計量經(jīng)濟學課程論文寫作指南

1、課程論文寫作指南計量經(jīng)濟學的基本理論和方法，有很強的針對性，都是從對實際經(jīng)濟問題的計量研究中提出來的。這些理論方法之所以具有生命力，也完全在于能夠用于對實際經(jīng)濟問題的分析。運用計量經(jīng)濟學的基本理論和方法對實際經(jīng)濟管理問題作具體的計量研究，是學習計量經(jīng)濟學的根本目的，也是計量經(jīng)濟學重要的教學環(huán)節(jié)。計量經(jīng)濟學的應用領域十分廣泛，研究的方法也多種多樣，不可能在本書中去一一列舉，但是如何運用計量經(jīng)濟方法去作實證項目研究，還是有某些規(guī)律可循的。目前，一些學校要求學生在學習計量經(jīng)濟理論與方法的同時，以課程論文的形式對實證項目作一些具體的計量經(jīng)濟研究，并將其作為計量經(jīng)濟學教學的組成部分，這對于提高學生的素質(zhì)

2、和能力是非常有效的。對于計量經(jīng)濟學的初學者來說，以實證項目研究為內(nèi)容的計量經(jīng)濟學課程論文，往往不知該從何處著手。本章將以完成一個學期的計量經(jīng)濟學課程論文為例，對實證項目的計量經(jīng)濟研究的構成要素、基本步驟等提出建議，包括對一般性原則和常用方法、有關選題、文獻綜述與評價、數(shù)據(jù)搜集、論文寫作以及一些具體的計量經(jīng)濟建模分析技術等方面的內(nèi)容展開討論。在本章的附錄中，給出一篇作為本科學生課程論文的實證項目計量研究的示例，供讀者參考。應當強調(diào)的是，對實際經(jīng)濟問題計量研究的方式并不是唯一的，也不存在什么萬能或統(tǒng)一的神奇模式，熟能生巧，實踐才是學習實證項目計量經(jīng)濟研究的惟一方法。第一節(jié)實證項目研究的選題一、問題

3、的提出計量經(jīng)濟實證研究首要的問題是選題，選題是確定“做什么和如何開始”的問題。當然，不同崗位或不同專業(yè)的讀者關于選題可能有著不同的想法。選題應從實際需要出發(fā)，這取決于你的研究項目的要求，或者你所從事工作的需要，或者是上級對你的安排。計量經(jīng)濟實證研究要對所分析的經(jīng)濟問題得出數(shù)量上的結論，需要事先對所研究的目標和內(nèi)在的經(jīng)濟聯(lián)系有相當?shù)恼J識，也就是說要有一定的理論準備和調(diào)查研究。作為計量經(jīng)濟學的初學者，可以結合已經(jīng)學習過的經(jīng)濟管理課程，選擇需要作實證分析的題目；或許你接觸到了經(jīng)濟或管理中有值得從數(shù)量上加以實證估計和檢驗的問題；或者雖然別人已經(jīng)作過理論上的研究，但缺乏數(shù)量上的概念和界線，而你對這方面的

4、數(shù)量結論感興趣。這些都可能成為你選題的目標。1選題是一個不斷探索、逐步深化認識的過程，一般而言，“做什么和如何開始”的問題可從兩個層面去考慮：首先應確定自己感興趣地研究領域，例如，“關于中國利率的研究”；然后是在所感興趣的研究領域中選定感興趣的具體題目，例如“關于提高住房貸款利率對北京房地產(chǎn)市場的影響分析”。這是兩個不同層面的選題，前者只是在金融問題中的利率研究方面確定了一個總的領域，而后者則是具體化地明確一個真正的研究問題。這里強調(diào)“感興趣的領域”和“感興趣的具體題目”，因為“興趣是最好的老師”，在你真正對一個問題發(fā)生興趣的時候，是你對它已經(jīng)有了相當了解，有了從數(shù)量上深究愿望的時候。顯然，研

5、究領域要依據(jù)自身的專業(yè)，或者結合自己在經(jīng)濟學、管理學、社會學等方面的知識結構，去選擇感興趣的領域。一般界定自己感興趣的領域，應當說不是一件太難的事情，而困惑的往往是如何從這些領域中具體地選擇自己感興趣的題目。表面上看具體的研究題目從性質(zhì)上通常分為兩種類型，一類是關于理論驗證方面的研究，另一類是關于實證應用分析方面的研究，或者是兩者的結合。對理論的驗證，主要是指對某些已有的觀點、理論、命題等，采用定量分析的手段進行具體驗證，看這些理論是否符合觀測到的現(xiàn)實。這里強調(diào)的是定量分析的驗證，而不是對理論本身的定性分析。例如，在經(jīng)濟學或金融學的相關課程中，曾學習過有關經(jīng)濟代理行為以及經(jīng)濟變量之間關系的理論

