中的若干问题

经济计量模型应用中的若干问题

沈利生2009年6月

一、对理论模型的认识

二、文献检索

三、实证分析数据

（1）利用平减指数把当年价序列换算成可比价（不变价）序列

（2）价格水平、同比指数、环比指数的区别和联系

（3）在季度模型和月度模型中，要特别注意价格指数的频率特征

（4）自造数据和有问题的数据

四、模型的参数估计

（1）预先判断参数的估计值

（2）关于Granger因果关系检验

（3）VEC模型（向量误差修正模型）中误差修正项系数的符号

（4）直接线性回归与对数线性回归

五、错误模型举例

（1）直接估计出口、进口对GDP的贡献

（2）利用误差修正模型测算出口、进口对GDP的贡献

（3）利用模型分析石油消费与GDP之间的关系

（4）粮食单位面积产量模型

（5）GDP与财政支出的关系

（6）测算物流业对经济增长的影响

六、实例

（1）客户信用评级系统的经济计量模型检验

（2）授信风险限额的人工神经网络模型检验

一、对理论模型的认识

写论文是问题导向，通过思考某一方面的问题，试图分析或解释清楚，这是撰写论文的出发点。分析问题自然要根据相应的理论，实证分析更是需要有相应的理论模型，它是计量模型的基础，重要性不言而喻。如果理论模型有问题，以其为基础的实证分析也就有了问题。保证理论模型的正确性应放在第一位。理论模型从定性角度出发，指明该问题应该包括哪些方面的变量，各变量之间大致有什么样的数量关系，数量变化的方向、数量变化的范围等等。理论模型指导实证分析，同时又需要实证分析的支持和验证。

理论模型是经过很多人的努力，不断改进完善而来。分析现有问题通常是先考虑已有的

理论中有没有可以直接采用的，如有，再进一步看看可否直接采用，有无不妥之处。模型选择直接决定了论文的方向，自然要慎之又慎，马虎不得。模型选择是否合适，既与对模型的了解直接有关，也与实证分析直接有关。经常遇到的一个问题是，理论模型看上去很完美，无懈可击，却难以得到实证支持。或者是没有相应的数据，或者是数据不支持，这时可以考虑采取变通方式。

经常能见到的做法是，直接借用国外的已有模型，利用中国数据去验证和解释中国经济中的问题。需要注意的地方是要考虑中国的国情。由于中国长期实行计划经济体制，其中的经济规律不一定能完全套用西方市场经济体制下的规律来描述。在实证分析中发现结果与理论模型的分析不相符时，要作具体分析。不能只想着如何利用各种技巧，尽量让实证结果去符合理论模型，这种“削足适履”的做法不可取。要有这样的思想准备：当实证结果与理论模型不同时，有可能包含了新的含义，如果能对这种不同作出解释或许就是创新。

关于创立新的理论模型的问题。只有确认了现有理论模型都不适用时，再去考虑创立新的理论模型。所以，这需要对既有理论模型有透彻的了解。通常是在研究实践中有了一定程度的积累以后，才可能激发出创新灵感。论文贵在创新，但不是为创新而创新，试图在一开始就想创立一种新理论或新模型并不现实。创立新理论模型非常困难，是一种可遇而不可求的事。经过较长时间的研究实践，很可能会在不经意间得到灵感，产生新想法，这是水到渠成的结果。

二、文献检索

目前，利用计算机到相关数据库中去检索有关文献是一件极其普通极其容易之事，只需打上几个关键词，点击搜索，几秒钟就在相关的数据库中得到了搜索结果，这为学术研究带来了极大方便，尤其是节省了时间。充分有效地利用好已有的数据库，是学术研究的基本功。文献检索的目的简单而明确，了解和掌握本领域的国内外研究现状。通过研读他人的已有研究成果，判断进展情况，明确自己的研究方向。研读的目的是为了参考借鉴，少走弯路，获得启发和灵感。所谓创新，说白了，就是要说出一些他人没有说过话，提出一些他人没有提出来的观点或结论，所以首先要知道他人已经说了些什么。在撰写博士论文的过程中，搜索和阅读会占用大量时间，这很正常。这是写出高水平论文的必需付出。各种杂志上发表的论文反映了当时的最新研究成果，所以，阅读文献主要是阅读论文。

