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计量经济学论文

发布时间：2023-12-11 16:10:53

经济计量学论文

计量工作与生产经营　　计量工作是生产和经营管理的重要技术基础，是提高企业素质；保证产品或工程质量，促进技术进步和管理现代化的重要条件，也是有效实行技术监督的必要手段。　　现代企业生产过程中，从原材料、燃料进厂验收，生产过程工艺与质量监控，最后到成品检验都需要做大量的各种物理量、几何量、化学基等计量测试。如果把企业生产活动过程看作是科学地组织生产过程中人流、物流和信息流三“流”相互作用的过程，那么，由计量测试仪器所提供的数据信息，是企业生产信息流的主体。就是说，可测量的信息量约占整个数据信息量的80％以上。没有准确、一致、可靠的计量工作；组织科学、有效的生产和质量管理也是不可能的。所以，计量工作（包括测试、化验、分析等工作）是企业生产的重要环节，是保证零部件具有互换性和产品质量的重要手段和方法。　　那末，计量在生产经啻过程中究竟有什么作用？计量如何为质量管理服务？怎样才能做好计量工作？　　一、计量在生产经营全过程中的作用　　对进厂原材料、国料进行计量测试，以消徐生产质沉的隐患　　原料、材料与燃料的质量是否符合产品设计和生产质量的规定要求，不仅直接关系到产品或工程质量，而且还影响到生产加工过程中的质量、安全和工艺性能。如生铁进厂必须化验铁、碳、硫、磷等元素的成分，施工所用水泥必须做抗压强度试验，以免造成屋毁人亡的恶果。　　外购元器件、零部件和备种工艺装备必须严格检到合格，以确保加工和装配的质量　　电视机、收录机产品的元器件有十万分之见的不合格、就会造成产品百分之几的不合格；航天飞机中一个小垫圈的失效就可造成机毁人亡的恶果；工装质量的误差，势必造成加工和装配质量中更大的误差。因此，外购元器件、零部件和各种工艺装备务必一一检验合格后，方可投入使用。　　计量测试是进行生产过程工艺多数监控最基本、最主要的技术手段　　现代工业生产多是连续的或自动化流程生产，要依靠生产流程中各项工艺参数的准确和控制。如石油化学工业中产品质量基本上取决于生产（反应）：过程中温度、压力、流量等参数的控制；电压稳定度、输电疫率等电磁参数可影响到各工业部门的生产质量。因此，发电厂必须用各种计量仪器仪表对它们进行监控调整，以保证稳定送电。冶金工业中，成分分析和温度、压力、流量等计量参数的测量控制，更是保证钢铁与各种有色金属成品质量的关键。只有化学成分及原材料分析准、配料准。出炉温度准、合金成分控制准，一句话，计量准，才能保证钢铁或有色金属产品优。　　半成品和产品质量的最终评价，必须依赖完备科学的计量检测仪器　　零部件、半成品和产品质量如何？集中表现为对它们的技术特性和参数的测量数据是否符合标准。当前，许多企业产品质量差的主要原因，也是在计量问题上，如缺乏必备的计量检测仪器，计量检测方法落后以及计量管理不健全等。有个农机厂生产深井泵，应检项目326项中，却有116项因没有计量器具不能进行检测，这怎么保证深水泵的质量？　　计量工作是工业生产技术进步和管理现代化的基础及前提　　随着工业生产技术水平的进步和提高，高速、连续、自动的专业化自动化生产和现代化管理，都对计量技术和装备提出新的更高的要求。国外工业发达国家的冶金工业，生产效率高，产品质量好，并不在主体加工设备上，而是他们装备了现代化的计量仪器仪表和自动监控设备，能快速、精确地测量出生产过程中各项参数，并经计算机高速处理后反馈到生产中实行最优控制，使凭人工经验操作进入靠数据科学管理阶段。因此，人们已把计量检测技术和原材料、设备一起作为现代化工业生产的三大支柱。　　二、计量工作为质量管理服务的途径　　计量工作为质量管理服务的途径有三条。　　统一计量单位，统一量值，为质量管理提供准确可靠和一致的数据　　质量管理的重要特点之一，就是一切凭数据说话、数据是质量管理的重要基础，而数据的准确一致就要靠计量工作。　　我国计量工作的基本任务是统一国家的计量单位制度，保证各行各业所使用的计量器具和仪器仪表都是准确可靠的。　　我国已经统一实行了以国际单位制为基础的法定计量单位，各级计量部门正在积极主动地宣贯计量法，开展量值传递，即把国家计量基准、标准的量值准确地传递到各行业生产第一线的计量器具和仪器仪表。通过这些准确的计量器具、仪器仪表，保证被测工件、产品的质量数据准确一致。　　加强对计量器具和仪器仪表产品的质量监督　　做好量值传递工作只能对正在使用中的计量器具和仪器仪表实行定期校准和检定，保证使用中的计量仪器准确可靠。但这还不能解决计量仪器本身的质量问题。如果我们只抓使用中计量仪器的量值准确统一，不抓正在生产的计量仪器产品质量监督，就会使大量不合格的计量仪器流入市场。这不仅给量值传递工作造成越来越大的压力，而且对产品质量也构成一个极大的威胁。　　