限制量計量經濟學

1. 計量經濟學:什麼是工具變數法,被選為工具變數的變數必須具備什麼條件

某一個變數與模型中隨機解釋變數高度相關，但卻不與隨機誤差項相關，那麼就可以用此變數與模型中相應回歸系數得到一個一致估計量，這個變數就稱為工具變數，這種估計方法就叫工具變數法。

在模型估計過程中被作為工具使用，以替代模型中與誤差項相關的隨機解釋變數的變數，稱為工具變數。

作為工具變數，必須滿足下述四個條件：

（1）與所替的隨機解釋變數高度相關；

（2）與隨機誤差項不相關；

（3）與模型中其他解釋變數不相關；

（4）同一模型中需要引入多個工具變數時，這些工具變數之間不相關。

(1)限制量計量經濟學擴展閱讀：

缺點

工具變數法的關鍵是選擇一個有效的工具變數，由於工具變數選擇中的困難，工具變數法本身存在兩方面不足：

一是由於工具變數不是惟一的，因而工具變數估計量有一定的任意性；

二是由於誤差項實際上是不可觀測的，因而要尋找嚴格意義上與誤差項無關而與所替代的隨機解釋變數高度相關的變數事實上是困難的。

2. 計量經濟學數據

城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例 摘 要 隨著經濟的發展和人民生活水平的提高，我國城市居民生活用水需求量逐年 遞增，而水資源短缺和水污染程度加重使得可利用的水資源越來越少，用水供給 難以滿足不斷增長的需求。本文從需求的角度對城市居民生活用水進行研究，以 期為解決城市居民生活用水供需矛盾提供依據。 中國的城市居民家庭用水情況同發達國家之間有許多不同之處，中國的生活 用水基本為室內用水，水價結構以單－Ｎ水價為主，因而用水需求上也會存在較 大差異。；本文在對城市居民生活用水需求進行理論分析的基礎上，以江蘇省南通 市為例，從宏觀和微觀兩個層面對城市居民生活用水需求影響因素進行實證研究。 在宏觀層面上，對南通市居民生活用水外部環境進行具體分析之後，分別利 用雙對數模型和Ｓｔｏｎｅ—Ｇｅａｒｙ效用函數模型對南通市用水進行回歸分析，建立起 城市居民生活用水需求函數模型。結果表明，南通市當前居民收入增加對用水需 求的拉動作用大於水價上漲對用水需求的抑製作用，水價上漲對減少用水需求的 ● 作用不明顯。 在微觀層面上，從居民家庭角度出發，研究家庭特徵差異對家庭居民生活用 水需求的影響。研究主要採用抽樣方法，通過入戶調查，重點分析了家庭人口年 齡結構、用水方式、節水措施、戶主（或配偶）受教育水平等因素對家庭用水需 求的影響。在水價方面，南通市當前生活用水水價偏低，居民對水價的了解程度 不夠，對自身用水行為也未能充分重視，水價因素對城市居民生活用水需求的影 響不明顯。在節水方面，居民對當前南通市水資源和水污染狀況缺乏准確認識， 節水意識不強，同時居民對節水宣傳的感知程度和對節水活動的參與程度都比較 低，節水宣傳和節水活動對提高居民環境意識以及節水意識的效果不明顯，居民 的主動節水行為沒有形成普遍現象。關於家庭特徵差異對生活用水需求的影響， 人均居住面積同家庭用水需求之間存在正相關關系；居民家庭使用淋浴比使用浴 缸的用水需求更多，機洗比手洗的用水需求多；採用節水措施的家庭比沒有採用 節水措施的家庭用水需求更少；家庭中１４—６０歲的用水人［Ｊ對用水需求的影響最 大，其次是６０歲以上的老人，最後是１３歲以下的兒童；隨著戶｛三（或配偶）受 教育水平的提高，對用水需求的影響先上升後下降，戶主（或配偶）受教育水平 為大專時對用水需求的影響最大。此外，氣溫因素對家庭用水需求的影響最大。 針對當前城市居民生活用水現狀，通過上調水價或者進行水價體制改革，提 高節水宣傳力度和效果，推進節水技術的發展，一定程度上將有助於緩解城市居 民生活用水供需矛盾問題。
