經濟學計量經濟學論文

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一、計量經濟學的內容簡介

（一）計量經濟模型的設計

(設模)計量經濟模型是以變量來表述我們的研究對象及其影響因素的觀察結果，以方程式或方程組表述這些研究對象及其影響因素之間的關系，而其最基礎的內容主要反映在單方程模型中，它一般是由如下四個基本要素構成的：

1.變量反映我們研究對象及其影響因素的觀察數據，構成了模型的變量要素，它基本上可以分為兩大類，即解釋變量和被解釋變量。其中:解釋變量(ExplanatoryVariable)代表著系統中影響研究核心的各種因素，一般情況下只觀察一個因素影響的回歸分析叫做一元回歸分析，而對兩個及以上的因素分析叫做多元回歸分析。在分析中要觀察解釋變量的不同控制下，相應的被解釋變量的反映，所以說解釋變量是確定性的變量。但在經濟現象觀察中，我們很難對各解釋變量進行控制，這也是我們在現實中遇到的一大難題。被解釋變量(ExplainedVariable)是我們研究的核心內容。我們的研究依賴于對其觀察所得到的現實數據，但是其被動的地位是確定的，即它是系統中的被影響結果。且因受隨機性的各種干擾而表現出隨機性的特點，因此我們尋求的總體回歸方程將是一種平均意義上的期望方程。

2.回歸方程及其形式反映研究對象各變量關系的方程是模型的主體部分，它就是由統計回歸分析的方法得到的回歸方程。在現實的人類社會中，事物的普遍聯系性，常常隱含著未知的因果關系。任何一個系統，在影響系統的各因素作用下，都能保持一種穩定的狀態，而對這一穩定狀態的形成機制的尋找過程，已成為現代回歸分析的核心內容。因此，在回歸分析中，人們常將系統的穩定關系，以方程式的形式來表示。且以研究對象為被解釋變量，以各影響因素為解釋變量，建立起解釋變量決定被解釋變量的回歸方程。以方程中的參數來反映現象之間的因果關系，并進一步尋求對系統的控制和影響的方法。在計量經濟學中，線性關系的回歸方程是最常見的，因為它是基礎，且簡單容易理解，所以是我們首先要學習的內容。然而現實中經濟現象的復雜性，卻常表現為非線性的特點，要準確描繪這些復雜形式，需要我們研究和開發更多視角的分析方法，如解釋變量的一元與多元，被解釋變量的線性與非線性、確定與隨機、二元選擇與多元選擇等。這些變量之間的組合方式，就構成了方程的形式，需要我們不斷的調算或檢驗才能確定。

3.經濟參數經濟參數是在各類模型中變量之間的關系系數，它反映著我們要探求的經濟規律，是我們必須求解才能得到的內容，如模型中各回歸系數等。該要素實質上是計量經濟分析的最終成果，但它關系到我們經濟分析的恰當有效性。

4.模型的誤差項計量經濟模型所探究的是如何使用回歸方程，來反映解釋變量與被解釋變量之間的內在聯系。然而隨機因素的干擾，會使系統產生一定的偏離，這種偏離被我們稱之為模型的誤差。誤差的大小及穩定程度，表明隨機性干擾對系統的影響程度及持續的作用程度。由上述四大要素構成的，能真實反映總體經濟關系的理想模型，被我們稱之為總體經濟模型，它往往是未知的，是需要我們去探究和尋找的模型。而在探索過程中，我們要通過經濟理論或經驗來設定總體模型的可能形式，再用樣本數據來實證我們設定的模型是否正確。可見模型的設定是我們建立模型的基礎和靈魂，是計量經濟分析的關鍵環節。

（二）模型參數的估計

(算模)由方程式或方程組構成的各類經濟模型，本身只能表明現象之間是否有聯系，而方程中各類參數才是真正說明現象之間具體關系的內容。所以說各參數是反映經濟規律的主體，更是我們建模所追求的目標。而利用樣本觀察到的各類數據有著很多隨機因素的作用，使得本來并不明確的數量關系都變得更加模糊了，因此我們需要一系列的統計方法，將這種隱含的關系查找到，并能夠做到盡可能的準確，這就是模型參數的估計問題，而解決的方法有很多，如最小二乘法、極大似然估計法、距估計法等。

