建立计量经济模型的基本步骤
建立计量经济学模型的步骤
建立计量经济学模型的步骤引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过建立数学模型来研究经济现象和经济政策的影响。
建立计量经济学模型是进行实证研究的关键步骤，在经济学领域中具有广泛的应用。
本文将探讨建立计量经济学模型的步骤，并介绍每个步骤的具体内容和注意事项。
步骤一：确定研究问题研究问题是建立计量经济学模型的起点，研究者需要明确要解决的经济问题，并明确研究目的和假设。
例如，研究者可能要探索某种经济政策的影响，或者研究产品价格与市场需求之间的关系等。
确定研究问题需要广泛阅读相关文献，了解前人的研究成果，以及当前经济环境和政策的背景。
步骤二：收集数据数据是建立计量经济学模型的基础，研究者需要收集与研究问题相关的数据。
数据可以来自各种渠道，包括文献、政府统计数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的可靠性和有效性。
有时候，数据可能存在缺失或错误，需要进行数据清洗和验证。
步骤三：选择合适的模型框架在建立计量经济学模型时，研究者需要选择适合的模型框架。
模型框架可以是经济理论提供的基本关系模型，也可以是根据实际情况进行调整和修改的模型。
研究者需要根据研究问题和数据的特点，选择合适的模型框架。
步骤四：选择合适的变量在建立计量经济学模型时，研究者需要选择合适的变量。
变量是模型中的核心要素，反映了经济现象之间的关系。
合适的变量选择可以提高模型的解释力和预测能力。
选择变量时，需要考虑变量的可测性和相关性，并且尽量选择与研究问题密切相关的变量。
步骤五：估计模型参数在建立计量经济学模型后，研究者需要估计模型的参数。
参数估计可以通过最小二乘法等统计方法进行。
通过估计模型参数，可以得到参数的估计值和估计误差，并进行显著性检验。
参数估计的过程可以使用计量经济学软件进行。
步骤六：评估模型拟合度在建立计量经济学模型后，研究者需要评估模型的拟合度。
模型拟合度反映了模型对数据的拟合程度，可以通过统计指标如R方、调整R方、残差平方和等进行评估。
计量经济学的步骤
计量经济学的步骤一、问题的确定：首先需要明确研究的经济问题。
例如，研究一些政策的影响、一些市场是否存在失灵、一些经济理论的验证等。
问题的确定是研究的出发点，其重要性在于指导后续的研究设计和数据选择。
二、模型的构建：根据所研究问题的具体情况，选择适合的经济模型。
经济模型是对经济现象进行简化和抽象的描述。
常用的经济模型有线性回归模型、自回归模型等。
模型的构建是研究的理论基础，通过模型的构建可以提供对经济现象的更深入理解和解释。
四、变量的测量：根据模型的需求，对数据中的变量进行定义和测量。
变量的测量是将具体的经济现象转化为可观测的数值。
通常情况下，需要对模型中的自变量和因变量进行测量。
例如，对于研究经济增长的模型，自变量可以是产出、劳动力、资本等，因变量可以是经济增长率。
五、模型的估计：通过统计方法对构建的模型进行估计。
常用的估计方法包括最小二乘估计、极大似然估计等。
估计的目标是通过样本数据来推断总体的参数。
估计结果不仅可以提供对模型参数的估计值，还可以提供参数的显著性检验、置信区间等。
六、模型的诊断：对已估计的模型进行诊断。
主要是检验模型的假设是否成立，模型的拟合效果如何。
常见的诊断方法有残差分析、多重共线性检验等。
诊断的目标是评估模型的可靠性和解释能力。
七、模型的应用：根据模型的结果进行经济现象的解释和预测。
研究者可以根据模型的参数估计值和影响系数进行政策建议、市场预测等。
八、结果的解释：对模型结果进行解释和讨论。
解释的目标是对研究问题给出有说服力的解释，或者推断因果关系，同时提出研究的限制和改进。
以上是计量经济学的一般步骤。
不同的研究问题和模型可能会有一些差别，但整体的流程是相似的。
通过这些步骤，我们可以将经济问题转化为可观测的数据，并利用统计方法对其进行分析，从而为经济理论和政策的制定提供支持。
