限制量计量经济学

1. 计量经济学:什么是工具变量法,被选为工具变量的变量必须具备什么条件

某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法。

在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。

作为工具变量，必须满足下述四个条件：

（1）与所替的随机解释变量高度相关；

（2）与随机误差项不相关；

（3）与模型中其他解释变量不相关；

（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。

(1)限制量计量经济学扩展阅读：

缺点

工具变量法的关键是选择一个有效的工具变量，由于工具变量选择中的困难，工具变量法本身存在两方面不足：

一是由于工具变量不是惟一的，因而工具变量估计量有一定的任意性；

二是由于误差项实际上是不可观测的，因而要寻找严格意义上与误差项无关而与所替代的随机解释变量高度相关的变量事实上是困难的。

2. 计量经济学数据

城市居民生活用水需求影响因素研究——以南通市为例 摘 要 随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国城市居民生活用水需求量逐年 递增，而水资源短缺和水污染程度加重使得可利用的水资源越来越少，用水供给 难以满足不断增长的需求。本文从需求的角度对城市居民生活用水进行研究，以 期为解决城市居民生活用水供需矛盾提供依据。 中国的城市居民家庭用水情况同发达国家之间有许多不同之处，中国的生活 用水基本为室内用水，水价结构以单－Ｎ水价为主，因而用水需求上也会存在较 大差异。；本文在对城市居民生活用水需求进行理论分析的基础上，以江苏省南通 市为例，从宏观和微观两个层面对城市居民生活用水需求影响因素进行实证研究。 在宏观层面上，对南通市居民生活用水外部环境进行具体分析之后，分别利 用双对数模型和Ｓｔｏｎｅ—Ｇｅａｒｙ效用函数模型对南通市用水进行回归分析，建立起 城市居民生活用水需求函数模型。结果表明，南通市当前居民收入增加对用水需 求的拉动作用大于水价上涨对用水需求的抑制作用，水价上涨对减少用水需求的 ● 作用不明显。 在微观层面上，从居民家庭角度出发，研究家庭特征差异对家庭居民生活用 水需求的影响。研究主要采用抽样方法，通过入户调查，重点分析了家庭人口年 龄结构、用水方式、节水措施、户主（或配偶）受教育水平等因素对家庭用水需 求的影响。在水价方面，南通市当前生活用水水价偏低，居民对水价的了解程度 不够，对自身用水行为也未能充分重视，水价因素对城市居民生活用水需求的影 响不明显。在节水方面，居民对当前南通市水资源和水污染状况缺乏准确认识， 节水意识不强，同时居民对节水宣传的感知程度和对节水活动的参与程度都比较 低，节水宣传和节水活动对提高居民环境意识以及节水意识的效果不明显，居民 的主动节水行为没有形成普遍现象。关于家庭特征差异对生活用水需求的影响， 人均居住面积同家庭用水需求之间存在正相关关系；居民家庭使用淋浴比使用浴 缸的用水需求更多，机洗比手洗的用水需求多；采用节水措施的家庭比没有采用 节水措施的家庭用水需求更少；家庭中１４—６０岁的用水人［Ｊ对用水需求的影响最 大，其次是６０岁以上的老人，最后是１３岁以下的儿童；随着户｛三（或配偶）受 教育水平的提高，对用水需求的影响先上升后下降，户主（或配偶）受教育水平 为大专时对用水需求的影响最大。此外，气温因素对家庭用水需求的影响最大。 针对当前城市居民生活用水现状，通过上调水价或者进行水价体制改革，提 高节水宣传力度和效果，推进节水技术的发展，一定程度上将有助于缓解城市居 民生活用水供需矛盾问题。
水是人类和其它一切生物赖以生存的基本要素，是社会、经济发展的物质基 础。尽管地球上水的总量很大，但在现有技术条件下，能够被人类开发利用的淡 水资源却十分有限，仅占全球水资源总量的０．３％，主要为河流水、湖泊水和地 下水。随着全球人口的不断增长和经济的迅速发展，人类对水资源的开发和利用 程度不断加大，可利用的水资源量日益减少，如上水体污染的进一步恶化，使得 许多地区出现缺水的现象。水资源的短缺不仅制约了经济发展，同时对人类的健 康和生存也带来了极大的威胁。联合国《世界水资源综合评估报告》指出，水问 题将严重制约２ｌ世纪全球经济与社会发展，并可能导致国家间的冲突。 中国是一个水资源短缺的国家，尽管淡水资源总量达２８０００亿立方米，占全 球水资源的６％，仅次于巴西、俄罗斯和加拿大，居世界第四位，但人均水资源 占有量只有２３００立方米，仅为世界平均水平的１１４，在世界上名列１２１位，是全 球１３个人均水资源贫乏的国家之一。除去难以利用的洪水径流和散布在偏远地 区的地下水资源，我国实际可利用的淡水资源量则更少，仅为１１０００亿立方米左 右，人均可利用淡水资源量约为９００立方米，并且其分布极不均衡”…。