華科研究生課程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-課件

1、計(jì) 量 經(jīng) 濟(jì) 學(xué)惠州學(xué)院經(jīng)管系謝鴻飛Tel:2985775E-Mail:20052006第2學(xué)期Econometrics一、課程設(shè)置目的： 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，使學(xué)生樹(shù)立在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)上，依據(jù)樣本信息建立經(jīng)濟(jì)模型的基本思想，掌握其初步方法，領(lǐng)會(huì)其基本思路。二、課程要求 針對(duì)教學(xué)對(duì)象的情況，著重說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法的直觀意義、應(yīng)用條件及計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義及統(tǒng)計(jì)意義。教學(xué)中注意培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手操作的能力，運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件完成分析計(jì)算。寫在前面的話 三、本課程的先行課程經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)： 如隨機(jī)變量、概率分布、期望、方差、協(xié)方差、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、正態(tài)

2、分布、T分布、F分布等概念和性質(zhì)線性代數(shù)中的矩陣運(yùn)算經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí) 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的收集和處理寫在前面的話 四、教學(xué)安排: 課時(shí)安排每學(xué)期為54學(xué)時(shí)，每周3學(xué)時(shí)。 其中：講授45學(xué)時(shí)，上機(jī)實(shí)習(xí)9學(xué)時(shí) 考試安排平時(shí)分占30，考試分占70。寫在前面的話五、教材及參考書1.經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)精要（原書第2版 ），達(dá)莫達(dá)爾 N.古亞拉堤，機(jī)械工業(yè)出版社 2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第二版），李子奈，高等教育出版社，2005年4月3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)（上下冊(cè)）（第四版）古扎拉蒂，中國(guó)人民大學(xué)出版社 六、教學(xué)網(wǎng)站計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程網(wǎng)站http:/type.asp?typeid=33 寫在前面的話七、關(guān)于學(xué)習(xí)方法的說(shuō)明1、理論與應(yīng)用并重，

3、既要重視理論方法，也要重視應(yīng)用模型和應(yīng)用中實(shí)際問(wèn)題的解決。2、實(shí)踐出真知，要求自己動(dòng)手操作軟件，務(wù)必最少學(xué)會(huì)一種計(jì)量軟件，本課程建議學(xué)習(xí)軟件EViews。3.對(duì)于理論方法，重點(diǎn)是思路而不是數(shù)學(xué)證明過(guò)程。講課中我也將簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明過(guò)程，多做形象明了的概括。 寫在前面的話吾嘗終日而思矣，不如須臾之所學(xué)也。吾嘗跂而望矣，不如登高之博見(jiàn)也。 勸學(xué) 荀子 希望與同學(xué)們合作愉快！ 第一章 緒論1.緒論是課程的綱，所謂綱舉目張，每門課程都自然有個(gè)知識(shí)體系。2.學(xué)好緒論，可以說(shuō)學(xué)好了課程的一半。參觀一個(gè)城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看整體，然后走進(jìn)每一個(gè)房間。3.緒論課的目的：了解

4、課程的性質(zhì)和在課程體系中的地位；了解課程完整的內(nèi)容體系和將要講授的內(nèi)容；了解課程的重點(diǎn)和難點(diǎn)；了解課程的學(xué)習(xí)方法等.4.不必全懂，只需似懂非懂。緒論的重要性實(shí)例：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)能干什么？實(shí)例1：研究中國(guó)的GDP增長(zhǎng) a. 影響GDP增長(zhǎng)的因素有哪些（投資、消費(fèi)、出口、貨幣供應(yīng)量等）？ b. GDP與各種因素關(guān)系的性質(zhì)是什么？（增、減） c. 各影響因素與GDP的具體的數(shù)量關(guān)系？ d. 所作數(shù)量分析結(jié)果的可靠性如何？ e. 今后的發(fā)展趨勢(shì)怎么樣？ 實(shí)例2：中國(guó)家庭汽車市場(chǎng)問(wèn)題：汽車市場(chǎng)狀況如何（銷售量）影響汽車銷售量的主要因素是什么（收入、價(jià)格、道路狀況等）？各種因素對(duì)汽車銷售量影響的性質(zhì)怎樣（正、

5、負(fù)、無(wú)）？各種因素影響汽車銷量的具體數(shù)量程度？以上分析所得結(jié)論是否可靠？今后發(fā)展的趨勢(shì)怎樣？以上問(wèn)題的共性提出所研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題分析影響因素（根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實(shí)際經(jīng)驗(yàn)）分析各種因素與所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的相互關(guān)系（需要科學(xué)的數(shù)量分析方法）分析所研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題與各種影響因素的數(shù)量關(guān)系（需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法）分析和檢驗(yàn)所得數(shù)量結(jié)論的可靠性測(cè)算所研究經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的發(fā)展趨勢(shì)（預(yù)測(cè)未來(lái)）第一節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第二節(jié) 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)第三節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用第四節(jié) 本章復(fù)習(xí)思考題第一節(jié) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科發(fā)展的三個(gè)層次：描述性 形式化 精確化經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的三個(gè)層次:古典經(jīng)濟(jì)學(xué) 數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

6、1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義的各種說(shuō)法1.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的范圍，包括用數(shù)學(xué)表示那些從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)觀點(diǎn)所做的經(jīng)濟(jì)假設(shè)和對(duì)這些假設(shè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的實(shí)際過(guò)程”。-丁伯根，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)， 1951年2.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在理論與觀測(cè)協(xié)調(diào)發(fā)展的基礎(chǔ)上，運(yùn)用相應(yīng)的推理方法，對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析”。-薩繆爾森，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)刊， 1954年3.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合，并運(yùn)用數(shù)學(xué)的和統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論所確定的一般規(guī)律給予具體的和數(shù)量上的表示”。-蘭格，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)導(dǎo)論， 1962年4.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是數(shù)學(xué)方法、統(tǒng)計(jì)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)分析的綜合。就其字義來(lái)講，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅是指對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象加以測(cè)量，而且包含根據(jù)一定的經(jīng)濟(jì)理

7、論進(jìn)行計(jì)算的意思”。 -克萊茵，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)講義， 1990年數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)圖1-1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的結(jié)合 2.經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)粗略定義經(jīng)濟(jì)學(xué)：研究如何有效地利用可供各種選擇的有限資源，以求人類現(xiàn)在和將來(lái)無(wú)限欲望的最大滿足。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)：運(yùn)用抽象的方法，借助數(shù)學(xué)函數(shù)和幾何圖形得出經(jīng)濟(jì)學(xué)概念與理論。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)：以統(tǒng)計(jì)資料作為記述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)過(guò)程的手段。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：以統(tǒng)計(jì)資料作為驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論、預(yù)測(cè)未來(lái)、進(jìn)行政策評(píng)價(jià)的手段。3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)系3.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系聯(lián)系計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主體是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)

