论文摘要:宏观经济学模型,是计量经济学模型研究中的一个重要领域,具有很强的实用价值。本文中,我们首先选取了四部门构成的宏观经济理论,并根据现实的经济情况,构造出了一个联立方程的计量经济学模型,并通过了下面是小编为大家整理的2023计量经济学模型【五篇】（2023年）,供大家参考。
计量经济学模型范文第1篇
论文摘要:宏观经济学模型,是计量经济学模型研究中的一个重要领域,具有很强的实用价值。本文中,我们首先选取了四部门构成的宏观经济理论,并根据现实的经济情况,构造出了一个联立方程的计量经济学模型,并通过了识别。接下来,我们从2007年的《中国统计年鉴》中,筛选出需要的数据,进行实证分析,采用最小二乘法,对模型参数进行了估计,并对估计出的参数进行了四步的检验。最后,我们得出了这个方程,并对这个模型的优缺点进行了讨论。
一、引言
所谓宏观经济,是指一个国家,一个社会总体的经济行为及其后果。而宏观计量经济学模型是在一国的宏观经济总量水平上,把握和反映经济运动的全面特征,研究宏观经济主要指标间的相互依存关系,用数学的语言描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系,并可以用以进行宏观经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本文中,我们选取了经典的四部门(消费者、企业、政府、国外)经济的国民收入构成理论,作为我们研究的理论基础,并以此来建立模型。
二、模型的构建与识别
1、模型的构建
首先,根据四部门经济的国民收入构成理论,我们可以得到以下等式:
y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006
其中,y表示gdp,c表示居民消费,i表示投资,g表示政府购买,nx表示净出口。
我们假设政府购买和净出口额作为外生变量,由系统外部给定,并对系统内部其他变量产生影响。而居民消费和投资这两项指标,又都由当年的gdp决定。根据这些设定,我们分别建立居民消费和投资的方程,如下:
c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006
i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006
因此,最后我们得到了如下的联立方程计量经济学模型:
c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t)
i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t)
y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006
2、模型的识别
由于我们完备的结构式模型为:
c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t)
i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t)
y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006
结构参数矩阵为:
1 0 –a(1) -a(0) 0 0
0 1 –b(1) -b(0) 0 0
-1 -110 -1 -1
此时,g=3,k=3。
对于第1个方程,有
β0γ0= 1 0 0
-1-1-1
此时,g(1)=2,k(1)=1。
因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。
又因为k(1)=1,则k-k(1)=2>g(1)-1,因此,该方程为过度识别方程。
对于第2个方程,有
β0γ0=1 0 0
-1-1-1
此时,g(2)=2,k(2)=1。
因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。
又因为k(2)=1,则k-k(2)=2>g(2)-1,因此,该方程为过度识别方程。
而第3个方程,是平衡方程,不存在识别问题。
综合以上结果,该联立计量经济学模型是可以识别的。
三、实证研究
1、数据的选取
我们从《中国统计年鉴》(2007)中,得到如下样本观测值,用来对模型里的参数进行估计(见表1)。
2、参数的估计
我们将数据导入eviews 软件中,并在软件中进行操作,对各个方程的参数进行估计。我们采用两阶段最小二乘法进行估计,得到如下模型:
c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t)
i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t)
y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006
3、参数的检验
首先,我们对模型进行经济意义检验。
在本模型中,模型参数估计量的符号、大小、相互关系,都与现实经济运行情况相符,因此,我们认为,本模型能通过经济意义检验。
第二,我们对模型进行统计检验。
通过上面的估计结果,我们可以看到,消费和投资两个方程的r-squared的值,分别为0.986370、0.992586,因此,两个方程的拟合优度都非常好,可以通过拟合优度检验。我们再看变量的显著性。由上表可以看出,两个方程中变量y的系数的t值分别为44.16973、59.90907。我们给定一个显著性水平α=0.05,查t分布表中,自由度为,α=0.05的临界值,得到t(α/2)(1)=6.314,小于两个方程变量y的系数的t值。因此,通过变量的显著性检验。
