淺析計量經濟學

⑴ 求計量經濟學論文

本文利用我國1995年以來的統計數字建立了可以通過各種檢驗的城鎮居民儲蓄率的模型，對我國城鎮居民儲蓄存款情況進行實證分析。通過對該模型的經濟含義分析得出各種主要因素對我國城鎮居民儲蓄存款數量的影響程度，並針對我國城鎮居民存款儲蓄現狀提出自己的一些建議。
一、問題的提出
1995年以來,隨著我國國民經濟的飛速發展,我國的居民儲蓄也出現高速增長的態勢。進入2000年代以後．我國居民儲蓄存款余額始終保持在兩位數的增長速度。我國居民儲蓄存款持續增長這一經濟現象引起國內理論界的廣泛關注。這對我國經濟的進一步增長有著有利的一面,但也會帶來一定的負面影響。所以國家相繼出台了一系列積極的財政和貨幣政策,以刺激國內消費和投資需求,分流儲蓄,但是居民儲蓄依然持續增加。由於居民的儲蓄存款直接影響著居民的消費行為，影響著貨幣的供給量，進而間接影響著國家經濟的發展，宏觀調控的力度和效果，因此，對我國居民存款儲蓄問題的深入研究就顯得尤為重要，這有助於幫助大家認清現狀，做出合理的決策。雖然我們作為本科階段的學生對這個問題的理解和研究還不夠深入和透徹，但對此問題的探索有利於我們更好的掌握專業知識，了解國情。
二、文獻綜述
我國有很多學者建立了許多的儲蓄模型來分析各因素對居民儲蓄的影響程度,但分析結論的差異很大。整理以前的研究成果,一個社會的儲蓄總量受很多因數的影響，根據經典西方宏觀經濟學理論，儲蓄水平主要受收入因數、利息率、物價水平、收入分配等因數的影響：
1.收入因數
收入是決定儲蓄的重要因數，收入的變化會直接決定著儲蓄的變化。在其他條件不變的情況下，儲蓄與可支配收入之間存在著正方向的變化關系，即居民的可支配收入增加，儲蓄量增加；個人可支配收入減少，儲蓄量減少。可支配收入是指居民戶在支付個人所得稅之後，餘下的全部實際現金收入。
2.利息率
傳統經濟學認為，在收入即定的條件下，較高的利息率會使儲蓄增加。在本文中，我們選用的利息率是根據當年變動月份加權平均後的一年期儲蓄存款加權利率。
3.物價水平
本文用通貨膨脹率來考察物價水平對儲蓄率的影響。
4.收入分配
凱恩斯認為，收入分配的均等化程度越高，社會的平均消費傾向就會越高，社會的儲蓄傾向就會越低。在國際上，衡量收入分配平均狀況最常用的指數是基尼系數。
三、變數的選取及分析
目前我國正處於改革時期，各種不確定性因素很多。因而，要分析各種因素對中國居民儲蓄行為的影響，必須立足於中國的國情。1998年後，中國經濟運行進入了一種新的體制約束狀態，出現了明顯的供給過剩，需求對經濟增長的約束與拉動作用明顯增強，投資、消費膨脹的內在動力明顯不足；同時，由於我國市場機制尚不健全，市場經濟發育不成熟，市場體制的控制力還有限，從而不能形成一種有效地傳導機制。市場化的改革對人們的經濟行為、心理行為帶來了很大影響，銀行開始考慮貸款風險，投資者開始考慮投資回報，而消費者也開始考慮最佳的消費時機和預期收入。這說明，我們的微觀經濟層面已生長出一種內在的約束機制，然而社會各個方面對這些積極的因素還很不適應，微觀主體內在約束機制較強與宏觀經濟市場傳導機制不暢之間的矛盾，導致了投資行為受阻、消費行為審慎和儲蓄持續穩定增長。當前影響我國居民儲蓄的因素有很多，概括起來有以下幾點：居民對社會經濟形勢的預期、可選擇的投資渠道、信貸消費的發展、利率因素的影響、"假性"存款的影響、消費領域的信用等級、高收入階層消費狀況、就業形勢壓力、體制改革、居民收入水平等。
由於我現在的時間和能力有限，只能綜合考慮，選取一部分變數進行研究，而且為了方便查找數據，只建立我國城鎮居民儲蓄存款模型進行研究。本文選用當年的收入增長率來考察收入因數對儲蓄率的影響。用城鎮居民的儲蓄率作為被解釋變數。另外還選取了中國1995年到2008年的各年的城鎮居民收入的基尼系數、一年期儲蓄利率和通貨膨脹率作為解釋變數。
四、數據及處理
本文模型數據樣本為從1995-2008年。
年份 城鎮居民儲蓄率 城鎮居民收入增長率 一年期儲蓄利率 通貨膨脹率 城鎮居民基尼系數
1995 0.301 0.228 7.56 0.053 0.27
1995 0.319 0.311 9.26 0.131 0.3
1996 0.424 0.397 10.98 0.216 0.28
1999 0.448 0.261 10.98 0.147 0.28
2000 0.409 0.198 9.21 0.061 0.29
2003 0.309 0.127 7.17 0.007 0.3
2004 0.257 0.108 5.02 -0.026 0.295
2005 0.212 0.134 2.89 -0.029 0.3
2006 0.123 0.125 2.25 -0.015 0.32
2007 0.241 0.143 2.25 -0.007 0.33
2008 0.298 0.173 2.03 -0.013 0.319
註：Y代表城鎮居民儲蓄率
X1代表城鎮居民收入增長率
X2代表一年期儲蓄利率
X3代表通貨膨脹率
X4代表城鎮居民基尼系數
五、模型及處理