8、象和經(jīng)濟(jì)關(guān)系的數(shù)量規(guī)律；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)必須以經(jīng)濟(jì)學(xué)提供的理論原則和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律為依據(jù)；經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的結(jié)果，對(duì)經(jīng)濟(jì)理論加以驗(yàn)證、充實(shí)、完善。區(qū)別 經(jīng)濟(jì)學(xué)一般以定性為主，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以定量估計(jì)為主3.2 數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)雖有數(shù)學(xué)表達(dá)式，但不象計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)那樣還要進(jìn)行數(shù)值估計(jì)；數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和理論經(jīng)濟(jì)學(xué)都把經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系視為精確的函數(shù)關(guān)系，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)引入了隨機(jī)誤差項(xiàng)，使描述的經(jīng)濟(jì)關(guān)系更加符合實(shí)際。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)引入的變量不一定能加以度量，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中引入的變量都能加以觀測(cè)。數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型QLK0產(chǎn)出量與資本、勞動(dòng)間的關(guān)系 等產(chǎn)量曲線數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型的特點(diǎn)公式（方程）描述了經(jīng)濟(jì)變量之間的理論關(guān)系

9、認(rèn)為這種關(guān)系是準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)的（等式成立）通過(guò)模型可以分析經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各種因素之間的相互影響，為控制經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供理論指導(dǎo)但是，它并沒(méi)有揭示因素之間的定量關(guān)系，其中的參數(shù)是未知的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型3.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系聯(lián)系經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)也是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的一種計(jì)量，側(cè)重于對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的描述。提供的數(shù)據(jù)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)具以估計(jì)參數(shù)、驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論的基本依據(jù)。區(qū)別經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)量。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系進(jìn)行計(jì)量。 （兩者間沒(méi)有絕對(duì)的界限）3.4 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系聯(lián)系 數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)規(guī)律的學(xué)科，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)常借鑒數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多

10、工具。區(qū)別數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)在標(biāo)準(zhǔn)的假定條件下抽象地研究一般的隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)規(guī)律；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)從經(jīng)濟(jì)模型出發(fā)，研究模型參數(shù)的估計(jì)和推斷，參數(shù)有特定的經(jīng)濟(jì)意義，標(biāo)準(zhǔn)假定經(jīng)常不能滿足，需要建立專門的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法。研究結(jié)果不僅要看在數(shù)學(xué)上能通過(guò)，而且要看是否與實(shí)際經(jīng)濟(jì)內(nèi)容一致。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科，它可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其它領(lǐng)域。但它與經(jīng)濟(jì)理論、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)合而形成的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，則限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)化的好處邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，表達(dá)簡(jiǎn)練精確，對(duì)概念和原理的表述具有惟一性可以引用（普遍適用的）數(shù)學(xué)定理最經(jīng)濟(jì)的語(yǔ)言，提高思考和表述的效率降低經(jīng)濟(jì)學(xué)家之間交流的交易費(fèi)用，易于流傳經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)學(xué)化的不足數(shù)學(xué)代替

11、知識(shí)以計(jì)算代替理解把研究的問(wèn)題局限在數(shù)學(xué)上能夠解決的問(wèn)題為數(shù)學(xué)上的方便，隨意假設(shè)，拋棄經(jīng)濟(jì)原則數(shù)學(xué)語(yǔ)言不是經(jīng)濟(jì)學(xué)家的行話，加大難度*顯然，以上這些并非數(shù)學(xué)模型之錯(cuò)。3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展英文“econometrics”一詞最早是由挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家R.Frish于1926年仿照“Biometrics”（“生物計(jì)量學(xué)” ）提出來(lái)的中文譯名：“經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)”與“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)” 。前者試圖從名稱上強(qiáng)調(diào)它是一門計(jì)量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)方法論的學(xué)科；后者強(qiáng)調(diào)它是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科，它們其實(shí)是等價(jià)的說(shuō)法。一般認(rèn)為：1930年12月29日世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)成立和由它創(chuàng)辦的學(xué)術(shù)刊物Econometrica于，1933年正式出版，標(biāo)志著

12、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科正式誕生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的昨天產(chǎn)生背景本世紀(jì)30年代經(jīng)濟(jì)總危機(jī)，使傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論陷入破產(chǎn)，壟斷資本及其政府迫切需要研究預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和防止經(jīng)濟(jì)危機(jī)的理論方法；在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中市場(chǎng)主體之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，企業(yè)要在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中生存、發(fā)展，必須有可靠的市場(chǎng)預(yù)測(cè)；政府要干預(yù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，更需要及時(shí)分析經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)；企業(yè)和政府都十分重視基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于經(jīng)濟(jì)景氣、循環(huán)周期的研究，以及政策模擬、預(yù)測(cè)分析。于是，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就應(yīng)運(yùn)而生。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的昨天發(fā)展歷程最初10年，主要研究微觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題40-70年代，重點(diǎn)研究宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題電腦的出現(xiàn)和廣泛地使用，促進(jìn)了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和應(yīng)用的發(fā)展1）最初10

13、年，主要研究微觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題發(fā)展初期的十多年，主要用于研究微觀經(jīng)濟(jì)。如舒爾次在消費(fèi)理論和市場(chǎng)行為方面的研究；道格拉斯對(duì)邊際生產(chǎn)力的研究，丁伯根在景氣循環(huán)理論方面的研究，都為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)拓寬了新的領(lǐng)域。弗里希在以經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)來(lái)測(cè)定彈性、邊際生產(chǎn)力以及總體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性，是一大貢獻(xiàn)。2）40-70年代，重點(diǎn)是研究宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家致力于經(jīng)濟(jì)理論的模型化與數(shù)學(xué)化的研究。威勒莫（Havelmo）、瓦爾德（Wald）將統(tǒng)計(jì)推斷運(yùn)用與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。50年代瑟爾（Theil）發(fā)明了兩階段最小二乘法。60年分布滯后新處理方法得以發(fā)表。電腦的出現(xiàn)和廣泛地使用，使大量復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型得以建立和應(yīng)用，促進(jìn)

