计量经济学91模型类型选择
经济学毕业论文中的计量经济模型方法
经济学毕业论文中的计量经济模型方法计量经济学作为经济学中的重要分支，是运用统计学和数学工具对经济现象进行量化分析的方法。
在经济学毕业论文中，使用合适的计量经济模型方法可以提高研究的准确性和可信度，帮助研究者得出科学合理的结论。
本文将介绍一些常见的计量经济模型方法，供毕业论文写作参考。
一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间的关系。
在毕业论文中，可以使用简单线性回归、多元线性回归或者非线性回归等方法，根据具体研究问题选择合适的回归模型。
回归分析可以用来探究变量间的相关性、影响因素以及进行预测和政策评估等。
二、时间序列分析方法时间序列分析是研究时间上连续观测值之间的关系的方法。
在经济学毕业论文中，时间序列分析常用于研究经济变量在时间上的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、协整分析、ARMA模型、ARIMA模型等。
选择适当的时间序列分析方法可以揭示经济现象的演变规律和趋势。
三、面板数据分析方法面板数据分析是指对具有时间维度和横截面维度的数据进行分析的方法。
面板数据可以帮助研究者充分利用样本数据，提高数据的效率和效用。
在经济学毕业论文中，面板数据分析常用来研究个体间的差异、探讨个体与时间的关系，例如面板的固定效应模型、随机效应模型等。
面板数据分析方法能够更好地捕捉到数据的横截面和时间序列的信息，为研究结果提供更准确的解释。
四、计量经济模型评估方法在经济学毕业论文中，除了建立计量经济模型，还需要对模型进行评估。
评估经济模型要考察模型的适应性、有效性和准确性等特征。
常用的计量经济模型评估方法包括OLS估计法、极大似然估计法、广义矩估计法等。
通过模型评估，可以判断模型是否合理，以及对模型进行修正和调整。
综上所述，经济学毕业论文中的计量经济模型方法是一项重要的研究内容。
合适地选择和应用计量经济模型方法可以提高论文的研究质量和可信度，使得结论更加科学和准确。
计量经济学----几种常用的回归模型
• P175图6.10含义？
• 其测度了Y的瞬时增长率，即Y随着时间t变化的变 化率。 • 例如，Y为个人的年消费支出，t为年度，那么斜 率系数为个人消费支出的年增长率。
证明：
d(ln Y ) dY Y dY dt 2 dt dt Y
• 注意根据斜率系数的估计值也可以求出复 合增长率r的值。
线性到对数模型
回归子的相对改变量 2 回归元的绝对改变量
• 半对数模型的斜率系数度量了解释变量一个单位 的绝对变化，对应的因变量的相对变化量。 • P166例6.4
对数到线性模型（解释变量对数形式）
Yi 1 2 ln X i i
dY 2 d（lnX ) dX X
几种常用的回归模型
1. 对数线性模型 2. 半对数模型 3. 倒数模型 4. 对数倒数模型
1. 对数线性模型（不变弹性模型）
• 变量均以对数的形式出现
• 考虑以下指数回归模型
Yi 1X e
2 i
i
ln Yi ln1 2 ln X i i
ln Yi 2 ln X i i
半对数模型
• 只有一个变量以对数形式出现
2. 半对数模型
• 线性到对数模型（因变量对数形式） • 对数到线性模型（解释变量对数形式）
• 线性到对数模型（因变量对数形式）
t Y t Y 0(1 r )
（t 1, ， 2 ...)
