经济计量模型法_百度百科
经济计量模型法
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1950年代克菜因大力倡导经济计量模型法预测经济变化，当时构造的模型大都是以为构架，从克莱因一古尔德伯格模型衍生出来的。
经济计量模型法定义
经济计量模型法是将相互联系的各种经济变量表现为一组联立方程式，来描述整个经济的运行机制，利用历史数据对联立方程式的参数值进行估计，根据制订的模型来预测经济变量的未来数值。
经济计量模型法发展
1960年代以来，预测机构纷纷构造各种各样模型，广泛用来进行短期。
到1970年代出现了依据和理论构造的模型。比较著名的模型有、沃顿经济计量社的沃顿预期模型、蔡斯经济计量社模型、数量经济研计班模型、经济分析局(BEA)、的FMP模型、圣路易、费尔模型。
经济计量模型法工作程序
经济计量模型预测的一般程序是:
a．对短期经济变化进行系统分析,建立描述短期的理论模型;
b．搜集有关的的统计资料;
c．利用方法对模型的参数进行估计;
d．对模型参数的估计值进行检验,判别这些估计值是否满足要求,是否可靠;如不合标准,则须对模型重新进行估计;
e．预测,确定滞后变量;
f．应用模型进行预测,并对预测进行评价。
工作程序的a—d是构造经济计量模型,也是经济计量模型预测的基础步骤。
和这些变量之间的关系(即确立模型的数学形式),是构造经济计量模型的重要环节。这里要求模型构造者具有运行机制的理论知识和熟悉有关的信息资料。关于运行模式,学界提出各种各样的理论。因为战后在学界占主流地位,五六十年代构造的经济计量模型,都是根据的和就业决定理论设计的。如克莱因—古尔德伯格模型、沃顿模型、蔡斯模型、布鲁金斯模型、经济分析局(BEA)模型、联邦储备(FMP)模型等。到了70年代初期,出现了生产增长停滞、同时持续上涨的“”局面。失灵,理论盛行,和也相继兴起。近几年以和为理论基础设计的模型不断出现。原来根据设计的模型也都进行了程度不同的修正。至于模型中包含的变量和方程式数目,即模型的规模大小,则视预测的对象、研究的目的、利用的数据资料及使用的计算工具而定。经济计量模型法盛行以来,设计的模型日趋大型化和细化。开始时设计模型一般只有几十个变量和几十个方程式,近年来由于计算技术进步和统计资料增多,包含几百个乃至几千个变量和方程式的模型已是比比皆是了。
的数据来估计方程中的参数值。因此,搜集并熟谙有关的统计资料也是构造经济计量模型的重要步骤。在美国,政府和私人统计机构提供了比较丰富的关于各经济领域的统计资料。美国政府统计机构建立的计算体系把全国进行综合的系统的数量记录和表述,从而为估计经济计量模型提供了数据基础。
模型的估计是利用方法对给定的统计资料进行一系列的数值计算。估计过程包括以下几个步骤:
应用各种识别条件检验模型中各个方程是否可以识别;
考察变量之间是否存在多重共线性;
选择适当的估计方法(估计方法有普通最小平方法、两阶段最小平方法等)。估计模型参数时,一般是采用试验程序在计算机上对各种模型形式进行试验,以求得模型估计参数的最优值和模型的最优形式。模型估计出来后,必须对估计结果进行检验和评定,以便确定模型的。
检验工作包括以下几方面:
检验,即估计的模型是否符合经济意义;
统计检验,即根据统计理论检验模型参数估计值的,包括拟合程度检验(统计量 R2),回归方程的(统计量F),估计值的检验(统计量t);
检验,包括识别条件检验,序列相关检验;
模型的实际预测检验,即模型的超样本特性检验。
使用估计的经济计量模型进行事前预测,首先是预测模型中的和确定滞后变量;其次是将估计的模型(结构模型)改为简化形式;再次将外生变量和滞后变量代入模型求得内生变量数值;最后还要对预测结果进行评价。
和确定滞后变量
经济计量模型一般包含若干。使用模型进行预测,是以外生变量为已知数来计算内生变量的数值。因此要先在模型之外应用其他预测方法估算,或根据判断做出假设。模型中包含的滞后变量要在预测前根据有关资料先行确定。
的未来数值
经济计量模型预测一般是根据模型的简化式进行的。这需要先将估计的模型结构形式改为简化式,即将要预测的内生变量都用和滞后变量表示。进行预测时将预测值和滞后变量确定值代入简化式即得内生变量的预测值。在最后确定内生变量的预测值时,通常还要根据和变化趋势加以判断并反复修正,以提高预测的精确度。
经济计量模型法发展趋势
经济计量模型法兴起初期,因为预测比较精确,很受美国经济界的赞赏。70年代中期以来,预测成绩下降;一些著名模型做的预测也多次失误,于是经济界对模型预测普遍产生怀疑。
但是，界多数认为经济计量模型预测具有一系列优点:
a．模型能够揭示多个变量间的相互联系,可以提供比较有效的预测结构;
b．构造模型根据和原理,这样能够测定预测的可靠程度;
c．能够重复做有关的预测,可以用来评价各项。
另一方面,经济计量模型预测也存在一些缺点:
a．模型只是把错综复杂的经济现实简化、抽象化,它不可能真实地揭示运行情况;
b．模型的结构是根据历史估计得的,而间的相互联系在不断变化,用固定的模型结构预测未来,得不到十分精确的结果;
c．估计模型结构所依据的数据和估计方法尚未臻完善;
d．使用模型进行预测的程序还不够健全
企业信用信息君，已阅读到文档的结尾了呢~~
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 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各种模型参数估计方法OLS WLS GLS TSLS IV如何选择模型参数估计方法关于应用软件的使用
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建立计量经济学模型的步骤和要点
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建立VAR模型的话可以对经过标准化后的数据建模吗？还是必须用原始数据？
载入中......