基於以上數據，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距項，它表示在沒有收入的時候人們也要花錢消費，儲蓄率為負。
β2度量了當城鎮個人可支配收入率變動1%時，儲蓄增長率的變動。
β3度量了當利率變動一個單位，其實也就是1%時，儲蓄的增量的變動。
β4度量了當通貨膨脹率變動一個單位，儲蓄增量的變動。
β5度量了基尼系數對儲蓄率的影響。這也是本文的重點變數。
u是隨機誤差項。
對Y做回歸
利用eviews最小二乘估計結果如下
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264 0.045 -5.813 0.000
X1 0.317 0.175 1.806 0.087
X2 0.024 0.003 6.523 0.000
X3 0.024 0.205 0.119 0.906
X4 1.127 0.149 7.551 0.000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.03026 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根據以上結果，初步得出的模型為
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.經濟意義的檢驗
該模型可以通過初步的經濟意義的檢驗，系數的符號符合經濟理論。
2.統計檢驗
從表中可以看出，顯然通貨膨脹率的系數通不過T檢驗，R2=0.897971， 2值為0.875298，模型的擬合情況較好。F檢驗的值為39.60525，整個模型對儲蓄率的增長影響是顯著的。
3.多重共線性的檢驗
從F值可知此模型整體顯著，但是分析各個變數後發現X1和X3不顯著，可能存在多重共線性，運用消除多重共線性的逐步回歸方法我們可以得到要放棄X3 這個變數，重新做回歸分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
從新模型的整體效果來看，R值和F值都很好，而且各個變數的t統計量也表明各個變數對儲蓄率的增長都有顯著影響。
因此模型可設為Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.最終結果
從上面的計量分析中最後得到我國城鎮居民的儲蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、結論與建議
1.模型的實證分析
城鎮居民的收入增長率變化對居民的儲蓄率變化的影響還是比較明顯的，儲蓄率對收入增長率的彈性為0.314, 在其他條件不變的情況下，居民的收入變化1%，儲蓄率同方向變化0.314%。
利率變動對實際的儲蓄率變動的影響並不是十分的重要，彈性僅為0.024。這方面有很多的原因，其中對未來預期的不確定性是一個很重要的原因，尤其是1998年以後，隨著住房、醫療、教育等方面的改革，人們的儲蓄傾向受預期的影響更大。這方面從人民銀行數次通過降息來調整儲蓄量，但是效果並不明顯也可以看出來。
基尼系數對儲蓄率的影響非常大，彈性達到了1.145。這里可以看出，收入分配的均等程度對儲蓄的影響非常明顯。這是由於收入高的群體的儲蓄傾向要明顯的高於收入低的群體。
2.對宏觀經濟的政策建議
基於基尼系數對儲蓄率的很大的影響，因此，國家應該重視對分配領域的調節，加大對低收入的者的轉移支付，切合中國實際的對稅收領域進行改革，縮小社會的貧富差距：
1）不要"逼"老百姓花錢，而要針對不同收入階層，採取不同對策，引導居民消費
首先，增加中低收入居民的個人相對收入，在分配政策上進一步縮小收入差距；進行微觀層面的改革和合適的福利體系改革，大力提高人們的收入預期；控制教育和醫療費用，降低人們的支出預期，減少公眾的焦慮；積極發展消費信貸，尤其是助學貸款，減少人們為教育而儲蓄的需要，讓其"有錢花"。
其次，引導高收入居民向更高層次的消費過渡，努力提高其消費傾向，增加消費供給，讓其"有地方花錢"，從而抑制儲蓄傾向的進一步提高。
2）不要"逼"老百姓投資，而要不斷增加金融創新，努力改善投資環境，刺激居民投資
目前的儲蓄高增長主要是由於居民收入的持續增長、消費和投資的增速緩慢、居民手持現金的逐步減少而引起，充分暴露出我國經濟架構的嚴重失衡。因此，必須採取相應的措施緩解儲蓄增長的勢頭，並積極引導儲蓄向投資轉化：
第一，提供多樣化的金融工具，不斷開發新的金融產品，大力發展商業保險和社會保險，拓寬居民投資渠道，引導居民儲蓄資金的合理分流。
第二，進一步發展和完善股票市場，規范上市公司的市場行為，逐步建立完善的、公開的信息披露制度，增強居民的投資信心。
第三，大力發展債券市場，尤其是企業債券市場，充分發揮債券融資的優勢，加大企業從資本市場直接融資的比重。
第四，積極引導民間投資，用新型的融資方式拓寬民間投融資的渠道。穩定發展民營金融機構；建立民間投資退出機制；加強民間投資的信用體系建設。
3.模型的不足
在實際經濟活動中，人們的預期對儲蓄率的影響是非常明顯的。由於這方面的影響很難用數據來描述以及礙於本文作者水平有限，所以本模型沒有反映人們的預期對儲蓄率的影響。

