計量經濟學的估計模型參數怎麼求

『壹』 計量經濟學已知樣本容量，估計值，標准誤，如何求F統計量

回歸系數的標准誤差就是它的標准差，統計量的標准差一般叫做標准誤差，回歸系數的估計其實就是均值估計哦。回歸的標准誤應該是模型中隨機擾動項(誤差項)的標准差的估計值。它的平方實際上就是隨機擾動項(誤差項)的方差的無偏估計量，它實際上又叫做誤差均方，等於殘差的平方和/(樣本容量-待估參數的個數)。可以參考一下張曉峒老師的《計量經濟學基礎》，講的很清晰!

『貳』 計量經濟模型的建立

對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變數來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變數間的關系，設定描述這些變數之間關系的數學表達式，即理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變數、確定變數之間的數學關系、擬定模型中待估計參數的數值范圍。1. 確定模型所包含的變數
在單方程模型中，變數分為兩類。作為研究對象的變數，也就是因果關系中的「果」，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變數；而作為「原因」的變數，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變數。確定模型所包含的變數，主要是指確定解釋變數。可以作為解釋變數的有下列幾類變數：外生經濟變數、外生條件變數、外生政策變數和滯後被解釋變數。其中有些變數，如政策變數、條件變數經常以虛變數的形式出現。
嚴格他說，上述生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為「因素」，這些因素間存在著因果關系。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變數來表徵這些因素，這些變數必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固走資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變數來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變數之間關系的數學表達式。下面，為了敘述方便，我們將「因素」與「變數」間的區別暫時略去，都以「變數」來表示。
關鍵在於，在確定了被解釋變數之後，怎樣才能正確地選擇解釋變數。
首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。
其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。
第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。
從這里可以看出，建立模型的第一步就已經體現了計量經濟學是經濟理論、經濟統計學和數學三者結合的思想。
在選擇變數時，錯誤是容易發生的。下面的例子都是從已有的計量經濟學應用研究成果中發現的，代表了幾類容易發生的錯誤。例如
農副產品出口額 = -107.66+0.13×社會商品零售總額十0.22×農副產品收購額
這里選擇了無關的變數，因為社會商品零售總額與農副產品出口額無直接關系，更不是影響農副產品出口額的原因。再如
生產資料進口額 = 0.73×輕工業投資+0.21×出口額+0.18×生產消費+67.60×進出口政策
這里選擇了不重要的變數，因為輕工業投資對生產資料進口額雖有影響，但不是重要的，或者說是不完全的，重要的是全社會固定資產投資額，應該選擇這個變數。再如
農業總產值 = 0.78+0.24×糧食產量+0.05×農機動力—0.21×受災面積
這里選擇了不獨立的變數，因為糧食產量是受農機動力和受災面積影響的，它們之間存在相關性。
值得注意的是上述幾個模型都能很好地擬合樣本數據，所以絕對不能把對樣本數據的擬合程度作為判斷模型變數選擇是否正確的主要標准。
變數的選擇不是一次完成的，往往要經過多次反復。 選擇了適當的變數，接下來就要選擇適當的數學形式描述這些變數之間的關系，即建立理論模型。
選擇模型數學形式的主要依據是經濟行為理論。在數理經濟學中，已經對常用的生產函數、需求函數、消費函數、投資函數等模型的數學形式進行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。需要指出的是，現代經濟學尤其注重實證研究，任何建立在一定經濟學理論假設基礎上的理論模型，如果不能很好地解釋過去，尤其是歷史統計數據，那麼它是不能為人們所接受的。這就要求理論模型的建立要在參數估計、模型檢驗的全過程中反復修改，以得到一種既能有較好的經濟學解釋又能較好地反映歷史上已經發生的諸變數之間關系的數學模型。忽視任何一方面都是不對的。
也可以根據變數的樣本數據作出解釋變數與被解釋變數之間關系的散點圖，由散點圖顯示的變數之間的函數關系作為理論模型的數學形式。這也是人們在建模時經常採用的方法。
在某些情況下，如果無法事先確定模型的數學形式，那麼就採用各種可能的形式進行試模擬，然後選擇模擬結果較好的一種。3. 擬定理論模型中待估參數的理論期望值
