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计量经济学模型建立的要素

发布时间:2021-03-13 08:29:54

『壹』 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些

建立与应用计量经济学模型的主要步骤有:
1、设计理论模型,确定模型所包含的变量,确定了被解释变量后,如何正确地选择解释变量,确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值;
2、收集样本数据,包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据,而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性;
3、估计模型参数,包括各种模型参数估计方法,如何选择模型参数估计方法以及关于应用软件的使用;
4、检验模型,包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验。

『贰』 计量经济学模型 如何建立

大致分为四个步骤:1. 理论模型的设定
2.变量数据的搜集和整理
3.模型参数的估计版
4.模型的检验权
可以参考计量经济学书进行详细的掌握,希望对你有用

『叁』 一个完整的计量经济模型包括哪些基本要素

一个完整的计量经济模型,包括的基本要素就是计量单位和计量经济模型,在实际生活中的应用主要体现哪些方面?这也都是模型的,主要来源组成。

『肆』 计量经济学模型建立的五个步骤

貌似只有四个步骤吧,,模型设定,模型估计,模型检验,模型应用。

『伍』 论述计量经济学建立模型的基本步骤

一、理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量
1.根据经济学理论和经济行为分析。
例如:同样是生产方程,电力工业和纺织工业应该选择不同的变量,为什么?

2.在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法。
例如,消费和GDP之间的因果关系。

3.考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。

4.考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。

⑵ 确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图
选择可能的形式试模拟

⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间(符号、大小、 关系)
例如:ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系

二、样本数据的收集

⑴ 几类常用的样本数据
时间序列数据
截面数据
虚变量离散数据
联合应用

⑵ 数据质量
完整性
准确性
可比性
一致性

三、模型参数的估计
⑴ 各种模型参数估计方法
⑵ 如何选择模型参数估计方法
⑶ 关于应用软件的使用

四、模型的检验
⑴ 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如:ln(人均食品需求量)=-2.0-0.5ln(人均收入)-4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入)-4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入)-0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)

⑵ 统计检验
由数理统计理论决定,包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验

⑶ 计量经济学检验
由计量经济学理论决定,包括异方差性检验、序列相关性检验、共线性检验

⑷ 模型预测检验
由模型的应用要求决定,包括稳定性检验(扩大样本重新估计)、预测性能检验(对样本外一点进行实际预测)

五、计量经济学模型成功的三要素:理论、数据、方法

『陆』 计量经济模型构成的要素是什么

一般,计量经济模型构成的要素常用“三要素”概括:

1、确定模型所包专含的变量
1)因果关系中的属“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量
2)“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。
可以用总产值表示产出量,用固走资产原值表示资本,用职工人数表示劳动,用时间表示技术。

2、确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值

3、样本数据的收集

『柒』 计量经济学的模型有哪些要素

计量经济模型设计应考虑的因素有
1:经济活动
2:经济理论
3:确定模型所包含的变量
4:确定模型的数学形式
5:拟定理论模型中待估参数的理论期望值模型的检验对已得到参数估计值的模型要进行下列检验

『捌』 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点有哪些

1、经抄济学理论分析,提出可能存在影响的变量
2、建立模型,模型选择,是线性还是非线性?还是用Log?
3、找数据
4、用计量软件回归分析(回归方法选择,OLS?还是MLE?)
5、检验结果分析
模型参数就是模型中的X、Y,还有残差。我们要分别讨论他们的系数和显著性。

『玖』 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些

建立与应用计量抄经济学模型的主要步骤有:
1、设计理论模型,确定模型所包含的变量,确定了被解释变量后,如何正确地选择解释变量,确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值;
2、收集样本数据,包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据,而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性;
3、估计模型参数,包括各种模型参数估计方法,如何选择模型参数估计方法以及关于应用软件的使用;
4、检验模型,包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验。

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