6、、消費的收入決定理論、投資的決定理論；或者諸如“奧肯定律”以及 MV TP的數(shù)量表達式等。選擇題目時就要分析，在這些理論關系中是否存在需要用定量分析手段進行驗證的問題？哪些理論是值得進行定量驗證的，以及在定量驗證過程中對哪些理論有進一步完善的可能。實證應用分析研究，主要指針對現(xiàn)實經(jīng)濟生活中已存在的一些看法和觀點，運用計量經(jīng)濟分析方法來闡釋自己的觀點，或者去發(fā)現(xiàn)新的結論。例如，關于中國農(nóng)村經(jīng)濟問題的討論中，存在著不同的觀點和不同的研究方法，可以運用某地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟的相關數(shù)據(jù)進行計量經(jīng)濟研究，并將其結果與已有的觀點和方法進行比較分析。二、研究題目的選擇如上所述，課程論文的選題具有多樣性和靈活性，盡管

7、不存在萬能或神奇的方法和公式，但如下的基本方面可在選題過程中供參考：1要盡量選擇在經(jīng)濟和社會領域中受到廣泛關注的問題。所研究問題的題目要具體化，不宜空洞。題目應當體現(xiàn)出對所要研究問題的了解程度，要明確究竟是要對理論作驗證，還是要對現(xiàn)實經(jīng)濟活動作實證分析。這是進行計量經(jīng)濟學建模的前提。2要明確研究的范圍。研究的范圍可以是宏觀經(jīng)濟領域，例如國民經(jīng)濟的運行、經(jīng)濟政策的傳導評價等；研究的范圍也可以是微觀方面的，例如對某企業(yè)的管理、財務分析，或2對一所大學的學生管理工作的研究。研究的范圍也決定了收集數(shù)據(jù)的范圍。3所選題目的大小要適中。應當充分考慮研究的條件和現(xiàn)實可能性，包括理論把握的程度、數(shù)據(jù)獲得的難易

8、、計量分析方法的條件、完成項目研究的人力和時間的條件，等等。作為課程論文，特別是要考慮完成實證項目的時間約束。題目不能選得太大或過于綜合，否則工作量太大，在半個學期的時間內(nèi)是難以完成的。4 要充分考慮數(shù)據(jù)來源的可能性。沒有變量數(shù)據(jù)來源的模型是不可能進行具體計量研究的。經(jīng)過上述各方面的工作后，對所要研究的問題就會有大致的了解，對對計量經(jīng)濟實證項目的選題，就會有個大致的判斷。這時需要整理自己的思路，對選題所研究的問題進行較為清晰地說明，從而確定具體的題目。研究題目的選擇是指確定研究的內(nèi)容，為實證研究項目或課程論文具體定位。社會經(jīng)濟的計量選題不可能一一列舉，作為舉例，這里對某些實證研究的選題提出一些

9、建議： (1)宏觀經(jīng)濟方面：例如可研究 GDP 的增長與固定資產(chǎn)投資增長之間的關系；研究稅收對利率的影響；研究消費函數(shù)、投資函數(shù)、貨幣需求函數(shù)；研究財政金融政策的效應等。在宏觀經(jīng)濟中選擇題目作計量研究，其好處在于相關數(shù)據(jù)易于從各種年鑒中獲得；其不足在于宏觀經(jīng)濟的問題往往較為綜合，影響因素眾多，涉及諸多方面的知識，需要花費較多的時間和力量，作為本科課程論文要求在較短時間內(nèi)完成有相當?shù)碾y度，通常只能研究其中一個問題的某個方面。 (2)微觀經(jīng)濟方面：例如估計公司的生產(chǎn)、財務成本、供給和需求函數(shù)；公司的原材料和產(chǎn)品市場的分析；投資決策分析；股票市場交易制度對股價的效應；商業(yè)銀行績效分析，等等。一般來說

10、，微觀方面的研究，題目比較具體化，針對性強，適合短時間內(nèi)進行研究。其不足是微觀經(jīng)濟的數(shù)據(jù)收集有相當?shù)碾y度； (3)城市和區(qū)域經(jīng)濟方面：例如估計中心城市、城鎮(zhèn)、農(nóng)村等對住房、交通和其他公共設施等的需求；產(chǎn)業(yè)結構、行業(yè)布局分析；不同區(qū)域的財政收支、教育發(fā)展、全要素生產(chǎn)率、能源價格、科技進步、人力資本的數(shù)量分析，等等； (4)國際經(jīng)濟貿(mào)易方面：例如估計國家的進出口函數(shù)；研究匯率以及匯率決定因素之間的關系；研究國外直接投資（FDI）的效應； (5)發(fā)展經(jīng)濟學方面：例如度量國家、省市自治區(qū)、不同經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域（如東中西部）的入均 GNI、人均 GDP 的決定因素，投資、消費等對經(jīng)濟的拉動等； (6)市場營

11、銷或產(chǎn)業(yè)組織方面：例如度量廣告對銷售額、利潤或市場份額的影響；估計3研究與開發(fā)(RD)支出和人力資本生產(chǎn)力之間的關系；研究由于產(chǎn)權調(diào)整、兼并、合并與市場份額及利潤率之間的關系。 (7)公共財政方面：例如估計中央或地方財政收入、財政支出與其特點；研究經(jīng)濟活動與財政政策變量之間的依存關系；研究農(nóng)業(yè)稅減免的效應；研究醫(yī)療衛(wèi)生、道路、教育等與其決定因素之間的關系； (8)人口、社會學方面：例如解釋城市、農(nóng)村在犯罪、貧困、離婚率、家庭人口、就業(yè)等方面的成因，研究人口出生率、居民生活質(zhì)量及比較差異等。三、文獻資料的利用、綜述與評價在選題過程中除了自己作深入研究以外，選題時要充分借鑒他人的研究成果，包括圖書