理論模型中的待估參數一般都具有特定的經濟含義，它們的數值，要待模型估計、檢驗後，即經濟數學模型完成後才能確定，但對於它們的數值范圍，即理論期望值，可以根據它們的經濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。
擬定理論模型中待估參數的理論期望值，關鍵在於理解待估參數的經濟含義。例如上述生產函數理論模型中有4個待估參數和α、β、γ和A。其中，α是資本的產出彈性，β是勞動的產出彈性，γ近似為技術進步速度，A是效率系數。根據這些經濟含義，它們的數值范圍應該是
0<α<1，0<β<1，α+β≈1，0<γ0。 樣本數據的收集與整理，是建立計量經濟學模型過程中最為費時費力的工作，也是對模型質量影響極大的一項工作。從工作程序上講，它是在理論模型建立之後進行，但實際上經常是同時進行的，因為能否收集到合適的樣本觀測值是決定變數取捨的主要因素之一。
1. 幾類常用的樣本數據
常用的樣本數據有三類：時間序列數據、截面數據和虛變數數據。
時間序列數據是一批按照時間先後排列的統計數據，一般由統計部門提供，在建立計量經濟學模型時應充分加以利用，以減少收集數據的工作量。在利用時間序列數據作樣本時，要注意以下幾個問題。一是所選擇的樣本區間內經濟行為的一致性問題。例如，我們建立紡織行業生產模型，選擇反映市場需求因素的變數，諸如居民收入、出口額等作為解釋變數，而沒有選擇反映生產能力的變數，諸如資本、勞動等，原因是紡織行業屬於供大於求的情況。對於這個模型，利用時間序列數據作樣本時，只能選擇80年代後期以來的數據，因為紡織行業供大於求的局面只出現在這個階段，而在80年代中期以前的一個長時期里，我國紡織品是供不應求的，那時制約行業產出量的主要因素是投入要素。二是樣本數據在不同樣本點之間的可比性問題。經濟變數的時間序列數據往往是以價值形態出現的，包含了價格因素，而同一件實物在不同年份的價格是不同的，這就造成樣本數據在不同樣本點之間不可比。需要對原始數據進行調整，消除其不可比因素，方可作為模型的樣本數據。三是樣本觀測值過於集中的問題。經濟變數在時間序列上的變化往往是緩慢的，例如，居民收入每年的變化幅度只有5%左右。如果在一個消費函數模型中，以居民消費作為被解釋變數，以居民收入作為解釋變數，以它的時間序列數據作為解釋變數的樣本數據，由於樣本數據過於集中，所建立的模型很難反映兩個變數之間的長期關系。這也是時間序列不適宜於對模型中反映長期變化關系的結構參數的估計的一個主要原因。四是模型隨機誤差項的序列相關問題。用時間序列數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生序列相關。這個問題後面還要專門討論。
截面數據是一批發生在同一時間截面上的調查數據。例如，工業普查數據、人口普查數據、家計調查數據等，主要由統計部門提供。用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據，應注意以下幾個問題。一是樣本與母體的一致性問題。計量經濟學模型的參數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計，例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。二是模型隨機誤差項的異方差問題。用截面數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生異方差。這個問題後面還要專門討論。
虛變數數據也稱為二進制數據，一般取0或1。虛變數經常被用在計量經濟學模型中，以表徵政策、條件等因素。例如，建立我國的糧食生產計量經濟學模型，以糧食產量作為被解釋變數，解釋變數中除了播種面積、化肥使用量、農機總動力、成災面積等變數外，顯然，政策因素是不可忽略的。1980年前後，由於實行了不同的政策，即使上述變數都沒有變化，糧食產量也會發生大的變化。於是必須在解釋變數中引人政策變數，用一個虛變數表示，對於1980年以後的年份，該虛變數的樣本觀測值為1，對於1980年以前的年份，該虛變數的樣本觀測值為0。也可以取0、l以外的數值，表示該因素的變化程度。例如，在工業生產模型中用虛變數表示氣候對工業生產的影響，可以將不同年份氣候的影響程度，分別用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不過，這種方法應慎用，以免違背客觀性。
2. 樣本數據的質量
樣本數據的質量問題大體上可以概括為完整性、准確性、可比性和一致性四個方面。
完整性，即模型中包含的所有變數都必須得到相同容量的樣本觀測值。這既是模型參數估計的需要，也是經濟現象本身應該具有的特徵。但是，在實際中，「遺失數據」的現象是經常發生的，尤其在中國，經濟體制和核算體系都處於轉軌之中。在出現「遺失數據」時，如果樣本容量足夠大，樣本點之間的聯系並不緊密的情況下，可以將「遺失數據」所在的樣本點整個地去掉；如果樣本容量有限，或者樣本點之間的聯系緊密，去掉某個樣本點會影響模型的估計質量，則要採取特定的技術將「遺失數據」補上。
准確性，有兩方面含義，一是所得到的數據必須准確反映它所描述的經濟因素的狀態，即統計數據或調查數據本身是准確的；二是它必須是模型研究中所准確需要的，即滿足模型對變數口徑的要求。前一個方面是顯而易見的，而後一個方面則容易被忽視。例如，在生產函數模型中，作為解釋變數的資本、勞動等必須是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分生產要素，以勞動為例，應該是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分勞動者。於是，在收集樣本數據時，就應該收集生產性職工人數，而不能以全體職工人數作為樣本數據，盡管全體職工人數在統計上是很准確的，但其中有相當一部分與生產過程無關，不是模型所需要的。
