怎样理解计量经济学的重要作用

Question

如题所述

Answer 1

计量经济学是专门研究经济范畴的数量特征、数量关系和数量变动规律的经济学，同时，计量经济学又是一门研究经济问题的方法论和方法学科。计量经济学通过把经济理论具体化、数量化，使人们能够更深刻地理解和掌握经济规律，更好地按客观规律办事；通过经济数学模型和方法的研制和开发，获得经济发展的数量表现、数量关系和数量变化的信息，为制定宏观经济政策与国家经济发展计划提供了可靠的依据，也为微观经济主体经营管理的现代化提供了有力的支持。由于计量经济学要用数学方法把经济理论表述为方程体系，再用数理统计方法进行估算，所以又常常被说成是经济学、数学和统计学的结合。　　

尽管人们对计量经济学到底是一门学科、是一种学派还是一个分支仍然存在着巨大的争议，但是，这丝毫不影响计量经济学在经济学中的重要地位和重要作用，也并不妨碍计量经济学家同样受到人们的尊敬

Answer 2

改革开放以来，我国经济建设不断取得重大成就，人民生活水平持续改善，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需求和不平衡不充分的发展之间的矛盾。但另一方面，世界政治、经济形势依然动荡不安，一些发达国家的经济增长仍然没有恢复到经济危机前的水平，新兴经济体的潜在风险巨大，一系列“黑天鹅”事件在全球化背景下极易转化为世界性的政治经济危机。国内则正处于产业结构转型升级的关键阶段，在外部环境不断变化下，影子银行、房地产泡沫、地方融资平台、国有企业高杠杆等“灰犀牛”事件有可能在经济发展放缓的情况下转化为不同程度的系统性经济风险。为此，非常有必要对我国经济发展和经济金融风险进行长期的跟踪、分析和预判，对各项社会公共政策包括宏观政策、产业政策和金融政策等进行科学的量化评估与分析。因此，针对当前国家经济和社会发展的重大需求，大力发展计量经济学的前沿理论与方法，提倡以科学方法对经济管理和公共政策评估开展量化研究，对于推进国家治理体系和治理能力现代化，守住不发生系统性经济金融风险底线具有重要意义。

计量经济学作为经济学领域的一个重要分支，主要以社会经济活动的实际数据为素材，以统计分析方法为手段，以预测和识别因果关系为目标，为经济管理的实证研究和量化分析提供理论基础和方法工具。由于社会经济数据的非实验性质，利用计量建模和量化分析的科学研究方法显得尤其重要。一方面，计量经济学通过对实际数据的科学分析，为各种互为竞争的经济理论提供“证伪”的可能；另一方面，通过对经济管理模型的量化分析，为政策实施和政策评估提供科学决策的基础。因此，计量经济学在推动经济学科学化过程中发挥了不可替代的关键作用。虽然计量经济学最初以社会经济数据的分析为主，但随着量化分析的重要性在各学科领域的日益凸显，计量经济学的分析工具和分析方法已逐渐渗透到心理学、医疗管理、公共管理、金融工程、能源管理、社会学和政治学等各个领域，成为发展非常活跃、应用日益普及的方法论学科和交叉学科。

在大数据时代，新的数据形式和数据中变量间的新型复杂关系给计量经济学带来前所未有的挑战，但另一方面也给计量经济学的发展和原创性的理论突破带来千载难逢的机遇。在复杂数据计量建模方面我国与西方国家处在同一起跑线上。换言之，计量建模是目前国内经济学与管理学领域中少数能够进入国际前沿的学科之一，一批中国学者已经跻身国际学术前沿。

在此背景下，2018年8月9～10日，国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）管理科学部、数理科学部、信息科学部与政策局联合召开了主题为“大数据时代计量经济学前沿理论、方法与应用”的第206期双清论坛，来自美国、香港等国家和地区的本领域知名专家以及自然科学基金委数理学部、信息学部和政策局等相关工作人员共50余名代表参加了论坛。论坛包括5个大会报告和3个分会场的主题小组报告。其中，美国南加州大学萧政教授、北京大学陈松蹊教授、香港城市大学马跃教授、中国科学院预测科学研究中心汪寿阳教授和美国康奈尔大学洪永淼教授分别作大会主题报告，分别围绕“宏观计量理论与应用”、“大数据理论、方法与应用”和“微观计量理论与应用”三个主题凝练和提出我国在该研究领域急需关注和解决的重要基础科学问题以及相应的跨学科资助模式，研讨今后5～10年的重点资助方向。

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大数据时代下计量建模面临的机遇和挑战

大数据给已有计量经济学理论和方法所带来的深刻挑战主要体现在以下几个方面：

（一）大数据在具有海量信息优势的同时，又具有信息价值密度低的特点。在利用大数据进行计量经济分析时，给定样本中可供分析使用的变量维度会很高，甚至出现远远高于样本量的情况。如何更有效地筛选信息因而也成为大数据计量经济分析所面临的一个重要挑战。

（二）大数据一方面表现在可得数据形式的多元化，除了传统的结构化数据外，还包括文本数据、音频数据、视频数据等非结构化数据，甚至包括任何可以电子化记录的信息；另一方面，传统的结构化数据的形式也日益多元化，从简单的点数据，扩展到区间数据、符号数据和函数型数据等。因此如何对信息含量丰富、数据形式多层次化的区间数据、符号数据和函数型数据进行计量建模，是富有挑战性的研究工作，同时也对经济预测和政策监管有着重要的现实意义。在计量经济学理论与应用中，专门针对区间数据和函数型数据建模的相应研究也是方兴未艾，引起学界和业界的更多关注。

