計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型使用中的常見(jiàn)問(wèn)題剖析論文

　　摘要：建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的目的就是用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)，以達(dá)到經(jīng)濟(jì)分析。政策測(cè)定。預(yù)測(cè)與決策。理論的實(shí)證與檢驗(yàn)等多角度的使用需求。然而在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中卻存在著許多的不恰當(dāng)使用問(wèn)題，主要表現(xiàn)為模型不檢驗(yàn)。甚至未通過(guò)檢驗(yàn)就使用的問(wèn)題。這些不恰當(dāng)?shù)氖褂弥饕�是�?duì)模型及建模工具的理解偏差等原因造成的。如果不加以重視，不但達(dá)不到經(jīng)濟(jì)分析的目的，甚至?xí)�誤導(dǎo)后續(xù)的研究，以及錯(cuò)誤的決策，還會(huì)造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。

　　關(guān)鍵詞：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；模型檢驗(yàn)；模型應(yīng)用；協(xié)整檢驗(yàn)。

　　計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)進(jìn)行抽象和簡(jiǎn)化的有效工具。其將社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要關(guān)系以方程式的形式表達(dá)，讓使用者一目了然。同時(shí)，這些主要關(guān)系往往都是經(jīng)濟(jì)社會(huì)問(wèn)題的主要矛盾的反映。所以一個(gè)好的模型就應(yīng)該反映出這些問(wèn)題產(chǎn)生的因果關(guān)系，根據(jù)這些因果關(guān)系就可以有依據(jù)的制定政策和計(jì)劃方案，提高我們的管理效率。然而在現(xiàn)實(shí)的模型使用中，卻存在著很多的問(wèn)題，本文將就模型使用中常見(jiàn)的問(wèn)題剖析如下：

　　一、對(duì)模型的理解及其使用偏差。

　　在學(xué)生的論文答辯或中期的檢查中，經(jīng)常會(huì)遇到為什么不在文章的某處建個(gè)模型？或者是我想在某處建個(gè)模型該怎么做？甚至某些高校的論文規(guī)范中要求論文中都要包含模型才能及格等等問(wèn)題。產(chǎn)生這類(lèi)問(wèn)題的原因，就是對(duì)模型一詞的理解偏差，即認(rèn)為模型就是一個(gè)方程式，所以在文章的某處加入表明某種關(guān)系的方程式就算是建模了。這種錯(cuò)誤可能產(chǎn)生的后果就是局部的關(guān)系與全局系統(tǒng)是否恰當(dāng)問(wèn)題。即局部的關(guān)系在全局中是否真的起作用并沒(méi)有得到實(shí)證，甚至是局部關(guān)系與全局的關(guān)系相矛盾。如果在論文寫(xiě)作的制度規(guī)范中要求有模型，則這種制度規(guī)范必然會(huì)引起學(xué)生們對(duì)模型理解上的偏差。這種偏差不但會(huì)迅速擴(kuò)大，還會(huì)很容易導(dǎo)致大量的形而上學(xué)式的分析結(jié)果。

　　我們所寫(xiě)的任何一篇學(xué)術(shù)研究類(lèi)的論文，都可以看做是一個(gè)模型，或者是更大模型中的局部細(xì)化。即使你沒(méi)有使用模型一詞，也沒(méi)有想構(gòu)建什么模型，你都避不開(kāi)文章的框架和對(duì)現(xiàn)實(shí)的各類(lèi)描繪�，F(xiàn)實(shí)屬于客觀的存在，你的描繪就是對(duì)現(xiàn)實(shí)存在的抽象縮影，這種抽象就屬于建模。只不過(guò)你使用的是語(yǔ)言描述，并非方程式而已。現(xiàn)代意義上的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，是以方程式（組）加殘差的形式構(gòu)成的。往往是復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的簡(jiǎn)化描述，它應(yīng)該是論文的核心，而論文的其他部分則是對(duì)模型解釋、鋪墊、基礎(chǔ)說(shuō)明等內(nèi)容。

