高级计量经济学 第十二章 市场和政策分析模型
第12章-多值选择模型
第 12 章 多值选择模型
12.1 多项 Logit 与多项 Probit 假设可供个体选择的方案为 y 1, 2, , J ，其中 J 为正整数。 个体 i 选择方案 j 的效用为
U ij xi β j ij (i 1, , n; j 1, , J )
exp( xi β j ) P( y j ) P( y j | y 1 or j ) P( y 1) P( y j ) 1 exp( xi β j )
上式与二值 Logit 具有完全相同的形式。
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“几率比”(odds ratio)或“相对风险”(relative risk)为
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图 12.1 中的“交通工具”可视为此树形结构的“根部”(root)， 第一层(level 1)的“公共交通、私人交通”为“树干”(limb)，而 第二层(level 2)的 “公交、 地铁、 自驾车、 出租车” 为 “树枝” (branch)。 可将此树形结构视为“决策树”(decision tree)，但关键在于它 的统计性质，即在第二层的每组内部允许扰动项相关，比如
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解决方法之一是，把相似的方案归入一组，允许同组内的方案 相关，但不同组的方案相互独立。 比如，在交通工具的选择上，可把“公交车、地铁”归入“公 共交通组” ，而把“自驾车、出租车”归入“私人交通组” ，形成 嵌套式(nested)的树形结构。
交通工具
公共交通
私人交通
公交
地铁
自驾车
出租车
图 12.1 嵌套 Logit 的树形结构
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个体 i 选择方案 j 的效用：
计量经济模型的应用
计量经济模型的应用1. 简介计量经济学是应用数理统计和经济理论的统计学分支，旨在使用统计方法来解释经济现象和经济政策的影响。
计量经济模型是计量经济学的重要组成部分，它是通过建立数学方程来描述经济变量之间的关系，以实现对经济现象的测量、预测和政策评估。
2. 应用领域计量经济模型在经济学研究的各个领域都有应用，包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学等。
下面将介绍几个常见的应用领域。
在宏观经济学研究中，计量经济模型被广泛应用于宏观经济变量的分析与预测。
例如，经济增长模型可以用来研究一个国家或地区的经济增长速度，以及影响经济增长的因素。
货币供应和通货膨胀模型可以用来解释货币供应量对通货膨胀率的影响。
经济周期模型可以用来分析经济周期的起伏。
这些模型可以帮助决策者制定宏观经济政策，同时也对企业和个人的决策提供参考。
2.2 微观经济学在微观经济学研究中，计量经济模型常被用于分析个体行为和市场行为。
例如，需求和供给模型可以用来分析价格和数量之间的关系，研究市场的供求关系和均衡价格。
企业生产函数模型可以用来测量企业使用不同生产要素的效率和生产率水平。
这些模型可以帮助企业制定销售和生产策略，优化资源配置。
计量经济模型在劳动经济学中的应用主要包括劳动力供给和劳动力需求分析。
劳动力供给模型可以用来研究个体的劳动供给决策，包括劳动力参与率、工作时间等。
劳动力需求模型可以用来研究企业对劳动力的需求决策，包括工资水平、雇佣数量等。
这些模型可以帮助政府制定劳动力政策，引导劳动力市场的平衡发展。
2.4 金融经济学在金融经济学研究中，计量经济模型常被用于分析金融市场中的变量之间的关系。
例如，资本资产定价模型（CAPM）可以用来研究资产价格的形成机制，以及不同风险资产的投资组合。
利率模型可以用来研究利率的变动规律，对货币政策和金融市场预测有重要意义。
这些模型可以帮助投资者制定投资策略，评估风险和收益。
3. 模型评估计量经济模型的应用不仅需要建立模型，还需要对模型进行评估。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论来研究经济现象。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们分析经济数据，预测经济变化，评估政策效果等。
下面我们将通过几个实际案例来展示计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个关于劳动力市场的案例。
假设我们想要研究教育水平对个体工资收入的影响。
我们可以建立一个计量经济学模型，以教育水平作为自变量，工资收入作为因变量，控制其他可能影响工资收入的因素，如工作经验、性别、地区等。
通过对大量的劳动力市场数据进行回归分析，我们可以得出教育水平对工资收入的影响程度，进而评估教育政策对经济的影响。
其次，我们来考虑一个关于消费行为的案例。
假设我们想要研究收入水平对消费支出的影响。
我们可以建立一个消费函数模型，以收入水平作为自变量，消费支出作为因变量，控制其他可能影响消费支出的因素，如家庭规模、价格水平、偏好等。
通过对消费者调查数据进行计量经济学分析，我们可以得出收入水平对消费支出的弹性，从而预测未来的消费趋势，指导政府制定经济政策。
最后，我们来看一个关于市场竞争的案例。
假设我们想要研究市场结构对企业利润的影响。
我们可以建立一个产业组织模型，以市场结构（如垄断、寡头、完全竞争）作为自变量，企业利润作为因变量，控制其他可能影响企业利润的因素，如生产成本、市场需求、技术创新等。
通过对不同产业的数据进行计量经济学分析，我们可以得出不同市场结构下的企业利润水平，为政府监管和产业政策提供依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到计量经济学模型在实际经济分析中的重要作用。
