最新二计量经济学模型
计量经济学分析模型
我国居民消费水平的计量分析通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上对我国居民消费水平进行计量分析同时提出了提高居民消费水平的对策建议。
消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。
笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：1、该模型为线性模型。
2、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。
3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性一、收集数据二、建立模型为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。
由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。
因此，我们设定居民消费水平Y 与国内生产总值X 1的关系为：μββ++=110X Y三、模型检验其中，可决系数2R =0.9993。
从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。
其中，GDP 每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.04元。
2、居民人均收入对居民消费水平的影响如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。
由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。
设城镇居民人均可支配收入为2X ，农村居民人均纯收入为3X ，它们与居民消费水平的关系为：221X Y μββ++=332Y μββ++=X运用OLS 法估计结果如下：城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响25304.06297.9X Y t +=（0.5142） （100.2944） 2R =0.9977农村居民纯收入对居民消费水平的影响34918.14612.113X Y t +-=（-3.9590） （68.7807） R ²=0.9952由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。
计量经济学模型的核心内容
计量经济学模型的核心内容计量经济学是经济学的一个重要分支，旨在通过建立经济学模型来解释和预测经济现象。
计量经济学模型是计量经济学研究的核心内容，它能够帮助研究者对经济现象进行量化分析和预测。
下面将介绍计量经济学模型的核心内容。
一、模型的假设计量经济学模型建立在一系列假设的基础上，这些假设是为了简化和抽象经济现象，使得模型能够更好地描述实际情况。
常见的假设包括理性行为假设、市场均衡假设、完全竞争假设等。
这些假设为模型提供了基本的框架，使得研究者能够对经济问题进行具体的分析和预测。
二、模型的变量计量经济学模型中包含多个变量，这些变量代表了经济现象中的各个要素。
常见的变量包括经济产出、价格、就业率、利率等。
通过对这些变量的测量和分析，可以揭示它们之间的关系和相互影响，进而理解和解释经济现象的发生和演变。
三、模型的结构计量经济学模型的结构是指模型中各个变量之间的关系和相互作用方式。
常见的模型结构包括线性模型、非线性模型、动态模型等。
线性模型假设模型中的变量之间存在线性关系，非线性模型则允许变量之间存在非线性关系。
动态模型则考虑了时间的因素，使得模型能够更好地反映经济现象的变化和演化。
四、模型的估计计量经济学模型的估计是指通过实证分析来确定模型中的参数值。
估计模型参数的方法有很多种，常见的方法包括最小二乘法、极大似然法、广义矩估计法等。
通过对模型参数的估计，可以得到模型对经济现象的解释和预测结果。
五、模型的检验计量经济学模型的检验是指通过统计方法对模型的有效性和适用性进行检验。
常见的检验方法包括假设检验、拟合优度检验、残差分析等。
通过对模型的检验，可以评估模型在描述和预测经济现象方面的准确性和可靠性。
六、模型的应用计量经济学模型的应用范围广泛，可以用于解释和预测各种经济现象。
例如，可以利用计量经济学模型来研究货币政策对经济增长的影响，分析贸易政策对国际贸易的影响，预测股票市场的走势等。
通过应用计量经济学模型，可以更好地理解和解释经济现象，并为政策制定提供科学依据。
计量经济学第二章经典线性回归模型
Yt = α + βXt + ut 中 α 和 β 的估计值 和
,
使得拟合的直线为“最佳”。
直观上看，也就是要求在X和Y的散点图上
Y
* * Yˆ ˆ ˆX
Yt
* **
Yˆt
et * *
*
*
**
*
**
**
*
Xt
X
图 2.2
残差
拟合的直线 Yˆ ˆ ˆX 称为拟合的回归线.
对于任何数据点 (Xt, Yt), 此直线将Yt 的总值 分成两部分。
β
K
βK
β1 β1
...
βK
βK
Var(β 0 )
Cov(β1 ,β
0
)
Cov(β 0 ,β1 )
Var(β1 )
...
Cov(β
0
,β
K
)
...
Cov(β1
,β
K
)
...
...
...
...
Cov(β
K
,β
0
)
Cov(β K ,β1 )
...