计量仪器是一种特殊的产品，随着工业化水平的提高，发展相当迅速，品种日益繁多。认真抓好对它们的质量监督和控制，就可防止“一家产品害千家”。各级计量部门正在通过“计量器具生产（修理）许可证”的发放和计量认证等工作强化监督管理。　　加强对生产过程的计量检测和监控，是加强质更自理，提高产品质量的中心环节　　计量检测和监控水平是衡量一个国家工业技术水平的重要尺度。目前，世界上工业发达国家，把原材料、设备和计量检测手段作为工业生产的三大支柱。计量检测技术发展相当迅速，随着质量管理从“事后检验”发展到“事前预防”，计量检测也由被动测量发展到主动测量，由静态测量发展到动态测量，由人工检测发展到自动检测，由成品检验发展到生产过程中检测和监控。从而强化了质量管理，并显著地提高了质量。可以说，没有先进的计量测试手段，就没有先进的产品，没有高质量。因此，如何研制、开发先进的计量检测仪器，已成为计量工作中一个十分重要的任务。　　三、建立计量确认体系，实行测量过程控制，为质量体系有效运行提供保证　　怎样做好计量工作？ISO10012《测量检测设备的质量保证要求》为做好计量工作指出了明确的方向，那就是要建立计量确认体系，实行测量过程控制。　　依据ISO10012，应对所有的测量设备进行认可和管理，并形成一个文件化的计量确认体系，确保所有计量检测设备的使用和运行符合质量要求，杜绝计量误差超出允差极限，并对每一个测量过程实行有效的控制，使其处于统计控制状态之下。具体地说，要求各类计量器具及化验、分析仪器必须配备齐全。完整无缺；保证量具及化验、分析仪器的质量稳定，示值准确一致；修复及时，根据不同情况、选择正确的计量检试方法。同时，应抓好以下几个主要环节。　　1．计量器具及仪器的正确与合理使用　　保证计量器具及仪器均正确与合理使用，是计量工作中的一个重要方面。为此应做到：①要经常对职工进行爱护计量器具及仪器的教育；②提高工人技术水平。熟练地掌握量具及仪器的使用技能；③要根据企业的生产过程和工艺特点，正确配备各种量具和仪器；④正确制定和严格贯彻执行有关规程和制度。例如最具及仪器的使用和维护制度，以及化验和分析方面的规章制度；⑤建立和健全量具及仪器使用的责任制度。　　2．计量器具的周期检定　　为了确保量具及仪器的质量，对企业所有的计量器具及仪器，无论是外购或自制的，都必须按照计量检定规程规定的检定项目和方式（或有关技术标准）进行检定。这些检定包括：　　（l）入库检定。外购或自制的计量器具在入库之前，由计量室，中央工具库检定站进行技术检定。检定合格的发入库合格证，送工具库保存备用。　　（2）入室检定。各车间工具室在从中央工具库领取计量器具及仪器时，应先由车间检查站进行入室前的检定。对入室检定合格的量具及仪器，检查站打上合格标志，送工具室保存备用。对于重要的量具及仪器，出借时必须进行校检。　　（3）周期检定。对使用中的计量器具及仪器，由检查站按照规定的周期和项目进行技术检定。实行周期检定的计量器具及仪器，必须按照检定周期日程表进行，并把检定结果记录下来，合格的换上新合格证，准予继续使用；不合格的由检定站进行修复，修复合格后，再发给合格证，提供使用。　　（4）返还检定。借用的量具及仪器用毕归还之前，由检查站作返还检定，合格的打上合格标志，送还工具室保存备用。　　所有计量器具及仪器必须经检定合格，具有合格证及标志，才准许投入使用或进行流传。　　计量器具及仪器的及时修理和报废　　对于因使用和其它原因而发生磨损的计量器具及仪器，要根据检定结果，按照损坏程度的不同而分别处理。　　凡是已经严重磨损或损坏无法修复的计量器具及仪器，该废的必须报废，该换的一定要换。对于那些经过检定发现不合格但可修复的计量器具及仪器，计量室（或站）应立即给予修复，修复后必须进行检定。使用单位或个人不能擅自对计量器具及仪器进行拆封或检修。　　4．计量器具及仪器的妥善保管　　为了保证计量器具及测试仪器质量稳定，示值准确一致，对于不在使用过程中的计量器具及仪器要妥善存放保管。　　5．改进计退器具和计量方法　　实现检验测试手段现代化。随着科学技术的发展，现代化技术设备在生产经营过程中大量采用，生产经营自动化程度不断提高，为了更好地控制产品质量，迫切要求实行计量工作的技术改革，广泛采用高效能的检验装置、专用的计量器具及仪器、现代化的测试技术设备及先进的检测方法。如采用多用途的、气动的、电动的、激光的检测技术，运用精密测量仪器仪表和电子计算机等等。　　为了做好计量工作，充分发挥它在企业生产和质量管理中的作用，企业必须设置专门的计量管理机构和理化试验室，负责组织和管理企业的计量和理化试验工作。这样，才能保证质量管理的有效实行。　　此外，开展企业计量水平定级和诊断活动，有力地促进企业计量基础工作的加强，也大大地促进了全面质量管理的深入开展。参考资料：计量工作与生产经营