可比性，也就是通常所說的數據口徑問題，在計量經濟學模型研究中可以說無處不在。而人們容易得到的經濟統計數據，一般可比性較差，其原因在於統計范圍口徑的變化和價格口徑的變化，必須進行處理後才能用於模型參數的估計。計量經濟學方法，是從樣本數據中尋找經濟活動本身客觀存在的規律性，如果數據是不可比的，得到的規律性就難以反映實際。不同的研究者研究同一個經濟現象，採用同樣的變數和數學形式，選擇的樣本點也相同，但可能得到相差甚遠的模型參數估計結果。為什麼？原因在於樣本數據的可比性。例如，採用時間序列數據作為生產函數模型的樣本數據，產出量用不變價格計算的總產值，在不同年份間是可比的；資本用當年價格計算的固定資產原值，在不同年份間是不可比的。對於統計資料中直接提供的這個用當年價格計算的固定資產原值，有人直接用於模型估計，有人進行處理後再用於模型的估計，結果當然不會相同。
一致性，即母體與樣本的一致性。上面在討論用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據時已經作了介紹。違反一致性的情況經常會發生，例如，用企業的數據作為行業生產函數模型的樣本數據，用人均收入與消費的數據作為總量消費函數模型的樣本數據，用31個省份的數據作為全國總量模型的樣本數據，等等。 在模型的參數估計量已經得到後，可以說一個計量經濟學模型已經初步建立起來了。但是，它能否客觀揭示所研究的經濟現象中諸因素之間的關系，能否付諸應用，還要通過檢驗才能決定。一般講，計量經濟學模型必須通過四級檢驗，即經濟意義檢驗、統計學檢驗、計量經濟學檢驗和預測檢驗。
1. 經濟意義檢驗
經濟意義檢驗主要檢驗模型參數估計量在經濟意義上的合理性。主要方法是將模型參數的估計量與預先擬定的理論期望值進行比較，包括參數估計量的符號、大小、相互之間的關系，以判斷其合理性。
首先檢驗參數估計量的符號。例如，有下列煤炭行業生產模型：
煤炭產量=-108.5427+0.00067×固定資產原值+0.01527×職工人數
-0.00681×電力消耗量+0.00256×木材消耗量
在該模型中，電力消耗量前的參數估計量為負，意味著電力消耗越多，煤炭產量越低，從經濟行為上無法解釋。模型不能通過檢驗，應該找出原因重新建立模型。
如果所有參數估計量的符號正確，則要進一步檢驗參數估計量的大小。例如，有下列煤炭企業生產函數模型：
Ln（煤炭產量） = 2.69+1.85Ln（固走資產原值）+0.51Ln（職工人數）
因為該模型是一個對數線性模型，所以在該模型中，固定資產原值前的參數的經濟意義是明確的，即固定資產原值的產出彈性；表示當固定資產原值增加1%時煤炭產量增加的百分數。根據產出彈性的概念，該參數估計量應該是0與1之間的一個數，模型中的參數估計量雖然符號正確，但是數值范圍與理論期望值不符，不能通過檢驗。應該找出原因重新建立模型。
即使模型參數估計量的符號正確、數值范圍適當，仍然不能說已經通過經濟意義檢驗，還要對參數之間的關系進行檢驗。例如，有下列職工家庭日用品需求模型：
Ln（人均購買日用品支出額）= -3.69+1.20Ln（人均收入）一6.40Ln（日用品類價格）
該模型也是一個對數線性模型，所以在該模型中，人均收入和日用品類價格前的參數的經濟意義是明確的，即是它們各自的需求彈性。該二參數估計量的符號是正確的，數值范圍大體適當。但是根據經濟意義，二參數估計量之和應該在1左右，因為當收入增長1%、價格增長1%時，人均購買日用品支出額也應該增長1%左右。顯然該模型的參數估計量不能通過檢驗。應該找出原因重新建立模型。
只有當模型中的參數估計量通過所有經濟意義的檢驗，方可進行下一步檢驗。模型參數估計量的經濟意義檢驗是一項最基本的檢驗，經濟意義不合理，不管其他方面的質量多麼高，模型也是沒有實際價值的。
2. 統計檢驗
統計檢驗是由統計理論決定的，目的在於檢驗模型的統計學性質。通常最廣泛應用的統計檢驗准則有擬合優度檢驗、變數和方程的顯著性檢驗等。
3. 計量經濟學檢驗
計量經濟學檢驗是由計量經濟學理論決定的，目的在於檢驗模型的計量經濟學性質。通常最主要的檢驗准則有隨機誤差項的序列相關檢驗和異方差性檢驗，解釋變數的多重共線性檢驗等。
4. 模型預測檢驗
預測檢驗主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及相對樣本容量變化時的靈敏度，確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍，即模型的所謂超樣本特性。具體檢驗方法為：（1）利用擴大了的樣本重新估計模型參數，將新的估計值與原來的估計值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性；（2）將所建立的模型用於樣本以外某一時期的實際預測，並將該預測值與實際觀測值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性。
經歷並通過了上述步驟的檢驗後，可以說已經建立了所需要的計量經濟學模型，可以將它應用於預定的目的。