⑵ 計量經濟學在實際中有用嗎

金融一般都要學計來量的，其實不源用你會用，可你必須能看懂。如果你將來從事的是行業分析研究等研究崗位，你看不懂計量模型是絕對不行的。另外，有些證券的定價方面也要用到計量，研究市場波動也要用到計量……
只要你計量學得好，可應用的地方很多。希望你喜歡它，因為它確實不怎麼好學

⑶ 計量經濟學 有什麼分析方法

1、最小二乘法

這是最簡單的線性回歸模型，只要有一個參數、一個誤差項就好了。但是它存在很多弊病，比如無法消除內生性（endogeneity）問題，因而經濟學界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要滿足幾大假設，條件非常苛刻。

2、工具變數法

工具變數法是現今經濟學界很流行的一種計量方法，它採用一種和自變數X無關的外生變數Z來作為一種「工具」，從而解決了內生性的問題。

3、雙重差分法

雙重差分法用時間和實驗、對照組兩個維度的變數，進行雙重差分，這種方法分析非常有效，不過數據收集量大，對數據質量要求高。

(3)淺析計量經濟學擴展閱讀：

計量經濟學的學習方法：

1、研究對象發生了較大變化

即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

2、研究方法發生根本變化

計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

3、研究的結果發生了變化

理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。

理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

參考資料來源：網路—計量經濟學

⑷ 有什麼好的計量經濟學論文題目簡單一點的

學術堂整理了十五個計量經濟學論文題目供大家進行參考：版

1、中國貨市需求函權數實證研究.

2、貨幣超發的實證研究

3、存款准備金率變化的影響

4、貨幣需求與通脹關聯分析

5、貨幣需求的彈性分析

6、我國居民消費函數實證分析

7、浙江省居民消費函數變化

8、日元實際匯率長期利率的實證分析

9、歐元實際匯率長期利率的實證分析

10、瑞朗實際匯率長期利率的實證分析

11、利率匯率與外商直接投資

12、利率與通脹的關系實證分析

13、利率與商業銀行不良貸款率的波動實證分析

14、利率、租金與房價

15、貨幣政策、利率傳導機制實證分析

⑸ 計量經濟學分析論述題

應該是 B不可抄識別方法是這樣的：舉襲個例子來說，我的方程組里共有有3個不同的變數（因變數+自變數），如果其中一個方程里所缺少的變數等於2（3-1），那麼就是恰好識別。如果方程里所缺少的變數大於2，就是過度識別。小於2 就是不可識別。

⑹ 計量經濟學的實證分析是什麼

假設有兩個人正在討論最低工資法，這是你聽到的兩種表述：
甲：最低工資法引起了失業
乙：應該提高最低工資
現在不管你是否同意這兩種表述，應該注意的是，甲和乙想要做的事情是不同的。甲的說法像一個科學家：他作出了一種關於世界如何運行的表述。乙的說法象一個決策者，他作出了他想要如何改變世界的表述。
一般說來，關於世界的表述有兩種類型。一種類型，如甲的表述，是實證的。他們做出關於世界是什麼的表述。第二種類型，如乙的表述，是規范的。規范表述是命令性的，他們作出關於世界應該是什麼的表述。
實證和規范的主要差別是我們如何判斷他們的正確性。從原則上說，我們可以通過檢驗證據而確認或否定實證表述。
上面幾段是經濟學書上的解釋。當然我是復制別人的。

我個人認為：實證分析就是用實際的、帶有普遍性的例子證明一個事物是按照什麼規律運行著的；而規范分析則則是通過公理、定理逐漸證明事物應該按照什麼規律運行著，但沒有或者偏離、正要偏離軌道的運行著。

計量經濟學中的實證分析說白了就是運用計量方法，對事物過去的數據進行的一種分析，既然是過去的數據，那就說明肯定用的是普遍的例子而且是實際的例子，所以計量經濟學本身就是實證分析的一種方法，用計量經濟學方法進行的分析都應該被認為是實證分析。

⑺ 論述計量經濟學在經濟問題分析中的運用及運用過程

計量經濟學在經濟問題分析中是非常重要的一個手段和工具，因為我們在面對數據的時候，最基本的一個處理方式就是准確的一個計量

⑻ 計量經濟學分析題。

1:ln(y)=3.73+0.39ln(x1)+0.57ln(x2)
2:根據回歸結果（表2)p值可知兩個自變數在5%顯著水平上都是統計顯著的，同時也內是符合經濟理論的容，汽車產量和建築業產值的增長率變化與機電行業銷售額增長率變化成正向關系。
3。通過比較表1和表2，將選擇雙對數模型（常彈性模型），原因;1 使用對數形式通常比使用水平值更接近經典線性回歸模型的假定。2取對數通常會縮小變數的取值范圍，在某些情況下是相當可觀的，這就使得估計值對因變數或自變數的一場觀測不那麼敏感，而且取對數形式，使得任何一個自變數系數具有百分點變化的解釋
通過表2不難看出，措施b的效果更明顯，建築業產值每增加1個百分點，會使機電行業銷售額提高57個百分點，而措施a 只有39個百分點

