固定资产投资的计量经济学模型
摘要：改革开放以来，我国固定资产投资已经历两次高速增长。其一是1984-1988年期间，由城市经济体制改革引发的集体经济投资快速增长引致的。其二是1991-1994年经济过热期间由国有经济和集体经济投资的快速增长引致的。此后，受紧缩性宏观调控政策，亚洲金融危机及结构性供过于求等多种因素的影响，固定资产投资增速在1995年以后大幅度下滑，到1999年降为%.2000年以后，固定资产投资增长恢复上升趋势，本轮投资快速增长主要是由非国有经济投资快速增长拉动的。本文建立了一个以国内生产总值GDP为因变量，以其它可量化的影响因素为解释变量的多元线性回归模型；运用多因素分析法对GDP的增长变动极其主要影响因素进行了实证分析，从而得到相关启示，并结合我国现在的GDP增长情况，为未来我国因固定资产而引起的GDP变动情况提供了依据。关键词：GDP 固定资产投
资计量经济学多元线性回归模型
一．问题的提出
全社会固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。1978年至2004年间，中国经济平均年增长率在%左右，中国经济增长波动的标准差约3个百分点。中国现阶段的经济增长只是达到了26年来的平均水平，预计2005年的增长速度在8%至9%之间，也仍属正常波动范围。与之形成对照的是，同期中国固定资产投资的增速的确过快。从中国目前的现实出发，中国固定资产投资波动在%至24%之间均属正常范围。但中国2003年固定资产投资增幅已接近27%，去年达到%。经过2004年的宏观调控，固定资产投资过快的趋势已经得到一定的缓解，通货膨胀压力正在减轻。
从总量数据来看，目前固定资产投资的增长率仍在高水平徘徊，政府的紧缩政策对投资的控制力度似乎不够。但通过对部门分类的投资数据分析，我们发现，中国的固定资产投资结构2004年已经发生了显著的变化。首先，制造业投资的年比增长率下降了近一半，同时，农林牧业的投资终止了连年下降的势头，由年初的%负增长变为%的正增长，此外，在制造业内部，对交通和矿业等瓶颈产业的投资不降反升。由此可见，2004年中国政府的宏观调控更加注重于治理经济结构，而非市场理解的控制增长总量。长期以来，国际经济界断定中国近年来的经济成长主要归功于“投资拉动”。然而我们发现，虽然在上世纪80和90
年代固定资产投资对中国经济增长的贡献首屈一指，但自2002年一季度至今，消费对于GDP 增长的贡献已经超过了固定资产投资的贡献。经济结构已经从“投资拉动”转型为“消费拉动”。2005年，中国政府将实行“稳健”的货币政策和财政政策。根据我们的理解，稳健的货币政策意味着央行在2005年将会保持利率政策适度从紧，而稳健的财政政策则表明财政部会减少国债的发行规模，削减政府赤字。如果这些宏观政策得以贯彻实施，同时外部经济环境保持稳定，我们预计2005年中国固定资产投资的增长可以控制在15-20%之间，GDP增长将会稳定在%左右。我国当前固定资产投资增长的主要特征：（一），非国有经济是新一轮投资快速增长的主导力量。（二），政府投资的诱导作用弱化，市场约束力加强；再市场经济框架基本建立，企业预算约束僵化之后，市场对企业的投资行为的约束力不断加强。（三），企业技术改造意愿加强，更新改造投资相对快速增长。（四），制造业和社会服务业投资快速增长，在投资总额中的比重持续提升；2000年以来我国投资结构的这一变化特征，表明我国经济结构在经过多年的调整后，已进入以制造业和服务业相对快速发展为特征的新工业化时期。（五），投资率和固定资产投资率进一步提高；投资率和固定资产投资率分别从2000年的%和%提高到2002年的%和%，2003年前三季度固定资产率进一步提高到%,是1953年以来的历史最高水平。
二．模型的建立
（一）.建立模型
固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段，它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去。企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接的影响得到了一个经济体的产出，这里主要对GDP及国有固定资产投资额，集体经济固定资产投资额，个体经济固定资产投资额，进行计量经济学多元线性回归模型分析。
Y=β+β+ β+β
其中：Y—国内生产总值GDP （亿元）
—国有固定资产投资额（亿元）
—集体经济固定资产投资额（亿元）
—个体经济固定资产投资额（亿元）
（二）我们对模型的初步设想：
在开始模型估计前，让我们先对回归系数的符号做一个预期：
因为全社会固定资产投资按经济类型可分为国有经济，集体经济，个体经济，外商投资经济，股份制经济，农村经济等等，在这其中我们选取影响比较显著的三个因素，来做为固定资产投资对GDP影响的主要因素进行分析研究。我们初步认为这三个因素对GDP都有正相关的影响，只是影响程度有所不同，即认为这些因素的系数符号均可能为正，但仍需要通过具体的数据分析来确定。
