计量经济建模步骤与模型分类.
建立计量经济经济学模型的步骤和要点-PPT文档资料111页
ˆ 1
xi yi
x
2 i
ˆ 0 Y ˆ1 X
• 正规方程的表达式
ei 0 ei X i 0
第二周 答疑
• 期望、方差、协方差、相关系数的直观含义
期望衡量样本均值 方差衡量样本值相对样本均值的偏离程度 协方差衡量两个样本的相关性有多少，也就是一个样 本的值的偏离程度会对另一个样本的值的偏离产生什 么影响 相关系数衡量两个样本的相关性有多少
• 其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计 和（或）预测前者的（总体）均值。
• 两类变量；
–被解释变量（Explained Variable）或应变量 （Dependent Variable）。
–解释变量（Explandependent Variable）。
– 该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y|Xi)，称 为系统性（systematic）或确定性（deterministic)部 分；
– 其他随机或非确定性（nonsystematic)部分i。
• 称为总体回归函数（PRF）的随机设定形式。表 明被解释变量除了受解释变量的系统性影响外， 还受其他因素的随机性影响。由于方程中引入了 随机项，成为计量经济学模型，因此也称为总体 回归模型(PRM)。
627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530
638
E89(43Y75 | X109=172980011)21=1505 61103459078
1595 1650
1804 1848
2068 2266 2101 2354
2629 2860
968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 2871
(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。
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
§1.3 建立与应用计量经济学模型的主要步骤
△ 政策评价
• 政策评价的重要性。 • 经济政策的不可试验性。 • 计量经济学模型的“经济政策实验室”功
能。
△ 理论检验与发展
• 任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们 所接受。计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。
• 一个成功的模型，必须是很好地拟合样本数据，而样本数据 是已经发生的经济活动的客观再现，所以在模型中表出来的 经济活动的数量关系，是经济活动所遵循的规律，即理论的 客观再现。于是就提出了计量经济学模型的两方面功能:
稳定性检验：改变样本容量重新估计；具体作法是，
将原来估计的模型参数的样本数据增加（或减少）1~2个 观测数据，对模型参数进行重新估计，将新估计的模型与 原模型进行对比。如果参数的符号未发生变化、数值的大 小也未发生大的改变，则表明原估计的模型比较稳定，可 靠性较高。反之，则不稳定。
预测性能检验：对样本外一点进行实际预测。具体作
（2） 确定模型的数学形式
a 利用经济学和数理经济学的成果；
b 根据样本数据作出变量的散点图，由散点图显示的
函数关系作为理论模型的形式；
c 选择可能的形式试模拟，再选择结果较好的一种。
（3）拟定模型中待估计参数的理论期望值区间
符号、大小、 关系 例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)
+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε 其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系
能够熟练使用。
四、模型的检验
（1）经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入) －4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－ 4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格) ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－ 0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
建立和应用计量经济模型是经济学研究的重要工具，主要用于通过经验数据验证经济理论和预测经济现象。
下面简要介绍计量经济模型的主要步骤。
第一步是问题的明确定义。
计量经济模型的建立始于对经济现象的问题的认识和理解。
明确定义问题可以帮助我们选择合适的方法和模型来解决。
第二步是选择适当的经济理论。
建立计量经济模型需要基于经济理论。
理论提供了一种框架，用于解释经济现象和推导经济关系。
选择适当的经济理论是确保模型建立正确的基础。
第三步是选择可衡量的变量。
计量经济模型需要将经济理论转化成数学形式。
为此，需要选择能够度量的变量，并明确它们之间的关系。
这些变量可以是经济产出、消费、投资等。
第四步是收集数据。
为了构建计量经济模型，需要收集与所研究问题相关的数据。
数据可以来自调查、统计局或其他研究机构。
数据的选择和质量是保证计量经济模型准确性和可靠性的关键因素。
第五步是估计模型。
一旦收集到所需的数据，就可以使用统计方法对模型进行参数估计。
这可以通过最小二乘法等方法实现。
通过估计模型，可以确定经济理论与实际数据之间的一致性，进一步检验经济假设的有效性。
第六步是模型的评估和验证。
估计模型后，需要对模型进行评估和验证。
评估模型的好坏可以使用统计指标来衡量，如拟合优度、统计显著性等。
验证模型的有效性可以通过样本外预测和灵敏度分析来实现。
第七步是模型的应用。
经过评估和验证的计量经济模型可以用于解答问题、预测经济变量等。
模型的应用可以帮助决策者制定政策、预测市场走势等，对于实际经济问题的研究有重要意义。
综上所述，建立和应用计量经济模型的主要步骤包括问题的明确定义、选择适当的经济理论、选择可衡量的变量、收集数据、估计模型、模型的评估和验证以及模型的应用。
在实践中，研究人员应根据具体问题合理选择方法和模型，以提高研究的准确性和可靠性。
计量经济学研究问题的步骤
EViews常用命令简介
如何进入EViews
