最新1计量经济学建模的基本过程汇总
计量经济学模型建立：8步骤
一、往届的学生提交的作业存在问题归纳如下：1、缺少具有说服力的理论假说2、变量之间关系牵强，无研究价值和实际意义如：全国居民消费价格指数与商品零售价格指数；粮食出售量与蔬菜出售量；农民收入与居民收入；日照时间与粮食产量；等等。
3、自变量不是主要的影响因素，如日照时间就不是影响粮食产量的主要因素4、变量的度量指标不具体，模糊不清5、指标数据的类型不明确，是采用时间序列数据、还是截面数据。
二、提供可参考的计量经济学模型：1．生产函数：农业总产值与农业从业人员、财政用于农业资金、农业机械总动力关系工业总产值与固定资产、职工人数之间的关系2．消费函数：（1）食品消费支出与食品价格、家庭年（月）人均收入（2）不同地区城镇居民家庭人均可支配收入与人均消费支出（3）中国居民收入与消费的关系（4）农村居民消费函数：农村居民人均消费支出与农业经营纯收入、其他来源的纯收入3．需求函数：Y:居民对食品的消费量;X1:消费者消费支出总额；X2:食品价格指数三、计量经济学模型建立：8个基本步骤现实问题：经济形势对人们工作意愿的影响？第一步，建立一个理论假说假说一：受挫—工人假说。
即经济形势恶化（表现为高失业率），则工人的工作意愿下降（表现为低劳动参与率）；假说二：增加—工人假说。
即经济形势恶化（高失业率），许多后备工人进入劳动市场以补贴家庭开支（尽管薪酬很低），进而导致劳动参与率上升。
第二步，收集数据变量：经济形势，劳动者的工作意愿具体的度量指标：城市失业率（%），城市劳动力参与率（%）数据一般来源：权威部门向社会发布的统计信息、公开出版物、亲自调查资料来源：总统经济报告，2008年 第三步，设定数学模型第四步，设立统计或经济计量模型 第五步， 估计经济计量模型参数第六步，检查模型的适用性：模型设定检验1．经济意义检验：2．统计学检验：3．计量经济学检验：第七步，检验源自模型的假说；1．验证估计的模型是否有经济意义；2．估计的结果是否与经济理论相符。
计量经济学的步骤
计量经济学的步骤一、问题的确定：首先需要明确研究的经济问题。
例如，研究一些政策的影响、一些市场是否存在失灵、一些经济理论的验证等。
问题的确定是研究的出发点，其重要性在于指导后续的研究设计和数据选择。
二、模型的构建：根据所研究问题的具体情况，选择适合的经济模型。
经济模型是对经济现象进行简化和抽象的描述。
常用的经济模型有线性回归模型、自回归模型等。
模型的构建是研究的理论基础，通过模型的构建可以提供对经济现象的更深入理解和解释。
四、变量的测量：根据模型的需求，对数据中的变量进行定义和测量。
变量的测量是将具体的经济现象转化为可观测的数值。
通常情况下，需要对模型中的自变量和因变量进行测量。
例如，对于研究经济增长的模型，自变量可以是产出、劳动力、资本等，因变量可以是经济增长率。
五、模型的估计：通过统计方法对构建的模型进行估计。
常用的估计方法包括最小二乘估计、极大似然估计等。
估计的目标是通过样本数据来推断总体的参数。
估计结果不仅可以提供对模型参数的估计值，还可以提供参数的显著性检验、置信区间等。
六、模型的诊断：对已估计的模型进行诊断。
主要是检验模型的假设是否成立，模型的拟合效果如何。
常见的诊断方法有残差分析、多重共线性检验等。
诊断的目标是评估模型的可靠性和解释能力。
七、模型的应用：根据模型的结果进行经济现象的解释和预测。
研究者可以根据模型的参数估计值和影响系数进行政策建议、市场预测等。
八、结果的解释：对模型结果进行解释和讨论。
解释的目标是对研究问题给出有说服力的解释，或者推断因果关系，同时提出研究的限制和改进。
以上是计量经济学的一般步骤。
不同的研究问题和模型可能会有一些差别，但整体的流程是相似的。
通过这些步骤，我们可以将经济问题转化为可观测的数据，并利用统计方法对其进行分析，从而为经济理论和政策的制定提供支持。
建立计量经济学模型的步骤和要点
（2）数据来源
• 计量经济分析所需要的数据可以充分利用统计部 门提供的资料或是其他一些诸如网上期刊得到的 二手资料，以减少收集数据的工作量。
• 在没有有效来源时，可由自己通过调查得到。
（3） 样本数据的质量
数据高质量的标准： 完整性； 准确性； 可比性； 一致性