水是人類和其它一切生物賴以生存的基本要素，是社會、經濟發展的物質基 礎。盡管地球上水的總量很大，但在現有技術條件下，能夠被人類開發利用的淡 水資源卻十分有限，僅佔全球水資源總量的０．３％，主要為河流水、湖泊水和地 下水。隨著全球人口的不斷增長和經濟的迅速發展，人類對水資源的開發和利用 程度不斷加大，可利用的水資源量日益減少，如上水體污染的進一步惡化，使得 許多地區出現缺水的現象。水資源的短缺不僅制約了經濟發展，同時對人類的健 康和生存也帶來了極大的威脅。聯合國《世界水資源綜合評估報告》指出，水問 題將嚴重製約２ｌ世紀全球經濟與社會發展，並可能導致國家間的沖突。 中國是一個水資源短缺的國家，盡管淡水資源總量達２８０００億立方米，佔全 球水資源的６％，僅次於巴西、俄羅斯和加拿大，居世界第四位，但人均水資源 佔有量只有２３００立方米，僅為世界平均水平的１１４，在世界上名列１２１位，是全 球１３個人均水資源貧乏的國家之一。除去難以利用的洪水徑流和散布在偏遠地 區的地下水資源，我國實際可利用的淡水資源量則更少，僅為１１０００億立方米左 右，人均可利用淡水資源量約為９００立方米，並且其分布極不均衡」…。隨著經濟 發展和人民生活水平的提高，我國水資源供需矛盾日益突顯，全國正常年份缺水 量約４００億立方米１８「，水危機嚴重製約了我國經濟的發展。其中，城市缺水問題 也越來越嚴重，當前全國６６９座城市中，有４００多個城市存在供水不足問題，其 中比較嚴重的缺水城市達１１０個，全國城市缺水總量為６０億立方米，一些城市 由於缺水嚴重影響了城市的生活秩序，城市發展面臨挑戰【８「。 隨著工農業發展，城市人口增加，整個社會對水資源的需求大大增加。與此 同時，大量工農業生產污水和城市生活污水未經處理，就直接排放到江河湖海之 中，日趨嚴重的水污染降低了水體使用功能，威脅到居民的飲水安全和人民群眾 的健康，加劇了水資源短缺，導致供水不足，對我國正在實施的可持續發展戰略 帶來了嚴重影響。用水供需矛盾已成為我國社會經濟發展的主要障礙，如何採取 有效措施解決水資源危機，確保水資源系統開發、管理和運行的可持續性，成為 急需解決的一項重要任務。 １．１問題的提出 水資源的使用根據用途的不同可分為農業用水、生產用水、生活用水和環境 生態用水１四大類別，隨著中國經濟的發展，用水總量以及用水結構都發生了一 定的變化，表１．１所示為我國１９９７—２００４年農業用水、生產用水和生活用水的用 １環境生態用水，指生物體與環境兩者相結台作為一個有機聯系綜合體的總體系統中，為舫治水污染，改 善水質、美化環境，促進具有環境屬性水資源的保護及可持續利用，協調自然生態平衡與發展所需用水。 ｌ 豆 丁 網 浙江大學碩士學位論文 城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例 資料來源：《中國水資源公報》（１９９７－２００４）。 根據表１，１可以發現，自１９９７年以來，全國用水總量基本維持在５５００億立 方米上下，不同年份之間用水量略有差異。農業用水一直都占我國用水的大部分， 大約為全國總用水量的６５％一７０％，隨著我國經濟的發展，部分農業用水轉用作 非農業用途，加上農業節水技術的發展，使得農業用水在用水總量比例上表現出 下降的趨勢。工業用水在這幾年間雖然也存在一定的波動，但波動幅度很小，用 水量基本保持在１１７０億立方米左右。生活用水自１９９７年起，在總量上就一直保 持著上升的態勢。自１９９７年到２００４年這８年間，生活用水量上升了１９．３％，目 前在全國總用水量中所佔的比重為１１．９％。人民收入水平的提高、生活水平的改 善、人口的增加和城市化進程的加速是生活用水量增加的主要原因。