三．相关数据的收集
我们选择时间序列的年度数据，样本期为1980-2003年，共24个样本。由于是小样本，检验和解释都有一定的难度，因此我们倍加小心。数据来源为1980-2003《中国统计年鉴》。
国内生产总值和全社会固定资产投资(按经济类型分) 单位：亿元年份GDP 国有经济集体经济个体经济
1980 46 119
1981
1982
1983 952
1984 409
1985
1986
1987 547
1988 3020
1989 570
1990
1991
1992 1222
1993
1994 46670 9615
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003 21661 7563
四．模型的参数估计、检验及修正
（一）、模型的参数估计及检验
利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：（见下表）Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/05 Time: 22:45
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C
X1
X2
X3
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
? = +
T=
R-squared= Adjusted R-squared=0.996656 F-statistic=
以上是该模型的OLS估计的结果，其中由于X1的T检验值非常显著，因此将X1，X2合并为一个解释变量，也就是将国有经济与集体经济固定资产投资额的和看作为公有经济固定资产投资额（X1+X2），令X1+X2=X12我们重新对其进行估计：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/05 Time: 22:58
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X12
X3
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid +08 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
我们 08146) (得到406.新的多元线性回归方程：
? = ++
T=
R-squared= Adjusted R-squared= F-statistic=
分析：由F=>(2,21)=（显著性水平为），修正后的可决系数达。说明模型从整体上看拟合效果较好，表明应变量和各解释变量之间线性关系显著。但查t分布表，在自由度为n-3=21下，得临界值(21)=，常数项不通过t检验。
计量经济学检验
1.多重共线性检验及修正
检验
计算解释变量之间的简单相关系数，结果如下：
X12 X3
X12
X3
由上表可看出，解释变量之间存在高度线性相关，这说明模型中解释变量很可能存在多重共线性。
修正
①运用差分模型形式进行修正：
令dy=y-y(-1) dx12=x12-x12(-1) dx3=x3-x3(-1)
其中y(-1)表示y的滞后一期值,同样X12(-1),X3(-1)也表示它们的滞后一期。再次进行OLS线性回归，结果如下：
Dependent Variable: DY
Method: Least Squares
Date: 06/08/05 Time: 23:19
Sample(adjusted): 1981 2003
Included observations: 23 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
DX12
DX3
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
d? =++
T=
R-squared= Adjusted R-squared=0.747788 F-statistic=
再次检验多重共线性：
DX12 DX3
DX12
DX3
可以看到多重共线性已经得到缓解，但模型的可决系数并不高，整体拟合效果不是很好，这可能是由于采用了差分模型形式，出现了du序列相关的问题。
2．异方差的检验
由于采用了时间序列数据，考虑ARCH检验，输出结果如下：
ARCH Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/09/05 Time: 08:24
Sample(adjusted): 1984 2003
Included observations: 20 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2796224. 1698777.
