宏观经济计量模型体系的实证分析及应用

实证分析和建模方法在经济学中的应用经济学是人类社会发展的重要学科，是为了研究人类经济活动规律而产生的学科。

随着经济学的不断发展，各种经济理论和分析方法也变得越来越复杂。

实证分析和建模方法是一种重要的工具，它们能够帮助经济学家更好地了解经济现象，预测经济发展趋势，并制定更加有效的政策。

实证分析是一种经验性研究方法，它通过对事实的收集和整理，建立经验模型，并使用数据对该模型进行验证。

实证分析是经济学家研究经济现象的首要方法。

它不仅能够验证经济理论的有效性，还可以为制定经济政策提供参考。

建模方法指的是利用数学方法对真实的经济系统进行抽象，建立数学模型。

这种方法可以帮助经济学家理解和解释经济现象，预测未来的经济趋势，并为政策制定提供方案。

建模方法通常包括传统的宏观和微观模型，现代的计量经济学方法和实验经济学方法。

计量经济学是经济学中的重要分支之一，它旨在建立经济现象的数学模型，并借助大量数据进行验证。

计量经济学主要使用统计学方法，通过分析大量的实际数据来验证理论模型。

它可以对经济现象进行定量分析，从而更好地评估其影响因素和效果。

计量经济学方法现在已成为经济分析和决策制定的常用工具。

实验经济学是另一种现代化的研究经济现象的方法，它主要是通过控制变量来测试经济理论和模型。

实验经济学使研究者能够更好地理解经济现象的原因，从而为决策制定提供更准确和可靠的数据。

总的来说，实证分析和建模方法是现代经济学家必备的技能之一。

这种方法可以帮助研究人员更好地理解经济现象，预测未来经济趋势，制定更加有效的经济政策。

通过不断的实证分析和建模，经济学家可以更好地预测和解释经济变化，带来更好的经济效益。

如何正确运用计量经济模型进行实证分析*———实证分析中的数据、模型与参数于晓华（德国哥廷根大学哥廷根37073）内容提要本文从计量经济学的数据种类、模型结构以及参数估计的稳健性3个角度出发，具体指出如何正确使用计量经济模型来分析实际经济问题，从而得出稳定、合理、可靠的参数估计值，进而为政策分析提供重要的参考。

关键词计量经济模型模型结构数据种类参数估计外生性政策分析一、导言随着中国经济市场化改革的深化，经济学教育也发生了翻天覆地的变化。

在不到20年的时间内，伴随着一大批从西方留学归来经济学者的努力推广，西方经济学已经被完整地介绍到了中国，现代西方经济学的理论框架和分析工具，也已经成为了政府经济政策的主要参考依据。

中国学者对经济学的研究，也逐步与世界接轨（于晓华，2008；Yu 等，2010）。

跟随世界主流经济学的研究范式，数量化研究已经成为了中国经济研究的主流。

经济学，作为社会科学中数量化程度非常高的一门学科，其本身还是脱离不了社会科学本身的限制。

经济本身是一个复杂系统，各种变量———可观察的以及不可观察的变量，错综复杂，这限制了经济学科学化，使经济学对社会经济发展的预测几乎不可能。

经济学的主要使命是帮助人们认识复杂的经济世界，更多时候是对经济现象提出合理解释。

一篇严谨的经济学论文，一般需要3个基本的要素：视点（Perspective ）、参照系（Benchmark ）以及分析方法（Analytical Tool ）（钱颖一，2002）。

视点为论文所要论证的观点；参照系为大家理解经济现实提供了一些基本的比较标尺；而只有分析工具才能够真正帮助人们深入分析纷繁复杂的经济世界，分析工具也通常被称之为“经济学模型”。

模型是对现实世界的一种抽象。

由于经济现象本身的复杂性，在实际分析中，需要剥离一些对关注的现象无足轻重的变量，抽象出关键变量，根据一些基本或者显而易见的假设，分析这些变量之间的关系，得出一些通常出人意料，但又合理，并且对人们了解现实具有帮助的结论。