12、、期刊等文獻，也包括 Internet 網(wǎng)絡資源。充分有效地利用各種文獻和互聯(lián)網(wǎng)提供的信息，可以避免重復作別人已經(jīng)完成的工作，也可以從中發(fā)現(xiàn)自己可能的創(chuàng)新之處。目前，可供利用的圖書資料和文獻很多，例如可利用 Journal of Economic Literature(JEL)采用的分類系統(tǒng)和一些優(yōu)秀期刊的信息。Journal of Economic Literature是國內(nèi)外大多數(shù)大學圖書館必定的季刊雜志，主要提供經(jīng)過分類的上一季度出版的書籍和期刊文章清單，對每一篇論文確認一組編號并歸類于經(jīng)濟學的某一子領域，按照題目進行編排，甚至包括文章的摘要。例如研究勞動力流動性問題，那么首先要在領域分

13、類代碼為 J 的“勞動和人口經(jīng)濟”下查找對應項，可以看到相關分類號碼為 J6 的“流動性、失業(yè)和空位”，翻到“本期期刊文章主題索引”，該項內(nèi)容為經(jīng)過分類的最近發(fā)表文章的詳細列表，依據(jù)此表就可以把自己感興趣的內(nèi)容進行摘錄，幫助進行選題。另外，該期刊也列出了本期期刊的內(nèi)容并給出了一些書籍和文章的摘要，仔細閱讀這些摘要，有助于對題目有更多的了解。國外的一些雜志，例如應用經(jīng)濟學（Applied Economics）、應用計量經(jīng)濟學（Journal of Applied Econometrics）、牛津經(jīng)濟學和統(tǒng)計學評論(Oxford Bulletin of Economics and Statisti

14、cs)、國際貨幣基金成員報告(International Monetary Fund Staff Papers )等期刊，都具有極強的應用性導向，比較適合于作為我們選題的參考。如果在選題的初期只考慮了一個大概范圍，那么這些專業(yè)雜志可能有助于縮小論文選題的范圍。大多數(shù)學生已非常熟悉利用Internet進行查詢，通過鍵入關鍵詞、主題等，就可以查詢到與關鍵詞或主題相關的內(nèi)容。在選題過程中，主要注意搜索引擎的專業(yè)化和搜索查詢的效率。一般使用較多的搜索引擎是。從專業(yè)化的角度看，網(wǎng)上經(jīng)濟文獻分類體系是很好的關于經(jīng)濟學和其他社會科學分類的搜索引擎。目前常用的包括和。前者簡稱為EconLit，后者簡稱為SSC

15、I(Social Science4Citation Index)。EconLit在選題或?qū)ふ蚁嚓P著作時，可以在線按照題目、作者或關鍵詞的方式從大量的刊物文章中進行所需信息的搜索；SSCI主要提供曾引用過某一研究工作內(nèi)容的期刊、書籍等的清單(通常根據(jù)作者姓名查找)，在尋找與社會科學領域相關的論文時非常有用，其中包括那些引用率較高的論文。對收集到的相關文獻應注意進行整理。在相關文獻的綜述過程中，進一步明確別人的主要的觀點和分歧，對那些與自己所選題目相似或密切相關的文獻，應當特別關注建立計量經(jīng)濟學模型的基本思路，被解釋變量和解釋變量是如何確定的，采用的數(shù)據(jù)是哪些類型、數(shù)據(jù)來源以及測度方法、使用了哪些

16、估計和假設檢驗方法等。對相關文獻應當有個總結性的文字材料，以利于梳理思路。拉姆.拉瑪納山（Ramu Ramanathan）建議至少寫 4 篇總結性的書面文字材料，每篇文字材料應當有 35 頁。文字材料通常由文獻回顧性綜述和文獻評價兩個部分組成?；仡櫺跃C述主要是交代所研究問題的理論研究與實證分析的發(fā)展沿革、回顧主要研究流派的觀點、論點、命題以及支撐這些觀點的理論與實證研究方法等。通常對文獻的評價可從理論和方法論兩個方面展開。從理論方面，主要是對理論的前提、理論命題或立論的準確性、論證推理的邏輯性等方面進行評價。從方法論方面，主要考證方法的假設條件、應用范圍、應用對象以及實證衡量標準等。對文獻的評

17、價具有相當難度，需要綜合運用所學知識和社會實踐經(jīng)驗，對相關文獻的現(xiàn)有研究成果給出自己的判定和評價，指出現(xiàn)有研究成果中存在的不足，發(fā)現(xiàn)其他尚未涉足的研究領域和內(nèi)容。對相關文獻的評價是一種基本的訓練，也有利于發(fā)現(xiàn)實證研究項目可能的創(chuàng)新之處。相關文獻的回顧性綜述是論文不可缺少的組成部分。從課程論文的寫作看，文獻綜述要考慮研究目的、個人寫作偏好、論文的長短等因素。有些人習慣于在專門的一章內(nèi)，對與課程論文相關的文獻進行綜述，表明作者對所研究問題國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀的系統(tǒng)把握；也有人將文獻綜述作為某章（一般是引言或概論的章節(jié)）中的一部分，以保持整個課程論文在結構上的連貫性。不過關鍵不在于形式，而是要注意文獻綜述