14、了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和應(yīng)用的發(fā)展。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的今天計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)更廣泛地運(yùn)用于實(shí)際經(jīng)濟(jì)生活中，各國(guó)普遍利用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型從事經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與經(jīng)濟(jì)分析，擬訂經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)劃，提出經(jīng)濟(jì)對(duì)策。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型正日益成為一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)管理決策工具。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型在設(shè)計(jì)方案、制定經(jīng)濟(jì)政策和評(píng)價(jià)政策中用作模擬仿真的經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展計(jì)算機(jī)應(yīng)用模型的變量和方程 由少到多，又趨向較少，多個(gè)模型歸并為整體模型理論與方法的新突破 除了經(jīng)典線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型以外，出現(xiàn)非線性模型、合理預(yù)期模型、變參數(shù)、無(wú)參數(shù)、半?yún)?shù)模型、動(dòng)態(tài)模型、時(shí)間序列模型、協(xié)整理論、貝葉斯方法、小樣本理論等研究領(lǐng)域 應(yīng)用領(lǐng)域的拓展 宏觀、微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域應(yīng)用，由預(yù)

15、測(cè)為主轉(zhuǎn)向更多地對(duì)經(jīng)濟(jì)理論假設(shè)和政策假設(shè)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停菍?duì)現(xiàn)實(shí)的描述和模擬。模型對(duì)現(xiàn)實(shí)怎樣描述？抓住本質(zhì)的抽象與簡(jiǎn)化模型分類：語(yǔ)義（邏輯）模型、物理模型、幾何模型、數(shù)學(xué)模型、計(jì)算機(jī)模擬模型等等。模型對(duì)現(xiàn)實(shí)怎樣的模擬？通過(guò)模型機(jī)制虛擬（仿真）現(xiàn)實(shí)二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型幾點(diǎn)解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象錯(cuò)綜復(fù)雜，變化不定，為便于研究往往舍去一些次要因素，專門研究普遍性、決定性的因素之間的因果關(guān)系，形成系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論。經(jīng)濟(jì)理論是實(shí)踐的高度概括，經(jīng)濟(jì)模型則是經(jīng)濟(jì)理論的簡(jiǎn)明描述。文字模型比較細(xì)膩，幾何模型比較簡(jiǎn)明，數(shù)學(xué)模型比較嚴(yán)謹(jǐn)。數(shù)學(xué)模型運(yùn)用數(shù)學(xué)定理進(jìn)行推理。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的定義經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型包括一個(gè)或一個(gè)以上的隨機(jī)方程式，它簡(jiǎn)

16、潔有效地描述、概括某個(gè)真實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)量特征，更深刻地揭示出該經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)量變化規(guī)律。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型由系統(tǒng)或方程組成，方程由變量和系數(shù)組成。其中，系統(tǒng)也是由方程組成。怎樣看待計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型？廣義地說(shuō)，一切包括經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)三者的模型；狹義地說(shuō)，僅只用參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法研究經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的模型。事實(shí)上，理論研究需要經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，而經(jīng)驗(yàn)研究也需要理論分析的指導(dǎo)，我們不能只搞沒(méi)有計(jì)量的理論，更不能搞“沒(méi)有理論的計(jì)量”統(tǒng)計(jì)“煉金術(shù)”經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的一般形式三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系中國(guó)特色的數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)國(guó)外一般稱為廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)=計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)+優(yōu)化理論+投入產(chǎn)出+技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)+等等一切涉及經(jīng)濟(jì)的數(shù)量分析

17、方面的各個(gè)學(xué)科的綜合2. 初、中、高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)初級(jí)以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和經(jīng)典的線性單方程模型理論與方法為主要內(nèi)容；中級(jí)以用矩陣描述的經(jīng)典的線性單方程模型理論與方法、經(jīng)典的線性聯(lián)立方程模型理論與方法，以及傳統(tǒng)的應(yīng)用模型為主要內(nèi)容；3.高級(jí)以非經(jīng)典的、現(xiàn)代的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論、方法與應(yīng)用為主要內(nèi)容。3.本課程定位于初級(jí)水平上，適當(dāng)引入中高級(jí)的內(nèi)容。 3.理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)根據(jù)研究對(duì)象和內(nèi)容側(cè)重面不同，可以分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：以介紹、研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與方法為主要內(nèi)容，側(cè)重于理論與方法的數(shù)學(xué)證明與推導(dǎo)，與數(shù)理統(tǒng)計(jì)聯(lián)系極為密切。除了

18、介紹計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、普遍應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計(jì)方法與檢驗(yàn)方法外，還研究特殊模型的估計(jì)方法與檢驗(yàn)方法。應(yīng)用了廣泛的數(shù)學(xué)知識(shí)。 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：以建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為主要內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)應(yīng)用模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，側(cè)重于建立與應(yīng)用模型過(guò)程中實(shí)際問(wèn)題的處理。 本課程是二者的結(jié)合。4. 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Classical Econometrics）一般指20世紀(jì)70年代以前發(fā)展并廣泛應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。 R.Frish創(chuàng)立 T.Haavelmo建立了它的概率論基礎(chǔ) L.R.Klein成為其理論與應(yīng)用的集大成者（1）經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在理論方法方面特征是

19、： 模型類型隨機(jī)模型； 模型導(dǎo)向理論導(dǎo)向； 模型結(jié)構(gòu)線性或者可以化為線性，因果分析，解釋變量具有同等地位，模型具有明確的形式和參數(shù)； 數(shù)據(jù)類型以時(shí)間序列數(shù)據(jù)或者截面數(shù)據(jù)為樣本，被解釋變量為服從正態(tài)分布的連續(xù)隨機(jī)變量； 估計(jì)方法僅利用樣本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估計(jì)模型。（2）經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在應(yīng)用方面的特征是： 應(yīng)用模型方法論基礎(chǔ)實(shí)證分析、經(jīng)驗(yàn)分析、歸納； 應(yīng)用模型的功能結(jié)構(gòu)分析、政策評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、理論檢驗(yàn)與發(fā)展； 應(yīng)用模型的領(lǐng)域傳統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域，例如生產(chǎn)、需求、消費(fèi)、投資、貨幣需求，以及宏觀經(jīng)濟(jì)等。非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一般指20世紀(jì)70年代以來(lái)發(fā)展的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、方法及應(yīng)用模型，也

20、稱為現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要包括：微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等。 非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系：模型類型非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題、模型導(dǎo)向非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題、模型結(jié)構(gòu)非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題、數(shù)據(jù)類型非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題和估計(jì)方法非經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題。 本課程以經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為主，適當(dāng)引入一些簡(jiǎn)單的、應(yīng)用較多的現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法。理由： 一方面，從理論方法角度，經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法是非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的基礎(chǔ)； 另一方面，從應(yīng)用的角度，經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型仍然是目前應(yīng)用最為普遍的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。5. 微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

