满分答案17春北航《计量经济学》在线作业&123
17春北航《计量经济学》在线作业 1
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一、单选题（共 10 道试题，共 30 分。）
1. &由于引进虚拟变量，回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变，这种模型称为
A. 系统变参数模型
B. 系统模型
C. 变参数模型
D. 分段线性回归模型
2. &同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（）。
A. 时期数据
B. 混合数据
C. 时间序列数据
D. 横截面数据
3. &如果X和Y在统计上独立，则相关系数等于（ ）。
4. &计量经济模型分为单方程模型和（）。
A. 随机方程模型
B. 行为方程模型
C. 联立方程模型
D. 非随机方程模型
5. &分段线性回归模型的几何图形是( )。
C. 光滑曲线
6. &同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 修匀数据
D. 平行数据
7. &根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有（ ）。
8. &同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 修匀数据
D. 原始数据
9. &样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）。
10. &将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ ）。
A. 虚拟变量
B. 控制变量
C. 政策变量
D. 滞后变量
17春北航《计量经济学》在线作业 1
二、多选题（共 10 道试题，共 40 分。）
1. &针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。
A. 加权最小二乘法
B. 一阶差分法
C. 残差回归法
D. 广义差分法
2. &从变量的性质看，经济变量可分为（ ）。
A. 解释变量
B. 被解释变量
C. 内生变量
D. 外生变量
3. &从变量的因果关系看，经济变量可分为（ ）。
A. 解释变量
B. 被解释变量
C. 内生变量
D. 外生变量
4. &在一个经济计量模型中，可作为解释变量的有( &
A. 内生变量
B. 控制变量
C. 政策变量
D. 滞后变量
5. &经济计量模型的应用方向是（）。
A. 用于经济预测
B. 用于经济政策评价
C. 用于结构分析
D. 用于检验和发展经济理论
6. &剩余变差是指（ ）。
A. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差
B. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差
C. 被解释变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分
D. 被解释变量的总变差与回归平方和之差
7. &一个计量经济模型由以下哪些部分构成（ ）。
C. 随机误差项
E. 虚拟变量
8. &下列哪些方法可用于异方差性的检验（ ）。
B. 方差膨胀因子检验法
C. 判定系数增量贡献法
D. 样本分段比较法
9. &指出下列哪些现象是相关关系（ ）。
A. 家庭消费支出与收入
B. 商品销售额与销售量、销售价格
C. 物价水平与商品需求量
D. 小麦高产与施肥量
10. &回归变差（或回归平方和）是指（ ）。
A. 被解释变量的实际值与平均值的离差平方和
B. 被解释变量的回归值与平均值的离差平方和
C. 被解释变量的总变差与剩余变差之差
D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差
17春北航《计量经济学》在线作业 1
三、判断题（共 10 道试题，共 30 分。）
&为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。
2. &在异方差的情况下，
OLS估计量误差放大的原因是从属回归的判定系数变大。
3. &判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响
4. &在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
&在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可以推测模型总体线性关系成立；反之亦然。
6. &回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。
7. &拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
8. &多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。
9. &总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
10. &如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值。
17春北航《计量经济学》在线作业2
一、单选题（共 10 道试题，共 30 分。）
1. &同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 修匀数据
D. 平行数据
2. &计量经济模型中的被解释变量一定是（ ）。
A. 控制变量
B. 政策变量
C. 内生变量
D. 外生变量
3. &在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量是（ ）。
A. 内生变量
B. 外生变量
C. 虚拟变量
D. 前定变量
4. &计量经济学是一门（）学科。