RESID^2(-1)
RESID^2(-2)
RESID^2(-3)
R-squared Mean dependent var 3533276. Adjusted R-squared . dependent var 5573683. . of regression 5732894. Akaike info criterion Sum squared resid +14 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
从图中得到Obs*R-squared=，查卡方分布表，给定显著性水平，自由度为3，得临界值χ（3）=远大于,表明模型中并不存在异方差。
3.自相关的检验
（1）D-W检验
根据估计的结果，由DW=,给定显著性水平a=,查Durbin-Watson表，n=23,k’(解释变量个数)=2，得下限临界值dl=,上限临界值du=,因为DW统计量为 （2）自相关的修正 用Cochrane-Orcutt迭代法 Dependent Variable: DY Method: Least Squares Date: 06/09/05 Time: 08:53 Sample(adjusted): 1982 2003 Included observations: 22 after adjusting endpoints Convergence achieved after 9 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C DX12 DX3 AR(1) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Inverted AR Roots .68 从检验结果中可看出，修正后的DW值为,查 Durbin-Watson表，n=22,k’(解释变量个数)=2，得下限临界值dl=,上限临界值du=,因为DW统计量为>du=,根据判定区域知，随机误差项不存在自相关。 经过修正，我们得到最终的模型： d? =++ T= R-squared= Adjusted R-squared= F-statistic= 4．平稳性检验 ADF Test Statistic 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DY) Method: Least Squares Date: 06/09/05 Time: 09:09 Sample(adjusted): 1983 2003 Included observations: 21 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DY(-1) D(DY(-1)) 0.0419 C @TREND(1980) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 因为单位根的检验结果为,由表中给出的Mackinnon临界值显示，我们不能拒绝原假设，表明1980-2003年度的GDP序列可能是非平稳序列。 五．模型分析 该模型并没有直接的从投资，消费，出口的角度去考虑解释变量对GDP的影响，而是以间接的方法从固定资产投资的角度研究了其对GDP的影响。从计量经济学的检验结果看无论是公有经济还是个体经济对GDP都存在线性影响，而且相关系数都接近于1，进一步证明了固定资产投资对一国社会总产出的影响。d? =++ T= R-squared= Adjusted R-squared=0.825718 F-statistic= 从我们得出的模型可以看出，尽管从经济背景来看，近几年来各种类型的固定资产投资对GDP的增长均会产生影响，但实证分析表明，公有经济和个体经济对GDP的影响较其他两个因素要显著些。其中公有经济与GDP的相关系数从一个侧面显示出近年来国有经济布局调整和国有企业战略性改组的成效。 当其他条件不变时，公有经济投资固定资产每增长1亿元，则GDP将增加亿元。尽管近几年我国在经济上取得了巨大成就，但我国仍是一个发展中国家。所以国家仍会大力投资于全社会的基础设施建设等固定资产项目，所以对GDP的影响很显著。我们可以看到国有经济对 GDP的影响始终都是非常显著的。虽然在经济发展的不同阶段，国家对固定资产的投资侧重点有所不同，但比起其他的经济形式，它仍是固定资产投资的支柱。 当其他条件保持不变时，个体经济固定资产投资每增长1亿元，则GDP将增加亿元。近年来个体经济投资自主性增强，并成为推动支出与支撑社会投资增长的主导力量。2003年内个体经济注册资金达到万亿元的规模，占全社会投资的比重已超过50%，个体投资已成为我国社会投资中最具有活力的增长源泉。 改革开放以后，我国的国有经济开始倾向于控制经济命脉的相关部门，例如对矿产、钢铁、水利、重工业等产业均起到了重要作用，而放开其他非经济命脉部门，从此个体经济能够进入并从中壮大，对国家经济增长及其占国民收入比重也不断提高，其发展资金已经初步具备了对固定资产投资的能力并且开始投资，例如温州商人近年来在房产、水电、油田等领域进行投资甚至投机，这也成为固定资产投资过热的原因之一。可见国有经济和个体经济在固定资产投资中起到了重要作用，进而影响GDP。 四模型的启示及我们的建议 （1）放权问题 从模型中可以看出经济放权将成为国家经济的一个必然趋势，但是在此趋势中会出现各种各样的问题，需要政府进行政策调控。 （2）引导问题 随着个体经济投资固定资产的增加将出现乱投资、重复投资等资源的浪费，因此国家需要对此进行正确引导，以尽量避免此种现象的发生。 (3)正确处理国有经济和个体经济关系问题 因为二者都对GDP有显著影响，如不重视二者关系将导致资源不能有效配置，因此有效调节与协调二者关系以达到规模效应将是我们目前宏观调控的重点。 我国投资恢复快速增长态势主要是由国有经济和个体经济的相对快速增长拉动的，是经济增长进入周期性上升期和工业化与重工业化程度再次提升的必然结果。目前，我国市场机制日趋完善，自我调节能力不断增强，各种经济活动的周期性波动趋势的不一致会部分抵消投资增长的扩张趋势。所以政府应在保持政策连续性和平稳性，深化宏观调控机制改革，优化财政支出结构的基础上，采取中性的宏观调控政策。从中长期看，政府应抓住经济自身增长机制不断增强，中长期内经济将保持较快增速的良好机遇，将工作重点从短期宏观调控转移到解决长期困扰经济增长的收入差距扩大，地区经济发展不平衡，经济与社会发展不协调等重大结构性矛盾上面。 1978年以来的二十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从“主体”到“发挥主导作用”、“保持控制力”，贯穿其中的红线即是我们思想上的逐步解放。在传统计划经济体制下，国有经济控制力往往停留在国有资产的物质形态层面上，而随着我国改革开放的推进以及市场经济体制的逐步完善，以国有资产的行政计划分配为主要特征的“静态控制”体系显然已不再适应社会主义市场经济体制的要求，因此有学者提出将国有经济“控制力”重新界定于“国有资本的调控力”上面。 参考书目： 《计量经济学》庞皓、李南成著西南财经大学出版社 2002年8月第2版 《计量经济学》古扎拉蒂著人民大学出版社 2000年版 《计量经济学导论——现代观点》.