计量经济学的步骤
(财务知识)建立计量经济学模型的步骤和要点最全版
（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、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，且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。
生产函数就是壹个理论模型。
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，变量分为俩类。
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。
能够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，我们能够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，用时间作为壹个变量来表征技术。
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”和“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，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
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。
计量经济学的研究步骤
1.计量经济学的研究步骤：确定变量和数学关系式—模型检验；分析变量间具体的数量关
系—估计参数；检验所得结论的可靠性—模型检验；作经济分析和经济预测—模型应用。
2.计量经济学模型中的基本要素：经济变量，经济参数，随机误差项。
3.总体回归函数：E(Y︱Xi)=f(Xi)
4.样本回归函数:^Yi=^β1+^β2Xi
5.随机扰动项的概念及产生原因：1各个Yi值与条件均值E（Y︱Xi）的偏差ui代表排除
在模型以外的所有因素对Y的影响。
2未知影响因素的代表，无法取得数据的已知影响因素的代表，众多细小影响因素的综合代表，模型的设定误差，变量的观测误差，变量内的随机性。
6.简单线性回归模型的基本假定
7.OLS估计式及分布性质:p28,29
8.回归系数的区间估计:
9.拟合优度检验:
10.回归系数的假设检验(t检验)P42
11.点预测与区间预测p44
12.Eviews回归结果的解释和报告p51。
简述计量经济学的研究步骤
简述计量经济学的研究步骤
计量经济学是一种研究和分析经济系统的应用性经济学，它涉及经济学的宏观经济、微观经济和公共经济等多个领域，旨在通过经济数据和数学模型来解释宏观和微观经济行为，并提出可能影响经济运行的相关假设和政策建议。
计量经济学是经济学的一种技术，可以通过统计分析和经济模型来进行研究。
在这方面，研究步骤通常包括以下几个步骤：
第一步，确定研究目标。
在研究计量经济学时，首先要确定研究的目的和内容，分析、理解研究的问题和背景，以及研究的主要内容、目标和方法。
第二步，收集有关信息。
在研究计量经济学时，要收集与研究有关的信息，包括经济指标、发展趋势、经济模型、宏观经济和微观经济等信息。
第三步，进行数据分析。
在研究计量经济学时，要对收集到的数据进行分析。
可以运用统计分析、回归分析、经济模型等多种数据分析方法，以便于综合分析经济现象，找出可能的因果关系。
第四步，推导假设。
在研究计量经济学时，还要根据数据分析结果推导假设，探索可能影响经济发展的因素，分析它们之间的关系，并根据假设提出相应的解决方案。
第五步，检验假设。
在研究计量经济学时，要检验推导出的假设，通过经济模型、实验或新的数据分析等方法，对假设结果进行验证，以证实假设的正确性和可靠性。
第六步，提出政策建议。
在研究计量经济学时，要根据经济数据和假设结果，分析相关的经济类型、发展趋势和政策措施，并基于此提出有效的经济政策建议，以促进经济发展和繁荣。
以上就是计量经济学的研究步骤，它们被广泛用于研究和分析宏观和微观经济，以及影响经济运行的因素和政策措施。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
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。
计量经济学的内容可以分为