5. &关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ ）。
A. 只有随机因素
B. 只有系统因素
C. 既有随机因素，又有系统因素
D. 以上都不对
6. &相关关系是指（ ）。
A. 变量间的非独立关系
B. 变量间的因果关系
C. 变量间的函数关系
D. 变量间不确定性的依存关系
7. &样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）。
8. &根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有（ ）。
9. &同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 修匀数据
D. 原始数据
&在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（　
A. 异方差性
B. 序列相关
C. 多重共线性
D. 高拟合优度
17春北航《计量经济学》在线作业2
二、多选题（共 10 道试题，共 40 分。）
1. &一个计量经济模型中，可作为解释变量的有（ ）。
A. 内生变量
B. 外生变量
C. 控制变量
D. 政策变量
2. &样本数据的质量问题可以概括为（）几个方面。
3. &经济参数的分为两大类，下面哪些属于外生参数( &
D. 凭经验估计的参数
4. &当模型存在异方差现象时，加权最小二乘估计量具备（ ）。
5. &异方差性将导致（ ）。
A. 普通最小二乘法估计量有偏和非一致
B. 普通最小二乘法估计量非有效
C. 普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏
D. 建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效
6. &假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备（ ）。
7. &从变量的因果关系看，经济变量可分为（ ）。
A. 解释变量
B. 被解释变量
C. 内生变量
D. 外生变量
8. &回归变差（或回归平方和）是指（ ）。
A. 被解释变量的实际值与平均值的离差平方和
B. 被解释变量的回归值与平均值的离差平方和
C. 被解释变量的总变差与剩余变差之差
D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差
9. &使用时序数据进行经济计量分析时，要求指标统计的（ ）。
A. 对象及范围可比
B. 时间可比
C. 口径可比
D. 计算方法可比
10. &在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（ ）
C. 最小方差性
17春北航《计量经济学》在线作业2
三、判断题（共 10 道试题，共 30 分。）
1. &拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
2. &判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响
3. &线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。
4. &要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。
&当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。
6. &引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。
7. &内生变量的滞后值仍然是内生变量。
8. &多重共线性是总体的特征。
9. &多重共线性是一种随机误差现象。
10. &多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。
17春北航《计量经济学》在线作业3
一、单选题（共 10 道试题，共 30 分。）
&加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（
A. 重视大误差的作用，轻视小误差的作用
B. 重视小误差的作用，轻视大误差的作用
C. 重视小误差和大误差的作用
D. 轻视小误差和大误差的作用
2. &同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ ）。
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 修匀数据
D. 原始数据
3. &进行相关分析时的两个变量（ ）。
A. 都是随机变量
B. 都不是随机变量
C. 一个是随机变量，一个不是随机变量
D. 随机的或非随机都可以
4. &回归分析中定义的（ ）。
A. 解释变量和被解释变量都是随机变量
B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量
D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
5. &相关关系是指（ ）。
A. 变量间的非独立关系
B. 变量间的因果关系
C. 变量间的函数关系
D. 变量间不确定性的依存关系
6. &（ ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。
A. 外生变量
B. 内生变量
C. 前定变量
D. 滞后变量
7. &同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（）。
A. 时期数据
B. 混合数据
C. 时间序列数据
D. 横截面数据
8. &计量经济模型的基本应用领域有（ ）。
A. 结构分析、经济预测、政策评价
B. 弹性分析、乘数分析、政策模拟
C. 消费需求分析、生产技术分析、
D. 季度分析、年度分析、中长期分析
9. &下面说法正确的是（ ）。
A. 内生变量是非随机变量
B. 前定变量是随机变量