伍德里奇著中国人民大学出版社 2003年3月第1版 《应用计量经济学》拉姆.拉玛纳山著机械工业出版社出版 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 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。 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。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。． 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 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。 ○H固定资产投资统计 报表制度 （简明版本） （2019年定期报表） 国家统计局制定 2018年10月 本报表制度根据《中华人民共和国统计法》的有关规定制定 《中华人民共和国统计法》第七条规定：国家机关、企业事业单位和其他组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，必须依照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。 《中华人民共和国统计法》第九条规定：统计机构和统计人员对在统计工作中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息，应当予以保密。 本制度由国家统计局负责解释。 目录 一、总说明 (1) 二、报表目录 (2) 三、调查表式 (3) 四、指标解释 (4) - 7 - 固定资产投资统计报表制度（简明版本） 一、总说明 （一）调查目的 为了解全国固定资产投资情况，为各级政府制定政策和进行宏观管理提供依据,依照《中华人民共和国统计法》的规定，特制定本报表制度。 （二）调查内容 各种登记注册类型的法人单位以及个体经营进行的计划总投资500万元及以上项目的投资情况，不包括农户投资，不含军工、国防项目。 （三）调查方法 全面调查。 （四）调查对象 有计划总投资500万元及以上投资项目的法人或单位。 （五）调查范围 计划总投资500万元及以上投资项目。 （六）调查组织方式 固定资产投资项目情况，按照项目在地原则进行统计。采用“先入库，后有数”的管理模式，规范项目单位和项目入库管理，投资专业负责报表统一布置、催报、审核、验收和汇总。通过中国投资信息管理及监测系统报送。 （七）数据使用 国家统计局发布的固定资产投资额增长速度为名义增长速度，在使用和研究固定资产投资统计数据与其他经济指标关系时，要注意考虑固定资产投资价格因素的影响。 （八）数据发布 国家统计局在月度发布固定资产投资（不含农户）数据，发布内容包括固定资产投资增速以及分行业、分产业、按构成分、按登记注册类型分等分组指标的增速。 （九）其他需要说明的事项 本报表制度实行全国统一的统计分类标准和统一编码，各固定资产投资单位、各级统计部门和各级业务主管部门必须严格贯彻执行。 多元线性回归模型 一、建立模型 社会物流总费用受多种综合因素的影响，如运输费用、仓储费用、包装费用、装卸搬运费用、流通加工费用、信息处理费用等，而其中最重要的因素就是运输费用和仓储费用，即运输费用和仓储费用与社会物流总费用之间存在单方向的因果关系；由此，我们可设以下回归模型：Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui 现在以中国1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%）的资料进行回归分析，并对估计模型进行检验。 1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%） 在Eviews中新建工作簿，定义变量“商品价格”（x1）、“消费者人均月收入”（x2）及“商品需求量”（y），并输入相关数据，得出相应散点图如下： ①x1 与y 的散点图为： ②x2与y 的散点图为： 由两张散点图不能明确的看出x1、x2与y之间存在线性关系，故通过Eviews 软件计算，得出估计模型的参数结果如下： 由以上数据可知回归方程为： Y=11.57032+0.405599*x1 +0.794365*x2 （5.07） （2.67） （7.69） 1499.02=R 8909.02=R 37.62689=F 二、模型检验 1、 经济意义检验： ①b0=11.57032，在运输费用与仓储费用接近于零时，仍存在其他物流费用；②b1=0.405599，说明运输费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，运输费用每增加1%，社会物流总费用增加0.405599% ③b2= 0.794365，说明仓储费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，仓储费用每增加1%，社会物流总费用增加0.794365% 2、计量经济学检验： ①拟合优度检验：本模型的拟合优度系数为0.914898，表明本模型具有较高的拟合优度，x1、x2对y 的解释能力较好； ②变量的显著性检验（t 检验）：方程的截距项和斜率项的t 检验值分别为5.07、2.67、7.69，均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值t0.025(8)=1.860，模型参数估计显著，拒绝原假设H0； ③方程的显著性检验（F 检验）：有上图可知，F-statistic =37.62689；Prob(F-statistic) 第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问 影响财政收入的若干因素分析 一、 问题提出 我们如果把经济增长当做源，财政收入当做流，又或者把经济增长当做是源，财政收入当做叶，源远才能长，根深才能叶茂。经济增长带动财政收入的增长。随着改革开放，我国经济快速发展，我国的财政收入逐年增长。 二、 变量设置 我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。我们将挑选税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。来就影响财政收入的这几个因素作进一步的分析。 三、 建立模型 εββββ++++=3322110x x x y y 为财政收入为，1x 表示税 收收入，2x 表示行政事业性收入 ，3x 表示上一年财政收入。ε 表示其他随机影响因素。 