计量经济学的内容可以分为：理论经济计量学和应用经济计量学计量经济学的研究步骤：建立模型，估计参数，验证模型，使用模型模型方式的总类：随机模型和非随机模型模型变量的总类：内生变量和外生变量经济变量内生变量前定变量滞后变量外生变量外生经济变量政策变量虚拟变量模型进行验证的原则：经济理论准则，统计准则，经济计量准则使用模型的用途：结构分析，预测未来，规划政策回归分析和相关分析的区别：相关分析主要是测量两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测量两个变量之间的线性关联程度的。
X和Y处于平等地位，不存在谁是解释变量和被解释变量，两者都为随机变量回归分析主要目的在于根据其他变量的给定值来估计某一变量的平均值。
在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，X被当作非随机变量随机误差U的意义：1理论的欠缺2 数据的欠缺3核心变量和非随机变量4 人类行为的内在随机性5 节省原则，我们想保持一个尽可能简单的回归模型T检测的决策规则1 设定假设原假设H0 择备假设H12 制定原假设H1＝0 的条件下T统计量等于参数估计值除以估计值的标准误3 在给定显著性水平的条件下，查T分布表的临界值T4 判断回归分析结果的评价1 经济理论的评价2 统计上的显著3 回归分析模型的拟合优度4 检验回归分析模型是否满足经典假设对数线性模型的优点1 对数线性模型中斜率系数度量了一个变量Y对另外一个变量X的弹性2 斜率系数与变量X，Y的测量单位无关，其结果值与X,Y的测量单位无关3 当Y大于0时，使用对数形式LnY比使用水平值Y作为被解释变量的模型更接近经济线性模型4 取对数后会缩小变量的取值范围对数线性模型的经验法则1 对于大于0的数量变量，通常可以用对数2 以年度的变量3 以比例或百分比度量的变量4 使用对数时，变量不能取0或负值回归模型中遗落重要解释变量的后果课本130页多元回归模型的设定偏误主要包括1 回归模型中包含的无关解释变量2 回归模型中遗落了重要解释变量3 回归模型中的函数形式设定偏误异方差产生的后果1 参数估计量是无偏的，但不是最小方差线性无偏估计2 参数的显著性检验失效3 回归方程的应用效果极不理想，或者说模型大的预测失效异方差的检验：残差图分析法，等级相关系数法，戈德菲尔德----匡特检验（样本分段比检验），戈里瑟检验，怀特检验序列相关产生的背景和原因1 遗落了重要的解释变量2 经济变量的滞后性3 回归函数形式的设定错误也可能引起序列相关4 实际问题研究中出现的蛛网现象（受前期的影响）5 对原始数据加工整理序列相关带来的后果1 参数估计量是无偏的，但不是有效的2 可能严重低估误差项的方差3 常用的F检验和T检验失效4 如果不加处理的运用普通最小二乘法估计模型参数的置信空间和利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差多重共线性的检验：方差扩大因子法，直观判定法模型中存在严重多重共线性情形的后果1多重共线性不改变参数估计量的无偏性2 多重共线性是参数的最小二乘估计的方差很大3 各个回归系数的值很难精确估计，甚至可能出项符号错误的现象4 回归系数对样本系数的微小变化可能变得非常敏感有限分布滞后模型用最小二乘法估计后果1 产生多重共线问题2 损失自由度问题3 对于有限分布滞后模型，最大滞后模型K较难确定4 分布滞后模型中的随机误差项往往是严重自相关的多重贡线性问题的补救措施1 使用非样本先验信息2 横截面与时间序列数据并用3 剔除一些不重要的共线性解释变量4 增大样本容量5 使用有偏估计产生滞后的原因：心理上的原因，技术上的原因，制度上的原因阿尔蒙估计法的优点1克服自由度不服的问题2 阿尔蒙变量具有充分的柔顺性3 可以克服多种共线性问题下面是赠送的励志的100句经典话，需要的朋友可以学习下，不需要的朋友可以下载后编辑删除！！谢谢！！【励志的话】平凡却无私的人啊千万不要抱怨命运的不公。
计量经济学的步骤
计量经济学的步骤计量经济学是一门应用数学和统计学原理于经济学的学科，通过收集和分析经济数据来揭示经济现象之间的关系。
它的主要目标是通过量化的方法来评估经济理论和政策的有效性，并为经济决策提供科学依据。
下面是计量经济学的主要步骤：1.研究问题的定义：在开始进行计量经济学研究之前，首先需要明确具体的研究问题。
这个问题可能涉及到经济理论的验证、政策效果的评估或者经济现象的解释。