它不仅可以帮助我们理解经济现象的规律，还可以指导政策制定和企业决策。
当然，计量经济学模型的建立和分析也需要注意数据的质量、模型的假设条件等问题，只有在严谨的理论基础和丰富的实证分析基础上，我们才能得出可靠的经济结论。
综上所述，计量经济学模型在经济学研究中具有重要的地位和作用，它为我们提供了一种强大的工具来分析经济现象，预测经济变化，评估政策效果。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验： (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验： (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验： (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来，改革开放的影响不断加大，人民的物质文化生活水平日益提高，消费水平和消费结构都有了一定的调整，随着城镇化程度的提高，城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要，因此，对其进行计量经济分析的十分有必要的。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。
格雷厄姆艾利森的计量经济学模型评估与政策分析
格雷厄姆艾利森的计量经济学模型评估与政策分析格雷厄姆·艾利森（Graham Elliott）是一位知名的计量经济学家，其模型评估与政策分析在学术界和实践中都具有重要的影响力。
本文将对格雷厄姆·艾利森的计量经济学模型评估与政策分析进行讨论和分析。
一、格雷厄姆·艾利森简介格雷厄姆·艾利森是一位拥有丰富经验和资深背景的计量经济学家。
他在哈佛大学获得数学学士学位，并在斯坦福大学获得经济学博士学位。
他担任过美国总统计局与美国联邦储备银行的高级经济学家职位，目前任教于密歇根大学。
二、计量经济学模型评估1. 随机计量经济学模型随机计量经济学模型是格雷厄姆·艾利森研究的一个重要领域。
他对这种模型进行了深入研究，包括在时间序列和横截面数据上的评估方法。
他提出了一种基于高斯过程的新方法，用于评估非线性随机效应等。
2. 假设检验和模型选择格雷厄姆·艾利森在假设检验和模型选择方面也作出了重要贡献。
他提出了一种基于Bootstrap方法的统计检验，帮助研究者在数据有限的情况下获得更准确的结论。
他还研究了贝叶斯模型平均方法，用于在多个可能的模型中选择最佳模型。
三、政策分析格雷厄姆·艾利森的研究不仅仅停留在理论层面，他还将其计量经济学模型评估应用于实际政策分析中。
他关注了诸多国家和地区的重要经济政策问题，包括环境政策、教育改革、医疗保健市场以及金融监管等。
1. 环境政策在环境政策方面，格雷厄姆·艾利森研究了碳定价、排放交易和能源政策等问题。
他基于计量经济学模型评估了这些政策的影响，并提出了一些有针对性的政策建议。
2. 教育改革格雷厄姆·艾利森还关注了教育改革问题，特别是与学校绩效评估和教师激励相关的政策。
他运用计量经济学模型评估了不同政策对学生学习成绩的影响，并提出了一些改进方案。
3. 医疗保健市场对于医疗保健市场，格雷厄姆·艾利森的研究重点包括医疗保险市场和药品定价等问题。
金融市场的计量经济学
金融市场的计量经济学金融市场是一个充满变动和不确定性的领域，深受经济学家、学者和决策者的关注。
计量经济学作为一种强大的工具和方法，被广泛应用于金融市场的分析和预测。
本文将探讨金融市场的计量经济学应用，并介绍其在金融领域的重要性。
一、引言计量经济学是应用数学和统计学原理，分析经济数据、理解经济现象和预测经济变量的一门学科。
在金融市场中，计量经济学的应用可以帮助我们深入了解市场的运作机制、预测市场走势，以及评估金融政策的效果。
二、金融市场的计量经济学模型1. 资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）CAPM是计量经济学中广泛使用的一种模型，用于计算资产的预期回报。
通过考虑资产的系统风险和市场风险溢价，CAPM模型可以估算投资组合的预期回报率，并为投资者提供了理论依据。
2. 随机波动模型（Stochastic Volatility Model）金融市场的波动性是一个重要的问题，随机波动模型提供了一种描述金融市场波动性的方法。
该模型允许波动性在不同的时间段和市场状态下变化，从而更真实地反映市场的风险。
3. 共整合模型（Cointegration Model）共整合模型是计量经济学中用于分析时间序列数据的一种方法。
在金融市场中，共整合模型可以用来研究两个或多个金融变量之间的长期关系，揭示它们之间的均衡关系。
三、计量经济学在金融市场的应用1. 金融市场预测计量经济学提供了大量的工具和方法，可以用于金融市场的预测和分析。
通过对历史数据的回归分析和时间序列模型的应用，可以帮助我们预测金融市场的走势和变动。
2. 金融政策评估计量经济学在金融政策评估中发挥着重要作用。
通过建立经济模型和计量模型，可以评估不同政策对金融市场和经济增长的影响，并提供政策制定者参考。
3. 风险管理金融市场的风险管理是一个复杂而关键的问题。
计量经济学提供了一些方法，如价值-at-风险（Value-at-Risk）模型和条件异方差（Conditional Heteroskedasticity）模型，可以帮助金融机构评估和管理风险。
经济计量模型在预测和政策分析中的应用
经济计量模型在预测和政策分析中的应用经济计量模型是经济学中的一种重要工具，它通过建立数学模型来分析经济现象和预测经济走势。
在预测和政策分析中，经济计量模型的应用十分广泛，并且具有重要的意义。
首先，经济计量模型在经济预测中发挥着重要作用。
通过对历史数据的分析和建模，经济学家可以利用经济计量模型来预测未来的经济走势。