　　二、建模理論的恰當(dāng)性。

　　任何一個(gè)模型的構(gòu)建都有著其觀察視角，及其理論或經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。只有你依據(jù)的理論符合現(xiàn)實(shí)時(shí)，你才能得到有代表性的有效模型。這種有效性在模型的使用階段主要表現(xiàn)為預(yù)測(cè)性誤差很小。這一點(diǎn)在現(xiàn)實(shí)的模型使用中是很難做到的，主要原因如下：

　　首先，我所依據(jù)的理論經(jīng)驗(yàn)，多是盲人摸象式的觀察和感受得到的。這種有偏感受的代表性，自然要影響到模型的質(zhì)量。由于西方主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的形式化片面發(fā)展，使得其經(jīng)濟(jì)理論很難符合我國(guó)的現(xiàn)實(shí)，其解釋力也很有限，而我們的很多學(xué)者又以學(xué)習(xí)和借鑒西方理論來(lái)構(gòu)建模型，所以這是目前的大量模型無(wú)效的根本原因。

　　其次，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的實(shí)驗(yàn)性道路的失敗，社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的初建時(shí)間不長(zhǎng)。還有很多理論和猜想需要實(shí)踐的檢驗(yàn)。在沒(méi)有實(shí)踐檢驗(yàn)之前，我們的猜想所產(chǎn)生的任何偏差都會(huì)引起模型的無(wú)效。

　　三、對(duì)現(xiàn)實(shí)觀察的恰當(dāng)性。

　　統(tǒng)計(jì)觀察數(shù)據(jù)是決定模型有效的另一個(gè)重要因素，即在模型的初步設(shè)計(jì)后，我們多會(huì)感覺(jué)到觀察數(shù)據(jù)的短缺，于是會(huì)產(chǎn)生很多獲取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)途經(jīng)，進(jìn)而就會(huì)產(chǎn)生一系列的數(shù)據(jù)代表性問(wèn)題。這在論文寫(xiě)作中又是普遍存在的較嚴(yán)重的問(wèn)題，其具體的表現(xiàn)及成因可能有如下幾個(gè)方面：

　　第一，有相當(dāng)一部分論文采取以相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)替代實(shí)證所需的觀察數(shù)據(jù)，而已有數(shù)據(jù)的代表性就成為模型有效與否的主要問(wèn)題。由于已有數(shù)據(jù)多是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的公開(kāi)信息，因此很多模型的內(nèi)涵不同，實(shí)證的結(jié)果卻都很相近，甚至模型的經(jīng)濟(jì)意義都變了味道。

　　第二，有部分論文采取了自己組織問(wèn)卷或采訪等方式來(lái)獲取所需數(shù)據(jù)。這是值得提倡的做法，但是由于觀察范圍的有限，很難獲得會(huì)面有代表性的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。進(jìn)而使得模型也不具有代表性了。

　　四、模型應(yīng)用的條件及其恰當(dāng)性。

　　反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的系統(tǒng)性模型很多，常見(jiàn)的模型及其應(yīng)用條件是人們經(jīng)常忽略的問(wèn)題，現(xiàn)總結(jié)如下：

　　第一，最簡(jiǎn)單和最常用的系統(tǒng)模型就是期望值為零，方差為固定常數(shù)的隨機(jī)干擾系統(tǒng)。它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的重要組成部分，建模過(guò)程中以殘差的方式出現(xiàn)。如果模型中的解釋變量能夠很好的解釋被解釋變量的話，則殘差將是零均值、同方差、無(wú)自相關(guān)的平穩(wěn)變化的隨機(jī)干擾子系統(tǒng)。否則，殘差將表現(xiàn)出存在異方差或自相關(guān)等嚴(yán)重問(wèn)題。