（1）完整性—— 模型中包含的所有变量都必须拥 有相同容量的样本观测值。 例如：P54表2.6.1 对于“遗失数据”的处理方法： 法一：样本容量足够大且样本点间的联系并不紧密 时，将出现遗失数据的所在样本点整个去掉。 法二：样本容量有限，样本点间的联系紧密时，采 取特定技术将遗失数据补上。
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点（重 点）
一、理论模型的设计 （重点） 二、样本数据的收集（次重点） 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
讲述流程
一、用例子阐述建立计量经济学模型的步骤 二、具体实施中各步骤需完成的工作及各步 要点
一、建立计量经济学模型的步骤示例
（2）准确性有两方面含义： 第一：所得到的数据必须准确反映它所描述的经 济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准 确的；
α和β的经验值。
Q 76.05－3.88* P
Q顶上的帽子符号表示一种估计值。 根据估计结果，空调价格上涨100元，空调需 求量下降0.388万台。
④模型检验 以一定的标准，对估计结果进行检验。 如：斜率是否小于0？估计结果是否可靠？
小结：建立计量经济学模型的四个步骤
步骤
例子
1 理论模型的设计 2样本数据收集 3模型参数估计 4 模型检验
69
x
63
60 -
xx x
60
58
1计量经济学建模的基本过程
因此必须有：n k 1
即最小样本容量：Min n = k 1
收集样本数据
满足基本要求的样本容量(最小二乘法) ：为了获得最小二乘 估计结果并对其稳定性可靠性作出检验而必需的样 本观察值个数 n 30 或 n 3 k 1 当 n k 1 时，可以得到参数 β 的估计，但除了参数估 计量质量不佳外，一些建立模型所必须的后续工作仍无法进 行。例如，参数的统计检验要求容量必须足够大，Z检验一 般要求样本容量超过30；单个回归系数的显著性 t 检验一般 也要求 n-k 8，此时t分布才较为稳定，检验才较为有效。 因此，一般经验认为，当 n 30或者至少 n 3 k+1 时， 才能满足模型估计的基本要求
收集样本数据
统计的口径、范围问题：
城镇人口的统计： 在1953年我国第一次人口普查时,城镇人口采
用市镇行政辖区的总人口。1964年第二次人口普查时改用市镇行政辖区的 非农业人口。1982年第三次人口普查时又改用市镇行政辖区的总人口。 1990年第四次人口普查时对设区的市采用区的总人口,对不设区的市和镇采 用街道办事处和居民委员会的人口。第五次人口普查又在此基础上做了改 进：（1）用人口密度把设区的市区分为两类，只把1500人/km2以上的区(一 般是城区和近郊区)的人口统计在内,对于此标准以下的区只计算真正的城 镇部分,乡村部分不再计入城镇；（2）对不设区的市和建制镇，除了按照 城市社区管理的街道办事处和居民委员会人口统计以外，还包括与市镇驻 地建设用地相连的乡镇地域和村委会地域，实际上大都以非农业经济活动 人口为主。
判断原则： (1)统计显著性 (2)在被解释变量相同的条件下，也可以看r2值的大小 (3)当存在重复观察点时，作拟合不足检验
专题2.1 建立计量经济学模型的步骤和要点
§1.2 计量经济学模型建立、检验
一、居民人均消费模型—建模与统计检验
例2.5.1 考察中国居民收入与消费支出的关系。
GDPP： 人均国内生产总值（1990年不变价）
CONSP：人均居民消费（以居民消费价格指数（1990=100）缩减）。
表 2.5.1 年份 人均居民消费 CONSP 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 395.8 437.0 464.1 501.9 533.5 572.8 635.6 716.0 746.5 788.3 836.4 779.7 中 国 居 民 人 均 消 费 支 出 与 人 均 G D P （ 元 /人 ） 人 均 GDP GDPP 675.1 716.9 763.7 792.4 851.1 931.4 1059.2 1185.2 1269.6 1393.6 1527.0 1565.9 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 年份 人均居民消费 CONSP 797.1 861.4 966.6 1048.6 1108.7 1213.1 1322.8 1380.9 1460.6 1564.4 1690.8 人 均 GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7