C. 外生变量是随机变量
D. 外生变量是非随机变量
&有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（）原则。
17春北航《计量经济学》在线作业3
二、多选题（共 10 道试题，共 40 分。）
1. &剩余变差是指（ ）。
A. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差
B. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差
C. 被解释变量的变差中，回归方程不能做出解释的部分
D. 被解释变量的总变差与回归平方和之差
2. &下列哪些方法可用于异方差性的检验（ ）。
B. 方差膨胀因子检验法
C. 判定系数增量贡献法
D. 样本分段比较法
3. &下列哪些变量属于前定变量( )。
A. 内生变量
B. 随机变量
C. 滞后变量
D. 外生变量
4. &下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（ ）。
A. 资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量
B. 消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数
C. 本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数
D. 商品价格．地区．消费风俗同时作为解释变量的需求函数
5. &异方差性将导致（ ）。
A. 普通最小二乘法估计量有偏和非一致
B. 普通最小二乘法估计量非有效
C. 普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏
D. 建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效
6. &从变量的性质看，经济变量可分为（ ）。
A. 解释变量
B. 被解释变量
C. 内生变量
D. 外生变量
7. &下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（ ）。
A. 相关系数
C. 方差膨胀因子
8. &可以作为单方程计量经济学模型解释变量的有以下几类变量（）。
A. 外生经济变量
B. 外生条件变量
C. 外生政策变量
D. 滞后被解释变量
9. &从变量的因果关系看，经济变量可分为（ ）。
A. 解释变量
B. 被解释变量
C. 内生变量
D. 外生变量
10. &在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（ ）
C. 最小方差性
17春北航《计量经济学》在线作业3
三、判断题（共 10 道试题，共 30 分。）
1. &线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。
2. &线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。
3. &判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响
4. &任何两个计量经济模型的判定系数的大小都是可以比较的。
&实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致。
&双对数模型的判定系数值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比较。
7. &当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。
&只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性。
&当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。
10. &拟合优度R2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
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计量经济学试题一一、判断题(20 分)1. 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。( )2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。( )3.在存在异方差情况下,常用的 OLS 法总是高估了估计量的标准差。( )4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。( )5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。( )6.判定系数2R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。( )7.多重共线性是一种随机误差现象。( )8.当存在自相关时,OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。( )9.在异方差的情况下, OLS 估计量误差放大的原因是从属回归的2R 变大。( )10.任何两个计量经济模型的2R 都是可以比较的。( )二. 简答题(10)1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4 分)2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。(6 分)三.下面是我国
年 GDP 对 M1 之间回归的结果。(5 分)ln( ) 1.37 0.76ln( 1)se (0.15) ( )t ( ) ( 23 )GDP M
1.782 0.05, 12P t