（三）大数据不仅表现为数据形式的多样化，还主要表现为变量之间关系的复杂化。大数据时代数据特征变化加快，数据收集手段多样化，收集频率愈加密集，经济变量之间更容易表现出时变性、非线性和非平稳性的特点。在宏观经济数据和金融数据分析中，时变性、非线性和非平稳性日益成为主要的特征事实。已有的计量经济建模方法不能很好地刻画经济变量之间的复杂关系，从而严重制约了计量建模在宏观经济预测和实时监控中的有效性，这也是亟需解决的研究难点之一。

（四）大数据时代“互联网+”的迅猛发展也导致了新的网络型数据的产生。从微观个体的角度而言，以互联网为基础的社交媒体数据的产生对于研究个人行为，以及社交群体对于个人行为的影响提供了重要的数据基础。从宏观角度而言，随着金融科技的发展以及数据可得性的增加，以金融机构间复杂交易网络为基础的金融网络数据对于研究金融风险传染和金融风险管理具有重要的意义。但是，新兴的网络型数据给已有计量经济理论与方法带来了新的挑战，对于网络数据建模、网络形成的建模，以及网络稀疏性处理等关键问题都需要更深入的理论研究和更多的应用尝试。

Answer 3

线性假设是线性模型最基础也是最重要的假设。而之前我们也有提及所谓的简单线性回归也就是指模型仅包含两个变量X和Y。这里的X，Y和观测值并没有关系，只是根据线性模型刻画出的变量之间的关系：Y可以被看作成是一个关于X的单元函数 （比如说小树苗的高度，可以看成是受到施肥量的一个单元函数）。

这一讲比较重要，会涉及一些模型识别的本质，和计量经济的基础概念，可能会讲得比较长一些。我决定把识别估计篇分为两部分，第一部分主要讲识别，第二部分主要讲估计，今天模型识别这一部分主要分为一下几块：

识别的基本概念；
如何理解识别；
存在性；
唯一性；

识别估计篇（一）
识别的概念：
线性假设给模型提供了识别的基础，这里不可避免地我们就要来讲一下识别这个词到底是什么概念。识别这个词可以说是贯穿整个计量经济学的研究，识别这个词许多学过统计的人都有接触过，但是真的问到识别究竟是什么许多人也很难说出一个所以然来，甚至可能许多人会混淆模型“识别”的概念，最常见的两种混淆是：

“模型识别与“模型估计”混淆；
“模型识别”与实证中我们常说的“因果识别”混淆;
“模型识别”究竟是什么？在数理统计中，一旦我们对所观测到的现象建立了概率参数模型，参数模型一旦确定，我们就可以判断模型是否“可识别”。而这里所谓的“可识别”，指的就是不可能存在两组不同的参数使得在两组不同的参数下，我们观察到“等价”的观测值。

Answer 4

设立计量经济模型的四个步骤：设定模型、估计参数、模型检验、应用模型

记忆：为姚明建个卧室门（设立计量经济模型），先买来一个可调整上边门框高度的门（设立模型），想一下姚明的身高，估计个高度把门框上边固定（估计模型），拉姚明来试试能不能走进去（模型检验），姚明进去没障碍，以后就这么使用了（应用模型）

计量经济模型应用方向：用于经济预测、用于政策评价、用于结构分析、用于检验和发展经济理论

记忆：模型应用要用金鸡（经济）预测结构，用政策发展金鸡（经济）理论

结构分析：用已估计的计量经济模型，对所研究的经济活动关系进行定量考察，以说明经济变量之间的数量比例关系

经济预测：用已估计的计量经济模型，对经济活动未来现象进行推测和估计

检验模型一般包括内容：经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验、预测检验

可用于估计参数的数据：横截面数据、时间序列数据、虚拟变量数据、面板数据等

常用的三类样本数据：截面数据、时间序列数据、虚拟变量数据

计量经济学概念：是以揭露经济活动中客观存在的数量关系的学科，可以理解为经济理论、数学、统计学三者结合

数理经济模型揭露的是经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性数学方程加以描述；计量经济模型揭露的是经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述

计量经济学根据研究对象和内容侧重点不同，可以分为理论计量经济学和应用计量经济学

计量经济学模型包括单方程模型和联立方程模型

客观存在的定性现象或特征人们通常用虚拟变量来表示

模型检验：对模型和所估计的参数加以评判，评判在理论上是否有意义和统计上是否有足够的可靠性

经济变量从所描述的经济活动形态来看，可以分为存量和流量

存量：某一时间节点的某物积累量

流量：指定时间范围内某物的积累量

对实际的经济活动做经济计量分析设立的模型应包括：经济变量、设定的参数、随机误差项

计量经济模型中，参数估计的原则是尽可能的接近总体参数的真实值

计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，借助计算机建立计量经济模型，以揭示经济数量和经济规律的一门经济学科

虚拟变量数据：通常人为取值为1或0，用来表征政策等定性事实的数据

计量经济学检验：检验设立的模型是否符合计量经济方法的基本假定

计量经济方法的基本假定：线性回归模型指对参数线性回归、随机误差项方差恒定均值为0、随机干扰项之间不存在自相关、随机误差项与解释变量不相关

政策评价：用计量经济模型对可供选择的政策方案的实施后果进行模拟预测，从而对政策方案作出评价

建立计量经济模型应注意的问题：用科学的理论依据、模型选择恰当的形式、方程中的变量具有可观测性

经济变量之间的相互关系类型：行为关系、技术（或工艺）关系、制度关系、定义关系

行为关系：经济活动当事人的经济行为和经济变量的关系

Answer 5

计量经济学主要其实就是做一个指导作用，相当于统筹规划