计量经济学 5 模型设定与变量选择
计量经济学第5章 虚拟变量模型
在经济计量模型中除了有量的因素外还有质的因 素，质的因素包括被解释变量为质的因素和解释变量 为质的因素。如果被解释变量为质的因素，主要是逻 辑回归要涉及的内容。本章就解释变量和被解释变量 为质的因素也就是存在虚拟解释变量和虚拟被解释变 量时如何进行参数估计等一系列问题进行讨论。
1
为基础类型截距项。
12
三、虚拟变量的作用 ⑴ 可以描述和测量定性因素的影响。
⑵ 能够正确反映经济变量之间的相互关系，提 高模型的精度。
⑶ 便于处理异常数据。
即将异常数据作为一个特殊的定性因素
1 , 异常时期
D
0
,
正常时期
13
第二节 虚拟解释变量模型
一 、截距变动模型（加法模型）
虚拟变量与其它变量相加，以加法形式引入模
Y i 0 1 D 1 i 2 D 2 i 3 X i u i
Y i ------年支出医疗保健费用支出 X i ------居民年可支配收入
18
1 , 高中
D 1i
0
,
其他
1 , 大学
D 2i
0
,
其他
于是：小学教育程度：
E (Y i X i,D 1 i 0 ,D 2 i 0 )03 X i
7
二、虚拟变量的设置规则
虚拟解释变量模型的设定因为质的因素的多少 和这些因素特征的多少而引入的虚拟变量也会不同。
以一个最简单的虚拟变量模型为例，如果只包 含一个质的因素，而且这个因素仅有两个特征，则 回归模型中只需引入一个虚拟变量。如果是含有多 个质的因素， 自然要引入多个虚拟变量。
8
如果只有一个质的因素，且该质的因素具有 m 个 相互排斥的特征（或类型、属性），那么在含有截距 项的模型中，只能引入 m-1 个虚拟变量，否则会陷入 所谓“虚拟变量陷阱”（dummy variable trap），产 生 完全的多重共线性，会使最小二乘法无解；在不含有 截距项的模型中， 引入 m 个虚拟变量不会导致完全 的多重共线性，不过这时虚拟变量参数的估计结果， 实际上是 D = 1 时的样本均值。
计量经济学第五章
Variables-Likelihood Ratio • 出现对话框时,写入删除变量名--OK • 对比删除前后的AIC与SC信息值,信息
值小的结论是应采纳的。
9
用Eviews的误设定检验3
• 第一,估计出简单(单纯)方程 • 第二,在命令窗口上写入genr v_hat=resid 或者 Procs/Generate Series中 v_hat=resid 发现 v_hat • 第三,估计出新的回归方程
无约束模型(U)
有约束模型(K) (general to simple)
计算统计量F
F=(RSSK-RSSu)/J RSSu/(n-k-1)
~F(J, n-k)
J 为表示约束条件数, K 为表示自变量数 或者 应估计的参数数, n 为表示样本数(obs)
4
2. LM检验(Lagrange Multiplier
多重共线性多出现在横截面资料上。
16
三、异方差性的检验及对策
Var(ℇi)≠Var(ℇj) (i≠j)时, ℇi中存在异方差性(Herteroskedasticity)。 即随机项中包含着对因变量的影响因素。 异方差性多发生在横截面资料上。
17
异方差性的检验
1.图示检验法 如模型为Yi=0+1X1i+2X2i+…+ℇi 时,
7
用Eviews的误设定检验1
• 首先估计出简单(单纯)方程 • View/Coefficient Tests/Omitted
Variables-Likelihood Ratio • 出现对话框时,写入新变量名 OK • 检验结果出现在上端,如果P值很小时, 拒
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤建立与应用计量经济模型的主要步骤一、引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，其主要研究经济现象与经济理论之间的定量关系。
而建立和应用计量经济模型正是计量经济学的核心内容之一。
本文将对建立和应用计量经济模型的主要步骤进行简述，并探讨其在经济学研究中的重要性。
二、理解研究问题在建立计量经济模型之前，首先需要对研究问题有清晰的认识和理解。
这包括明确研究的目的、假设条件以及研究对象等。
只有对研究问题有明确的理解，才能有效地进行模型的建立和应用。
三、数据收集与整理在建立计量经济模型时，数据的收集与整理是不可或缺的一步。
有效的数据可以为模型的建立提供充分的支持和验证。
在这一步骤中，研究者需要确定需要收集的数据类型，选择合适的数据来源，并进行数据的整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
四、变量选择与模型设定在建立计量经济模型时，变量选择和模型设定是至关重要的步骤。
研究者需要根据研究问题选择合适的自变量和因变量，并设定模型的函数形式和结构。
变量选择和模型设定的合理性将直接影响到模型的可靠性和准确性。
五、模型估计与诊断在模型的建立过程中，模型估计和诊断是不可或缺的环节。
模型估计通过对数据进行统计分析，找出模型中参数的最优估计值。
诊断则是对模型的拟合程度和假设的检验。
在这一步骤中，研究者需要选择合适的估计方法和诊断技术，以确保模型的可靠性和有效性。
六、模型解释与评估模型的解释和评估是模型建立的重要目标之一。