搜索文献的结果通常有如下各种情况：

（1）未搜索到相关文献，说明尚未有涉及该问题的研究，但这种情况较为罕见。得出没有相关文献的结论一定要谨慎，要尽可能利用多种关键词反复搜索。直接向名家请教也是可供考虑的方式，一般来说，名家见多识广。现在，发送电子邮件请教也很方便。通常简单的询问请教常能得到回答。2003年本人曾经向陈锡康教授请教过，国内外有无计算进口产品引起的增加值的公式。他的回答是，国内肯定没有，国外则还未见到。

（2）已有的文献很多，这是较为常见的情形。需要细细比较各家之言，看有无可以继续探讨和发挥的地方。参考文献很多时，也无需篇篇都化同样的时间，应有所取舍。一个诀窍是查看这些文献自身列出的参考文献，特别要关注那些被引用得比较多的文献，引用率高

的论文大致上可以认为得到了学术界的公认。更要关注最新发表的论文，新论文一般都有新观点或新结论，因为没有新意的论文很难发表。有新意的论文往往发表在有影响的杂志上。如果发现某作者在某方面发表的新作引起了自己的兴趣，不妨检索一下他以往发表过的论文，因为同一作者的研究大都集中在某一领域，按时间顺序考察其先后发表的论文，可以发现其学术研究的发展过程，从中可能会得到启发。

（3）已有文献的论述中存在某种错误，这种情形不是很多，但还有可能会遇到。阅读文献时要有批判的眼光，不能盲目迷信。名家权威的话固然要听，但要建立在自己完全理解的基础上。如果名家的话确实有问题，不加分析地迷信就可能引起误导。

一个例子，对GDP核算恒等式中进口的讨论（见另文）。

本人的论文“三驾马车的拉动力评估”投向某杂志，二审专家认为文中的一个公式有问题。其实不是本人的论文有问题，而是这位审稿专家迷信了教科书，接受了特殊情形下的公式，反倒把一般情形下的公式当成了错误。

三、实证分析数据

实证分析是博士论文中不可或缺的一部分。不管是研究国内问题，还是国际问题，都要用相关的数据说话，利用最新的数据得出的结论才有说服力。

经济计量模型中经常用到的数据类型主要有：

（a）时间序列数据

（b）横截面数据

（c）面板数据（panel data，兼有时间和截面两个维度）

根据时间序列数据的频率特征又可分为：年度数据、季度数据、月度数据、周数据、日数据。前三种大致是宏观经济数据，后两种大都是金融市场上的数据，又称作高频数据。

对数据的第一要求是准确，应采用权威部门公布的数据，要有出处。博士论文不宜采用未公开发表的内部数据，那样容易引起争议，遭到批评。内部数据还有一个保密的问题，只能用于内部报告，不便于发表。

对数据的第二要求是一致。尤其是频率特征必须一致：年度模型用年度数据，季度模型用季度数据，月度模型用月度数据。这些话看起来很简单，似乎不会搞混，但实际上未加注意的文章还是能见到。

下面是使用宏观经济数据时经常会遇到的几个问题。

（1）利用平减指数把当年价序列换算成可比价（不变价）序列。

现有的统计数据并不直接给出平减指数（或减缩指数），需要自行计算。GDP是经常要用到的一个数据，下面以GDP为例作一介绍。

假设当年价为GDP，不变价为GDPC（基年通常定为逢10的年份，例如1990年价或2000年价，根据需要而定），GDP平减指数为PGDP，平减指数等于现价除以不变价：