Var(β K )
不难看出，这是 β 的方差-协方差矩阵，它是一 个(K+1)×(K+1)矩阵，其主对角线上元素为各 系数估计量的方差，非主对角线上元素为各系 数估计量的协方差。
ut ～ N (0, 2 ) ，t=1,2,…n
二、最小二乘估计
1. 最小二乘原理
为了便于理解最小二乘法的原理，我们用双
变量线性回归模型作出说明。
对于双变量线性回归模型Y = α+βX + u， 我 们
的任务是，在给定X和Y的一组观测值 (X1 ,
二计量经济学模型共34页35页PPT
解释变量与被解释变量
lY n A a lK n b lL n
被解释变量
解释变量
如何正确地选择解释变量?
(1) 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。 (2) 选 择 变 量 要 考 虑 数 据 的 可 得性。 (3) 选 择 变 量 时 要 考 虑 所 有 入 选变量之间的关系，使得每一 个解释变量都是独立的。
前定变量
• 滞后内生变量的数值是前期所决定的， • 因此，它和外生变量都是在求解本期内生
变量之前已经确定了的变量 • 滞后变量与外生变量合称为前定变量 • 用作解释变量
前定变量用法
1. 滞后内生变量的作用视着外生变量。 2. 在单一模型中，前定变量多作为自变量，
内生变量一般作为应变量；在联立方程模 型中内生变量既可以作为应变量也可以作 为自变量。
如何解决
图1-2
一、理论模型的设计 1.确定模型所包含的变量 2.确定模型的数学形式 3.拟定理论模型中待估参数的理论 期望值 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、模型的应用
一、理论模型的设计
1.确定模型所包含的变量
在单方程模型中，变量分为两类。作 为研究对象的变量，也就是因果关系中 的“果”，是模型中的被解释变量；而 作为“原因”的变量，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。可以作为解释变量的 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。
初级水平。
3.理论计量经济学与应用计量经济学
计量经济学GMM模型
计量经济学GMM模型计量经济学GMM模型是指基于计量经济学的Generalized Method of Moment(GMM)模型。
它是一种基于有限数学参数来解释经济现象的模型，它利用最优估计技术来拟合大量数据，预测和分析隐藏在它们背后的模式。
为了使用GMM模型来估计价格、需求、收入、消费、投资和其他宏观变量，需要对其进行调整和运行。
一、计量经济学GMM模型基本原理计量经济学GMM模型的基本原理建立在极大似然估计(MLE)的基础之上。
它假设某一经济现象的行为是由一个有限、可估计参数的定量模型来建模的，这些参数的估计值可以使模型的残差最小化。
模型除了参数之外，还规定了模型对应的经济现象的一般特征（比如相关性）。
因此，计量经济学GMM模型是通过最小化函数来拟合实验数据，以确定参数值的一种方法。
二、计量经济学GMM模型特点1.有效性：由于GMM模型能够在有限数据情况下得到准确估计，因此是一种十分可靠的估计方法。
2.准确性：与其他经济数据加工方法（如典型回归模型）相比，GMM的准确性要好得多，能够提供更精确的参数估计。
3.便捷性：GMM模型也是一种简单便捷的预测方法，可以轻易地从历史数据中抽取出参数，从而把它们应用到现实经济中。
4.减小噪音：GMM模型能够准确地对数据进行拟合，可以有效地压制测量误差的影响。
三、计量经济学GMM模型的应用1. 价格预测：GMM模型可以通过利用时间序列上的历史数据、均衡条件以及其他特征，预测出最终的物价变动情况；2. 投资分析：使用GMM模型，可以施行完整性的投资分析，以便估计未来对投资报酬的影响程度；3. 消费预测：使用此模型预测消费行为，可以估计预算支出，并调节它以达到给定的消费预算。
4. 估计协整模型：GMM模型可以被用来估计协整模型，这样可以用来衡量不同的经济变量是否存在协整关系。
总之，计量经济学GMM模型对于对数据拟合和通过数据估计市场变量都具有重要意义。
它具有有效性、准确性、便捷性和减少噪音的特点；并且可以被广泛用于价格预测、投资分析、消费预测和估计协整模型等领域。
计量经济学模型简介
ARCH检验
一些时间序列特别是金融时间序列，常常会出现某一特征的
值成群出现的情况。如对股票收益率序列建模，其随机扰动 项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小 幅度波动之后紧接着较小幅度的波动。这种性质称为波动的 集群性。
这种检验方法不是把随机误差项方差看作xi的函数，而是把 看作其滞后项的函数。
X2 0.01 1.00 -0.45 -0.04 0.18