在完成模型的估计和诊断后，研究者需要对模型进行解释和评估，以深入理解模型的经济意义和影响因素。
通过解释和评估，研究者可以对模型的有效性和适用性进行判断，并提出相应的政策建议。
七、模型的稳定性和鲁棒性模型的稳定性和鲁棒性是模型应用的重要考虑因素。
在建立计量经济模型时，研究者需要对模型进行稳定性和鲁棒性分析，以确保模型的可靠性和适用性。
这包括通过敏感性分析、蒙特卡洛模拟等方法对模型进行检验和验证，以降低模型的风险和误差。
《计量经济学》第五章 异方差性
（二）检验的特点
不仅能对异方差的存在进行判断，而且还能对异 方差随某个解释变量变化的函数形式 进行诊断。 该检验要求变量的观测值为大样本。
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（三）检验的步骤
1.建立模型并求 ei 根据样本数据建立回归模型，并求残差序列
4
第一节 异方差性的概念
本节基本内容：
●异方差性的实质 ●异方差产生的原因
5
一、异方差性的实质
同方差的含义
同方差性：对所有的 i (i 1,2,...,n)有：
Var(ui ) = σ 2
（5.1）
因为方差是度量被解释变量 Y的观测值围绕回归线
E(Yi ) 1 2 X 2i 3X3i ... k X ki （5.2）
1.求回归估计式并计算 et2
用OLS估计式（5.14），计算残差
差的平方 et2 。
et
Yt
-Yˆt
，并求残
2.求辅助函数
用残差平方
et2
作为异方差
σ
2 t
的估计，并建立
X
2t
,
X
3t
,
X
2 2t
,
X
2 3t
,
X
2t
X
3t
的辅助回归，即
eˆt2
=
αˆ1
+
αˆ2
X
2t
+
αˆ3
X
3t
+
αˆ4
X
2 2t
+
αˆ5
X
2 3t
+
αˆ6
伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解-第9章 模型设定和数据问题的深入探讨【圣才出
（c）
来检验模型
y 0 1x1 2 x2 u
（d）
或者把这两个模型反过来。然而，它们是非嵌套模型，所以不能仅使用标准的 F 检验。
（1）综合模型的 F 检验
构造一个综合模型，将每个模型都作为一个特殊情形而包含其中，然后检验导致每个模
型的约束。在目前的例子中，综合模型为：
y 0 1x1 2 x2 3 log x1 4 log x2 u
y 0 1x1 2 x2 3 x3 u
但有 x3 的一个代理变量，并称之为 x3
x3 0 3 x3 v3
其中，v3 是因 x3 与 x3 并非完全相关所导致的误差。参数 3 度量了 x3 与 x3 之间的关系。 x3 和 x3 正相关，所以 δ3 0 。如果 δ3 0 ，则 x3 不是 x3 合适的代理变量。截距 δ0 ，是容许 x3
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第 9 章 模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 复习笔记
一、函数形式设误 1．函数形式设误的概念 遗漏一个关键变量能导致误差与某些解释变量之间的相关，从而通常导致所有的 OLS 估计量都是偏误和不一致的。在遗漏的变量是模型中一个解释变量的函数的特殊情形下，模 型就存在函数形式误设的问题。遗漏自变量的函数并不是模型出现函数形式误设的唯一方 式。
②用戴维森—麦金农检验拒绝了式（d），这并不意味着式（c）就是正确的模型。模型 （d）可能会因多种误设的函数形式而被拒绝。
③在比较因变量不同那么就不能得到上面的综合嵌套模型。
二、对无法观测解释变量使用代理变量 1．代理变量 代理变量就是某种与我们在分析中试图控制而又无法观测的变量相关的东西。例如，人 的能力无法观测，可以使用 IQ 得分作为能力的一个代理变量。 （1）遗漏变量问题的植入解 假设在有 3 个自变量的模型中，其中有两个自变量是可以观测的，解释变量 x3 观测不 到：
【计量经济学】5.3 模型设定偏 misspecification
设正确的模型为
Y= 0+
却对
Y= 0+
进行回归，得
ˆ1
x1i yi x12i
1X1+ 2X2+ 1X1+v
将正确模型 Y= 0+ 1X1+ 2X2+
式
yi 1x1i 2 x2i i
的离差形
代入
ˆ1
x1i yi x12i
得
ˆ1
x1i yi x12i
x1i (1x1i 2 x2i i )
（2）一般性设定偏误检验
但更准确更常用的判定方法是拉姆齐(Ramsey) 于1969年提出的所谓RESET 检验（regression error specification test）。
基本思想：
如果事先知道遗漏了哪个变量，只需将此变量 引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即 可；
问题是不知道遗漏了哪个变量，需寻找一个替 代变量Z，来进行上述检验。
RESET检验也可用来检验函数形式设定偏误的问 题。
例如，在一元回归中，假设真实的函数形式是 非线性的，用泰勒定理将其近似地表示为多项式：
Y
0
1 X1
2
X
2 1
3
X
3 1
（*）
因此，如果设定了线性模型，就意味着遗漏了 相关变量X12、 X13 ，等等。
2、检验是否有相关变量的遗漏或函数 形式设定偏误
