4.3 内生解释变量问题

第一章1.1 计量经济学成为独立科学的标志：1930.12.29世界计量经济学会成立，由他的创办的Econometrica 于1933年正式出版.1.2 计量经济学的定义：统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说都是必要的，但是本身并非是充分条件，三者结合起来便构成了计量经济学.1.3 数理经济模型与计量经济模型的定义与区别:数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述；计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

1.4 为什么说计量经济学是一门经济学科：第一：从定义来看计量经济学是统计学，经济理论和数学的结合；第二：计量经济学在西方国家经济学科中居于重要的地位；第三：计量经济学与数理统计学是有严格区别的；第四：从建立与应用计量经济学模型的全过程可以看出计量经济学是一门经济学科.1.5 建立单方程计量经济学模型的步骤：1）理论模型的设计2）样本数据的收集3）模型参数的估计4）模型的检验1>.理论模型设计的重要工作（三部分）：1.选择变量；2.确定变量间的数学关系；3.拟定模型中待估计参数的数值范围。

1> 确定被解释变量后，怎样选择解释变量：1.确定模型中所包含的变量；2.需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济理论和经济行为规律；3.选择变量要考虑数据的可得性；4.选择变量要考虑所有入选变量之间的关系，使每一个解释变量都是独立的；------------------------------------------------------------------------2>.时间序列数据和截面数据的定义：时间序列数据：是一批按照时间先后顺序排列的统计数据；截面数据：是一批发生在同一时间截面上的调查数据.2> 几种常用的样本数据：1.时间序列数据2.截面数据3.面板数据2> 样本数据的质量问题有四个方面：1.完整性2.准确性3.可比性4.一致性------------------------------------------------------------------------4>.模型的检验方法：a. 经济意义检验b. 统计检验c. 计量经济学检验b. 模型预测检验1.6 计量经济学模型的四个应用：1）结构分析： 经济学中结构分析是对经济现象中变量之间的相互关系的研究 2）经济预测 3）政策评价4）检验与发展经济理论第二章2.1.1 相关分析与回归分析的定义：相关分析主要是研究随机变量间的相关形式及相关关系程度；回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论.2.1.2 回归分析的主要内容：1>.根据样本观测值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程； 2>.对回归方程参数估计值进行显著性检验； 3>.利用回归方程进行分析、评价及预测.2.1.3 回归函数及其描述：总体回归函数： )()|(x f X Y E =线性总体回归函数： x X Y E 10)|(ββ+=0β、1β为未知参数，称为回归系数 随机干扰项： )|(X Y E Y -=μμ为Y 围绕他的期望的离差样本回归函数： x x f Y 10ˆˆ)(ˆββ+== 样本回归函数随机形式： e x Y Y ++=+=10ˆˆˆββμe 成为称为样本残差项2.2 一元回归模型的基本假设（5条）：1).回归模型是正确设定的（选择了正确的变量及函数形式）；2).解释变量X 在所抽取的样本中具有变异性，而且随样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数Q ：Q X X ni i n →-∑=∞→12)(lim3).给定解释变量X 的任何值，随机干扰项i μ的均值为0：0)|(=X E i μ4).随机干扰项μ具有给定X 任何值条件下的同方差性及不序列相关性：2)|(σμ=X Var i0)|,(=X Cov j i μμj i ≠5).