X3 0.64 -0.45 1.00 0.69 0.36
X4 0.96 -0.04 0.69 1.00 0.45
X5 0.55 0.18 0.36 0.45 1.00
发现： X1与X4间存在高度相关性。
（2）方差膨胀因子检验。
先建立每个解释变量对其余解释变量的辅助
验存在一个比较严重的问题是在回归方程
Lne2=B1+B2LnX+v中，误差v本身可能存在着异方
差，这样我们又回到了问题的起点。所以在判断异
方差这个结论之前，我们需要更多的检验
格里瑟检验（Glejser)
格里瑟检验的基本思想：
利用残差绝对值∣ei∣序列对Xi进行回归， 由回归的显著性、拟合优度判断异方差是否 存在。 e b b X v
在方程输出结果窗口选择view\Residuallest\ARCH
LM Test，屏幕提示用户指定卡方检验的阶数，系 统默认为1，点击OK完成。
ARCH检验的特点是:要求变量的观测值为大样本，
并且是时间序列数据。
例
序列S和X分别代表1951年至1998年我国商
White检验是通过建立辅助回归模型的方式来
判断异方差性，它不需要关于异方差的任何 先验知识，只要求在大样本的情况下即可。
计量经济学 第二章 一元线性回归模型
第二章 一元线性回归模型2.1 一元线性回归模型的基本假定2.1.1一元线性回归模型有一元线性回归模型（统计模型）如下， y t = β0 + β1 x t + u t上式表示变量y t 和x t 之间的真实关系。
其中y t 称被解释变量（因变量），x t 称解释变量（自变量），u t 称随机误差项，β0称常数项，β1称回归系数（通常未知）。
上模型可以分为两部分。
（1）回归函数部分，E(y t ) = β0 + β1 x t ,（2）随机部分，u t 。
图2.1 真实的回归直线这种模型可以赋予各种实际意义，居民收入与支出的关系；商品价格与供给量的关系；企业产量与库存的关系；身高与体重的关系等。
以收入与支出的关系为例。
假设固定对一个家庭进行观察，随着收入水平的不同，与支出呈线性函数关系。
但实际上数据来自各个家庭，来自同一收入水平的家庭，受其他条件的影响，如家庭子女的多少、消费习惯等等，其出也不尽相同。
所以由数据得到的散点图不在一条直线上（不呈函数关系），而是散在直线周围，服从统计关系。
“线性”一词在这里有两重含义。
它一方面指被解释变量Y 与解释变量X 之间为线性关系，即1tty x β∂=∂220tt y x β∂=∂另一方面也指被解释变量与参数0β、1β之间的线性关系，即。
1ty x β∂=∂，221ty β∂=∂0 ，1ty β∂=∂，2200ty β∂=∂2.1.2 随机误差项的性质随机误差项u t 中可能包括家庭人口数不同，消费习惯不同，不同地域的消费指数不同，不同家庭的外来收入不同等因素。
所以在经济问题上“控制其他因素不变”是不可能的。
随机误差项u t 正是计量模型与其它模型的区别所在，也是其优势所在，今后咱们的很多内容，都是围绕随机误差项u t 进行了。
回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容： （1）非重要解释变量的省略， （2）数学模型形式欠妥， （3）测量误差等，（4）随机误差（自然灾害、经济危机、人的偶然行为等）。
计量经济学模型整理大全
1
E
需要
0
E
对变形后的模型做 OLS 估计即可
1
先忽略异方差做普通的 OLS，得到 ，然
后用 代替 来回归变形之后的模型
可以减小异方差
做平常的 OLS，然后在认为有异方差的情
况下，用 代替 ，进而得到一致估计量
∗
⇔
∗
∗ ∗
∗
方法：OLS 使得∑ ∗ 最小
∗
∑ ∑
∑ ∑
Var
∗
∑ ∑
∑
1
∑
∑ ∑
∑
性质
未知
E
E
1
对数法
怀特稳健
标准误
内
生
性
1
1
1
′
∑ 1
Var
∑
可线性化的模型
模型/用途
可
线
性
化
的
模
型
双对数
不变弹性模型
线性-对数
衡量增长率
设定
计量经济学模型-基础篇
⒈定义
Y X
Y X Y X
1 1
Y X
1
• 该式描述了简化式参数与结构式参数之间的关 系，称为参数关系体系。
⒉作用
• 利用参数关系体系，首先估计简化式参数，ห้องสมุดไป่ตู้ 后可以计算得到结构式参数。
• 从参数关系体系还可以看出，简化式参数反映 了先决变量对内生变量的直接与间接影响之和， 这是简化式模型的另一个重要作用。 例如，在上述模型中存在如下关系：
计量经济学模型-基础篇 若干基本概念
•变量 •结构式模型 •简化式模型 •参数关系体系
一、变量
⒈内生变量 （Endogenous Variables）
