建立计量经济模型的基本步骤
建立计量经济学模型的步骤
建立计量经济学模型的步骤引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过建立数学模型来研究经济现象和经济政策的影响。
建立计量经济学模型是进行实证研究的关键步骤，在经济学领域中具有广泛的应用。
本文将探讨建立计量经济学模型的步骤，并介绍每个步骤的具体内容和注意事项。
步骤一：确定研究问题研究问题是建立计量经济学模型的起点，研究者需要明确要解决的经济问题，并明确研究目的和假设。
例如，研究者可能要探索某种经济政策的影响，或者研究产品价格与市场需求之间的关系等。
确定研究问题需要广泛阅读相关文献，了解前人的研究成果，以及当前经济环境和政策的背景。
步骤二：收集数据数据是建立计量经济学模型的基础，研究者需要收集与研究问题相关的数据。
数据可以来自各种渠道，包括文献、政府统计数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性。
有时候，数据可能存在缺失或错误，需要进行数据清洗和验证。
步骤三：选择合适的模型框架在建立计量经济学模型时，研究者需要选择适合的模型框架。
模型框架可以是经济理论提供的基本关系模型，也可以是根据实际情况进行调整和修改的模型。
研究者需要根据研究问题和数据的特点，选择合适的模型框架。
步骤四：选择合适的变量在建立计量经济学模型时，研究者需要选择合适的变量。
变量是模型中的核心要素，反映了经济现象之间的关系。
合适的变量选择可以提高模型的解释力和预测能力。
选择变量时，需要考虑变量的可测性和相关性，并且尽量选择与研究问题密切相关的变量。
步骤五：估计模型参数在建立计量经济学模型后，研究者需要估计模型的参数。
参数估计可以通过最小二乘法等统计方法进行。
通过估计模型参数，可以得到参数的估计值和估计误差，并进行显著性检验。
参数估计的过程可以使用计量经济学软件进行。
步骤六：评估模型拟合度在建立计量经济学模型后，研究者需要评估模型的拟合度。
模型拟合度反映了模型对数据的拟合程度，可以通过统计指标如R方、调整R方、残差平方和等进行评估。
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
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。
建立计量经济经济学模型的步骤和要点
• 为达到此目的，将该99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。
每 月 家 庭 消 费 支 出 Y （元）
第一周 回顾
• 建立计量经济经济学模型的步骤和要点
理论模型的设计（变量、模型的数学形式、随机项的 分布、参数估计的预期）
样本数据的收集（数据的三种类型，数据质量——完 整性、准确性、可比性、一致性）
模型参数的估计
模型的检验 （经济意义检验、统计检验、计量经济学 检验、模型预测检验）
第一周 回顾
• 计量经济学模型成功的三要素
第二周 答疑
• 为什么在回归参数的推导中我们仅看了一阶 偏导，就确认是残差平方和最小而非最大? 因为是平方和
• 求和： XY nXY
第三周 回顾
• 回归方程两个参数的估计量及其性质 • 随机误差项的估计量
第四周 课下作业
• 假设检验中，什么是第一类错误，什么 是第二类错误
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型
– 相关系数(correlation coefficient) – 正相关(positive correlation) – 负相关(negative correlation) – 不相关(non-correlation)
• 回归分析仅对存在因果关系而言。
• 注意：
–不存在线性相关并不意味着不相关。
• 统计依赖或相关关系：研究的是非确定性现象 随机变量间的关系。（非一一对应）
农作物产量 f 气温, 降雨量, 阳光, 施肥量
智慧树知到《计量经济学》章节测试答案
智慧树知到《计量经济学》章节测试答案第一章1、计量经济学是一门学科。
A:数学B:统计学C:经济学D:计量学答案: 经济学2、计量经济学的创始人是：A:凯恩斯B:弗里希C:格兰杰D:伍德里奇答案: 弗里希3、计量经济学主要由、和三门学科的内容有机结合而成。
A:计量学B:统计学C:经济学D:测度论E:数学答案: 统计学,经济学,数学4、国际计量经济学会成立标志着计量经济学作为一门独立学科地位的正式确立。