　　第二，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的動(dòng)態(tài)規(guī)律的研究，可以通過(guò)自相關(guān)、偏自相關(guān)、互相關(guān)等函數(shù)的分布特征，來(lái)確定計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中各變量的滯后階數(shù)。即當(dāng)某變量的自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而偏自相關(guān)函數(shù)表現(xiàn)為 P 階截尾的特征時(shí)，則說(shuō)明該變量為 P 階自回歸過(guò)程 AR（P）；如果某變量的自相關(guān)函數(shù)是 Q 階截尾的，而偏自相關(guān)函數(shù)卻是拖尾的，則該變量為 Q 階移動(dòng)平均過(guò)程 MA（Q）；如果一個(gè)變量的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)都是截尾的或都表現(xiàn)為拖尾的特征時(shí)，則該變量就是自回歸移動(dòng)平均過(guò)程 ARMA（P，Q）。在回歸模型中如果被解釋變量是自回歸過(guò)程，則該模型就叫做自回歸模型 ARM；如果解釋變量是自回歸過(guò)程，則該模型叫做分布滯后模型 DLM；如果兩者都是自回歸過(guò)程，該模型就叫做自回歸分布滯后模型 ADLM。ADLM 的分布滯后階數(shù)可以通過(guò)互相關(guān)系數(shù)的階數(shù)，或格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法來(lái)分析判斷。

　　五、模型的估算和檢驗(yàn)的恰當(dāng)性。

　　模型的估算和檢驗(yàn)多是采用固定的程序進(jìn)行的，其中的算法、應(yīng)用條件、使用原則等方面的不恰當(dāng)使用，或者根本不進(jìn)行檢驗(yàn)等情況的廣泛存在，使得模型的有效性大大減弱。常見(jiàn)錯(cuò)誤的主要表現(xiàn)如下：

　�。ㄒ唬�沒(méi)有進(jìn)行各類(lèi)檢驗(yàn)或檢驗(yàn)內(nèi)容不全面的問(wèn)題。

　　在上期有關(guān)計(jì)量模型的檢驗(yàn)知識(shí)介紹中，我們將對(duì)模型的檢驗(yàn)分為四類(lèi)，其中的絕大多數(shù)檢驗(yàn)都是要做的。而我們會(huì)看到很多不做檢驗(yàn)就使用的模型，這在科學(xué)研究中是很避諱的事情，然而這種避諱卻是目前很容易出現(xiàn)問(wèn)題。模型構(gòu)建中的某些檢驗(yàn)是必須要做的，如變量的顯著性檢驗(yàn)、殘差的異方差性和自相關(guān)性檢驗(yàn)等等都是不能缺省的。

　�。ǘ�）模型估算上的主要問(wèn)題。

　　目前在計(jì)量建模中的估算方法很多，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)思想引導(dǎo)下，新的人工智能研究所得到估算方法更多。而這些算法所產(chǎn)生的偏差及隨機(jī)干擾性的誤差，多數(shù)是不可控制的。其中經(jīng)過(guò)證明的最佳線性無(wú)偏估計(jì)很少，很多方法需要逐步修正來(lái)完善。而這一完善過(guò)程需要收斂集中才有意義�？稍趯�(shí)際建模中，卻存在著大量的只適合內(nèi)插預(yù)測(cè)，不適合外推預(yù)測(cè)的估算模型。

　　如大量的存在條件異方差、自相關(guān)的各類(lèi)模型，以及向量自回歸的、兩點(diǎn)法、三點(diǎn)法、指數(shù)平滑和移動(dòng)平均等方法得到的估算模型，往往都存在著這類(lèi)不收斂問(wèn)題。

　　（三）回歸與協(xié)整分析的恰當(dāng)使用問(wèn)題。

　　回歸分析的方法在自然科學(xué)的研究中廣泛使用，且效果很好。但是在社會(huì)科學(xué)的研究中，卻廣泛的存在著偽回歸的問(wèn)題。為了避免偽回歸，恩格爾和格蘭杰等學(xué)者研發(fā)出協(xié)整分析的相關(guān)內(nèi)容，并因此而獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。然而我們?cè)谑褂煤屠斫膺@些知識(shí)時(shí)卻產(chǎn)生了很多問(wèn)題：