例如，通过对GDP、通货膨胀率、失业率等经济指标的分析，可以建立宏观经济模型，用于预测未来的经济增长率和通货膨胀水平。
这对于政府制定经济政策、企业进行生产经营决策以及个人进行投资决策都具有重要的参考价值。
其次，经济计量模型在政策分析中也具有重要意义。
政府在制定经济政策时，需要对政策的效果进行评估和分析。
经济计量模型可以帮助政府评估不同政策的影响，为政策制定者提供决策依据。
例如，政府希望通过减税政策刺激经济增长，经济计量模型可以帮助政府估计减税政策对经济增长的影响程度，从而为政府制定减税政策提供科学依据。
此外，经济计量模型还可以用于分析经济变量之间的相互关系。
经济学家通过建立经济计量模型，可以研究经济变量之间的因果关系。
例如，研究人员可以建立消费与收入之间的关系模型，来分析收入变化对消费的影响。
这种分析可以帮助人们更好地理解经济现象，并为经济政策的制定提供参考。
然而，经济计量模型在应用中也存在一些挑战和限制。
首先，经济计量模型的建立需要大量的数据和复杂的数学方法。
这对于数据收集和处理能力有一定要求，同时也需要经济学家具备较强的数学建模能力。
其次，经济计量模型的预测和分析结果受到多种因素的影响，包括模型的设定、数据的质量以及经济环境的变化等。
因此，在应用经济计量模型时，需要谨慎对待模型的结果，并结合实际情况进行综合分析。
综上所述，经济计量模型在预测和政策分析中具有重要的应用价值。
通过建立经济计量模型，可以预测经济走势、评估政策效果以及分析经济变量之间的关系。
然而，应用经济计量模型也需要注意其局限性，并结合实际情况进行综合分析。
计量经济学logit模型
计量经济学logit模型引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数学和统计方法来研究经济现象和经济问题。
其中，logit模型是计量经济学中常用的一种模型，它被广泛应用于各个领域，如市场研究、消费者行为分析、医学研究等。
本文将对logit模型进行详细介绍，包括其基本原理、应用场景以及优缺点等。
一、logit模型基本原理logit模型是一种广义线性模型，用于描述两个互斥事件之间的关系。
在logit模型中，我们通常关注的是某个事件发生的概率，即几率(odds)。
几率是指某个事件发生的概率与不发生的概率的比值。
logit模型通过将几率转化为一个线性函数来建模，从而实现对事件发生概率的预测。
logit模型的数学表达式为：log(odds) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn其中，log(odds)表示对数几率，β0、β1、β2...βn是待估计的系数，X1、X2...Xn是自变量。
通过估计系数，我们可以得到自变量对事件发生概率的影响程度。
二、logit模型的应用场景1. 市场研究：logit模型可以用于预测消费者的购买行为。
通过考察不同因素对购买决策的影响，如价格、品牌、促销活动等，可以帮助企业制定有效的市场营销策略。
2. 消费者行为分析：logit模型可以用于研究消费者在不同选择之间的偏好。
例如，在购买某一产品时，消费者面临多个选择，通过分析消费者的偏好，可以为企业提供产品改进和定价策略的建议。
3. 医学研究：logit模型可以用于预测某种疾病的发生概率。
通过考察与疾病相关的因素，如年龄、性别、家族病史等，可以帮助医生和研究人员进行疾病风险评估和预防措施的制定。
三、logit模型的优缺点1. 优点：（1）适用性广泛：logit模型可以应用于各个领域，对于描述二元事件的概率关系具有较好的表达能力。
（2）结果易解释：logit模型的系数可以解释为自变量对事件发生概率的影响程度，便于理解和解释模型结果。
计量经济学导论
计量经济学导论计量经济学是一门研究经济现象的量化方法和技术的学科，它运用数学和统计学的工具，帮助我们理解和解释经济现象。
本文将介绍计量经济学的基本概念、研究方法和应用领域。
一、计量经济学的概述计量经济学是经济学与数学、统计学相结合的交叉学科，它通过构建经济模型和运用统计方法，使得经济理论能够得到验证和实证。
计量经济学的发展，不仅丰富了经济学理论，也提供了政策制定和商业决策的重要工具。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学最基本的工具，它通过建立变量之间的关系，帮助我们理解经济现象。
线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。
2. 假设检验假设检验是计量经济学中常用的统计方法，用来验证经济理论的假设是否成立。
假设检验通常包括设置原假设和备择假设，计算统计量并进行假设验证。
3. 时间序列分析时间序列分析用来研究同一变量随时间推移的变化趋势，包括趋势分析、季节性调整和周期性分析等。
时间序列分析可以帮助我们预测未来经济变化，并进行经济政策的制定。
三、计量经济学的应用领域1. 宏观经济学计量经济学在宏观经济学中具有广泛的应用，可以用来分析国民经济的总体波动、通货膨胀率和失业率等重要经济指标，并帮助政府制定宏观经济政策。
2. 产业经济学计量经济学在产业经济学中可以用来研究市场结构、产业竞争力和企业绩效等问题。
通过计量分析，我们可以评估市场的效率和市场竞争的程度。
3. 金融经济学计量经济学在金融经济学中具有重要的应用，可以用来研究股票价格的波动、资产定价和金融风险管理等问题。
通过计量模型，我们可以预测金融市场的变化和做出投资决策。
四、计量经济学的挑战和局限性尽管计量经济学在解释和预测经济现象方面具有广泛的应用，但它也面临一些挑战和局限性。
例如，计量经济模型通常建立在一些假设前提下，而这些假设在现实经济中并不一定成立。