随着经济 发展和人民生活水平的提高，我国水资源供需矛盾日益突显，全国正常年份缺水 量约４００亿立方米１８“，水危机严重制约了我国经济的发展。其中，城市缺水问题 也越来越严重，当前全国６６９座城市中，有４００多个城市存在供水不足问题，其 中比较严重的缺水城市达１１０个，全国城市缺水总量为６０亿立方米，一些城市 由于缺水严重影响了城市的生活秩序，城市发展面临挑战【８“。 随着工农业发展，城市人口增加，整个社会对水资源的需求大大增加。与此 同时，大量工农业生产污水和城市生活污水未经处理，就直接排放到江河湖海之 中，日趋严重的水污染降低了水体使用功能，威胁到居民的饮水安全和人民群众 的健康，加剧了水资源短缺，导致供水不足，对我国正在实施的可持续发展战略 带来了严重影响。用水供需矛盾已成为我国社会经济发展的主要障碍，如何采取 有效措施解决水资源危机，确保水资源系统开发、管理和运行的可持续性，成为 急需解决的一项重要任务。 １．１问题的提出 水资源的使用根据用途的不同可分为农业用水、生产用水、生活用水和环境 生态用水１四大类别，随着中国经济的发展，用水总量以及用水结构都发生了一 定的变化，表１．１所示为我国１９９７—２００４年农业用水、生产用水和生活用水的用 １环境生态用水，指生物体与环境两者相结台作为一个有机联系综合体的总体系统中，为舫治水污染，改 善水质、美化环境，促进具有环境属性水资源的保护及可持续利用，协调自然生态平衡与发展所需用水。 ｌ 豆 丁 网 浙江大学硕士学位论文 城市居民生活用水需求影响因素研究——以南通市为例 资料来源：《中国水资源公报》（１９９７－２００４）。 根据表１，１可以发现，自１９９７年以来，全国用水总量基本维持在５５００亿立 方米上下，不同年份之间用水量略有差异。农业用水一直都占我国用水的大部分， 大约为全国总用水量的６５％一７０％，随着我国经济的发展，部分农业用水转用作 非农业用途，加上农业节水技术的发展，使得农业用水在用水总量比例上表现出 下降的趋势。工业用水在这几年间虽然也存在一定的波动，但波动幅度很小，用 水量基本保持在１１７０亿立方米左右。生活用水自１９９７年起，在总量上就一直保 持着上升的态势。自１９９７年到２００４年这８年间，生活用水量上升了１９．３％，目 前在全国总用水量中所占的比重为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进程的加速是生活用水量增加的主要原因。伴随着我国 经济的持续发展，生活水平的进一步提高，居民生活用水需求必然会进一步增加， 从而可能会对日益紧缺的水资源造成更大的压力，如何采取有效措施缓解这种压 力，需要了解生活用水的需求规律，然后才能提出相应的解决办法。 尽管水资源供需矛盾日渐突出，但是管理制度不健全、管理水平落后、节水 意识淡薄以及对节水设备未能广泛利用等原因，用水不科学、不合理的现象还大 量存在，不仅造成了水资源的浪费，而且一定程度上也阻碍了社会经济的可持续 发展。２００５年７月５日，国务院下发了《关于做好建设节约型社会近期重点工 作的通知》，通知指出，“我国要以提高资源利用效率为核心，以节能、节水、节 材、节地、资源综合利用和发展循环经济为重点，加快结构调整，推进技术进步， 加强法制建设，完善政策措施，强化节约意识，尽快健全建设节约型社会的体制 和机制，逐步形成节约型的增长方式和消费模式，以资源的高效和循环利用，促 进经济社会可持续发展”，由此可见，国家已经认识到水资源紧缺将会对经济发 ｌ环境生态用水量现仅有２００３和２００４年数据，其中２００３年用水量为７９．５亿立方米，２００４年用水量为８２ ０ 亿立方米，此处未加入表中。 ２ 豆 丁 网 浙江大学硕士学位论文 城市居民生活用水需求影响因素研究——以南通市为例 展造成不良的影响，节约用水和提高用水效率已成为当前经济发展、国家建设的 工作重点之一。关于“节约餍水”的定义，《通知》中没有明确提出，相关的文 献资料中也没有统一的定义，钱易（２００２）等人认为“节约用水”就是“在合理 的生产结构布局和生产运行的前提下，为实现一定的社会经济目标和社会经济的 可持续发展，通过采取多种措施对有限的水资源进行优化配置与可持续利用”， 而Ｂａｕｍａｎｎ（２００５）等人则将“节约用水”定义为“任何用水有益的减少”。无 论哪种定义，节约用水的最终目的都是为了使水资源得到合理配置，以提高整个 社会的福利水平。 无论是为了减少生活用水需求量来保持与供水量的平衡，解决用水供需矛 盾，还是为了节约用水，使水资源得到合理配置，都需要以生活用水需求规律为 依据。只有在了解当前用水需求情况的基础上，才可能有针对性地采取相应措施， 合理配置水资源。 生活用水包括城市居民生活用水、农村居民生活用水、市政公共用水和农村 牲畜用水４个部分，每个部分的用水需求都具有其自身的特点，考虑到各种因素 的限制，以及数据的准确性和易获得性，本文的研究将主要针对城市居民生活用 水这一部分展开。 １．