自由度;1.求出空白处的数值,填在括号内。(2 分)2.系数是否显著,给出理由。(3 分)四. 试述异方差的后果及其补救措施。(10 分)五.多重共线性的后果及修正措施。(10 分)六. 试述 D-W 检验的适用条件及其检验步骤?(10 分)七. (15 分)下面是宏观经济模型
1(1)* (2)* 3 * 4 *5 * 6 *7 *Dt t t t t tCt t t tAt t tM C P C Y C I C M uI C M C Y uY C I u
变量分别为货币供给 M 、投资 I 、价格指数 P 和产出Y 。1.指出模型中哪些是内是变量,哪些是外生变量。(5 分)2.对模型进行识别。(4 分)3.指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。(6 分)八、(20 分)应用题为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。得到的结果如下:Dependent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 06/04/05 Time: 18:58Sample: Included observations: 19Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 6.03 0.14 43.2 0LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0R-squared 0.981 Mean dependent var 10.53Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 2, 19, 1.074, 1.536, 0.05L Uk n d d
若显著性水平=其中, GDP 表示国内生产总值,DEBT 表示国债发行量。(1)写出回归方程。(2 分)(2)解释系数的经济学含义?(4 分)(3)模型可能存在什么问题?如何检验?(7 分)(4)如何就模型中所存在的问题,对模型进行改进?(7 分)计量经济学试题二一、判断正误(20 分)1. 随机误差项 iu和残差项 ie是一回事。( )2. 给定显著性水平 a 及自由度,若计算得到的t值超过临界的 t 值,我们将接受零假设( )3. 利用 OLS 法求得的样本回归直线 tt XbbY 21
通过样本均值点),( YX 。( )4. 判定系数 ESSTSSR 2。( )5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。( )6. 双对数模型的2R 值可以与对数线性模型的相比较,但不能与线性对数模型的相比较。( )7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有 m 类,则要引入 m 个虚拟变量。( )8. 在存在异方差情况下,常用的 OLS 法总是高估了估计量的标准差。( )9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。( )10. 如果零假设 H0:B2=0,在显著性水平 5%下不被拒绝,则认为 B2 一定是 0。( )二、以一元回归为例叙述普通最小二乘回归的基本原理。(10 分)三、下面是利用
年美国数据得到的回归结果。其中 Y 表示美国咖啡消费(杯/日.人),X 表示平均零售价格(美元/磅)。(15 分) 注:262.2)9(2/ t ,228.2)10(2/ t)()5.RtseXY tt)(值1. 写空白处的数值。2. 对模型中的参数进行显著性检验。3. 解释斜率系数 2B 的含义,并给出其 95%的置信区间。四、若在模型: ttt uXBBY
21 中存在下列形式的异方差:32)var( tt Xu
,你如何估计参数 21,BB (10 分)五、考虑下面的模型: tttttt uDBDBDBXBBY
其中,Y 表示大学教师的年薪收入,X 表示工龄。为了研究大学教师的年薪是否受到性别、学历的影响。按照下面的方式引入虚拟变量:(15 分)其他,博士其他,硕士女教师,男教师0,1 0,1 0,1 432 DDD1. 基准类是什么?2. 解释各系数所代表的含义,并预期各系数的符号。3. 若 34 BB ,你得出什么结论?六、什么是自相关?杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么?(15 分)七、考虑下面的联立方程模型:tttttttuPBBQuXAPAAQ221 1321其中,P ,Q 是内生变量,X 是外生变量,u 是随机误差项(15 分)1、求简化形式回归方程?2、判定哪个方程是可识别的(恰好或过度)?3、对可识别方程,你将用哪种方法进行估计,为什么?计量经济学试题三一、判断正误(20 分)1. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。( )2. 拟合优度 R2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。( )3. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。( )4. 引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( )5. 多重共线性是总体的特征。( )6. 任何两个计量经济模型的2R 都是可以比较的。( )7. 异方差会使 OLS 估计量的标准误差高估,而自相关会使其低估。( )8. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。( 1
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计量经济学作为实证分析的主要手法，已经被中国广大经济研究者接受。但是，正确运用计量经济模型，得出一个稳定、合理以及可靠的参数估计值，还没有一个很好的系统梳理。
由于计量经济学的统计学基础，不正确使用计量经济模型，可能会使估计结果不稳健，从而产生“变色龙”一样的实证结果，导致实证结果的政策分析被广受质疑。