可以建立。做log处理是因为数据一阶不平稳，跟你前期的数据处理没什么必然联系。
你这个数据标准化是消除量纲
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你是怎么对其进行标准化？为什么要标准化？不影响实质的话，没关系。
wsyuanan 发表于
你是怎么对其进行标准化？为什么要标准化？不影响实质的话，没关系。用（原始数据减去其平均值）再除以标准差得到标准化后的数据。原因：研究的是影响房价的相关因素各因素之间由于单位数量级的问题相差很大。经过标准化后的数据可以消除单位的影响。问题：不知道用比准话后的数据能否建立VAR模型？还是否要对其做log处理？
追风的猫 发表于
用（原始数据减去其平均值）再除以标准差得到标准化后的数据。原因：研究的是影响房价的相关因素各因素之 ...可以建立。做log处理是因为数据一阶不平稳，跟你前期的数据处理没什么必然联系。
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论坛法律顾问：王进律师怎么使用计量经济学模型作预测？
发布者：robinsvn&&&&&来源：网络转载
　　如何使用计量经济学模型作预测？怎么使用计量经济学模型作预测？ 　　我在芝加哥大学的博士论文题目是《美国的汽车需求：耐用消费品研究》，完成于1955年，1957年出版成书。1958年，我的论文导师Arnold Harberger教授（这位教授现在仍是加州大学洛杉矶分校的全职教授，而我已在2001年退休了）建议，把我的论文和其他更新的研究耐用品需求的论文由他集结成书，该书就是1960年由芝加哥大学出版社出版的《耐用品需求》。由于我的论文已经出版过了，我写了一篇题为《汽车的统计需求方程和在预测中的应用》的论文，放在他的书中。在这篇文章里，我用了1957年出版的书中的方程，使用1921年至1953年的年度数据估计方程，来预测1954年至1957年美国的汽车销量，并比较了预测结果。在这四年中，方程的预测结果和实际的汽车销量非常接近。如果预测值和实际销量的差距足够小，就能得出1953年至1957年需求预测方程不变的结论。 　　这个差距是否足够小，需要一个统计检验。我开发了一个统计检验来回答这个问题，并把我的工作成果发表在1960年的《计量经济学》上，这种方法后来被叫做&邹检验&，在目前的计量经济学课本中都可以找到。上世纪50年代末，通用汽车公司使用我的方程预测汽车销量。通用的首席经济学家Andrew Court定期通知我预测的准确性，事实证明预测效果不错。 　　用计量经济学方程预测包括如下步骤： 　　（1）根据经济理论构建一个计量经济学方程或连立方程； 　　（2）使用统计数据估计方程，确保提出的方程能拟合数据； 　　（3）假设方程在未来不变，依据此方程做出预测。在预测汽车销量的例子中，第一步由我1957年出版的书完成了。我提出一种假说（当时是新的假说），对使用中的汽车存量（指汽车的总量，其中新车的权重高于二手车）的需求取决于汽车的相对价格（汽车价格指数除以美国CPI）和实际收入。这是基本的经济理论：对消费品（这个理论尤其适用于非耐用消费品，但如果按我建议的那样用全部存量度量需求，那么对耐用消费品也适用）的需求和价格负相关，和消费者收入正相关。第二步要求搜集使用中的汽车数量的数据、汽车价格指数（我必须自己构建这一价格指数，因为当时并没有公开的数据可用）、美国的CPI和消费者收入（这两个指标有公开数据）。以上数据解释了汽车全部存量的需求方程。为了得到年度购买数量，我使用了如下事实：年度购买量是总存量的变化减去当年存量的折旧。在第三步我假设需求方程有效，并对1968年的价格和收入进行了一些假设，得到预测结果为1968年的汽车销量将略高于800万辆车，而在上世纪50年代中期年度汽车销量约为500万辆。后来证明1968年的预测结果是正确的。 　　第二个例子是，1967年我在《美国经济评论》上发表的题为《技术变化和对计算机的需求》的论文中，估计了大型计算机全部存量的需求方程。一个主要的问题是：如何建立一个合适的数量指数，能包含我的研究覆盖的1954年至1965年这个时间范围中多种多样的计算机类型。