第三,我们对模型进行计量经济学检验。
我们使用图示检验法,对模型进行异方程性检验。做出散点图如下:
从以上图中可以看出,两幅散点图中,都没有出现明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势,即两个方程中的随机干扰项,都没有出现明显的波动变化。因此,我们认为,本模型可以通过异方差性检验。
再来看随机干扰项是否存在序列相关性。从上边三个表中,我们可以看到,三个方程的durbin-watson stat的值分别为0.203004、0.281410。查d.w.分布表,我们可以知道,当n=29,k=2时,按1%的上下界时,dl=1.12,du=1.25。因此,三个d.w.值都小于dl,随机干扰项存在一定的正自相关。可采用广义最小二乘法等方法进行进一步修正。
由于本模型的前两个方程中,解释变量只有y这一个,因此不会发生多重共线性问题。
最后,我们对模型进行模型预测检验。
我们查找到了本次估计中未使用到的2007年的中国gdp数据,并带入模型进行检验,结果,得出的各项数据,与模型估计的值,比较好得符合。
至此,我们完成了该模型的检验。
四、结论与评价
通过上面的分析,我们最后得到了如下的中国宏观经济的计量经济学模型:
c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t)
i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t)
y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006
这个模型,优点是比较简明,在应用它进行经济预测的时候,使用很方便,分析所用的数据也比较容易得到。所不足的是,该模型只能分析和预测宏观经济中最基本的量,不能详细地分析和预测整个经济系统的细节环节。对比如清华大学研制的256个方程联立构成的“中国宏观计量经济学cmet-1”等更为细致专业的模型,本文中使用的模型还是太显简略,还不能用于对国家经济的深入分析预测,尚有很大的改进和细化的空间。
参考文献:
[1] 李子奈,潘文卿。计量经济学(第二版),北京:高等教育出版社,2005年。
计量经济学模型范文第2篇
自从Paelinck提出“空间经济计量学”这个术语,Cliff和Ord(1973,1981)对空间自回回模型的开拓性工作,发展出广泛的模型、参数估计和检验技术,使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。
Anselin(1988)对空间经济计量学进行了系统的探究,它以及Cliff和Ord(1973,1981)这三本着作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是:“在区域科学模型的统计分析中,探究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型,指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中,并且它们的估计及确定也是基于参照地理的(即:截面的或时-空的)数据,数据可能来自于空间上的点,也可能是来自于某个区域,前者对应于经纬坐标,后者对应于区域之间的相对位置。
国外近几年空间经济计量学得以迅速发展,如Anselin和Florax(1995)指出的,主要得益于以下几点:
(1)人们对于空间及空间交互影响的功能的重新熟悉。对空间的重新关注并不局限于经济学,在其它社会科学中也得以反映。
(2)和地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲,官方统计部分提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很轻易得到,并且价格低廉。这些数据可以进行空前数目的截面或时空观测分析,这时,空间(或时空)自相关可能成为标准而非一种非凡情况。
(3)地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件,以高效和低本钱的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用,答应地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化,为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中,缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件,并且SAS、S-PLUS等着名统计软件中,都已经包括用于空间统计分析的模块。
(二)空间经济计量学和相关学科的关系
空间统计学是探究空间新题目的另一门学科,它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于20世纪50年代早期,用以帮助采矿业进行矿躲量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。70年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅进步,空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。