四、 数据收集 影响财政收入的若干影响因素资料表 时间 财政收入 税收收入 行政事业性收费 时 间 上一年财政收入 1990 576.95 1985 2004.82 1991 697 1990 2821.86 1992 885.45 1991 2990.17 1993 1317.83 1992 3296.91 1994 1722.5 1993 4255.3 1995 2234.85 1994 5126.88 1996 3395.75 1995 6038.04 1997 2414.32 1996 6909.82 1998 1981.92 1997 8234.04 1999 2354.28 1998 9262.8 2000 2654.54 1999 10682.58 2001 3090 2000 12581.51 2002 3238 2001 15301.38 2003 3335.74 2002 17636.45 2004 3208.42 2003 20017.31 2005 3858.19 2004 24165.68 2006 4216.8 2005 28778.54 2007 4681.053 2006 34804.35 2008 4835.807 2007 45621.97 2009 4589.11 2008 54223.79 数据来源：《中国统计年鉴》（2010） 五、具体的spss软件分析如下： Regression [DataSet0] 变量的进入 (模型的线性显著性分析) （回归系数） 六、模型检验 第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题 一、内容提要 本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。 第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。 第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的 无锡市固定资产投资专业业务手册 2018 无锡市统计局 2018年12月 本报表制度根据《中华人民共和国统计法》的有关规定制定 《中华人民共和国统计法》第七条规定：国家机关、企业事业单位和其他组织及个体工商户和个人等统计调查对象，必须依照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。 《中华人民共和国统计法》第九条规定：统计机构和统计人员对在统计工作中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息，应当予以保密。 本制度由无锡市统计局负责解释。 固定资产投资统计报表制度- 1 - 目录 一、总说明 (2) 二、报表目录 (4) 三、调查表式 (6) （一）基层年报表式 (6) 1.调查单位基本情况（101-1表) (6) 2.固定资产投资项目新增生产能力（或工程效益）情况（H108表） (9) （二）基层定报表式 (10) 1.调查单位基本情况（201-1表） (10) 2.5000万元及以上固定资产投资项目情况（206-1表） (12) 3.500-5000万元固定资产投资项目情况（206-2表） (14) 4.小微企业固定资产投资情况（206-3表） (16) 5.投资项目申请表（H202表） (17) （三）四经普报表表式 (19) 1. 固定资产投资项目情况（606表） (19) 2. 非一套表单位固定资产投资项目情况（611-4表） (20) 四、附录 (21) （一）隶属关系、建设性质、控股情况、期末项目建设状态目录及代码 (21) （二）计划总投资、开工年限和投产年限（工期）划分目录及代码 (21) （三）新增生产能力（或工程效益）目录及代码 (22) （四）企业与个体经营登记注册类型 (27) （五）固定资产投资项目主要行业目录及代码 (28) （六）新产业新业态新商业模式统计分类表（2018） (29) （七）固定资产投资项目有关编码填写方法 (43) （八）指标解释及填写说明 (45) （九）固定资产投资建设项目统计台帐格式 (65) 论述题：理论模型的设计 ( 古扎拉蒂 ) 1建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 2模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检 验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 3计量经济学模型主要有哪些领域，各自原理有哪些？ 答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：①结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。②经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；③政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。④检验与发展经济理论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则则表明该理论不能说明客观事实。 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ 1代表位置的影响因素.由于对所考察总体认识上的非完备性，许多位置的影响因素还无法引入模型2代表残缺数据，即使所有的影响变量都能被包括在模型中，也会有某些变量无法取得3代表众多细小影响因素有一些因素已经被认识，数据也可以找到，但是它们对被解释变量的影响确实微小的4代表数据观测误差由于某些客观的原因，在取得数据之时，旺旺存在测量误差5代表模型设定误差由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的6变量的内在随机性某些变量所固有的内在随机性，会对被解释变量产生随机性的影响 1.多元线性回归模型的基本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？ 答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果后随机的，则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。 在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。 #学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。 第5章 分布滞后与动态模型 §5.1 分布滞后模型 很多经济模型在回归方程中有滞后项，例如，因为修建桥和高速公路需要很多时间，所以公共投资对GDP 的影响有一个滞后期，而且这个影响可能会持续数年；研发新产品需要时间，而后把这个新产品投入生产也需要时间；在研究消费行为时，一个工资的变化可能影响好几期的消费。在消费的恒久收入理论中，消费者会用若干期去决定真实可支配收入的变化是暂时的还是永久的。例如，今年额外的咨询费收入明年是否还会继续？同样，真实可支配收入的滞后值会在回归方程中出现，是因为消费者在平滑其消费行为时十分重视他自身的终身收入。一个人的终身收入可以用他过去和现在的收入来推测。换句话说，回归关系可以写为： T t X X X Y t s t s t t t ,,2,1110 =+++++=--εβββα （5.1） 其中，t Y 代表被解释变量Y 在第t 期的观测值，t s X -代表解释变量X 第t s -期的观测值，α为截距项，0β，1β，…，s β是t X 当期和滞后期的系数。