（1）残差图示法
• 残差序列变化图
（a）趋势变化 ： 模型设定时可能遗 漏了一随着时间的 推移而持续上升的 变量
（b）循环变化： 模型设定时可能遗 漏了一随着时间的 推移而呈现循环变 化的变量
• 模型函数形式设定偏误时残差序列呈现正负 交替变化
计量经济学 5 模型设定与变量选择
6.联合假设检验
H 0 : 1 0; 2 0
Demand 0 1 Advertisem 2 Advertisem 2 3 Pr ice 4 Pr omotion 5Grade u ent ent
不受约束模型
Demand 0 3 Pr ice 4 Pr omotion 5Grade u
Demand 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Pr ice Pr omotion u
3 0
4.函数的设定
3）设滞后项 广告存在1期的滞后影响
Demand 0 1 Advertisem t 2 Advertisem t 1 u ent ent
H 0： 1 2 0
例：建立中国国债发行额模型
首先分析中国国债发行额序列的特征。1980年国债发行额是 43.01亿元，占GDP当年总量的1%，2001年国债发行额是4604 亿元，占GDP当年总量的4.8%。以当年价格计算，21年间 （1980-2001）增长了106倍。平均年增长率是24.9%。
1.模型的评价
经济显著与统计显著
经济显著是指自变量的改变对因变量有较 大的影响； 统计显著是指有充分证据证明回归系数不 为0（一般情况下）；
1.模型的评价
练习第3题 该数据集共包括某产品市场上，10家公 司在8个时期的价格、广告、促销、产品 等级与需求数据，分别对每家公司以及 每个时期建立上述模型（共18个模型）。 分析这些模型的估计结果，指出异常系 数并结合数据分析原因。
ˆ ˆ 正确的公式：Y exp 2 2 exp ˆn Y l
计量经济学复习笔记(注释)
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。
被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。
内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性 模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响 随机影响Y i =E （Y i |X i ）+u i E （Y i |X i ）=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A 零均值假定 E （u i |X i ）=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i2 ＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值 （X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1） 在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 ＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
1、确定研究对象和目标：首先需要明确研究的目的和研究对象，
并确定需要解决的问题和实现的目标。
2、收集数据：收集与研究对象和目标相关的数据，包括宏观经济
指标、市场数据、公司财务数据等。
3、确定自变量和因变量：根据研究目的和收集到的数据，选择合
适的自变量和因变量，自变量是影响因变量的变量，因变量是受自变量影响变化的变量。
4、模型设定和假设：根据经济学理论和实际情况，设定经典单方
程计量经济学模型的方程形式和假设条件，考虑线性或非线性关系、时间趋势、季节性等因素。
5、数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、
异常值处理、数据转换等，以确保数据的准确性和可靠性。
6、模型拟合和参数估计：使用统计软件或编程语言进行模型拟合
和参数估计，根据设定的方程形式和假设条件，计算出自变量和因变量之间的参数估计值和误差等指标。
7、模型检验和调整：对拟合后的模型进行检验和调整，包括统计
显著性检验、经济意义检验、模型的多重共线性检验等，对不符合要求的模型进行修正和改进。
8、应用和解释：根据拟合好的经典单方程计量经济学模型，进行
应用和解释，包括预测未来趋势、政策评估、结构分析等。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过使用统计工具和模型解决经济问题。
建立计量经济学模型是进行计量经济学研究的核心内容之一。
下面将详细介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究问题和目标。
这一步是非常关键的，因为它决定了后续研究的方向和方法。
研究问题可以来自实际社会或经济现象，例如就业、通货膨胀、财政政策等。
目标可以是找出影响某一经济现象的主要因素，或者预测未来的经济走势等。
第二步：选择合适的模型类型根据研究问题和目标，选择合适的计量经济学模型类型。