本文从数据、模型和参数等3个角度出发，分析应用计量经济学模型在实证分析中要注意的问题：
首先，数据是进行实证分析的基础。数据按照来源，可以划分为微观调研数据、机构统计数据以及实验数据。在广为使用的调研数据和统计数据中，系统性误差包括测量误差和样本选择常常存在。如果无视这些误差，可能使估计结果不能满足一致性。如果数据存在系统性测量误差，工具变量方法通常是主要的解决方案；如果数据存在系统性的样本选择问题，Heckman方法是广为使用的校正方法。
其次，从模型的角度来说，任何模型都包括环境假设、机制以及求解3个组成部分。其中，环境假设对计量经济模型的正确使用尤为重要。在运用计量模型时，必须要清楚了解他们的假设条件，并对这些条件作必要的检查和检验。计量经济模型区别于统计模型最重要的假设：变量的外生性、许多因素可以造成变量内生性问题。工具变量是对内生性常见的检验和校正方法。可是有些研究中，工具变量无从寻找，就必须要依靠实验经济学的方法。
伪回归在计量分析中也不鲜见。伪回归可能是由模型本身原因造成的，也可能是数据结构造成的。计量经济学是结合了经济学理论和统计学的定量分析方法，没有经济学理论基础的计量经济分析，很可能会导致伪回归结果。某些特殊的数据结构，如非平稳的时间序列或非平稳的空间数据，都可能导致伪回归结果。
再次，计量经济学的基础虽然是统计学，但是两者之间还存在一些差异。由于技术上的限制，现有的计量经济模型的检验还是基于统计检验，所谓“显著性”都是统计上的显著性，这不同于“经济上的显著性”。在实证分析中，在讨论估计参数在统计上显著性的时候，也必须要讨论经济上的显著性，后者有时可能更重要。
最后，计量经济学的估计结果通常会被运用到政策分析中去，但是Lucas批判（1976）认为参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，使计量经济学无法为政策分析服务。为了应对Lucas批判，计量经济学家提出了变量超级外生性的概念。条件于超级外生的变量，数据产生机制对估计参数结果没有影响，这时的政策分析才有意义。
计量经济学论文的写作方法——基于实证研究的视角
钟经樊 台湾中央研究院 经济研究所
学习计量经济学的最后目的是为进行实证研究，但对初学计量经济学的人而言，要写一篇有实证研究的报告或论文时常有不知如何着手的感觉，这里我便对实证研究的规划以及论文的写作做一些粗浅的建议。
前期规划：
1. 广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：
* 决定所要解释的现象是什么？
* 决定所要检验的假设或理论是什么？
* 决定所要预测的趋势是什么？
* 决定所要评估的政策是什么？
2.建构实证计量模型；
* 除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型：
* 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系（causality）；
* 理清各模型的异同及优缺点，思考改进文献中现存模型的可能；
* 最后决定实证计量模型雏形；
* 初步调查是否有相关的资料，若无则实证模型设计的再好也无用。
3.收集相关资料；
* 对数据的精确性一定要严格查核，对错假漏数据要仔细修正；
* 使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；
* 不论要用的是横断面数据或是时间数列，数据数目越多越好，面板数据（Panel Data）尤佳；
*对资料数值作一些整理，表列各种基本统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。
计量方法的执行：
1.计量方法不应太简单（例如只做到最简单的OLS），但也不必过于复杂，应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。
2.除了估计值以及对应的 t 检定外外，也可做一些 F 检定之对多个系数的假设检定。
3.回归模型的设定，尤其是解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的配适，而盲目的做一些不合理的变量转换。
4.选取解释变量时，应有如下的考虑：
*解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确，也就是说，解释变量是原因在先，应变量是结果在后，有一定的先后顺序。尤其要注意，有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的，或是因果关系不很明确（也就是说，相对于应变量而言，这些变量是内生的），则在选取这些变量作为解释变量时，便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因；
*要注意解释变量的同构型，不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量（包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项）放进回归式内，造成严重的线性重合问题；
*经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的，因此在做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失，常有人在束手无策之下，采用了很多匪夷所思的替代变数；
* 虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；
* 要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。
5.横断面数据要注意异方差（Heteroscedasticity）的问题，时间数列的数据则要注意干扰项自我相关（Autocorrelation）的问题。要确定时间数列的稳定性（Stationarity），若有季节变动也要加以处理。
6.模型的稳定性要注意，可能需要诸如 Chow Test 或 CumSum Test 的检验。