2.数据收集和整理：在进行计量经济分析之前，需要收集相关的经济数据。
数据可以来自于各种渠道，如统计局、调查问卷或者自行收集。
收集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、处理缺失值和异常值等。
3.模型选择：计量经济学使用数学模型来表示经济现象和关系。
根据研究问题的不同，可以选择不同的模型，如线性回归模型、时间序列模型或面板数据模型等。
模型的选择需要考虑数据的特征和经济理论的要求。
4.假设检验：在计量经济学中，假设检验是一个非常重要的步骤。
它用于检验所选模型中的各项假设是否成立。
假设检验可以用于检验参数的显著性、模型的拟合优度以及模型的稳健性等。
5.估计模型参数：在通过假设检验确认所选模型的有效性之后，需要估计模型的参数。
常用的估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
参数估计可以帮助我们了解经济现象之间的关系以及它们的强度和方向。
6.模型评估与诊断：在估计模型参数之后，需要对模型进行评估和诊断。
评估的方法包括对模型的解释力进行评价、模型的预测能力进行评估以及对模型的稳健性进行检验。
诊断的方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。
7.结果解释和政策建议：最后一步是对计量经济学分析结果进行解释和政策建议。
对模型的参数进行解释可以帮助我们理解经济现象之间的关系和效应。
根据分析结果，可以提出相应的政策建议，帮助政府和企业做出更好的决策。
在进行计量经济学研究时，还需要注意一些常见的问题和挑战。
例如，数据质量问题可能会导致结果的扭曲。
选择合适的模型也是一个关键的步骤，应该根据经济理论和数据特征来选择适合的模型。
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计量经济学的步骤1.概念计量经济学是以经济理论和经济数据为事实为依据，运用数学，统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2.计量经济学的性质（1）计量经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所以它是一门经济学科。
（2）计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展趋势，为制定经济政策提供依据。
为了解决达到上述目的的理论和方法论问题，计量经济学分成了两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。
3.计量经济学的研究步骤(1)模型设定设定一个合理的模型，应该注意以下3个方面的问题：要有科学的理论依据；模型要选择适当的数学形式；方程中的变量要有可观测性。
（2）估计参数参数与变量不同，它是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素，通常参数在模型中式一些相对稳定的量。
如何通过变量的样本观测数据正确的估计总体模型的参数，这是计量经济学研究的核心内容；如何去确定满足计量经济要求的参数估计式，是理论计量经济学的主要内容之一。
（3)模型检验对计量经济模型的检验主要应从以下4个方面进行：经济意义的检验；统计推断检验；计量经济学检验；模型预测检验。
（4）模型应用计量经济模型主要可以用于经济结构分析，经济预测和政策评价等几个方面。
4.与其他经济学科的关系计量经济学是与经济学，经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。
计量经济学是建立在经济理论的基础上，对经济学现象和关系进行分析的学科；数理统计学是计量经济学的方法论基础；经济统计提供的数据时计量经济学估计参数，验证理论的基本依据；三者独立存在，都不是计量经济学，三者的有力结合才构成了计量经济学。
线性回归模型经典假设a.零均值假定，在给定解释变量Xi的条件下，随机干扰项Ui的条件均值为0b.同方差假定，对于给定的每一个Xi，随机干扰项Ui的条件方差都等于一个参数c.无自相关假定，随机干扰项u的逐次只互不相关，或者说对于所有的i和j，Ui，Uj的协方差为0d.随机干扰项Ui与解释变量Xi不相关e.正态性假定，随机干扰项Ui服从正态分布。