方程（5.1）式就是分布滞后模型因为它把收入增长对消费的影响分为s 期。X 的一个单位变化对Y 的短期影响由0β来表示，而X 的一个单位变化对Y 的长期影响由 (s βββ+++ 10)来表示。 假设我们观察从1955年到1995年的t X ，1t X -为相同的变量，但是提前一期的，也就是1954-1994。因为1954年的数据观察不到，我们就从1955年开始观察 1t X -，到1994年结束。这意味着当我们滞后一期时，t X 序列将从1956年开始到 1995年结束。对于实际的应用来说，也就是当我们滞后一期时，我们将从样本中 调查单位基本情况 单位负责人：统计负责人：填表人：联系电话：报出日期：年月日 说明：1.统计范围：其他有500万元及以上固定资产投资项目的法人单位。 2. 报送日期及方式：调查单位次年3月10日24时前网上填报，省级统计机构次年4月15日24时前完成数据审核、验 收、上报。 3. 本表涉及的填报目录：《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2011）、《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017），2017 年《统计用区划代码和城乡划分代码》和《建筑业企业资质等级编码》。 4. 调查单位填报要求：本表主要数据由国家统计局或省级统计机构在调查开始前统一导入数据采集处理软件中，生 成报表数据。调查单位应根据实际情况对表中的数据进行认真核对与填写，指标数据如有变动应及时进行修改（加灰底 的指标除外）。 5. 统计机构数据审核、处理要求： （1）调查单位不能修改本表中“ 101组织机构代码”、“ 102单位详细名称”、“ 103行业代码”、“ 104报表类别”、 “ 105、106 ”中的“区划代码和城乡代码”。 （2）统计机构不能修改本表中的“ 101组织机构代码”、“ 109统一社会信用代码”、“ 102单位详细名称”、“ 104报 表类别”，不能跨报表类别修改“ 103行业代码”，不能跨省（自治区、直辖市）修改“ 105、106 ”中的“区划代码” “ 105、106 ”中的“城乡代 码”根据2017年《统计用区划代码和城乡划分代码》提取生成。 (3) “ 191单位规模”、“ 192从业人员”和“193企业主要经济指标”等指标数据由各级统计机构待相关报表数据确认后进行摘抄或计算取 得。具体方法为：“ 192从业人员”数据从2017年“从业人员及工资总额” (102-1 表)中的“从业人员期末人数(01) ”和“其中：女性(02) ”摘抄取得；“193企业主要经济指标”数据分别从各行业2017年“财务状况” (103 表)中的“营业收入(301) ”、“其中：主营业务收入(302) ”、“资产总计(213) ” “税金及附加(309 ) ”和“其中：主营业务税 金及附加(310 ) ”摘抄取得；“191单位规模”依据《统计上大中小微型企业划分办法》及“ 192从业人员”和“ 193企业主要经济指 标”的数据计算取得。 学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________ 实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员： 二零一一年十一月二十四日 目录 摘要................................................................ 1.引言.............................................................. 2.提出问题.......................................................... 3.建立模型......................................... 错误!未指定书签。 4.制作散点图........................................................ 5.模型参数估计...................................................... 6.模型的检验........................................................ .计量经济学检验................................................. 多重共线性检验 ............................................. 简单回归系数检验....................................... 找出最简单的回归形式................................... 逐步回归法检验......................................... 异方差性检验 ............................................... 图示检验法............................................. 检验................................................... 异方差的修正........................................... 随即扰动项序列相关检验 ..................................... 检验................................................... 拉格朗日乘数（LM）检验................................. 序列相关性修正......................................... .经济意义检验................................................... .统计检验....................................................... 拟合优度检验 .............................. 错误!未定义书签。 方程显着性检验——F检验.................................... 参数显着性检验——t检验.................................... 7.结论.............................................................. 8.对策与建议........................................................ 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 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19) 浅谈如何规范固定资产投资统计 朱璟 固定资产投资是推动经济和社会发展的重要动力，固定资产投资在国民经济中的地位决定了加强和改进投资统计的重要性。