计量经济学论文范文

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第1篇

计量经济学与实验经济学是经济学实证分析的重要方法与工具。以下是学术参考网小编为大家搜集整理的计量经济学论文，供大家参考。

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】

计量经济学范文赏析：

基于案例驱动的计量经济学教学模式的研究

中图分类号：G642文献标志码：A文章编号：2095-9214（2016）11-00100-01

一、引言

当前，计量经济学已在财经类和经管类专业全面开设，并作为重要的基础课程之一。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有高等数学、线性代数、概率论与数理统计、宏微观经济学、统计学等先修课程的良好基础。由于学生的数学基础参差不齐，部分学生对这门课缺乏兴趣，对涉及到的数学推导更是觉得晦涩难懂，导致学生对课程性质产生误解，认为计量经济学就是数学课，从而了产生畏惧情绪。因此，从教学角度来看，计量经济学是一门教学难度较大的课程。案例驱动教学就是将实际案例展开，并贯穿于整个教学过程中，学生在案例分析的过程中掌握所学知识，这样就使学生明白使用所学知识“可以做什么”“应该做什么”和“如何做什么”。

二、案例教学模式在计量经济学中的应用

（一）案例的教学设计

以案例驱动，启发式教学，注重实际应用的训练。根据课题研究的实际需要，进行案例设计时，应以学生为中心，学生的兴趣为主线，教师起到学习指引的辅助作用，让学生在完成教学任务的过程中掌握计量经济学的基础知识、技能和应用方法，并学以致用，触类旁通，能够思考并解决实际经济问题。教学设计根据学生的实际，以应用为着眼点，从简单到复杂，注意分散重点和难点，做到有较强的针对性和操作性。具体有三个环节：第一步，每一单元以基本理论和实例分析为中心，尽量回避复杂的数学推导，只需明确重要公式推导的根本思想与基本方法即可；第二步，教学重点放在经济学理论在计量分析中应用上，即思维能力培养；第三步，计量软件的操作，以及结果的解释。

（二）案例的教学实施

采用案例驱动的教学模式，将原有的以“课堂、教师、课本”为中心的教学架构变为以“案例、学生、应用”为中心的教学架构。引导学生将所学知识与实际应用紧密结合，这样既学到了知识又得到应用锻炼。在具体的课程教学实施阶段，计量经济学原理和方法的介绍应与计量经济分析软件包的应用紧密结合起来，着重强调案例的导入、任务的驱动、分析任务、制定计划、完成任务、展示成果、评价交流等内容，这是激发学生的学习兴趣和提高教学效果的重要方法。

（三）案例的教学考核

采用案例驱动教学模式，充分体现实践性和应用性的特点，突出对学生能力的培养。课程教学考核应根据课程要求来精心设计学习任务，制定评价标准，有助于学生在学习过程中，有明确的学习目标。成绩的评价既要注意对操作和结果进行评价，也要对学生的学习态度和方法进行评价。具体评价方式中既要有任务阶段性评价，又要有结论性评价，应尽量突出对学生能力为主的考核方式。总评成绩分为理论考试、实务考核、综合测试。同时，鼓励学生提升创新能力，在考核过程中体现了创新，可以加创新分。

三、采用案例教学模式的价值

首先，提高了学生对计量经济学的学习积极性。计量经济学是一门融合数学、统计和经济知识的交叉性学科，具有很强的实践性和实用性。在案例实践教学中，可以把知识与实际应用结合起来，在案例的分析设计过程中，慢慢培养了学生的知识应用能力和创新能力，达到知识应用能力的培养目标。

其次，着重介绍解决问题的方法和思路、把重点放在案例分析与模型设计上。为培养学生的模型设计能力、应用操作能力探索出切实可行的思路和办法。由于案例提出的每个要求在知识点上具有一定的完整性，同时学习要求之间也存在着一定逻辑关系。因此，分析案例要求的问题，学生能够在逐步深入的过程中，领略到每步成功的喜悦，大大提高他们的计量经济学兴趣和学习动力。学生参加了案例分析讨论的每一个环节，熟悉建立模型分析模型的全过程，积累建模的相关经验。