• 对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释 变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内 生变量和外生变量两大类。 • 内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它 的参数是联立方程系统估计的元素。 • 内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型 系统产生影响。 • 内生变量一般都是经济变量。
⒉简化式模型的矩阵形式
Y X
1 11 12 1n 11 12 1k 2k 2 21 22 2n 21 22 g g 1 g 2 gn g2 gk g1
Ct 0 1Yt 1t I t 0 1Yt 2Yt 1 2t Y C I G t t t t
1 1 1 1 Ct C1 C2 Cn X Y Y Y Y Y I t I1 I 2 I n n 1 t 1 0 1 G G G G Y Y Y Y n t 1 2 n t 1 2
经典计量经济学模型2
U ui (qi ) bi ln(qi ri )
i 1
i 1
该效用函数的含义？
• R.Stone、1954年 在预算约束
n
qi pi V
i 1
• 导出需求函数
拉格朗日方程
n
L(q1,q2 ,,qn , ) bi ln(qi ri ) i 1
• 极值条件
n
(V qi pi )
在截面上认为价格是常数
ln q j a 1 ln I j j j 1,2,,m
估计得到 1
当以时间序列数据为样本时，将模型写成：
lnqt 0 1 ln It 2 ln pt t t 1,2,,T
令 yt ln qt 1 ln pt
有 yt 0 2 ln pt t
⑶ 需求函数模型系统来源于效用函数 由效用函数在效用最大化下导出，符合需求行为理
论
只包括收入和价格
参数有明确的经济意义
⒉ 从效用函数到需求函数
⑴ 从直接效用函数到需求函数
直接效用函数为：
U u(q1 , q2 ,, qn )
• 预算约束为：
n
qi pi I
i 1
• 在预算约束下使效用最大，即得到需求函数模型。
• 利用公式
V V qi pi I
i 1,2,,n
• 可以得到所求的使效用达到最大的商品需求函数。
⒊ 需求函数的0阶齐次性
⑴ 需求的收入弹性
i
qi qi
I 0 qi
I
I
I qi
•生活必须品的需求收入弹性？ •高档消费品的需求收入弹性？ •低质商品的的需求收入弹性？
⑵ 需求的自价格弹性
qi f (I , p1,, pi ,, pn )
计量经济学第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。
同时，也介绍了极人似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”, 第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包扌舌两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成：第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则oGoss-niarkov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包扌舌被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为kids= 00 + P i educ+ “（1）随机扰动项〃包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变卞的影响吗？请解释。
计量经济学did模型
计量经济学did模型计量经济学DID模型引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来解决经济问题。
DID模型（Difference-in-Differences）是计量经济学中一种常用的分析方法，用于评估政策或其他干预措施对某一特定群体或地区的影响。
本文将介绍DID模型的基本原理、应用领域以及一些相关的注意事项。
一、DID模型的基本原理DID模型是一种自然实验设计，通过比较两个群体或地区在政策干预前后的差异，来评估政策对实验组的影响。
其中，实验组是受到政策干预的群体或地区，对照组是没有受到政策干预的群体或地区。
通过比较实验组和对照组在政策干预前后的差异，可以得出政策对实验组的效应。
DID模型的基本原理可以通过以下公式表示：Y_it = α + β*T_i + γ*D_t + δ*(T_i*D_t) + ε_it其中，Y_it表示观测单位i在时间t的结果变量；T_i表示观测单位i 是否受到政策干预的虚拟变量（Treatment）；D_t表示时间t是否为政策干预的虚拟变量（Difference）；α、β、γ、δ分别表示常数项和各个系数；ε_it表示误差项。
二、DID模型的应用领域DID模型在计量经济学中有广泛的应用领域。