２概念界定 概念的界定是任何－－ｔ＇ｑ学科进行研究的起点，清晰的概念可以更加准确地把 握所研究的问题。在本文的研究之前，就与“城市居民生活用水”相关的概念内 涵与外延进行说明。 １．２．１城市居民 城市居民是指城市中有固定居住地，非经常流动，相对稳定地在某地居住的 自然人，其含义是指在城市中所有符合上述定义的居民，不分国籍和出生地，也 不分职业和户籍状况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设施供水的，城市居民家庭日常 生活使用的自来水，亦称城市居民生活用水，其中包括冲洗卫生洁具、洗澡、洗 衣、烧煮、清扫、浇洒及家庭洗车等用水，其具体含义为用水人是城市居民，用 水地是家庭，用水性质是维持日常生活所使用的自来水。 与城市居民生活用水容易混淆的是市政公共用永，市政公共用水同样也与城 市居民生活密切相关，它是指公共建筑用水和市政、环境、景观和娱乐用水的统 豆 丁 网 浙江大学硕士学位论文 城市居民生活用水需求影响因素研究——以南通市为例 称，主要包括公共设施用水和其它公共用水两部分，其中公共设施用水包括机关、 办公楼、学校、医院、娱乐场所、商业、宾馆、饭店以及科研机构的用水；而其 它公共用水包括浇洒道路用水、绿化用水、交通设施用水、仓储用水、市政设施 用水、消防用水以及军营、军事设施和监狱等特殊地方的用水。 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从公共供水设施中获取 的，通过居民家庭水表计量得到的城市居民生活用水量，由其它途径获得的日常 生活用水均不计入总量。 出于称谓方便的目的，除特别说明外，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研究意义 随着我国城市人口的增加和生活水平的提高，城市用水需求有进一步增加的 趋势；另一方面，在我国经济保持高速增长的同时，水体污染状况也越来越严重， 可利用水资源不断减少，使得城市用水供需矛盾越来越突出，对城市供水能力以 及供水安全提出新的要求。城市居民生活用水作为城市用水中的重要组成部分， 用水相对集中，水质及用水安全要求高，城市居民生活用水的管理需要高度重视。 比较城市居民生活用水的供给和需求，作为生活必需品，用水供给必须保证人民 的正常用水需求，即城市居民生活用水的供给以需求为基础。此外，城市居民生 活用水的需求所面对的是整个城市的居民家庭，而供给主要针对的只是有限的几 座城市水厂，城市居民生活用水的需求比供给的管理更为复杂，研究城市居民生 活用水的需求影响可以为解决城市用水供需矛盾提供依据，因而具有重要的理论 意义。 针对用水过程中许多不合理、不科学的现象，国家在２００５年７月将“节水” 作为最近两年建设节约型社会的重点工作之一。通过建设节约型社会，希望能使 资源利用效率得到提高，生态环境得到改善，可持续发展能力不断增强，因而节 约用水已经成为我国解决缺水问题的有效举措之一。作为水资源的重要组成部 分，城市居民生活用水也是节水工作的一部分，研究城市居民生活用水的需求， 了解用水需求的各种影响因素，能够为国家和城市节水工作开展提供可靠的理论 依据。因此，研究城市居民生活用水的需求影响因素，在“建设节约型社会”的 背景之下，具有重要的现实意义。 家庭是社会的基本组成单位，同时也是城市居民生活用水的基本需求单位。 本文基于微观层面上的城市居民生活用水需求指的是家庭所有成员用水需求的 总和。我们每个人都生活在各自的家庭中，城市居民生活用水需求与我们的生活 豆 丁 网 浙江大学硕士学位论文 城市居民生活用水需求影响因素研究——以南通市为例 紧密相关，当前越来越严峻的用水供需形势已经直接影响到我们的生活，研究城 市居民生活用水的需求影响因素将有动于我们更加清楚地了解自身的用水行为， 使得用水更合理、更科学。因而具有重要的实际意义。 １．４相关研究进展及评价 关于城市居民生活用水需求，国内外学者进行了大量深入的研究，研究的方 法各具，研究内容也各有侧重。下文就国内外学者的研究成果，将已有研究内容 分为城市居民生活用水需求影响因素、数据类型、模型形式３个部分分别进行综 合论述。 １．４．１城市居民生活用水需求影响因素 己有研究中发现影响城市居民生活用水需求的因素有许多。综合不同研究者 的成果，可以概要地通过下列模型来描述各因素对用水需求的影响，即； Ｑ＝ｆ（Ｐ，Ｘｊ）ｉ＝ｌ，２… 其中，Ｐ指水价； ｘ；指家庭收入，天气，家庭结构等相关影响因素。 从上述模型中不难看出，已有研究中，水价对用水需求的影响是研究的重点， 而其它因素的影响则因研究侧重以及相关条件的限制而有所不同，下面就已有研 究成果，针对主要的影响因素分别进行说明。 （１）水价对城市居民生活用水需求的影响 城市居民生活用水需求在大量研究中都被认为是缺乏弹性的，这主要是因为 水是延续生命，维持日常生活的必需物品，没有任何其它物品能够替代水。