空间经济计量学和空间统计学的区分不太轻易。Haining和Anselin的观点以为空间统计学的探究大多由数据驱动,而空间经济计量学由模型驱动,即从特定的理论或模型出发,重点放在新题目的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是探究生态学和地质学中的物质现象,空间经济计量学主要探究和区域及城市经济有关的模型。有一种观点以为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学,这种区分办法可能较为简单。
地质统计学(Geostatistics)发展于20世纪60年代,主要用于探究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如,在探矿过程中,通常是在空间上布点进行钻探,然后对采样得到的样品进行分析,估计矿躲的分布和储量。由于矿躲不开采的话,在时间上结构几乎是不变的,因此地质统计学探究的新题目主要是空间相关。空间经济计量学所探究的新题目不仅存在空间相关,往往所探究的新题目在时间上也存在相关。
在区域经济学的理论中,人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为,如探究城镇新题目的“引力模型”等。但在利用模型进行定量探究新题目的时候,需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划,利用统计方法对模型进行估计、检验,并进行评价,这些正好是属于经济计量学探究的范畴。应该说,空间经济计量学主要探究区域经济新题目,依据的是区域经济学理论,但它还需要综合数学,以及空间统计学等学科,因此它不等同于区域经济学,而是一门交叉学科。
二、探究的新题目
空间经济计量学主要探究存在空间效应的新题目。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在探究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。
(一)空间相关
空间相关指在样本观测中,位于位置i的观测和其它j≠i的观测有关,即
附图
存在空间相关的原因有两方面:相邻空间单元存在丈量误差,空间交互影响的存在。丈量误差是由于调查过程中,数据的采集和空间中的单位有关,如数据是按省、市、县等统计的,但设定的空间单位和探究新题目不一致,存在丈量误差。
空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性,并且意味着潜伏于这种空间相关中的空间结构,也就是说空间相关的强度及模式由尽对位置和相对位置(布局,间隔)决定。
对于空间相关,空间自回回通常是其核心内容,空间自回回模型的一般形式为:
附图
在这个模型中,β解释变量X(n×k矩阵)的参数向量(k×1),ρ是空间滞后相关变量的参数,λ是残差空间自回回(空间AR)结构中的参数。
W[,1]和W[,2]为n×n矩阵,是标准化或未标准化的空间加权矩阵,分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回回过程,这两个矩阵可以不同,这意味着两个过程由不同的空间结构天生。
这个模型可以退化成为普通的线性回回模型、(纯)空间自回回模型、混合回回和空间自回回模型、残差空间自回回模型等形式。
对这个模型,普通最小二乘估计不仅是有偏的,而且是不一致的,参数的估计通常采用极大似然估计,近几年,有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。
(二)空间差异性
空间差异性指空间上的区域缺乏均一性,如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如,我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。
对于空间差异性,只要将空间单元的特性考虑进往,大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性和空间相关共同存在时,经典经济计量学方法不再适用,而且这时新题目可能变得非常复杂,由于这时要区分空间差异性和空间相关可能非常困难。
探究空间差异性的模型主要有:
E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回回参数漂移分析方法(简称DARP)模型(1982)。这时,空间差异性表现为模型参数随空间位置变化,并以空间单元的位置信息作为辅助变量(称为扩展参数)。
y=Xβ ε
附图
模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的间隔作为扩展参数设计模型。
将模型(3)的第二个式子右边加进随机扰动项,则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997),C.Brunsdon
,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996),提出地理加权回回模型(简称GWR模型)。
附图
(三)时空数据空间模型