当代宏观经济学的理论与实证分析宏观经济学是经济学中的一门重要分支。

它关注的是整个经济的总体运行和波动，是研究宏观经济体系中各种因素之间相互作用及其对总体经济运行、稳定和增长的影响的学科。

宏观经济学作为一门学科，自20世纪初期开始快速发展。

经过多年的发展，它由最初的宏观经济理论，逐渐发展成了一个集理论、实证分析和政策应用于一体的复杂学科。

现今，宏观经济学已经在经济学界扮演着极其重要的角色。

下面，本文将分别从当代宏观经济学的理论与实证分析两个方面，对该学科做进一步探讨。

一、当代宏观经济学的理论宏观经济学理论的主要目的是解释宏观经济运行的规律。

为了达到这个目的，它主要包含凯恩斯主义、新凯恩斯主义、新古典主义合成和自然利率理论等多种理论。

其中，凯恩斯主义与新凯恩斯主义是宏观经济学领域最受欢迎、最广泛运用的两种学说。

凯恩斯主义最早由凯恩斯提出，核心理论主要围绕着失业和通货膨胀等问题展开。

其根本思想是通过财政政策和货币政策对经济环境进行调整，从而控制通货膨胀率，避免经济萧条和失业现象的发生。

其实质是通过政府干预促进经济增长和就业，并通过适当地调节物价水平来保持宏观经济总需求的稳定。

随着经济全球化的不断深入和市场化的逐渐加强，凯恩斯主义逐渐失去了往日的独大地位，新古典主义合成和自然利率理论日益崭露头角。

新古典主义合成把新古典经济学中的动态优化理论和凯恩斯经济学中的短期失业和稳定价格等问题有机地结合起来，构建了一个更完整、更科学的宏观经济理论。

自然利率理论则是提出一种分析经济波动的新途径，认为波动的成因是人们对经济未来预期不一致引起的，进而认为政府应该尽可能的维持公共秩序，并通过调节政策加以维护。

总体来看，当代宏观经济学理论的发展，是一个从以传统凯恩斯主义为核心的学说，向以新古典主义合成为主、自然利率理论为辅的深入发展的过程。

这样的转变是必然的，也是对时代和现实的回应。

二、当代宏观经济学的实证分析宏观经济学的实证分析主要围绕着经济增长、失业率、物价水平、派生并决定收入等多个方面进行研究。

我国宏观经济统计指标数据协调性评估模型的构建与应用西安财经学院赵晓洋、渠旺俊、王杨内容摘要宏观经济系统中指标数据间的协调性体现统计数据质量评价的重要方面。

本文通过一个小型宏观经济模型，基于指标间的弹性系数建立指标数据间的协调性测度评价规则。

同时运用我国2006-2009年的宏观经济指标数据进行实证研究，结果显示有些部门的统计数据质量较差，需要加强健全这些部门的数据收集的统计机制。

关键词：统计数据指标协调性评价模型测度设计AbstractAmong the system of macroeconomic, coordination of the statistical index data reflects the most important aspects of the quality of statistical data. This article through a small macroeconomic model, based on the elastic coefficient between the indexes ，setting up evaluation rules about measuring the statistical index data’s coordination. At the same time by using the macroeconomic index data between 2006-2009 years of China for empirical research, the results showed that some departments’ statistical data q uality is poorer, needed to overhaul their statistical mechanism about collecting data.Key words:Statistical Data Index Coordination Evaluation ModelMeasurement design目录一、研究背景 (1)二、文献综述 (1)三、研究指标的选取及其关联性 (3)(一)、指标的选取 (3)(二)、指标间的关联性 (3)四、数据来源及研究假定 (4)五、宏观经济体系模型构建 (5)（一）、模型的建立 (5)(二)、可识别性和协整检验 (6)1.可识别性检验 (6)2.协整检验 (6)(二)、模型的估计 (7)六、协调性测度的设计 (8)(一)、协调性测度的函数形式推导 (8)(二)、协调性测度公式的推导 (9)七、指标数据间协调性测度的应用 (10)八、结论 (11)参考文献 (12)一、研究背景国家统计局局长马建堂在中国统计学会第八届一次常务理事会上的讲话中指出：要深入落实科学发展观，紧紧围绕提高统计能力，提高数据质量和公信力，一是要着力强化对提高统计能力的研究，二是着力强化对提高统计数据质量的研究，三是着力强化对提高统计公信力的研究。