A:对B:错答案: 对5、计量经济学具有综合性、交叉性和边缘性的特点。
A:对B:错答案: 对6、计量经济模型一般由、、、等四个要素构成。
A:变量、公式、模型和方程B:经济变量、数学变量、统计变量和计量软件C:经济变量、参数、随机误差项和方程的形式D:函数关系、因果关系、统计关系和计量关系答案: 经济变量、参数、随机误差项和方程的形式7、对计量经济模型进行检验的三个常用准则是：A:经济意义准则、统计检验准则和计量检验准则B:线性准则、无偏性准则和最优性准则C:正确准则、有效准则和简洁准则D:渐进一致性准则、渐进有效性准则和渐进正态性准则答案: 经济意义准则、统计检验准则和计量检验准则8、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于经济意义准则。
A:对B:错答案: 对9、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是横截面数据。
A:对B:错答案: 对10、建立计量经济模型的一般步骤是：A:模型设定，模型检验，参数估计，模型应用B:搜集资料，参数估计，模型设定，模型应用C:参数估计，模型应用，模型检验，改进模型D:模型设定，参数估计，模型检验，模型应用答案: 模型设定，参数估计，模型检验，模型应用第二章1、进行回归分析时，当x取各种值时，y的条件均值的轨迹接近一条直线，该直线称为y对x的回归直线。
A:对B:错答案: 对2、将总体被解释变量y的条件均值表现为解释变量x的函数，这个函数称为总体回归函数。
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模型是经济学研究中的一个重要工具，它能够用来理解经济现象、分析经济政策以及预测经济变量的变化趋势。
建立计量经济学模型可以帮助经济学家对经济现象进行量化分析，揭示经济规律。
下面将简要介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究目的和问题在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究的目的和问题。
研究目的可以是解释某一经济现象的原因，预测某一经济变量的未来趋势，或评估某一经济政策的效果等。
明确研究目的和问题有助于确定模型的结构和变量选择。
第二步：选择适当的模型框架选择适当的模型框架是建立计量经济学模型的关键一步。
模型框架决定了模型的基本结构和变量之间的关系。
常用的模型框架包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
选择适当的模型框架要考虑研究问题的特点和数据的性质，以及模型的可解释性和预测准确性等因素。
第三步：收集和整理数据建立计量经济学模型需要大量的数据支持。
在收集数据时，要注意数据的准确性和可靠性。
对于时间序列数据，需要收集一段时间内的连续观测值；对于截面数据，需要收集同一时间点上的多个观测值；对于面板数据，既需要收集多个时间点上的连续观测值，也需要收集同一时间点上的多个观测值。
收集和整理数据需要耐心和细心，以确保数据的完整性和一致性。
第四步：制定假设和建立模型在建立计量经济学模型时，需要制定一些假设，以简化模型和提高模型的可解释性。
假设通常包括线性关系假设、正态分布假设、无多重共线性假设等。
制定假设后，可以根据模型框架和变量之间的关系来建立模型。
模型的建立要根据经济理论和实际情况进行合理的假设和推断，以保证模型的有效性和可靠性。
第五步：估计模型参数在建立计量经济学模型后，需要通过统计方法来估计模型的参数。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
通过估计模型参数，可以获得模型的具体数值，以及各个变量对目标变量的影响程度。
估计模型参数需要注意数据的性质和假设的合理性，以及估计结果的稳健性和显著性等。
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。
经济计量学模型建立与实证分析
经济计量学模型建立与实证分析经济计量学是以数理统计学和经济理论为基础，运用统计方法和经济理论建立数学模型，对经济现象进行分析和预测的学科。
经济计量学模型的建立和实证分析对于经济学研究的发展和经济政策的制定具有重要意义。
本文将介绍经济计量学模型的建立和实证分析的基本步骤，并讨论其在实际应用中的一些注意事项。