⑼ 計量經濟學論文

關於我國城鎮居民儲蓄存款模型的計量經濟分析
（我的姓名等信息就省略了啊 呵呵）
內容摘要：本文利用我國1978年以來的統計數字建立了可以通過各種檢驗的城鎮居民儲蓄率的模型，對我國城鎮居民儲蓄存款情況進行實證分析。通過對該模型的經濟含義分析得出各種主要因素對我國城鎮居民儲蓄存款數量的影響程度，並針對我國城鎮居民存款儲蓄現狀提出自己的一些建議。
關鍵詞：居民儲蓄存款 實證分析 主要因素
一、問題的提出
1978年以來,隨著我國國民經濟的飛速發展,我國的居民儲蓄也出現高速增長的態勢。進入90年代以後．我國居民儲蓄存款余額始終保持在兩位數的增長速度。我國居民儲蓄存款持續增長這一經濟現象引起國內理論界的廣泛關注。這對我國經濟的進一步增長有著有利的一面,但也會帶來一定程度的負面影響。所以國家相繼出台了一系列積極的財政和貨幣政策,以刺激國內消費和投資需求,分流儲蓄,但是居民儲蓄依然持續增加。由於居民的儲蓄存款直接影響著居民的消費行為，影響著貨幣的供給量，進而間接影響著國家經濟的發展，宏觀調控的力度和效果，因此，對我國居民存款儲蓄問題的深入研究就顯得尤為重要，這有助於幫助大家認清現狀，做出合理的決策。雖然我們作為本科階段的學生對這個問題的理解和研究還不夠深入和透徹，但對此問題的探索有利於我們更好的掌握專業知識，了解國情，提高實際操作水平和理論聯系實際、發現問題、分析問題、解決問題的能力。
二、文獻綜述
我國有很多學者建立了許多的儲蓄模型來分析各因素對居民儲蓄的影響程度,但分析結論的差異很大。整理以前的研究成果,一個社會的儲蓄總量受很多因數的影響，根據經典西方宏觀經濟學理論，儲蓄水平主要受收入因數、利息率、物價水平、收入分配等因數的影響：
1.收入因數
收入是決定儲蓄的重要因數，收入的變化會直接決定著儲蓄的變化。在其他條件不變的情況下，儲蓄與可支配收入之間存在著正方向的變化關系，即居民的可支配收入增加，儲蓄量增加；個人可支配收入減少，儲蓄量減少。可支配收入是指居民戶在支付個人所得稅之後，餘下的全部實際現金收入。
2.利息率
傳統經濟學認為，在收入即定的條件下，較高的利息率會使儲蓄增加。在本文中，我們選用的利息率是根據當年變動月份加權平均後的一年期儲蓄存款加權利率。
3.物價水平
物價水平會導致居民戶的消費傾向的改變，從而也就會改變居民戶的儲蓄傾向。本文用通貨膨脹率來考察物價水平對儲蓄率的影響。
4.收入分配
凱恩斯認為，收入分配的均等化程度越高，社會的平均消費傾向就會越高，社會的儲蓄傾向就會越低。在國際上，衡量收入分配平均狀況最常用的指數是基尼系數。
三、變數的選取及分析
目前我國正處於改革時期，各種不確定性因素很多。因而，要分析各種因素對中國居民儲蓄行為的影響，必須立足於中國的國情。1998年後，中國經濟運行進入了一種新的體制約束狀態，出現了明顯的供給過剩，需求對經濟增長的約束與拉動作用明顯增強，投資、消費膨脹的內在動力明顯不足；同時，由於我國市場機制尚不健全，市場經濟發育不成熟，市場體制的控制力還有限，從而不能形成一種有效地傳導機制。市場化的改革對人們的經濟行為、心理行為帶來了很大影響，銀行開始考慮貸款風險，投資者開始考慮投資回報，而消費者也開始考慮最佳的消費時機和預期收入。這說明，我們的微觀經濟層面已生長出一種內在的約束機制，然而社會各個方面對這些積極的因素還很不適應，微觀主體內在約束機制較強與宏觀經濟市場傳導機制不暢之間的矛盾，導致了投資行為受阻、消費行為審慎和儲蓄持續穩定增長。當前影響我國居民儲蓄的因素有很多，概括起來有以下幾點：居民對社會經濟形勢的預期、可選擇的投資渠道、信貸消費的發展、利率因素的影響、"假性"存款的影響、消費領域的信用等級、高收入階層消費狀況、就業形勢壓力、體制改革、居民收入水平等。
由於我現在的時間和能力有限，只能綜合考慮，選取一部分變數進行研究，而且為了方便查找數據，只建立我國城鎮居民儲蓄存款模型進行研究。本文選用當年的收入增長率來考察收入因數對儲蓄率的影響。用城鎮居民的儲蓄率作為被解釋變數。另外還選取了中國1979年到2002年的各年的城鎮居民收入的基尼系數、一年期儲蓄利率和通貨膨脹率作為解釋變數。
四、數據及處理
本文模型數據樣本為從1979-2002年。
年份 城鎮居民儲蓄率 城鎮居民收入增長率 一年期儲蓄利率 通貨膨脹率 城鎮居民基尼系數
1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16
1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15
1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15
1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15
1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16
1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19
1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19
1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2
1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23
1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23
1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23
1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24
1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25
1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27
1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3
1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28
1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28
1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29
1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3
1998 0.25777978 0.108852141 5.02 -0.026 0.295
1999 0.21234608 0.134557035 2.89 -0.02993 0.3
2000 0.1239205 0.125688358 2.25 -0.01501 0.32
2001 0.24155306 0.14364071 2.25 -0.0079 0.33
2002 0.29897822 0.173106495 2.03 -0.01308 0.319
數據來源：各年份的《中國統計年鑒》
註：Y代表城鎮居民儲蓄率
X1代表城鎮居民收入增長率
X2代表一年期儲蓄利率
X3代表通貨膨脹率
X4代表城鎮居民基尼系數
五、模型及處理
基於以上數據，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距項，它表示在沒有收入的時候人們也要花錢消費，儲蓄率為負。
β2度量了當城鎮個人可支配收入率變動1%時，儲蓄增長率的變動。
β3度量了當利率變動一個單位，其實也就是1%時，儲蓄的增量的變動。
β4度量了當通貨膨脹率變動一個單位，儲蓄增量的變動。
β5度量了基尼系數對儲蓄率的影響。這也是本文的重點變數。
u是隨機誤差項。
對Y做回歸
利用eviews最小二乘估計結果如下