（万千瓦） 18022 19497 20913 22950 24836 26575 28067 28708 29389 30308 31817 33802 36118 38547 42016 45208 48996 52574
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述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，它通过应用数学和统计学的方法来分析经济现象。
建立一个合理有效的计量经济学模型是进行经济研究的基础，下面将简述建立计量经济学模型的基本步骤。
1. 提出问题和目标建立计量经济学模型的第一步是明确研究的问题和目标。
研究者需要明确自己要解决的经济问题，确定研究的目标和范围。
例如，研究者可能想要探究某个经济政策对就业率的影响，或者分析某个产业的市场竞争程度等。
2. 收集数据在建立计量经济学模型之前，研究者需要收集相关的经济数据。
数据的选择和获取对于研究的可靠性和有效性至关重要。
研究者可以通过各种途径收集数据，包括统计年鉴、调查问卷、实地观察等。
在收集数据时，研究者需要注意数据的可靠性、完整性和时效性。
3. 确定理论框架在建立计量经济学模型之前，研究者需要确定一个合适的理论框架。
理论框架是指用来解释经济现象和规律的理论体系。
研究者可以借鉴已有的经济理论，也可以根据自己的研究问题提出新的理论框架。
理论框架应该具有逻辑严密性，并能够解释研究问题。
4. 建立计量经济学模型在确定了理论框架之后，研究者可以开始建立计量经济学模型。
计量经济学模型是用来描述经济现象和规律的数学模型。
根据研究问题的不同，可以建立不同类型的计量经济学模型，例如线性回归模型、时间序列模型等。
在建立模型时，研究者需要根据理论框架和收集到的数据选择合适的模型形式，并进行模型参数的估计。
5. 进行实证分析建立计量经济学模型之后，研究者需要进行实证分析，即利用模型对收集到的数据进行分析。
实证分析的目的是通过对数据的处理和模型的估计来验证理论假设，并得出结论。
研究者可以利用统计软件进行实证分析，计算模型的参数估计值和统计检验结果。
6. 解释和讨论结果在完成实证分析之后，研究者需要解释和讨论实证结果。
研究者可以根据模型的参数估计值和统计检验结果来解释研究问题，并讨论结果的经济意义和政策启示。
经济学毕业论文中的计量经济模型建模方法
经济学毕业论文中的计量经济模型建模方法在经济学研究中，计量经济模型的建立是解决经济问题、验证经济理论以及进行政策分析的关键步骤之一。
本文将介绍经济学毕业论文中常用的计量经济模型建模方法，包括变量选择、数据准备、模型设定和参数估计等方面。
一、变量选择在进行计量经济模型建模之前，首先需要明确研究目标，并选择与研究问题直接相关的经济变量。
通常可以参考相关的经济理论以及现有的研究文献来确定需要考虑的变量。
同时，也要注意变量之间的相关性，避免多重共线性等问题。
二、数据准备进行计量经济模型建模之前，需要收集相关的经济数据，并对数据进行准备。
数据的准备包括清洗、整理、转换、填补缺失值等步骤。
此外，还需要注意数据的可靠性和代表性，以确保模型的可信度和精确性。
三、模型设定在进行计量经济模型建模时，需要选择适当的模型框架和函数形式。
常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
选择合适的模型可以根据研究目标和变量属性进行判断。
同时，还要考虑模型的假设条件以及具体问题的特点。
四、参数估计参数估计是计量经济模型建模的核心步骤，一般通过最小二乘法进行估计。
在进行参数估计时，需要注意数据的有效性，并进行统计检验以评估模型的拟合程度和参数的显著性。
同时，还要注意避免过度拟合和模型复杂度不合理等问题。
五、模型评估和解释在完成参数估计之后，需要对模型进行评估和解释。
评估模型的方法包括残差分析、异方差性检验、序列相关性检验等。
同时，还需要解释模型结果，并进行敏感性分析和稳健性检验，以验证模型的可靠性和稳健性。
六、模型应用和政策分析完成计量经济模型建模之后，可以利用模型进行预测和政策分析。