随机干扰项服从零均值、同方差的正态分布：),0(~|2σμN X i2.3.1 最小二乘法（OLS ）方法描述：∑∑∑===--=-==ni ii n i i n i iX Y Y Y e Q 12101212)ˆˆ()ˆ(ββ 判断标准是：被解释变量估计值与实际观测值之差的平方和最小，即使Q 最小； 只需满足：⎪⎩⎪⎨⎧+=+=⇒⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=--=∂∂=--=∂∂∑∑∑∑∑∑∑21010101100ˆˆˆˆ0)ˆˆ(ˆ0)ˆˆ(ˆi i i i ii ii i i i X X Y X X n Y X X Y Q X Y Q ββββββββββ ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧---=--=-=--=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑222112220)())(()(ˆˆ)(ˆX X Y Y X X X X n X Y Y X n X Y X X n X Y X Y X i i i i i i i i i i i i i i i i βββ2.3.2 OLS 统计性质： 1>.线性性 2>.无偏性 3>.有效性2.4 ML 与MM 的结论：满足一系列基本假设的条件下，模型结构参数的ML （最大似然估计）估计与OSL 估计量是相同的也和MM （参数矩估计）结论相同.2.5.1 拟合优度定义：检验模型对样本观测值的拟合优度可以用决策系数2R 检验：TSSRSSTSS ESS R -==12 TSS （total sum of squared ）总离差平方和： 22)(i i y Y Y TSS ∑∑=-=ESS （explained sum of squared ）回归平方和：2^2)ˆ(ii y Y Y ESS ∑∑=-= RSS （residual sum of squared ）残差平方和： 22)ˆ(∑∑=-=i i i e Y Y RSS2.5.2 变量的显著性检验（t 检验）：已知),ˆ(~ˆ2211∑ixN σββ，在2σ未知时，用无偏估计量2ˆ22-=∑n eiσ代替；原假设;0:10=βH 备择假设0:11≠βH1ˆ112211ˆˆβββσββS xt i-=-=∑ 服从n-2的t 分布)2(2->n t t α时拒绝原假设0H .2.6 实例1）建立模型： 如：μββ++=x Y 10回归分析结果： x Y i 10ˆˆˆββ+= t 检验值 ： （t0）（t1） 写出观测到的： =2R 和 F= ；2）观察2R 判断拟合优度；（被解释变量的变化的2R 都可以由解释变量的变化解释）t 检验判断；叙述被解释变量具体是如何随解释变量变化的（斜率）.第三章3.1.1 多元线性回归模型：多元线性回归模型一般形式：μββββ+++++=k k X X X Y ...22110 其中j β为回归系数 总体回归函数： k k k X X X X X Y E ββββ++++=...)...|(221101 其中j β为偏回归系数还可以表示为： ik k i i i X X X Y ββββ++++=...22110 或 i i i X Y μβ+=样本回归函数： k k X X X Y ββββˆ...ˆˆˆˆ22110++++= 样本回归函数随机形式： e X X X Y kk +++++=ββββˆ...ˆˆˆ221103.1.2 基本假设：1>.回归模型是正确设定的；2>.解释变量X 在所抽取样本中具有变异性，且各j X 之间无完全多重共线性矩阵)1(+⨯k n X 的秩 ： R(X)=k+1 3>.随机干扰项具有条件零均值性：0)...|(1=k i X X E μ4>.随机干扰项具有条件同方差及不序列相关性：21)...|(σμ=k i X X Var 0)...|,(1=k j i X X Cov μμj i ≠5>.随机干扰项满足正态分布： ),0(~...|21σμN x x k i3.2参数估计（OSL 推导过程及结论）： 参数估计应该使：∑∑∑===++++-=-==ni ikk i i i n i i n i i x x x Y Y Y e Q 12221101212))ˆ...ˆˆˆ(()ˆ(ββββ只需对Q 求偏导并令其为0：⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++++=++++=++++=++++∑∑∑∑∑∑∑∑ik i ik ik k i i i i i ik k i i i i i ik k i i iik k i i X Y X x x x X Y X x x x X Y X x x x Y x x x ）（）（）（）（ββββββββββββββββˆ...ˆˆˆ............ˆ...ˆˆˆˆ...ˆˆˆˆ...ˆˆˆ221102222110112211022110 Y X X X Y X X X ''=⇒'='-1)(ˆˆ)(ββ对于样本回归离差形式：i k k i e x x x Y +++++=ββββ...22110或e X Y +=βˆ ⎪⎩⎪⎨⎧++++-=''=-)ˆ...