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000
X1 0.317426 0.175678 1.806864 0.0875
X2 0.024054 0.003688 6.523093 0.0000
X3 0.024476 0.205508 0.119099 0.9065
X4 1.127523 0.149318 7.551127 0.0000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.030260 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根據以上結果，初步得出的模型為
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.經濟意義的檢驗
該模型可以通過初步的經濟意義的檢驗，系數的符號符合經濟理論。
2.統計檢驗
從表中可以看出，顯然通貨膨脹率的系數通不過T檢驗，R2=0.897971， 2值為0.875298，模型的擬合情況較好。F檢驗的值為39.60525，整個模型對儲蓄率的增長影響是顯著的。
3.多重共線性的檢驗
從F值可知此模型整體顯著，但是分析各個變數後發現X1和X3不顯著，可能存在多重共線性，運用消除多重共線性的逐步回歸方法我們可以得到要放棄X3 這個變數，重新做回歸分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
從新模型的整體效果來看，R值和F值都很好，而且各個變數的t統計量也表明各個變數對儲蓄率的增長都有顯著影響。
因此模型可設為Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.異方差性檢驗
對新模型進行異方差性的檢驗，運用white檢驗，得到如下結果：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.669433 Probability 0.054505
Obs*R-squared 11.50596 Probability 0.073942
Obs*R-squared的計算結果是11.50596，，由於選用的沒有交叉乘積項的方式，所以自由度為7，在0.05的顯著水平下，查表得 （7）=12.59〉11.50596，所以接受原假設，即該模型不存在異方差性。
5.自相關性的檢驗
從上表可知DW值為1.556309，且樣本容量n=24，有三個解釋變數的條件下，給定顯著性水平 =0.01，查D-W表得，d =0.882,d =1.407,這時有d <dw=1.556039<4- d ,表明不存在自相關。
6.最終結果
從上面的計量分析中最後得到我國城鎮居民的儲蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、結論與建議
1.模型的實證分析
城鎮居民的收入增長率變化對居民的儲蓄率變化的影響還是比較明顯的，儲蓄率對收入增長率的彈性為0.314787, 在其他條件不變的情況下，居民的收入變化1%，儲蓄率同方向變化0.314787%。
利率變動對實際的儲蓄率變動的影響並不是十分的重要，彈性僅為0.024487。這方面有很多的原因，其中對未來預期的不確定性是一個很重要的原因，尤其是1998年以後，隨著住房、醫療、教育等方面的改革，人們的儲蓄傾向受預期的影響更大。這方面從人民銀行數次通過降息來調整儲蓄量，但是效果並不明顯也可以看出來。
基尼系數對儲蓄率的影響非常大，彈性達到了1.145280。這里可以看出，收入分配的均等程度對儲蓄的影響非常明顯。這是由於收入高的群體的儲蓄傾向要明顯的高於收入低的群體。
2.對宏觀經濟的政策建議
基於基尼系數對儲蓄率的很大的影響，因此，國家應該重視對分配領域的調節，加大對低收入的者的轉移支付，切合中國實際的對稅收領域進行改革，縮小社會的貧富差距：
1）不要"逼"老百姓花錢，而要針對不同收入階層，採取不同對策，引導居民消費
首先，增加中低收入居民的個人相對收入，在分配政策上進一步縮小收入差距；進行微觀層面的改革和合適的福利體系改革，大力提高人們的收入預期；控制教育和醫療費用，降低人們的支出預期，減少公眾的焦慮；積極發展消費信貸，尤其是助學貸款，減少人們為教育而儲蓄的需要，讓其"有錢花"。
其次，引導高收入居民向更高層次的消費過渡，努力提高其消費傾向，增加消費供給，讓其"有地方花錢"，從而抑制儲蓄傾向的進一步提高。
2）不要"逼"老百姓投資，而要不斷增加金融創新，努力改善投資環境，刺激居民投資
目前的儲蓄高增長主要是由於居民收入的持續增長、消費和投資的增速緩慢、居民手持現金的逐步減少而引起，充分暴露出我國經濟架構的嚴重失衡。因此，必須採取相應的措施緩解儲蓄增長的勢頭，並積極引導儲蓄向投資轉化：
第一，提供多樣化的金融工具，不斷開發新的金融產品，大力發展商業保險和社會保險，拓寬居民投資渠道，引導居民儲蓄資金的合理分流。
第二，進一步發展和完善股票市場，規范上市公司的市場行為，逐步建立完善的、公開的信息披露制度，增強居民的投資信心。
第三，大力發展債券市場，尤其是企業債券市場，充分發揮債券融資的優勢，加大企業從資本市場直接融資的比重。
第四，積極引導民間投資，用新型的融資方式拓寬民間投融資的渠道。穩定發展民營金融機構；建立民間投資退出機制；加強民間投資的信用體系建設。
3.模型的不足
在實際經濟活動中，人們的預期對儲蓄率的影響是非常明顯的。由於這方面的影響很難用數據來描述以及礙於本文作者水平有限，所以本模型沒有反映人們的預期對儲蓄率的影響。