7.若用到 MLE 或 GMM等非线性计算，则在撰写报告时要对数值方法的细节，诸如统计软件及数值方法的名称、起始值之选取、收敛速度、是否产生区域解（localsolution）、收敛条件的设定等，均需有所说明。
8.若实证模型中有多个应变量（和对应之方程式）值得同时分析，则可考虑采用 Seeming unrelated regression甚至联立回归模型等系统模型，以更有效的利用各回归式之间的相关性。
报告的写作：
1.首页：报告题目，作者名字，系所，学号，日期。
2.摘要：对全文宗旨作一简单描述，并简述文章的目的是对经济结构的分析，还是对未来趋势的预测，还是对政策的评估；然后简单介绍所使用的模型及变量，数据的种类及来源，所估计的模型，所采用的计量方法；最后以最主要的实证结果为终结。
3.绪论：说明研究的性质、范围和目的，并从不同角度或一个比较宽广的视野（历史、社会、文献、问题严重性等）来解释研究的重要性。
4.文献回顾：对和主题有直接和间接关系的文献做一个简单清楚有系统的回顾，和主题有直接关系但有不同结果的文献，更是要有比较完整的解释。
5.模型设定：模型有理论模型和实证模型两类。理论模型是从经济理论中直接导出，而实证模型则是从理论模型衍申出来，是要实际以资料来估计的。理论模型通常需以数学推导，因此文章中可列出一些关键的数式以帮助理论的阐述，但不应长篇累牍的堆积只有间接关系的数式。实证模型通常是以回归模型的形式表示，对模型中所涉及的变量均须给与明确的定义，对解释变量和应变量之间的关系要详尽的说明，也要解释对模型中主要系数（或由这些系数所导出之弹性、乘数等）可能数值的大小及符号有怎样的理论预期。
6.资料说明：对数据的种类，性质，来源出处，数据修订的方式，数据中可能有的错误和缺失，都要有详细的说明，最好也能将资料的基本统计量表列出来。
7.计量方法的描述：对所用到的每一个符号都要有清楚的定义。
8.实证结果的报告：
* 系数估计的主要结果均须以表列出，在表中每一系数对应之变量名称要写清楚，每一系数估计值旁均须伴随一标准差（s.e.）或 t统计量，也可加列 p 值，对于显著的估计值也可附加诸如星号之特殊标记以提醒读者。显示模型整体表现的统计量，诸如 R2（线性回归模型），F 检定统计量， Durbin-Watson检定统计量（对时间数列资料），也可选择性的列于表内。在表的脚注中，必须说明表中所有的特殊符号和简称，表中变量名称的选取，应尽量采用有意义的中文简称，少用无意义的英文字母组合。制表的基本原则就是要让读者便捷、完整而清楚的了解估计的结果；
*对主要回归系数（或由回归系数所导出之弹性、乘数等）估计值的大小、符号及显著与否要详加讨论，对于显著的估计值更要和理论预期值比较，若有明显的矛盾，则要探讨原因；
* 若能在文献中找到类似模型的估计结果，则应择要报告，并做比较；
*对重要回归系数若是得不到显著的估计值，则要探讨其中原因。也绝不能对不显著的估计值做出过度的解释，尤其不能宣称不显著的估计值支持或不支持某些特定结论。我们要知道估计值不显著，就是表示所使用的数据不能够提供足够的信息，若是没有足够的信息，当然不能够也不应该做出任何确切的结论；
*为增加文章的清晰度，能够条列的结果应尽量条列（但要注意条列式的阐述易流于机械化而让读者失去兴趣），同样的，能够列表的结果应尽量列表，表格应尽可能的明确、独立自主而自成一体（多利用表格下端的附注详加解释表格的内容），尽可能让读者不用在文章中到处找相关说明。此外，图表也是一个非常精准有效之传达信息的方式，应多加利用；
* 所有具有政策意义的重要论点都要经过假设检定的严谨统计程序探讨其显著性；
* 若要根据估计模型对数据外的时期或状况进行预测，则态度必须保守谨慎，尽可能设想预测可能不准的原因；
* 所有列举的统计数字应尽量保持统一的小数点位数（小数点后三位数或四位数均可），如果有很小或很大的数字，则可以用科学表示法表示（例如1.2345 x 10-4），尽可能显示出三至五位有效数字。
9.结论：对所有重要结果做一个完整的总结，并经由理论或数据中不尽完美处的讨论，指明未来研究的方向。
10.列举参考文献。
一些注意事项：
1.正确的进行研究很重要，但如何将研究结果有条有理、完整而正确的写成报告则更是重要。由于大学教育并不重视国文（英文）写作的训练，很多学期报告的问题都在于国文（英文）的写作。所以对报告主体完成后的文字修饰工作，一定要给与很大的重视。
2.写论文应该抱持着推销产品的心态，所以在包装产品（即写文章）之前要清楚的了解顾客（读者）的基本心理：顾客基本上是报着不太关心但走着瞧的心理，所以写文章时，便要时时设想如何能在非常短的时间内让顾客对产品发生兴趣，当然也要设想如何能让他们在将产品消化后能对产品赞不绝口。
3.大家都知道文章中每一个章节都有一个主题（章节的标题就是用来点明该主题的），但很多人似乎是不知道，文章中的每一个段落也有各自的主题，也就是说每一个段落只是用来说明一件事情的。很多人常在该分段的时候不分，以致一个段落中常挤进两三个不太相关连的主题，而让读者不易掌握文章重点。
4.相对的另一个问题是，同一个主题，也应该在同一个地方讲清楚，而不应该在文章中不同的地方重复出现（在序论及结论中对各主题之概论则例外），尤其是不应该在不同的地方出现互相矛盾的说法。但有时候在对一个主题的解释过程中，可能需要先了解一些其它的概念，因此有必要将一个主题的解释，分置于文章中两个不同的段落。若如此则在前一部份解释完成后，应预先告知往后还会有更多的说明。这种做法既让读者有一个全盘了然的感觉，也提醒自己在前后不同地方的说明要彼此呼应而不重复或矛盾。
（作者为德国哥廷根大学农业经济和农村发展系教授；原标题为《如何正确运用计量经济模型进行实证分析——实证分析中的数据、模型与参数》；来源：《农业技术经济》）
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To hedge or to speculate，that ’s a problem.
accumulation 发表于
计量经济学作为实证分析的主要手法，已经被中国广大经济研究者接受。但是，正确运用计量经济模型，得出一个 ...:)
学习学习！！
谢谢po主！
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