另外，计量经济模型的选择和参数的估计也需要一定的经验和判断。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它通过建立数学模型来研究经济现象，并利用实证数据对模型进行检验和估计。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，制定经济政策等。
下面，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型在经济分析中的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型的案例。
假设我们想研究劳动力市场的供求关系，我们可以建立一个简单的线性回归模型来分析劳动力市场的工资水平与就业率之间的关系。
我们收集了一些城市的数据，包括每个城市的平均工资水平、就业率、教育水平等变量，然后利用线性回归模型来估计工资水平与就业率之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如工资水平的提高是否会影响就业率，教育水平对工资水平的影响等。
其次，我们来看一个时间序列模型的案例。
假设我们想预测未来几个季度的经济增长率，我们可以利用时间序列模型来进行预测。
我们收集了过去几年的经济增长率数据，然后利用时间序列模型来对未来的经济增长率进行预测。
通过对模型的估计和预测，我们可以得出一些结论，比如未来几个季度的经济增长率可能会呈现什么样的趋势，有助于政府制定经济政策和企业进行经营决策。
最后，我们来看一个面板数据模型的案例。
假设我们想研究不同地区的经济增长对环境污染的影响，我们可以利用面板数据模型来进行分析。
我们收集了不同地区的经济增长率和环境污染指标的数据，然后利用面板数据模型来估计经济增长与环境污染之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如经济增长对环境污染的影响程度，不同地区之间的差异等。
综上所述，计量经济学模型在经济分析中具有重要的应用价值。
通过建立合适的模型并利用实证数据进行分析，我们可以更好地理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，为政府制定经济政策和企业经营决策提供科学依据。
希望以上案例可以帮助大家更好地理解计量经济学模型在实际应用中的重要性和价值。
高级计量经济学讲解
高级计量经济学讲解高级计量经济学，这个名字听起来就有点“高大上”，是不是？你一听就觉得，哎呀，这是不是啥高深的学问，得拿出超级能力才能懂？别着急，今天咱们就轻松聊一聊这个话题，带你一步步走进计量经济学的世界，保证让你既能听懂，又能笑得出来。
计量经济学这玩意儿，说白了就是用数学和统计的方法来分析经济现象。
你看啊，经济学就像是一盘大大的菜，什么股票、房价、失业率、通货膨胀，都是其中的一道道“配菜”。
但是如果你没有办法把这些“配菜”弄清楚，最后做出来的“菜”就是一锅乱炖，啥味儿都没有。
计量经济学就像是厨房里的那些“调味料”，它能帮助我们用数字、公式来给这些现象调调味儿，让它们变得更有意义，甚至能够预测未来——是的，预测未来！你可能会想，哎呀，这不就跟算命差不多嘛？可别小看了这个“预测未来”！计量经济学可不是看星座那么简单，它是通过各种统计方法和模型，告诉你这个世界是怎么运作的。
举个例子，假如你想知道房价涨不涨，是不是可以用计量经济学来分析一下？有道是“众里寻他千百度”，你分析的数据就是你寻找到的线索。
你把各类经济数据丢进模型，得到的结果就像是用心灵感应猜测未来的走向一样，虽然不完美，但比瞎猜强多了。
听到这儿，你也许会想，嗯，算了，我还是不要碰这个“高级”计量经济学了，太复杂了。
其实呢，事情并没有那么可怕。
高级计量经济学的魅力，恰恰在于它能够帮助你搞懂很多看似复杂的经济问题。
你知道，生活中很多事儿其实都不是那么简单的，明明大家都在说“经济不好”，但到底哪里不好，为什么不好，怎么不好，光靠直觉和经验是根本搞不清楚的。
你要是能用计量经济学的方法把这些搞明白，那你就真的不只是看表面，你是从数据中挖掘出“真相”的人！要想玩转高级计量经济学，你得先过一关，那就是理解它背后的数学工具。
别急，不用害怕，那些公式看起来似乎很吓人，但实际上，只要你耐心点，慢慢琢磨，图表和数据其实是能说话的。
你想啊，数学和经济学就像一对老夫老妻，彼此相互依存，没有一个好的数学基础，经济学就像是失去了根基的高楼，摇摇欲坠。
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。
中国经济的CGE模型及政策模拟
中国经济的CGE模型及政策模拟中国经济作为全球最大的经济体之一，其发展状况一直备受。
在研究中国经济问题时，经济模型的应用起着至关重要的作用。
其中，CGE模型作为一种重要的经济模型，被广泛应用于政策模拟和经济发展研究中。
本文将介绍中国经济的CGE模型及政策模拟的相关内容，以期为读者提供有益的参考。
CGE模型，全称一般均衡模型，是基于福利经济学构建的一种分析经济系统的有效工具。
它通过构建一系列方程，模拟整个经济系统的运行，并分析各种政策对经济的影响。
CGE模型在经济学的应用领域有着广泛的应用，特别是在贸易、气候变化、资源分配等问题上具有重要价值。
近年来，中国经济的CGE模型也得到了迅速发展，为政策制定和学术研究提供了有效工具。
中国经济的CGE模型是根据中国经济实际情况构建的一种经济模型。
它以中国经济为研究对象，模拟整个经济系统的运行，并分析各种政策的影响。
其构造原理主要包括两个方面：首先是引力模型。
引力模型是一种研究经济区域之间相互作用的模型，它根据经济体的规模和距离来模拟贸易流的变动。
在中国经济的CGE 模型中，引力模型被用来模拟中国各地区之间的贸易流动，从而反映全国范围内的经济活动。
其次是输出生效模型。
输出生效模型是一种模拟经济体对外贸易的模型，它根据出口产品的属性和市场需求来模拟出口收入的变动。
在中国经济的CGE模型中，输出生效模型被用来模拟中国的出口收入变动，从而反映国际市场对中国商品的需求情况。