ˆˆˆ()(ˆ2211001k k x x x Y Y X X X ββββββ3.3拟合优度检验：可决策系数： TSS RSSTSS ESS R -==12ESS RSS Y Y Y Y TSS ii i +=-+-=∑∑22)ˆ()ˆ(调整可决策系数：11)1(1)1/()1/(122-----=----=k n n R n TSS k n RSS R 3.4变量的显著性检验（F 检验、t 检验）：3.4.1 F 检验：0:0=j H β0:1不全为j H β)1/(/--=k n RSS kESS F满足自由度为（k,n-k-1）的F 分布，若)1,(-->k n k F F α则拒绝0H 说明参数显著不为0.又因为)1/()1(/22---=k n R k R F ，很明显的可以看出F 与2R 同向变化，当02=R 时1=F ；12=R 时∞=F .因此F 检验也是2R 的显著性检验.3.4.2 t 检验：0:0=j H β0:1不全为j H β),(~ˆ2jjj j C N σββ；其中jj C 表示1)(-'X X 主对角线上的第j 个元素1ˆˆˆ--'-=-=k n ee C S t jjj j j j jβββββ)1(2-->k n t t α拒绝0H ，说明参数显著不为0.注：在一元线性回归中，F 检验和t 检验是一致的：∑∑⋅-=-==221ˆ212ˆˆi ij j x n eS t F jββββ3.5可化为线性的多元非线性回归模型：1）倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法：如： μμ++=−−−→−++===bX a Y Pb a Q PX Q Y 1,111μμ+++=−−−−→−+++===21,2221cX bX a S br br a S r X r X2）幂函数模型、指数函数模型与函数变量法：μβαμβα+++=→=L K A Q e L AK Q ln ln ln ln K 、L 为解释变量3）复杂函数模型与级数展开法：μμ++-==++=-----)ln(1ln ln 1)(2121121p p pppL a K a pA Q a a e L a Ka A Q ；其中将)ln(21p p L a K a --+在0=p 的点泰勒级数展开：22121ln 21ln ln ln ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-++=L K a pa L a K a A LnY3.6.1 虚拟变量： 1.定义：为了能够再模型中反映一些影响经济变量但无法定量的因素的影响，并提高模型精度，需要将这些因素“量化”，这些构造只取“0”或“1”的人工变量就成为虚拟变量. 2.加法方式：i i D D x Y μββββ++++=221210⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=11021D D ；3.乘法方式：ii i i ii i i i i x D x D Y x x B x x A μσβσββμβββμααα+++++=+++=+++=222211110222110122110)()(⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=101021D D ；4.虚拟变量设置原则：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1，即：m 个定性变量要引入（m-1）个虚拟变量.3.7受约束回归无约束样本回归模型的矩阵式：e X Y +=βˆ 受约束样本回归模型的矩阵式：**ˆe X Y +=β 残差项： )ˆˆ(ˆˆˆ-****βββββ--=-+==X e X e X X Y e 得到受约束样本回归模型的残差平方和R RSS 为：)ˆˆˆˆ****ββββ-''-+'='（）（X X e e e e又因为该式中第二项为一个非负标量，于是e e e e '≥'**. 其中e e '为无约束样本回归模型的残差平方和U RSS .第四章4.1多重共线性：1.定义：如果两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性： 0...2211=+++ik k i i X C X C X C 称之为完全共线性0...2211=++++i ik k i i v X C X C X C 称之为近似共线性2.检验方法：1）检验多重共线性是否存在：a. 对于两个变量的模型，可以计算两个变量的相关系数判断多重共线性.b. 多个解释变量的模型采用综合统计检验法.在OSL 法下若模型的2R 和F 值较大，但是各参数估计的t 检验值较小就说明个解释变量之间的共线性明显.2) 判明存在多重共线性的范围： a. 判定系数检验法b. 逐步回归法*：以Y 为被解释变量，逐步引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。