21、微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 于2000年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)公報(bào)中正式提出；微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容集中于“對(duì)個(gè)人和家庭的經(jīng)濟(jì)行為進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析”；“微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的原材料是微觀數(shù)據(jù)”，微觀數(shù)據(jù)表現(xiàn)為截面數(shù)據(jù)和平行（penal）數(shù)據(jù)；赫克曼（J.Heckman）和麥克法登（D.McFaddan） 對(duì)微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作出原創(chuàng)性貢獻(xiàn)。微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書和課程有：“Microeconometrics” “Advanced Microeconometrics” “Applied Microeconometrics” “Topics in Microeconometrics” “Methods in Microeconomet

22、rics” 微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要內(nèi)容包括： 平行（penal）數(shù)據(jù)模型的理論方法 離散選擇模型的理論方法 選擇性樣本模型的理論方法 宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名稱由來(lái)已久，但是它的主要內(nèi)容和研究方向發(fā)生了變化。經(jīng)典宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法，建立宏觀經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)。現(xiàn)代宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究方向：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)、協(xié)整理論以及動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。四、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科 2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位 1.“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要 的地位”2.“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”3.“第二次大戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)

23、濟(jì)學(xué)的時(shí)代”。4.在我國(guó)是高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)類八門核心課程之一2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位 從現(xiàn)代西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的特征看 從西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展歷史看 從世界一流大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表看 從國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)刊物論文看 從經(jīng)濟(jì)學(xué)的“世界先進(jìn)水平”看3.諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1.55位獲獎(jiǎng)?wù)咧?0位直接因?yàn)閷?duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的貢獻(xiàn)而獲獎(jiǎng) 1969 R. Frish J. Tinbergen 1973 W. Leotief 1980 L. R. Klein 1984 R. Stone 1989 T. Haavelmo 2000 J. J. Heckman D. L. McFadden 2003 R. F. Engle

24、C. W. J. Granger2.近20位擔(dān)任過(guò)世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)3.30余位左右在獲獎(jiǎng)成果中應(yīng)用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)4.獲獎(jiǎng)?wù)呙麊?004 Finn Kydland , Edward Prescott 2003 Robert F. Engle, Clive W. J. Granger 2002 Daniel Kahneman, Vernon L. Smith2001 George A. Akerlof, A. Michael Spence, Joseph E. Stiglitz2000 James J Heckman, Daniel L McFadden1999 Robert A. Mundel

25、l1998 Amartya Sen1997 Robert C. Merton, Myron S. Scholes1996 James A. Mirrlees, William Vickrey1995 Robert E. Lucas Jr.1994 John C. Harsanyi, John F. Nash Jr., Reinhard Selten1993 Robert W. Fogel, Douglass C. North1992 Gary S. Becker1991 Ronald H. Coase1990 Harry M. Markowitz, Merton H. Miller, Will

26、iam F. Sharpe1989 Trygve Haavelmo1988 Maurice Allais1987 Robert M. Solow1986 James M. Buchanan Jr.1985 Franco Modigliani1984 Richard Stone1983 Gerard Debreu1982 George J. Stigler1981 James Tobin1980 Lawrence R. Klein1979 Theodore W. Schultz, Sir Arthur Lewis1978 Herbert A. Simon1977 Bertil Ohlin, Ja

27、mes E. Meade1976 Milton Friedman1975 Leonid Vitaliyevich Kantorovich Tjalling C. Koopmans1974 Gunnar Myrdal Friedrich August von Hayek1973 Wassily Leontief1972 John R. Hicks, Kenneth J. Arrow1971 Simon Kuznets1970 Paul A. Samuelson1969 Ragnar Frisch, Jan TinbergenThe Bank of Sweden Prize in Economic

28、 Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969 for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processesRagnar FrischNorwayJan Tinbergen the etherlandsThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 for the development of the input-output method an

29、d for its application to important economic problemsWassily Leontief USAThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policiesLawrence R. Klein USAThe Bank

30、of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1984 for having made fundamental contributions to the development of systems of national accounts and hence greatly improved the basis for empirical economic analysisRichard Stone Great BritainThe Bank of Sweden Prize in Economic Science

31、s in Memory of Alfred Nobel 1989 for his clarification of the probability theory foundations of econometrics and his analyses of simultaneous economic structuresTrygve HaavelmoNorway經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)創(chuàng)立建立第1個(gè)應(yīng)用模型建立概率論基礎(chǔ)發(fā)展數(shù)據(jù)基礎(chǔ)發(fā)展應(yīng)用模型TinbergenFrischHaavelmoStoneKlein建立投入產(chǎn)出模型LeontiefThe Bank of Sweden Prize in Econ

32、omic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000 for his development of theory and methods for analyzing selective samples”James J Heckman USAThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2000 for his development of theory andmethods for analyzing discrete choiceDaniel L McFadde

33、nUSAThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2003 for methods of analyzing economic time series with common trends (cointegration) Clive W. J. GrangerUKThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2003 for methods of analyzing economic time ser

34、ies with time-varying volatility (ARCH)Robert F. EngleUSA非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀計(jì)量：選擇性樣本模型微觀計(jì)量：離散選擇模型時(shí)間序列：協(xié)整理論現(xiàn)代宏觀計(jì)量時(shí)間序列：ARCH現(xiàn)代金融計(jì)量EngleHeckmanMcFaddenGranger 美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、1970年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者保羅.薩繆爾森曾說(shuō)過(guò)：“戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的時(shí)代”。 第二節(jié) 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn) 理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究程序 一旦某種估計(jì)方法被提出，有 關(guān)的理論探討就須遵循下圖所示的 邏輯化程序。估計(jì)方法估計(jì)方法的統(tǒng)計(jì)可靠性拒絕該理論不可靠可靠估計(jì)方法適用的

35、假定條件如何判定假定條件是否獲得滿足接受該理論后果如何解決若假定條件被滿足若假定條件不能被滿足 一、理論模型的設(shè)計(jì) 1.確定模型所包含的變量 2.確定模型的數(shù)學(xué)形式 3.擬定理論模型中待估參數(shù)的理論期望值 二、樣本數(shù)據(jù)的收集 三、模型參數(shù)的估計(jì) 四、模型的檢驗(yàn) 五、模型的應(yīng)用 一、理論模型的設(shè)計(jì) 1.確定模型所包含的變量 在單方程模型中，變量分為兩類。作為研究對(duì)象的變量，也就是因果關(guān)系中的“果”，是模型中的被解釋變量；而作為“原因”的變量，是模型中的解釋變量。確定模型所包含的變量，主要是指確定解釋變量。可以作為解釋變量的有下列幾類變量：外生經(jīng)濟(jì)變量、外生條件變量、外生政策變量和滯后被解釋變量。

