计量经济分析方法与建模

⑴ 计量经济学方法与一般经济学方法有何区别

计量经济学相当于经济学与统计学的结合，一般利用数据检验理论模型，进行实证研究。

⑵ 如何用情景分析法建立计量经济学模型

石油与石油产量,固定资产原值,职工人数,电力消耗量有关.可能是对数模型,也有可能是线性模型.(自己没做关于这个方面的统计)
检验则包括经济检验,统计检验,计量经济学检验和模型预测检验.经济检验就是根据实际情况看你建立模型后得到的方程是否符合原理,其余的检验可以都用EVIWS软件来做.

⑶ 计量经济学模型与数学模型的主要区别。

优点：
它首先把经济理论表示为可计量的数学模型即经济计量模型，然后用统计推论方法加工实际资料，使这种数学模型数值化。这种分析方法有两个特点：①理论与观察资料相结合，赋予理论以经验的内容；②将随机因素对经济关系的影响纳入分析之中，得出的结论具有概率性。
缺点：
1、简单地用数学公式描述经济运行规律,对社会经济问题中难以量化的因素无法表现和处理
2、忽视运用计量经济模型进行实证分析的理论基础,直接将模型应用于经济分析之中
3、建立计量经济模型的数据有限或数据质量不高
4、对当前与未来条件的一般假设不切实际

⑷ 计量经济学中6种模型分别是什么

经济学模型有很多，没有确定的多少种。包括宏观经济学、微观经济学、国际经济学、流通经济学、计量经济学等等，各门课中都有许多相关的经济学模型。如生产模型，索洛模型，罗默模型，IS_ID模型、是IS-LM-BP模型，总需求-总供给模型和蒙代尔弗莱明模型等等。

经济模型是一种分析方法，它极其简单地描述现实世界的情况。现实世界的情况是由各种主要变量和次要变量构成的，非常错综复杂，因而除非把次要的因素排除在外，否则就不可能进行严格的分析，或使分析复杂得无法进行。

通过作出某些假设，可以排除许多次要因子，从而建立起模型。这样一来，便可以通过模型对假设所规定的特殊情况进行分析。经济模型本身可以用带有图表或文字的方程来表示。

理论模型的设计

在单方程模型中，变量分为两类。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。可以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。

以上内容参考：网络-计量经济模型

⑸ 如何建立计量经济学模型

理论模型建立
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，并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。 就是一个理论模型。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，变量分为两类。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。可以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，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，我们可以用总产值来表征产出量，用固定资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。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。
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，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。
其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估 计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。
第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。
2、确定模型的数学形式
选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。
选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。
3、拟定理论模型中待估参数的理论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是：
0＜α＜1，0＜β＜1，α＋β≈1，0＜γ＜1并接近0，A＞0。

⑹ 时间序列分析的建模思想与计量经济分析的建模思想有何不同

①用观测。例如。不规则波动,如果是反常现象，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分，它不是朝着单一方向的持续变动。循环波动，谱分析等)，例如采用门限回归模型，预测该时间序列未来值。跳点是指与其他数据不一致的观测值。预测未来一般用ARMA模型拟合时间序列、生产条件，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型，而是涨落相同的交替波动，从而深入了解给定时间序列产生的机理：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动，利用时间序列分析方法。只含有随机波动的序列也称为平稳序列、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合，应用相关数理知识在相关方面的应用等。②根据动态数据作相关图。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,统计模型的建立与推断，数学知识不再是空谈理论。季节变动，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。③辨识合适的随机模型。组成要素一个时间序列通常由4种要素组成。趋势。系统分析当观测值取自两个以上变量时。基本步骤时间序列建模基本步骤是，再用适当模型去拟合这个差分序列，求自相关函数。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述、控制与滤波等内容，以及关于时间序列的最优预测，第二个月，但与趋势不同，可以对未来各月的雨量进行预报、季节变动。它是诸如气候条件。循环波动的周期可能会持续一段时间、循环波动和不规则波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动，化为平稳时间序列。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性。主要用途系统描述根据对系统进行观测得到的时间序列数据。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。如果跳点是正确的观测值。对于平稳时间序列、季节变动和周期波动之后的随机波动,在建模时应考虑进去，记录了某地区第一个月，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系，则应把跳点调整到期望值、调查，并能发现跳点和拐点。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法。随着计算机的相关软件的开发，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合，第N个月的降雨量。对于短的或简单的时间序列、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据,进行曲线拟合：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动：趋势时间序列分析(Timeseriesanalysis)是一种动态数据处理的统计方法，进行相关分析，……、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中、统计。如果存在拐点。决策和控制根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上。简介它包括一般统计分析(如自相关分析，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动，研究随机数据序列所遵从的统计规律。相关图能显示出变化的趋势和周期，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，以用于解决实际问题：是时间序列中除去趋势