常见的模型类型包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
回归分析是最常用的模型类型之一，通过建立因变量和自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
时间序列分析适用于研究随时间变化的现象，例如经济增长率、股票价格等。
面板数据分析则可以同时考虑个体和时间的变化，适用于追踪个体之间的差异和变化。
第三步：收集和整理数据在建立计量经济学模型之前，需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以是各个部门的统计年鉴、调查问卷、社会调查数据等。
数据的质量和准确性对研究结果的可靠性有重要影响，因此在这一步需要特别注意数据的选择和处理。
可以使用数据库软件如Excel或专业的数据分析软件如SPSS来整理和处理数据。
第四步：变量选择与设定在建立计量经济学模型之前，需要选择合适的变量。
变量包括因变量和自变量。
因变量是要解释和预测的经济现象，自变量是影响因变量的因素。
变量选择的关键是具有经济学理论基础，并与研究问题和目标密切相关。
同时，还需要对变量进行设定，在回归模型中，可以选择线性关系、非线性关系或者其他形式的关系。
第五步：建立和估计模型在变量选择和设定完成之后，就可以建立计量经济学模型并进行估计。
对于回归模型，可以使用最小二乘法进行参数估计。
其他模型类型也有不同的估计方法，例如时间序列模型可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来估计模型参数。
计量经济学期末重点
1.计量经济学的研究过程及内容:（1）模型设定(要有科学的理论依据、选择适当的数学形式、模型要兼顾真实性和实用性、包含随机误差项、方程中的变量要具有可观测性);（2）估计参数（参数是未知的，又是不可直接观测的。
由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。
只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计）;（3）模型检验（经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验）（4）模型应用（经济结构分析、经济预测、政策评价、检验发展经济理论）2.数据的要求：真实性、完整性、可比性3.可利用来建立计量经济模型的关系：行为关系（如生产、投资、消费）、生产技术关系（如投入产出关系）、制度关系（如税率）、定义关系（根据定义表达的恒等式） 6.相关关系的特点(1)X 和Y 都是相互对称的随机变量YX XYγγ=(2)线性相关系数只反映变量间的线性相关程度，不能说明非线性相关关系(3)样本相关系数是总体相关系数的样本估计值，由于抽样波动，样本相关系数是个随机变量，其统计显著性有待检验(4)相关系数只能反映线性相关程度，不能确定因果关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线7.回归是关于一个变量对另一个变量或多个变量依存关系的研究，用适当的数学模型去近似地表达或估计变量之间的平均变化关系，其目的是要根据解释变量的估计数值去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
8.回归函数：应变量Y 的条件期望E(Y/Xi)随解释变量X 的的变化而有规律的变化,如果把Y 的条件期E(Y/Xi)望表现为X 的某种函数()()i i E Y X f X =,这个函数称为回归函数。
9.线性回归模型主要指就参数而言是“线性”,因为只要对参数而言是线性的,都可以用类似的方法估计其参数。
10.引入随机扰动项的原因:是未知影响因素的代表(理论的模糊性)、是无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)、 是众多细小影响因素的综合代表(非系统性影响)、模型的设定误差(变量、函数形式的设定）、变量的观测误差(变量数据不符合实际)、经济现象的内在随机性(人类经济行为的内在随机性)11.样本回归函数与总体回归函数的区别：（1）总体回归函数虽然未知，但它是确定的；样本回归线却是随抽样波动而变化的，可以有许多条。
计量经济学的研究方法教案
计量经济学的研究方法教案一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系以及对这些关系进行实证分析的一门学科。
研究方法是计量经济学的核心，正确的方法能够帮助我们获取准确可靠的研究结果。
本文将介绍计量经济学的研究方法，并提供一份针对此课程的教案。
二、理论框架1. 研究问题的设定- 确定研究问题：明确需要回答的经济问题，例如市场供求关系、生产效率等。
- 文献综述：对相关领域的研究现状进行深入了解，寻找已有研究成果和思路。
2. 数据采集和变量选择- 数据来源：选择可靠的数据源，例如统计局、调查数据等。
- 样本选择：确定研究样本的特征，如时间范围、地区等。
- 变量选择：根据研究问题确定需要使用的自变量和因变量。
3. 建立经济模型- 确定模型类型：根据研究问题选择适合的模型类型，如线性回归模型、时间序列模型等。
