① 建立計量經濟模型賴以成功的三要素是什麼
首先要建立理論模型，即有一定的經濟理論做支撐。其次是要搜集可得性數據，即使變數的影響再顯著但數據不可得，也建不了模。再次就是數據要代入模型以檢驗模型建立的是否正確？這三要素互為聯系。
② 計量經濟學都有哪些模型啊，具體怎樣運用
#計量經濟學的定義
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
#計量經濟學的研究步驟和方法
確定變數和數學關系式-模型設定；分析變數間具體的數量關系-估計參數；檢驗所得結論的可靠性-模型檢驗；經濟分析和預測-模型應用
#分布滯後模型估計的困難有哪幾個
A．自由度問題。自由度過分損失，到時估計偏差增大，顯著性檢驗失效。
B．多重共線性問題。滯後變數常存在多重共線性。
C．滯後長度難以確定。
#工具變數法
1．與所代替的解釋變數高度相關
2．與隨機擾動項不相關
3．與其他解釋變數不相關，以免出現多重共線性
#虛擬變數的基本概念
虛擬變數是人工構造的取值為0和1的作為屬性變數代表的變數
#聯立方程模型的區別
A．聯立方程組模型由幾個單一方程組成。被解釋變數不只一個。
B．模型里有隨機方程，也有確定性方程，但必含有隨機方程。
C．被解釋變數和解釋變數之間不僅是單向因果關系，也可能互為因果。
D．解釋變數可能與隨機擾動項相關。
#非完全多重共線性後果：
1.參數估計量方差增大
2.對參數區間估計時，置信區間趨於變大
3.嚴重時，假設檢驗容易作出錯誤判斷
4.嚴重時，可能r2較大和f檢驗顯著性高，但t檢驗可能不顯著，得出錯誤結論
#多重共線性檢驗：
1．簡單相關系數檢驗
2．方差擴大因子法
3．直觀判斷，如回歸系數標准差大，或與經濟理論背離
4．逐步回歸法
#自相關：
經濟系統的慣性。經濟活動滯後效應。數據處理造成的相關。蛛網現象。模型設定偏誤。零均值，低估參數估計值的方差，對模型預測的影響，高估t，f，r2不可靠，對模型影響，降低預測精度。
#異方差：
模型中省略某些重要解釋變數。模型設定誤差。測量誤差的變化。截面數據中總體各單位的差異。無偏，一致，非有效，誇大估計參數的統計顯著性，對預測影響，Y的預測非有效。
③ 計量經濟學模型三個解釋變數，兩個變數存在異方差，求問大神怎麼解決啊…
最簡單的方法就是對這兩個異方差的變數取個對數再回歸，不怎麼影響等式的經濟學意義，操作簡單。
④ 論述計量經濟學建立模型的基本步驟
一、理論模型的建立
⑴ 確定模型包含的變數
1.根據經濟學理論和經濟行為分析。
例如：同樣是生產方程，電力工業和紡織工業應該選擇不同的變數，為什麼？
2.在時間序列數據樣本下可以應用Grange統計檢驗等方法。
例如，消費和GDP之間的因果關系。
3.考慮數據的可得性。
注意因素和變數之間的聯系與區別。
4.考慮入選變數之間的關系。
要求變數間互相獨立。
⑵ 確定模型的數學形式
利用經濟學和數理經濟學的成果
根據樣本數據作出的變數關系圖
選擇可能的形式試模擬
⑶ 擬定模型中待估計參數的理論期望值區間(符號、大小、 關系)
例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品價格) +δln(其它商品價格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符號、大小、 關系
二、樣本數據的收集
⑴ 幾類常用的樣本數據
時間序列數據
截面數據
虛變數離散數據
聯合應用
⑵ 數據質量
完整性
准確性
可比性
一致性
三、模型參數的估計
⑴ 各種模型參數估計方法
⑵ 如何選擇模型參數估計方法
⑶ 關於應用軟體的使用
四、模型的檢驗
⑴ 經濟意義檢驗
根據擬定的符號、大小、關系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價格) +0.8ln(其它商品價格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價格)+0.8ln(其它商品價格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品價格) +0.8ln(其它商品價格)