⑺ 什么是计量经济学计量经济学方法与

是不是大学经济学就一定比小学经济学高深呢？不一定，可能很难，但未必是对的。你所接触到最稳定的科学，是中学教科书，那些都是公认的基础。而越往上，越容易被推翻。

拖了这么久，因为这种文章人们是不愿意读的，对科学没有一点兴趣，所以我也懒得写。最近又有人搬出来了，那我来科普一下。

你可能听说过奥派鄙视计量经济学，但是没有任何人解释一下他所鄙视的是什么东西。

计量经济学算是比较难的课，分为上下两部分。第一部分很简单，初中毕业的人应该也能理解，学过方程就可以。

比如我们统计了全班上课的时间设定为a, 做作业的成绩为b，这学期的考试成绩估值为E。那我们把所有的数据汇总后解方程，总结成公式，得出的就是E= 10a+5b+u。10和5就是你解方程得出来的系数。

也就是当你上了1个小时课，作业成绩为10的时候，你的预期成绩就是60（a=1,b=10时，E=60+u）。当你上了10个小时课，没交过作业的时候，预期成绩是100（a=10,b=0时，E=100+u）

u是什么，是“不可观测量”。现实中总有一些东西是可能影响你成绩的，但是又无法察觉出来，比如你家距离学校的路程l。因为路程会耽误时间，导致你回家做功课的时间减少，或者消耗你更多的精力，让你提前疲惫。

如果我们确定l对成绩有相关性，比如每增加一公里最后让你的成绩减少0.5分。那我们的公式就变成了E=10a+5b-0.5l+u

还有，家庭情况，是否单亲，也会影响孩子的心情，进而影响成绩，有可能单亲的孩子更厌学。还有可能单亲的孩子见证了老妈的辛苦，从而更加的上进。通过统计数据后我们发现单亲家庭普遍比非单亲家庭的成绩低20分。那这个“是否单亲”，也要在公式中体现出来。当单亲时，我们的变量取值为1，非单亲时，这个变量取值为0,平时用m来代替，这个就叫做“虚拟变量”。公式为E=10a+5b-0.5l-20m+u

单亲时m=1，公式成为E=10a+5b-0.5l-20+u

这个公式也叫做模型，数学模型。你总听到“建模建模”，就是指得出一个这样one for all的公式。

你可能发现了个问题，就是这个公式可以无限延长。比如跟气候有没有关系，你说下雨天w多了就影响了上课时间，进而影响成绩，可以，去调天气数据。你又说谈恋爱o会影响成绩，可以，统计下有对象的和没对象的数据。

把这两个变量加进去得出的模型是：E=10a+5b-0.5l-20m-100w+5o+u

翻译过来是每多下一天雨，成绩就减少100分。看意思天气这个影响好大啊？

这违背我们的常识了，我们就要去检测上面这个模型。去测它的方差（R square）。

得出的结论是天气它不是一个有效的典型因素。这个公式里应该把天气因素剔除掉。怎么理解？当天气对成绩有影响时，他下一天雨会让成绩减少100分。但是，99%的情况下天气是对成绩没有影响的。