计量经济学的异方差（1）概念在基本假定中，要求对所有的i都有V（ui)=a2,也就是ui也有同方差，假设标准多元模型中其他假设不变，但是V(ui）=ai2，则称Ui具有异方差。
即模型中随即误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量变动有关。
（2）原因：1.模型中省略了某种重要的解释变量；2.模型设定误差，如同把变量间本来为非线性的关系设定为线性，也可能导致方差；3.测量误差的变化；4.截面数据中总体各单位的差异（3）对模型的影响1.对参数估计式特性的影响：参数的OLS估计仍然具有无偏性，但是参数OLS估计式的方差不再是最小；2.对参数的显著性检验有影响：在Ui存在异方差，OLS估计式不再具有最小方差，如果仍然用不存在异方差时的OLS方式估计其方差，可能会低估存在异方差时的真实方差，这将导致夸大用于参数显著性检验t统计量。
如果仍用夸大的t统计量进行参数的显著性检验，可能造成本应接受的原假设被错误地拒绝，从而夸大所估计参数的统计显著性；3.对预测的影响：尽管参数的OLS估计量仍然无偏，并且基于此的预测也是无偏的，并且基于此的预测也是无偏的，但是由于参数估计量不是有效的，从而对Y的预测也将不是有效的。
（4）检验1.图式检验法a 相关图形分析b 残差图形分析；2.戈德菲尔德-夸特检验：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显差异，以此判断是否存在异方差；3.White检验：如果存在异方差，其方差与解释变量有关系，分析方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差；4.ARCH检验：在时间序列数据中，可以为存在的异方差性为ARCH过程，兵通过检验这一过程是否成立去判断时间序列是否存在异方差；5.Glejser检验：由OLS法得到残差，去残差的绝对值，然后将残差绝对值对某个解释变量回归，根据回归模型的显著性和拟合度来判断是否存在异方差。
（5）补救措施1.模型变换：但可以确定异方差的具体形式，将模型作适合变换有可能消除或减轻异方差的影响；2.加权最小二乘法；3.模型的对数变换：首先，运用对数变换能使测定变量值的尺度缩小，其次，经过对数变换后的线性模型，其残差e表示相对误差，而相对误差往往比绝对误差有较小的差异。
计量经济学模型的自相关性1.概念自相关是指总体回归模型的随机误差项Ui之间存在相关关系。
Cov(Ui,Uj）=E(Ui,Uj)=0,如果该假设不能满足，就称Ui和Uj存在自相关。
2.原因1.经济系统的惯性，如：GDP、销售量、人口等，用他们的时间序列数据做回归分析时，Ut通常具有相关性，故称序列相关；2.Ut中包含的其他次要变量，他们具有相关惯性。
3.经济活动的滞后性；4.数据处理造成；5.蛛网现象；6.模型设定偏误3.后果出项自相关时，OLS依然无偏，一致，但是已经无效；仍用OLS计算参数估计值的方差，会低估了估计值的真实方差，导致参数估计值方差也被低估，最终导致t检验F检验无法有效的应用，也会使得预测置信区间不可靠，降低了预测的精度。
4.检验（1）图式检验发a 散点图b按照时间顺序绘制回归残差项的图形；（2）DW检验前提条件：解释变量X为非随机；随机误差项为一阶自回归形式；线性回归模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；截距项不为零；数据序列无缺失项。
5.补救在自相关系数已知，广义差分法；自相关系数未知，用科克伦-奥科特迭代法或德宾两部法先求出自相关系数，然后再用广义差分法。
计量经济学的多重共线性（1）概念一般来说，多重共线性是指各个解释变量X之间有准确或近似的线性关系。
数学意义上: X2 X3....Xk ,如果存在不全为0的数N1 N2.....Nk,使得N1+N2X2+N2X3.....+NkXk=0,则称解释变量X2 X3.....Xk之间存在完全的多重共线性。
（2）原因经济变量之间具有共同变化趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身原因。
（3）后果完全多重共线性产生的后果：1.参数估计为不定式2.参数估计量的方差无限大不完全多重共线性下产生的后果：1.参数估计量的方差增大 2.对参数区间估计时，置信区间趋于变大 3.严重多重共线性时，假设检验容易做出错误的判断 4.当多重共线性严重时，可能造成可绝系数R2较高，经F检验的参数联合显著性也很高，但对各个参数单独的t检验却可能不显著，甚至可能使估计的回归系数符号相反，得出完全错误的结论。