⑵ 統計檢驗
由數理統計理論決定，包括擬合優度檢驗、總體顯著性檢驗、變數顯著性檢驗
⑶ 計量經濟學檢驗
由計量經濟學理論決定，包括異方差性檢驗、序列相關性檢驗、共線性檢驗
⑷ 模型預測檢驗
由模型的應用要求決定，包括穩定性檢驗（擴大樣本重新估計）、預測性能檢驗（對樣本外一點進行實際預測）
五、計量經濟學模型成功的三要素：理論、數據、方法
⑤ 計量經濟學中多個模型如何選擇用什麼指標如何判斷
模型選擇標准
1、精度原則
在實際應用中,往往用預測的准確性來評價一個模型。精度是選擇模型時所考慮的十分重要的
因素,眾多關於預測模型選擇的文獻都是預測精度對各種模型進行比較。一般認為增加模型的顯含變數、採取聯立方程可以提高預測精度,但也不能過分精確化,否則模型可能很復雜從而無法進行實際的參數估計。實踐表明,如果對內生變數的外生變數不加選擇、不加分析地包含進來並不能提高精度。相反影響微弱或作用不大的變拉入模型倒影響計量模型的穩定性和使用效果,選擇模型時應適當權衡。
2、簡單性原則
對於任意兩個模型,若都能同樣地表達所研究問題,具有相同的精度應選擇較小模型方程、選擇較簡單方程形式和較少的經濟變數。
3、費用原則
預測的准確性與進行預測所投入的人力、物力、財力密切相關,高的預測精度常伴隨著高的費用,在選擇計量模型時應對提高精度所獲得的利益及由此所花費的代價進行權衡,有時為較低
費用不得不犧牲一些精度,選擇較簡單的模型
4、建模目的原則
到底選擇哪一類計量模型,往往取決於模型將具體用於什麼目的,對於這個目的,模型的最優結構是什麼以及怎樣來衡量。一般來說,當模型用於預測時,R2及估計值方差較重要,傾向於選較復雜模型;當模型應用於結構分析和政策評價時,則模型參數偏差程度及標准誤差較重要,在樣本一定的情況下傾向於選較簡單的模型。
⑥ 計量經濟學模型設定
此表應該是協方差表，也就是相關系數表。還有這題應該是兩個獨立的題目吧，因為協方差表沒有X4和其他自變數的數據，如果不是這樣的話，我也不知道怎麼辦。對於第一個，可以看出因變數Y和X1，X2，X3相關系數很高；另外各自變數之間相關系數也很高，所以要設置交互項。所以綜合分析，模型設立為：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β5X1X2+β6X1X3+β7X2X3+u
對於第二個，顯然模型為：
log（Y）=β0+β1log（X4）+u
⑦ 計量經濟學模型主要有哪些應用領域，各自的原理是什麼
計量經濟學模型的應用大體可以概括為四個方面：
1結構分析，即研究一個或幾個經濟變版量發生變化及結構權參數的變動對其他變數以致整個經濟系統產生何種影響。其原理是彈性分析、乘數分析與比較靜態分析；
2經濟預測，即用其進行中短期經濟的因果預測。其原理是模擬歷史，從已經發生的經濟活動中找出變化規律；
3政策評價，即利用計量經濟模型定量分析政策變數變化對經濟系統運行的影響，是對不同政策執行情況的模擬模擬；
4檢驗與發展經濟理論，即利用時機的統計資料和計量經濟學模型實證分析某個理論假說正確與否。其原理是如果按照某種經濟理論建立的計量經濟模型能夠很好地擬合實際觀察數據，則意味著該理論是符合客觀事實的，反之則表明該理論不能解釋客觀事實。
⑧ 急求一個計量經濟學模型案例思路。
這個裡面那個城鎮居民的數據不平穩，因為是時間序列數據，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的數據建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。
⑨ 好的計量經濟學模型具有哪些性質
好的計量經濟學模型要素應該有三個：理論、方法和數據。
1. 理論，即經專濟理論，所研究的經屬濟現象的行為理論，是計量經濟學研究的基礎。
計量經濟模型
2. 方法，主要包括模型方法和計算方法，是計量經濟學研究的工具與手段，是計量經濟學不同於其他經濟學分支學科的主要特徵。
3.數據，反映研究對象的活動水平、相互間聯系以及外部環境的數據，或更廣義講是信息，是計量經濟學研究的原料。這三方面缺一不可。
⑩ 計量經濟學模型有哪些
截面數據模型、時間序列模型和面板數據模型
不同數據有不同的假定繼而衍生出不同的模型