36、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的變量 1. 從變量的因果關(guān)系區(qū)分： 被解釋變量（應(yīng)變量）要分析研究的變量 解釋變量（自變量）說(shuō)明應(yīng)變量變動(dòng)主要原因的變量 （非主要原因歸入隨機(jī)項(xiàng)）2.從變量的性質(zhì)區(qū)分： 內(nèi)生變量其數(shù)值由模型所決定的變量，是模型求解 的結(jié)果 外生變量其數(shù)值由模型以外決定的變量 （外生變量：政策變量和非政策變量； 滯后變量：滯后內(nèi)生變量、滯后外生變量； 前定變量：滯后內(nèi)生變量和外生變量）關(guān)系： 外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化 內(nèi)生變量卻不能反過(guò)來(lái)影響外生變量3.按經(jīng)濟(jì)活動(dòng)形態(tài)分：流量、存量；被解釋變量與解釋變量 在單方程模型中，變量分為兩類：被解釋變量與解釋變量作為研究對(duì)象的變量，也就

37、是因果關(guān)系中的“果”，例如生產(chǎn)函數(shù)中的產(chǎn)出量，是模型中的被解釋變量，在單一方程模型中，處于左端作為“原因”的變量，例如生產(chǎn)函數(shù)中的資本、勞動(dòng)、技術(shù)，是模型中的解釋變量，在單一方程模型中，處于右端解釋變量與被解釋變量解釋變量被解釋變量如何正確地選擇解釋變量?(1)需要正確理解和把握所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中暗含的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律。(2)選擇變量要考慮數(shù)據(jù)的可得性。(3)選擇變量時(shí)要考慮所有入選變量之間的關(guān)系，使得每一個(gè)解釋變量都是獨(dú)立的。解釋：如何正確地選擇解釋變量 首先，需要正確理解和把握所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中暗含的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律。這是正確選擇解釋變量的基礎(chǔ)例如，在上述生產(chǎn)問(wèn)題中，已經(jīng)明

38、確指出屬于供給不足的情況，那么，影響產(chǎn)出量的因素就應(yīng)該在投人要素方面，而在當(dāng)前，一般的投人要素主要是技術(shù)、資本與勞動(dòng)如果屬于需求不足的情況，那么影響產(chǎn)出量的因素就應(yīng)該在需求方面，而不在投入要素方面。這時(shí)，如果研究的對(duì)象是消費(fèi)品生產(chǎn)，應(yīng)該選擇居民收人等變量作為解釋變量；如果研究的對(duì)象是生產(chǎn)資料生產(chǎn)，應(yīng)該選擇固定資產(chǎn)投資總額等變量作為解釋變量。解釋：如何正確地選擇解釋變量其次，選擇變量要考慮數(shù)據(jù)的可得性。這就要求對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)有透徹的了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是要在樣本數(shù)據(jù)，即變量的樣本觀測(cè)值的支持下，采用一定的數(shù)學(xué)方法估計(jì)參數(shù)，以揭示變量之間的定量關(guān)系所以所選擇的變量必須是統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系中存在的、有可靠的數(shù)

39、據(jù)來(lái)源的。如果必須引入個(gè)別對(duì)被解釋變量有重要影響的政策變量、條件變量，則采用虛變量的樣本觀測(cè)值的選取方法第三，選擇變量時(shí)要考慮所有入選變量之間的關(guān)系，使得每一個(gè)解釋變量都是獨(dú)立的。這是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型技術(shù)所要求的。當(dāng)然，在開(kāi)始時(shí)要做到這一點(diǎn)是困難的，如果在所有入選變量中出現(xiàn)相關(guān)的變量，可以在建模過(guò)程中檢驗(yàn)并予以剔除選擇變量的其他注意事項(xiàng)選擇變量絕不能以數(shù)據(jù)擬合的好壞作為主要標(biāo)準(zhǔn)。選擇變量不可能一次完成，往往要經(jīng)過(guò)多次反復(fù)。內(nèi)生變量與外生變量 內(nèi)生變量是所研究的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的模型本身確定的是該模型求解的結(jié)果屬于應(yīng)變量?jī)?nèi)生變量與外生變量 外生變量外生變量的數(shù)值是在研究的模型之外確定的，不受模型內(nèi)部因素的

40、影響在模型求解之前事先規(guī)定的，是“給定的”或“已知的”值屬于自變量分為政策變量（決策者可以控制的變量，如政府支出、利率、貨幣供應(yīng)量等）和非政策變量（難以控制或不能控制的變量，如氣候、自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)收成、匯率等）外生變量分為政策變量和非政策變量政策變量是決策者可以控制的變量，如政府支出、利率、貨幣供應(yīng)量等等。非政策變量是難以控制或不能控制的變量，例如氣候、自然災(zāi)害、農(nóng)業(yè)收成、匯率等等。前定變量滯后內(nèi)生變量的數(shù)值是前期所決定的，因此，它和外生變量都是在求解本期內(nèi)生變量之前已經(jīng)確定了的變量滯后變量與外生變量合稱為前定變量用作解釋變量前定變量用法 1. 滯后內(nèi)生變量的作用視著外生變量。 2. 在單一模

41、型中，前定變量多作為自變量，內(nèi)生變量一般作為應(yīng)變量；在聯(lián)立方程模型中內(nèi)生變量既可以作為應(yīng)變量也可以作為自變量。滯后變量舉例(NA表示缺失值)變量分類變量的其它分類工具變量與目標(biāo)變量運(yùn)用模型時(shí)可以把政策變量看作工具變量，而把內(nèi)生變量看作目標(biāo)變量。通過(guò)對(duì)有關(guān)工具變量的調(diào)節(jié)，以便達(dá)到事先確定的目標(biāo)變量的水平。例如，通常用適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，較低的失業(yè)率和通貨膨脹率等作為目標(biāo)變量，事先固定下來(lái)，然后計(jì)算調(diào)整相應(yīng)的工具變量，例如稅率、公共支出預(yù)算水平等數(shù)值。離散型變量與連續(xù)型變量離散型（包括表示定性數(shù)據(jù)的虛擬變量只取0和1）連續(xù)型變量分類的相對(duì)性某個(gè)變量是內(nèi)生變量還是外生變量，是目標(biāo)變量還是工具變量，并不