基于CGE模型，我们可以进行政策模拟，即预测不同政策对经济的影响。
在中国经济的CGE模型中，我们可以通过调整各种政策参数来模拟不同政策对经济的影响，从而为政策制定提供参考。
例如，我们可以通过调整税率、政府支出等参数来模拟需求管理政策对经济的影响；也可以通过调整生产要素价格、产业结构等参数来模拟供给调整政策对经济的影响。
通过CGE模型的模拟，我们可以较为准确地预测政策的短期和长期效果，从而为政策制定提供有益的参考。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结基本概念：变量与参数：变量是可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是在模型中不变的常量。
线性关系与非线性关系：线性关系是两个变量之间的关系可以用一条直线来表示，而非线性关系则不符合这一特点。
动态关系与静态关系：动态关系是指变量之间的关系随着时间的推移而变化，而静态关系则在一个时间点上成立。
研究内容：理论计量经济学：研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学：在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
主要原理：样本与总体：样本是从总体中选取的一部分个体或观测值，用于进行研究和分析。
总体指全部个体或观测值的集合。
样本必须具有代表性、随机性和独立性，才能保证统计推断的准确性。
回归分析：常用的统计工具，用于研究变量之间的关系，以及预测某个变量的取值。
包括简单线性回归、多元线性回归等。
假设检验：用于检验某个假设是否成立的重要方法。
多重共线性：回归方程中自变量之间存在高度相关关系的问题，可能导致回归系数的不准确性和不同自变量的解释能力的降低。
异方差性：回归模型中误差项方差不同的现象，可能导致回归系数的偏误和统计推断的不准确性。
特点与意义：研究对象发生变化：从确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。
研究方法发生根本变化：基于概率论和数理统计，是一种新的数学形式。
研究结果发生变化：计量经济学模型的结论是概率意义上的，不太确定。
应用领域：金融市场分析：研究金融市场中的价格变动、波动性和流动性等。
风险管理：评估金融风险，并开发相应的风险管理策略。
资产定价：解释金融资产价格的变动和波动性，并预测未来的价格走势。
市场微观结构分析：研究金融市场的微观结构和市场行为。
经济政策分析：评估经济政策对金融市场的影响，并提供相应的政策建议。
以上总结仅供参考，计量经济学是一个涉及多个领域的复杂学科，如需更详细或更深入的理解，建议参考相关教材或咨询经济学专家。
计量经济学did模型
计量经济学did模型计量经济学DID模型引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来解决经济问题。
DID模型（Difference-in-Differences）是计量经济学中一种常用的分析方法，用于评估政策或其他干预措施对某一特定群体或地区的影响。
本文将介绍DID模型的基本原理、应用领域以及一些相关的注意事项。
一、DID模型的基本原理DID模型是一种自然实验设计，通过比较两个群体或地区在政策干预前后的差异，来评估政策对实验组的影响。
其中，实验组是受到政策干预的群体或地区，对照组是没有受到政策干预的群体或地区。
通过比较实验组和对照组在政策干预前后的差异，可以得出政策对实验组的效应。
DID模型的基本原理可以通过以下公式表示：Y_it = α + β*T_i + γ*D_t + δ*(T_i*D_t) + ε_it其中，Y_it表示观测单位i在时间t的结果变量；T_i表示观测单位i 是否受到政策干预的虚拟变量（Treatment）；D_t表示时间t是否为政策干预的虚拟变量（Difference）；α、β、γ、δ分别表示常数项和各个系数；ε_it表示误差项。
二、DID模型的应用领域DID模型在计量经济学中有广泛的应用领域。
以下列举了一些常见的应用案例：1. 教育政策评估：DID模型可以用于评估教育政策对学生学业成绩的影响。
通过比较政策实施前后不同学校或学生群体的学业成绩差异，可以评估教育政策的效果。
2. 劳动力市场研究：DID模型可以用于研究最低工资政策对就业率的影响。
通过比较实施最低工资政策的地区和没有实施最低工资政策的地区的就业率变化，可以评估最低工资政策的效果。
3. 医疗政策评估：DID模型可以用于评估医疗政策对健康指标的影响。
通过比较实施医疗政策的地区和没有实施医疗政策的地区的健康指标变化，可以评估医疗政策的效果。
4. 环境政策研究：DID模型可以用于研究环境政策对环境污染的影响。
计量经济学的体系框架
计量经济学的体系框架引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学的方法，研究经济现象和经济理论的实证分析。
计量经济学的研究对象包括个体、家庭、企业、市场等经济主体，旨在通过建立经济模型和运用经济数据的分析，揭示经济规律和解决实际经济问题。
一、计量经济学的基本原理1.1 经济理论与计量模型计量经济学的基本原理是建立在经济理论的基础上的。
经济理论提供了计量经济学研究的框架和理论基础，而计量模型则是根据经济理论构建的具体数学模型，用来解释经济现象和预测经济变量。
1.2 经济数据的获取与处理计量经济学的研究需要大量的经济数据支持，而经济数据的获取与处理是计量经济学的基础。
经济数据可以通过各种渠道获取，例如统计局、调查问卷、实地调研等。
在处理经济数据时，需要进行数据清洗、变换和分析，以确保数据的准确性和可靠性。
二、计量经济学的方法与技术2.1 单变量分析单变量分析是计量经济学中最基础的分析方法，主要研究一个变量的变化规律。