『叄』 計量經濟學的研究步驟有哪幾步

計量經濟學，是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟數據作定量分析的一門學科。 主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論計量經濟學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。
計量經濟學（英文：Econometrics），是以數理經濟學和數理統計學為基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證）上的數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。

該分支的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往只能定性研究，擴展到同時可以進行定量分析的新階段。

「計量」的意思是「以統計方法做定量研究」，所以「量」字應讀作「亮」，而不讀作「良」。

計量經濟學
據說在經濟學中，應用數學方法的歷史可追溯到三百多年前的英國古典政治經濟學的創始人威廉·配第的《政治算術》的問世（1676年）。

「計量經濟學」一詞，是挪威經濟學家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照「生物計量學」一詞提出的。 隨後1930年成立了國際計量經濟學學會，在1933年創辦了《計量經濟學》雜志。

人們應如何理解「計量經濟學」的含義？弗里希在《計量經濟學》的創刊詞中說到：「用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學決非一碼事；它也不同於大家所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分都具有一定的數量特徵；計量經濟學也不應視為數學應用於經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對於真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但各自並非是充分條件。而三者結合起來，就有力量，這種結合便構成了計量經濟學。」

『肆』 計量經濟學模型中的待估參數有哪些

計量經濟學模型的參數包括模型的結構參數和隨機誤差項的分布參數兩大類。模型的結構乘數是包含在模型方程中的反映模型結構特徵的參數，每一個結構參數以一個字母（多為希臘字母）表示，例如生產函數模型中的參數A、γ、α、β，消費函數中的參數α、β，都是模型的結構參數。隨機誤差項的分布參數主要是隨機誤差項的均值和方差。

『伍』 計量經濟學里R-squared 和 F 要怎麼算

1、R-squared是採用最小二乘法進行參數估計，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F統計量是指在零假設成立的情況下，符合F分布的統計量。

(5)計量經濟學的估計模型參數怎麼求擴展閱讀：

R平方為1，則基金與業績評價基準是完全相關的。R平方為0，意味著兩者是不相關的。R平方越低，β系數作為基金波動性指標的可靠性越低。R平方越接近1，β系數則越能體現基金的波動性。在晨星的基金評價體系中，同時列示了β系數和R平方。