举个例子就是当天气下特大暴雨的时候，整个城市就水漫金山，直接瘫痪了，根本没法去考场，但是这种情况微乎其微，根本不值得加入进公式里。

这就是经典的统计参误。类似的还有很多种，比如人均gdp 1万美金，和你挣了1万美金，就差飞了。小编们无数次用数据来误导你，制造个大新闻。只要瞎J8分析就会得出不同的结论。

公式有一个缺陷，就是外部世界是在不断变化的，今天可以用的模型，到了明天再用可能就不准了。当我们考虑到了事物的动态变化，这就引出了计量经济学的第二部分：时间序列。

也就是说，公式是会随着时间的推进而实时变化。

这算是计量的一个革命，动态公式。时间(t)在变化，你的预测的模型和结果也在变化。

举例如果拿来预测股价，比如今年的时间我们视为t，去年是t-1，明年就是t+1。

当你写公式时，今年的股价是和去年的股价是有关的。我们要把去年的数据带进去。但是呢，去年的数据又是和前年的数据相关的，前年的数据又是和大前年的数据相关。

类似于俄罗斯套娃。非常复杂，但最后用数学公式，大数定理等等都消掉了，可以出一个简易的公式。

时间序列大概的原理就是这样，剩下的不讲了，跳过。大概就是这个样子：



就是这种数理概念，应用在计算经济上，就成为了计量经济学。平时的经济学是可以告诉你趋势的。比如增加最高工资会降低就业率，但是每增加1美金的最低工资会让就业率降低几个百分点呢？这个传统经济学就答不上来了。计量经济学家大喊一声，我知道！回答了老爷的问题，就受到了青睐。

比如预测明年的GDP，新增就业人口为p亿， 产值人均1万美金，去年的gdp是80亿美金，如果出现新冠疫情c则会减少20亿，统计后得出的公式为：E(gdp)= 80+0.0001p-20c+u

把现实公式化。有了公式，我们再查出几个变量，就可以推测出今年的gdp。

但是这个是非常粗糙的预测，即使你再加10个变量也不够，影响经济的因素实在是太多了，比如闹海啸了，闹旱灾了，中美断交了。世上有太多的黑天鹅，在不可观测量u里，却对经济影响巨大。可能中美断交这一件事的权重，就比你前面的所有变量加一块的影响都大，那你那公式还有什么意义？

“模型动态变化”是一个非常好的理念，但我觉得要来预测经济还是远远不够。黑天鹅太多的时期里，你或许更应该和新闻，消息相关。

比如说这一秒你的模型是今年GDP= 106%*去年的GPD。

下一秒电视下面突然弹出了个Breaking News，特大新闻：川普已当选总统，会发生贸易战，那动态公式也应该改成GDP=105%*去年的GDP。

或者新闻弹出来的是川普被抗议者给击毙了，爆发内战，US解体，美金作废，帼成为世界老大，1RMB换7美金，一带十路，万国来朝。那公式瞬间就该变成GDP=去年GDP乘5。

没有这种能力，计量对一个这么大的社会的预测，还是太嫩了。

公式化看着给人一种很科学的印象，以至于券商们可以出个人工智能大数据预测股价涨跌的IP来忽悠股民入市：亲，我公司有“量化交易”，根据数据起伏自动交易，保你稳赚不赔，充钱试试吧？

但很多事是无法量化的，我认为GDP的预测都不可靠，对GDP的预测完全是错的，就不该预测。

这种数理预测适用于在工业革命以前，工业革命之前你问一个农民，明天你做什么，他会说跟今天做的一样。我告诉你前十年每年的gdp增幅是6%，那我让你预测下明年的涨幅，你会蒙哪个数？还是6对吧。所以在这种情况下，历年gdp连起来是可以接近直线的。



