计量经济学协整检验论文模板

（河南大学经济学院，河南开封 .a%ee.）摘 要：计量经济学课程的重要性已逐渐为人们所认识，并已经被国家教育部确认为经济学门类各专业的核心课程，其必将对我国经济学人才培养质量产生重要影响但反思计量经济学课程的教学还有许多问题需要改进因此，从计量经济学课程教学理念改革的角度进行了若干思考关键词：本科；计量经济学课；教学理念中图分类号：uaPli 文献标志码：2 文章编号：MGURIeM（INni）imPnsiP计量经济学作为一门课程，在我国一部分高等院校经济学科管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史，它的重要性也逐渐为人们所认识克莱因（）说：计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位，在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分 萨缪尔森（）认为：第二次大战后的经济学是计量经济学的时代 n88o 年 s 月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程，其中包括计量经济学这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发，为计量经济学的应用提供了广阔的空间应该说，经过多年的努力，在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩在充分肯定这门课程作用的基础上，认真总结多年的教学实践，我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷目前，我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变，特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法，这是值得充分肯定的这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献，它彻底扭转了单纯的定性分析理念然而，令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向：其一是把计量经济学当成了圣经，唯计量是从，似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学，其结果是计量方法的滥用；其二是计量的数学化，也就是数学的计量而不是经济学的计量，其结果是使得计量经济学脱离实际，变成了数学游戏就上述问题，结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法一计量经济学不是圣经：完美中有折中首先，计量模型是完美的我们以一元模型为例： 5n7i n其中， 表示除 以外的所有影响 的因素，模型（n）叫总体回归模型该模型描述的变量之间的关系是相关关系，而非函数关系对同样问题处理的数理模型： 5P7i n模型（n）比模型（P）完美，因为模型（n）比模型（P）考虑问题全面在模型（n）中，每给 一个值，从理论上讲，由于 的存在，模型考虑了和 对应的所有 的值；模型（P）仅考虑了因素 对 的唯一影响，而没有考虑 以外的其他因素对的影响，因此，模型（P）仅考虑了和对应的一个 值，这里对应加引号是因为从理论上讲，那个 值仅仅是无穷多个 值中的一个，而未必就是真的和 对应的那个，这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处，所以，我们说计量经济学是完美的（确切的说是计量模型比数理模型完美）但是，完美的计量模型（总体回归模型）理论上是存在的，实践中是求解不出来的，不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来 ，，而是由于总体的无限性和 的复杂性（随机变量），i n特别是在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的（总体数据搜集的困难）因此，计量经济学家就退而求其次优结果总体回归直线：（） 5S7i n总体回归直线（S）就是我们常说的函数形式或方程，它是由（D）两边取数学期望而得到（假定（）E），它揭示了，每给 一个值，有唯一的一个 的期望值与之对应这里的分析思路：从模型（D）到模型（(）就由相关关系转化为函数关系，从而计量模型的完美性在这里受到了挑战，这就是我们说的计量模型的第一次打折那么总体回归直线（(）是否可以顺利的求解呢？在总体数据已知的条件下可以找到在现实经济问题中，我们面临的问题的总体一般是不知的，因此求解总体回归函数的思路也是行不通的既然是这样，那就退而求其次优结果0再次打折7，计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题，建立样本回归模型： （)）E D这里， ， 是总体回归（D）中 ， 的近似估计，残差E D E D也是随机干扰项 的近似估计那么样本回归模型（)）可以容易求解吗？尽管样本的数据可以很容易的收集，但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难，使得样本回归模型仅仅是理论上的存在，现实中很难操做计量经济学家又再次退而求其次优结果，寻找样本回归直线（第三次打折）： 0M7E D这里，方程（M）是由（)）两边取数学期望得到的参数的估计应用了普通最小二乘法单就上述分析过程我们不难发现，计量模型是完美的，而模型估计是打折的不完美二计量模型与模型估计一样吗？计量模型指的是总体回归模型，模型估计是样本回归函数（回归直线）因此，用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计，所以，这种方法也是折中（打折）的研究问题那么这种方法可靠吗？当上述研究的问题（计量模型）满足基本的假定条件才是可靠的：（D）正态性假设：随机误差项服从正态分布等价于被解释变量（因变量）在自变量的各水平上服从正态分布；（P）独立性假设，无自相关性假设；（(）同方差性假设；（)）随机误差项与解释变量不相关；（M）零均值假设这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的，而且模型估计是直接对样本负责，而只有样本满足简单随机抽样，才能够较好地描述总体状态特征我们知道，真正的简单随机抽样也是不容易做到的因此，我们主张使用计量分析方法也要谨慎，它不是随便就可以使用的，尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算三本科计量经济学课教学理念：理论与应用并重目前，与过多介绍理论的传统教学方式相比，随着多媒体技术的应用，计量经济学的教学生动了很多，老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明，但是多数仅限于此，并没有对计量经济学的建模步骤原理以及模型的局限性等进行深入分析，更谈不上与学生的互动而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题，但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材同时，由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析我们既要重视理论方法，也要重视应用模型和应用中实际问题的解决因此，在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论案例和实验多元化的教学手段，理论教学实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容尤其是实验教学和案例教学，在教学过程中起着激发学生主观能动性创新能力的作用，授课教师应根据学生专业0如金融财政国际贸易7的不同，安排相应的案例和实验内容，使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来，提高学生对实际经济问题的分析和判断能力实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分，对于培养学生的动手能力是至关重要的因此，在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题：第一，实验教学要与理论教学相衔接，即应该将实验教学合理恰当地穿插在理论教学的过程中，而不能截然分离开这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用第二，教师应该精心选择实验内容，编好实验计划，做好示范在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练，而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系，进而形成基础实验综合实验研究创新型实验多层次多模块相互衔接实验教学第三，结合实际情况，要特别强调学生在处理数据0如:频率转换季节调整7建立模型等方面容易出现的问题总之，为了实现本科计量经济学课教学理念的改革，突出基本思想方法和应用的教学，最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设，大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍，使我们的计量经济学教师的知识结构合理，如在本科阶段学数学研究生读经济博士读数量经济等参考文献：D 洪永淼6计量经济学的地位作用和局限6经济研究，PEEY，（M）6P 范钦珊6以内容方法技术为重点深化课程教学改革6中国高等教育，PEE)，（D）6( 胡荣才，王亚雄6本科计量经济学教学中几个问题的思考6统计教育，PEEX，（)）6) 胡新艳，陈文艺6 教学模式在计量经济学教学中的应用6高等农业教育，PEEX，（)）6M 李子奈，潘文卿6计量经济学0第二版76北京：高等教育出版社，PEEM6张晓峒6计量经济学基础（第三版）6天津：南开大学出版社，PEE)6X责任编辑柯黎