伴隨著我國 經濟的持續發展，生活水平的進一步提高，居民生活用水需求必然會進一步增加， 從而可能會對日益緊缺的水資源造成更大的壓力，如何採取有效措施緩解這種壓 力，需要了解生活用水的需求規律，然後才能提出相應的解決辦法。 盡管水資源供需矛盾日漸突出，但是管理制度不健全、管理水平落後、節水 意識淡薄以及對節水設備未能廣泛利用等原因，用水不科學、不合理的現象還大 量存在，不僅造成了水資源的浪費，而且一定程度上也阻礙了社會經濟的可持續 發展。２００５年７月５日，國務院下發了《關於做好建設節約型社會近期重點工 作的通知》，通知指出，「我國要以提高資源利用效率為核心，以節能、節水、節 材、節地、資源綜合利用和發展循環經濟為重點，加快結構調整，推進技術進步， 加強法制建設，完善政策措施，強化節約意識，盡快健全建設節約型社會的體制 和機制，逐步形成節約型的增長方式和消費模式，以資源的高效和循環利用，促 進經濟社會可持續發展」，由此可見，國家已經認識到水資源緊缺將會對經濟發 ｌ環境生態用水量現僅有２００３和２００４年數據，其中２００３年用水量為７９．５億立方米，２００４年用水量為８２ ０ 億立方米，此處未加入表中。 ２ 豆 丁 網 浙江大學碩士學位論文 城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例 展造成不良的影響，節約用水和提高用水效率已成為當前經濟發展、國家建設的 工作重點之一。關於「節約饜水」的定義，《通知》中沒有明確提出，相關的文 獻資料中也沒有統一的定義，錢易（２００２）等人認為「節約用水」就是「在合理 的生產結構布局和生產運行的前提下，為實現一定的社會經濟目標和社會經濟的 可持續發展，通過採取多種措施對有限的水資源進行優化配置與可持續利用」， 而Ｂａｕｍａｎｎ（２００５）等人則將「節約用水」定義為「任何用水有益的減少」。無 論哪種定義，節約用水的最終目的都是為了使水資源得到合理配置，以提高整個 社會的福利水平。 無論是為了減少生活用水需求量來保持與供水量的平衡，解決用水供需矛 盾，還是為了節約用水，使水資源得到合理配置，都需要以生活用水需求規律為 依據。只有在了解當前用水需求情況的基礎上，才可能有針對性地採取相應措施， 合理配置水資源。 生活用水包括城市居民生活用水、農村居民生活用水、市政公共用水和農村 牲畜用水４個部分，每個部分的用水需求都具有其自身的特點，考慮到各種因素 的限制，以及數據的准確性和易獲得性，本文的研究將主要針對城市居民生活用 水這一部分展開。 １．２概念界定 概念的界定是任何－－ｔ＇ｑ學科進行研究的起點，清晰的概念可以更加准確地把 握所研究的問題。在本文的研究之前，就與「城市居民生活用水」相關的概念內 涵與外延進行說明。 １．２．１城市居民 城市居民是指城市中有固定居住地，非經常流動，相對穩定地在某地居住的 自然人，其含義是指在城市中所有符合上述定義的居民，不分國籍和出生地，也 不分職業和戶籍狀況Ｉ６７１。 １．２．２城市居民生活用水 城市居民生活用水在本文中指使用公共供水設施供水的，城市居民家庭日常 生活使用的自來水，亦稱城市居民生活用水，其中包括沖洗衛生潔具、洗澡、洗 衣、燒煮、清掃、澆灑及家庭洗車等用水，其具體含義為用水人是城市居民，用 水地是家庭，用水性質是維持日常生活所使用的自來水。 與城市居民生活用水容易混淆的是市政公共用永，市政公共用水同樣也與城 市居民生活密切相關，它是指公共建築用水和市政、環境、景觀和娛樂用水的統 豆 丁 網 浙江大學碩士學位論文 城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例 稱，主要包括公共設施用水和其它公共用水兩部分，其中公共設施用水包括機關、 辦公樓、學校、醫院、娛樂場所、商業、賓館、飯店以及科研機構的用水；而其 它公共用水包括澆灑道路用水、綠化用水、交通設施用水、倉儲用水、市政設施 用水、消防用水以及軍營、軍事設施和監獄等特殊地方的用水。 １．２．３城市居民生活用水需求量 城市居民生活用水需求量在本文中指城市居民家庭從公共供水設施中獲取 的，通過居民家庭水表計量得到的城市居民生活用水量，由其它途徑獲得的日常 生活用水均不計入總量。 出於稱謂方便的目的，除特別說明外，下文中「居民生活用水」、「生活用水」 均指代「城市居民生活用水」，「居民」特指「城市居民」。 １．３研究意義 隨著我國城市人口的增加和生活水平的提高，城市用水需求有進一步增加的 趨勢；另一方面，在我國經濟保持高速增長的同時，水體污染狀況也越來越嚴重， 可利用水資源不斷減少，使得城市用水供需矛盾越來越突出，對城市供水能力以 及供水安全提出新的要求。城市居民生活用水作為城市用水中的重要組成部分， 用水相對集中，水質及用水安全要求高，城市居民生活用水的管理需要高度重視。 比較城市居民生活用水的供給和需求，作為生活必需品，用水供給必須保證人民 的正常用水需求，即城市居民生活用水的供給以需求為基礎。此外，城市居民生 活用水的需求所面對的是整個城市的居民家庭，而供給主要針對的只是有限的幾 座城市水廠，城市居民生活用水的需求比供給的管理更為復雜，研究城市居民生 活用水的需求影響可以為解決城市用水供需矛盾提供依據，因而具有重要的理論 意義。 針對用水過程中許多不合理、不科學的現象，國家在２００５年７月將「節水」 作為最近兩年建設節約型社會的重點工作之一。通過建設節約型社會，希望能使 資源利用效率得到提高，生態環境得到改善，可持續發展能力不斷增強，因而節 約用水已經成為我國解決缺水問題的有效舉措之一。作為水資源的重要組成部 分，城市居民生活用水也是節水工作的一部分，研究城市居民生活用水的需求， 了解用水需求的各種影響因素，能夠為國家和城市節水工作開展提供可靠的理論 依據。因此，研究城市居民生活用水的需求影響因素，在「建設節約型社會」的 背景之下，具有重要的現實意義。 家庭是社會的基本組成單位，同時也是城市居民生活用水的基本需求單位。 本文基於微觀層面上的城市居民生活用水需求指的是家庭所有成員用水需求的 總和。我們每個人都生活在各自的家庭中，城市居民生活用水需求與我們的生活 豆 丁 網 浙江大學碩士學位論文 城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例 緊密相關，當前越來越嚴峻的用水供需形勢已經直接影響到我們的生活，研究城 市居民生活用水的需求影響因素將有動於我們更加清楚地了解自身的用水行為， 使得用水更合理、更科學。因而具有重要的實際意義。 １．４相關研究進展及評價 關於城市居民生活用水需求，國內外學者進行了大量深入的研究，研究的方 法各具，研究內容也各有側重。下文就國內外學者的研究成果，將已有研究內容 分為城市居民生活用水需求影響因素、數據類型、模型形式３個部分分別進行綜 合論述。 １．４．１城市居民生活用水需求影響因素 己有研究中發現影響城市居民生活用水需求的因素有許多。綜合不同研究者 的成果，可以概要地通過下列模型來描述各因素對用水需求的影響，即； Ｑ＝ｆ（Ｐ，Ｘｊ）ｉ＝ｌ，２… 其中，Ｐ指水價； ｘ；指家庭收入，天氣，家庭結構等相關影響因素。 從上述模型中不難看出，已有研究中，水價對用水需求的影響是研究的重點， 而其它因素的影響則因研究側重以及相關條件的限制而有所不同，下面就已有研 究成果，針對主要的影響因素分別進行說明。 （１）水價對城市居民生活用水需求的影響 城市居民生活用水需求在大量研究中都被認為是缺乏彈性的，這主要是因為 水是延續生命，維持日常生活的必需物品，沒有任何其它物品能夠替代水。