18、的內(nèi)容與實質(zhì)。第二節(jié) 模型設定與數(shù)據(jù)處理一、建模的基本思路常用的建模思路，主要有結構模型方法和動態(tài)建模方法。 Ramu Ramanathan 著，薛菁睿譯，應用計量經(jīng)濟學，機械工業(yè)出版社，北京，2003 年 9 月，第 393 頁。5第一章中已介紹了一般的建模步驟，這是被稱為“結構模型方法論”的傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學主導的建模思路。其基本要點是：從先驗經(jīng)濟理論出發(fā)，在理論模型右邊加上一個滿足古典假設的誤差項，然后采用某種統(tǒng)計方法，如普通最小二乘法，進行估計和檢驗。如果模型通不過檢驗，則通過增加變量、刪除變量、更換變量、改變函數(shù)形式等方式修改模型，重新進行估計和檢驗，直到模型通過各種檢驗為止。這種從少數(shù)

19、方程和變量的簡單模型入手，經(jīng)過不斷修改和補充，直至得到一個更為一般的模型，這種建模方法又被稱為從“特殊到一般”的建模方法過程（simple-to-general approach）。從建模思路上看，這是一種以先驗經(jīng)濟理論為建立模型的出發(fā)點、重點關注模型參數(shù)的估計、并將參數(shù)估計值與其理論預期值是否一致作為判斷標準，以進行不同層次的檢驗和修正的思路，也稱為“理論驅(qū)動型”建模思路，在建模中得到普遍應用。 動態(tài)建模方法是針對“特殊到一般”建模思路提出的一種建模方法論，將計量經(jīng)濟模型研究的重心從模型估計和檢驗,轉向模型設定方法的探討，從統(tǒng)計理論和經(jīng)濟理論兩個方面，強調(diào)邏輯上的一致性。從統(tǒng)計理論角度，分析

20、設定的計量經(jīng)濟模型是否與實證數(shù)據(jù)具有一致性；從經(jīng)濟理論角度，看設定的計量經(jīng)濟模型是否與經(jīng)濟理論保持了一致性。因此，模型設定過程中的一致性問題是計量經(jīng)濟學研究的中心環(huán)節(jié)。動態(tài)計量經(jīng)濟學的建模過程，是一個“從一般到特殊”的動態(tài)建模過程。首先，建立一個包含所有信息的最一般模型，以保證隨機擾動項為獨立同分布的正態(tài)變量；其次，對模型參數(shù)加以變化使其向經(jīng)濟理論靠近，并依據(jù)各種類型的檢驗結果，將模型簡化為變量和參數(shù)都較少的節(jié)儉模型；然后，再對模型進行嚴格檢驗；最后，求出模型中內(nèi)含的長期穩(wěn)態(tài)解，用于檢驗經(jīng)濟理論、評價政策和預測未來等。這里需要強調(diào)的是，動態(tài)建模有著雙重含義：一是對數(shù)據(jù)分布信息的動態(tài)挖掘，二是建

21、模過程中有個不斷反思與改進的過程。二、模型設定的要求模型的建立有理論問題，更為重要的是實踐問題。關于建模的依據(jù)、變量的選擇、模型形式的選擇等在第一章和第七章已經(jīng)討論過，只有根據(jù)這些原則經(jīng)過反復調(diào)整、反復檢驗才能得到較為理想的模型。一般說來，判別模型優(yōu)良程度總有一定的標準，可供參考的標準主要有以下幾個方面： （1）模型應當與數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的現(xiàn)實相一致，這是一條建模的基本準則。（2）模型應當與經(jīng)濟理論相一致，當存在若干相矛盾的理論時，一個模型至少應與一種理論相一致。（3）模型必須有外生變量構成其回歸變量，并且模型中含有明確的因果關系。6（4）模型中的參數(shù)應當具有相對穩(wěn)定性，這是模型能用于預測和政策分析

22、的必備條件，即估計出的模型參數(shù)必須可靠，并具有時不變性，即使將來新數(shù)據(jù)的協(xié)方差與原估算時用的樣本數(shù)據(jù)的協(xié)方差不同了，參數(shù)的估計值也應不受影響。（5）模型必須具有對數(shù)據(jù)的代表性和優(yōu)良的擬合性，即由模型算出的內(nèi)生變量估計值與實際觀測值之差，只是隨機誤差。所謂隨機是指誤差值無法由歷史數(shù)據(jù)預測出來，否則就一定存在強于現(xiàn)有模型的設定形式。例如，隨機誤差出現(xiàn)序列相關，除了采用某些變通的估計方法處理序列相關問題以外，還應把序列相關視為模型設定有誤的征兆，通常采用擴充滯后回歸變量、重新設定模型的方法來解決。（6）模型應當具有盡可能大的包容性。當一個模型能夠完全解釋另一個模型的結論時就稱前者包容后者，包容性是衡