计量经济学通常通过经济哲学、数学和统计推理的工具来检验经济学的奇点。还在学习如何撰写论文的同学必须理解这篇论文不仅仅是研究和写作。由于计量经济学是高度技术性的学科，关于这个主题的论文将要求同学使用图表，也可以通过引用、图片等来完成。

计量经济学论文中必不可少的内容：

1、引言

这部分内容应该说服读者关于论文主题的重要性。引言的最后一段应该简要概括同学将在论文的其余部分做些什么。

2、理论模型

同学应该在这一部分简要概述理论模型，思考哪个变量是因变量，以及解释变量应该是什么。

3、数据

这部分应该描述同学所使用的数据（例如，数据是分类排列数据还是时间序列数据，数据在哪个时间段或样本中可用）。同学需要为所使用的因变量和解释变量提供一个描述性统计表，可能还需要提供一些图形。

4、经验模型

同学应该讨论自己将使用什么函数形式。同时还应该讨论理论模型中每个变量的经验测度，例如，人力资本模型表明，教育水平影响收入。

5、实证结果

同学应该提供一个表格，简明扼要地总结得到的实证结果。

6、结论

同学可以简单描述一下自己从中学到了什么，例如：实证工作是否为理论提供了支持？根据同学对计量经济学知识和计量经济学文献的了解，这些结果看起来是否合理？如果有更多的时间，同学会做哪些额外的工作？

