一、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，并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。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。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，变量分为两类。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。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。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，我们可以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，用时间作为一个变量来表征技术。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”与“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，一般的投入要素主要是技术、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，应该选择居民收入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。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。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。第三，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。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-107.66＋0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18×生产消费＋67.60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如农业总产值＝0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.21×受灾面积这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。2.确定模型的数学形式选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。2.样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性，有两方面含义，一是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；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1.经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。2.统计检验统计检验是由统计理
处理的话就是他的一个字变成量变的一个过程吧，然后的话用一般的等事处理下。
在决定性因素处理时，一定要根据相应的计量参数标准分析，然后找到处理模式的操作更改。
在计量经济学定位因素当中，我们可以采用表格法进行处理，这样比较方便
音乐嗯，怎么处理就把你把它可以按照那个定个重新按照下来就行了。
经济学是什么啊~
经济学是研究人类社会在各个发展阶段上的各种经济活动和各种相应的经济关系及其运行、发展的规律的学科。经济学核心思想是物质稀缺性和有效利用资源，可分为两大主要分支，微观经济学和宏观经济学。
经济学起源希腊色诺芬、亚里士多德为代表的早期经济学，经过亚当·斯密、马克思、凯恩斯等经济学家的发展，经济学衍生出了演化证券学、行为经济学等交叉边缘学科。随着国民经济的高速发展，经济学研究和应用受到国家和民众的关注越来越高，理论体系和应用不断完善和发展。
扩展资料：
一般情况下，经济学理论建基在理性的“极大化”这假设之上，每个人都会在局限下选取对自己最有利的选择。在经济学理论中的假设真假并不重要，只要假设推论出来的可被验证含意，能够解释及推测现实世界，我们就接受这个理论。但是奥地利经济学的理论是建立在人是有目的的行动的行动公理基础之上。其学派旗帜鲜明的反对把理性状态和极大化作为经济学的逻辑前提。
凡是有解释能力的理论，都一定有被事实推翻的可能性，但未被事实推翻。 我们永远不能证明一个理论，因为下一次的事件总会有机会推翻该理论。
经济学十大原理之一：人们面临交替关系
"天下没有白吃的午餐。"为了得到一件东西，通常不得不放弃另一件东西。作出决策要求我们在一个目标与另一个目标之间有所取舍。
学生面临如何分配学习时间的交替，父母在购物，旅游和储蓄间面临交替，社会面临效率与平等的交替。
--效率：社会能从其稀缺资源中得到最多东西的特性。
平等：经济成果在社会成员中公平分配的特性。
经济学十大原理之二：某种东西的成本是为了得到它而放弃的东西
很多情况下，某种行动的成本并不像乍看时那么明显。
一种东西的机会成本是为了得到这种东西所放弃的东西。
考虑上大学的决策，成本不是住房和伙食，因为即使不上大学，也要租房和吃饭。最大的成本是时间，如果把上大学的时间用于工作，能赚到的工资就是上大学最大的单项成本。
因此，很多正值上大学年龄的职业运动员如果放弃运动而上大学，可能每年少赚几百万美元，因此他们上大学的成本比普通人高得多。这也是为什么许多职业运动员一定要退役后才去上大学的原因。
--机会成本：为了得到某种东西所必须放弃的东西。
经济学十大原理之三：理性人考虑边际量
许多决策涉及到对现有行动计划进行微小的增量调整，经济学家把这些调整称为边际变动。
假设一架200个座位的飞机飞一次的成本是10万美元，每个座位的成本是500美元，有人会说：票价决不应低于500美元。但是当飞机即将起飞时仍有10个空座，在登机口等退票的乘客愿意支付300美元买一张票，应该卖给他吗？当然应该。如果飞机有空座，多增加一位乘客的成本微乎其微。虽然一位乘客飞行的平均成本是500美元，但是边际成本仅仅是这位额外的乘客将消费的一包花生米和一杯饮料而已。