23、量模型優(yōu)劣的一條重要標準。一個成功的模型，應當不僅僅能反映數(shù)據(jù)中所含的規(guī)律性，而且還應能解釋其他運用同樣數(shù)據(jù)的對立模型的長處與不足。包容性較強的計量經(jīng)濟模型一般能較好地揭示更普遍的經(jīng)濟規(guī)律。（7）模型的簡潔性。從實踐上考慮，模型越簡潔其自由度也就越大；從認識論上考慮，模型越復雜人們?nèi)P把握它的困難程度就越大，而且，復雜的設計常常能掩蓋設計方案中的紕漏。簡潔性準則迫使模型設計者采取科學的誠實態(tài)度。能滿足上述標準的模型，即可稱為與理論和數(shù)據(jù)保持一致性的模型?？偠灾嬃拷?jīng)濟模型的設定過程，是一個綜合考慮經(jīng)濟理論、樣本數(shù)據(jù)、模型特征、使用要求等因素，依據(jù)前述標準進行科學性創(chuàng)作的過程。三、模型變量與

24、函數(shù)形式的設定設定計量經(jīng)濟模型首先要確定模型中的變量。正如第一章已經(jīng)討論的，模型變量的選擇，要根據(jù)模型的研究目的，要以經(jīng)濟理論為指導，通常不可能把所有的因素都列入模型，而只能抓住主要影響因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。因此根據(jù)研究的需要，對變量有取舍的問題，為避免出現(xiàn)對變量的設定誤差，對模型中變量是否恰當需要加以檢驗。回歸模型的設定除了選擇模型中的變量以外，另一重要方面是要使所設定的變量間函數(shù)形式能夠體現(xiàn)變量間的基本關系。第二章已經(jīng)說明了總體回歸模型是對總體回歸函數(shù)的描述，總體回歸函數(shù)正是計量經(jīng)濟要去估計的目標。但其真實的函數(shù)形式事先并不知道，所謂模型函數(shù)形式的設定，是指根據(jù)對變量間相互

25、關系的已有認識，把 Y的條件期望設定為解釋變量 X 的某種函數(shù)。總體條件期望函數(shù)(E Y X|i) =f X( )i，可以設定為各種具體的函數(shù)形式。在計量經(jīng)濟學的實踐中，通常把總體回歸函數(shù)的具體函數(shù)形式設定為初等函數(shù)，應當7注意的是不同函數(shù)形式中參數(shù)的經(jīng)濟意義有較大差異。常用的函數(shù)形式如表 12.1 所示。表 12.1 不同函數(shù)形式及參數(shù)的意義彈性系數(shù)邊際效應設定函數(shù)形式( ) (dXX)線性函數(shù)Y = 1+ 2X（ dY dX）22XY參數(shù) 2的意義dYdX線性對數(shù)Y = 1+ 2ln X22dY倒數(shù)( )X YdXX多項式（二Y = 1+2XY =+X + X22X2+ 23X( 2XYX

26、)X X2dYdXdY X次函數(shù)）交互作用Y 12= + 12X+ 33XZ22+ 3Z(2+32+ 3ZY)XdXdY23 3Z對數(shù)線性lnY = 1+ 2X2Y2XYdXdYY對數(shù)倒數(shù)lnY1= 1+2 2Y 2dXdY XY對 數(shù) 多 項 X X2XdYdXX式（對數(shù)二lnY =+X + X2Y( + X)X( + X)Y次函數(shù)）雙對數(shù)（對數(shù)對數(shù)） lnY = 1+ 2ln X22223YX2232dX 23XdYYdXX對數(shù)曲線lnYX(Y1 Y)(X1 Y)1dYY1Y = + 121Y dX表 12.1 中被解釋變量與解釋變量的關系許多都是非線性的，其中有的雖然變量間為非線性的，但

27、對參數(shù)而言卻是線性的，可直接按對于參數(shù)為線性的回歸模型去估計與檢驗；有的通過初等函數(shù)變換就可得到對參數(shù)為線性的回歸模型。例如：(1)雙對數(shù)模型如果設定的非線性模型為8Yi= 1X可通過取自然對數(shù)得eu (12.18) lnY= ln+ln+i12Xu (12.19) ii變換后的模型被解釋變量和解釋變量都是對數(shù)形式，斜率系數(shù) 2衡量的是被解釋變量Y 關于解釋變量 X 的彈性，即當 X 每變動百分之一時，Y 的均值變動的百分比。(2)半對數(shù)模型如果設定的非線性模型為或者lnYi= 1+ 2+Xuii (12.20) Y= 1+ 2ln+iXv (12.21) ii這種模型也稱不變百分率增長模型，

28、其中斜率系數(shù) 2衡量的是當變量 X 的絕對量每發(fā)生單位變動時，引起被解釋變量 Y 平均值的相對變動比率。斜率系數(shù) 2衡量的是當變量 X變動百分之一時，Y 的均值變動的絕對量。(3)倒數(shù)變換模型如果設定的非線性模型為Y=+12(1) +iXu (12.22) ii這種模型表示隨著 X 的遞增 Y 將呈現(xiàn)非線性的遞減，但最終以 1為漸近線。對于上述可變換為對參數(shù)線性的非線性模型，都可以方便地用線性回歸的方法去估計和檢驗模型。除此以外，還有一些通過初等函數(shù)不能變換為對參數(shù)為線性的回歸模型，這類模型參數(shù)的估計面臨一些更為復雜的問題，需要探索專門的方法，例如在滿足一定的條件下，可借助于泰勒級數(shù)展開來近似