3. 計量經濟學問題

一般回歸式下面會是標准差或者t值，數字有負，應該就是t值了

4. 計量經濟學中的自由度怎麼理解

計量經濟學上的自由度（degree of freedom, df），是指當以樣本的統計量來估計總體的參數時， 樣本中獨立或版能自由變化的資料的權個數，稱為該統計量的自由度。
例如，在估計總體的平均數時，樣本中的 個數全部加起來， 其中任何一個數都和其他資料相獨立，從其中抽出任何一個數都不影響其他資料（這也是隨機抽樣所要求的）。 因此一組資料中每一個資料都是獨立的，所以自由度就是估計總體參數時獨立資料的數目，而平均數是根據 個獨立資料來估計的，因此自由度為 。

5. 計量經濟學

1、隨機誤差項 ui = Yi-E（Y/Xi）.當把總體回歸函數表示成 Yi=Yi尖+ei 時，其中的ei 就是殘差。它是用 Yi尖 估計Yi 時帶來的誤差 ，是對隨機誤差項 ui的估計。(所有的i都是下標Yi尖是Yi的估計值)
2、可決系數是對模型擬合優度的綜合度量，其值越大，說明在Y的總變差中由模型作出了解釋的部分佔得比重越大，模型的擬合優度越高，模型總體線性關系的顯著性越強。反之亦然。斜率系數的t檢驗是對回歸方程中的解釋變數的顯著性的檢驗。在簡單線性回歸中，由於解釋變數只有一個，當t檢驗顯示解釋變數的影響顯著時，必然會有該回歸模型的可決系數大，擬合優度高。
3、這種說法是錯誤的。真實值落入這個區間這是一種事實，不能用概率表示，也就是落入了就是1，沒有落入就是0.而概率為1-α的意義為事件的條件。
（計量經濟學是我的專業課程，所以有95%的把握答案正確，最後一題的道理和我這句話的道理是一樣的~~~呵呵）

6. 計量經濟學中，經常說一個回歸模型里的參數在統計上是顯著的或不顯著的，其中」顯著的「是什麼意思

參數顯來著的，就是說該參數估計量自的統計性質可以拒絕 原假設：該參數=0，即該參數顯著不等於0，也就是該參數前面的變數對y確實有影響，出現在回歸方程裡面是有道理的。
參數的顯著性，是實證模型有意義的關鍵所在。