- 模型假设：明确模型所假设的前提条件，例如误差项独立同分布等。
- 模型设定：根据变量选择和理论框架构建经济模型。
三、数据处理与分析1. 数据清洗与描述性统计- 数据清洗：对数据进行清洗、筛选和处理，确保数据的可靠性和一致性。
- 描述性统计：对数据的基本特征进行描述，例如平均值、方差等。
2. 模型检验与估计- 检验模型假设：通过统计方法对模型的假设进行检验，如正态性检验、异方差性检验等。
- 模型估计：使用最小二乘法等方法对模型进行参数估计。
3. 模型评价与解释- 模型评价：使用统计指标如R平方、调整R平方等对模型进行评价。
- 解释结果：对模型结果进行解释，并根据经济理论进行论证和分析。
四、案例分析为了进一步加深对计量经济学研究方法的理解，我们将进行一个案例分析。
请同学们使用所学的计量经济学方法，选择一个感兴趣的经济问题，并进行相应的研究设计，数据收集，模型建立，结果分析等。
五、结论通过本教案的学习，我们了解了计量经济学的研究方法，并使用一个案例进行了实际操作。
学生可以通过本教案的学习，获得一定的计量经济学研究方法的基础，为今后的研究打下坚实的基础。
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤
在撰写文章之前，我们需要先了解什么是计量经济学以及建立与应用计量经济模型的主要步骤。
计量经济学是经济学的一个重要分支，其核心在于利用统计方法和数学模型来分析经济现象和经济政策。
而建立与应用计量经济模型的主要步骤是指在实际研究中，如何根据研究目的和数据特点，进行模型的建立与应用。
下面，我们将逐步深入探讨这个主题。
一、收集数据建立计量经济模型的第一步是收集相关数据。
数据的质量和数量对于模型的建立和应用至关重要，因此需要确保数据的准确性、完整性和代表性。
选择合适的时间跨度和样本范围也是非常重要的。
二、变量选择在收集到数据之后，需要根据研究目的和假设，选择合适的自变量和因变量。
自变量是影响因变量的因素，而因变量是需要进行分析和解释的变量。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性以及可能存在的内生性问题。
三、建立模型接下来是建立计量经济模型。
根据变量的选择和研究目的，可以选择合适的计量经济模型，常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
建立模型时需要考虑模型的功能形式、假设前提以及模型的适配性。
四、模型估计模型建立完成后，需要对模型进行参数估计。
通过统计方法对模型的参数进行估计，得到模型的具体数值结果。
常见的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。
五、模型诊断一旦模型估计完成，需要对模型进行诊断。
模型诊断是为了检验模型的假设前提是否成立，以及模型是否符合统计要求。
常见的诊断方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。
六、模型应用建立的计量经济模型可以用于实际问题的应用。
根据模型的估计结果，可以进行政策效果评估、市场预测、风险控制等实际应用。
建立与应用计量经济模型的主要步骤包括数据收集、变量选择、模型建立、模型估计、模型诊断和模型应用。
在实际操作中，需要根据具体问题和数据特点来灵活应用这些步骤，以达到科学、准确地分析和解释经济现象的目的。
从个人观点来看，建立与应用计量经济模型是经济研究中非常重要的一部分。
计量经济学知识点
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。
计量经济学经济数据分析和经济模型的要点
计量经济学经济数据分析和经济模型的要点计量经济学是经济学的一个重要领域，它通过运用统计学和数学方法，对经济数据进行定量分析，以揭示经济现象背后的规律性关系，并建立经济模型来解释和预测经济行为。
在本文中，我们将重点介绍计量经济学中经济数据分析和经济模型的要点。
一、经济数据分析经济数据是计量经济学的基础，它描述了经济现象以及经济变量之间的相互关系。
在经济数据分析中，我们需要掌握以下几个重要的要点：1. 数据收集：经济数据的来源多种多样，可以通过问卷调查、统计局数据、企业报表等方式进行收集。
在进行数据收集时，我们需要确保数据的准确性和全面性，避免数据的偏倚和遗漏。
2. 数据质量检验：在进行数据分析之前，我们需要对数据进行质量检验。
主要包括数据的完整性、一致性、合理性等方面的检查，以确保数据的可靠性。
3. 数据描述统计：数据描述统计是对数据进行初步的分析和概括，主要包括数据的中心位置、分散程度、分布形态等方面的统计指标。
常用的描述统计指标包括均值、方差、标准差等。
4. 数据可视化：数据可视化是将经济数据以图表的形式展现出来，以便更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括散点图、折线图、柱状图等。
二、经济模型经济模型是计量经济学的核心内容，它用数学语言描述经济行为和经济变量之间的关系。
在建立经济模型时，我们需要注意以下几个要点：1. 假设的设定：经济模型基于一定的假设前提，这些假设用于简化现实情况，并突出研究重点。
在建立模型时，我们需要合理设定假设，并对其进行合理性检验。