最后，提高学生模型设计的实际动手能力。逐步消除以纯理论教学为主线的课堂教学弊端，加强问题分析、模型设计和计量软件操作等重要过程的训练，克服害怕计算机操作的，碰到实际问题时无从下手尴尬局面。案例驱动教学引导学生在具体的案例中深化理论知识的学习，通过解决实际问题来实现对知识全面深刻的理解和掌握，进一步提高动手能力和解决实际问题的能力。

四、结语

当今社会需要的人才主要是应用型、创新型人才，根据对创新型、应用型人才培养的需要，那么，计量经济学的实践教学过程中，应顺应培养人才的需要适时调整。结合学生的学习特征，从理论知识、实践应用两方面科学的构建计量课程的内容体系。使学生初步掌握计量模型设计的基本知识、思想和方法，软件操作技能，并尝试通过自己建模解决一些实际问题，为后续课程学习和毕业论文的写作创造条件。在教学与实践过程中力争提高教学的效果，丰富学生的感性知识，培养学生严谨的工作作风和思维能力、提高他们的创新意识和创新能力。

（作者单位：湖北工业大学经济与管理学院）

参考文献：

[1]汪潘义，邵一江，王丽丽.计量经济学实践性教学模式研究——基于应用型人才培养目标.合肥学院学报：自然科学版，2014（1）：77-80.

第2篇

（一）计量经济模型的设计

(设模)计量经济模型是以变量来表述我们的研究对象及其影响因素的观察结果，以方程式或方程组表述这些研究对象及其影响因素之间的关系，而其最基础的内容主要反映在单方程模型中，它一般是由如下四个基本要素构成的：

1.变量反映我们研究对象及其影响因素的观察数据，构成了模型的变量要素，它基本上可以分为两大类，即解释变量和被解释变量。其中:解释变量(ExplanatoryVariable)代表着系统中影响研究核心的各种因素，一般情况下只观察一个因素影响的回归分析叫做一元回归分析，而对两个及以上的因素分析叫做多元回归分析。在分析中要观察解释变量的不同控制下，相应的被解释变量的反映，所以说解释变量是确定性的变量。但在经济现象观察中，我们很难对各解释变量进行控制，这也是我们在现实中遇到的一大难题。被解释变量(ExplainedVariable)是我们研究的核心内容。我们的研究依赖于对其观察所得到的现实数据，但是其被动的地位是确定的，即它是系统中的被影响结果。且因受随机性的各种干扰而表现出随机性的特点，因此我们寻求的总体回归方程将是一种平均意义上的期望方程。

2.回归方程及其形式反映研究对象各变量关系的方程是模型的主体部分，它就是由统计回归分析的方法得到的回归方程。在现实的人类社会中，事物的普遍联系性，常常隐含着未知的因果关系。任何一个系统，在影响系统的各因素作用下，都能保持一种稳定的状态，而对这一稳定状态的形成机制的寻找过程，已成为现代回归分析的核心内容。因此，在回归分析中，人们常将系统的稳定关系，以方程式的形式来表示。且以研究对象为被解释变量，以各影响因素为解释变量，建立起解释变量决定被解释变量的回归方程。以方程中的参数来反映现象之间的因果关系，并进一步寻求对系统的控制和影响的方法。在计量经济学中，线性关系的回归方程是最常见的，因为它是基础，且简单容易理解，所以是我们首先要学习的内容。然而现实中经济现象的复杂性，却常表现为非线性的特点，要准确描绘这些复杂形式，需要我们研究和开发更多视角的分析方法，如解释变量的一元与多元，被解释变量的线性与非线性、确定与随机、二元选择与多元选择等。这些变量之间的组合方式，就构成了方程的形式，需要我们不断的调算或检验才能确定。