根据具体问题和研究目标，可以利用模型进行政策评估、经济预测等分析。
同时，还需要注意对结果的解释和充分讨论，以提出合理的结论和政策建议。
总结：经济学毕业论文中的计量经济模型建模方法非常关键，可通过变量选择、数据准备、模型设定和参数估计等步骤来实现。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤
建立经典单方程计量经济学模型的步骤第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，需要明确研究问题和目标。
这可以是一个经济学理论或假设的测试，也可以是对一些经济变量之间关系的探索性研究。
明确研究问题和目标有助于确定模型的范围和方向。
第二步：选择适当的模型类型根据研究问题和目标，选择适当的模型类型。
单方程计量经济学模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型。
线性回归模型常用于描述两个或多个变量之间的线性关系。
非线性回归模型则更适合于描述复杂的非线性关系。
第三步：收集数据选择恰当的数据集并收集所需的数据。
计量经济学模型的建立需要依赖观测数据进行估计和验证。
数据的质量和可用性对模型的准确性和可解释性具有重要影响，因此需要注意选择合适的数据源并进行数据清洗和处理。
第四步：制定理论模型借助经济学理论和假设，建立起理论模型。
理论模型可以是一个经济关系的数学表达式，用来解释和预测经济变量之间的关系。
理论模型是建立计量模型的基础，它提供了对经济变量之间关系的初步认识和解释。
第五步：确定函数形式在建立经济计量模型时，需要确定函数形式。
函数形式决定了模型的线性或非线性特征，以及变量之间的函数关系形式。
常见的函数形式包括线性、对数线性、半对数线性等，根据实际情况选择最适合的函数形式。
第六步：估计参数利用最小二乘法等估计方法，对模型中的参数进行估计。
最小二乘法是一种常用的估计方法，通过最小化残差平方和来确定参数估计值。
除了最小二乘法，还可以使用极大似然估计等方法对参数进行估计和假设检验。
第七步：模型诊断和检验对建立的模型进行诊断和检验，以确定模型的有效性和适用性。
常见的模型诊断和检验方法包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。
模型诊断和检验是验证模型合理性和可解释性的重要步骤。
第八步：模型解释和预测根据估计得到的模型参数和结果，进行模型解释和预测分析。
根据模型的解释能力，评估模型对经济变量之间关系的解释能力。
通过模型的预测能力，对未来经济变量的走势进行预测和分析。
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。
计量经济建模步骤与模型分类
（3） 随机系数面板数据模型 对于面板数据模型
K
yit = kit xkit +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T
k 1
如果kit 可以线性分解为kit = k uki vkt , k = 1, 2, …, K。其中 k 是常量，uki 和 vkt
是分别属于个体和时点的回归系数随机成分。称这种模型为随机系数面板数据模型。 目前主要有两类，Swamy 随机系数面板数据模型和 Hsiao 随机系数面板数据模型。
LDV（受限因变量）模型（删失、截断模型）
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1．单方程回归模型 （1）一元、多元线性回归模型， （2）一元、多元可线性化的非线性回归模型 （3）非线性回归模型 假定条件：误差项服从正态分布，不存在自相关、
异方差，解释变量间不存在多重共线性。 估计方法：OLS 法、GLS 法、 可使用虚拟变量：季度的、月度的、不同时期的。
（2）设定模型表达式，并考察是否满足模型假定条件。
（3）用相应方法估计模型。
（4）对模型估计结果进行诊断、检验（包括 t、F、LR、Wald、LM、Q、DF、JB、自
相关、异方差、多重共线性、结构突变、GARCH、单位根、协整等检验）。
（5）解释模型回归系数的经济含义。利用估计结果进行预测。
（6）若目的是解释模型回归系数的经济含义，模型的设定一定要完备；若目的是利用