2. 变量选择：在经济模型中，我们需要选择具有经济意义的变量进行建模。
变量的选择应该考虑到其与研究主题的相关性和可测度。
3. 变量间关系的确定：在建立经济模型时，我们需要确定变量之间的关系形式。
常用的函数形式包括线性关系、非线性关系、概率分布等。
4. 模型参数的估计：经济模型的参数估计是计量经济学的核心内容之一。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然法等。
计量经济学-模型设定
Ct 0 1Yt 1t 考虑到边际消费倾向递减：
Ct 0 1Yt 2Yt2 2t
或 ln Ct 0 1 ln Yt 3t
——基于预期因素的模型
(5.1.1)
(5.1.2) (5.1.3)
Ct 0 1Yt C 2 t1 4t
(5.1.4)
（5.2.5）
▪问题：估计了一个不需要估计的参数
10
具体影响：
误差项满足经典假定，模型的参数估计量是无偏的。 问题本质：估计了一个实际上不必估计的参数 2 0
不会导致误差项与解释变量之间相关，不影响参数 OLS估计量的无偏性。 拟合过度模型OLS估计量的方差会增大：多余的解 释变量和模型中必要的解释变量总是存在一定的相 关性，部分变化信息重复。重复信息的影响难以在 解释变量间准确分解，导致系数估计精度下降。
2
§5.1 计量经济学模型的设定偏误
一、模型设定偏误
如果所建立的计量经济学模型与真实的经济关系 不一致，模型就出现了所谓的“设定偏误”。
对于正确设定的模型，一个最基本的信息是：其 参数估计值的符号必须与理论预期或基于现实观 察的经验预期相一致。
3
二、模型设定偏误的类型
消费函数：Ct为消费支出，Yt表为收入 ——凯恩斯的绝对收入假定模型
var(ˆ1)
2
(Yt Y )2
（5.2.7）
只要 Yt 和 Ct1 的样本相关系数不为0，多余解释 变量 Ct1 的加入就会导致系数 Yt 估计量 ˆ1 方差 的增大。
12
其他影响：
由于过度拟合模型的误差项是真实的随机误差项， 我们对 2 的估计是正确的。相应地，参数的置信 区间和显著性检验仍然有效，但由于估计量的方差 增大，统计推断的精度会下降。
计量经济学模型建立的步骤
计量经济学模型建立的步骤
建立计量经济学模型的步骤可以概括为以下几个阶段：
1. 模型的设定：首先确定研究的目标和问题，然后根据理论基础和研究对象的特点，选择适当的经济学理论模型作为分析框架。
2. 设定假设：根据模型设定的理论框架及前提条件，对模型中的关键变量进行假设设定，包括变量之间的函数形式、参数的取值范围以及各种约束条件。
3. 数据收集与处理：收集与研究问题相关的数据，对数据进行处理和整理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。
4. 模型估计与检验：根据设定的经济模型，利用计量经济学的方法进行模型的估计与检验，确定模型中的参数估计值，并对估计结果进行合理性检验，如参数的显著性检验、模型的拟合优度检验等。
5. 模型解释和分析：根据模型的估计结果，进行解释和分析，研究变量之间的关系、因果关系以及对实际问题的影响等，并提出相应的政策建议或研究结论。
需要注意的是，以上的步骤是一个一般性的描述，实际建立计量经济学模型时可能会因研究问题的不同而有所变化。
此外，在每个阶段都需要进行严谨的理论分
析和数据处理工作，以确保模型的可靠性和有效性。
计量经济学模型的设定
计量经济学模型的设定计量经济学是经济学中的一个分支，它利用统计方法和实证数据来研究经济现象和经济政策的效果。
在计量经济学中，构建一个合理的模型是非常重要的，因为模型的设定直接影响到实证研究的结果。
在构建计量经济学模型时，首先需要确定研究的目的和问题。
例如，我们想要研究某个政策对就业率的影响，那么我们的模型就应该包括就业率和该政策所涉及的变量。
其次，需要确定模型的函数形式。
比如，我们可以使用线性函数、对数函数或其他函数形式来描述变量之间的关系。
此外，还应该考虑模型的内生性问题。
如果模型中的某个变量受到其他变量的影响，那么该变量就是内生的。
为了得到准确的结果，模型的设定还应考虑到可能的非线性和异方差性问题。
非线性可以是由于被研究现象的特殊性质引起的，因此必须在模型中予以考虑。
异方差性是指随机误差项的方差不恒定，可能会导致估计结果的失真。
解决这些问题的方法包括引入非线性函数和使用异方差性稳健的估计方法。
此外，数据的选择也是模型设定的一个关键因素。
数据的可用性和质量应满足模型的需求，例如，如果我们的模型需要时间序列数据，那么我们必须选择包含足够时间跨度和频率的数据集。
在模型设定之后，计量经济学研究者需要选择适当的估计方法来得到参数估计值。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计和广义矩估计等。
这些方法在处理不同类型的模型和数据时具有一定的优势和适用性。
最后，模型设定后需要进行模型检验和灵敏度分析。
模型检验可以用来检验模型是否具有良好的拟合度和解释力，以及是否存在模型假设的违背。
灵敏度分析可以用来检验模型结果对模型假设的敏感程度，以及对不同的数据设定和估计方法的稳健性。
总之，计量经济学模型的设定是一个复杂而关键的过程，它在很大程度上决定了研究结果的有效性和可靠性。
只有合理、生动、全面、有指导意义的模型设定，才能为我们提供可靠的实证分析和政策建议。