3.经济参数经济参数是在各类模型中变量之间的关系系数，它反映着我们要探求的经济规律，是我们必须求解才能得到的内容，如模型中各回归系数等。该要素实质上是计量经济分析的最终成果，但它关系到我们经济分析的恰当有效性。

4.模型的误差项计量经济模型所探究的是如何使用回归方程，来反映解释变量与被解释变量之间的内在联系。然而随机因素的干扰，会使系统产生一定的偏离，这种偏离被我们称之为模型的误差。误差的大小及稳定程度，表明随机性干扰对系统的影响程度及持续的作用程度。由上述四大要素构成的，能真实反映总体经济关系的理想模型，被我们称之为总体经济模型，它往往是未知的，是需要我们去探究和寻找的模型。而在探索过程中，我们要通过经济理论或经验来设定总体模型的可能形式，再用样本数据来实证我们设定的模型是否正确。可见模型的设定是我们建立模型的基础和灵魂，是计量经济分析的关键环节。

（二）模型参数的估计

(算模)由方程式或方程组构成的各类经济模型，本身只能表明现象之间是否有联系，而方程中各类参数才是真正说明现象之间具体关系的内容。所以说各参数是反映经济规律的主体，更是我们建模所追求的目标。而利用样本观察到的各类数据有着很多随机因素的作用，使得本来并不明确的数量关系都变得更加模糊了，因此我们需要一系列的统计方法，将这种隐含的关系查找到，并能够做到尽可能的准确，这就是模型参数的估计问题，而解决的方法有很多，如最小二乘法、极大似然估计法、距估计法等。

（三）模型的检验

(验模)我们设计和估算的模型是否科学合理，以及如何改进模型使其达到更加科学合理，需要我们做大量的检验和监测工作。所以对模型进行各类检验的学习，将占据计量经济课程的绝大多数时间，并成为了我们学习的主体内容。具体的检验内容包含如下四部分：

1.统计显著性检验当我们根据样本数据对模型的参数进行估算时，该样本的特征是否能够代表总体特征的检验就是统计显著性检验。由于模型参数的估算是根据样本数据进行的，那么某个参数是否显著，以及参数整体上或模型整体上是否显著等都需要进行统计检验，而这类检验实质上就是对样本的代表性进行的检验。

2.经济意义检验当我们估算出模型的各参数时，其数值的大小、符号的方向相互之间的关系等内容，是否符合经济理论或经验的要求，以及根据理论或经验的认知能否得到样本资料的支持等方面的检验，就是经济意义的检验。

3.模型要素的计量检验经济模型是由方程式或方程组的形式存在的，我们对各方程中的基本要素，及方程之间的各要素关系等内容，是否符合我们建立的标准和规范的检验就是要素的计量检验。这是计量经济学的主体内容，我们要探寻很多方法来完成。

4.模型的实践性检验根据样本观察所建立的经济模型，如果能够通过上述三类的检验，基本上就是很优秀的模型了。然而为了模型在现实应用中能够达到更优秀的理想要求，有必要在实践的环节中做进一步的检验和改进。而进行这类实践应用性的检验，主要是通过预测的准确性和模型的实用性等使用环节进行的，它是我们检验体系的最后一关，一定程度上也是最重要的一环。所以说真正的通过了检验的模型，是指通过了上述四个方面的检验，才是合格的可以使用的模型。

（四）模型的使用

1.经济结构分析任何经济模型都是对一个经济系统的模拟，其各构成要素与系统整体的数量关系，都可以体现为数量结构和作用程度的关系。这是经济结构分析最为理想的条件，是其他经济分析方法所无法做到的。因此说计量经济分析最主要的功能，就是使经济结构分析成为了可能。

2.经济预测分析经济预测与其他预测一样，多是对未来或未知领域的推测和估算，是人类对未知领域探求的重要手段。而在众多的预测方法中，计量经济模型的预测是最为有效的，它不但可以做出以精确的数值成果的预测，还能够做出其预测结果的把握程度分析。经济预测有时对精度的要求不高，所以对精度较高的计量经济模型来说，预测是其最为简单的应用。