词： 房地产投资 经济增长 协整 误差修正模型 Granger 因果关系 西安论文 职称论文摘 要： 本文选取西安市 1 996- 2007 年间的房地产开发完成投资额（RI）和国内生产总值（GDP ）为样本数据，运用时间序列计量经济模型从量化角度分析西安市房地产投资与经济增长之间的关系。研究结果表明：西安市房地产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系；二者之间长期稳定的均衡关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的；滞后期为 1 年时，二者之间具有双向的Granger 因果关系。引言20 世纪 90 年代中后期，国务院发布了一系列深化我国住房制度改革的文件，提出了促进住房商品化和住房建设发展的详细政策措施，房地产业从此进入了良性发展的轨道，并逐渐成为各城市尤其是大中城市的先导产业和支柱产业。 在此背景下，西安市房地产业发展迅速，房地产开发完成投资额（RI）从 1996年的 亿元上升到2007 年的 亿元，这期间西安市的国内生产本论文由无忧论文网整理提供总值（GDP）从 亿元上升到 亿元，那么究竟西安市房地产投资对经济的拉动作用有多大？在一定时期内，是房地产投资促进了经济增长？还是经济增长促进了房地产投资？本文运用时间序列计量经济模型从量化角度对二者的关系进行实证研究，以期为西安市政府相关部门制定房地产业与经济协调发展的政策提供理论依据。2 实证研究 数据选取及处理选取西安市国内生产总值（GDP）反映经济增长，房地产开发完成投资额（RI）反映房地产开发投资状况，以 1996- 2007 年的年度数据为原始数据，为消除数据中异方差的影响，对两个数据序列同时取自然对数（LNGDP 和 LNRI），这种变换不会改变变量间的长期均衡关系和短期调整效应（见表 1） 。本文中的计算采用计量经济学软件。表1 1996- 2007年西安市GDP和RI序列 单位：亿元************** 平稳性检验在实际中我们遇到的时间序列大多是非平稳时间序列，若直接将其用于计量经济建模，容易产生 “伪回归” 等问题，因此有必要对时间序列数据进行平稳性检验，目前最常用的检验方法为单位根检验。一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根，这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验。如果序列 Yt 通过本论文由无忧论文网整理提供 d 次差分成为平稳序列，而差分d- 1 次时却不平稳，则称Yt 为d阶单整序列，记为 Yt~I （d） [1]。同阶单整是多个时间序列存在协整关系的必要条件。采用单位根检验中的 ADF 检验法对表 1 中的 LNGDP、LNRI以及它们的一阶差分△LNGDP、 △LNRI 进行平稳性检验，结果见表 2。表 2 各变量的平稳性检验结果************2注：检验类型（C， T， K）中的 C、 T 分别表示是否还有常数项、 时间趋势项， K表示滞后阶数。从表 2 可看出 LNGDP、 LNRI 没有拒绝单位根假设，是不平稳的，而它们的一阶差分序列△LNGDP、 △LNRI在 5%的显著水平上拒绝原假设，是平稳的。因此序列 LNGDP、 LNRI 均为一阶单整，表示为 LNGDP~I （1） 、 LNRI~I （1），满足协整检验的前提条件。 协整检验协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的[2]。具有协整关系的多个非平稳序列建立的回归模型可用来描述原变量之间的均衡关系，并可以用来建立误差修正模型。 目前对协整性的检验主要有两种方法：一是 Engle&Granger(1987)提出的基于回归残差的协整两步检验法，二是 Johansen&Juselius(1990)提出的基于回归系数的完全信息协整检验。本文采用EG两步法对 LNGDP和LNRI进行协整检验。首先，用OLS法对 LNGDP和LNRI进行回归估计，得到回归方程：LNGDPt=εtt=() ()R2=从结果可看出，所有参数的 t检验值显著， R2在 以上，接近1，说明模型整体上对样本数据拟合较好。 残差序列 et 的估计值为： et=LNGDPt- 其次，采用 ADF检验法对残差序列的平稳性进行检验，结***********3从表 3 可看出 et 的 ADF 检验值小于 1%显著水平的临界值，至少表明可以在 99%的置信水平下拒绝原假设， et 是平稳的。用 EG两步法本论文由无忧论文网整理提供检验的结果说明国内生产总值（GDP）和房地产开发投资（RI）之间的协整关系是正确的，所建立的协整回归方程反映了它们之间的长期均衡关系。 建立误差修正模型若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的[2]。误差修正模型（ECM ）反映了这种短期偏离向长期均衡修正的机制。误差修正模型的一般表示形式为：△Yt=β0+βt△Xt+λecmt- 1+εt，其中， ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差[3]。用OLS法进行估计得到LNGDP和LNRI的误差修正模型：△LNGDPt=△LNRIt- 1+εtt=() () (- )R2=从结果可看出，虽然 R2较低，但各参数的 t检验值显著，仍然能够表明其经济意义。 Granger因果关系检验协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系，序列之间的因果关系可用 Granger 因果关系检验法。其基本思想是：如果变量 Xt 是 Yt 的原因，则 Xt 的变化应先于 Yt 的变化。