以下列举了一些常见的应用案例：1. 教育政策评估：DID模型可以用于评估教育政策对学生学业成绩的影响。
通过比较政策实施前后不同学校或学生群体的学业成绩差异，可以评估教育政策的效果。
2. 劳动力市场研究：DID模型可以用于研究最低工资政策对就业率的影响。
通过比较实施最低工资政策的地区和没有实施最低工资政策的地区的就业率变化，可以评估最低工资政策的效果。
3. 医疗政策评估：DID模型可以用于评估医疗政策对健康指标的影响。
通过比较实施医疗政策的地区和没有实施医疗政策的地区的健康指标变化，可以评估医疗政策的效果。
4. 环境政策研究：DID模型可以用于研究环境政策对环境污染的影响。
计量经济学4种常用模型
计量经济学4种常用模型计量经济学是经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系及其解释。
在计量经济学中，常用的模型有四种，分别是线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
下面将对这四种模型进行详细介绍。
第一种模型是线性回归模型，也是计量经济学中最常用的模型之一。
线性回归模型是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来解释经济现象的模型。
在线性回归模型中，自变量通常包括经济学理论认为与因变量相关的变量，通过最小二乘法估计模型参数，得到经济现象的解释。
线性回归模型的优点是简单易懂，计算方便，但其前提是自变量与因变量之间存在线性关系。
第二种模型是时间序列模型，它主要用于分析时间序列数据的模型。
时间序列模型假设经济现象的变化是随时间演变的，通过分析时间序列的趋势、周期性和随机性，可以对经济现象进行预测和解释。
时间序列模型的常用方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
时间序列模型的优点是能够捕捉到时间的动态变化，但其局限性是对数据的要求较高，需要足够的时间序列观测样本。
第三种模型是面板数据模型，也称为横截面时间序列数据模型。
面板数据模型是将横截面数据和时间序列数据结合起来进行分析的模型。
面板数据模型可以同时考虑个体间的差异和时间的变化，因此能够更全面地解释经济现象。
面板数据模型的常用方法包括固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据模型的优点是能够控制个体间的异质性，但其需要对个体间的相关性进行假设。
第四种模型是离散选择模型，它主要用于分析离散选择行为的模型。
离散选择模型假设个体在面临多种选择时，会根据一定的规则进行选择，通过建立选择概率与个体特征之间的关系，可以预测和解释个体的选择行为。
离散选择模型的常用方法包括二项Logit模型、多项Logit模型等。
离散选择模型的优点是能够分析个体的选择行为，但其局限性是对选择行为的假设较强。
综上所述，计量经济学中常用的模型有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。
计量经济学 第二章 一元线性回归模型
计量经济学第二章一元线性回归模型第二章一元线性回归模型第一节一元线性回归模型及其古典假定第二节参数估计第三节最小二乘估计量的统计特性第四节统计显著性检验第五节预测与控制第一节回归模型的一般描述（1）确定性关系或函数关系：变量之间有唯一确定性的函数关系。
其一般表现形式为：一、回归模型的一般形式变量间的关系经济变量之间的关系，大体可分为两类：（2.1)（2）统计关系或相关关系：变量之间为非确定性依赖关系。
其一般表现形式为：(2.2)例如：函数关系：圆面积S =统计依赖关系/统计相关关系：若x和y之间确有因果关系，则称(2.2)为总体回归模型，x(一个或几个）为自变量（或解释变量或外生变量），y为因变量（或被解释变量或内生变量），u为随机项，是没有包含在模型中的自变量和其他一些随机因素对y的总影响。
一般说来，随机项来自以下几个方面：1、变量的省略。
由于人们认识的局限不能穷尽所有的影响因素或由于受时间、费用、数据质量等制约而没有引入模型之中的对被解释变量有一定影响的自变量。
2、统计误差。
数据搜集中由于计量、计算、记录等导致的登记误差；或由样本信息推断总体信息时产生的代表性误差。
3、模型的设定误差。
如在模型构造时，非线性关系用线性模型描述了；复杂关系用简单模型描述了；此非线性关系用彼非线性模型描述了等等。
4、随机误差。
被解释变量还受一些不可控制的众多的、细小的偶然因素的影响。
若相互依赖的变量间没有因果关系，则称其有相关关系。
对变量间统计关系的分析主要是通过相关分析、方差分析或回归分析(regression analysis)来完成的。
他们各有特点、职责和分析范围。
相关分析和方差分析本身虽然可以独立的进行某些方面的数量分析，但在大多数情况下，则是和回归分析结合在一起，进行综合分析，作为回归分析方法的补充。