在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性,但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中,这是综合截面和时间序列数据的情形。假如数据不存在空间相关,则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形,提出空间SUR模型。
三、应用远景及需要进一步探究的新题目
(一)在中国的应用远景
计量经济学模型范文第3篇
【关键词】经济领域 数学计量 数据模型 应用 分析
数学模型以及数序建模，是在以数据为主导的领域中应用最为广泛的数学内容，也是其发挥效果最好的领域。其中，为了能够更好的进行数据预算以及数学计算，在很大程度上需要针对应用领域进行模型的搭建，从而设计符合其领域内的数学计量模型。在经济领域中，应用数学计量数据模型的概率是非常高的，而且也需要不同形式以及不同功能的数据模型纪念性经济数据的计量。在不同的经济领域中，由于需要进行产出比以及数据的未来预测。因此，针对经济领域的数学计量数据模型的应用就更加广泛。本文以不同经济领域的数据模式进行举例分析，以此来分析如何更好的运用数据计量数据模型。
一、经济领域进行数据模型的应用需求分析
经济领域中，由于其覆盖的方向比较广泛，因此对于不同的经济领域而言，其设计的经济数据也会存在一定的差异性。那么，对于经济领域而言，数据在一定程度上能够反映该领域的发展状况以及产出比等重要数据。数据是经济的命脉，也是经济的方向。通过数据的呈现和分析，能够非常清晰的了解目前经济领域的发展状况以及未来的发展方向。也就是说，通常情况下，通过分析经济领域的数据，不仅仅能够掌握目前该领域的经济状况，更能够对未来的经济发展状况进行预测。因此，采用数据模型就现代非常重要。那么，对于经济领域而言，其进行数据模型的应用有哪些需求呢？
首先，针对不用经济领域进行分类，从而匹配与之对应的数学模型。由于经济领域是复杂并且多变的，而且经济形式也非常繁多。因此，对于经济领域一定要进行分类和划分，例如可以针对经济领域按照生产型以及虚拟型经济领域进行划分，那么针对生产型经济领域，就需要有针对性的进行数据统计以及数学模型的应用，而虚拟经济领域则更加依托虚拟数据的估算以及预测等。
其次，针对性的进行数据模型的设计；
数据模型的设计需要从数学建模的思想中进行提取，从而根据实际的经济领域进行模型的建立。数据模型中，需要设置数据输入的端口，并且需要有输出的预算和测算。这在很多生产型经济领域中有着非常广泛的应用。此外，对于数据的预测是非常重要的，在经济领域中，一般都需要针对该领域进行产出比以及经济效益的预测，从而确保未来经济发展的稳定性。
最后，经济计量数据模型的需求更为广泛也更加实际；
在数据估测过程中，需要针对经济数据进行模型评估，从而进行模型设计。对于计量数据的模型搭建，具备数据的基础需求分析，并且根据高等数学的概率论内容进行概率估算，从而针对经济领域的实际情况，进行经济计量数据模型的设计。
二、经济领域中数学计量数据模型的应用分析
样本分析，数据统计，数据评估是经济领域中非常重要的三个内容。那么，对于针对经济领域进行的数学计量数据模型的应用，也需要这三部分的内容进行搭建，从而设计针对不同经济领域的数学计量数据模型。因此，在应用方面，数学计量数据模型的作用也将从以上三个方面进行体现。根据不同的经济领域，数学计量数据模型的模型设计会有所不同，但是其设计理念与设计思想是可以并轨的。
第一，基于样本分析的数学计量数据模型应用；
样本分析是根据经济领域中的以往数据或者是估算数据进行数据分析，针对经验数据的一种预测和估算方式。搭建数学计量数据模型的同时，主要依赖经验数据进行现有数据的预测。因此，基于样本分析的数学计量数据模型重点研究的内容是市场预测。也即是说，在未投身某一行业之中的时候，如何根据经验数据来预测行业风险以及经济效益。
第二，基于数据统计的数学计量数据模型应用；
数据统计是某行业的经济发展已经达到一定的规模，但是每年或者每季度都需要进行经济评估，通过评估数据来确定该行业发展状况是否正常，是否有潜在的危机和现有的漏洞问题。基于数据统计的数学计量数据模型的应用重点在于分析当前的经济发展状况，是为了保证现有经济环境的健康和稳定性发展而进行的一种数学计量数据模型的应用。
第三，基于数据评估的数学计量数据模型应用；
数据评估是对未来走向的一种经济预测。其中，对于经济领域的未来发展，通过建立数据评估的数学计量数据模型，可以根据经验数据和现有数据，进行未来经济数据的估算，通过这些估算数据可以充分的展现未来该经济领域的发展情况，是否有必要进行扩大化的发展。因此，这些数据的形成，都是在一定程度上反应该经济领域的发展状况以及未来的发展潜力。
总之，数学计量数据模型实际上可以针对经济领域的现有情况，以及未来的经济数据估算，来对某经济领域进行全方面的数据分析，从而通过数据的科学性来理性的进行经营和发展，从而实现经济的稳步发展。但是，重点在于如何能够将这些数据进行科学化的统计和估算，从而保证预测的准确性。
三、结语
通过对数学计量数据模型的分析，针对某一经济领域的数据测算等，这些数据的呈现，是通过长期的统计和计算得到的。而利用数学计量数据模型的作用，则是为了能够更加科学的进行预测和测算，从而对现有经济情况以及未来的发展等关键性因素进行分析和实践，从而保证在经济领域内的长远发展问题。总之，数学计量数据模型的应用，可以提高经济领域内的科学标准与价值，在稳步发展以及科学发展的进程中，起到至关重要的作用。
参考文献
[1]顾慰文，蔡福春，吴定华.宏观计量经济模型中变系数问题探讨[J].数量经济技术经济研究，1986（02）：29-35.