42、是先驗(yàn)確定的主要結(jié)合分析的目的，取決于它們?cè)谀Ｐ椭械牡匚缓妥饔?。例如在?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中GDP是內(nèi)生變量，作為被解釋變量，但是在消費(fèi)函數(shù)中GDP卻可以是外生變量，作為解釋變量。 2. 確定模型的數(shù)學(xué)形式 選擇模型數(shù)學(xué)形式的主要依據(jù)是經(jīng)濟(jì)行為理論。在數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)中，已經(jīng)對(duì)常用的生產(chǎn)函數(shù)、需求函數(shù)、消費(fèi)函數(shù)、投資函數(shù)等模型的數(shù)學(xué)形式進(jìn)行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。也可以根據(jù)變量的樣本數(shù)據(jù)作出解釋變量與被解釋變量之間關(guān)系的散點(diǎn)圖，由散點(diǎn)圖顯示的變量之間的函數(shù)關(guān)系作為理論模型的數(shù)學(xué)形式。如果無(wú)法事先確定模型的數(shù)學(xué)形式，那么就采用各種可能的形式進(jìn)行試模擬，然后選擇模擬結(jié)果較好的一種。經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系

43、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的對(duì)象是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的具體數(shù)量規(guī)律按照不同標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系可以分為不同類型行為關(guān)系與技術(shù)關(guān)系微觀關(guān)系與宏觀關(guān)系靜態(tài)關(guān)系與動(dòng)態(tài)關(guān)系恒等關(guān)系與制度關(guān)系存量關(guān)系與流量關(guān)系(1) 行為關(guān)系與技術(shù)關(guān)系行為關(guān)系（Behavioral relations）：描述經(jīng)濟(jì)變量的行為變化，例如： C = a0+a1Y+a2P C：人均糖果消費(fèi)量；Y：收入水平；P：糖果的價(jià)格 該方程描述了消費(fèi)者在糖果消費(fèi)上的行為。技術(shù)關(guān)系（Technical relations）：描述經(jīng)濟(jì)變量之間技術(shù)聯(lián)系，例如： Q=eKaLbQ：產(chǎn)出量；K：資本存量；L：勞動(dòng)力該方程描述了產(chǎn)出量與投入要素之間的技術(shù)聯(lián)

44、系(2) 微觀關(guān)系與宏觀關(guān)系微觀關(guān)系（Microrelations） 微觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系宏觀關(guān)系（Macrorelations） 宏觀經(jīng)濟(jì)變量或經(jīng)濟(jì)總量之間的關(guān)系(3) 靜態(tài)關(guān)系與動(dòng)態(tài)關(guān)系靜態(tài)關(guān)系（Static relations）：描述在某一時(shí)期或某一時(shí)點(diǎn)上經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，例如： Ct = a + b Yt動(dòng)態(tài)關(guān)系（Dynamic relations）：描述經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，例如It = a（Yt Y t-1）+ bI t-1 (4) 恒等關(guān)系與制度關(guān)系恒等關(guān)系（Identity relations）：或稱定義關(guān)系（Definitional relations），根據(jù)某種理論定

45、義的經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，例如：Y = C + I + G +（EX IM）制度關(guān)系（Institutional relations）：描述政府政策變化產(chǎn)生的影響，例如：政府銷售稅增加對(duì)某一類商品銷售量的影響個(gè)人繳納的所得稅與他的收入之間的關(guān)系(5) 存量關(guān)系與流量關(guān)系存量，指某一時(shí)點(diǎn)上測(cè)算出來(lái)的量；例如： 貨幣量，資本存量，存貨，財(cái)富流量，指某一時(shí)期測(cè)算出來(lái)的量；例如： 貨幣支出，投資，存貨變動(dòng)，收入存量與流量之間的關(guān)系，例如：I t = a（Kt K t-1）哪個(gè)是存量？哪個(gè)是流量？流量與存量 模型形式線性模型非線性模型：雙對(duì)數(shù)模型半對(duì)數(shù)模型倒數(shù)模型非線性模型一般都要轉(zhuǎn)化為線性模型來(lái)估計(jì)。線

46、性模型一般形式 這是最常用的模型形式，可以用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的線性回歸方法進(jìn)行估計(jì)（最小二乘法）。 只有一個(gè)解釋變量時(shí)，稱簡(jiǎn)單線性回歸模型，也叫雙變量回歸模型；當(dāng)解釋變量不止一個(gè)時(shí)，稱多元線性回歸模型。“元”，指解釋變量，上模型稱k-1元線性回歸模型或者K變量回歸模型。雙對(duì)數(shù)模型其中u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),用自然對(duì)數(shù)表示為基本形式為：就是Y關(guān)于X的彈性：半對(duì)數(shù)模型此模型稱不變百分率增長(zhǎng)模型?；拘问剑夯蛘叩扔赬的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引發(fā)Y的不變的相對(duì)變動(dòng)率。等于X發(fā)生一定相對(duì)變動(dòng)變動(dòng)時(shí)，引發(fā)Y的平均值或期望值絕對(duì)量的變動(dòng)。對(duì)半對(duì)數(shù)模型的解釋倒數(shù)變換模型 表示隨著X的遞增，Y非線性遞減（第二項(xiàng)系數(shù)為負(fù)時(shí)，遞

47、增），但最終以截距項(xiàng)為漸進(jìn)線。比如菲利普斯曲線就可以使用這種模型。為何要有誤差項(xiàng)呢？ 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分布及其產(chǎn)生原因1、引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的目的2、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)代表模型中省略了的所有次要因素的綜合作用3、根據(jù)中心極限定理隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布4、通常模型由隨機(jī)方程組成5、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因?yàn)槭裁匆腚S機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)模型中引入反映不確定因素影響的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的目的在于使模型更符合客觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)實(shí)際。干擾項(xiàng)是從模型中省略下來(lái)而又集體地影響著Y地全部變量地替代物簡(jiǎn)單線性需求函數(shù)不可能包羅萬(wàn)象地引入全部影響變量我們以最簡(jiǎn)單的線性需求函數(shù)為例進(jìn)行分析。Qd=b0+b1X1理論分析和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，某種商品需求量不僅趨近

48、于價(jià)格，而且趨近于替代商品的價(jià)格X2，消費(fèi)者收入X3和消費(fèi)者偏好X4等等。將所有對(duì)需求量有影響的個(gè)變量引入方程：Qd=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+bkXk即使如此也還可能有其他次要因素影響需求量，譬如社會(huì)風(fēng)尚，心理變化甚至天氣等等?？傊豢赡芫藜?xì)無(wú)遺地全部都引入。次要因素的綜合效應(yīng)是不能忽視的未引入的這些隨機(jī)變量有的可以度量，有些不可以度量，在實(shí)際觀測(cè)中，有時(shí)發(fā)生影響有時(shí)又不發(fā)生影響，記為隨機(jī)變量Zi（i=1,2,m）。從個(gè)別意義上，這些次要因素可能是不重要的，但所有這些的綜合效應(yīng)是不能忽視的。否則，模型將與實(shí)際不符。于是將它們也引入模型。必須另外尋找解決問(wèn)題的思路全部變量