3.经济政策的评价与决策参考在现实的经济决策中，往往是存在着多种选择。而各种选择会产生什么样的后果，则可以通过计量经济模型进行模拟和计算。因此在经济政策制定、评价和模拟测算中，计量经济模型都是最为理想的主要工具之一。

4.经济理论的检验与发展任何经济理论或学说，都可以看作是一系列假设，而这些假设是否成立，需要以实验的方式或方法进行一系列的检验。计量经济学的检验和测算过程就是针对各类假设进行的，其检验的结果可以证实或证伪这些理论或学说。所以说计量经济学的方法，就是经济理论是否科学的检验方法。

二、计量经济建模的核心技术计量经济建模的核心技术

（一）经济思想与理论经济思想是人们对现实经济活动规律的一种初步认识，而经济理论是对经济规律性概括的一种学说体系。由于我们对经济生活观察的视角不同，认识上的差距和错误是客观存在的，因此经济思想或理论的科学性需要得到实践的验证。只有经过检验得到证实的理论，才能称做定律，才是真正的经济理论。而这种实证过程就是计量经济的建模过程，也是我们学习计量经济学的根本目的。计量经济建模的核心就是对我们或别人已有的或不成熟的经济理论、思想、假设、假说等进行实证性质的检验过程。而这些不成熟的待验理论或思想，不仅是经济研究的对象，更是经济建模工作的灵魂，是我们建模工作的第一要素，这也说明经济理论必然是计量经济学的基础。

（二）对现实经济活动的统计观察对现实经济规律进行实证分析的第二个重要因素，就是统计数据。它作为经济现象本身的反映，是检验经济理论的依据。由于多数统计数据都是取样观察的结果，数据都存在着代表性的问题，即是否能全面、系统反映需验证的经济理论的本质特征。由于统计观察的局限性，现实统计数据的属性与经济理论是有关联的，所以不同的数据只能验证其特有的经济理论。例如描述各空间分布状况的截面数据，只能验证现象之间静态经济规律；而时间序列数据往往可以用于验证动态的规律性；那么面板数据才是较全面的统计数据，适合于动静结合的理论验证。因此计量经济学的研究是区分数据类型进行的，即有截面计量分析、时序计量分析及面板数据的计量分析等内容。这三类数据的建模的思路也会有所不同，即截面数据(同一时间对总体中的各不同单位的观察)只能建立静态关系的模型；时间序列(某一机构单位的不同时间表现的数据)可以建立许多具有良好预测性能的简单的基础性模型，例如自回归、移动平均、随机游走等模型；而面板数据(截面空间个体i、时间t、指标信息k的数据结构)可以同时对其静态和动态两方面进行规律性的探索。

（三）实证分析的方法在经济理论与统计数据之间，进行实际验证的方法有很多。而较为科学的经得起考验的就是计量经济方法，它是以回归分析为核心，结合多种检验所形成的实证经济研究的主流方法。实证方法的科学与否，不仅要适合经济理论和统计数据的要求，还要建立一系列的评价标准，来约束和提升各类方法的科学与合理性。这种评价体系可以用于各种猜测的模型之间，以及单一模型中的各变量之间的关系判断，并在判断及不断的改进中选择适合我们要求的理想模型。所以这些标准的建立和使用，也就是计量经济学的主要学习内容了。

第3篇

(一)模型变量的选择

模型中的被解释变量为国内生产总值（Yt）。影响国内生产总值的因素比较多，根据其影响因素的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因，本文选择以下指标作为模型的解释变量：城乡储蓄存款年末余额(X1t)、财政支出总量(X2t)、固定资产投资总量(X3t)、上期国内生产总值(X4t)、出口额(X5t)等。在这些指进标中,储蓄能够促进国内生产总值的增长,但是过多的储蓄也会减缓经济的发展;财政支出有利于国内生产总值的增长;固定资产投资的增长是国内生产总值增长的主要因素;上期国内生产总值的多少对下期国内生产总值有一定的影响;进出口额能反映一国的经济实力。因此,上述解释变量的选取符合经济发展的实际情况。