建立计量经济学模型的步骤和要点
（2）数据来源
• 计量经济分析所需要的数据可以充分利用统计部 门提供的资料或是其他一些诸如网上期刊得到的 二手资料，以减少收集数据的工作量。
• 在没有有效来源时，可由自己通过调查得到。
（3） 样本数据的质量
数据高质量的标准： 完整性； 准确性； 可比性； 一致性
（1）完整性—— 模型中包含的所有变量都必须拥 有相同容量的样本观测值。 例如：P54表2.6.1 对于“遗失数据”的处理方法： 法一：样本容量足够大且样本点间的联系并不紧密 时，将出现遗失数据的所在样本点整个去掉。 法二：样本容量有限，样本点间的联系紧密时，采 取特定技术将遗失数据补上。
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点（重 点）
一、理论模型的设计 （重点） 二、样本数据的收集（次重点） 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
讲述流程
一、用例子阐述建立计量经济学模型的步骤 二、具体实施中各步骤需完成的工作及各步 要点
一、建立计量经济学模型的步骤示例
（2）准确性有两方面含义： 第一：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；
α和β的经验值。
Q 76.05－3.88* P
Q顶上的帽子符号表示一种估计值。 根据估计结果，空调价格上涨100元，空调需 求量下降0.388万台。
④模型检验 以一定的标准，对估计结果进行检验。 如：斜率是否小于0？估计结果是否可靠？
小结：建立计量经济学模型的四个步骤
步骤
例子
1 理论模型的设计 2样本数据收集 3模型参数估计 4 模型检验
69
x
63
60 -
xx x
60
58
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过应用数学和统计学的方法来分析经济现象。
建立一个合理有效的计量经济学模型是进行经济研究的基础，下面将简述建立计量经济学模型的基本步骤。
1. 提出问题和目标建立计量经济学模型的第一步是明确研究的问题和目标。
研究者需要明确自己要解决的经济问题，确定研究的目标和范围。
例如，研究者可能想要探究某个经济政策对就业率的影响，或者分析某个产业的市场竞争程度等。
2. 收集数据在建立计量经济学模型之前，研究者需要收集相关的经济数据。
数据的选择和获取对于研究的可靠性和有效性至关重要。
研究者可以通过各种途径收集数据，包括统计年鉴、调查问卷、实地观察等。
在收集数据时，研究者需要注意数据的可靠性、完整性和时效性。
3. 确定理论框架在建立计量经济学模型之前，研究者需要确定一个合适的理论框架。
理论框架是指用来解释经济现象和规律的理论体系。
研究者可以借鉴已有的经济理论，也可以根据自己的研究问题提出新的理论框架。
理论框架应该具有逻辑严密性，并能够解释研究问题。
4. 建立计量经济学模型在确定了理论框架之后，研究者可以开始建立计量经济学模型。
计量经济学模型是用来描述经济现象和规律的数学模型。
根据研究问题的不同，可以建立不同类型的计量经济学模型，例如线性回归模型、时间序列模型等。
在建立模型时，研究者需要根据理论框架和收集到的数据选择合适的模型形式，并进行模型参数的估计。
5. 进行实证分析建立计量经济学模型之后，研究者需要进行实证分析，即利用模型对收集到的数据进行分析。
实证分析的目的是通过对数据的处理和模型的估计来验证理论假设，并得出结论。
研究者可以利用统计软件进行实证分析，计算模型的参数估计值和统计检验结果。
6. 解释和讨论结果在完成实证分析之后，研究者需要解释和讨论实证结果。
研究者可以根据模型的参数估计值和统计检验结果来解释研究问题，并讨论结果的经济意义和政策启示。
建立计量经济经济学模型的步骤和要点
• 为达到此目的，将该99户家庭划分为组内收入 差不多的10组，以分析每一收入组的家庭消费 支出。
每 月 家 庭 消 费 支 出 Y （元）
第一周 回顾
• 建立计量经济经济学模型的步骤和要点