宏观经济学的研究方法
宏观经济学的研究方法可以分为理论研究和实证研究两大类。

1. 理论研究：宏观经济学的理论研究主要通过构建宏观经济模型来分析经济现象和问题。

这些模型通常基于一定的假设和推理，通过逻辑推演来阐述经济现象的原因和结果。

理论研究可以通过数学推导、计量经济学方法和计算模拟等手段，来研究经济变量之间的关系和宏观经济运行的机制。

2. 实证研究：宏观经济学的实证研究主要通过收集和分析大量的实际经济数据来验证理论模型和研究经济现象的规律。

实证研究方法包括统计分析、计量经济学方法、实证模型等。

研究者可以通过对历史数据或实验数据的分析，来获取经济变量之间的关系和影响程度。

此外，宏观经济学的研究方法还包括以下几个方面：
- 比较法：通过比较不同国家、地区或时期之间的经济现象和政策，来研究宏观经济学中的普遍规律和差异性。

- 历史法：通过研究历史事件和经济周期，来分析宏观经济现象的起因和结果。

- 实验法：通过设计实验来观察和分析经济现象，特别是在实验室和控制条件下进行的经济实验，以便于研究者能够对因果关系进行准确的推断。

- 聚焦法：通过研究特定的宏观经济现象或特定问题，来深入理解和解释该现象和问题的原因和结果。

综合运用上述方法，宏观经济学的研究可以从不同的角度和层面来分析和解释经济现象，有助于提高对宏观经济运行规律的认识和了解。

经济模型的应用与研究经济模型是经济学研究中的一个核心部分。

它是对经济现象的一种理论抽象，可以用来描述、分析和预测现实经济活动中的规律。

经济模型主要包括理论模型、计量模型和计算模型三种类型，这些模型基于不同的理论和数据，可以对不同的经济问题进行研究。

在经济学中，理论模型是一种用数学方法来描述经济现象和问题的抽象化简化的工具。

这种模型一般由数学公式和逻辑推理构成，可以用来研究一系列经济问题。

理论模型的优点是具有一定的通用性和普遍性，可以用来解释和预测广泛的经济现象，如宏观经济增长、市场竞争、个人选择等。

但是，理论模型没有考虑到真实世界中一些很重要的细节因素，如市场不完全、政府干预等问题，因此其结果可能不够准确。

计量模型是一种依赖于实证数据，用统计学方法来分析经济现象的模型。

它可以通过对历史数据的分析，为研究者提供关于未来的预测和政策建议。

计量模型的一个重要优点是可以增加模型的准确性，然而，这种模型也有缺点，比如时间序列问题，数据的缺失和数据不稳定等问题。

计算模型是一种利用计算机和数值问题通过迭代的方式求解模型的方法。

这种模型具有更精确和更高效的特点，可以解决某些复杂问题。

但是，计算模型需要大量的计算能力和大量的数据，因此其数据源和计算方法可能会受到限制。

总之，不同类型的经济模型在不同问题的研究中具有不同的用途和优缺点。

对经济现象的研究需要综合运用不同类型的模型。

在运用经济模型进行研究的同时，要注意保证模型的准确性、可靠性和可重复性。

这需要研究者具有深厚的理论基础和丰富的实证经验，才能够确保研究的成果真实可靠。

此外，需要注意的是，经济模型的运用应该避免单一视角的倾向，应该从不同维度、不同层面和不同视角对问题进行分析和解释。

尽管经济模型有其局限性，但是它在经济学领域的应用已经产生了广泛的影响。

经济模型为研究经济现象提供了一个集中、系统的方法，可以让经济学家们更好地了解和解释经济事件的发展趋势。

在未来的研究中，我们可以期待更加完善的经济模型，通过不断的研究和创新，为我们解读和预测复杂多变的经济现象提供更加准确和可靠的方法和工具。

经济计量模型及应用经济计量模型是经济学中一种重要的分析工具，它通过建立数学模型来研究经济现象之间的关系，并通过实证分析来验证和解释这些关系。

经济计量模型的应用范围广泛，可以用于预测经济变量、评估政策效果、解释经济现象等。

经济计量模型的基本框架是建立一个数学方程，其中包含了经济变量之间的关系。

这些关系可以是线性的，也可以是非线性的。

常见的经济计量模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。

线性回归模型是经济计量模型中最常用的一种模型。

它假设经济变量之间的关系是线性的，并通过最小二乘法来估计模型的参数。

线性回归模型可以用于解释一个变量对其他变量的影响，也可以用于预测未来的经济变量。

时间序列模型是用来分析时间序列数据的模型。

它假设经济变量之间存在一定的时间相关性，并通过时间序列分析方法来估计模型的参数。

时间序列模型可以用于预测未来的经济变量，也可以用于分析经济变量之间的长期关系和短期波动。

面板数据模型是用来分析面板数据的模型。

面板数据包括多个个体在多个时间点上的观测数据，可以用来研究个体之间的差异和时间的变化。

面板数据模型可以用于评估政策效果、解释经济现象等。

经济计量模型的应用非常广泛。