3. 计量经济学问题

一般回归式下面会是标准差或者t值，数字有负，应该就是t值了

4. 计量经济学中的自由度怎么理解

计量经济学上的自由度（degree of freedom, df），是指当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或版能自由变化的资料的权个数，称为该统计量的自由度。
例如，在估计总体的平均数时，样本中的 个数全部加起来， 其中任何一个数都和其他资料相独立，从其中抽出任何一个数都不影响其他资料（这也是随机抽样所要求的）。 因此一组资料中每一个资料都是独立的，所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目，而平均数是根据 个独立资料来估计的，因此自由度为 。

5. 计量经济学

1、随机误差项 ui = Yi-E（Y/Xi）.当把总体回归函数表示成 Yi=Yi尖+ei 时，其中的ei 就是残差。它是用 Yi尖 估计Yi 时带来的误差 ，是对随机误差项 ui的估计。(所有的i都是下标Yi尖是Yi的估计值)
2、可决系数是对模型拟合优度的综合度量，其值越大，说明在Y的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大，模型的拟合优度越高，模型总体线性关系的显著性越强。反之亦然。斜率系数的t检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。
3、这种说法是错误的。真实值落入这个区间这是一种事实，不能用概率表示，也就是落入了就是1，没有落入就是0.而概率为1-α的意义为事件的条件。
（计量经济学是我的专业课程，所以有95%的把握答案正确，最后一题的道理和我这句话的道理是一样的~~~呵呵）

6. 计量经济学中，经常说一个回归模型里的参数在统计上是显著的或不显著的，其中”显著的“是什么意思

参数显来著的，就是说该参数估计量自的统计性质可以拒绝 原假设：该参数=0，即该参数显著不等于0，也就是该参数前面的变量对y确实有影响，出现在回归方程里面是有道理的。
参数的显著性，是实证模型有意义的关键所在。

7. 计量经济学问题

不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。
1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？
答：可以考虑以下几种情形。
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育投资回报率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？
答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x 对 y 的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ 为正数，则 x 对 y 的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ 为负数，则 x 对 y 的边际效应随着z 的增加而减少。
3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？
答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。
4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？
答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。
5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？
答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。
对于时间效应也同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x 与 y 的相关性只是因为二者都随时间而增长）。
6、如何决定应使用二阶段最小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？
答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。
7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？
答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：
（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。
（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。