參考文獻
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⑽ 如何用計量經濟學方法分析影響因素大小

一、理論模型的設計對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變數來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變數間的關系，設定描述這些變數之間關系的數學表達式，即理論模型。例如上節中的生產函數就是一個理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變數、確定變數之間的數學關系、擬定模型中待估計參數的數值范圍。1.確定模型所包含的變數在單方程模型中，變數分為兩類。作為研究對象的變數，也就是因果關系中的「果」，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變數；而作為「原因」的變數，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變數。確定模型所包含的變數，主要是指確定解釋變數。可以作為解釋變數的有下列幾類變數：外生經濟變數、外生條件變數、外生政策變數和滯後被解釋變數。其中有些變數，如政策變數、條件變數經常以虛變數的形式出現。嚴格他說，上述生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為「因素」，這些因素間存在著因果關系。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變數來表徵這些因素，這些變數必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固走資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變數來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變數之間關系的數學表達式。下面，為了敘述方便，我們將「因素」與「變數」間的區別暫時略去，都以「變數」來表示。關鍵在於，在確定了被解釋變數之後，怎樣才能正確地選擇解釋變數。首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。從這里可以看出，建立模型的第一步就已經體現了計量經濟學是經濟理論、經濟統計學和數學三者結合的思想。在選擇變數時，錯誤是容易發生的。下面的例子都是從已有的計量經濟學應用研究成果中發現的，代表了幾類容易發生的錯誤。例如農副產品出口額＝-107.66＋0.13×社會商品零售總額十0.22×農副產品收購額這里選擇了無關的變數，因為社會商品零售總額與農副產品出口額無直接關系，更不是影響農副產品出口額的原因。再如生產資料進口額＝0.73×輕工業投資＋0.21×出口額＋0.18×生產消費＋67.60×進出口政策這里選擇了不重要的變數，因為輕工業投資對生產資料進口額雖有影響，但不是重要的，或者說是不完全的，重要的是全社會固定資產投資額，應該選擇這個變數。再如農業總產值＝0.78＋0.24×糧食產量＋0.05×農機動力—0.21×受災面積這里選擇了不獨立的變數，因為糧食產量是受農機動力和受災面積影響的，它們之間存在相關性。值得注意的是上述幾個模型都能很好地擬合樣本數據，所以絕對不能把對樣本數據的擬合程度作為判斷模型變數選擇是否正確的主要標准。變數的選擇不是一次完成的，往往要經過多次反復。2.確定模型的數學形式選擇了適當的變數，接下來就要選擇適當的數學形式描述這些變數之間的關系，即建立理論模型。選擇模型數學形式的主要依據是經濟行為理論。在數理經濟學中，已經對常用的生產函數、需求函數、消費函數、投資函數等模型的數學形式進行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。需要指出的是，現代經濟學尤其注重實證研究，任何建立在一定經濟學理論假設基礎上的理論模型，如果不能很好地解釋過去，尤其是歷史統計數據，那麼它是不能為人們所接受的。這就要求理論模型的建立要在參數估計、模型檢驗的全過程中反復修改，以得到一種既能有較好的經濟學解釋又能較好地反映歷史上已經發生的諸變數之間關系的數學模型。忽視任何一方面都是不對的。也可以根據變數的樣本數據作出解釋變數與被解釋變數之間關系的散點圖，由散點圖顯示的變數之間的函數關系作為理論模型的數學形式。這也是人們在建模時經常採用的方法。在某些情況下，如果無法事先確定模型的數學形式，那麼就採用各種可能的形式進行試模擬，然後選擇模擬結果較好的一種。3.擬定理論模型中待估參數的理論期望值理論模型中的待估參數一般都具有特定的經濟含義，它們的數值，要待模型估計、檢驗後，即經濟數學模型完成後才能確定，但對於它們的數值范圍，即理論期望值，可以根據它們的經濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。擬定理論模型中待估參數的理論期望值，關鍵在於理解待估參數的經濟含義。例如上述生產函數理論模型中有4個待估參數和α、β、γ和A。其中，α是資本的產出彈性，β是勞動的產出彈性，γ近似為技術進步速度，A是效率系數。根據這些經濟含義，它們的數值范圍應該是於集中的問題。經濟變數在時間序列上的變化往往是緩慢的，例如，居民收入每年的變化幅度只有5%左右。