理论模型的设计（变量、模型的数学形式、随机项的 分布、参数估计的预期）
样本数据的收集（数据的三种类型，数据质量——完 整性、准确性、可比性、一致性）
模型参数的估计
模型的检验 （经济意义检验、统计检验、计量经济学 检验、模型预测检验）
第一周 回顾
• 计量经济学模型成功的三要素
第二周 答疑
• 为什么在回归参数的推导中我们仅看了一阶 偏导，就确认是残差平方和最小而非最大? 因为是平方和
• 求和： XY nXY
第三周 回顾
• 回归方程两个参数的估计量及其性质 • 随机误差项的估计量
第四周 课下作业
• 假设检验中，什么是第一类错误，什么 是第二类错误
第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型
– 相关系数(correlation coefficient) – 正相关(positive correlation) – 负相关(negative correlation) – 不相关(non-correlation)
• 回归分析仅对存在因果关系而言。
• 注意：
–不存在线性相关并不意味着不相关。
• 统计依赖或相关关系：研究的是非确定性现象 随机变量间的关系。（非一一对应）
农作物产量 f 气温, 降雨量, 阳光, 施肥量
智慧树知到《计量经济学》章节测试答案
智慧树知到《计量经济学》章节测试答案第一章1、计量经济学是一门学科。
A:数学B:统计学C:经济学D:计量学答案: 经济学2、计量经济学的创始人是：A:凯恩斯B:弗里希C:格兰杰D:伍德里奇答案: 弗里希3、计量经济学主要由、和三门学科的内容有机结合而成。
A:计量学B:统计学C:经济学D:测度论E:数学答案: 统计学,经济学,数学4、国际计量经济学会成立标志着计量经济学作为一门独立学科地位的正式确立。
A:对B:错答案: 对5、计量经济学具有综合性、交叉性和边缘性的特点。
A:对B:错答案: 对6、计量经济模型一般由、、、等四个要素构成。
A:变量、公式、模型和方程B:经济变量、数学变量、统计变量和计量软件C:经济变量、参数、随机误差项和方程的形式D:函数关系、因果关系、统计关系和计量关系答案: 经济变量、参数、随机误差项和方程的形式7、对计量经济模型进行检验的三个常用准则是：A:经济意义准则、统计检验准则和计量检验准则B:线性准则、无偏性准则和最优性准则C:正确准则、有效准则和简洁准则D:渐进一致性准则、渐进有效性准则和渐进正态性准则答案: 经济意义准则、统计检验准则和计量检验准则8、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于经济意义准则。
A:对B:错答案: 对9、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是横截面数据。
A:对B:错答案: 对10、建立计量经济模型的一般步骤是：A:模型设定，模型检验，参数估计，模型应用B:搜集资料，参数估计，模型设定，模型应用C:参数估计，模型应用，模型检验，改进模型D:模型设定，参数估计，模型检验，模型应用答案: 模型设定，参数估计，模型检验，模型应用第二章1、进行回归分析时，当x取各种值时，y的条件均值的轨迹接近一条直线，该直线称为y对x的回归直线。
A:对B:错答案: 对2、将总体被解释变量y的条件均值表现为解释变量x的函数，这个函数称为总体回归函数。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤
建立经典单方程计量经济学模型的步骤第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，需要明确研究问题和目标。
这可以是一个经济学理论或假设的测试，也可以是对一些经济变量之间关系的探索性研究。
明确研究问题和目标有助于确定模型的范围和方向。
第二步：选择适当的模型类型根据研究问题和目标，选择适当的模型类型。