(二)理论模型的设计

通过散点图发现,被解释变量Yt跟解释变量X1t、X2t、X3t、X4t、X5t存在线性相关关系。于是得到模型的理论方程：

Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+чtt=1980、……、2001

1．模型的参数估计

对于理论模型运用OLS进行参数估计，再用Eviews

软件进行运算，得到的结果如下：

Yt=-273.74-0.66X1t-0.34X2t+0.96X3t+1.00X4t+0.62X5t

（-0.34)(-6.31)（-0.95)（6.00)（13.60)（6.55)

R2=0.999681,D.W=1.7047,F=10039.38

2.模型的检验

（1）经济意义检验

从上面模型可以看出β2<0，这表明随着财政支出的增加，国内生产总值反而减少，这是不符合实际的，因此不能通过经济意义检验，把此变量剔除。剔除变量后，再用OLS法进行参数估计，所得结果如下：

Yt=-937.46-0.74X1t+0.94X3t+1.03X4t+0.59X5t

（-2.52)（-12.14)（5.94)（16.37)（6.60)

R2=0.999663,D.W=1.606115,F=12617.16

（2）统计检验

上面的参数暂时通过了经济意义检验，再进行统计检验。取α=0.05,

N=22,k=4,查t分布表及F分布表,得到临界值：

t0.025(17)=2.11F0.05(4,17)=2.96

可以看到,所有变量都通过了显著性检验,拟合优度非常高，方程的显著性也非常好。所以该模型通过了经济意义检验和统计检验。

（3）计量经济学检验

首先进行异方差检验：用EViews软件进行White检验结果为：

由上述结果可知，TR2=2.76<×20.05(27)=40.1,所以结论是该模型不存在异方差。

然后进行序列相关性检验：先用D-W检验法进行检验，现已知DW=1.606,若给定α=0.05，查附表知，dL=0.96,du=1.80。因为，dL<DW<du所以不能确定是否自相关。那么采用GB检验法进行检验，用EViews软件进行GB检验结果为：可知LM=TR2=0.75<×20.05(1)=3.84,所以该模型不存在一阶自相关。然后用EViews软件输出模型的残差散点图：

可知不存在序列相关。模型拟合的比较好。

三．模型的预测及经济解释

（一）模型的预测

通过〈〈中国统计年鉴2005〉〉可知，2005年的城乡储蓄存款年末余额是141050.99亿元，固定资产投资总量88604亿元，2004年中国国内生产总值为136515亿元，进出口额116494.16亿元。把它们代入模型我们可以得到2005年国内生产总值的预测值为187314.57亿元，而2005年中国国内生产总值为182321亿元，误差为-4993.57亿元,相对误差仅为2.7%。所以该模型能比较好地解释国内生产总值的增长变化状况，可以用于经济预测与分析。

（二）模型的经济解释

1．全国城乡储蓄存款年末余额与国内生产总值的关系。从式中β1〈0可以看出全国城乡储蓄存款年末余额与国内生产总值成负向关系。这表明随着全国城乡储蓄存款年末余额的增加，国内生产总值不是增加，而是减少，从公式中可以看到当全国城乡储蓄存款年末余额增加100亿元时，国内生产总值就减少74亿元。这再一次证实了储蓄不利于经济的发展，我国近年来储蓄总额居高不下，严重阻碍了经济的发展。虽然国家采取了一些财政货币政策以扩大消费需求，但效果却不太明显。

2．固定资产投资与国内生产总值的关系。从式中β3〉0可以看出固定资产投资与国内生产总值成正向关系。当固定资产投资总额增加100亿元时，国内生产总值就增加94亿元。