[2]黄小芳，盛永祥，吴洁.基于投入产出模型的钛白粉生产企业经济效益研究[J].工业工程，2014（02）：31-37.
计量经济学模型范文第4篇
摘要：本文对计量经济学及其研究的内容和方法，论文进行了综述、补充和总结，系统地从经济理论、统计学和科学性角度分析了计量经济学模型方法及其设定方式。
关键词计量经济学内容模型方法
计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合。计量经济学研究的主体是经济现象发展变化的数量规律，计量经济模型描述的是经济变量之间的数量关系，这就决定了计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论依据。此外，由于计量经济研究过程是将经济理论与客观事实紧密联系起来进行分析，计量经济研究的结论反过来可以验证有关经济理论的正确与否（即是否符合客观实际）。因此，计量经济的研究成果又可以进一步充实，完善和发展经济理论。
数理经济学是一门以数学形式描述经济变量之间逻辑关系、运用数学符号和公式分析研究经济现象的学科。数理经济学与理论经济学的区别只是表述形式不同，所以，有人称之为“理论上的空盒子”。但是，数理经济学对计量经济学的产生和发展却有着重大影响，因为它毕竟将经济关系数学化、公式化了，为计量经济学的进一步研究奠定了基础。
计量经济学家在此基础做了两点改进，一是在模型中加入随机误差项，使模型成为随机方程。二是利用统计资料和数理统计方法估计出模型的具体形式。所以，计量经济学时计量经济研究的基础，计量经济学时数理经济学的具体应用和发展，计量经济的研究结果在数理经济学的“空盒子”中填上了实际内容。
一、关于计量经济学模型方法科学性的研究
讨论计量经济学模型方法的科学性，必须回答如下两个方面的问题。
1．计量经济学的哲学基础问题。广义的或者说完整的计量经济学模型方法并不是一般认为的“只能检验，不能发现”，而是一个能够作出科学发现的研究全过程。计量经济学模型不是有人认为的“是归纳的”，模型设定阶段的演绎与模型检验阶段的归纳相结合，构成了完整的、辨证的计量经济学模型的认识论。
2．计量经济学模型方法体系的内在一致性问题。现代计量经济学包括时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学等相对独立的分支。它们之间的关系，特别是内在一致性，是计量经济学模型方法是否具有科学性的重要体现。从计量经济学模型发展的角度，论述计量经济学模型方法的科学性。
二、关于计量经济学模型的统计学基础研究
与计量经济学模型方法的统计学基础相关的专题有3个，即模型类型设定对数据的依赖性、模型随机扰动项的源生性和假设检验的不对称性。“计量经济学模型对数据的依赖性”全面地论述了计量经济学模型与数据的关系。从计量经济学模型类型选择、总体回归模型设定、模型估计和模型应用等方面分析了数据的作用，强调了模型对数据的依赖性。具体包括，计量经济学应用模型的类型依赖于表征研究对象状态的数据类型，不同类型的数据，必须选择不同类型的模型。
从检验对象的角度，计量经济学中的假设检验大体分为四类。一是关于模型设定的检验。二是关于分布的检验。三是关于样本数据的检验。四是关于模型结果的检验。从检验方法的角度，计量经济学中的假设检验大体分为两类。一类是非嵌套检验。在非嵌套检验中，既设定了原假设，又同时设定了备择假设，检验一次完成。绝大多数假设检验都采用非嵌套检验。一类是嵌套检验。在嵌套检验中，只设定了原假设，没有明确的备择假设，检验非一次完成。当原假设被拒绝，需要设计进一步的检验。
假设检验中充满着不对称性。假设检验的不对称性包括三个方面，一是统计意义和经济意义的不对称性，属于经济学范畴；
二是证伪和证实的不对称性，属于逻辑学范畴；