如果没有新机型进入市场，那就可以简单地使用任何一年，比如说1964年的各种计算机数量的加权平均值，用它们在基年，比如说1960年的价格作为权重。为了处理在1960年之后进入市场的新型计算机，我必须估计它们在1960年的假定价格，而在1960年它们并不存在。 　　如果我们假设价格和计算机的基本特征之间存在稳定关系，那么就可以完成这个任务。这些基本特征包括：1）乘法时间；2）存储容量；3）存取时间。我使用1960年的数据来估计这个关系，然后使用这个关系根据1964年每种计算机的三个特征来估计它们在1960年的假定价格。同样的思想也能用来构建1964年的计算机价格指数，以1960年为基年，用这些产品在1964年的价格来虚拟1960年的价格。IBM有个经济学家小组为公司做预测和经济分析。这个小组使用我的方程预测，发现在1960年代后期的预测结果相当准确。 　　上面介绍的方法可以用来预测小型计算机以至iPhone、iPad和它们使用作为原材料的产品。第一步是构建一个方程来解释近十多年来该产品的需求。需求的数量与价格负相关，与收入变化率正相关。使用收入的变化率是基于我1957年研究汽车需求的书中的结论。对产品或它们使用的原材料存量的需求取决于收入。这些产品新的购买量就是存量的变化（减去少量折旧），因此产品的需求取决于收入的变化率。可以使用和计算机同样的方法构建产品的数量指数和价格指数。第二步中，可以使用有关数据估计需求方程。使用方程预测产品销量的准确性，要取决于这方程在未来不变的假设，并要求使用方程中价格指数和收入变量未来值的准确估计。这些假设必须经得起严格检验，才能得到相当准确的预测。
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本帖最后由 liwei9591 于
00:49 编辑
我是研一的，丝毫没有计量的基础，但是导师让我做一个项目，需要用到计量的模型，数据主要是面板数据。问题来了，导师想让我在7天内做出来大概几十篇英文文献的文献综述，包括模型、自变量、因变量等等的总结，但是我现在拿着文献看里面的东西感觉完全不知道原理是什么。求大神指导，如何在一周的时间内看懂英文计量模型，明白里面各种关系的含义，明白各种术语，各种检验的含义，看懂计量结果的表格，尤其是尽量让掌握面板数据的stata或者eviews分析的操作方法，操作即可，推导估计没有时间了。
载入中......
求助啊，没有人帮忙么…
网上有一个计量论文的几种境界 的文章很好，找一个懂得软件的人，简单给你讲几个模型，然后你自己在做一做，就OK啦！
网上有一个计量论文的几种境界 的文章很好，找一个懂得软件的人，简单给你讲几个模型，然后你自己在做一做，就OK啦！
其实入门并不难，有一点点统计学或者数理统计基础就行，找一本不厚的中文教材，比如西南财大庞皓老师的，花一周好好看一下，那本书是配合ewiews的每章后面有case study，帮助理解
我也是过来人，说点我自己的感受吧！希望对你有所帮助。看文章最重要的是提炼出自己的东西，这些东西可以和别人的一样，也可以不同，关键是如何组织成为你自己的东西。大家都这么认为写论文都是你抄我的，我抄你的。关键是怎么样把 别人的东西变成你自己的东西。这是写文章至关重要的地方，你的思想出来了，你再根据你自己的思路去找理论支撑、找数据、构建模型、经济意义解释。数据处理不知道，可以百度上找程序，模型解释可以参照其他人的写法。相信你可以度过这个难关。
我也是过来人，说点我自己的感受吧！希望对你有所帮助。看文章最重要的是提炼出自己的东西，这些东西可以和别人的一样，也可以不同，关键是如何组织成为你自己的东西。大家都这么认为写论文都是你抄我的，我抄你的。关键是怎么样把 别人的东西变成你自己的东西。这是写文章至关重要的地方，你的思想出来了，你再根据你自己的思路去找理论支撑、找数据、构建模型、经济意义解释。数据处理不知道，可以百度上找程序，模型解释可以参照其他人的写法。相信你可以度过这个难关。
本文来自: 人大经济论坛 计量经济学与统计 版，详细出处参考：
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