常用的单变量分析方法包括描述统计、概率分布、假设检验等。
2.2 多变量分析多变量分析是计量经济学中较为复杂的分析方法，主要研究多个变量之间的关系。
常用的多变量分析方法包括回归分析、面板数据分析、时间序列分析等。
2.3 计量经济模型计量经济模型是计量经济学中的重要工具，用来描述经济现象和预测经济变量。
常用的计量经济模型包括线性模型、非线性模型、时间序列模型等。
三、计量经济学的应用领域3.1 宏观经济学宏观经济学是计量经济学的一个重要应用领域，研究整体经济现象和经济政策对经济增长、通货膨胀、失业率等宏观变量的影响。
通过建立宏观经济模型和运用宏观经济数据的分析，可以预测经济走势和评估政策效果。
3.2 微观经济学微观经济学是计量经济学的另一个重要应用领域，研究个体、家庭、企业、市场等微观经济主体的行为和决策。
通过建立微观经济模型和运用微观经济数据的分析，可以揭示个体行为和市场交互的规律，为决策者提供决策依据。
计量经济学模型在市场需求预测中的应用
计量经济学模型在市场需求预测中的应用市场需求预测一直以来都是企业制定营销策略和生产计划的重要依据。
在过去的几十年里，计量经济学模型在市场需求预测中得到了广泛的应用。
通过建立经济模型，分析市场环境和相关因素，计量经济学模型可以提供准确的市场需求预测，帮助企业做出更加明智的决策。
计量经济学模型是一种基于统计学和经济理论的方法。
它可以帮助我们理解市场中的供求关系和消费者行为，并预测未来可能发生的变化。
该模型通过收集大量历史数据，并使用计量方法进行回归分析，以找出市场需求背后的规律和关键因素。
市场需求预测模型的建立需要考虑多种因素。
首先，需要考虑市场的规模和潜在消费者数量。
其次，需要考虑消费者行为和消费者对产品的需求弹性。
还需要考虑到市场竞争和产品定价等因素。
最后，还需要考虑到宏观经济环境的变化，比如通货膨胀率、利率和人口增长率等因素。
在建立计量经济学模型之前，首先需要收集相关数据。
这些数据可以包括产品的销售数量、价格、广告和促销活动的投入、竞争对手的数据等等。
然后，使用回归分析等计量方法对这些数据进行处理，以确定各种因素之间的关系和影响程度。
计量经济学模型有多种类型，常用的包括线性回归模型和时间序列模型。
线性回归模型可以用来研究变量之间的线性关系，时间序列模型可以用来分析变量随时间变化的趋势和周期性。
在市场需求预测中，计量经济学模型可以帮助企业进行市场分析和预测。
通过对历史数据进行回归分析，可以找出影响市场需求的关键因素。
这些因素可以包括产品价格、促销活动、竞争对手的表现等等。
通过预测这些因素的变化，可以预测市场需求的变化趋势。
计量经济学模型的应用可以帮助企业做出更加准确的市场需求预测。
例如，在制定产品定价策略时，可以通过回归分析找出价格对需求的影响程度。
在做出促销活动决策时，可以通过回归分析找出促销活动对需求的影响程度。
这些预测结果可以帮助企业制定合理的定价和促销策略，从而提高市场份额和利润。
此外，计量经济学模型还可以帮助企业进行市场细分和目标定位。
计量经济学模型案例及应用
计量经济学模型案例及应用计量经济学是研究经济变量之间关系的统计方法与技术。
它的目的是通过建立经济模型来研究经济现象，并利用数据对模型进行估计和验证。
在实际应用中，计量经济学模型可以用于解决各种经济问题，比如市场分析、政策评估和预测等。
一个典型的计量经济学模型是线性回归模型。
该模型假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系，并使用最小二乘估计法来估计模型参数。
下面以一个实例来说明线性回归模型的应用。
假设我们想研究教育对个人收入的影响。
我们可以建立以下线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε其中，Y代表个人收入，X代表教育水平，β0和β1代表模型参数，ε代表误差项。
为了估计模型参数，我们需要收集一定数量的数据样本，并利用最小二乘法进行参数估计。
假设我们收集了100个人的数据，并且通过回归分析得到了以下结果：Y = 1000 + 500X + ε这个结果告诉我们，教育水平每增加1个单位，个人收入将增加500个单位（假设X和Y的单位相同）。
此外，模型还告诉我们，当教育水平为0时，个人收入为1000个单位。
这个模型的应用可以帮助我们回答一些经济政策问题。
比如，政府是否应该增加对教育的投资？我们可以根据模型估计结果来评估教育对个人收入的影响。
如果教育水平对个人收入的影响显著且正向，那么增加对教育的投资可能会提高人们的收入水平，从而促进经济发展。
此外，计量经济学模型还可以用于市场分析。
比如，我们可以利用回归模型来研究需求和供给之间的关系。
假设我们想研究某种商品的需求曲线。
我们可以建立以下线性回归模型：Qd = α+ βP + ε其中，Qd代表需求量，P代表价格，α和β代表模型参数，ε代表误差项。
通过估计模型参数，我们可以得到需求曲线的斜率，从而研究需求对于价格的敏感程度。
这对于企业制定定价策略和市场预测都是非常有帮助的。
总之，计量经济学模型在实际应用中具有广泛的用途。
它可以用于解决各种经济问题，并为经济政策制定和市场分析提供支持。
常用计量经济模型
常用计量经济模型引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，研究经济现象的数理模型和定量分析方法。
在实际经济研究中，常用计量经济模型能够帮助经济学家和研究者更好地理解和解释经济现象。
本文将介绍一些常用的计量经济模型，并对其原理及应用进行解析。
一、线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本、最常用的模型之一。
其基本形式为：\[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + … + \beta_kx_k +\varepsilon \]其中，y表示被解释变量，x1,x2,...,x k表示解释变量，$\\varepsilon$表示误差项。
