计量经济学的步骤

计量经济学的步骤

1.概念计量经济学是以经济理论和经济数据为事实为依据，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。

2.计量经济学的性质（1）计量经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所以它是一门经济学科。（2）计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展趋势，为制定经济政策提供依据。为了解决达到上述目的的理论和方法论问题，计量经济学分成了两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。

3.计量经济学的研究步骤(1)模型设定设定一个合理的模型，应该注意以下3个方面的问题：要有科学的理论依据；模型要选择适当的数学形式；方程中的变量要有可观测性。（2）估计参数参数与变量不同，它是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素，通常参数在模型中式一些相对稳定的量。如何通过变量的样本观测数据正确的估计总体模型的参数，这是计量经济学研究的核心内容；如何去确定满足计量经济要求的参数估计式，是理论计量经济学的主要内容之一。（3)模型检验对计量经济模型的检验主要应从以下4个方面进行：经济意义的检验；统计推断检验；计量经济学检验；模型预测检验。（4）模型应用计量经济模型主要可以用于经济结构分析，经济预测和政策评价等几个方面。

4.与其他经济学科的关系计量经济学是与经济学，经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。计量经济学是建立在经济理论的基础上，对经济学现象和关系进行分析的学科；数理统计学是计量经济学的方法论基础；经济统计提供的数据时计量经济学估计参数，验证理论的基本依据；三者独立存在，都不是计量经济学，三者的有力结合才构成了计量经济学。

线性回归模型经典假设

a.零均值假定，在给定解释变量Xi的条件下，随机干扰项Ui的条件均值为0

b.同方差假定，对于给定的每一个Xi，随机干扰项Ui的条件方差都等于一个参数

c.无自相关假定，随机干扰项u的逐次只互不相关，或者说对于所有的i和j，Ui，Uj的协方差为0

d.随机干扰项Ui与解释变量Xi不相关

e.正态性假定，随机干扰项Ui服从正态分布。

计量经济学的异方差

（1）概念在基本假定中，要求对所有的i都有V（ui)=a2,也就是ui也有同方差，假设标准多元模型中其他假设不变，但是V(ui）=ai2，则称Ui具有异方差。即模型中随即误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量变动有关。

（2）原因：1.模型中省略了某种重要的解释变量；2.模型设定误差，如同把变量间本来为非线性的关系设定为线性，也可能导致方差；3.测量误差的变化；4.截面数据中总体各单位的差异（3）对模型的影响1.对参数估计式特性的影响：参数的OLS估计仍然具有无偏性，但是参数OLS估计式的方差不再是最小；

2.对参数的显著性检验有影响：在Ui存在异方差，OLS估计式不再具有最小方差，如果仍然用不存在异方差时的OLS方式估计其方差，可能会低估存在异方差时的真实方差，这将导致夸大用于参数显著性检验t统计量。如果仍用夸大的t统计量进行参数的显著性检验，可能造成本应接受的原假设被错误地拒绝，从而夸大所估计参数的统计显著性；

3.对预测的影响：尽管参数的OLS估计量仍然无偏，并且基于此的预测也是无偏的，并且基于此的预测也是无偏的，但是由于参数估计量不是有效的，从而对Y的预测也将不是有效的。（4）检验1.图式检验法a 相关图形分析b 残差图形分析；2.戈德菲尔德-夸特检验：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显差异，以此判断是否存在异方差；

3.White检验：如果存在异方差，其方差与解释变量有关系，分析方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差；

4.ARCH检验：在时间序列数据中，可以为存在的异方差性为ARCH过程，兵通过检验这一过程是否成立去判断时间序列是否

存在异方差；

5.Glejser检验：由OLS法得到残差，去残差的绝对值，然后将残差绝对值对某个解释变量回归，根据回归模型的显著性和拟合度来判断是否存在异方差。

（5）补救措施1.模型变换：但可以确定异方差的具体形式，将模型作适合变换有可能消除或减轻异方差的影响；

2.加权最小二乘法；

3.模型的对数变换：首先，运用对数变换能使测定变量值的尺度缩小，其次，经过对数变换后的线性模型，其残差e表示相对误差，而相对误差往往比绝对误差有较小的差异。

计量经济学模型的自相关性

1.概念自相关是指总体回归模型的随机误差项Ui之间存在相关关系。Cov(Ui,Uj）=E(Ui,Uj)=0,如果该假设不能满足，就称Ui和Uj存在自相关。

2.原因1.经济系统的惯性，如：GDP、销售量、人口等，用他们的时间序列数据做回归分析时，Ut通常具有相关性，故称序列相关；2.Ut中包含的其他次要变量，他们具有相关惯性。

3.经济活动的滞后性；

4.数据处理造成；

5.蛛网现象；

6.模型设定偏误3.后果出项自相关时，OLS依然无偏，一致，但是已经无效；仍用OLS计算参数估计值的方差，会低估了估计值的真实方差，导致参数估计值方差也被低估，最终导致t检验F检验无法有效

的应用，也会使得预测置信区间不可靠，降低了预测的精度。

4.检验（1）图式检验发a 散点图b按照时间顺序绘制回归残差项的图形；（2）DW检验前提条件：解释变量X为非随机；随机误差项为一阶自回归形式；线性回归模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；截距项不为零；数据序列无缺失项。

5.补救在自相关系数已知，广义差分法；自相关系数未知，用科克伦-奥科特迭代法或德宾两部法先求出自相关系数，然后再用广义差分法。

计量经济学的多重共线性

（1）概念一般来说，多重共线性是指各个解释变量X之间有准确或近似的线性关系。数学意义上: X2 X3....Xk ,如果存在不全为0的数N1 N2.....Nk,使得N1+N2X2+N2X3.....+NkXk=0,则称解释变量X2 X3.....Xk之间存在完全的多重共线性。

（2）原因经济变量之间具有共同变化趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身原因。

（3）后果完全多重共线性产生的后果：1.参数估计为不定式2.参数估计量的方差无限大

不完全多重共线性下产生的后果：1.参数估计量的方差增大 2.对参数区间估计时，置信区间趋于变大 3.严重多重共线性时，假设检验容易做出错误的判断 4.当多重共线性严重时，可能造成可绝系数R2较高，经F检验的参数联合显著性也很高，但对