（1）回归模型建模步骤：
确定研究对象 及其影响因素
定义变量 收集数据
画变量 散点图
模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤：
确定研究对象
定义变量 收集数据
画时间 序列图
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
建立经典单方程计量经济学模型的步骤
建立经典单方程计量经济学模型的步骤建立经典单方程计量经济学模型的步骤如下：1. 确定研究问题：首先要明确自己要研究的经济问题，例如研究某个产品的价格与销量之间的关系。
2. 收集数据：收集与研究问题相关的数据，包括价格、销量以及其他可能影响价格和销量的因素，如广告费用、市场规模等。
3. 确定模型形式：根据研究问题和收集到的数据，选择适合的模型形式。
常见的单方程计量经济学模型包括线性回归模型、非线性回归模型、时间序列模型等。
4. 假设设定：在建立模型之前，需要对模型中的关系进行假设设定。
例如，在研究价格与销量之间的关系时，可以假设价格对销量有正向影响。
5. 模型估计：利用收集到的数据，对确定的模型进行估计。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。
6. 模型诊断：对估计的模型进行诊断，检验模型的拟合程度和可靠性。
常见的诊断方法包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。
7. 参数解释：根据估计结果，对模型中的参数进行解释。
解释参数可以帮助我们理解模型中各个变量之间的关系。
8. 假设检验：对模型的假设进行统计检验，以验证模型的合理性和有效性。
常用的假设检验包括t检验、F检验等。
9. 模型预测：利用估计得到的模型，进行预测和推断。
通过模型预测，可以对未来的价格和销量进行预测，为决策提供参考。
10. 敏感性分析：对模型的参数进行敏感性分析，检验模型结果的稳健性。
敏感性分析可以帮助我们评估模型的可靠性和鲁棒性。
11. 结果解释：根据模型估计和分析的结果，对研究问题进行解释和总结。
解释结果可以帮助我们回答研究问题，并提出政策建议。
以上是建立经典单方程计量经济学模型的一般步骤。
在实际应用中，可能还需要根据具体情况进行调整和补充。
通过建立合理的模型，我们可以更好地理解经济现象，为经济政策制定和实践提供支持。
1计量经济学建模的基本过程
因此，一般经验认为，当 n 30或者至少 n 3k+1时，
才能满足模型估计的基本要求
收集样本数据
当 n 3k+1 时，是否就意味着充足的样本点对估
计精度有必要保障？
例：分析利率对居民储蓄存款的影响，运用2001—2005年 间5年的季度数据，共20个样本观察值，模拟：
例：中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示
设计理论模型
例：被解释因素(研究对象)：产出； 对产出的解释因素：资本、劳动、技术 应遵循的一般原则：依据相关理论；反映特定历史条件
下的现象本质；解释变量间尽可能线性无关( 多重共线性现象影 响及检验 例1)
表征各因素水平的变量(指标)： 产出------GDP？ 资本投入------固定资产原值？ 劳动投入------就业人数？
因子重要性
很 不 重 要
不 重 要
重 要
很 重 要
极 为 重 要
收集样本数据
使用时间序列数据应注意的问题：
(1)所选择样本区间内经济行为的一致性问题 (2)样本数据在不同样本点之间的可比性问题 (3)样本区间的宽度问题 (4)模型随机扰动项的序列相关问题(序列相关及检验)
收集样本数据
建立纺织业生产函数模型，确定居民收入、 纺织品出口为解释变量，使用1950—2000年时间 序列数据，是否合适？
Yi 49.6670 2.1576Xi t : (66.542) (17.935) r2 0.9757 F 321.22
判断原则：
(1)统计显著性 (2)在被解释变量相同的条件下，也可以看r2值的大小 (3)当存在重复观察点时，作拟合不足检验
(财务知识)建立计量经济学模型的步骤和要点最全版