ln Yt ln Y 0 t ln(1 r )
2的含义？
• 其测度了Y对X的弹性，即X变动百分之一引起Y变 动的百分数。 • 例如，Y为某一商品的需求量，X为该商品的价格， 那么斜率系数为需求的价格弹性。
计量经济学基础-非线性回归模型
第四节 非线形回归模型一、 可线性化模型在非线性回归模型中，有一些模型经过适当的变量变换或函数变换就可以转化成线性回归模型，从而将非线性回归模型的参数估计问题转化成线性回归模型的参数估计，称这类模型为可线性化模型。
在计量经济分析中经常使用的可线性化模型有对数线性模型、半对数线性模型、倒数线性模型、多项式线性模型、成长曲线模型等。
1．倒数模型我们把形如:u xb b y ++=110；u x b b y ++=1110 （3.4.1） 的模型称为倒数(又称为双曲线函数)模型。
设：xx 1*=，y y 1*=，即进行变量的倒数变换，就可以将其转化成线性回归模型。
倒数变换模型有一个明显的特征：随着x 的无限扩大，y 将趋于极限值0b (或0/1b )，即有一个渐进下限或上限。
有些经济现象(如平均固定成本曲线、商品的成长曲线、恩格尔曲线、菲利普斯曲线等)恰好有类似的变动规律，因此可以由倒数变换模型进行描述。
2．对数模型模型形式：u x b b y ++=ln ln 10 （3.4.2）(该模型是将ub e Ax y 1=两边取对数，做恒等变换的另一种形式，其中A b ln 0=)。
上式lny 对参数0b 和1b 是线性的，而且变量的对数形式也是线性的。
因此，我们将以上模型称为双对数(double-log)模型或称为对数一线性(log-liner)模型。
令：x x y y ln ,ln **==代入模型将其转化为线性回归模型： u x b b y ++=*10* （3.4.3）变换后的模型不仅参数是线性的，而且通过变换后的变量间也是线性的。
模型特点：斜率1b 度量了y 关于x 的弹性：xdx y dy x d y d b //)(ln )(ln 1== （3.4.4） 它表示x 变动1%，y 变动了多少，即变动了1b %。
模型适用对象：对观测值取对数，将取对数后的观测值（lnx ，lny ）描成散点图，如果近似为一条直线，则适合于对数线性模型来描述x 与y 的变量关系。
经济学毕业论文中的计量经济模型模型选择方法
经济学毕业论文中的计量经济模型模型选择方法在经济学毕业论文中，计量经济模型的选择方法是至关重要的一步。
一个恰当选择的模型能够确保研究的可信度和准确性。
本文将介绍一些常用的计量经济模型选择方法，并分析其优缺点。
一、理论基础选择在选择计量经济模型时，首先需要考虑的是研究问题的理论基础。
不同的经济理论适用于不同的问题，因此需要根据研究的具体内容选择适当的理论基础。
例如，如果研究的问题与供求关系有关，可以选择供求模型作为理论基础；如果研究的问题与多重均衡有关，可以选择一般均衡模型作为理论基础。
理论基础的选择需要根据具体问题和研究目标来确定。
二、数据可用性和质量在选择计量经济模型时，还需要考虑数据的可用性和质量。
数据的可用性包括数据的时间跨度、数据的覆盖范围以及数据的可获取性。
在选择模型时，需要确保所需的数据能够满足研究的需求。
此外，数据的质量也是一个重要的考虑因素。
数据的质量可以通过数据的来源、采集方法以及数据的精确性来评估。
选择模型时，需要确保所使用的数据具有较高的质量，以保证研究的可信度。
三、模型复杂度与可解释性在选择计量经济模型时，需要考虑模型的复杂度和可解释性之间的平衡。
复杂的模型可能能够更好地拟合数据，但是可能过于复杂以至于难以解释模型的结果。
相反，简单的模型可能更容易理解和解释，但是可能不能很好地拟合数据。
选择模型时，需要根据研究的目标和数据的复杂度来确定模型的复杂度。
四、模型评估方法在选择计量经济模型时，还需要考虑模型评估方法。
常用的模型评估方法包括拟合优度指标、参数估计的显著性检验以及残差分析等。
这些评估方法可以帮助评估模型的拟合程度、参数的准确性以及模型的有效性。
选择模型时，需要根据评估方法的要求来确定合适的模型。
五、经验与文献研究最后，在选择计量经济模型时，还可以参考相关领域的经验和前人的研究。
通过阅读相关文献和研究，可以了解到在相似研究领域中常用的模型和方法。
这些经验和研究成果可以为模型选择提供有价值的参考。
计量经济模型及含义论文
计量经济模型及含义论文计量经济学是经济学中的一个重要分支，主要研究经济学中使用计量方法来分析经济现象和问题。
计量经济模型是计量经济学中应用最广泛的工具之一，它通过将经济学理论中的假设转化为数学形式，以便定量分析经济现象。
本文将详细介绍计量经济模型的基本概念、分类以及在经济学领域中的应用。
一、基本概念计量经济模型是对经济实际现象进行定量分析和预测的数学模型。
它基于经济学理论，使用统计学，数学和计算机科学方法，从数据中抽象出经济现象的本质特征和规律，以此提出有关经济变量之间关系的假设，并利用计量经济方法进行验证。
计量经济模型的基本假设包括结构假设、统计假设和函数假设。
二、分类计量经济模型按照变量的性质分为宏观经济模型和微观经济模型，按照观测随机性分为确定性模型和随机模型。
在计量经济学中应用较为广泛的主要模型包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常见的模型之一，它通过建立经济变量之间的线性关系来描述经济现象。