8. 计量经济学在实际中有用吗

金融一般都要学计来量的，其实不源用你会用，可你必须能看懂。如果你将来从事的是行业分析研究等研究岗位，你看不懂计量模型是绝对不行的。另外，有些证券的定价方面也要用到计量，研究市场波动也要用到计量……
只要你计量学得好，可应用的地方很多。希望你喜欢它，因为它确实不怎么好学

9. 如何运用计量经济学研究经济问题

经济计量学(Econometrics) 是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。这两种译名的区别在于，前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科，后者试图通过名称强调它是一门经济学科。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的，只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家克莱因等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到20世纪60年代形成一个向企业出售经济计量预测服务的兴旺行业。
经济计量学的具体计量方法主要包括四个连续工作步骤：

建造模型
把经济学在论述某一特定问题时，对有关的主要经济变量之间存在相互关系的理论作为假说，表述成结构方程式体系，作为研究对象的缩影，便于分析处理，就叫做模型。在每个结构方程式中，列作自变量的只能是起主要作用的少数几个经济变量，但实际影响因变量数值发生变化的，还有未列入方程式的、为数众多但影响细微的其他因素，它们的联合作用往往形成一个随机干扰因素，使得因变量的每一次数值变动不可能全部由列入方程式的自变量的数值变动来解释，而必然留下一个残差由这样的随机干扰因素来承担，从而使因变量成为随机变量。经济变量分为因变量和自变量，只是就它们在一个结构方程式以内的相互关系来说的，如果按照它们的数值在整个模型范围以内如何决定来看，又分为内生变量和外生变量，前者的数值是在模型的范围以内决定的，例如研究某地某时某种农产品的市场局部均衡问题时，该产品的供给量、需求量、价格等都是，后者的数值是在模型的范围以外决定的，它们的数值变化影响前者的数值，但不受前者的影响，例如影响该农产品产量而不反过来受其影响的因素有：自然因素，如雨量；内生变量的过去时期的数值，如该农产品前一年度的价格；政府政策，如政府对生产该种产品的限制或鼓励措施等。内生变量在各个结构方程式内不一定都处于因变量的地位，但全部内生变量的数值最终是由整个模型的全体方程式共同决定的，所以又称联合因变量；建造模型就是要用全体外生变量和随机干扰因素作为已知条件来解释全部内生变量的数值最终是怎样决定的。
克莱因

估算参数数值
通常是用普通最小平方法对观测统计资料配合线性回归方程式。这种方法要求回归方程式的因变量是随机变量，自变量是作为已知条件的外生变量。因此要按照代数学解联立方程式的原理，将原模型的结构方程式体系化为以内生变量为因变量、以外生变量为自变量的简化式才能进行。因而要求原模型的结构方程式互相独立，不相矛盾，其数目必须等于内生变量数目，而且能从简化式的系数估算值还原成结构式的参数值，即具备能够被识别的条件。

验证理论
即检验估算结果是否符合模型根据的经济理论，主要是运用数理统计学关于统计假设检验的原理，检验估算的参数值是否显著地大于零。只有大于零，有关变量之间存在相互关系的理论，才得到证明；否则须继续收集资料，再进行估算；或修改模型，甚至修订根据的理论，再进行估算，直到得出显著的参数估算值为止。
库普曼斯

使用模型
估算出参数值的模型，主要用于三个方面：①对所研究的经济体系内潜在的相互关系进行结构分析，以便了解和解释有关的经济现象。常用的方法是利用偏微分原理进行所谓比较静态分析，即对模型的两个均衡点进行对比：一个是原来假定达到的均衡点，另一个是假定只有一个外生变量（或结构参数）的数值发生变化而其他情况不变时，模型达到的新的均衡点，两点对比可以看出外生变量或参数值变化时对内生变量发生多大影响。通常所谓各种弹性和乘数等都是用的这种分析方法。②用于预测。可利用已经估算出系数值的简化式进行，因为简化式的因变量都是内生变量，自变量都是外生变量，把预期将来某时期外生变量可能达到的数值代入简化式，就可以得到有关的内生变量在将来同时期的预测值。③用于规划政策。即对各种政策方案的后果进行评价，以供决策人择优采纳。常用办法是把代表各种政策方案的外生变量（又称政策变量，如税收）在将来某时期的各种不同数值代入模型，然后计算作为因变量的内生变量（即政策目标，如国民收入）的各种相应预测值，以便对比。这叫做模拟运算，实际上是一种以政策变量的给定数值为条件的预测。

10. 在计量经济学中剔除一个变量的条件是什么

它加进去R²改变不大并且他不显著，或者它加进去使得原来显著地变量变得不显著了。