只有一种行动的边际收益大于边际成本，一个理性决策者才会采取这项行动。
--边际变动：对行动计划小的增量调整。
经济学十大原理之四：人们会对激励作出反应
贸易使每个人可以专门从事自己最擅长的活动。通过与他人交易，人们可以按较低的价格买到各种各样的物品与劳务。
经济中每个家庭都与其他所有家庭竞争，但是把你的家庭与所有其他家庭隔绝开来并不会过得更好，如果是这样的话，你的家庭就必须自己种粮食，做衣服，盖房子。
国家和家庭一样也能从相互交易中获益。
经济学十大原理之五：贸易能使每个人状况更好
贸易使每个人可以专门从事自己最擅长的活动。通过与他人交易，人们可以按较低的价格买到各种各样的物品与劳务。
经济中每个家庭都与其他所有家庭竞争，但是把你的家庭与所有其他家庭隔绝开来并不会过得更好，如果是这样的话，你的家庭就必须自己种粮食，做衣服，盖房子。
国家和家庭一样也能从相互交易中获益。
经济学十大原理之六：市场通常是组织经济活动的一种好办法
在一个市场经济中，中央计划者的决策被千百万企业和家庭的决策所取代。这些企业和家庭在市场上相互交易，价格和个人利益引导着他们的决策，他们仿佛被一只"看不见的手"所指引，引起了合意的市场结果。
价格指引这些个别决策者在大多数情况下实现了整个社会福利最大化的结果。
市场经济：当许多企业和家庭在物品与劳务市场上相互交易时通过他们的分散决策配置资源的经济。
经济学十大原理之七：政府有时可以改善市场结果
政府干预经济的原因有两类：促进效率和促进平等。
经济学家用市场失灵这个词来指市场本身不能有效配置资源的情况。
市场失灵的一个可能原因是外部性。污染的例子：如果一家化工厂不承担排放烟尘的全部成本，它就会大量排放。
另一个可能原因是市场势力。假设镇里只有一口井，这口井的所有者对水的销售就有市场势力。
政府有时可以改善市场结果并不意味着它总能这样。
市场失灵：市场本身不能有效配置资源的情况。
外部性：一个人的行动对旁观者福利的影响。
市场势力：一个经济活动者对市场价格有显著影响的能力。
经济学十大原理之八：一国的生活水平取决于它生产物品与劳务的能力
用什么来解释各国和不同时期中生活水平的巨大差别呢？答案之简单出人意料之外。几乎所有生活水平的变动都可以归因于各国生产率的差别：一个工人一小时所生产的物品与劳务量的差别。同样，一国的生产率增长率决定了平均收入增长率。
生产率：一个工人一小时所生产的物品与劳务量。
经济学十大原理之九：当政府发行了过多货币时，物价上升
通货膨胀是经济中物价总水平的上升。
什么引起了通货膨胀？在大多数严重或持续的通货膨胀情况下，罪魁祸首结果总是相同的：货币量的增长。当一个政府创造了大量本国货币时，货币的价值下降了。
通货膨胀：经济中物价总水平的上升。
经济学十大原理之十：社会面临通货膨胀与失业之间的短期交替关系
人们通常认为降低通货膨胀会引起失业暂时增加。通货膨胀与失业之间的这种交替关系被称为菲利普斯曲线。
当政府减少货币量时，它就减少了人们支出的数量。较低的支出与居高不下的价格结合在一起就减少了企业销售的物品与劳务量。销售量减少又引起企业解雇工人，就暂时增加了失业。
菲利普斯曲线：通货膨胀与失业之间的短期交替关系
#顾陶科#
简答题 如何建立计量经济学模型,其基本步骤有哪些 -
(17185298092)： 1秒前 我的回答 1、经济学理论分析,提出可能存在影响的变量 2、建立模型,模型选择,是线性还是非线性?还是用Log? 3、找数据 4、用计量软件回归分析(回归方法选择,OLS?还是MLE?) 5、检验结果分析
#顾陶科#
一道计量经济学问题 -
(17185298092)： 回归分析预测法的步骤 1.根据预测目标,确定自变量和因变量 明确预测的具体目标,也就确定了因变量.如预测具体目标是下一年度的销售量,那么销售量Y就是因变量.通过市场调查和查阅资料,寻找与预测目标的相关影响因素,即自变...
#顾陶科#
计量经济的回归分析是什么 -
(17185298092)： 回归分析方法是计量经济学的主要方法.“回归分析”这个词最初是由一位叫弗朗西斯 高尔顿的英国学者提出来的,他用收集的样本数据来说明孩子的身高与父母身高及人口平均高度的关系.现代计量经济学所用的回归分析方法是用实际数据来解释变量之间的关系.
#顾陶科#
计量经济学中回归分析的经典假设? -
(17185298092)： E(U) = 0 正态 E(XU) = 0 外生性 Var(U|X)= Sigma^2 同方差 E(X1X2) = 0 多重共线性 E(XX(-1)) = 0 序列相关性 怎么表示我及不太清楚了 但是只有异方差,序列相关和内生性最重要.
#顾陶科#
为什么在计量经济模型中存在随机误差项?
(17185298092)： 好,不同意,因为一楼给出的例子是错的.计量经济学解决异常值问题并不是通过随机扰动项,而是通过扩大样本这种较为直接的方法,即虽然有一两家单月支出较大,...
#顾陶科#
计量经济模型设计应考虑的因素有哪些?
(17185298092)： 1:经济活动 2:经济理论 3:确定模型所包含的变量 4:确定模型的数学形式 5:拟... 3. 模型的计量经济检验 模型是否满足计量经济学性质,如是否满足对模型的基本假设...
#顾陶科#
如何正确运用计量经济模型进行实证分析 -
(17185298092)： 优点:它首先把经济理论表示为可计量的数学模型即经济计量模型,然后用统计推论方法加工实际资料,使这种数学模型数值化.这种分析方法有两个特点:①理论与观察资料相结合,赋予理论以经验的内容;②将随机因素对经济关系的影响纳入分析之中,得出的结论具有概率性.缺点:1、简单地用数学公式描述经济运行规律,对社会经济问题中难以量化的因素无法表现和处理2、忽视运用计量经济模型进行实证分析的理论基础,直接将模型应用于经济分析之中3、建立计量经济模型的数据有限或数据质量不高4、对当前与未来条件的一般假设不切实际
#顾陶科#
计量经济学的特点是什么?
(17185298092)： 古典经济学家注重的是经济要素之间的实质性的关系,而计量经济学则主要注重经济要素之间量的变化关系. 计量经济学引入了自然科学的分析方法:用实际数据来论证其理论的正确性,使经济学的分析更加量化,科学化. 计量经济学家是依靠对经济数据的研究来验证经济理论、分析经济现状、预测未来.经济数据在计量经济学中的作用是非常重要的. 计量经济学运用的三个前提: a、经济理论基础上建立起来的经济数学模型 b、收集准确的实际经济数据 c、拥有运算速度快、记忆容量大的计算机和统计软件