三是犯第一类错误和犯第二类错误的不对称性，属于统计学范畴。正确理解假设检验的不对称性，对于正确认识和正确应用计量经济学模型方法，都是十分重要的。
三、关于计量经济学模型设定理论的研究
在经典计量经济学模型的应用研究中，直接依据经济学理论设定总体模型的现象十分普遍，因此经典计量经济学模型通常被认为是先验理论导向的。以先验的经济学理论作为计量经济学模型总体设定的导向，至少存在两个主要障碍。第一，正统经济学以经济人假设和理性选择为其理论体系的基石，任何一种理论都建立在决策主体是理性的和决策行为是最优的基础之上。而计量经济学模型总体设定的目的，是建立能够描述人们实际观察到的经济活动之中蕴藏着的一般规律的总体模型，毫无疑问，实际经济活动既不是“理陛”的，也不是“最优”的。第二，正统经济学理论强调“简单”，认为只有简单的理论才能够揭示本质。而计量经济学模型恰恰相反，它强调“一般”，必须将经济活动所涉及的所有因素包含其中。所以，即使经济学理论是正确的，也不能据此设定计量经济学模型，因为它舍弃了太多显著的因素。所谓“统计检验必要性”原则，是对数据关系导向的批评。
计量经济学模型设定应该遵循“经济主体动力学关系导向”原则。以经济主体与环境之间的动力学关系分析为基础和前提，基于该动力学过程生成的数据，以数据统计分析为必要条件，验证并确定经济主体与环境的互动关系，正是计量经济学总体模型所要界定的因果关系。以这样的原则设定计量经济学模型，可以实现先验理论导向和数据关系导向的综合。
参考文献：
[1]李芝倩.应用导向下的本科阶段计量经济学教学之思考.赤峰学院学报(自然科学版).2010(12).
[2]吴国新,余宇新.基于主体可计算模型的服务外包生态系统研究综述.国际商务研究.2010(06).
计量经济学模型范文第5篇
[关键词] 经济学 数学 数学模型经济数学模型
目前，数学方法的应用几乎遍及了经济学的各个领域，极大地促进了经济学的繁荣和发展。数学模型分析已成为现代经济学研究的基本趋向。经济数学模型在研究许多特定的经济问题方面具有重要的、有时甚至是不可替代的作用。经济数学模型方法在经济学日益计量化、定量分析化的今天显得越来越重要。
1 数学模型的基本概念
数学模型是相对于一定的概念、系统或过程而存在的。它是用数学语言表达原型结构、特征即内在联系的模型。例如，用字母、数字或其他有特别含义的数学符号建立起来的等式、不等式、图表、图像以及框图等，都是数学结构，当它们表征一个特定原型时，就是数学模型。总之，数学模型是对实际问题的一种抽象，基于数学理论和方法，用数学符号、数学关系式、数学命题、图形、图表等来刻画客观事物的本质属性与其内在联系。其特点是：明晰的假定条件、严谨的论证、清楚的结论。运用数学模型可以研究变量之间的关系，探寻事物的变化规律，用可控变量得出必要的结论，从而概括出理论假说。
1.1 对构建数学模型的要求
（1）有足够的精确度；
（2）简单实用；
（3）依据充分；
（4）尽量借鉴标准形式；
（5）具有可控性，易于操作。
1.2 数学建模的过程
（1）模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
（2）模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
（3）模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻画各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
（4）模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算。
（5）模型分析：对所得的结果进行分析。
