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如何判断模型可以进行经济检验

发布时间: 2022-01-21 19:41:57

‘壹’ 经济学中第一模型检验是什么意思

模型的检验包括哪几个方面,具体含义是什么?模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;
②在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质,有拟合优度检验、变量显着检验、方程显着性检验等;
③在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;
④模型的预测检验,主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

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‘贰’ 对计量经济模型的检验主要有哪些

模型的检验包括哪几个方面,具体含义是什么?模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;
②在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质,有拟合优度检验、变量显着检验、方程显着性检验等;
③在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;
④模型的预测检验,主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
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‘叁’ 为什么计量经济模型可以用于检验与发展经济理论

一:计量经济模型是用截面数据作为计量经济学模型的样本数据,应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计,从数学上讲,是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数,那么要求母体与个体必须是一致的。例如,估计煤炭企业的生产函数模型,只能用煤炭企业的数据作为样本,不能用煤炭行业的数据。那么,截面数据就很难用于一些总量模型的估计,例如,建立煤炭行业的生产函数模型,就无法得到合适的截面数据。
二:在单方程模型中,变量分为两类。作为研究对象的变量,也就是因果关系中的“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量;而作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技术,是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量,主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量:外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量,如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格地说,上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等,只能称为“因素”,这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型,必须选择适当的变量来表征这些因素,这些变量必须具有数据可得性。于是,我们可以用总产值来表征产出量,用固定资产原值来表征资本,用职工人数来表征劳动,用时间作为一个变量来表征技术。这样,最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面,为了叙述方便,我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去,都以“变量”来表示。
关键在于,在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。
首先,需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如,在上述生产问题中,已经明确指出属于供给不足的情况,那么,影响产出量的因素就应该在投入要素方面,而在当前,一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况,那么影响产出量的因素就应该在需求方面,而不在投入要素方面。这时,如果研究的对象是消费品生产,应该选择居民收入等变量作为解释变量;如果研究的对象是生产资料生产,应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见,同样是建立生产模型,所处的经济环境不同、研究的行业不同,变量选择是不同的。
其次,选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据,即变量的样本观测值的支持下,采用一定的数学方法估计参数,以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。
第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然,在开始时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量,可以在建模过程中检验并予以剔除。
从这里可以看出,建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。
在选择变量时,错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的,代表了几类容易发生的错误。例如
农副产品出口额 = -107.66+0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额
这里选择了无关的变量,因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系,更不是影响农副产品出口额的原因。再如
生产资料进口额 = 0.73×轻工业投资+0.21×出口额+0.18×生产消费+67.60×进出口政策
这里选择了不重要的变量,因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响,但不是重要的,或者说是不完全的,重要的是全社会固定资产投资额,应该选择这个变量。再如
农业总产值 = 0.78+0.24×粮食产量+0.05×农机动力—0.21×受灾面积
这里选择了不独立的变量,因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的,它们之间存在相关性。
值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据,所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。
变量的选择不是一次完成的,往往要经过多次反复。
确定模型的数学形式
选择了适当的变量,接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系,即建立理论模型。
选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中,已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究,可以借鉴这些研究成果。需要指出的是,现代经济学尤其注重实证研究,任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型,如果不能很好地解释过去,尤其是历史统计数据,那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改,以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。
也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图,由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。

‘肆’ 如何对计量回归模型进行检验(计量经济学)

我当时就是按这个格式答题的

‘伍’ 计量经济模型的统计检验和计量经济学检验分别包括哪些

统计检验比较多,但比较常用的是T检验和F检验,前者是检验各解释变量对被解释变量的影响是否显着;后者是对整个回归方程总体性是否显着进行检验。。。
计量经济学检验主要是对放宽经典假设条件后对模型所进行的检验,包括多重共线性,随机干扰项的异方差和序列相关性以及随机解释变量的确定性等方面,此外还有检验模型其他的一些计量经济学性质,如格兰杰因果检验,单位根检验等等。。。

‘陆’ 怎样检验一个模型的有效性比如说用一个物理模型建立分析一个经济现象,但如何能知道这个模型的可靠性啊

看是否存在不必要变量,可以通过计算解释变量前的系数的显着性来判别

‘柒’ 计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。检验内容包括

模拟的话,当然是符合那个计量经济学的基本家境的,因为它可以通过对经济学的发展,然后引申出很多的道理

‘捌’ 对计量经济模型的参数检验,可以从哪几个方面进行

对计量经济模型的检验可以以下几个方面入手。
①经济意义检验;②统计准则检验;③计量经济学准则检验;④模型预测检验。

‘玖’ 模型的检验包括哪几个方面

模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

1、在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合。

2、在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质,有拟合优度检验、变量显着检验、方程显着性检验等。

3、在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等。

4、模型的预测检验,主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

‘拾’ 经济计量学简答题,如何进行模型的检验!

计量经济模型主要包括如下检验

1,估计参数的符号与预期是否一样
2,参数显着性检验,包括t检验和f检验
3,拟合度检验,r检验
4,对残差的正态性检验
以上234结果在eviews中都会自动给出