回归分析(regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。
计量经济学重点模型
4860.3
5301.8 5957.4 7206.7 8989.1 10201.4 11954.5 14922.3 16917.8 18598.4
1992
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
2438.4
3217 6756.4 8143.5 8858.5 7759 7127.7 6214.3 4710.6 9430
一般地，在虚拟变量的设置中：
• 基础类型、肯定类型取值为1； • 比较类型，否定类型取值为0。
概念： 同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟 变 量 模 型 或 者 方 差 分 析 （ analysis-of variance: ANOVA）模型。 一个以性别为虚拟变量考察企业职工薪金的模型：
•男职工本科以下学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 1, D2 0) ( 0 2 ) 1 X i
•女职工本科以上学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 0, D2 1) ( 0 3 ) 1 X i
•男职工本科以上学历的平均薪金：
1 1 1 ( X, D) 1 1 1 X 11 X k1 X 12 X k 2 X 13 X k 3 X 14 X k 4 X 15 X k 5 X 16 X k 6 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0
1 D4t 0
冬季 其他
则冷饮销售模型变量为：
Yt 0 1 X 1t k X kt 1 D1t 2 D2t 3 D3t 4 D4t t
其矩阵形式为：
计量经济学 第二章 经典单方程计量模型简化内容
• 3．拟合优度（拟合度） • ①R2指标是判断回归模型优劣的一个最基 本的指标，但比较笼统，不精细。 • ②在Eviews中就是回归结果中的第一个R2， 判断时要注意，其越接近1，说明模型总体 拟合效果越好。 • ③R2的正式名称是“决定系数”，但通常 称其为拟合度。
• 具体的，拟合优度的计算公式如下：
• 3．计量模型的设定 • （1）基本形式： • y x （2.3） • 这里是一个随机变量，称作随机扰动项， 它的数学期望为0，即 注意：上式中条件数学期望的含义是，在给 定x时，ε的平均值为0。试举现实中的例子 予以说明。 回归直线、回归模型概念说明
• 二．一个完美计量经济模型的假设 • 1．对模型提出一些假设（限制）的原因 • 保证模型设定具有较高的合理性，从而可用其进 行经济分析并有利于统计分析的进行。 • 2．基本假定 • （1）在x给定的条件下，ε的数学期望为0 • （2）在x给定的条件下， x与ε不相关 • （3）在x给定的条件下， ε的方差是一个常数 • （4）在x给定的条件下， ε的样本之间不存在序 列相关 • （5） N (0, 2 )
R
2
2 (Yi Y )
n
(Y Y )
i 1 i
i 1 n
1.它的直观的含义是：估计 出来的被解释变量的每个 值跟平均值的偏差之和与 真实的被解释变量样本值 跟平均值的偏差之和的比 例。 2.现实当中的理解：如果我们在做模型时 希望最有效的解释被解释变量的波动，那 么比较好的一个指标就是让R2最大。 但一定要注意，在实际应用当中，大部分 情况下，我们并不是关注整个模型，而只 是关注一个解释变量对被解释变量的影响。
12 1 L , , exp 2 2 2 2 2 2
计量经济学第二章：单方程多元线性计量经济模型
由 cu i , o u j 于 ) E v { u i E ( [ ( u i ) u j ] E ( u [ j ) ] E [ u i u } j ]
E(11) Co(U v)E( 21)
E(12) E(22)
E(1n) E(2n)
E(n1) E(n2) E(nn)
11 Co(U v)E 21
nk8
一般认为30个以上样本能够满足要求。
◆估计值的性质包括如下几方面：线性性、无偏性、 最小方差性。
线性性：估计值与被解释变量呈现线性关系 B ˆ(XX)1XYAY
无偏性：估计值的期望等于待估参数
E(Bˆ) B 最小方差性：各种估计方法中方差最小
Co (B ˆ)v 2(XX)1
第四节 统计检验与置信区间
一、拟合优度检验
模型是否能比较好地解释因果关系
总离差平方和： TSS (yiy)2 回归平方和： ESS (yˆiy)2 残差平方和： RSS(yiyˆi)2
◆ TSS RSE S SS
TSS = RSS + ESS ?