29、線性化，但這已經(jīng)超出了本書的范圍。四、數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)來源最基本的數(shù)據(jù)主要來自于各種統(tǒng)計年鑒、月報、季報等，如中國統(tǒng)計年鑒及各地區(qū)或各部門編制的年鑒、報告等。一些信息類的報刊也經(jīng)常提供經(jīng)濟數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在許多年鑒等數(shù)據(jù)報告已經(jīng)通過網(wǎng)絡對公眾提供，這里僅列舉出中國國內(nèi)最常用的一些網(wǎng)上數(shù)據(jù)來源：91中國經(jīng)濟信息網(wǎng)（簡稱中經(jīng)網(wǎng)，網(wǎng)址：）2中國經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（WEB版）：（ ）是一個綜合、有序的龐大經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫群，內(nèi)容涵蓋宏觀經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、經(jīng)濟專題、區(qū)域經(jīng)濟、行業(yè)經(jīng)濟、以及世界經(jīng)濟等各個領域，是一個擁有 15 萬指標量，面向社會各界用戶提供權威、全面、及時的經(jīng)濟類數(shù)據(jù)信息的基礎資料庫。3國家統(tǒng)計局統(tǒng)計

30、數(shù)據(jù)網(wǎng)頁：4中國人民銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)網(wǎng)頁：5中國證券監(jiān)督管理委員會統(tǒng)計數(shù)據(jù)網(wǎng)頁：當所研究的問題無法從公眾信息渠道獲得時，則需要通過專門組織的調(diào)查去獲取數(shù)據(jù)，這當然會面對很多特別的困難。從各種渠道獲取的數(shù)據(jù)，不能不加分析的拿來就用，應認真分析這些數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、數(shù)據(jù)包含的范圍、數(shù)據(jù)的計算方法、數(shù)據(jù)所說明的問題、與其他數(shù)據(jù)的關系等。如果數(shù)據(jù)與模型中變量的要求不一致，則應當對數(shù)據(jù)作必要的加工或調(diào)整，或者應當重新尋求符合模型要求的數(shù)據(jù)。、數(shù)據(jù)類型經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型有多種，不同的數(shù)據(jù)類型有其自身的性質(zhì)，需要采用有針對性的估計方法。在實證項目計量研究中，常用的數(shù)據(jù)類型包括橫截面數(shù)據(jù)；時間序列數(shù)據(jù)；混合橫截面數(shù)據(jù)；面板

31、數(shù)據(jù)；虛擬變量數(shù)據(jù)等。（1）橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)在經(jīng)濟學和其他社會科學領域中得以廣泛應用，特別是在對不同類型經(jīng)濟活動作比較研究時，更適于使用截面數(shù)據(jù)。在經(jīng)濟學中，橫截面數(shù)據(jù)分析主要與應用經(jīng)濟領域密切相關，例如地方公共財政、產(chǎn)業(yè)組織理論、城市經(jīng)濟學、勞動經(jīng)濟學、人口與健康經(jīng)濟學等。在檢驗微觀經(jīng)濟假設或評價微觀經(jīng)濟政策時，有關個人、家庭、企業(yè)、城市等的數(shù)據(jù)都是至關重要的。（2）時間序列數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)的重要特征是其與時間的相關性，很少假設經(jīng)濟數(shù)據(jù)的觀測獨立于時間。特別是在研究經(jīng)濟活動發(fā)展變化的規(guī)律性時，適于使用時間序列數(shù)據(jù)。應當注意，大多數(shù)的經(jīng)濟或其他社會科學的時間序列數(shù)據(jù)都存在著近期的相關性，例

32、如，本期 GDP 與上期 GDP之間在增長趨勢上總是有著相關性，對上期 GDP 增長穩(wěn)定性的一些了解，會提示本期 GDP增長趨勢的一定范圍?？紤]到時間序列數(shù)據(jù)的時間相關性，要設定時間序列數(shù)據(jù)模型事先有10許多工作要做，包括平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整分析等，以便更好地解釋和利用經(jīng)濟時間序列數(shù)據(jù)的相互依賴性。（3）混合橫截面數(shù)據(jù)與面板數(shù)據(jù)混合橫截面數(shù)據(jù)集（pooled cross section data set）是指既有橫截面數(shù)據(jù)特點又有時間序列數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)集。面板數(shù)據(jù)集（panel data set）是不同指標在不同時間的表現(xiàn)形式，即由橫截面數(shù)據(jù)集中每個數(shù)據(jù)的一個時間序列組成。（4）虛擬變量數(shù)據(jù)正如第

33、八章所討論過的，虛擬變量數(shù)據(jù)是由若干人工變量數(shù)據(jù)組成，包括兩水平數(shù)據(jù)（0 和 1）、多水平數(shù)據(jù)（1，2，3，4）等。虛擬變量數(shù)據(jù)可為解釋變量數(shù)據(jù)，也可為被解釋變量數(shù)據(jù)。正如第八章已討論的，不同的虛擬變量數(shù)據(jù)有著不同的特征和不同的分析方法。、數(shù)據(jù)處理在實際使用數(shù)據(jù)估計模型之前，需要對數(shù)據(jù)作預處理，對數(shù)據(jù)進行一些初步檢查和分析，初步把握樣本數(shù)據(jù)的一些統(tǒng)計特征，包括描述性統(tǒng)計、平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整分析和因果關系分析等。1、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計描述性統(tǒng)計主要分為圖解、基本統(tǒng)計量和若干相關性的分析。圖解分析是指對數(shù)據(jù)的觀測值繪制圖形，從圖中可以得到一些有價值的信息，例如識別數(shù)據(jù)非正常值；識別被解釋變量和解釋變量