（三）模型的檢驗

(驗模)我們設計和估算的模型是否科學合理，以及如何改進模型使其達到更加科學合理，需要我們做大量的檢驗和監測工作。所以對模型進行各類檢驗的學習，將占據計量經濟課程的絕大多數時間，并成為了我們學習的主體內容。具體的檢驗內容包含如下四部分：

1.統計顯著性檢驗當我們根據樣本數據對模型的參數進行估算時，該樣本的特征是否能夠代表總體特征的檢驗就是統計顯著性檢驗。由于模型參數的估算是根據樣本數據進行的，那么某個參數是否顯著，以及參數整體上或模型整體上是否顯著等都需要進行統計檢驗，而這類檢驗實質上就是對樣本的代表性進行的檢驗。

2.經濟意義檢驗當我們估算出模型的各參數時，其數值的大小、符號的方向相互之間的關系等內容，是否符合經濟理論或經驗的要求，以及根據理論或經驗的認知能否得到樣本資料的支持等方面的檢驗，就是經濟意義的檢驗。

3.模型要素的計量檢驗經濟模型是由方程式或方程組的形式存在的，我們對各方程中的基本要素，及方程之間的各要素關系等內容，是否符合我們建立的標準和規范的檢驗就是要素的計量檢驗。這是計量經濟學的主體內容，我們要探尋很多方法來完成。

4.模型的實踐性檢驗根據樣本觀察所建立的經濟模型，如果能夠通過上述三類的檢驗，基本上就是很優秀的模型了。然而為了模型在現實應用中能夠達到更優秀的理想要求，有必要在實踐的環節中做進一步的檢驗和改進。而進行這類實踐應用性的檢驗，主要是通過預測的準確性和模型的實用性等使用環節進行的，它是我們檢驗體系的最后一關，一定程度上也是最重要的一環。所以說真正的通過了檢驗的模型，是指通過了上述四個方面的檢驗，才是合格的可以使用的模型。

（四）模型的使用

1.經濟結構分析任何經濟模型都是對一個經濟系統的模擬，其各構成要素與系統整體的數量關系，都可以體現為數量結構和作用程度的關系。這是經濟結構分析最為理想的條件，是其他經濟分析方法所無法做到的。因此說計量經濟分析最主要的功能，就是使經濟結構分析成為了可能。

2.經濟預測分析經濟預測與其他預測一樣，多是對未來或未知領域的推測和估算，是人類對未知領域探求的重要手段。而在眾多的預測方法中，計量經濟模型的預測是最為有效的，它不但可以做出以精確的數值成果的預測，還能夠做出其預測結果的把握程度分析。經濟預測有時對精度的要求不高，所以對精度較高的計量經濟模型來說，預測是其最為簡單的應用。

3.經濟政策的評價與決策參考在現實的經濟決策中，往往是存在著多種選擇。而各種選擇會產生什么樣的后果，則可以通過計量經濟模型進行模擬和計算。因此在經濟政策制定、評價和模擬測算中，計量經濟模型都是最為理想的主要工具之一。

4.經濟理論的檢驗與發展任何經濟理論或學說，都可以看作是一系列假設，而這些假設是否成立，需要以實驗的方式或方法進行一系列的檢驗。計量經濟學的檢驗和測算過程就是針對各類假設進行的，其檢驗的結果可以證實或證偽這些理論或學說。所以說計量經濟學的方法，就是經濟理論是否科學的檢驗方法。

二、計量經濟建模的核心技術計量經濟建模的核心技術

（一）經濟思想與理論經濟思想是人們對現實經濟活動規律的一種初步認識，而經濟理論是對經濟規律性概括的一種學說體系。由于我們對經濟生活觀察的視角不同，認識上的差距和錯誤是客觀存在的，因此經濟思想或理論的科學性需要得到實踐的驗證。只有經過檢驗得到證實的理論，才能稱做定律，才是真正的經濟理論。而這種實證過程就是計量經濟的建模過程，也是我們學習計量經濟學的根本目的。計量經濟建模的核心就是對我們或別人已有的或不成熟的經濟理論、思想、假設、假說等進行實證性質的檢驗過程。而這些不成熟的待驗理論或思想，不僅是經濟研究的對象，更是經濟建模工作的靈魂，是我們建模工作的第一要素，這也說明經濟理論必然是計量經濟學的基礎。