2019年宁波大学硕士研究生招生考试复试科目考试大纲科目名称: 计量经济学一、考试形式与试卷结构（一）试卷满分及考试时间本试卷满分为100分，考试时间为150分钟。

（二）答题方式答题方式为闭卷、笔试。

（三）试卷题型结构1.选择题2.简答题3.计算与分析题二、考查目标（复习要求）《计量经济学》融计量经济学理论、方法与应用为一体，论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法，包括一元线性回归模型、多元线性回归模型和放宽基本假定的单方程计量经济学模型，以及计量经济学应用模型。

要求考生系统掌握计量经济学的基本知识、基础理论和基本方法，并能运用相关理论和方法，分析解决现实经济问题。

三、考查范围或考试内容概要第一章绪论1.1 计量经济学1.2 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点1.3 计量经济学模型的应用第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型2.1 回归分析概述2.2 一元线性回归模型的基本假设2.3 一元线性回归模型的参数估计2.4 一元线性回归模型的统计检验第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型3.1多元线性回归模型3.2多元线性回归模型的参数估计3.3多元线性回归模型的统计检验3.4多元线性回归模型的预测3.5可化为线性的多元非线性回归模型3.6含有虚拟变量的多元线性回归模型3.7受约束回归第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型4.1多重共线性4.2异方差性4.3内生解释变量问题4.4模型设定偏误问题第五章计量经济学应用模型5.1计量经济学应用模型类型设定5.2计量经济学应用模型总体回归模型设定5.3计量经济学应用模型函数关系设定5.4计量经济学应用模型变量性质设定参考教材或主要参考书：《计量经济学》（第四版），李子奈、潘文卿编著，高等教育出版社，2015年09月。

实验八-内生解释变量问题实验八内生解释变量问题【实验目的】掌握工具变量法、两阶段最小二乘法的使用以及内生性检验与过度识别约束检验【实验内容】利用美国各州的数据为样本观测值，建立香烟需求模型（见教材138页例4.3.4）【实验步骤】表4.3.1 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税资源来源：根据Introduction to Econometrics (2nd edition) 整理。

根据商品需求函数理论，对香烟的人均消费需求Q 与居民的收入水平Y 及香烟的销售价格P 有关；虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q 与P 之间存在着双向因果关系，P 为内生解释变量，考虑到香烟价格中包含政府对烟草的课税，而香烟的人均消费量本身不会直接影响政府对香烟的课税政策，因此香烟的消费税可能是价格的一个适当的工具变量。

一、建立对数线性模型：012ln ln ln Q Y P βββμ=+++ 对原模型做回归分析结果如下：从结果可以看出，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，其弹性为-1.4，特别大。

怀疑P具有内生性。

二、工具变量法利用消费税作为P的工具变量，重新对原模型进行回归把lnQ lnY lnP 作为一个组打开，选择Proc/Make Equation/Method中的Tsls,点击确定在Instrument list中写入工具变量，没有工具变量的直接把解释变量包括常数项写上，有工具变量的就直接把工具变量写上，如本例lnP的工具变量是tax,如下图，点击确定结果如下图：有上述结果发现：工具变量法得到的价格弹性要低于普通最小二乘估计的结果。

三、两阶段最小二乘法有许多州对香烟有额外的特别消费税taxs,它也可以做为p的工具变量。

用tax和taxs两个工具变量对原模型进行两阶段最小二乘回归：把lnQ lnY lnP 作为一个组打开，选择Proc/Make Equation/Method中的Tsls,点击确定，在Instrument list中写入工具变量：C lny tax taxs 点击确定价格弹性进一步下降了。

实验项目六：内生解释变量问题实验目的要求：掌握内生解释变量问题的检验与处理方法实验内容：一、建立美国某年香烟消费模型（一）建立模型根据商品消费函数理论，对桑烟的人均消费需求Q与居民的收入水平Y及相应的销售价格批有关及相应的需求模型可写为：lnQ=β0+β1lnY+β2lnP+μ其中， βi（i=0，1，2）为第i个解释变量的参数，表示第i个解释变量产出的弹性系数。