如果在一個消費函數模型中，以居民消費作為被解釋變數，以居民收入作為解釋變數，以它的時間序列數據作為解釋變數的樣本數據，由於樣本數據過於集中，所建立的模型很難反映兩個變數之間的長期關系。這也是時間序列不適宜於對模型中反映長期變化關系的結構參數的估計的一個主要原因。四是模型隨機誤差項的序列相關問題。用時間序列數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生序列相關。這個問題後面還要專門討論。截面數據是一批發生在同一時間截面上的調查數據。例如，工業普查數據、人口普查數據、家計調查數據等，主要由統計部門提供。用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據，應注意以下幾個問題。一是樣本與母體的一致性問題。計量經濟學模型的參數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計，例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。二是模型隨機誤差項的異方差問題。用截面數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生異方差。這個問題後面還要專門討論。虛變數數據也稱為二進制數據，一般取0或1。虛變數經常被用在計量經濟學模型中，以表徵政策、條件等因素。例如，建立我國的糧食生產計量經濟學模型，以糧食產量作為被解釋變數，解釋變數中除了播種面積、化肥使用量、農機總動力、成災面積等變數外，顯然，政策因素是不可忽略的。1980年前後，由於實行了不同的政策，即使上述變數都沒有變化，糧食產量也會發生大的變化。於是必須在解釋變數中引人政策變數，用一個虛變數表示，對於1980年以後的年份，該虛變數的樣本觀測值為1，對於1980年以前的年份，該虛變數的樣本觀測值為0。也可以取0、l以外的數值，表示該因素的變化程度。例如，在工業生產模型中用虛變數表示氣候對工業生產的影響，可以將不同年份氣候的影響程度，分別用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不過，這種方法應慎用，以免違背客觀性。2.樣本數據的質量樣本數據的質量問題大體上可以概括為完整性、准確性、可比性和一致性四個方面。完整性，即模型中包含的所有變數都必須得到相同容量的樣本觀測值。這既是模型參數估計的需要，也是經濟現象本身應該具有的特徵。但是，在實際中，「遺失數據」的現象是經常發生的，尤其在中國，經濟體制和核算體系都處於轉軌之中。在出現「遺失數據」時，如果樣本容量足夠大，樣本點之間的聯系並不緊密的情況下，可以將「遺失數據」所在的樣本點整個地去掉；如果樣本容量有限，或者樣本點之間的聯系緊密，去掉某個樣本點會影響模型的估計質量，則要採取特定的技術將「遺失數據」補上。准確性，有兩方面含義，一是所得到的數據必須准確反映它所描述的經濟因素的狀態，即統計數據或調查數據本身是准確的；二是它必須是模型研究中所准確需要的，即滿足模型對變數口徑的要求。前一個方面是顯而易見的，而後一個方面則容易被忽視。例如，在生產函數模型中，作為解釋變數的資本、勞動等必須是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分生產要素，以勞動為例，應該是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分勞動者。於是，在收集樣本數據時，就應該收集生產性職工人數，而不能以全體職工人數作為樣本數據，盡管全體職工人數在統計上是很准確的，但其中有相當一部分與生產過程無關，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所說的數據口徑問題，在計量經濟學模型研究中可以說無處不在。而人們容易得到的經濟統計數據，一般可比性較差，其原因在於統計范圍口徑的變化和價格口徑的變化，必須進行處理後才能用於模型參數的估計。計量經濟學方法，是從樣本數據中尋找經濟活動本身客觀存在的規律性，如果數據是不可比的，得到的規律性就難以反映實際。不同的研究者研究同一個經濟現象，採用同樣的變數和數學形式，選擇的樣本點也相同，但可能得到相差甚遠的模型參數估計結果。為什麼？原因在於樣本數據的可比性。例如，採用時間序列數據作為生產函數模型的樣本數據，產出量用不變價格計算的總產值，在不同年份間是可比的；資本用當年價格計算的固定資產原值，在不同年份間是不可比的。對於統計資料中直接提供的這個用當年價格計算的固定資產原值，有人直接用於模型估計，有人進行處理後再用於模型的估計，結果當然不會相同。一致性，即母體與樣本的一致性。上面在討論用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據時已經作了介紹。違反一致性的情況經常會發生，例如，用企業的數據作為行業生產函數模型的樣本數據，用人均收入與消費的數據作為總量消費函數模型的樣本數據，用31個省份的數據作為全國總量模型的樣本數據，等等。三、模型參數的估計模型參數的估計方法，是計量經濟學的核心內容。在建立了理論模型並收集整理了符合模型要求的樣本數據之後，就可以選擇適當的方法估計模型，得到模型參數的估計量。模型參數的估計是一個純技術的過程，包括對模型進行識別（對聯立方程模型而言）、估計方法的選擇、軟體的應用等內容。在後面的章節中將用大量的篇幅討論估計問題，在此不重復敘述。四、模型的檢驗在模型的參數估計量已經得到後，可以說一個計量經濟學模型已經初步建立起來了。