首先，它可以用于预测经济变量。

通过建立一个经济计量模型，我们可以利用过去的数据来预测未来的经济变量，从而帮助决策者做出合理的决策。

例如，我们可以通过建立一个GDP预测模型来预测未来的经济增长率，从而指导政府的宏观调控政策。

其次，经济计量模型可以用于评估政策效果。

政府在制定政策时，往往需要知道该政策对经济变量的影响。

通过建立一个经济计量模型，我们可以估计政策对经济变量的影响，并评估政策的效果。

例如，我们可以通过建立一个就业模型来评估某项就业政策对就业率的影响。

此外，经济计量模型还可以用于解释经济现象。

经济学中存在很多经济现象，例如通货膨胀、失业等，通过建立一个经济计量模型，我们可以解释这些经济现象的原因和机制。

例如，我们可以通过建立一个通货膨胀模型来解释通货膨胀的原因和影响因素。

经济计量学理论在经济数据分析中的应用经济计量学是一门以数理统计学为基础，运用数学和统计方法来分析经济现象和经济数据的学科。

它通过建立经济模型，利用经验数据进行估计、验证和预测，为经济问题的解释和决策提供科学依据。

在现代经济学中，经济计量学逐渐成为了理论和实证结合的重要工具，在经济数据分析中具有广泛的应用。

一、经济计量模型的建立经济计量学通过建立经济模型来分析经济现象和经济数据。

经济模型是对经济系统的一种简化描述，通过对经济变量之间的关系进行建模，可以对经济现象进行定量研究。

常见的经济模型包括线性回归模型、时间序列模型等。

二、经济变量的选择和处理在经济计量分析中，选择适当的经济变量对结果的准确性具有重要影响。

经济变量的选择需要考虑到其与研究对象的相关性、可观测性和数据的可获得性。

同时，还需要对经济变量进行预处理，比如去除异常值、平滑处理等，以确保数据的可靠性和稳定性。

三、参数估计与假设检验经济计量模型的参数估计是经济计量学的核心内容之一。

通过利用经验数据，经济计量学可以对经济模型中的参数进行估计。

常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计等。

在参数估计的基础上，还需要对模型的拟合优度进行检验，以验证模型的有效性和统计显著性。

四、经济预测与决策分析经济计量学在经济预测和决策分析中具有广泛的应用。

通过利用历史数据建立模型，并对未来的经济变量进行预测，可以为决策者提供科学依据。

例如，在宏观经济管理中，经济计量模型可以用于预测国内生产总值、通货膨胀率等重要经济指标，并为决策提供政策建议。

五、计量经济学与实证研究计量经济学是经济计量学的一个重要分支，它主要研究经济模型的实证分析方法和实证研究的统计推断。

通过实证研究，可以验证经济理论的有效性和适用性，为经济政策的制定和实施提供依据。

计量经济学在经济政策评估、市场竞争分析等领域有着广泛的应用。

六、面临的挑战与未来发展随着经济的复杂性不断增加，经济计量学面临着许多挑战。

宏观计量模型与政策分析宏观计量模型是一个经济学的学科，它描述了整个经济体系的运行，从而帮助我们理解宏观经济政策对经济变化的影响。

这个模型涉及了许多经济变量、财政和货币政策的决策、市场结构和环境等因素，是一种可以预测经济状况和分析政策对经济的影响的工具。

宏观计量模型在政策分析中有重要的作用，政府和企业可以利用它来确定政策方向，制定决策。

例如，如果政府想要提高经济增长，它可以通过这个模型来发现经济成长的因素，制定相应的政策，以实现经济增长的目标。

同样地，企业也可以利用这个模型来分析市场环境和市场变化，并据此制定战略，以增强竞争力。

宏观计量模型包括多个因素，其中最重要的要素之一是总需求和总供给。

总需求是所有购买者购买产品和服务的总和，而总供给是所有生产者制造产品和服务的能力。

这些因素通常都是市场的关键变量，影响着市场的价格和数量。

除了总需求和总供给，宏观计量模型涉及了很多其他的经济变量，如货币政策、财政政策、消费者行为、投资行为等。

这些变量可以帮助我们理解经济体系的不同方面，如通货膨胀的起因、失业率的动态等。

宏观计量模型可以通过多种方式运用，包括灵敏度测试、传导机制分析和模拟、实证分析等。

其中最常见的方法是通过模拟，它可以预测不同政策决策的结果。

政府通常利用这个方法来评估不同政策对经济的影响，以确定最优的政策方案。

尽管宏观计量模型在政策制定中发挥了很大的作用，但是也存在一些局限性。

这个模型往往是基于历史数据建立的，所以对于未来的经济变化和政策变化可能会出现预测偏差。

此外，在模型中不包含一些非经济因素，如自然灾害和战争，这些因素会对实际经济产生影响，但是却无法通过经济变量来预测。

总之，宏观计量模型是一个重要的工具，可用于预测和分析经济和政策的变化，从而帮助政府和企业制定最优的政策和战略。

尽管其局限性存在，但是它的优点使得它在政策制定和经济研究方面发挥着越来越重要的作用。