计量经济学第三版李子奈潘文卿9.3函数关系设定.ppt

§9.3 计量经济学应用模型函数关系设定 一、模型的关系类型 二、模型关系误设的后果 三、模型关系设定的指导原则 四、模型关系设定检验 五、案例——以要素替代性质描述为线索的生产函数模型的发展 一、模型的关系类型 模型函数关系设定应该从模型的一般形式开始，至少应该从第3步开始。 二、模型关系误设的后果 1．“源生的”随机扰动项 随机项仅仅包括无数不显著因素对被解释变量的影响。 客观存在。 由大数定理保证其满足Gauss假设，由中心极限定理可以证明其服从正态分布。于是，建立在Gauss假设和正态分布假设基础上的统计推断具有可靠性。 2．“衍生的”随机误差项 随机项在“无数非显著因素对被解释变量的影响”之外，加上诸如“变量观测值的观测误差的影响”、“模型关系的设定误差的影响”等。 建模中衍生形成。 “源生的”随机扰动项所满足的极限法则是否适用于“衍生”的随机误差项？Gauss假设和正态分布假设是否仍然成立？ 正态性假设的违背： 当存在模型关系误差时，如果解释变量是随机的，随机误差项的正态性将得不到保证。 当模型遗漏了显著的变量，如果遗漏的变量是非正态的随机变量，随机误差项将不具有正态性。 如果待估计的模型是原模型经过函数变换得到的，随机误差项将不再服从正态分布。 正态性假设的违背： 当模型存在被解释变量的观测误差，如果观测误差相对于随机误差项的标准差特别大、样本长度又特别小，随机误差项的正态性假设会导致显著性水平产生一定程度的扭曲。 当模型存在解释变量观测误差时，一般情况下，随机误差项的正态性假设都是不能成立的；只有在回归函数是线性的，且观测误差分布是正态的特殊情形下，随机误差项的正态性才成立。 3．存在模型关系误差情况下的随机误差项 X i是非随机的 ,νi仍然是正态的 。 X i是随机的 ,不能证明νi仍然是正态的 。 三、模型关系设定的指导原则 ⒈ 经济学理论指导原则 经济学理论 已有的研究成果 ⒉ 统计分析指导原则 散点图 试拟合 对数据进行统计分析得到的是单个解释变量与被解释变量之间的关系 。 四、模型关系设定检验 ⒈ 正确的模型关系设定并不是一次完成的 需要经过“设定——检验——再设定——再检验”的过程。 检验只能发现原来的设定是否是恰当的，如果发现是不恰当的，并不能告诉你正确的模型关系是什么。 ⒉ 模型关系设定偏误检验 RESET检验 模型残差的正态性检验 五、案例——以要素替代性质描述为线索的生产函数模型的发展 ⒍ 投入产出生产函数模型(Input-Output P.F.) 为什么？ 如果选择投入产出生产函数，就意味着承认什么假设？ ⒎ C-D生产函数模型 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随研究对象变化？是否合理？为什么？ 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随样本区间变化？是否合理？为什么？ 在C-D生产函数中要素的替代弹性是否随样本点变化？是否合理？为什么？ C-D生产函数中每个参数的数值范围是什么？为什么？ ⒏ CES生产函数模型(Constant Elasticity 0f Substitution) 替代弹性的推导过程？（独立推导一遍） 在CES生产函数中要素的替代弹性是否随研究对象变化？是否合理？为什么？ 在CES生产函数中要素的替代弹性是否随样本区间变化？是否合理？为什么？ 在CES生产函数中要素的替代弹性是否随样本点变化？是否合理？为什么？ CES生产函数中每个参数的数值范围是什么？为什么？ ⒐ VES生产函数模型(Variable Elasticity 0f Substitution) ⑴ 1968年Sato和Hoffman 与CES有什么联系与区别？ 假定的合理性 ⑵ 1971年 Revankar 假定的合理性 暂不考虑该函数是如何得到 当b=0时 ， 退化为CES模型。为什么？ 当b=0，a=1时 ， 退化为C-D生产函数。为什么？ 当a=1时， 为什么是“变替代弹性”？ 为实际应用的VES生产函数。 ⒑ 超越对数生产函数模型 (Translog P.F.) 表现为何种生产函数？ 表现为何种生产函数？ ⒒ 多要素生产函数模型 ⑴ 多要素线性生产函数模型 ⑵ 多要素投入产出生产函数模型 ⑶ 多要素C-D生产函数模型 ⑷ 多要素一级CES生产函数模型 要素之间的替代弹性是否相同？是多大？为什么？ ⑸ 多要素二级CES生产函数模型 要素之间的替代弹性是否相同？是多大？为什么？ ⑹多要素三级CES生产函数模型 尚辅网 / 分离被解释变量和解释变量 被解释变量的参数变换 变量置换、函数变换、级数变换 说明 在经济学中，生产理论是最重要内容之一；同样，在计量经济学中，生产函数模型的研究与发展始