因此，在进行计量经济学研究时，我们应该根据研究问题的特点和数据的特征，选择适当的变量、函数形式和估计方法，进行合理的模型设定。
计量经济学建模步骤
3.函数取值范围的设定 参数取值范围的设定主要根据经济理论或实践经验给出 例如:
3.函数取值范围的设定
例如:
消费函数模型 C Y 中的参数 表示边际消费倾向， 根据经济含义，可将其取值范围设定为 0 1
事实上，理论模型中的待估参数大都具有特定的经济含义，可根 据经济含义事先确定其取值范围。
在模型参数估计过程中，可能由于样本数据的统计错误、代表性差，或者 由于其他信息的不可靠，导致参数估计值与真实值存在较大差距。
无论是单方程计量经济学模型，还是联立方程计量经济学模型，都是建立在 一定的假设前提下的，如果模型的建立违背了计量经济学的基本假设，也会 导致错误的结果。
1.3.5 模型检验
四个方面
第一，解释变量应是根据经济理论或实践经验确定 的被解释变量的主要影响因素；
第二，若有多个解释变量，需注意避免解释变量之间的相关性;
第三，在设定解释变量的同时，应注意保证与解释变量 对应的观察数据的可得性。
2.模拟函数形式的设定 ——初步设定
模型函数形式是反映解释变量对被解释变量影响的数学表达式。
第一，直接采用数理经济学已有的函数形式 第二，根据实践经验或已有研究经验设定 第三，根据样本观察数据反映出来的变量之间的关系设定 第四，对于其他事先无法确定模型函数形式的情况，可采用各种 可能的函数形式进行模拟，选择模拟结果最好的函数形式。
1.3.4 模型估计
对于单方程计量经济学模型
——通常采用普通最小二乘法、极大似然法等 参数估计方法
对于联立方程计量经济学模型
——通常采用两阶段最小二乘法、三阶段最小二 乘法等参数估计方法
1.3.4 模型估计
两个不同概念
参数估计量 —— 以公式形式表示的参数估计结果，是随机变量
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两者同号 数据标准化后，回归系数就等于相关系数
5.经济解释
回归模型只具有相关意义，不具有因果 意义
吸烟 肺癌
某种基因
5.经济解释：多元模型的解释
基本解释
ˆ ˆ X ˆ X ˆ Y 0 1 1 2 2
ˆ 的含义是在X 不变的情况下， X 增加1 1 2 1 ˆ 个单位； 个单位，Y将平均增加 1 ˆ 的含义是在X 不变的情况下， X 增加 2 1 2 ˆ 个单位 1个单位，Y将平均增加 2
5.经济解释
ln(Y ) 0 1 X
dY 1 dX Y Y 1 X Y
X增加1个单位，Y将增加 1001 %
5.经济解释
在解释时，要考虑计量单位
l XY ˆ 1 l XX X i wX i
1
X X Y Y X X
Eexpu EDemandX exp 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Advertisem ent 4 Grade
Eexpu exp 2 2
^
用 Demand exp ˆ ln Demand 进行拟合，将出现系统 的低估
5000 DEBT 4000
5000 DEBT 4000
5000 DEBT 4000
3000
3000
3000
2000
2000
2000
1000 GDP 0 0 200 400 600 800 1000
1000 DEF 0 -1000 0 1000 2000 3000
1000 REPAY 0 0 500 1000 1500 2000 2500
H 0： 1 2 0
例：建立中国国债发行额模型
首先分析中国国债发行额序列的特征。1980年国债发行额是 43.01亿元，占GDP当年总量的1%，2001年国债发行额是4604 亿元，占GDP当年总量的4.8%。以当年价格计算，21年间 （1980-2001）增长了106倍。平均年增长率是24.9%。
第五章 模型设定与变量选择
主要内容
模型的评价 变量的变换：取对数 过原点回归 模型的设定 经济解释 联合显著性检验（受约束回归） 变量的选择
1.模型的评价
练习第2题 使用全部数据，估计如下多元线性回归 模型并进行经济与统计评价：
Demand 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Advertisem ent 4 Grade u
3.过原点回归
过原点回归具有一些特殊的性质
残差的均值不等于0 R2有可能为负（TSS=ESS+RSS不满足） 若原回归线不过原点，则用过原点回归， 估计系数有偏误
4.函数的设定
常用手段： 1）增设二次项
广告投放较少时，广告增加，对产品的需求会上升，当 广告增加到一定数量后，继续增加，需求反而会减少
5.经济解释：多元模型的解释
更加复杂的情况
ˆ ˆ X ˆ X2 ˆ Y 0 1 1 2 1 ˆ ˆ X ˆ X X ˆ Y 0 1 1 2 1 2
要通过计算导数研究
dY ˆ 2 ˆ X 1 2 1 dX1 Y ˆ ˆ X 1 2 2 X 1
1.模型的评价
分析系数的符号、取值是否与理论预期 相一致，是评价模型的关键环节。如果 出现不一致，首先怀疑模型与数据，如 确无问题，再怀疑理论。
对于线性模型，主要观察正负号。
1.模型的评价
例1：总成本函数的估计
C
TC 0 1Q 2 Q 2 3Q 3 u Q 0, NhomakorabeaTC 0