49、引入顯然是不必要的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)將這些或者次要，或者偶然的，或者不可測(cè)度的變量用一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)來(lái)概括，需求函數(shù)：這是一個(gè)隨機(jī)方程。是隨機(jī)變量Zj的線性組合，也是一個(gè)隨機(jī)變量。它代表所有未列入模型的那些次要因素的綜合影響。由中心極限定理服從正態(tài)分布 進(jìn)一步分析相當(dāng)于諸隨機(jī)變量Zj的均值因此，由中心極限定理，無(wú)論Zj原來(lái)的分布形式如何，只要它們相互獨(dú)立，m足夠大，就會(huì)有趨于正態(tài)分布。而且正態(tài)分布簡(jiǎn)單易用，且數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中研究的成果很多，可以借鑒。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因（1）人類行為和客觀現(xiàn)象的隨機(jī)性。引入的根本原因，乃是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是人類參與的，而人類行為的內(nèi)在隨機(jī)性決定了不可能像科學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)菢泳_。此外還有

50、社會(huì)環(huán)境和自然環(huán)境的隨機(jī)性。（2）模型省略了變量。被省略的變量包含在隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中。核心變量與周邊變量（3）測(cè)量與歸并誤差。測(cè)量誤差致使觀察值不等于實(shí)際值，匯總也存在誤差。（4）數(shù)學(xué)模型形式設(shè)定造成的誤差。比如由于認(rèn)識(shí)不足或者簡(jiǎn)化，將非線性設(shè)定成線性模型。（5）數(shù)據(jù)的欠缺（6）糟糕的替代變量（7）理論的含糊性隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因 3.擬定理論模型中待估參數(shù)的理論期望值 理論模型中的待估參數(shù)一般都具有特定的經(jīng)濟(jì)含義，對(duì)于它們的數(shù)值范圍，即理論期望值，可以根據(jù)它們的經(jīng)濟(jì)含義在開(kāi)始時(shí)擬定。這一理論期望值可以用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓烙?jì)結(jié)果。 擬定理論模型中待估參數(shù)的理論期望值，關(guān)鍵在于理解待估參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。例

51、如在生產(chǎn)函數(shù)理論模型中有4個(gè)待估參數(shù)、和A。其中，是資本的產(chǎn)出彈性，是勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性，近似為技術(shù)進(jìn)步速度，A是效率系數(shù)。根據(jù)這些經(jīng)濟(jì)含義，它們的數(shù)值范圍應(yīng)該是： 01, 01, 1， 00。二、 樣本數(shù)據(jù)的收集在經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究中，數(shù)據(jù)往往是證明觀點(diǎn)的證據(jù)，基于事實(shí)的證據(jù)是我們透過(guò)大千世界的外表而探求其運(yùn)行本質(zhì)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，建立在數(shù)據(jù)之上的是變量，變量之間的關(guān)系構(gòu)成方程，隨機(jī)方程構(gòu)成系統(tǒng)，系統(tǒng)加上恒等式構(gòu)成模型。模型是對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的抽象和簡(jiǎn)化。1.何謂數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是客體反映信息之一，這種信息如以量的標(biāo)志顯現(xiàn)出來(lái)，就稱其為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是一定條件下客體在量的方面的綜合表現(xiàn)。在開(kāi)始一項(xiàng)研究工作時(shí)，

52、最基本的工作之一，就是收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)按其本義來(lái)說(shuō)是定量的（計(jì)數(shù)或計(jì)量）的。但在實(shí)際應(yīng)用中，它們可以是定量的，也可以是定性的，或者是兩者的結(jié)合。隨著人類認(rèn)識(shí)客體技術(shù)的提高與認(rèn)識(shí)層次的深化，數(shù)據(jù)的外延還在不斷的擴(kuò)大。2.幾類常用的樣本數(shù)據(jù) 時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一批按照時(shí)間先后排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 （同一空間、不同時(shí)間） 截面數(shù)據(jù)是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。 （同一時(shí)間、不同空間） 虛變量數(shù)據(jù)也稱為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，一般取0或1。虛變量經(jīng)常被用在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，以表征政策、條件等因素。（用01表示的“非此即彼”的變量） 混合數(shù)據(jù)（合并數(shù)據(jù)）2.1時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的定義時(shí)間序列數(shù)據(jù)舉例采納時(shí)間序列

53、數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time Series Data）時(shí)間序列數(shù)據(jù)又俗稱為縱向數(shù)據(jù)。例如，我國(guó)自改革開(kāi)放的1978-2000年GNP數(shù)據(jù)。在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中稱它為流量，在統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)上稱它為時(shí)期數(shù)。時(shí)間序列的時(shí)間是變化的。常用的時(shí)間間隔有：年、季度、月、周（7日或5日）、日時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常存在季節(jié)變動(dòng)和序列相關(guān)自相關(guān)（誤差的協(xié)方差不等于0，即前期誤差與后期誤差之間存在相關(guān)）。而截面數(shù)據(jù)通常存在異方差（誤差方差不是一個(gè)常數(shù)）。采納時(shí)間序列數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng)（1）樣本區(qū)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)行為的一致性，例如80年代后期以來(lái)為供大于求（居民收入和出口額），80年代中期以前為供不應(yīng)求（資本、勞動(dòng)等）（2）樣本點(diǎn)之間

54、數(shù)據(jù)具有可比性，價(jià)值形態(tài)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)往往是不可比的，應(yīng)當(dāng)消除物價(jià)因素的影響（3）樣本觀察值過(guò)于集中，不能反映經(jīng)濟(jì)變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，應(yīng)增大觀測(cè)區(qū)間（4）時(shí)間序列誤差項(xiàng)間往往存在序列相關(guān)（自相關(guān)）2.2截面數(shù)據(jù) （Cross-Section Data）截面數(shù)據(jù)又俗稱橫向數(shù)據(jù)，是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。研究某個(gè)時(shí)點(diǎn)上的變化情況。例如，工業(yè)普查數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)、家計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)等。在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中稱它為存量，在統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)上稱它為時(shí)點(diǎn)數(shù)。截面數(shù)據(jù)的時(shí)間是凝固的。截面數(shù)據(jù)中大多存在異方差，必須引起注意。采納截面數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng)（1）樣本點(diǎn)間的同質(zhì)性（樣本與母體的一致性），截面數(shù)據(jù)很難用于總量估計(jì)。（2