　　首先，將協(xié)整與回歸分裂開(kāi)來(lái)，并視為豪不相關(guān)的東西。在自然界的大量平穩(wěn)現(xiàn)象中，回歸關(guān)系是穩(wěn)定的，所以回歸分析是科學(xué)研究中最常用的方法之一。但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究中，人們發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象絕大多數(shù)都是非平穩(wěn)的（即單整過(guò)程）。在非平穩(wěn)的現(xiàn)象之間建立回歸方程，很容易產(chǎn)生偽回歸的結(jié)果。即本來(lái)豪不相關(guān)的現(xiàn)象，往往被認(rèn)為是因果關(guān)系，且統(tǒng)計(jì)上是顯著的。只有協(xié)整系統(tǒng)所表現(xiàn)出的回歸關(guān)系，才是真正的因果關(guān)系，我們稱(chēng)之為協(xié)整回歸。

　　協(xié)整系統(tǒng)是指由一系列不平穩(wěn)的單整序列構(gòu)成的復(fù)雜穩(wěn)定系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，就各個(gè)單整序列而言，都是不穩(wěn)定的。而它們綜合在一起時(shí)，卻表現(xiàn)為平穩(wěn)的狀態(tài)。所以在求解回歸方程時(shí)，需要進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)，即觀察其殘差項(xiàng)是否為平穩(wěn)的，若殘差平穩(wěn)，則回歸方程就是協(xié)整的回歸。

　　其次，為了避免偽回歸，提高尋找協(xié)整回歸的效率，在建立協(xié)整回歸之前，先要對(duì)各回歸元素進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。一般要求各回歸元素都是同階單整過(guò)程，若單整階數(shù)不同，則要求被解釋變量的單整階數(shù)不能單獨(dú)高于解釋變量的單整階數(shù)，且最高階的單整變量要在兩個(gè)以上。這是保證多階協(xié)整關(guān)系存在的必要條件。

　　六、模型能否好用問(wèn)題。

　　模型的作用一般認(rèn)為是預(yù)測(cè)、政策模擬、結(jié)構(gòu)分析、理論驗(yàn)證等四個(gè)方面。其中經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是最基本的使用，所以保證能夠預(yù)測(cè)是對(duì)模型好用與否的最基本要求。由于早期的計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模多是截面數(shù)據(jù)模型，用于動(dòng)態(tài)性預(yù)測(cè)時(shí)很不準(zhǔn)確，后來(lái)人們又開(kāi)發(fā)出很多時(shí)序分析的方法。然而時(shí)序分析用于預(yù)測(cè)時(shí)，又多基于“鑒往知來(lái)”的統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)規(guī)律進(jìn)行的，所以在不平穩(wěn)的現(xiàn)實(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，由于歷史重演的可能性不大的，因此預(yù)測(cè)也很準(zhǔn)確。這樣人們比較熱中的向量自回歸 VAR、AR、ARMA、DLM 等一系列序列模型的使用都未必是有效的。也正因?yàn)槿绱�，目前倍受關(guān)注的面版數(shù)據(jù)模型，可以使用靜態(tài)數(shù)據(jù)驗(yàn)證動(dòng)態(tài)規(guī)律，使用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證靜態(tài)規(guī)律，這很可能是較為有效的建模途徑。

　　上述所涉及的各類(lèi)問(wèn)題，都是我在教學(xué)和科研中發(fā)現(xiàn)的，多數(shù)同學(xué)容易犯的錯(cuò)誤。而處理原則也只是我個(gè)人的體會(huì)和經(jīng)驗(yàn)，僅供同學(xué)們參考使用。

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