34、之間的依存關系等。若為時間序列圖形，則可以了解到變量的時間路徑和基本增長率；若為被解釋變量和解釋變量之間散布圖，則可查看是否存在非線性關系，以初步選擇條件期望方程的具體形式。應當指出的是，圖解分析雖然直觀，但也可能會產(chǎn)生誤導，原因在于圖解分析只是建立在樣本數(shù)據(jù)的基礎上，圖中的形狀并不能保證兩個變量之間依存關系的真實性。例如，若圖形顯示兩個變量為非線性關系，但這種非線性的關系可能并不真實，因為圖形的非線性可能是由于第三個變量的變動而引起的。也就是說，沒有在其它變量保持不變的條件下來觀測兩個變量之間的圖形。因此，圖解法只是對變量進行的初步了解，而更重要的是根據(jù)相關理論去設定總體回歸函數(shù)，并進行相應

35、的模型設定檢驗。數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，包括最小值、最大值、均值、標準差、峰度、偏態(tài)、變異系數(shù)、相關系數(shù)等。這些統(tǒng)計量在計量經(jīng)濟分析中常有其特定的作用，例如，變異系數(shù)描述了變量均值與標準差的比例，若將變異系數(shù)較小的變量作為解釋變量，這些解釋變量的變化不大，可能會表現(xiàn)出非顯著性的特征；又如，峰度、偏態(tài)等對分布函數(shù)的描述有著特殊的圖示作用。11再如，在靈敏度分析中通常會采用解釋變量的一個標準差變化會引起被解釋變量多少個標準差的變化。相關系數(shù)矩陣通常被用以分析模型中相聯(lián)系變量的相關程度。理想情形是被解釋變量與某一解釋變量之間的相關系數(shù)的數(shù)值較高，而兩個解釋變量之間的相關系數(shù)的數(shù)值較低。但也應注意，雖然解釋

36、變量之間相關系數(shù)較高會形成多重共線，而較小的相關系數(shù)并不意味著一定不產(chǎn)生多重共線性問題；若解釋變量間的相關系數(shù)較高時，應事前予以注意。2、時間序列數(shù)據(jù)的處理如果經(jīng)濟變量采用的數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)，為了避免“偽回歸”，應該按第十章的要求對時間序列變量的平穩(wěn)性進行單位根檢驗。如果檢驗結果表明變量是平穩(wěn)的，才可以用最小二乘法去估計模型。如果經(jīng)檢驗表明時間序列變量為非平穩(wěn)，則應進行協(xié)整分析，若它們之間存在協(xié)整關系，即兩者的線性組合存在平穩(wěn)關系，說明它們之間存在一個長期穩(wěn)定的比例關系。需特別強調(diào)，對變量的平穩(wěn)性檢驗和對變量之間的協(xié)整檢驗，是利用時間序列變量建立計量經(jīng)濟模型的先決條件。在時間序列變量平穩(wěn)性檢

37、驗的基礎上，還可以運用 Granger 因果檢驗等方法，對變量間的因果關系進行檢驗，進一步驗證所建模型對變量間因果關系的設定是否合理。一、模型的估計第三節(jié)計量經(jīng)濟分析設定的模型確定以后，即可用收集的數(shù)據(jù)去估計模型中的參數(shù)。在本書討論的范圍內(nèi)所用的估計方法主要是最小二乘法，事實上 OLS 不僅簡便易用，而且在很多情形下都是既簡便又適用的估計方法。模型中參數(shù)的估計與對模型的檢驗通常是個反復的過程，如果模型估計和檢驗的結果表明模型完全滿足古典假定的要求，模型也通過各項檢驗，則參數(shù)的估計值就是計量的結果。如果經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)某些古典假定不能滿足，則應按前幾章所討論的方法對模型加以適當調(diào)整，或采用其他估計方法

38、，如加權最小二乘（WLS）、廣義差分、工具變量等方法去估計模型中的參數(shù)。二、 模型的檢驗如第一章已說明的，計量經(jīng)濟模型的檢驗主要包括經(jīng)濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗、模型預測檢驗。此外還有模型的診斷性檢驗，主要包括對變量的檢驗、殘差檢驗和穩(wěn)定性檢驗。對變量的檢驗包括參數(shù)約束、遺漏變量、包含多余變量的檢驗。殘差檢12驗包括正態(tài)性、ARCH、White 等檢驗。模型的診斷性檢驗中，除了第九章介紹的對設定誤差的幾種檢驗以外，有的檢驗已超出了本書的范圍，這里只對與其他檢驗有交叉的內(nèi)容，不加區(qū)分地進行討論。對計量經(jīng)濟模型的檢驗，首先要檢驗所估計的模型參數(shù)的數(shù)值和符號是否符合特定的經(jīng)濟意義。如