但是，它能否客觀揭示所研究的經濟現象中諸因素之間的關系，能否付諸應用，還要通過檢驗才能決定。一般講，計量經濟學模型必須通過四級檢驗，即經濟意義檢驗、統計學檢驗、計量經濟學檢驗和預測檢驗。1.經濟意義檢驗經濟意義檢驗主要檢驗模型參數估計量在經濟意義上的合理性。主要方法是將模型參數的估計量與預先擬定的理論期望值進行比較，包括參數估計量的符號、大小、相互之間的關系，以判斷其合理性。首先檢驗參數估計量的符號。例如，有下列煤炭行業生產模型：煤炭產量＝-108.5427＋0.00067×固定資產原值＋0.01527×職工人數-0.00681×電力消耗量＋0.00256×木材消耗量在該模型中，電力消耗量前的參數估計量為負，意味著電力消耗越多，煤炭產量越低，從經濟行為上無法解釋。模型不能通過檢驗，應該找出原因重新建立模型。不管其他方面的質量多麼高，模型也是沒有實際價值的。2.統計檢驗統計檢驗是由統計理論決定的，目的在於檢驗模型的統計學性質。通常最廣泛應用的統計檢驗准則有擬合優度檢驗、變數和方程的顯著性檢驗等。3.計量經濟學檢驗計量經濟學檢驗是由計量經濟學理論決定的，目的在於檢驗模型的計量經濟學性質。通常最主要的檢驗准則有隨機誤差項的序列相關檢驗和異方差性檢驗，解釋變數的多重共線性檢驗等。4.模型預測檢驗預測檢驗主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及相對樣本容量變化時的靈敏度，確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍，即模型的所謂超樣本特性。具體檢驗方法為：（1）利用擴大了的樣本重新估計模型參數，將新的估計值與原來的估計值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性；（2）將所建立的模型用於樣本以外某一時期的實際預測，並將該預測值與實際觀測值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性。經歷並通過了上述步驟的檢驗後，可以說已經建立了所需要的計量經濟學模型，可以將它應用於預定的目的。五、計量經濟學模型成功三要素從上述建立計量經濟學模型的步驟中，不難看出，任何一項計量經濟學研究、任何一個計量經濟學模型賴以成功的要素應該有三個：理論、方法和數據。理論，即經濟理論，所研究的經濟現象的行為理論，是計量經濟學研究的基礎。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。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。一般情況下，在計量經濟學研究中，方法的研究是人們關注的重點，方法的水平往往成為衡量一項研究成果水平的主要依據。這是正常的。計量經濟學理論方法的研究是計量經濟學研究工作者義不容辭的義務。但是，不能因此而忽視對經濟學理論的探討，一個不懂得經濟學理論、不了解經濟行為的人，是無法從事計量經濟學研究工作的，是不可能建立起一個哪怕是極其簡單的計量經濟學模型的。所以，計量經濟學家首先應該是一個經濟學家。相比之下，人們對數據，尤其是數據質量問題的重視更顯不足，在申請一項研究項目或評審一項研究成果時，對數據的可得性、可用性、可靠性缺乏認真的推敲；在研究過程中出現問題時，較少從數據質量方面去找原因。而目前的實際情況是，數據已經成為制約計量經濟學發展的重要問題。六、相關分析、回歸分析和因果分析從上述建立計量經濟學模型的步驟中進一步看出，經典計量經濟學方法的核心是採用回歸分析的方法揭示變數之間的因果關系。但是，變數之間具有相關性並不等於具有因果性。這是建立計量經濟學模型中一個十分重要的概念，那麼首先需要對相關關系與因果關系作一簡要的說明。所謂相關關系，是指兩個以上的變數的樣本觀測值序列之間表現出來的隨機數學關系，用相關系數來衡量。如果兩個變數樣本觀測值序列之間相關系數的絕對值為1，則二者之間具有完全相關性（完全正相關或完全負相關）；如果相關系數的絕對值比較大，或接近於1，則二者之間具有較強相關性；如果相關系數的絕對值為0，或接近於0，則二者之間不具有相關性。如果一個變數與其他兩個或兩個以上變數的線性組合之間具有相關性，那麼它與每一個變數之間的相關系數稱為偏相關系數。相關關系是變數之間所表現出來的一種純數學關系，判斷變數之間是否具有相關關系的依據只有數據。所謂因果關系，是指兩個或兩個以上變數在行為機制上的依賴性，作為結果的變數是由作為原因的變數所決定的，原因變數的變化引起結果變數的變化。因果關系有單向因果關系和互為因果關系之分。例如，勞動力與國內生產總值之間具有單向因果關系，在經濟行為上是勞動力影響國內生產總值，而不是相反；但是，在國內生產總值與消費總額之間則存在經濟行為上的互為因果關系，國內生產總值既決定消費總額，反過來又受消費的拉動。具有因果關系的變數之間一定具有數學上的相關關系。而具有相關關系的變數之間並不一定具有因果關系。例如中國的國內生產總值與印度的人口之間具有較強的相關性，因為二者都以較快的速度增長，但顯然二者之間不具有因果關系。相關分析是判斷變數之間是否具有相關關系的數學分析方法，通過計算變數之間的相關系數來實現。回歸分析也是判斷變數之間是否具有相關關系的一種數學分析方法，它著重判斷一個隨機變數與一個或幾個可控變數之間是否具有相關關系。由於它的特定的功能，所以也被用來進行變數之間的因果分析。但是，僅僅依靠回歸分析尚不能對變數之間的因果關系作出最後判斷，必須與經濟行為的定性分析相結合。這就是上面強調的建立計量經濟學模型的三要素。