单方程计量经济学模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型。
线性回归模型常用于描述两个或多个变量之间的线性关系。
非线性回归模型则更适合于描述复杂的非线性关系。
第三步：收集数据选择恰当的数据集并收集所需的数据。
计量经济学模型的建立需要依赖观测数据进行估计和验证。
数据的质量和可用性对模型的准确性和可解释性具有重要影响，因此需要注意选择合适的数据源并进行数据清洗和处理。
第四步：制定理论模型借助经济学理论和假设，建立起理论模型。
理论模型可以是一个经济关系的数学表达式，用来解释和预测经济变量之间的关系。
理论模型是建立计量模型的基础，它提供了对经济变量之间关系的初步认识和解释。
第五步：确定函数形式在建立经济计量模型时，需要确定函数形式。
函数形式决定了模型的线性或非线性特征，以及变量之间的函数关系形式。
常见的函数形式包括线性、对数线性、半对数线性等，根据实际情况选择最适合的函数形式。
第六步：估计参数利用最小二乘法等估计方法，对模型中的参数进行估计。
最小二乘法是一种常用的估计方法，通过最小化残差平方和来确定参数估计值。
除了最小二乘法，还可以使用极大似然估计等方法对参数进行估计和假设检验。
第七步：模型诊断和检验对建立的模型进行诊断和检验，以确定模型的有效性和适用性。
常见的模型诊断和检验方法包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。
模型诊断和检验是验证模型合理性和可解释性的重要步骤。
第八步：模型解释和预测根据估计得到的模型参数和结果，进行模型解释和预测分析。
根据模型的解释能力，评估模型对经济变量之间关系的解释能力。
通过模型的预测能力，对未来经济变量的走势进行预测和分析。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
1、确定研究对象和目标：首先需要明确研究的目的和研究对象，
并确定需要解决的问题和实现的目标。
2、收集数据：收集与研究对象和目标相关的数据，包括宏观经济
指标、市场数据、公司财务数据等。
3、确定自变量和因变量：根据研究目的和收集到的数据，选择合
适的自变量和因变量，自变量是影响因变量的变量，因变量是受自变量影响变化的变量。
4、模型设定和假设：根据经济学理论和实际情况，设定经典单方
程计量经济学模型的方程形式和假设条件，考虑线性或非线性关系、时间趋势、季节性等因素。
5、数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、
异常值处理、数据转换等，以确保数据的准确性和可靠性。
6、模型拟合和参数估计：使用统计软件或编程语言进行模型拟合
和参数估计，根据设定的方程形式和假设条件，计算出自变量和因变量之间的参数估计值和误差等指标。
7、模型检验和调整：对拟合后的模型进行检验和调整，包括统计
显著性检验、经济意义检验、模型的多重共线性检验等，对不符合要求的模型进行修正和改进。
8、应用和解释：根据拟合好的经典单方程计量经济学模型，进行
应用和解释，包括预测未来趋势、政策评估、结构分析等。
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1、建立计量经济模型的基本步骤
（1）理论模型的建立（2）数据的收集（3）参数的估计
2、模型检验的四个方面
（1）经济意义检验（2）统计检验（3）计量经济学检验（4）模型的预测检验
3、相关关系的类型
（1）按变量之间相互关系的方向，可以分为正相关与负相关
（2）按相关关系涉及变量的多少，可分为单相关、复相关及偏相关
（3）按变量之间相关关系的表现形式，可以分为直线相关和曲线相关
（4）按相关的程度可以分为完全相关、不完全相关和不相关三类
4、古典回归模型的基本假定
假设1模型的设定是正确的
假设2解释变量是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值
假设3随机干扰项的均值为零，即
假设4随机干扰项的方差是常数，即