顺着图片的曲线，可以描出19年，20年，2021年点在哪里，做出预测。但科技爆发之后，可能明年的GDP就一飞冲天了，或者来了地震疫情，gdp又突然跌入谷底了。

你前年的gdp是90亿，去年的GDP是95亿，今年的GDP是100亿，明年的gdp是多少？完全可能是130亿。因为今年路通了。要想富，先修路。

同理，在微信产生之前，运营商们每年收着几百亿的短信费。有了微信后就几乎清零了，可能当年的GDP就减少了。

⑻ 计量经济学方法论的主要步骤

概括而言，计量经济分析分为模型设定、参数估计和模型检验3个步骤。

1）模型设定

模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。 模型的类型很多，例如：物理模型、图形、数学模型（如方程式）计量经济学中用的主要是数学模型。 经济模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，是对复杂经济现象的简化与抽象。 经济现象或过程变化的规律性是客观存在的，但却很可能是未知的，模型实际是研究者对这种规律性的某种认识和某种界定。

计量经济模型的基本要素主要由3部分构成：经济变量、经济参数和随机误差项。 经济变量是表现经济变量相互依存程度、决定经济结构和特征、具有相对稳定性的因素（通常不能直接观测）。 随机误差项是模型中没有包含的所有因素的代表，而包含随机误差是经济模型与计量经济模型的根本区别。 例如：Y＝α＋βX＋μ，Y——消费支出，X——收入，μ——随机误差项，α、β——参数，这里的β是边际消费倾向。

2）参数估计

经济参数是变量间数量关系和经济数量规律性的具体体现，获取经济参数的数值是经济计量分析的主要目的。 为什么要对参数作估计呢？ 一般来说参数都是未知的，参数又不可直接观测，由于经济关系有一定不确定性，存在随机误差，参数也不能通过变量值去精确计算。只能依据变量的观测值，选择适当的方法，去对参数加以估计。 如何通过变量的样本观测值，科学、合理地去估计和检验总体模型中的参数，是计量经济学的核心内容。

3）模型检验

对模型加以检验，主要是因为：①建立模型的理论依据可能并不充分；②用于模型估计的统计数据或其他信息可能并不可靠；③样本可能较小，所得结论可能只是抽样的某种偶然结果；④可能违反计量经济方法的某些基本前提（或假定）。 模型检验的主要内容有：对模型和所估计的参数加以评判；判定模型及所估计的参数在经济理论上是否有意义；判定用于估计参数的方法是否符合其假定前提；判定所得估计结论在统计意义上是否可靠。

⑼ 【求助】用计量经济学方法建立模型并分析

你因变量是什么？仔细解释一下。样本空间有多大？

一般有两种方式：

1. parametric model。可以从比较简单的线性模型开始。当然，你要至少测试一下heteroskedasticity。我估计应该是hetero的，所以，你不能用普通的OLS test去检验显着性。而是要用hetero robust 的方法去计算variance matrix，然后才能得到正确的显着性测试。尤其是你样本空间小的时候，你必须要注意这一点。之后，你就可以根据显着性测试的结果，来判断各个自变量对因变量的影响。然后把不显着的变量排除掉，看看更加parsimonious的模型是否更加适合。最后就是针对比较显着性的变量，看他们的系数的正负、大小来判断对因变量的影响。
   

2. 另一种比较流行的方法是用nonparametric model来计算。除了建模方式不一样之外，其他的具体解释和上面parametric model是一样的。nonparametric 有自己的有点。但当样本空间比较小的时候，nonparametric 对kernel的假设会显的过度强硬，因此当样本空间不大的时候，要小心点儿用。

这片文章你看看，

home网络wlu网络e/~smitkam/274/pdfs/zhao网络pdf （把网络换成点 "."）。

作者写的就是中国劳动力转移的问题。不过作者的因变量是针对转移决定的逻辑变量，也就是1和0。所以，他很自然能的是用logit model做的。这也是为什么我要问你因变量是什么的原因。

⑽ 高铁梅 计量经济分析方法与建模怎么样

建议你参考高铁梅的计量经济分析方法与建模：eviews应用及实例你要的操作都能学到，网上有这个电子版的下载！