计量经济学其实很简单，总结起来就几个：回归方程前的准备工作，用散点图看序列是否是线性的，不是就做对数处理。然后就是用J-B检验看是否符合正态分布。回归方程：参数的标准差，t统计检验。拟合度系数、调整拟合度系数和F检验。多重共线性的检验和修正。正相关的检验和修正。异方差的检验和修正。

计量经济学小论文

关于我国城镇居民储蓄存款模型的计量经济分析（我的姓名等信息就省略了啊呵呵）内容摘要：本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。关键词：居民储蓄存款实证分析主要因素一、问题的提出1978年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情，提高实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。二、文献综述我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响：收入因数收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。利息率传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。物价水平物价水平会导致居民户的消费倾向的改变，从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。收入分配凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。三、变量的选取及分析目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。四、数据及处理本文模型数据样本为从1979-2002年。年份城镇居民储蓄率城镇居民收入增长率一年期储蓄利率通货膨胀率城镇居民基尼系数02-89-25-25-03-319数据来源：各年份的《中国统计年鉴》注：Y代表城镇居民储蓄率X1代表城镇居民收入增长率X2代表一年期储蓄利率X3代表通货膨胀率X4代表城镇居民基尼系数五、模型及处理基于以上数据，建立的模型是：Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+uβ1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。u是随机误差项。对Y做回归利用eviews最小二乘估计结果如下VariableCoefficientSErrort-StatisticPC-045525-0000X0875X0000X9065X0000R-897971M234065AdjustedR-875298SD116109SE041002Akaikeinfocriterion-360748S030260Schwarzcriterion-113901L64860F-60525Durbin-W541473Prob(F-statistic)000000根据以上结果，初步得出的模型为Y=-264646+317426X1+024054X2+024476X3+127523X经济意义的检验该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。统计检验从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=897971，2值为875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。多重共线性的检验从F值可知此模型整体显著，但是分析各个变量后发现X1和X3不显著，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3这个变量，重新做回归分析得到：Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+uVariableCoefficientSErrort-StatisticPC-041322-0000X0119X0000X0000R-897094M229740AdjustedR-881658SD115517SE039739Akaikeinfocriterion-461967S031583Schwarzcriterion-265624L54360F-11739Durbin-W556309Prob(F-statistic)000000从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。因此模型可设为Y=-271487+314787X1+024487X2+145280X异方差性检验对新模型进行异方差性的检验，运用white检验，得到如下结果：WhiteHeteroskedasticityTest:F-669433P054505Obs*R-50596P073942Obs*R-squared的计算结果是50596，，由于选用的没有交叉乘积项的方式，所以自由度为7，在05的显著水平下，查表得（7）=59〉50596，所以接受原假设，即该模型不存在异方差性。自相关性的检验从上表可知DW值为556309，且样本容量n=24，有三个解释变量的条件下，给定显著性水平=01，查D-W表得，d=882,d=407,这时有d

计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。计量经济学论文中必不可少的内容：　　1、引言　　这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。　　2、理论模型　　同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。 3、数据　　这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。4、经验模型　　同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。　　5、实证结果　　同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。　　6、结论　　同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？

粮食产量论文计量经济学

如果仅仅是从统计数据上找到了三个变量的数据，再来做对Y的回归的话，确实是简单了些。但是基本计量经济学的线性回归，按照你说其实也足够了。如果你想使其复杂一些，就多找几个变量，或者加入时间的虚拟变量，对比前后情况，再或者，对你的a b c进行进一步的精修。比如寻找去掉价格因素的真实值等等。

一、理论模型的设计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。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。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。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，上述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，用固走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。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。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。从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-66＋13×社会商品零售总额十22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝73×轻工业投资＋21×出口额＋18×生产消费＋60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如农业总产值＝78＋24×粮食产量＋05×农机动力—21×受灾面积这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。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。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。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。例如上述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于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至5、-5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-5427＋00067×固定资产原值＋01527×职工人数-00681×电力消耗量＋00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

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1、选定研究对象(确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。)2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。( 作出相应的说明 )3、确定理论模型或函数式(根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。)(二)数据的收集和整理(三)数据处理和回归分析(先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。)(四)回归结果分析和检验(写出模型估计的结果)1、回归结果的经济理论检验，方向正确否?理论一致否?2、统计检验，t检验 F 检验 R2- 拟合优度检验3、模型设定形式正确否?可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。(五)模型的修正(对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。)(六)确定模型(七)预测多元回归模型【实验目的】【实验内容】

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