假设5随机干扰项不存在序列相关性，即
假设6随机干扰项与解释变量不相关，即
假设7随机干扰项服从正态分布，即
5、最小二乘估计量的性质（1）线性性（2）无偏性（3）有效性
6、多元线性总体回归模型：如果总体回归模型描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此而设定的回归模型
7、多元线性样本和二元线性样本的区别
8、多元线性回归模型的基本假定
（1）零均值假定，即
（2）同方差假定，即
（3）无自相关假定，即
（4）随机扰动项与每个解释变量都不相关，即
9、多重共线性的概念：如果模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性
10、多重共线性产生的原因：
（1）经济变量之间的内在联系（2）经济变量具有相关的共同趋势
（3）模型中引进滞后变量（4）样本资料的局限
11、检验多重共线性的方法：
12、异方差性的概念：异方差指的是被解释变量Y所有观测值的分散程度随解释变量X的变化而变化。
13、异方差性产生的原因：（1）模型省略某些重要的解释变量（2）模型函数形式设定有误（3）由测量误差引起（4）截面数据中总体各单位的差异
14、异方差性产生的后果：（1）参数的最小二乘估计仍是线性无偏的，不再是有效估计（2）无法正确估计参数的标准误差和估计区间（3）参数显著性检验失效
（4）预测的精确度降低
15、（1）格里瑟检验法的步骤
（2）怀特检验法的步骤
16、加权最小二乘法：用普通最小二乘法估计模型中的参数时，对参数的估计是使残差平方和达到最小，是在同方差的情况下进行的。
17、序列相关性的概念：随机扰动项的值与自身的前一期值或前几期的取值相关，则称随机扰动项存在序列相关性或自相关性。
18、序列相关性产生的原因：
（1）经济变量的惯性作用（2）模型设定偏误（3数据处理造成的相关（4）经济冲击的延续
19、DW检验法适用的条件（1）解释变量X非随机，即在重复取样中是固定的（2）随机扰动项序列存在一阶序列相关性，即，为自相关系数; （3）在回归模型中，解释变量中不包含滞后被解释变量，即形如模型不适用
（4）模型含有截距项（5）样本容量不少于15
20、按照DW值，来判断模型的序列相关性
若0 ，则存在正的序列相关性
若，则不能确定存在序列的相关性
若，则不存在序列相关性
若，则不能确定存在序列相关性
若，则存在负的序列相关性
如果存在完全一阶正的序列相关性，则
如果存在完全一阶负的序列相关性，则
如果不存在序列相关性，则
21、虚拟变量：由于各种原因不能计量，但是建立计量经济模型时它们又是必不可少的影响因素，可以构造一种特殊的变量，只取1和0两个值，由于这种变量是人虚拟出来的。
把含有虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。
如果仅有解释变量中包含虚拟变量，就称该模型为虚拟解释变量模型；如果被解释变量是虚拟变量，就称该模型为虚拟被解释变量模型，或称为离散选择模型。
22、随机解释变量模型的概念：如果模型解释变量X1,X2--------Xk中存在一个或多个是随机变量，则称模型存在随机解释变量问题，这样的模型称为随机解释变量模型
23、随机解释变量对参数估计的影响：
（1）随机解释变量与随机干扰项不相关（2）随机解释变量与随机干扰项同期不相关但异期相关（3）随机解释变量与随机干扰项同期相关
24、滞后变量模型的概念：含有滞后变量的模型称为滞后变量模型，若滞后时期长度有限称模型为有限滞后变量模型，若滞后时期长度无限，称模型为无限滞后变量模型。
25、滞后变量模型的分类：（1）分布滞后模型（2）自回归模型
26、联立方程模型变量类型：（1）内生变量（2）外生变量
27、联立方程模型中方程式类型：（1）行为方程（2）技术方程（3）制度方程（4）恒等式
28、识别（1）概念：指是否能根据简化型模型参数估计值，得出结构模型参数的估计值。
（2）分类：不可识别恰好识别过度识别
（3）方法：识别的阶条件
识别的秩条件
29二阶段最小二乘法具体步骤：。