TSS(yiy)2 [y (iy ˆi)(y ˆiy)2] TSR SS E SS 2S(yiy ˆi)y ˆ(iy)
若使Q达到最小，分别对参数求偏导数，即：
Q
ˆ0
0;
n
得： 2 (yi (ˆ0 ˆ1xi )) 0 i1
n
2 xi (yi (ˆ0 ˆ1xi )) 0 i1
Q
ˆ 1
0
解得一元线性模型参数估计式为：
ˆ0
xi2 n
yi xi2 (
xi xiyi xi)2
yˆ1x
ˆ1
Bˆ(X'X)1X'Y
计量经济学模型假设
计量经济学模型假设一、计量经济学模型的基本假设说起计量经济学，大家可能会觉得它好像是一门很高深的学问，听着很复杂，做起来也很让人头疼。
其实呢，计量经济学的核心并不是那么难懂，关键在于它有一套非常重要的假设条件，也就是我们常说的“前提假设”。
要是连这些基本的假设都搞不清楚，整个模型就像是无根的浮萍，随风飘摇。
好比我们做饭前得先备好锅碗瓢盆，计量经济学的模型假设就是那些“锅碗瓢盆”。
首先得说的是，这些假设其实并不是你“非得”满足的，它们更多的是给你提供一个框架，让你能在此基础上去推导、分析。
假如这些假设不成立，那你得到的结果可能就像乱炖一样，味道不对，结论也不靠谱。
比如，经典的回归模型假设之一就是“误差项服从正态分布”。
这就好比你在做蛋糕时，得保证你的原料新鲜、准确，才能做出美味的蛋糕。
如果蛋糕的原料本身就有问题，那你最后出来的东西，谁敢吃啊？然后，再说说“自变量和误差项不相关”这一假设。
这个假设非常重要，因为它确保了我们的回归分析结果是可靠的。
如果自变量和误差项有关系，那你的回归结果就是一场“大杂烩”，各种成分混杂在一起，根本没法辨认出它们的真正“味道”。
而且你还得注意，模型里的假设并不是空穴来风，它们背后都有着一套理论依据，像一根根定海神针，帮你把模型的结果稳住。
二、计量经济学模型的其他假设说完了最基础的假设，再来聊聊一些其他的假设。
这个就像是你做菜时加的调料，虽然不一定每一道菜都需要，但少了它，味道可能就差了点。
比如，模型假设之一就是“自变量不完全多重共线性”。
多重共线性就像是班级里的几个小伙伴老是黏在一起，搞得你有时候分不清楚谁影响了谁，结果可能就会导致你最后推算出来的系数不准确。
为了避免这个问题，计量经济学模型要求自变量之间要有一定的独立性。
如果这些小伙伴之间老是挤在一起，不分彼此，结果就不好看。
再来说说“误差项的方差同质性”这一假设，也叫做“方差齐性假设”。
这假设的意思就是，你的误差项在不同的观测值下，应该是差不多的。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集........................................... 错误!未定义书签。
4 计量经济模型的建立 (3)5 模型的求解和检验 (4)5.1计量经济的检验 (4)5.1.1模型的回归分析 (4)5.1.2拟合优度检验： (5)5.1.3 F检验 (5)5.1.4 T检验 (6)5.2 计量修正模型检验： (6)5.2.1 Y与的一元回归 (7)5.2.2拟合优度的检验 (7)5.2.3 F检验 (8)5.2.4 T检验： (9)5.3经济意义的分析: (9)6 政策建议 (10)结论 (11)参考文献 (13)城镇居民消费模型分析前言近年来，改革开放的影响不断加大，人民的物质文化生活水平日益提高，消费水平和消费结构都有了一定的调整，随着城镇化程度的提高，城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要，因此，对其进行计量经济分析的十分有必要的。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
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如何解决
图1-2
一、理论模型的设计 1.确定模型所包含的变量 2.确定模型的数学形式 3.拟定理论模型中待估参数的理论 期望值 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、模型的应用
一、理论模型的设计
1.确定模型所包含的变量
在单方程模型中，变量分为两类。作 为研究对象的变量，也就是因果关系中 的“果”，是模型中的被解释变量；而 作为“原因”的变量，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。可以作为解释变量的 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。
第二节 建立计量经济学模型的步骤 和要点
理论计量经济学的研究程序 一旦某种估计方法被提出，有 关的理论探讨就须遵循图1-2所示的 逻辑化程序。
估计方法
可靠
估计方法的统计可靠性
不可靠
拒绝该理论
估计方法适用的假定条件 若假定条件被满足 如何判定假定条件是否获得满足 若假定条件不能被满足
接受该理论
后果
--Klein
美国著名经济学家、1970年诺贝尔
经济学奖获得者保罗.萨缪尔森曾说 过：“战后的经济学是计量经济学的 时代”。
3.从建立与应用计量经济学模型的全 过程看
从建立与应用计量经济学模型的全过 程看，理论模型的设定、样本数据的收 集，必须以对经济理论、对所研究的经 济现象的透彻认识为基础；即使是涉及 数学方法较多的模型参数估计、模型检 验等，单靠数学知识也是难以完成的。