（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，且根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是壹个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为俩类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
能够作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们能够用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为壹个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”和“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
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，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
建立与应用计量经济学模型的主要步骤
建立与应用计量经济学模型的主要步骤
主要步骤有：
1、设计理论模型,确定模型所包含的变量,确定了被解释变量后,如何正确地选择解释变量,确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值；
2、收集样本数据,包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据,而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；
3、估计模型参数,包括各种模型参数估计方法,如何选择模型参数估计方法以及关于应用软件的使用；
4、检验模型,包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验。
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设计理论模型
非日常统计因素的表征问题： 例1 例2 例3：我国出口商品结构的决定因素和变化趋势 -----经济研究2007.5
被解释变量：产品出口的月度增长率 解释因素：
劳动密集程度 ------------企业人均固定资产净值 市场竞争程度 ------------资金利润率 生产能力增长 ------------固定资产净值的增长 市场需求变化 ------------销售收入增长 外资企业参与度 ---------外资企业产出增长 国外市场需求 ------------美国进口增长
设计理论模型
思考题1：研究宏观政策对我国股市的影响，如何选择变量？ 思考题2：预测未来能源需求，选择哪些变量？
设计理论模型
第二步：确定模型的数学形式
原则和方法： 依据经济理论 吻合历史数据 ？：平均固定成本与产量的关系 多次试模拟
设计理论模型
例：某商品的需求及价格 资料：
分析：价格对这种商品需 求的影响
收集样本数据
样本数据的种类：
按数据集格式： 时间序列数据(time series) 截面数据(cross sereis) TS/CS数据(time series/ cross sereis)
按数据性质 虚拟 (dummy)变量数据 排序 (Ordered)变量数据 其它数据
按数据在可能样本区间取值的连续性： 连续(Continuous)数据 受限 (Censored) 数据
H3t
-----(3)
表明：经济增长取决于各次产业的结构、各次产业要素投入 的增量、各次产业要素投入的产出弹性
设计理论模型
第三步：拟定模型中待估计参数的理论值
例 ： Q=AertKαLβeu :
01资本投入弹性
01 劳动投入弹性 01技术进步速度
A0 效率系数
例：上海股市流动性影响因素实证分析
1计量经济学建模的基本过程
设计理论模型
例生产函数模型：Q=AertKαLβeu
涉及三方面问题： (1)确定模型所包含的变量 (2)确定模型的数学形式 (3)拟定待估计参数的理论值
例：中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示
设计理论模型
例：被解释因素(研究对象)：产出； 对产出的解释因素：资本、劳动、技术 应遵循的一般原则：依据相关理论；反映特定历史条件