• 1、开始 • 2、程序 • 3、Econometrics Views • 4、EViews
如何建立工作文件
t-Statistic Prob. 13.51060 0.0000
GDPP1
0.386187 0.007222 53.47182 0.0000
R-squared
0.992709
Adjusted R-squared 0.992362
S.E. of regression 33.26711
Sum squared resid 23240.71
第五步：计量经济模型参数的估计
计 量
针对单
模 方程的
型
的
估
计
方
法
针对联立 方程的
基于最小 二乘原理
OLS、WLS、 GLS、IV等
基于最大 似然原理
最小二乘：IV、2SLS、
单方程估
计方法
3SLS等
最大似然原理 最小方差比
法等
系统估计
方法
运用计量经济学中的普通最小二乘法 （ Ordinary Least Squares）得到结果：
用计量经济方法研究经济问题的思想和步骤
一、建立计量经济模型的基本思想
狭义计量经济学方法（回归分析）就是
定量分析（quantitative analysis）经济现象 中各因素之间的因果关系(causation）。
注：广义计量经济学方法包括回归分析、 投入产出分析、时间序列分析等
计量经济学
第二讲
●
第一章 绪论 第3节 计量经济模型及其应用 第4节 统计和计量经济分析软件
●
第二章 计量经济分析的统计学基楚 第1节 概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间 的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济 系统或子系统。 例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析 实证分析
三、 计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤 例： 一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下 面対该问题进行计量经济分析。 步骤1 陈述理论 根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。 步骤2 建立计量经济模型 （１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品 的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、 计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容 和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说 需求定律 ２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据 表１－１ ４．估计参数 ５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”， 出版了《数量经济技术经济研究》 〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会 〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版 《中国经济蓝皮书》 〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核 心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模 型的新阶段 －－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据 －－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济 学提供了重要手段 〇 发展应用时期（20世纪70年代后）
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤
在撰写文章之前，我们需要先了解什么是计量经济学以及建立与应用计量经济模型的主要步骤。
计量经济学是经济学的一个重要分支，其核心在于利用统计方法和数学模型来分析经济现象和经济政策。
而建立与应用计量经济模型的主要步骤是指在实际研究中，如何根据研究目的和数据特点，进行模型的建立与应用。
下面，我们将逐步深入探讨这个主题。
一、收集数据建立计量经济模型的第一步是收集相关数据。
数据的质量和数量对于模型的建立和应用至关重要，因此需要确保数据的准确性、完整性和代表性。
选择合适的时间跨度和样本范围也是非常重要的。
二、变量选择在收集到数据之后，需要根据研究目的和假设，选择合适的自变量和因变量。
自变量是影响因变量的因素，而因变量是需要进行分析和解释的变量。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性以及可能存在的内生性问题。
三、建立模型接下来是建立计量经济模型。
根据变量的选择和研究目的，可以选择合适的计量经济模型，常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
建立模型时需要考虑模型的功能形式、假设前提以及模型的适配性。
四、模型估计模型建立完成后，需要对模型进行参数估计。
通过统计方法对模型的参数进行估计，得到模型的具体数值结果。
常见的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。
五、模型诊断一旦模型估计完成，需要对模型进行诊断。
模型诊断是为了检验模型的假设前提是否成立，以及模型是否符合统计要求。
常见的诊断方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。
六、模型应用建立的计量经济模型可以用于实际问题的应用。
根据模型的估计结果，可以进行政策效果评估、市场预测、风险控制等实际应用。
建立与应用计量经济模型的主要步骤包括数据收集、变量选择、模型建立、模型估计、模型诊断和模型应用。
在实际操作中，需要根据具体问题和数据特点来灵活应用这些步骤，以达到科学、准确地分析和解释经济现象的目的。
从个人观点来看，建立与应用计量经济模型是经济研究中非常重要的一部分。
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（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤：
