【正文】 69 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 創(chuàng)立 建立第 1個應(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 Tinbergen Frisch Haavelmo Stone Klein 建立投入產(chǎn)出模型 Leontief Econometrics 2021 70 The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2021 for his development of theory and methods for analyzing selective samples” James J Heckman USA Econometrics 2021 71 The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2021 for his development of theory and methods for analyzing discrete choice Daniel L McFadden USA Econometrics 2021 72 The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2021 for methods of analyzing economic time series with mon trends (cointegration) Clive W. J. Granger UK Econometrics 2021 73 The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2021 for methods of analyzing economic time series with timevarying volatility (ARCH) Robert F. Engle USA Econometrics 2021 74 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 時間序列： 協(xié)整理論 — 現(xiàn)代宏觀計(jì)量 時間序列： ARCH— 現(xiàn)代金融計(jì)量 Engle Heckman McFadden Granger Econometrics 2021 75 美國著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、 1970年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者保羅 .薩繆爾森曾說過：“戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的時代”。 Econometrics 2021 76 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。 Econometrics 2021 77 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 Econometrics 2021 78 一、理論模型的設(shè)計(jì) 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 Econometrics 2021 79 一、理論模型的設(shè)計(jì) 在單方程模型中 ， 變量分為兩類 。 作為研究對象的變量 ， 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 。 Econometrics 2021 80 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 ） —說明應(yīng)變量變動主要原因的變量 （ 非主要原因歸入隨機(jī)項(xiàng) ） ： 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)生變量卻不能反過來影響外生變量 ： 流量 、 存量； Econometrics 2021 81 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 1. 作為研究對象的變量，也就是因果關(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 2. 作為 “ 原因 ” 的變量，例如生產(chǎn)函數(shù)中的資本、勞動、技術(shù)，是模型中的 解釋變量 ，在單一方程模型中，處于右端 Econometrics 2021 82 解釋變量與被解釋變量 ????? LbKaAY lnlnln解釋變量 被解釋變量 Econometrics 2021 83 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)選擇變量時要考慮所有入選變量之間的關(guān)系 ， 使得每一個解釋變量都是獨(dú)立的 。 Econometrics 2021 84 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)問題中，已經(jīng)明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 ? 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，如果研究的對象是消費(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。 Econometrics 2021 85 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)據(jù)來源的。如果必須引入個別對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值的選取方法 ? 第三，選擇變量時要考慮所有入選變量之間的關(guān)系，使得每一個解釋變量都是獨(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，在開始時要做到這一點(diǎn)是困難的，如果在所有入選變量中出現(xiàn)相關(guān)的變量，可以在建模過程中檢驗(yàn)并予以剔除 Econometrics 2021 86 選擇變量的其他注意事項(xiàng) 1. 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)。