Demand 0 1 Advertisem ent 2 Advertisem ent 2 u
4.函数的设定
1 0, 2 0
4.函数的设定
1 0, 2 0
4.函数的设定
2）设交互项
价格较高时，促销作用大，而价格较低时，促 销作用小
TC
0 0
MC 1 2 2 Q 3 3Q 2
Q 0, MC 0 1 0
二次函数有极小值的条 件：二阶导大于0 3 0
Q
当Q 2 / 3 3 ，MC取最小值 2 0
1.模型的评价
MC要大于0，不能和X轴有交点：
多元模型中的回归系数是在固定其他自 变量的情况下研究两个变量之间的关系
6.联合假设检验
不仅可以检验全部回归系数全为0，和 某个系数为0，还可以检验某几个系数 是否全为0。
Demand 0 1 Advertisem ent 2 Advertisem ent 2 3 Pr ice 4 Pr omotion 5Grade u
ˆ exp ˆ 2 2 exp ˆ 正确的公式：Y ln Y
2.变量变换——取对数
如果u不服从正态分布，则调整程序如下：
1）得到lnY的拟合值 2）对每个拟合值取指数，得到mi 3）做Y对mi的过原点回归，得到回归系数
ˆ m得到拟合值 ˆ ˆ）， Y 4）将此系数乘以mi （即用回归方程Y 1 得到最终拟合值
双对数模型应用非常广泛，其优点是：
参数具有弹性含义（可用来估计常弹性） 经过对数变换的变量，一般更加符合假设条件 可以缩小取值范围，减少异常值的影响
5.经济解释
Y 0 1 ln X
dX dY 1 X X Y 1 X
X增加1%，Y将增加 0.011 。
6.联合假设检验
H 0 : 1 0; 2 0
Demand 0 1 Advertisem ent 2 Advertisem ent 2 3 Pr ice 4 Pr omotion 5Grade u
不受约束模型
Demand 0 3 Pr ice 4 Pr omotion 5Grade u
b 2 4ac 0
2 4 2 12 1 3 2 2 3 1 3
2.变量变换——取对数
取对数的好处
如果因变量、自变量都取对数，参数具有弹性含义 经过对数变换的变量，一般更加符合假设条件 可以缩小取值范围，减少异常值的影响
什么时候取对数
变量之间为相乘关系（双对数），或具有某种非线性 关系（单对数） 那些取值为正的右偏分布变量
5.经济解释：多元模型的解释
ˆ ˆ X ˆ X ˆ Y 0 1 1 2 2
ˆ 大于 ˆ ，是否意味着 如果 1 2 X 1对Y的影响超过 X2
比较不同变量影响程度的方法有： •计算弹性 •标准化数据
5.经济解释：多元模型的解释
多元模型与一元模型系数的比较
ˆ ˆ X ˆ X ˆ Y 0 1 1 2 2 ˆ ˆX ˆ Y 0 1 1
例：建立中国国债发行额模型
用19802001年数据得输出结果如下； DEBTt = 4.31 +0.35 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt (0.2) (2.2) (31.5) (17.8) R2 = 0.999, DW=2.12, T =22, SSEu= 48460.78, (1980-2001) 是否可以从模型中删掉DEFt和REPAYt呢？可以用F统计量完成上述检验。 原假设H0是2 = 3 = 0（约束DEFt和REPAYt的系数为零）。给出约束模型 估计结果如下， DEBTt = -388.40 +4.49 GDPt (-3.1) (17.2) R2 = 0.94, DW=0.25, T =22, SSEr= 2942679, (1980-2001) 已知约束条件个数m = 2，T- k-1 = 18。SSEu= 48460.78，SSEr= 2942679。
6.联合假设检验
类似的思想也可以用于检验各种线性约 束（如果只检验一个约束，不称为联合 检验）如：
1 2 1 2 1
6.联合假设检验
例
investment 0 1 int erest 2 inf lation u
u investment 0 1 int erest inf lation
2.变量变换——取对数
取对数的陷阱 取对数后，为获得原变量的估计，往往 需要取指数进行还原，此时的估计会出 现系统偏差。
2.变量变换——取对数
ln(Demand) 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Advertisem ent 4 Grade u
Demand 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Pr ice Pr omotion u
3 0
4.函数的设定
3）设滞后项 广告存在1期的滞后影响
Demand 0 1 Advertisem entt 2 Advertisem entt 1 u
4.函数的设定
4）部分变量取非线性形式 价格下降对需求的影响呈递减趋势
Demand 0 1 exp(Pr ice) 2 Pr omotion 3 Advertisement 4Grade u
等级提高对需求的影响呈递减趋势
Demand 0 1 Pr ice 2 Pr omotion 3 Advertisem ent 4 lnGrade u
受约束模型
6.联合假设检验