55、）截面數(shù)據(jù)一般存在誤差項(xiàng)的異方差，例如服裝需求量的模型中氣候因素沒(méi)有包括在解釋變量中，該影響則被包含在隨機(jī)誤差中，如果該項(xiàng)影響構(gòu)成隨機(jī)誤差的主要部分，則可能出現(xiàn)異方差性，為什么？對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，即對(duì)于不同的收入的消費(fèi)者，由于氣候變化帶來(lái)的對(duì)服裝需求量的影響是不同的。高收入者在氣候變化是可以拿出較多的錢購(gòu)買服裝以適應(yīng)氣候的變化，而低收入者的適應(yīng)能力則很有限。則會(huì)有不同的方差。2.3虛擬變量（Dummy Variables Data）數(shù)據(jù)的定義虛擬變量是只取1或0之一的一個(gè)變量，一般用以表示定性變量，例如政策變量、條件變量等。虛擬變量組合起來(lái)可以表征多種狀態(tài)。使用的虛擬變量的個(gè)數(shù)=欲表征的狀態(tài)數(shù)

56、-1，3種狀態(tài)只用2個(gè)虛擬變量，若3狀態(tài)采用3個(gè)虛擬變量，將造成多重共線。用虛擬變量表示定性數(shù)據(jù)性別D衛(wèi)生等級(jí)D1D2男0不清潔10女1清潔01最清潔112.4合并數(shù)據(jù)（Pooled Data）合并數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)的合成體。例如，1978-1999年我國(guó)各省市城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)查資料。板面數(shù)據(jù)（Panel Data）又稱縱向數(shù)據(jù)是一種特殊的合并數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)的來(lái)源：各種經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)專門調(diào)查取得的數(shù)據(jù)人工制造的數(shù)據(jù) 4.樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量 完整性，即模型中包含的所有變量都必須得到相同容量的樣本觀測(cè)值。 準(zhǔn)確性，有兩方面含義，一是所得到的數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確反映它所描述的經(jīng)濟(jì)因素的狀態(tài)，即統(tǒng)計(jì)數(shù)

57、據(jù)或調(diào)查數(shù)據(jù)本身是準(zhǔn)確的；二是它必須是模型研究中所準(zhǔn)確需要的，即滿足模型對(duì)變量口徑的要求。例如，在生產(chǎn)函數(shù)模型中，作為解釋變量的資本、勞動(dòng)等必須是投入到生產(chǎn)過(guò)程中的、對(duì)產(chǎn)出量起作用的那部分生產(chǎn)要素，以勞動(dòng)為例，應(yīng)該收集生產(chǎn)性職工人數(shù)，而不能以全體職工人數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)。 可比性，也就是通常所說(shuō)的數(shù)據(jù)口徑問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)范圍口徑的變化和價(jià)格口徑的變化，必須進(jìn)行處理后才能用于模型參數(shù)的估計(jì)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，是從樣本數(shù)據(jù)中尋找經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本身客觀存在的規(guī)律性，如果數(shù)據(jù)是不可比的，得到的規(guī)律性就難以反映實(shí)際。 一致性，即母體與樣本的一致性。例如，用企業(yè)的數(shù)據(jù)作為行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型的樣本數(shù)據(jù)，用人均收入與消費(fèi)的數(shù)據(jù)作

58、為總量消費(fèi)函數(shù)模型的樣本數(shù)據(jù)。 完整性指模型中包含的所有變量都必須得到相同容量的樣本觀測(cè)值。這既是模型參數(shù)估計(jì)的需要，也是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身應(yīng)該具有的特征在實(shí)際中，“遺失數(shù)據(jù)”的現(xiàn)象是經(jīng)常發(fā)生的，尤其在中國(guó)，經(jīng)濟(jì)體制和核算體系都處于轉(zhuǎn)軌之中。在出現(xiàn)“遺失數(shù)據(jù)”時(shí)，如果樣本容量足夠大，樣本點(diǎn)之間的聯(lián)系并不緊密的情況下，可以將“遺失數(shù)據(jù)”所在的樣本點(diǎn)整個(gè)地去掉如果樣本容量有限，或者樣本點(diǎn)之間的聯(lián)系緊密，去掉某個(gè)樣本點(diǎn)會(huì)影響模型的估計(jì)質(zhì)量，則要采取特定的技術(shù)將“遺失數(shù)據(jù)”補(bǔ)上 準(zhǔn)確性 準(zhǔn)確性有兩方面含義：一是所得到的數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確反映它所描述的經(jīng)濟(jì)因素的狀態(tài)，即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或調(diào)查數(shù)據(jù)本身是準(zhǔn)確的；二是它必須是模

59、型研究中所準(zhǔn)確需要的，即滿足模型對(duì)變量口徑的要求； 例如，在生產(chǎn)函數(shù)模型中，作為解釋變量的資本、勞動(dòng)等必須是投入到生產(chǎn)過(guò)程中的、對(duì)產(chǎn)出量起作用的那部分生產(chǎn)要素，以勞動(dòng)為例，應(yīng)該是投入到生產(chǎn)過(guò)程中的、對(duì)產(chǎn)出量起作用的那部分勞動(dòng)者。于是，在收集樣本數(shù)據(jù)時(shí)，就應(yīng)該收集生產(chǎn)性職工人數(shù)，而不能以全體職工人數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)，盡管全體職工人數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是很準(zhǔn)確的，但其中有相當(dāng)一部分與生產(chǎn)過(guò)程無(wú)關(guān)，不是模型所需要的 可比性是通常所說(shuō)的數(shù)據(jù)口徑問(wèn)題人們?nèi)菀椎玫降慕?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，一般可比性較差，其原因在于統(tǒng)計(jì)范圍口徑的變化和價(jià)格口徑的變化，必須進(jìn)行處理后才能用于模型參數(shù)的估計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，是從樣本數(shù)據(jù)中尋找經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本

60、身客觀存在的規(guī)律性，如果數(shù)據(jù)是不可比的，得到的規(guī)律性就難以反映實(shí)際不同的研究者研究同一個(gè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，采用同樣的變量和數(shù)學(xué)形式，選擇的樣本點(diǎn)也相同，但可能得到相差甚遠(yuǎn)的模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。原因在于樣本數(shù)據(jù)的可比性 一致性指母體與樣本的一致性違反一致性的情況經(jīng)常會(huì)發(fā)生例如，用企業(yè)的數(shù)據(jù)作為行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型的樣本數(shù)據(jù)，用人均收人與消費(fèi)的數(shù)據(jù)作為總量消費(fèi)函數(shù)模型的樣本數(shù)據(jù)，用31個(gè)省份的數(shù)據(jù)作為全國(guó)總量模型的樣本數(shù)據(jù) 三、模型參數(shù)的估計(jì) 模型參數(shù)的估方法，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容。在建立了理論模型并收集整理了符合模型要求的樣本數(shù)據(jù)之后，就可以選擇適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)模型，得到模型參數(shù)的估計(jì)量。參數(shù)的定義和分類反映