7. 計量經濟學問題

不知從何時起，解答計量問題成了我日常生活的一部分。天南海北的讀者與同道提出了各種各樣的計量問題。這里摘取少量的典型問題，希望對從事實證研究的朋友有幫助。
1、在什麼情況下，應將變數取對數再進行回歸？
答：可以考慮以下幾種情形。
，如果理論模型中的變數為對數形式，則應取對數。比如，在勞動經濟學中研究教育投資回報率的決定因素，通常以工資對數為被解釋變數，因為這是從Mincer模型推導出來的。
第二，如果變數有指數增長趨勢（exponential growth），比如 GDP，則一般取對數，使得 lnGDP 變為線性增長趨勢（linear growth）。
第三，如果取對數可改進回歸模型的擬合優度（比如 R2 或顯著性），可考慮取對數。
第四，如果希望將回歸系數解釋為彈性或半彈性（即百分比變化），可將變數取對數。
第五，如果無法確定是否該取對數，可對兩種情形都進行估計，作為穩健性檢驗（robustnesscheck）。若二者的回歸結果類似，則說明結果是穩健的。
2、如何理解線性回歸模型中，交互項（interactive term）系數的經濟意義？
答：在線性回歸模型中，如果不存在交互項或平方項等非線性項，則某變數的回歸系數就表示該變數的邊際效應（marginal effect）。比如，考慮回歸方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 為隨機擾動項。顯然，變數x 對 y 的邊際效應為 2，即 x 增加一單位，平均而言會使 y 增加兩單位。考慮在模型中加入交互項，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 與 z 為解釋變數，而 xz 為其交互項（交叉項）。由於交互項的存在，故x 對 y 的邊際效應（求偏導數）為β + δz，這說明 x 對 y 的邊際效應並非常數，而依賴於另一變數z 的取值。如果交互項系數 δ 為正數，則 x 對 y 的邊際效應隨著 z 的增加而增加（比如，勞動力的邊際產出正向地依賴於資本）；反之，如果δ 為負數，則 x 對 y 的邊際效應隨著z 的增加而減少。
3、在一些期刊上看到回歸模型中引入控制變數。控制變數究竟起什麼作用，應該如何確定控制變數呢？
答：在研究中，通常有主要關心的變數，其系數稱為 「parameterof interest」 。但如果只對主要關心的變數進行回歸（極端情形為一元回歸），則容易存在遺漏變數偏差（omittedvariable bias），即遺漏變數與解釋變數相關。加入控制變數的主要目的，就是為了盡量避免遺漏變數偏差，故應包括影響被解釋變數 y 的主要因素（但允許遺漏與解釋變數不相關的變數）。
4、很多文獻中有 「穩健性檢驗」 小節，請問是否每篇實證都要做這個呢？具體怎麼操作？
答：如果你的論文只匯報一個回歸結果，別人是很難相信你的。所以，才需要多做幾個回歸，即穩健性檢驗（robustness checks）。沒有穩健性檢驗的論文很難發表到好期刊，因為不令人信服。穩健性檢驗方法包括變換函數形式、劃分子樣本、使用不同的計量方法等，可以參見我的教材。更重要的是，向同領域的經典文獻學習，並模仿其穩健性檢驗的做法。
5、對於面板數據，一定要進行固定效應、時間效應之類的推敲么？還是可以直接回歸？我看到很多文獻，有的說明了使用固定效應模型的原因，有的則直接回歸出結果，請問正確的方法是什麼？
答：規范的做法需要進行豪斯曼檢驗（Hausman test），在固定效應與隨機效應之間進行選擇。但由於固定效應比較常見，而且固定效應模型總是一致的（隨機效應模型則可能不一致），故有些研究者就直接做固定效應的估計。
對於時間效應也同時考慮，比如，加入時間虛擬變數或時間趨勢項；除非經過檢驗，發現不存在時間效應。如果不考慮時間效應，則你的結果可能不可信（或許x 與 y 的相關性只是因為二者都隨時間而增長）。
6、如何決定應使用二階段最小二乘法（2SLS）還是廣義矩估計（GMM）？
答：如果模型為恰好識別（即工具變數個數等於內生變數個數），則GMM完全等價於2SLS，故使用2SLS就夠了。在過度識別（工具變數多於內生變數）的情況下，GMM的優勢在於，它在異方差的情況下比2SLS更有效率。由於數據或多或少存在一點異方差，故在過度識別情況下，一般使用GMM。
7、在面板數據中，感興趣的變數x 不隨時間變化，是否只能進行隨機效應的估計（若使用固定效應，則不隨時間變化的關鍵變數 x 會被去掉）？
答：通常還是使用固定效應模型為好（當然，可進行正式的豪斯曼檢驗，以確定使用固定效應或隨機效應模型）。如果使用固定效應，有兩種可能的解決方法：
（1）如果使用系統GMM估計動態面板模型，則可以估計不隨時間而變的變數x 的系數。
（2）在使用靜態的面板固定效應模型時，可引入不隨時間而變的變數 x與某個隨時間而變的變數 z 之交互項，並以交互項 xz （隨時間而變）作為關鍵解釋變數。

8. 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

9. 如何運用計量經濟學研究經濟問題

經濟計量學(Econometrics) 是西方經濟學中關於如何計量經濟關系實際數值的分支學科，也常譯為計量經濟學，量讀liàng（《現代漢語辭典》2012年6月第6版「計量」條）。這兩種譯名的區別在於，前者試圖從名稱上強調它是一門計量經濟活動方法論的學科，後者試圖通過名稱強調它是一門經濟學科。經濟計量學在20世紀30年代誕生之初，研究多限於計量方法的探討，實際計量工作還較少，且多集中於需求分析，能夠算做實際宏觀經濟計量分析的，只有丁伯根關於美國經濟周期的研究。第二次世界大戰以後，美國經濟學家克萊因等人不斷提高丁伯根開創的宏觀經濟計量的規模和深度，到20世紀60年代形成一個向企業出售經濟計量預測服務的興旺行業。
經濟計量學的具體計量方法主要包括四個連續工作步驟：