新形势下，固定资产投资统计数据倍受各级领导和社会各界关注，同时，投资统计工作在县级统计部门面临前所未有的难度，投资主体多元化，基层配合程度差，项目收集日益困难，严重影响到投资数据质量的提高。为进一步规范、完善投资统计工作，结合崇信县投资统计工作实际情况，对目前投资统计过程中遇到的问题以及解决这些问题的对策做一探讨。 一、投资统计存在的问题 难以准确掌握项目信息，投资统计项目不全。在计划经济时代，项目信息来源主要是计划部门下达的投资计划，只要到计划部门了解投资计划，基本上就可以全面掌握项目信息。但随着《行政许可法》的颁布实施，许多审批项目都已取消。一些单位、企业和个人的投资行为并不需要计划部门进行审批，计划部门对投资项目也掌握不全，造成项目资料收集困难，遗漏投资统计项目的现象时有发生。 一是项目单位不重视投资统计工作，工作开展十分被动。部分项目单位领导不重视投资统计工作，视填报投资统 计报表为“分外”工作，存有能应付了就行的思想。造成无专职统计人员，投资统计报表有的交由会计填报，有的是单位领导临时指定的人员，有的单位负责投资统计的人员一年换几次，缺乏基本的统计专业知识，往往是刚刚入门儿就被换掉了，造成统计数据不连接，原始记录、统计台账不齐全，只好按照建设工程形象进度估计上报，数据准确性难以保证。基层单位人员配合程度差。目前我们实行按项目进行统计的原则，一个项目自开工建设至竣工完成，就是它的上报周期。因而投资统计单位不像工业、农业等专业的统计单位那样具有相对的稳定性。由于投资单位的临时性，造成基层单位人员不理解统计工作，配合程度低，视投资报表为额外负担，不能积极主动上报报表，每次报表都要多次催报，工作十分被动。县级投资统计人员业务水平有待提高。投资活动是复杂多样的，各种新情况、新问题层出不穷。有些实际工作中遇到的具体问题，统计报表制度和指标解释不能满足实际工作的需要，但又找不到相关的指导资料，只能凭个人的理解来处理，在一定程度上影响了投资统计数据的准确性。 二是县级统计机构由于人员少，一个人往往负责4-5个专业，平时忙于日常工作能够自学专业知识的很少，提高业务水平的途径主要是通过上级统计部门培训。而除了每年一次的年报培训外，针对投资统计的专业培训到目前为止还未 2 ?解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量 动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因” 。（1分） 3 ?被解释变量：是作为研究对象的变量。 （1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系 的果。（2分） 4 ?内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量， （2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结 果。（1分） 5 ?外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。 （2分）它影响模型中的内生变量，其数值 在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称， （1分）前期的内生变量称为滞后内生变量； （1分）前期的外 生变量称为滞后外生变量。（1分） 7 ?前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量， （1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。 （2分） 8 ?控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量， （2 分）它一般属于外生变量。（1分） 9 ?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型， （2分）是以数学形式 对客观经济现象所作的描述和概括。 （1分） 10 ?函数关系：如果一个变量 y 的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则 y 与这 个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。 （3分） 11 ?相关关系：如果一个变量 y 的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则 y 与这个变量 或这组变量之间的关系就是相关关系。 （3分） 19?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值 的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。 （3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。 （3分） 22?显着性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。 （3分） 23 ?回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（ 2分），表示x 对y 的线性影响（1分）。 24 ?剩余变差：简称 RSS 是未被回归直线解释的部分（2 分）,是由解释变量以外的因素造成的影响（ 1分）。 25?多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（ 1分），也就是在被解释变量的总变 差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用 氏表示（2分）。 2 26 ?调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为 R ，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大 （2分）它对因变量的变 12 ?最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。 13. 高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下， 马尔可夫定理。（3分） OLS 估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量, （3分） 这一结论即是高斯- :在回归模型中, :在回归模型中, 被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。 （3 分） 15. 回归变差（回归平方和） 释的变差。（1分） 16. 剩余变差（残差平方和） 解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。 