（4）检验简单相关系数法；方差扩大因子法；直观判断法；逐步回顾法；特征值与病态指数法（5）补救方法剔除高度共线性的变量；增大样本容量；变换模型形式；利用外部或先验信息法；横截面数据与时间序列数据并用；变量变换；逐步回归法；选择有偏估计量（如岭回归）。
计量经济学联立方程模型1.概念联立方程指的是用若干个相互关系的单一方程，同时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型，即用一个联立方程组去表现多个变量相互为因果的联立关系。
2.种类（1）描述经济变量之间现实经济结构关系的模型成为结构型模型。
结构型模型表现变量间直接的经济联系，将某内生变量直接表示为内生变量和前定变量的函数。
（2）把每个内生变量都只表示为前定变量及随机干扰项函数的联立方程模型，称为简化模型。
简化模型能直接用于对内生变量的预测。
（3）第一个方程的内生变量Y1仅有前定变量表示，而无其他内生变量，第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数；第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1 Y2的函数，按此规律，最后一个方程内生变量Ym可以表示成前定变量和m-1个内生变量Y1 Y2 ....Ym-1的函数；这类型模型称之为递归模型。
它的特点是直接用OLS方法对模型中的方程依次进行估计。
3.联立方程的识别（1）对模型识别的理解：可以从方程中是否具有确定的统计形式去认识，也可以从方程中是否排除了必要的变量去理解，但是最直观的理解是看能否从简化模型参数估计值中合理求解出结构模型参数的估计值。
（2）识别的类型：恰好识别过度识别不可识别（3）识别方法：阶条件识别如果模型中有M个方程，共有M 个内生变量和K个前定变量；其中第i个方程包含Mi个内生变量和Ki个前定变量。
由模型的阶识别条件可以判断：当K-Ki>Mi―1时，第i个方程可能是过度识别；当K-Ki=Mi―1时，第i个方程可能是恰好识别；当K-Ki<Mi-1时，方程可能是不可识别。
秩条件识别步骤第一，将结构模型转化为结构模型的标准形式；第二，考察第i个方程的识别问题；第三，计算Rank，检验所余系数矩阵的秩是否等于M-1，或者检验所余系数矩阵是否能构成非零M-1行列式；第四,判断，当且仅当一个方程所排斥的变量的参数矩阵的秩Rank=M-1时，方程可以识别，Rank不等于M-1时，方程不可识别，若Rank<M-1，则方程不可识别。
当只有一个M-1阶非零行列式时，方程恰好识别；当不止一个M-1阶非零行列式时，方程过度识别；当不存在M-1阶行列式时，方程不可识别。
（4）模型识别的一般步骤：a.阶识别，不成立则方程不可识别b.成立则秩识别，不成立则方程仍不可识别c.成立则再阶识别，看方程恰好识别还是过度识别。
虚拟变量1.概念虚拟变量是人为构造的取值为0和1的作为属性变量代表的变量，一般用字母D表示。
属性因素通常具有若干类型或水平，一般虚拟变量取值0和1，当虚拟变量取值为0，即D=0时，便是某种属性或状态不出现或不存在，即不是某种类型；当虚拟变量取值为1时，即D=1,表示某种属性或状态存在，即是某种类型。
2.设置规则虚拟变量的设置规则是若定性因素有m个相互排斥的类型（或属性水平），在有截距项的模型中只能引入m-1个虚拟变量，否则会陷入虚拟变量陷阱，产生完全的多重共线性。
在无截距项的模型中，定性因素有m个相互排斥的类型时，引入m个虚拟变量不会导致完全多重共线性，不过这时虚拟变量参数的估计结果，实际上是D=1的样本均值。
从理论上说，虚拟变量去0通常代表基础类型，取1通常代表与基础类型相比较的类型。
3.作用可以作为属性因素的代表，如性别；作为某些非精确计量的数量因素的代表，如受教育程度；作为某些偶然因。
素或政策因素的代表，如战争；还可以作为时间序列分析季节的代表；可以实现分段回归，研究斜率截距的变动，或比较两个回归函数的结构差异。
在计量经济学中，包含有虚拟变量的模型成为虚拟变量模型：解释变量中包含虚拟变量，作用是在假定其他因素都不变时，至研究定性变量是否被解释变量表现出显著差异；解释变量中既包含定量变量又包含虚拟变量，研究虚拟变量和定量变量同时对被解释变量的影响；被解释变量本身为虚拟变量的模型，是被解释变量本身取值为0或1的模型，适用于某些社会经济现象进行是与否的判断。