确定研究对象 定义变量 收集数据 画时间 序列图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
注意： （1）确定度量研究对象和影响因素的变量。比如，研究中国经济，使用 GDP 还是 GNP 做测量变量。 不容易度量的对象要找合理的替代变量。 比如， 需求量用销售量代替。 （2）用货币度量的数据一般要考虑价格因素。最好用不变价测量。 （3）要选择恰当的测量单位。比如，测量中国年 GDP，以万亿人民币为宜。如果以万 人民币为单位数字将太大。 （4）收集数据分直接收集和间接收集。直接收集数据即亲自作调查。调查分普查和抽 样调查两种。间接收集数据即从年鉴、网站、数据库等处引用数据。 （5）普查即对每一个对象作调查。抽样调查分多种，有简单随机抽样、分层抽样、整 群抽样、系统抽样。 （6）引用数据时要时刻注意，引用的数据是否与想要的数据的定义相符。比如，想要 农业劳动人数，但引用的是统计年鉴上的农村人口数，这其实是两个概念。 （7）统计数据时，注意不要出现错误。 （8）引用数据时，要检查数据是否有错误。
（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤： 定义变量 收集数据 画时间 序列图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
确定研究对象
回归模型：通过解释变量描述被解释变量的变化。 ARIMA 模型：依据自身的变化规律，描述序列的变化，建模不以经济理论为依据。
（1）回归模型建模步骤：
确定研究对象 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
1．单方程回归模型 （1）一元、多元线性回归模型， （2）一元、多元可线性化的非线性回归模型 （3）非线性回归模型 假定条件：误差项服从正态分布，不存在自相关、 异方差，解释变量间不存在多重共线性。 估计方法：OLS 法、GLS 法、 可使用虚拟变量：季度的、月度的、不同时期的。
（1）回归模型建模步骤：
确定研究对象 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤：
确定研究对象 定义变量 收集数据 画时间 序列图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
注意： （1）通过散点图确定解释变量与被解释变量的关系。具体问题具体分析是最可的研 究方法。 （2）通过时间序列图观察序列的平稳性、季节特征。进一步观察相关图、偏相关图， 为设定模型做准备。 （3）通过画散点图和时间序列图还可以帮助发现错误的观测数据。
二 ． 计 量 经 济 模 型 分 类
时 间 序 列 模 型
向 量 序 列 模 型
波动模型
SV（随机波动）模型 ACD、SCD（自回归、随机条件久期）模型 研究 VAR、VEC（向量自回归、误差修正）模型 单方程（线性、可线性化非线性）回归模型
回 归 模 型
时间序列回归 联立方程模型（结构、简化型、递归模型） 分位数回归模型 PANEL（面板数据）模型、空间计量模型 截面数据回归 DS（离散选择）模型、有序响应、计数模型 LDV（受限因变量）模型（删失、截断模型）
16,000
250000
8000 7000 6000
Y
14,000 12,000
X 8000
Y 200000 150000 100000
6000
10,000
5000 4000 3000 2000
X
8,000 6,000
4000 50000 2000 0
4,000 2,000 II III 1999 IV I II III IV I II III IV I 2000 2001
1000 0
0 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06
0
40000
80000 120000 160000 200000 240000 Y
中国GDP与宏观消费
散点图
（1）回归模型建模步骤：
确定研究对象 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤：
确定研究对象 定义变量 收集数据 画时间 序列图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
注意： （1）研究对象必须是可量化的，可观测的。 （2）对于回归模型应根据经济理论或深入调查研究 确定研究对象的影响因素。
（1）回归模型建模步骤：
确定研究对象 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
二．计量经济模型分类
线性时间序列 单 序 列 模 型
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归） 、BL（双线性）模型 非线性时间序列 TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型 ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型 组合模型
计量经济建模步骤与模型分类
张晓峒
（2011-6-15） 南开大学数量经济研究所所长、博士生导师 中国数量经济学会常务理事、天津市数量经济学会理事长 nkeviews@
一．计量经济模型建模步骤
（1）回归模型建模步骤： 确定研究对象 及其影响因素 定义变量 收集数据 画变量 散点图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
（2）时间序列（ARIMA）模型建模步骤：
确定研究对象 定义变量 收集数据 画时间 序列图 模型的设定，估计，诊断、 检验，分析回归参数，预测
注意： （1）选定模型类型（见第二部分） 。对于回归模型来说，是单方程的，还是多方程联立 的；是描述水平的，还是描述方差的；是描述均值的，还是描述分位数的；是连 续的，还是离散的。 （2）设定模型表达式，并考察是否满足模型假定条件。 （3）用相应方法估计模型。 （4）对模型估计结果进行诊断、检验（包括 t、F、LR、Wald、LM、Q、DF、JB、自 相关、异方差、多重共线性、结构突变、GARCH、单位根、协整等检验） 。 （5）解释模型回归系数的经济含义。利用估计结果进行预测。 （6）若目的是解释模型回归系数的经济含义，模型的设定一定要完备；若目的是利用 模型估计结果进行预测，模型的拟合优度一定要高。