用統計工具作為風險衡量指標，是一種較好的考察基金風險的的手段，但投資者應當記住，不能僅僅根據一個風險衡量指標來做決策。低的風險衡量指標並不能保證投資的百分之百安全，因為沒有任何指標能完全准確地預測基金未來的風險。

『陸』 計量經濟學中對設計的模型中的參數如何理解

計量經濟學中對設計的模型中的參數的理解：
一是樣本與母體的一致性問題。計量經濟學模型的參數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。
例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計。
例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。

計量經濟模型包括一個或一個以上的隨機方程式，它簡潔有效地描述、概括某個真實經濟系統的數量特徵，更深刻地揭示出該經濟系統的數量變化規律。是由系統或 方程組成，方程由變數和 系數組成。其中，系統也是由 方程組成。 計量經濟模型揭示經濟活動中各個因素之間的 定量關系，用隨機性的數學方程加以描述。
廣義地說，一切包括經濟、 數學、統計三者的模型；
狹義地說，僅只用 參數估計和假設檢驗的 數理統計方法研究經驗數據的模型。

『柒』 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

計算公式為 RSS 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。

S.E of regression的計算方法為：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K為解析變數個數。

1）從經濟發展的形態來看，經濟模型分為靜態數理經濟模型和動態數理經濟模型；

2）從經濟的波動形態來看，經濟模型分為隨機經濟模型和確定性經濟模型；

3）從經濟的數學描述形式來看，經濟模型分為線性經濟模型和非線性經濟模型；

4）從經濟模型描述的范圍來看，經濟模型有微觀經濟模型、中觀經濟模型和宏觀經濟模型。

(7)計量經濟學的估計模型參數怎麼求擴展閱讀

計量經濟模型至少含有三個主要部分：數理經濟為主體，經濟統計為識別和經濟過程為主線。選擇正確的數理經濟模型是計量經濟模型建立的主體，這也是反映各經濟變數之間所存在的本質關系，具有經濟理論基礎；

經濟統計識別則是計量經濟模型賴於應用的基礎，只有在統計上有顯著意義的模型才可能保證各經濟變數之間的關系是具有統計基礎的；經濟過程描述了經濟體系中解釋變數和被解釋變數之間所存在的統計關系。

『捌』 試述建立計量經濟模型的步驟,並說明其中各步需要注意哪些問題。

首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。

其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。

第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。

從這里可以看出，建立模型的第一步就已經體現了計量經濟學是經濟理論、經濟統計學和數學三者結合的思想。

在選擇變數時，錯誤是容易發生的。下面的例子都是從已有的計量經濟學應用研究成果中發現的，代表了幾類容易發生的錯誤

『玖』 建立與應用計量經濟學模型的主要步驟有哪些

建立與應用計量經濟學模型的主要步驟有：
1、設計理論模型，確定模型所包含的變數，確定了被解釋變數後,如何正確地選擇解釋變數，確定模型的數學形式，擬定理論模型中待估參數的理論期望值；
2、收集樣本數據，包括時間序列數據、截面數據、虛變數數據，而且要考慮樣本數據的完整性、准確性、可比性和一致性；
3、估計模型參數，包括各種模型參數估計方法，如何選擇模型參數估計方法以及關於應用軟體的使用；
4、檢驗模型，包括經濟意義的檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型預測檢驗。

『拾』 聯立方程計量經濟學模型的單方程估計有哪些主要方法

結構型聯立方程組模型的特點是：其中有些隨機方程等號的右側包含該模型的內生變數。而簡化型聯立方程組模型的特點是：該模型所有的內生變數都位於隨機方程等號的左側，隨機方程等號的右側不存在內生變數。一般地，我們基於經濟理論或經驗所構造出來的聯立方程組模型都是結構型模型。經由簡單的代數變換（主要是移項）之後，所有的內生變數都被移到了隨機方程等號的左側，於是便得到了所謂的簡化型模型。簡化型聯立方程組模型參數的估計適用於普通最小二乘法。設若基於簡化型模型參數的估計值，不能經由簡化型參數與結構性參數的關系式，求解得出結構型模型參數的估計值，我們便稱相應的結構型模型為「不可識別」。反之，設若基於簡化型模型參數的估計值，能夠經由簡化型參數與結構性參數的關系式，求解得出結構型模型參數的估計值，我們便稱相應的結構型模型為「可識別」。