需求与价格的例子

• 模型 y *p 是 一个线性回归模型，
式左边的变量y是被解释变量，式右边的变量p为 解释变量。 和称为参数。
• 由于和是未知的,此时的模型称为计量经济学 理论模型。
• 我们的目的就是要将未知参数和估计出来。
从经济意义上如何理解随机扰动项？
• 随机扰动项包含除了价格以外的其他所有影响需 求量的变量对需求量的影响,这些变量被认为是在 研究该问题是对需求量影响不重要的变量。从个 别意义上，这些次要因素可能是不重要的，但所 有这些因素的综合效应是不能忽视的。否则，模 型将与实际不符。于是将它们也引入模型，包含 在随机扰动项中。
注意点２：
• 建模的目的不是包含现实中的所有影响因 素（解释变量），而仅仅是一些关键的影 响因素。
• 最终选择的模型应该是对现实的合理复制 而不是完全复制。
• 在例中仅选择价格作为影响需求量的关键 变量。
散点图示例
y
6
4 X
2
0
50ห้องสมุดไป่ตู้
60
70
80
x
（２）根据变量的样本数据作出变量之间关系的散点图：
• ⒉ 样本数据的收集 • ⒊ 模型参数的估计 • ⒋ 模型的检验 • 5.模型的应用
（1）依据需求法则，选择空调需 求量和价格
（2） y *p
（3） <0
• 2. 表1.1
• 3. y 76.05－3.88* p • 4.价格的系数是否<0 • 5.预测p＝4.50时，y是多少？
y 76.05－3.88*p
• 式中 y为y的估计值，76.05为的估计值， －3.88为的估计值
小结建立计量经济学模型的步骤
• ⒈ 理论模型的设计 • ⑴ 确定模型包含的变量 • ⑵ 确定模型的数学形式（确定
计量经济学理论模型）
⑶ 拟定模型中待估计参数的理 论期望值区间、 符号、大 小、 关系
• 另外，随机扰动项还包括纯粹的随机因素，这些 随机因素，在实际观测中，有时发生影响有时又 不发生影响，不可预知。这些因素也被包含在随 机扰动项中。
• 因此，随机扰动项是一个随机变量。
• 根据需求法则，价格与需求量呈反方向变 动，从而反映二者关系的<0。
理论模型为 y *p
• 利用样本数据得：
• 问题１： • 影响需求量的变量是不是只有价格呢？ • 理论分析和实践经验表明，某种商品需求量不仅
趋费次近者要于 收 因价 入 素格 影X3和， 响消而需费且求者趋量偏近，好于譬X替如4等代社等商会。品风还的 尚可价 ，能格 心有理X2其，变他消化 甚至天气等等。 • 问题２： • 模型中是不是应该把所有影响需求量的变量都包 含进去呢？
空调需求量与价格的例子
建立计量经济学模型的步骤和要点的实例说明
应用举例:研究空调价格对需求影响的计量问题（空调的价格战）
样本数据： 表1.1
价格p（千元） 1
需求量y（万台） 70
2
69
3
63
4
60
5
58
１、理论模型的设计
• （１）确定模型所包含的变量 • 微观经济理论的需求法则：一种商品的价
格与需求呈反方向变动，向下倾斜的需求 曲线。 • 根据需求法则可得：此问题中需求是被解 释变量，影响需求量的解释变量必然有价 格。
价格p 需求量y （千元）（万台）
1
70
2
69
3
63
4
60
5
58
需求量
空调价格与需求量散点图
6
4
2
X
0
50
60
70
80
价格
• 价格与需求量的数据不在一条直线上，表现为近似线性 的关系。
• 这种近似线性的关系怎么用数学式子表示出来呢？
y *p 添加随机变量 y * p
随机扰动项（随机误差项） 为随机变量，其取值无法控制， 是不确定的。 由于受随机扰动项的影响，p与y不在一条直线上。
• 将所有对需求量有影响的个变量引入方程： • Qd=0+ 1X1+2X2+3X3+4X4++kXk
• 模型应当反映客观经济活动，但是这种反 映不可能也不应该是包罗万象，巨细无疑 的。这需要合理的简化，删除次要关系和 因素。
• 对模型进行简化抽象，既突出主要联系， 又便于模型处理、运用。例如，在我国一 些地区经济模型中就需要舍去进出口贸易， 将地区经济视为一个封闭的经济系统。