建造模型
把經濟學在論述某一特定問題時，對有關的主要經濟變數之間存在相互關系的理論作為假說，表述成結構方程式體系，作為研究對象的縮影，便於分析處理，就叫做模型。在每個結構方程式中，列作自變數的只能是起主要作用的少數幾個經濟變數，但實際影響因變數數值發生變化的，還有未列入方程式的、為數眾多但影響細微的其他因素，它們的聯合作用往往形成一個隨機干擾因素，使得因變數的每一次數值變動不可能全部由列入方程式的自變數的數值變動來解釋，而必然留下一個殘差由這樣的隨機干擾因素來承擔，從而使因變數成為隨機變數。經濟變數分為因變數和自變數，只是就它們在一個結構方程式以內的相互關系來說的，如果按照它們的數值在整個模型範圍以內如何決定來看，又分為內生變數和外生變數，前者的數值是在模型的范圍以內決定的，例如研究某地某時某種農產品的市場局部均衡問題時，該產品的供給量、需求量、價格等都是，後者的數值是在模型的范圍以外決定的，它們的數值變化影響前者的數值，但不受前者的影響，例如影響該農產品產量而不反過來受其影響的因素有：自然因素，如雨量；內生變數的過去時期的數值，如該農產品前一年度的價格；政府政策，如政府對生產該種產品的限制或鼓勵措施等。內生變數在各個結構方程式內不一定都處於因變數的地位，但全部內生變數的數值最終是由整個模型的全體方程式共同決定的，所以又稱聯合因變數；建造模型就是要用全體外生變數和隨機干擾因素作為已知條件來解釋全部內生變數的數值最終是怎樣決定的。
克萊因

估算參數數值
通常是用普通最小平方法對觀測統計資料配合線性回歸方程式。這種方法要求回歸方程式的因變數是隨機變數，自變數是作為已知條件的外生變數。因此要按照代數學解聯立方程式的原理，將原模型的結構方程式體系化為以內生變數為因變數、以外生變數為自變數的簡化式才能進行。因而要求原模型的結構方程式互相獨立，不相矛盾，其數目必須等於內生變數數目，而且能從簡化式的系數估算值還原成結構式的參數值，即具備能夠被識別的條件。

驗證理論
即檢驗估算結果是否符合模型根據的經濟理論，主要是運用數理統計學關於統計假設檢驗的原理，檢驗估算的參數值是否顯著地大於零。只有大於零，有關變數之間存在相互關系的理論，才得到證明；否則須繼續收集資料，再進行估算；或修改模型，甚至修訂根據的理論，再進行估算，直到得出顯著的參數估算值為止。
庫普曼斯

使用模型
估算出參數值的模型，主要用於三個方面：①對所研究的經濟體系內潛在的相互關系進行結構分析，以便了解和解釋有關的經濟現象。常用的方法是利用偏微分原理進行所謂比較靜態分析，即對模型的兩個均衡點進行對比：一個是原來假定達到的均衡點，另一個是假定只有一個外生變數（或結構參數）的數值發生變化而其他情況不變時，模型達到的新的均衡點，兩點對比可以看出外生變數或參數值變化時對內生變數發生多大影響。通常所謂各種彈性和乘數等都是用的這種分析方法。②用於預測。可利用已經估算出系數值的簡化式進行，因為簡化式的因變數都是內生變數，自變數都是外生變數，把預期將來某時期外生變數可能達到的數值代入簡化式，就可以得到有關的內生變數在將來同時期的預測值。③用於規劃政策。即對各種政策方案的後果進行評價，以供決策人擇優採納。常用辦法是把代表各種政策方案的外生變數（又稱政策變數，如稅收）在將來某時期的各種不同數值代入模型，然後計算作為因變數的內生變數（即政策目標，如國民收入）的各種相應預測值，以便對比。這叫做模擬運算，實際上是一種以政策變數的給定數值為條件的預測。

10. 在計量經濟學中剔除一個變數的條件是什麼

它加進去R²改變不大並且他不顯著，或者它加進去使得原來顯著地變數變得不顯著了。