线性回归模型假设被解释变量和解释变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。
线性回归模型的应用非常广泛，例如在市场营销中，可以使用线性回归模型来分析广告投放对销售额的影响；在金融学中，线性回归模型可以用于股票价格预测等。
二、时间序列模型时间序列模型用于分析时间序列数据，这种数据通常表示某个指标随时间的变化情况。
常见的时间序列模型包括AR（自回归模型）、MA（移动平均模型）、ARMA（自回归移动平均模型）和ARIMA（差分自回归移动平均模型）等。
时间序列模型的应用非常广泛，例如经济学中的季节性调整和趋势预测、气象学中的天气预测等。
三、面板数据模型面板数据模型，也被称为固定效应模型或混合效应模型，主要用于分析具有面板数据结构的经济问题。
面板数据包括横截面数据和时间序列数据，通过对面板数据进行分析可以得到更加准确和丰富的经济结论。
面板数据模型的应用非常广泛，例如在国际贸易中，可以利用面板数据模型来研究贸易对GDP的影响；在劳动经济学中，可以使用面板数据模型来研究教育对收入的影响。
四、计量经济模型的评价指标在使用计量经济模型进行分析时，我们需要对模型的拟合程度和统计显著性进行评价。
常见的评价指标包括确定系数（R^2）、均方根误差（RMSE）和F统计量等。
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非均衡市场模型：经验表述
简单的消费品市场模型案例
价格调整方程：P tP t1(Q tdQ ts)
需求方程：
Q td1 P t1'X 1 t u 1 t
供给方程：
Q ts2 P t2'X 2 t u 2 t
IS=f(PWt,PILL,X) PILL=小麦补贴销售价格(实际价格)
方程5：政府收购方程
PR=f(Q,PP,PW) PP=政府收购价格(实际价格) ，为政策变量；
方程6：小麦进口方程
IM=f(PMM,DEEM,ADU) PMM=小麦进口价格(实际价格,用进口价格指数调整) DEEM=政府供给缺口,定义为IS-PR-其它谷物期初库存和收购量 ADU=国外粮食援助
建立关联商品市场模型可以更全面和更准确地反 映市场运行，从而为决策提供更有效的支持。
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关联商品市场模型：经验表述
不同农作物对土地资源的竞争是农业部门模型所 关注一个现象，集中体现了农作物产品之间的联 系。
在市场经济中，土地资源配置主要由比较利益所 决定。
反映土地资源竞争关系的一种表达方式是：
供给函数：依据厂商理论及所涉及的特殊市场条件设定 需求函数：依据消费理论及所涉及的特殊市场条件设定 市场结构：一般假定为完善竞争市场
思考：是否可以利用观察到的数量和价格数据估计不完善市场的 供给和需求曲线？
均衡机制：
均衡模型：由供给与需求相等所决定 非均衡：由某些因素决定动态调整方向和程度
播种面积份额it＝f(ER1t,…,ERkt, TAREAt) 式中ERi为第i种商品的期望收益，TAREA为总土地面积。
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关联商品市场模型：经验表述
畜牧业与饲料市场的联系
猪 价t肉-1，生猪产肉t＝需f(求猪t肉) 购价t，玉米售价t-1，豆饼售
饲料玉米需求
饲料玉米占饲料粮需求的份额＝f(玉米价格，
式中： P t m a x (0 ,P t P t 1 ) P t m in (0 ,P t P t1 )
模型中价格内生隐含了决策者掌握完全信息、价格可以自 由协商决定等与计划经济不尽一致的行为假定。一种改进 方式是用强制储蓄变量替代价格。
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案例分析：印度粮食市场模型
畜牧业发展使用粮食作为饲料
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关联商品市场模型：理论基础
如果分析工作侧重于识别和评价商品市场之间的 相互影响，那么就需要建立多商品市场模型。
从计量经济学方法看，如果商品市场之间的联系 非常密切，那么均衡价格和数量将相互依赖（即 都是内生变量），此时估计单一市场模型出现解 释变量含有误差的错误。
NAGDPPC=f(NAKPC, SCHY, ROAD, ELECT, RTR) WAGE=f(ROAD, SCHY, RTR, ELECT, APOP-1, AGDPPC-1, UGDP-1) NAGEMPLY=f(ROAD, SCHY, ELECT, RTR, AGDPPC-1, UGDP-1)
市场结构与均衡
基本结构：供给行为和需求行为 扩展：储备、加工、贸易、跨市场联系…
以相对稳定的价格提供农产品是非农业劳动力供 给具有弹性的前提，亦是实现国民经济结构调整 的前提。
农业部门形成对投入和制成品的需求。 农业部门和非农业部门在资源利用上存在竞争。
3
单一商品市场模型：经验表述
农村农业和非农业GDP
2019年后利用全国分产业GDP和农村各业增加值推导得出，
方程3：国内消耗方程
D=f(WAP,PCS,X) D定义为净产出+净进口+政府储备净运用量 WAP=小麦混合平均价格(用市场成交量和政府收购量加权) PCS=消费方面小麦替代品的价格指数(用消费物价调整) X=总消费支出(实际价格)
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案例分析：印度粮食市场模型
方程4：政府补贴销售方程
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政策评估模型案例分析：
中国农村公共投资
贫困方程