线性回归模型可以分为单变量回归和多变量回归模型两种类型，多变量回归模型中又分为多元线性回归和多项式回归两种形式。
线性回归模型的应用范围广泛，可以用来研究成本、收入、价格、就业等方面的经济问题。
2. 时间序列模型时间序列模型主要用于研究时间序列数据的变化规律，其基本假设是时间序列数据具有一定的平稳性。
常用的时间序列模型包括自回归模型、移动平均模型和ARMA模型等。
3. 面板数据模型面板数据模型是一种使用面板数据对经济变量进行分析的方法。
面板数据是指对同一群体或人群在不同时间和不同地点上的数据进行的横向比较和纵向分析，可以通过面板数据模型进行经济变量之间的关系分析以及预测。
三、应用计量经济模型在经济学领域中应用广泛，可以用于分析生产、消费、出口、投资等各个方面的经济问题。
其中，线性回归模型被广泛应用于服务业、金融业、医疗保健等领域，用于预测市场需求、研究货币政策、分析医疗保健成本等问题；时间序列模型被广泛应用于宏观经济预测、股票价格预测等领域，用于研究货币政策、经济增长和就业等问题；面板数据模型被广泛应用于人口统计学、医学研究、教育研究等领域，用于分析人口增长、医疗保健政策和教育政策等问题。
举例说明计量经济学模型常用的数据类型
举例说明计量经济学模型常用的数据类型
计量经济学模型是经济学领域的一种常用模型，它可以用来研究特定问题，如特定国家的经济增长模式、因果关系等，以帮助决策者为经济政策形成更准确的建议。
计量经济学模型又被称为回归模型，因为它借助数据可用于实施回归分析，以获得该经济系统的定量分析和经济预测。
计量经济学模型的数据类型主要包括定量数据和定性数据。
定量数据是指数据的变量是符号数字表示的，如利率、消费和出口量等；定性数据是指数据的变量以文字或符号图形表示，如行政区划、居住地点、性别等。
另外，还有指标数据，指标数据是指以定量或定性来表示某一变量的活动，了解该变量与特定因素之间的关联。
比如，该变量可能与特定政策之间的关系，也可能与某一行业的重要指标有关。
最后，也有结构数据。
结构数据是指查看某一特定变量的特定类型的数据，它关注变量的变化——如绝对值大小、增长率、趋势等，而不关注实际的数值。
总之，计量经济学模型的数据类型主要有定量数据、定性数据、指标数据和结构数据，这些数据有助于经济学家分析和预测特定经济系统的状况，并帮助决策者采取有效的行动，以提高经济系统的效率。
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
计量经济学简单模型分析
计量经济学简单模型分析计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它借助数学和统计学的方法，通过建立模型来描述、解释和预测经济现象。
简单模型分析是计量经济学的基础，本文将介绍如何进行计量经济学简单模型分析。
首先，进行计量经济学简单模型分析需要明确研究问题和目标。
确定研究问题需要考虑实际背景和理论依据，确定模型的目标是为了回答研究问题。
其次，需要收集相关数据，包括时间序列数据、横截面数据等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和可比较性。
接下来，需要选择合适的模型。
简单线性回归模型是计量经济学中最简单的模型之一，适用于单一自变量和因变量的分析。
简单线性回归模型的数学形式为：y = β0 + β1x + ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
建立模型后，需要进行模型的估计和检验。
普通最小二乘法（OLS）是估计简单线性回归模型最常用的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。
模型的检验包括拟合优度检验、统计检验和计量经济学检验等。
拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，统计检验用于检验模型的假设条件是否成立，计量经济学检验用于评估模型的可靠性、稳定性和预测能力。
最后，需要对模型进行分析和解释。
模型的参数估计值是解释模型的关键，β1表示自变量x每增加一个单位时因变量y的平均增加量。
需要分析模型的假设条件是否成立，以及模型的预测能力。
如果模型存在不足之处，需要进行相应的调整和改进。
总之，计量经济学简单模型分析是经济学研究的重要基础。
通过简单模型分析，我们可以描述、解释和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
随着数据科学和机器学习的发展，计量经济学的方法和技术将不断得到完善和创新，为经济学研究提供更加精确和实用的工具。
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– 在已经广泛开展的应用研究中，主要的问题和错误不 是出现在模型方法上，而是在如何正确地设定模型和 采集与处理数据方面。
– 计量经济学课程不能只讲模型的估计和检验，应该讲 授如何在经济理论的指导下分析经济关系，如何利用 经验数据检验经济关系，进而进行模型总体设定。
2019/7/3
计量经济学
传统的计量经济学教科书
• 翻开任何一本国内外计量经济学教科书，都是以 模型估计和检验作为核心内容，甚至是全部内容
。也就是说，计量经济学课程所讲授的，并不是
计量经济学模型方法的全部，只是其中的一部分 。
经济学研究
计量经济学模型研究
观察
模型设定
抽象
样本采集
检验