μ为随机扰动项。

然而如果考虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q与P之间存在着双向因果关系。

因此，由于P 的内生性将导致对上述模型的普通最小二乘回归带来有偏且不一致的估计。

这时需要寻找适当的工具变量来对上式进行工具变量或两阶段最小二乘估计。

（二）收集数据考虑到相应的价格的组成部分更多的是政府对烟草的课税，而相应的人均消费量本身不会直接影响政府对相应的课税政策。

因此，香烟的消费税可能是一个适当的工具变量。

于是我们收集了1995年美国48个州的人均香烟消费量Q，每个州的人均收入水平Y，相应的平均销售价格P以及相应的平均消费税tax数据。

同时，大多数州还对相应征收的特别消费税taxs，表中也将同时列出表中的香烟平均价格税以及人均收入，都经过了居民消费价格指数的调整。

（三）导入数据在Eviews中录入数据：在主菜单选Quick Empty Group（Edit Series），创建5组数值型数据，分别命名为：q、y、p、tax、taxs录入数据：二、对模型进行估计；（一）使用普通最小二乘法对模型进行估计：在主菜单栏下方命令输入窗口输入：“ls log(q) c log(y) log(p)”，回车，命名保存：则模型估计结果如下：lnQ̂=10.341+0.344lnY−1.406lnP（1.023）（0.235）（0.251）R2=0.4328R̅2=0.4076F=17.17可见，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，但正是因为价格与消费需求可能存在的双向因果关系，使得模型中P具有内生性，从而普通最小二乘估计有偏且不一致。

一、选择题1、 对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m 个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ B ）A. mB. m-1C. m+1D. m-k2、 在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。

例如，研究中国城镇居民消费函数时。

1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。

现以1991年为转折时期，设虚拟变量⎩⎨⎧=年以前，年以后，1991019911t D ，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。

则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（ D ）A. t t t u X Y ++=10ββB. t t t t t u X D X Y +++=210βββC. t t t t u D X Y +++=210βββD. t t t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ3、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入x 有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。

假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为 （ C ）A.1个B.2个C.3个D.4个4、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的12个月全部表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（ C ）A. 4B. 12C. 11D. 65、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的1、3、5、9四个月表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（ 3个 ）6、个人保健支出的计量经济模型为：ii i i X D Y μβαα+++=221 ，其中i Y 为保健年度支出；i X 为个人年度收入；虚拟变量⎩⎨⎧=大学以下大学及以上012i D ；i μ满足古典假定。

则大学以上群体的平均年度保健支出为 （ B ） A. i i i i X D X Y E βα+==12)0,/( B.i i i i X D X Y E βαα++==212)1,/(C.21αα+D.1α7、大学教授薪金回归方程：i i i i i X D D Y μβααα++++=33221，其中i Y 大学教授年薪，i X 教龄，⎩⎨⎧=其他男性012i D ⎩⎨⎧=其他白种人013i D ，则非白种人男性教授平均薪金为( A ) A. ii i i i X X D D Y E βαα++===)(),0,1(2132 B. i i i i i X X D D Y E βα+===132),0,0( C. i i i i i X X D D Y E βααα+++===)(),1,1(32132 D. i i i i i X X D D Y E βαα++===)(),1,0(31328．设某行业职工收入（Y ）主要受职工受教育年数（X ）、性别和地理位置（东部、西部）的影响. 考虑到性别不同或所处地理位置不同的职工的收入可能存在一定的差异，而且不同性别在收入上的差异可能与其所在的地理位置有关，即两个定性因素之间可能存在交互效应，因此通过引入虚拟变量建立回归模型（ A ）比较合适，其中（A ） （B ） （C ） （D ）二、判断题1．工具变量法就是用合适的工具变量替换模型中的内生解释变量，然后再用OLS 法进行估计. （错）2、虚拟变量只能作为解释变量。