（二）對現實經濟活動的統計觀察對現實經濟規律進行實證分析的第二個重要因素，就是統計數據。它作為經濟現象本身的反映，是檢驗經濟理論的依據。由于多數統計數據都是取樣觀察的結果，數據都存在著代表性的問題，即是否能全面、系統反映需驗證的經濟理論的本質特征。由于統計觀察的局限性，現實統計數據的屬性與經濟理論是有關聯的，所以不同的數據只能驗證其特有的經濟理論。例如描述各空間分布狀況的截面數據，只能驗證現象之間靜態經濟規律；而時間序列數據往往可以用于驗證動態的規律性；那么面板數據才是較全面的統計數據，適合于動靜結合的理論驗證。因此計量經濟學的研究是區分數據類型進行的，即有截面計量分析、時序計量分析及面板數據的計量分析等內容。這三類數據的建模的思路也會有所不同，即截面數據(同一時間對總體中的各不同單位的觀察)只能建立靜態關系的模型；時間序列(某一機構單位的不同時間表現的數據)可以建立許多具有良好預測性能的簡單的基礎性模型，例如自回歸、移動平均、隨機游走等模型；而面板數據(截面空間個體i、時間t、指標信息k的數據結構)可以同時對其靜態和動態兩方面進行規律性的探索。

（三）實證分析的方法在經濟理論與統計數據之間，進行實際驗證的方法有很多。而較為科學的經得起考驗的就是計量經濟方法，它是以回歸分析為核心，結合多種檢驗所形成的實證經濟研究的主流方法。實證方法的科學與否，不僅要適合經濟理論和統計數據的要求，還要建立一系列的評價標準，來約束和提升各類方法的科學與合理性。這種評價體系可以用于各種猜測的模型之間，以及單一模型中的各變量之間的關系判斷，并在判斷及不斷的改進中選擇適合我們要求的理想模型。所以這些標準的建立和使用，也就是計量經濟學的主要學習內容了。

（四）實證分析的程序軟件計量經濟的實證分析是通過大量的現實觀察的數據進行的，這就需要分析人員具有較強的數據處理和挖掘的能力，而這一能力的主要表現就是統計軟件使用和程序的設計與編制。從目前流行的軟件來看，EVeiws軟件是最普及的計量經濟分析軟件了，它以界面的友善、使用的簡單而著稱。基本上是傻瓜式操作，但是非常實用，處理回歸方程是它的長處；特別是它的單位根檢驗和granger因果關系檢驗；以及協整模型、ARIMA模型，很是適用。不過這個軟件的劣勢在于它的處理過程是個黑箱，出來的結果可能會不夠精確，有的人可能會為得到一些希望的結論而捏造一些結果，可信度不是很高；另一個不足是主要以處理時間序列的數據為主的軟件，使得其它數據的處理不那么直觀。此外，還有部分人使用SAS、SPSS、STATA等軟件來實現，但是由于上述軟件都很昂貴，且受開發領域、更新速度及編程能力等方面的限制，存在著諸多不盡人意的地方。我認為相比之下R軟件是目前的最佳選擇，它是由Auckland大學統計系的RobertGentleman和RossIhaka在1995年編制的，目前由R核心開發小組RDCT(RDevelopmentCoreTeam)維護。基本特點有：（1）R是完全免費的，可通過其官網得到最新版本和各類軟件包；（2）R的版本多樣化，支持目前主流的操作系統MAC、LINUX和WINDOWS系列；（3）R嵌入了一個非常實用的幫助系統；（4）R具有很強的作圖能力；（5）可以將R程序容易地移植到S-Plus程序中，反之S的許多過程直接或稍作修改也可以用于R的程序中；（6）通過R語言的許多內嵌統計函數，很容易學習和掌握R語言的語法；（7）R語言創新性強，使用者可以自創函數來完成特殊的工作，同時還可以不斷完善各專業的函數庫，目前它擁有五千多個專業函數包，是目前最大的軟件資源庫，這也正是該軟件的生命力所在。

作者：王濤單位：哈爾濱商業大學經濟學院