模型估计
模型检验
发现
模型应用
2019/7/3
• P.A.Samuelson:“计量经济学可以定义为实际经济 现象的数量分析，这种分析是基于理论与观测的 并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法 得以联系。”
2019/7/3
计量经济学
• S.Goldberger:“计量经济学可定义为这样的社会 科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具 ，应用于经济现象的分析。”
计量经济学
• 《Basic Econometrics》（Damodar N.Gujarati）： “计量经济学家的主要兴趣在于经济理论的经验 论证”，“计量经济学家常常采用数理经济学家 所提出的数学方程式，将这些方程式改造成适合 于经验检验的形式”，“收集、加工经济数据， 是统计学家的工作”，“这些数据构成了计量经 济模型的原始资料”。
计量经济学
本章内容
• 第1节是关于计量经济学应用模型的模型类型设定，讨论如 何针对研究对象选择计量经济学模型类型。
• 第2节是关于总体回归模型设定中的变量选择问题，讨论在 模型类型确定之后，应该按照什么原则选择进入模型的变 量。
• 第3节是关于模型函数关系设定，讨论如何在经济学理论和 在统计分析的指导下，设定模型中解释变量和被解释变量 之间的关系，即模型的函数形式。
2019/7/3
计量经济学
2、模型类型选择的重要性
• 建立计量经济学应用模型的第一步 • 模型类型决定采用什么理论方法 • 实际应用研究中的大量错误
2019/7/3
计量经济学
3、例题
• 例9.1.1属于截面数据单方程计量经济学应用模型 类型选择问题 。
2019/7/3
计量经济学
• 例9.1.2属于单方程模型和联立方程模型之间的选 择问题。
计量经济学
一、问题的提出
2019/7/3
计量经济学
1、计量经济学模型类型
• 参数模型和非参数模型 • 单方程模型和联立方程模型 • 截面数据模型、时间序列数据模型和Panel Data模
型
• 在截面数据单方程参数模型中，还包括经典模型、 选择性样本模型、计数数据（Count Data）模型、 离散选择模型、持续时间数据（Duration Data） 模型等多种类型
• 第4节是关于模型变量性质设定，讨论如何确定被选择进入 模型的变量的性质，重点讨论了变量性质设定的相对性。
2019/7/3
计量经济学
§9.1 计量经济学应用模型类型设定
一、问题的提出 二、单方程应用模型类型对被解释 变量数据类型的依赖性 三、单方程模型和联立方程模型的 选择对经济行为的依赖性
2019/7/3
关于第9章的说明
2019/7/3
计量经济学
《计量经济学》第2版和第3版的比较
第2版
第3版
第 1 章 绪论
第 1 章 绪论
第 2 章 经典单方程计量经济学模型：一元 第 2 章 经典单方程计量经济学模型：一元
线性回归模
线性回归模
第 3 章 经典单方程计量经济学模型：多元 第 3 章 经典单方程计量经济学模型：多元
方法
方法
第 7 章 经典计量经济学应用模型
第 7 章 扩展的单方程计量经济学模型
第 8 章 扩展的单方程计量经济学模型
第 8 章 时间序列计量经济学模型
第 9 章 时间序列计量经济学模型
第 9 章 经典计量经济学应用模型
2019/7/3
计量经济学
第2版 第 7 章 经典计量经济学应用模型 §7.1 生产函数模型 §7.2 需求函数模型 §7.3 消费函数模型 §7.4 宏观计量经济模型
第3版 第 9 章 经典计量经济学应用模型 §9.1 计量经济学应用模型类型设定 §9.2 计量经济学应用模型总体回归模型设定 §9.3 计量经济学应用模型函数关系设定 §9.4 计量经济学应用模型变量性质设定
2019/7/3
计量经济学
什么是计量经济学
• R.Frisch：“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。”
• 《Introductory Econometrics》（Jeffrey M. Wooldridge）： “在多数情况下，计量经济分析 是从一个已经设定的模型开始的，而没有考虑模 型构造的细节”。
2教学目的
• 使得计量经济学课程涵盖“模型设定、数据诊断 、模型估计、模型检验、模型应用”全过程，实 现“经济理论、统计学、数学的结合”，成为一 门真正的经济学课程。
2019/7/3
计量经济学
• 例9.1.3属于同一类模型（Panel Data Models）中 具体模型类型选择问题 。
2019/7/3
计量经济学
二、单方程应用模型类型对被解释变量 数据类型的依赖性
线性回归模型
线性回归模型
第 4 章 经典单方程计量经济学模型：放宽 第 4 章 经典单方程计量经济学模型：放宽
基本假定的模型
基本假定的模型
第 5 章 经典单方程计量经济学模型：专门 第 5 章 经典单方程计量经济学模型：专门
问题
问题
第 6 章 联立方程计量经济学模型：理论与 第 6 章 联立方程计量经济学模型：理论与
• 《Basic Econometrics》作者Damodar N.Gujarati将 计量经济学方法归结为以下8个步骤：“理论或假 说的陈述、理论的数学模型的设定、理论的计量 经济模型的设定、获取数据、计量经济模型的参 数估计、假设检验、预报或预测、利用模型进行 控制或制定政策。”
2019/7/3