计量经济学eviews论文经典范文8篇之第六篇：计量经济学应用的问题探讨
摘要：计量经济学的应用让很多经济现象能够被预测、解释， 本文在对计量经济学基本认识的基础上， 分析介绍了其应用的一般方法， 包括理论模型的建立、数据收集、参数估计到模型的检验和应用。虽然计量经济学的方法具有实用性、精准性的特点， 但是其本身存在的局限性， 引起人们的深刻思考。
关键词：计量经济学； 应用； 方法； 局限性；
现代计量经济学对经济学领域的研究有着重要作用， 面对不同的经济现象， 计量经济学的研究方法具有实用性、精准性等有优点。由于计量经济学在世界经济学领域内的广泛应用， 导致其他的方法逐渐被边缘。很多学者认为计量经济学有着普遍的运用， 然而在实际中， 计量经济学依旧存在一定的局限性。
一、计量经济学的应用
计量经济学基于某些经济理论和统计数据， 利用数学， 统计方法和计算机技术建立计量经济模型， 定量分析经济变量与随机特征关系。理论计量经济学主要研究如何应用， 转化和发展数理统计方法， 让其能够确定随机经济关系。计量经济学的应用是基于某些经济理论指导下的事实统计理论， 它使用经济测量方法来研究经济数学模型的实用性或探索经济规律， 注重培养学生通过定量方法分析问题并解决的能力。
计量经济学的建模方法包括设定模型和检验模型， 首先是根据不同的理论研究， 建立理论模型， 之后根据理论模型中对应的指标寻找数据并得出相应的参数， 最后对模型进行再次检验。检验通过， 假设成立， 模型可以验证理论， 用于对经济现象的预测并提出相应的解决措施。
计量经济学模型的设定建立需要在大量的理论研究的基础之上， 不可随意产生。针对某一特定的经济现象， 将抽象的形式通过演绎的方式转化为数理模型， 并在一般的数理模型中加入一个随机项就形成了基本的假设模型。在数理模型变量的选择中， 变量与指标一一对应， 因变量之间必须保持相互的独立。
理论假设建立， 模型设立之后就是数据的收集， 数据一般包括截面、时间、面板数据三种。截面数据是在某一特定的时间点内不同的指标对应的数据， 例如在一个年份中， 由年龄、性别、学历等指标构成的数据集合。时间数据是由相同指标， 不同时间的变化构成的数据集合。面板数据则是不同的指标在不同的时期构成的数据集合， 不同的模型适应不同的数据结构。
当模型的数据采用的是截面数据， 容易出现异方差现象， 干扰项本应是常数， 但因为在截面数据中容易成为单个变量， 违背最小二乘法的规定， 在测度检验时， 多采用White检验模型验证是否有异方差现象， 如果存在则需要修正。采用时间序列的模型， 随机干扰项的加入， 变量之间难以相互独立， 最后的检验也需要用拉格朗日乘数法。面板数据来说， 一般采用霍斯曼检验方法货协变分析法。
在参数估计中， 检验参数是否显著， 选用t、F作为衡量显著性的标准， 最后通过检验的模型可以用于经济学的实际现象分析， 能够作为经济预测和政策模拟的重要依旧， 评价各种经济现象， 具有较强的实用性特征。
二、计量经济学的局限性
（一） 证明因果关系的局限性
计量经济学从其本质上来看是一门检验的方法， 在一定程度上只能起到证伪的作用， 在证实有所局限， 没有能够从逻辑层面上解释变量之间的内在影响关系。计量经济学以概率论为基础， 采用归纳总结方式分析， 用样本推出总体， 因为样本的局限性， 无法穷尽样本， 没有办法起到证实理论模型的作用。
此外， 计量经济学只能一定程度上证伪， 不能真正起到全面可靠的100%证明作用， 而是常见的99%、95%等， 难以避免的让结果出现误差， 所以计量经济学难以成为一个完全正确的命题结果， 只能从一般程度上启迪人们， 给人们提出建议， 这种结果可能给人们带来错觉， 让一些学者得出了荒谬的结论。在19世纪， 一位英国的科学家StanleyLevons假设太阳黑子的增多导致了经济活动的频繁产生， 收集了关于太阳黑子跟国民经济的相关数据， 发现二者之间有着正向的相关性， 这让人们相信这个理论的存在， 但是实际上， 二者之间没有必然的联系， 计量经济学的验证存在误差。
（二） 渐进式结构变化的局限性
经济学是一门以社会为基础的学科， 随着社会经济环境的变化， 人类社会的进步， 经济学的规律也在不断变化， 不同于物理、化学等学科证明的规律， 它们依托于自然， 并经过自然的检验， 能够长时间保持稳定性。但是经济学的理论研究并非是普遍性的规律， 它只在一顶范围内存在有效性， 在另一个社会环境中， 同样的经济学理论可能会失效。
经济结构的变化主要是两种形式：突变与渐变。突变形式主要是由于突发的自然灾害或者其他的重要事件， 例如自然环境的变化、战争动乱的产生， 这样的变化可以选用加入虚拟变量的方式处理。但是渐变结构的经济变化， 主要是在人类经济社会产生的潜移默化的变化， 无法令人差距在， 在这样的情况下， 计量经济学无法选用好的处理办法， 预测的能力十分受限。所以， 计量经济学可以多长久存在需要解释的问题， 可以选用的新的数据进行测量。
（三） 应用方法的局限性
1. 模型构建缺乏理论基础。
计量经济学模型的建立必须建立在充足的理论基础上， 但是从现实情况看， 当前的很多学者却忽视这一重要条件， 在很多的文献期刊中， 一些学者的论文注重文献综述， 但却没有提出自己的理论分析， 直接提出了模型， 展开了实证分析， 而整篇期刊中的核心部分就是理论部分， 重心的偏离让学者在构建模型时直接选择线性模型， 最后的因果结论缺少严谨性， 导致误差的产生。
2. 模型样本的局限性。
计量经济学模型对现实经济现象准确性的反映， 很多时候收到数据样本质量的影响， 在前文中的描述中， 计量经济学的模型由样本推出总体， 所以样本数据充足、真实准确， 总体函数才能达到让人满意的结果， 特别是在模型采用的是时间序列的可结构， 样本量必须大， 才能保持数据得出平稳的结果。但是在我国现实的环境下， 很多的经济数据有限， 涉及的年限较短， 或者数据质量不高， 这就难以得到想要的统计结果。由于样本数据存在误差、数据量不充足、抽样调查的不合理等原因， 数据结果往往受到质疑。计量经济学是一门广泛应用的学科， 其存在局限性需要人们不断的探究， 并且加以完善， 更好用于用于经济领域的研究。
参考文献
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