一、经济计量学模型的建立1. 定义变量：经济计量学模型的第一步是明确研究的目标和所涉及的变量。
变量可以是经济体系中的各种经济指标，如GDP、通胀率、失业率等，也可以是影响经济现象的各种因素，如利率、汇率、政府支出等。
2. 确定函数关系：在建立经济计量模型时，需要确定各个变量之间的函数关系。
这可以通过理论基础和经验判断来确定，也可以通过回归分析等统计方法来估计。
3. 模型的形式化表示：确定各个变量之间的函数关系后，需要将模型形式化表示出来。
通常情况下，经济计量模型可以用数学方程或者等式来表示。
4. 确定参数：经济计量模型中的参数是指与模型中的变量相关的未知量。
确定参数的方法通常是通过经验估计或者进行统计分析得到。
二、经济计量模型的实证分析1. 数据的收集与准备：进行经济计量模型的实证分析之前，需要收集所需的数据，并对数据进行清洗和处理。
这包括数据的选择、整理、缺失值处理等。
2. 模型的估计与诊断：在进行实证分析时，需要选择适当的统计方法进行模型的估计和诊断。
常用的估计方法有最小二乘法、广义矩估计法等。
3. 实证结果的解释与评价：在获得经济计量模型的估计结果后，需要对结果进行解释和评价。
这包括对模型的拟合程度、参数的显著性、经济意义等进行评估。
4. 模型的预测与政策分析：通过经济计量模型的实证分析，可以进行经济现象的预测和政策的评估。
这有助于决策者制定合理的经济政策和预测未来经济发展趋势。
三、经济计量模型建立与实证分析的注意事项1. 数据的质量：经济计量模型的实证分析结果很大程度上取决于所使用的数据。
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
计量经济学期末考试填空题库
1、 计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
挪威经济学家弗里希将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。
2、 数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述；计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
3、 广义计量经济学是利用经济理论、数学及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法，投入产出分析方法，时间序列分析方法等。
狭义的计量经济学以揭示经济现象中的因果关系 为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
4、 计量经济学模型包括单方程模型和联立方程模型两类。
单方程模型的研究对象是__单一经济现象，揭示存在其中的单项因果关系。
联立方程模型研究的对象是一个经济系统，揭示存在其中的复杂的因果关系。
5、 “经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。
三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。
”我们不妨把这种结合称之为定量化的经济学或经济学的定量化。
6、 建立计量经济学模型的步骤：1理论模型的设计2样本数据的收集3模型参数的估计4模型的检验。
7、 常用的三类样本数据是时间序列数据、截面数据和虚变量数据。
8、 计量经济学模型的四级检验是经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和预测检验。
9、 计量经济学模型成功的三要素是理论、方法和数据。
10、计量经济学模型的应用可以概括为四个方面：结构分析、经济预测、政策评价和检验和发展经济理论。
1、在计量经济模型中引入反映其他随机因素影响的随机扰动项t μ，目的在于使模型更符合经济活动。
2、样本观测值与回归理论值之间的偏差，称为残差项，我们用残差估计线性回归模型中的随机误差项。
3、对于随机扰动项我们作了5项基本假定。
为了进行区间估计，我们对随机扰动项作了它服从经典的假定。
金融计量学建模步骤
金融计量学建模步骤金融计量学建模是金融领域中的一项重要研究方法，旨在通过建立数学模型来分析和预测金融市场和金融产品的行为和变动。
本文将介绍金融计量学建模的基本步骤，帮助读者了解如何进行金融计量学研究。
一、确定研究目标金融计量学建模的第一步是确定研究目标。
研究者需要明确自己想要研究的问题，例如预测股票价格、分析利率变动对债券市场的影响等。