18?样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。 （3分） 因变量的估计值与其均值的离差平方和, （2分）也就是由解释变量解 :在回归模型中, 因变量的观测值与估计值之差的平方和, （2分）是不能由解释变量所 （3 分） 调查单位基本情况 表号：101-1表 制定机关：上海市统计局 批准文号：国统字﹝2017﹞157号 说明：1.统计范围：其他有500万元及以上固定资产投资项目的法人单位。 2.报送日期及方式：调查单位次年3月10日24时前网上填报，省级统计机构次年4月15日24时前完成数据审核、验 收、上报。 3.本表涉及的填报目录：《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011)、《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2017)，2017 年《统计用区划代码和城乡划分代码》和《建筑业企业资质等级编码》。 4.调查单位填报要求：本表主要数据由国家统计局或省级统计机构在调查开始前统一导入数据采集处理软件中，生 成报表数据。调查单位应根据实际情况对表中的数据进行认真核对与填写，指标数据如有变 动应及时进行修改(加灰底的指标除外)。 5.统计机构数据审核、处理要求： (1)调查单位不能修改本表中“101 组织机构代码”、“102单位详细名称”、“103 行业代码”、“104 报表类别”、“105、 106”中的“区划代码和城乡代码”。 (2)统计机构不能修改本表中的“101 组织机构代码”、“109 统一社会信用代码”、“102单位详细名称”、“104 报 表类别”，不能跨报表类别修改“103 行业代码”，不能跨省(自治区、直辖市)修改“105、106”中的“区划代 码”；“105、106”中的“城乡代码”根据2017年《统计用区划代码和城乡划分代码》提取生成。 (3)“191 单位规模”、“192 从业人员”和“193 企业主要经济指标”等指标数据由各级统计机构待相关报表数据 确认后进行摘抄或计算取得。具体方法为：“192 从业人员”数据从2017年“从业人员及工资总额”(102-1 表)中的“从业人员期末人数(01)”和“其中：女性(02)”摘抄取得；“193 企业主要经济指标”数据分别从各 行业2017年“财务状况”(103表)中的“营业收入(301)”、“其中：主营业务收入(302)”、“资产总计(213)”、 “税金及附加（309）”和“其中：主营业务税金及附加（310）”摘抄取得；“191 单位规模”依据《统计上大 中小微型企业划分办法》及“192 从业人员”和“193 企业主要经济指标”的数据计算取得。 1 ?什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。 2计量经济学三个要素是什么？ 经济理论、经济数据和统计方法。 3. 计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？ 答：（1）经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断（2）统计检验，由数理统计理论决定。包括：拟合优度检验、总体显着性检验。（3）计量经济学检验，由计量经济学理论决定。包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。（4）模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验：扩大样本重新估计；预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。 4. 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 5. 计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？ 答：一是随机关系，二是因果关系J - . ' /■ 6. 计量经济学研究的对象和核心内容是什么？ 答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。计量经济学的核心内容包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。二是应用，即应用计量经济学。 无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。 7. 计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。 答：计量经济模型：WAGE二f（EDU,EXP,GEND,山 1）时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。 2）横截面数据是在同一时间点手机的不同个体的数据。如世界各国某年国民生产总值。 3）混合数据是兼有时间序列和横截面成分的数据，女口 1985 —2010世界各国GDP数据。 8. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ （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 9. 用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？ 1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项 2、误差项总体均值为零 3、所有解释变量与误差 项都不相关4、误差项互不相关（不存在序列相关性）5、误差项具有同方差6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数7、误差项服从正态分布。 10. 随机误差项包含哪些因素影响？ 在解释变量中被忽略的因素的影响（影响不显着的因素、未知的影响因素、无法获得数据的因素）；变量观测值的观测误差的影响；模型关系的设定误差的影响；其它随机因素的影响。 11. 为什么要计算调整后的可决系数？ 在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，？往往增大。这是因为残差平方和往往随着解 释变量的增加而减少，至少不会增加。这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，需调整。 =0.89表示被解释变量Y的变异性的89%能用估计的回归方程解释。 12. 叙述多重共线性的概念、后果和补救措施。 概念:如果两个或多于两个解释变量之间出现了相关性，则称模型存在多重共线性。 后果：1、估计量仍然是无偏的2、参数估计量的方差和标准差增大3、置信区间变宽4、t统计量会变 小5、估计量对模型设定的变化及其敏感6、对方程的整体拟合程度几乎没有影响7、回归系数符号建立计量经济学模型的步骤和要点1
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