Yi 49.66702.1576Xi t: (66.542) (17.935) r2 0.9757 F321.22
判断原则：
(1)统计显著性 (2)在被解释变量相同的条件下，也可以看r2值的大小 (3)当存在重复观察点时，作拟合不足检验
设计理论模型
实践中的一般做法 依据经济理论：例1、例2 从经典模型推演：例1、例2 借鉴他人模型：例 默认为一般线性关系：例1、例2
下的现象本质；解释变量间尽可能线性无关( 多重共线性现象影 响及检验 例1)
表征各因素水平的变量(指标)： 产出------GDP？ 资本投入------固定资产原值？ 劳动投入------就业人数？
确定因素相对侧重于理论分析，但确定变量涉及统计实践， 影响着因素水平表达的精度从而模型结论的价值 制度因素 人力资本因素
第二、三产业类似。
设计理论模型
从而：Yt
Yt
YY1tt
A1 t A1 t
Y2t Yt
A2 t A2 t
Y3t Yt
A3 t A3 t
1
Y1t Yt
K1t
K1t
2
Y2t Yt
K2t
K2t
3
Y3t Yt
K3t
K3t
1
Y1t Yt
H1t
H1t
2
Y2t Yt
H2t
H2t
3
Y3t Yt
H3t
设计理论模型
王金营：人力资本与经济增长：理论与实证 --------中国财政经济出版社 2001
有效劳动模型：Y tA tK tH t (1 )
Y t A tK tH t (2)
Y t At K t H t
考虑到：产业结构变动可能引起各投入要素产出效率的 变化，从而影响整个经济的增长。所以各投入要素的作用可 分离为增长的作用和产业结构优化提高效率而产生的作用。
收集样本数据
表2.6 中国1978—1996年健康投资额估算
年份
卫生固定资产 投资(1)
卫生事费(5)
单位：亿元
健康投资总额
总额
增长%
1978
…
1996
注释：“(1)1978-1984年数据见《中国固定资产投资统计年鉴(1950-1985)》，中国统计 出版社；1985-1996年数据为卫生、体育、福利业基建投资和更新改造投资，见《中国统计 年鉴(1997)》；(2)包括体育事业费，1979年数据为1978和1980年平均值，1993-1996年数据 用卫生、体育、社会福利业工资总额代替，见《中国劳动统计年鉴(1995)》、《中国统计年 鉴(1997)》和《中国社会统计资料(1993)》；(3)1978-1984年数据见《中国社会统计资料 (1990)》，1984-1992年数据见《中国社会统计资料(1993)》，1993、1995、1996年数据根据 《中国统计年鉴(1997)》的全国保险福利费总额按1992和1994年的劳保费比率推算所得；(4) 见《中国劳动统计年鉴(1995)》，1995年为估计数据；(5)根据《中国统计年鉴》年(末)城乡 人口数和城乡居民家庭平均每人全年医药保健费支出估算而得，1981-1983年数据因缺农村 居民数据，故用城镇居民平均每人全年医药保健费支出乘年末总人口数估算，1979-1980年 数据依据世界银行《中国：卫生模式转变中的长远问题与对策》提供的自费比重(约20%左 右)估算而得”。
收集样本数据
数据使用中应注意的问题：
使用时间序列数据应注意的问题 使用截面数据应注意的问题 使用虚拟变量数据应注意的问题
收集样本数据
实践中的数据问题
数据的直接引用：关注指标解释 例：《世界经济》2001年第4期 中国人力资本投资的内生增长研究
例：《人力资本与经济发展》 ----李宝元.北京师范大学出版社，2000年
需求量：Y 49 45 44 39 38 37 34 33 30 29
价格：X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
设计理论模型
需求量
50
45
40
35
30
25
价格
0
2
4
6
8
10
12
设计理论模型
lnYi 3.96170.2272lnXi t: (95.233) (9.088) r2 0.9116 F82.498
如何分解投入要素的数量增长作用和效率改进作用？
设计理论模型
Yt Y1t Y2t Y3t
Y t Y 1tY 1t Y 2tY 2t Y 3tY 3t
Y t Y 1t Y t Y 2t Y t Y 3t Y t
依据(2)式：
Y Y 1 t1 tA A 1 1tt1K K 1 t1 t1H H 1 t1 t