明确研究目标有助于指导后续的研究过程。
二、收集数据在进行金融计量学建模之前，研究者需要收集相关的数据。
数据可以来源于金融市场、宏观经济指标、公司财务报表等。
收集到的数据应该是具有代表性且与研究目标相关的，以确保模型的准确性和可靠性。
三、数据预处理数据预处理是金融计量学建模的重要环节，它包括数据清洗、数据平滑、缺失值处理等步骤。
数据清洗可以去除数据中的错误值和异常值，以保证数据的质量。
数据平滑可以减少数据的波动性，使其更具可分析性。
缺失值处理可以通过插值或删除等方法来处理数据中的缺失值。
四、选择合适的模型在金融计量学建模中，选择合适的模型是非常重要的。
模型的选择应该基于研究目标和数据特征。
常见的金融计量学模型包括时间序列模型、回归模型、ARCH模型等。
研究者需要根据自己的研究问题和数据特点来选择合适的模型。
五、模型估计与验证模型估计是金融计量学建模的核心环节，它涉及参数估计、模型拟合和模型检验等步骤。
参数估计可以通过最大似然估计、最小二乘法等方法来进行。
模型拟合是将模型与实际数据进行拟合，以评估模型的拟合程度。
模型检验可以通过残差分析、模型稳定性检验等方法来验证模型的有效性和可靠性。
六、模型应用与预测完成模型的估计与验证后，研究者可以将模型应用于实际问题中，并进行预测和决策。
例如，可以利用建立的模型来预测未来的股票价格走势、评估金融产品的风险等。
模型的应用和预测结果应该与实际情况进行比较，以验证模型的准确性和实用性。
七、模型调整与改进在实际应用中，模型可能会存在一定的不足之处。
计量经济学简答
1、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集；③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。
2.线性回归模型基本假定①回归模型对参数（系数）而言是线性模型 ②解释变量X 是外生变量 ③模型是正确设定的 ④零均值假定。
即在给定解释变量的条件下，随机扰动项的数学期望（均值）为0，即t E (u )=0。
⑤同方差假定。
误差项t u 的方差与t 无关，为一个常数。
⑥无自相关假定。
即不同的误差项相互独立。
⑦回归模型的解释变量之间不能存在完全的多重共线性。
3、古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。
即在给定xt 的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即t E(u )=0。
②同方差假定。
误差项t u 的方差与t 无关，为一个常数。
③无自相关假定。
即不同的误差项相互独立。
④解释变量与随机误差项不相关假定。
⑤正态性假定，即假定误差项t u 服从均值为0，方差为2σ的正态分布。
8．给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。
解答：（1）随机误差项的期望为零，即()0t E u =。
（2）不同的随机误差项之间相互独立，即c o v (,)[(())(()](t s t t s s t s u u E u E u u E u E u u =--==。
（3）随机误差项的方差与t 无关，为一个常数，即2var()t u σ=。
即同方差假设。
（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(,)0(1,2,...,)jt t x u j k = =。
通常假定jt x 为非随机变量，这个假设自动成立。
（5）随机误差项t u 为服从正态分布的随机变量，即2(0,)t u N σ 。
（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性。
4、简述高斯－马尔可夫定理BLUE 的含义。
答：如果多元线性回归方程满足经典假定条件，则回归系数的OLS 估计量是线性的、无偏的、最优的（在所有无偏估计量中具有最小方差）估计量，即BLUE 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、建立计量经济模型的基本步骤
（1）理论模型的建立（2）数据的收集（3）参数的估计
2、模型检验的四个方面
（1）经济意义检验（2）统计检验（3）计量经济学检验（4）模型的预测检验
3、相关关系的类型
（1）按变量之间相互关系的方向，可以分为正相关与负相关
（2）按相关关系涉及变量的多少，可分为单相关、复相关及偏相关