39、果所估計的參數(shù)與經(jīng)濟理論或?qū)嶋H經(jīng)驗的結論不符合，應當分析模型設定是否有問題，分析是否違反了基本假定。在確認模型、數(shù)據(jù)、假定、估計方法均無問題的情況下，應當反思經(jīng)濟理論和經(jīng)驗是否不完備，或許你還會發(fā)現(xiàn)理論與經(jīng)驗有某些值得創(chuàng)新之處。對模型的統(tǒng)計推斷檢驗，主要是可決系數(shù)的分析、t 檢驗、F 檢驗，通過檢驗分析模型和各個變量是否顯著。若模型或某些變量不顯著，則應認真分析其原因，特別是要分析是否違反了某種基本假定條件。估計模型并分析 F 統(tǒng)計量、 R2等可以捕獲對被解釋變量中變動百分比的解釋信息，t 統(tǒng)計量可能表明所選變量顯著性的信息，回歸系數(shù)的符號可能提供估計值的經(jīng)濟背景合理與否的信息。模型的計量經(jīng)濟

40、學檢驗，主要是對多重共線性、異方差性、自相關，以及設定誤差的檢驗。在對模型的檢驗中，除了例行的計量經(jīng)濟檢驗外，要特別注意解釋變量與隨機擾動項相關關系的檢驗，因為在選定了 OLS 作為估計方法后，解釋變量與隨機擾動項的相關關系將使參數(shù)的 OLS 估計具有不一致性。對解釋變量與隨機擾動項是否相關的檢驗，可從模型設定誤差檢驗入手，因為如第七章所討論的，各種模型設定誤差的最終表現(xiàn)，均為隨機擾動項與解釋變量相關。此外，還可檢驗解釋變量的測量誤差和聯(lián)立方程偏倚是否嚴重，因為解釋變量的測量誤差和聯(lián)立方程偏倚也表現(xiàn)為解釋變量與隨機擾動項的相關性。若測量誤差和聯(lián)立方程偏倚問題不嚴重，則表明解釋變量與隨機擾動項的

41、相關程度較弱，不會導致參數(shù)估計量較為嚴重的不一致性。此外，模型的計量經(jīng)濟學檢驗中還應考慮對總體回歸函數(shù)設定的檢驗，分析設定的條件期望方程的具體函數(shù)形式是否恰當，某些變量是否應該表述為對數(shù)形式？某些變量是否只取水平值還是需要取其平方值？定性因素的引入方式？虛擬變量的選擇是否足夠？交互效應的數(shù)量分析是否需要？等等。在模型的計量經(jīng)濟學檢驗中，對于不同數(shù)據(jù)類型的模型，通常殘差統(tǒng)計檢驗所關注的重點有所差異。一般說來，對橫截面數(shù)據(jù)應當著重考證異方差性是否存在；對時間序列數(shù)據(jù)應當特別考證自相關性是否存在。但這并不意味著截面數(shù)據(jù)不會產(chǎn)生自相關，也不表明時間序列數(shù)據(jù)不會生產(chǎn)異方差。就如第五章“引子”表明的，應當

42、警惕在某些情況下時間序列數(shù)13據(jù)的異方差性，甚至可能比截面數(shù)據(jù)更為嚴重。對時間序列數(shù)據(jù)的進一步應用需要格外小心。例如，關于方程的估計，所采用的樣本數(shù)據(jù)是水平值還差分值？若為水平值，是否需要時間趨勢變量？或者采用數(shù)據(jù)的差分形式是否更為合適？時間序列數(shù)據(jù)是否需要考慮季節(jié)性因素？從動態(tài)角度考慮，在分布滯后模型中滯后期應當如何選擇？顯然，在模型檢驗中不存在什么“通行的模式”可以在模型檢驗過程中遵照執(zhí)行，因為在模型檢驗的每個階段都需要進行大量地判斷，并且不同的人所使用的檢驗方法也不盡相同。鑒于此，某些一般性的建議和指導原則，可能對于完成實證分析是很有益的。首先，要避免在沒有對模型進行更多分析之前就倉促地

43、給出結論。建議先依據(jù)一些經(jīng)濟理論框架，或?qū)σ恍┗窘?jīng)濟行為的理解去分析模型；其次，運用本書各章介紹的方法對所建模型進行一連串的診斷性檢驗，以確保所得結論對模型設定的改變不是太敏感。例如，檢驗是否應當在模型中加入省略變量、檢驗是否非線性、檢驗是否存在滯后被解釋變量等。最后，在若干類似的模型中，運用所選擇統(tǒng)計量的數(shù)值來判斷某個模型是否優(yōu)于其它的模型。三、模型的調(diào)整模型的調(diào)整，是指對模型檢驗提出的問題如何予以解決，包括多重共線性、異方差性、自相關性以及模型設定誤差、測量誤差等。多重共線性、異方差性、自相關性等的彌補措施在本書相關章節(jié)中已進行了詳盡地討論，在實證分析中只是如何靈活運用的問題。例如，若是發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)的模型中存在自相關，則或是重新建立模型，或是采用科克倫-奧克特等方法進行校正彌補；若是發(fā)現(xiàn)在橫截面數(shù)據(jù)模型中存在異方差性，則可采用加權最小二乘法進行參數(shù)估計；若是發(fā)現(xiàn)解釋變量與隨機擾動項之間存在相關性，則應采用工具變量法或二段最小二乘法估計參數(shù)，以避免參數(shù)估計的不一致性。值得注意的是，模型的檢驗與調(diào)整并不是截然分離的，這里只是為了論證方