P=f(AGDPPC, WAGE, NAGEMPLY, TT, APOP-1, PLOAN)
生产率、工资和就业方程
AGDPPC=f(LANDPC, AKPC, RDE, RDE-1, …, RDE-I, IR, SCHY, ROAD, ELECT, RTR)
6
关联商品市场模型：理论基础
消费上的替代或互补导致商品间产生联系； 不同商品生产可能使用相同的资源，因而存在竞
争关系或互补关系； 一些商品具有关联产品的性质，即同一技术过程
提供了两种或更多的产品。
种植业：粮食和秸秆 畜牧业：肉和毛皮
更常出现的情况是一个部门的某种产品用做另一 个部门产品生产的投入物。
考虑了其他产品与小麦的竞争
用其他资源竞争商品的价格反映
能够用于评价印度特殊的粮食市场政策；
政府收购、销售、外援等政策变量
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
政策评估模型案例分析：
中国农村公共投资
本项研究引自樊胜根等著《经济增长、地区差距与贫困— —中国农村公共投资研究》
研究目标：识别导致地区差距的因素，为决策提供信息。 模型：联立方程组
高粱价格，大麦价格，其它粗粮价格)
商品在消费上的联系通常依据需求系统模 型中的函数来设定。
10
关联商品市场模型：估计方法
选择何种估计方法取决于：
是否考虑用内生变量作为解释变量的影响 系统中的方程数量 方程之间的系数约束 方程之间的误差相关 样本大小 …
多数应用工作受到样本的限制而选择OLS方法或 两阶段最小二乘法（工具变量法）。
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案例分析：印度粮食市场模型
上述6个方程组成联立方程组。 模型中的内生变量包括：
总产量 国内消耗 政府销售 政府收购 小麦进口 储备
模型中的政策性外生变量包括：
政府收购价格 补贴销售价格
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案例分析：印度粮食市场模型
在实际工作中，政府制定价格的能力可能受到政 府财政能力、政府价格与市场价格比价关系、国 际援助数量等因素的影响，可以作内生化处理。
国际贸易：进口取决于国内收入和国内外比价，出口假定 外生或由时间趋势决定。
4
单一商品市场模型：经验表述
不同环节的价格联系
不同市场间的价格联系常常表示为固定绝对差 价或固定相对差价形式
例：消费者价格=f(生产者价格)
反映市场价格调节的一种常用方法是将价格或 其变化表示为前期库存量（Rt-1）的函数。
模型还包括了年份虚变量和地区虚变量
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政策评估模型案例分析：
中国农村公共投资
模型可以用于测算各项政策对经济增长、贫困和 地区差距的影响，例如：
第t-i年科研投资对第t年农业生产率的边际影响
直接：农业劳动生产率变化
第t-i年科研（灌溉、公路、教育、电力）投资对第t年 贫困发生率的边际影响
模型中的其它外生变量有：
小麦批发价格/替代作物价格/降雨量/灌溉面积比重/ 消费支出/进口价格/外援数量
模型中的滞后内生变量有：
小麦产量/储备
可以考虑的另一种处理方式是将储备量用作政策 变量，政府价格内生。
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案例分析：印度粮食市场模型
特点：
模型的结构较为简练，但能够完整的反映小麦 市场各个重要方面；
例：Pit=fi(Pit-1,Rit-1) 此时模型体现了动态调整特征。
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单一商品市场模型：估计方法
由于市场均衡同时决定价格和数量，因此需要用 联立方程组模型估计方法。
国际市场价格通常作为外生变量处理。
小国假定
政策、气候、技术和消费偏好等因素通常也假定 为外生变量。
能否得到所有的结构模型参数估计取决于模型是 否满足可识别条件。
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政策评估模型案例分析：
中国农村公共投资
内生变量
P：贫困发生率 SCHY：15岁以上农村人口平均受教育年限 ROAD：农村道路密度 IR：耕地灌溉率 ELECT：农村用电量 RTR：农村电话数量 WAGE：农村非农业劳动工资率 NAGEMPLY：农村劳动力非农业就业率 AGDPPC：劳均农业GDP AGDPPCn：全国农业生产率增长率 NAGDPPC：农村劳均非农业GDP TT：贸易条件，即农产品价格指数除以非农业GDP平减指数
该模型由国际食物政策研究所设计，用于分析印 度的粮食政策。
模型由6个方程组成，包括1个等式。 在历史上，印度采取过政府收购大部分商品粮、
垄断进口和向低收入者按补贴价格出售粮食等政 策。 方程1：政府小麦购销平衡方程
SO+PR+IM=IS+SC，即
期初储备+政府收购+进口=补贴销售+期末储备
投资和价格方程
IR=f(IRE, IRE-1, …, IRE-j) ROAD=f(ROADE, ROADE-1, …, ROADE-k) SCHY=f(EDE, EDE-1, …, EDE-m) RTR=f(RTRE, RTRE-1, …, RTRE-l) ELECT=f(PWRE, PWRE-1, …, PWRE-n) TT=f(AGDPPC, AGDPPCn)
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案例分析：印度粮食市场模型
方程2：小麦总产量
Qt=f(PWt-1,PBGt-1,RAWt,IRWt,Qt-1) PW=小麦批发价格(用批发物价指数调整) PBG=主要替代作物(大麦和其它谷物)的价格指数 RAW=小麦生长期降雨量指数(可能为非线性关系) IRW=小麦种植面积中水浇地比例