（3）按变量之间相关关系的表现形式，可以分为直线相关和曲线相关
（4）按相关的程度可以分为完全相关、不完全相关和不相关三类
4、古典回归模型的基本假定
假设1模型的设定是正确的
假设2解释变量是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值
假设3随机干扰项的均值为零，即
假设4随机干扰项的方差是常数，即
假设5随机干扰项不存在序列相关性，即
假设6随机干扰项与解释变量不相关，即
假设7随机干扰项服从正态分布，即
5、最小二乘估计量的性质（1）线性性（2）无偏性（3）有效性
6、多元线性总体回归模型：如果总体回归模型描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此而设定的回归模型
7、多元线性样本和二元线性样本的区别
8、多元线性回归模型的基本假定
（1）零均值假定，即
（2）同方差假定，即
（3）无自相关假定，即
（4）随机扰动项与每个解释变量都不相关，即
9、多重共线性的概念：如果模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性
10、多重共线性产生的原因：
（1）经济变量之间的内在联系（2）经济变量具有相关的共同趋势
（3）模型中引进滞后变量（4）样本资料的局限
11、检验多重共线性的方法：
12、异方差性的概念：异方差指的是被解释变量Y所有观测值的分散程度随解释变量X的变化而变化。
13、异方差性产生的原因：（1）模型省略某些重要的解释变量（2）模型函数形式设定有误（3）由测量误差引起（4）截面数据中总体各单位的差异
14、异方差性产生的后果：（1）参数的最小二乘估计仍是线性无偏的，不再是有效估计（2）无法正确估计参数的标准误差和估计区间（3）参数显著性检验失效
（4）预测的精确度降低
15、（1）格里瑟检验法的步骤
（2）怀特检验法的步骤
16、加权最小二乘法：用普通最小二乘法估计模型中的参数时，对参数的估计是使残差平方和达到最小，是在同方差的情况下进行的。
17、序列相关性的概念：随机扰动项的值与自身的前一期值或前几期的取值相关，则称随机扰动项存在序列相关性或自相关性。
18、序列相关性产生的原因：
（1）经济变量的惯性作用（2）模型设定偏误（3数据处理造成的相关（4）经济冲击的延续
19、DW检验法适用的条件（1）解释变量X非随机，即在重复取样中是固定的（2）随机扰动项序列存在一阶序列相关性，即，为自相关系数; （3）在回归模型中，解释变量中不包含滞后被解释变量，即形如模型不适用
（4）模型含有截距项（5）样本容量不少于15
20、按照DW值，来判断模型的序列相关性
若0 ，则存在正的序列相关性
若，则不能确定存在序列的相关性
若，则不存在序列相关性
若，则不能确定存在序列相关性
若，则存在负的序列相关性
如果存在完全一阶正的序列相关性，则
如果存在完全一阶负的序列相关性，则
如果不存在序列相关性，则
21、虚拟变量：由于各种原因不能计量，但是建立计量经济模型时它们又是必不可少的影响因素，可以构造一种特殊的变量，只取1和0两个值，由于这种变量是人虚拟出来的。
把含有虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。
如果仅有解释变量中包含虚拟变量，就称该模型为虚拟解释变量模型；如果被解释变量是虚拟变量，就称该模型为虚拟被解释变量模型，或称为离散选择模型。
22、随机解释变量模型的概念：如果模型解释变量X1,X2--------Xk中存在一个或多个是随机变量，则称模型存在随机解释变量问题，这样的模型称为随机解释变量模型
23、随机解释变量对参数估计的影响：
（1）随机解释变量与随机干扰项不相关（2）随机解释变量与随机干扰项同期不相关但异期相关（3）随机解释变量与随机干扰项同期相关
24、滞后变量模型的概念：含有滞后变量的模型称为滞后变量模型，若滞后时期长度有限称模型为有限滞后变量模型，若滞后时期长度无限，称模型为无限滞后变量模型。
25、滞后变量模型的分类：（1）分布滞后模型（2）自回归模型
26、联立方程模型变量类型：（1）内生变量（2）外生变量
27、联立方程模型中方程式类型：（1）行为方程（2）技术方程（3）制度方程（4）恒等式
28、识别（1）概念：指是否能根据简化型模型参数估计值，得出结构模型参数的估计值。
（2）分类：不可识别恰好识别过度识别
（3）方法：识别的阶条件
识别的秩条件
29二阶段最小二乘法具体步骤：。