内生解释变量问题名词解释
x
内生解释变量是经济学研究中的一种重要概念，它包括所取决于观察者的解释，而非彼此独立的变量。

这类变量在经济学研究中具有重要的地位，可以用来解释和预测出行为模式的变化趋势。

内生解释变量可以捕捉某些观点和认知，因此可以帮助经济学家和政策制定者更深入地探究行为模式和趋势的缘由，并推断在某种特定条件下的行为结果。

此外，这种变量也有助于政策制定者更全面地了解经济环境的变化，并从而采取更有效的政策措施。

一般而言，内生解释变量分为两类：一类是具有更为庞大的影响力的变量，它们通常是一系列对行为模式产生较大影响的内在力量；另一类是具有一定程度影响力的变量，它们可能受到技术水平、文化社会价值观、经济环境等因素的影响。

考虑到内生因素可能对行为模式及其结果产生极大的影响，因此，它们的研究可以为经济学家和政策制定者提供有价值的研究结果，从而帮助他们更好地推断行为结果的可能性。

联立方程模型一、概念：联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。

由系统决定的，同时也对模型系统产生影响，它会受到随机项的影响。

一般都是经济变量。

每一个内生变量的值都要利用模型中的全部方程才能决定。

外生变量：是不由系统决定的变量，是系统外变量，取值由系统外决定。

一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。

外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。

外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。

注：联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模型。

结构方程的正规形式：将一个内生变量表示为其他内生变量、先决变量和随机干扰项的函数形式完备的结构式模型：g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程行为方程：描述变量之间经验关系的方程，含有未知的参数和随机扰动项。

例如：凯恩斯收入决定模型中的消费函数制度方程：由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的函数关系，如税收方程。

恒等式：定义方程式和平衡方程。

简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。

参数关系体系：描述简化式参数与结构式参数之间的关系。

二、识别方程之间的关系有严格的要求，一个方程模型想要能估计，必须可识别。

∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别（即是否能被估计）。

1、识别的基本定义：是否具有确定的统计形式。

注：识别的定义是针对结构方程而言的。

模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。

如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的。

反之不识别。

恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。

但是，在判断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。

恰好识别：某一个随机方程只有一组参数估计量过度识别：某一个随机方程具有多组参数估计量方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，决定了方程也是否是可以识别的。

内生变量和外生变量的名词解释在经济分析中，内生变量和外生变量是两个重要的概念，它们对于理解经济现象和制定经济政策具有重要意义。

1.内生变量内生变量是指那些在模型内产生的变量，也就是模型本身对其产生影响的变量。

内生变量通常包括消费、投资、政府购买、出口等，这些变量之间相互影响、相互作用。

内生变量通常受到模型内部其他变量的影响，同时也会影响其他变量。

例如，在宏观经济模型中，消费和投资是内生变量，它们受到收入、物价水平、利率等因素的影响，同时也影响就业、产出等其他变量。

2.外生变量外生变量是指那些在模型外部产生的变量，也就是模型本身无法对其产生影响的变量。

外生变量通常包括物价水平、利率、税率、政府支出等，这些变量通常不受模型内部其他变量的影响，但会对模型产生直接影响。

例如，在宏观经济模型中，物价水平和利率是外生变量，它们不受模型内部其他变量的影响，但会影响消费、投资等其他变量。

3.内生变量和外生变量的区别内生变量和外生变量的区别在于产生的影响不同。

内生变量在模型内部产生影响，受其他变量的影响，同时也影响其他变量；而外生变量在模型外部产生影响，不受其他变量的影响，但会对其他变量产生直接影响。

以内生变量和外生变量为例，内生变量（比如家庭支出）会受到其他内生变量（比如家庭收入和财富）以及外生变量（比如物价水平和利率）的影响。

而外生变量（比如物价水平）则不受任何内生变量的影响，但会直接影响内生变量（比如家庭支出）。

4.研究内生变量和外生变量对经济的影响有助于研究内生变量和外生变量对经济的影响有助于我们理解经济的运行机制，预测未来的经济发展趋势，以及制定相应的经济政策。

首先，通过研究内生变量之间的相互影响以及它们对外生变量的反应，我们可以更准确地理解经济系统的内部作用机制。

例如，研究消费和投资之间的相互关系，可以帮助我们更好地理解总需求和总供给的相互影响。

其次，理解外生变量如何影响内生变量，对于预测经济发展趋势具有重要意义。