（6）模型检验：将模型分析结果与实际情况进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性
2 经济数学模型的内涵
当数学模型与经济研究问题有机地结合在一起时，经济建模也就产生了。所谓经济数学模型，就是把实际经济现象内部各因素之间的关系以及人们的实践经验，归结成一套反映数量关系的数学公式和一系列的具体算法，用来描述研究对象的运动规律。在经济领域的数学运用首要的问题是适用性或实践性问题，即能否用所建立的模型去概括某一经济现象或说明某一经济问题。运用经济数学建模来分析经济问题，预测经济走向，提出经济对策已经是大势所趋。
经济数学模型是研究分析经济数量关系的重要工具。它是经济理论和经济现实的中间环节。它在经济理论的指导下对经济现实进行简化，但在主要的本质方面又近似地反映了经济现实，所以是经济现实的抽象。
经济数学模型能起明确思路、加工信息、验证理论、计算求解、分析和解决经济问题的作用。对量大面广、相互联系、错综复杂的经济数量关系进行分析研究，不能离开经济数学模型的帮助。
3 经济数学模型的建立
3.1 理论和资料的准备。经济数学模型的质量首先取决于对经济问题的理论研究状况。理论假设能否成立、是否正确，关系到模型的成败。合理的理论假设是模型赖以建立的前提。资料是否充分、可靠和准确，也直接影响经济数学模型的质量与功能。
3.2 建立模型。模型要采取一定的数学形式来反映经济数量关系。任何经济模型都需要有两个基本的构成要素：变量及关系。变量，即经济变量，指所要考虑的相关经济因素。在经济模型中一般存在两类变量，外生变量与内生变量。关系，即指经济变量间的关系。模型就是通过一定的方式将一些变量联接成一个有机系统，从而可以通过这个系统实现不同变量间的彼此相互作用。选定一些经济变量，并建立变量间的关系，这个过程就是建立经济模型的过程。模型不能过于简化，以致不能把握经济现实，又不能过分复杂，以致难于加工处理和管理操作。一个模型抽象或现实到什么程度，取决于分析的需要、分析人员的能力，以及取得资料的可能性。
3.3 求解或模拟试验。以适用的软件（计算程序）在具有一定功能的电子计算机上可以进行各种模拟试验，比较和选择不同的方案。
3.4 分析说明和实际应用。在分析和应用模型时，把模型计算所得出的结论与模型外获得的信息相结合，作出必要的判断。评价模型优劣的标准应该是吻合度（它同被反映的经济数量关系的符合程度）与实用度（进行理论分析、经济预测、政策评价等应用效果）的统一。随着客观经济情况的变化，模型需要不断修改和更新。
经济数学模型是系统方法的具体运用，它的着眼点并不在于反映单个的经济量，而在于说明各个经济量的关系及其共同作用。一个模型就是一个系统。复杂的国民经济往往不是少数几个模型所能反映的，所以需要建立比较完整的模型体系。
4 经济数学模型的应用范围
数学模型在经济中的应用范围是很广的，从应用的目的归纳大致包括四个方面：
(1)观察和预测经济事物的机理变化和发展趋势；
(2)规划和设计经济的现实与未来；
(3)分析和控制经济的运动和概率；
(4)研究和解释经济现象及概率。
5 经济数学模型的分类
反映经济数量关系复杂变化的经济数学模型，可按不同的标准分类。
5.1 按经济数量关系，一般分为数理经济模型、计量经济模型、投入产出模型、数学规划经济模型四种。
数理经济模型主要指用数学语言描述经济问题的模型，其目的在于通过数学工具进行演绎推理从而得到某种经济意义的结果。在数理经济模型中，变量间关系的建立主要是按一定理论或规则的定义来进行，即形成的是定义式。而不是按统计经验或数据间的某种相关性来建立。如果模型的前提条件和依据的有关理论是成立的，那么经过严格数学推导出的结果也必然成立。