二计量经济学模型
经济计量模型的定义
• 经济计量模型包括一个或一个以上的随机 方程式，它简洁有效地描述、概括某个真 实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出 该经济系统的数量变化规律。
• 经济计量模型由系统或方程组成，方程由 变量和系数组
解释：如何正确地选择解释变量
• 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻 的了解 – 计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下， 采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系 – 所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据 来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、 条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法
• 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，在单一方程模型中，处于右端
解释变量与被解释变量
lY n A a lK n b lL n
被解释变量
解释变量
如何正确地选择解释变量?
(1) 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。 (2) 选 择 变 量 要 考 虑 数 据 的 可 得性。 (3) 选 择 变 量 时 要 考 虑 所 有 入 选变量之间的关系，使得每一 个解释变量都是独立的。
解释：如何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人要素方面，而在当前，一 般的投人要素主要是技术、资本与劳动 – 如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求 方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生 产，应该选择居民收人等变量作为解释变量；如果研究的对象是 生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。
2.计量经济学在西方国家经济学科中的 地位 1.“计量经济学已经在经济学科中居于最重 要的地位” 2.“在大多数大学和学院中，计量经济学的 讲授已经成为经济学课程表中最有权威的 一部分” 3.“第二次大战后的经济学是计量经济学的 时代”。 4.在我国是高等学校经济类八门核心课程 之一
△诺贝尔经济学奖与计量经济学
○51位获奖者中8位直接因为对计量经济学发展的贡献而获 奖
1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden ○16位担任过世界计量经济学会会长 ○ 30位左右在获奖成果中应用了计量经济学 ○“二战以后的经济学是计量经济学的时代”-Samuelson ○“计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威 的一部分”
关系： 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化 内生变量却不能反过来影响外生变量
3.按经济活动形态分：流量、存量；
被解释变量与解释变量
在单方程模型中，变量分为两类：被解释变量与解释变量
• 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，在单一方 程模型中，处于左端
⒈ 从计量经济学的定义看
1 9 3 3 年 在 《 E c o n o m e tr ic a 》 的 创 刊 号 社 论 中 ， R .弗 里 希 写下了一段话：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方 面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。 计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所 说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量 特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义 语。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 的经济学或者经济学的定量化。
计量经济模型中的变量
1. 从变量的因果关系区分： 被解释变量（应变量）——要分析研究的变量 解释变量（自变量）—说明应变量变动主要原因的变量
（非主要原因归入随机项）
2.从变量的性质区分： 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—其数值由模型以外决定的变量
（外生变量：政策变量和非政策变量； 滞后变量：滞后内生变量、滞后外生变量； 前定变量：滞后内生变量和外生变量）