计量经济模型就是依据计量经济学的有关理论与方法，在一定经济理论的指导下建立的经济模型。计量经济学是以数学、统计和经济这三种理论为基础发展起来的。因此计量经济模型的一个重要特征是以统计数据为基础，即离开统计数据就无法建立计量经济模型。
投入产出模型的理论基础是投入产出分析理论。投入产出分析以经济生产中的投入要素和产出结果为特定研究对象。投入产出分析基本是以核算恒等式为基础，以系统的部分与总体间存在线性关系为假设，主要以线性代数为研究工具。投入产出模型反映部门、地区或产品之间的平衡关系，用来研究生产技术联系，以协调经济活动。
数学规划经济模型是以数学规划理论与方法建立的经济模型。数学规划是运筹学的一个重要分支，它的研究对象是数值最优化问题。数学规划模型反映经济活动中的条件极值问题，是一种特殊的均衡模型，用来选取最优方案。
5.2 按经济范围的大小，模型可分为企业的、部门的、地区的、国家的和世界的五种。企业模型一般称为微观模型，它反映企业的经济活动情况，对改善企业的经营管理有重大意义。部门模型与地区模型是连结企业模型和国家模型的中间环节。国家模型一般称为宏观模型，综合反映一国经济活动中总量指标之间的相互关系。世界模型反映国际经济关系的相互影响和作用。
5.3 按数学形式的不同，模型一般分为线性和非线性两种。线性模型是指模型中包含的方程都是一次方程。非线性模型是指模型中有两次以上的高次方程。有时非线性模型可化为线性模型来求解，如把指数模型转换为对数模型来处理。
5.4 按时间状态分，模型有静态与动态两种：静态模型反映某一时点的经济数量关系；
动态模型反映一个时期的经济发展过程，含有时间延滞因素。
5.5 按应用的目的，有理论模型与应用模型之分，是否利用具体的统计资料，是这两种模型的差别所在。
5.6 按模型的用途，还可分为结构分析模型、预测模型、政策模型、计划模型。
此外，还有随机模型（含有随机误差的项目）与确定性模型（不考虑随机因素）等等分类。这些分类互有联系，有时还可结合起来进行考察，如动态非线性模型、随机动态模型等等。
6 构建和运用经济数学模型时应注意的问题
数学模型对现实的把握是相对的、有条件的。其运用前提是：有关的经济范畴和经济理论是否正确；
假定是否合理；
结论能否进行政伪和检验；
对现实是否具有说服力等等。因此，在构建和运用经济数学模型时要注意到：
(1)构建数学模型要对所研究的经济问题作细致周密的调查研究，分析其运行规律，获取其影响因素的数据，明了其中的数量关系，然后才是选取数学方法,建立起数学表达式，最后还需求解、验证。
(2)在经济实际中只能对可量化的事物进行数学分析和构建数学模型，对不可量化的事物只能建造模型概念，而模型概念是无法进行数量分析的。尽管经济模型是反映事物的数量关系的，但必须从定性认识开始，离开具体理论所界定的概念，就无从对事物的数量进行研究。经济上的量是在一定的界定下的量，不是数学中抽象的量。
(3)构建数学模型时要考虑到约束条件。数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了任何一个数学模型都要受到若干条件的约束，只有假定这项条件满足，该数学模型才能成立。而几乎所有的经济理论都是在一定的条件和假定的情况下才能成立，这就决定了每个经济模型都有受到若干个条件的约束。
(4)根据所搜集的数据建造的数学模型，只能算作一个“经验公式”，其只能对现象做出粗略大致的描述，据此公式计算出来的数值只能是个估计值。
(5)用所建造的数学模型去说明解释处于动态中的经济现象，必须注意时空条件的变化，必须考虑不可量化因素的影响作用以及在一定条件下次要因素转变为主要因素的可能性。
参考文献
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