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1、精选优质文档-倾情为你奉上第一讲 计量经济学 概述1.1 计量经济学介绍1) 诞生与发展：挪威经济学家R. frich(弗里希)1926年提出，但作为一门独立的学科诞生，一般认为是1930年12月29日世界计量经济学会的成立和1933年学术刊物Econometrica的正式出版。 20世纪60年代末，计量经济学作为一门学科已经成熟。随着70年代经济活动复杂性增强和计量经济学应用领域的扩展，计量经济学理论与方法得到了很大的发展，形成了微观计量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学、动态计量经济学等新的学科分支。2) 命名：经济计量学，强调该学科主要内容是经济计量的方法，是估计和检验经济模型
2、；计量经济学，强调的是一门经济学，强调其经济学内涵和外延。3) 定义：以经济理论为指导，以实际观测数据或实验数据为基础(不能臆造)，利用数学与数理统计方法(统计推断与检验，线性代数表述)，借助计算机技术，研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和发展变化规律，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科 (计算机 - 计量软件)。萨缪尔森曾说过：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。”弗里希将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的有机结合。克莱茵说：“经济计量学家戴着两顶帽子。在用公式表述行为关系时，我们戴着理论家的帽子，因为我们假设行为关系的参数是已知的。在估计参数时，我们戴
3、着统计学家的帽子，因为此时我们将行为关系视为给定的。”4) 计量模型 及其 局限性模型是计量经济学研究的核心，计量经济学主要围绕建立、估计、检验、运用经济计量模型，形成自己特殊的科学体系。数理经济模型揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定的数学方程加以描述，但没有揭示因素之间的定量关系；计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性方程加以描述。计量经济模型的构成：自变量(解释变量)、因变量(被解释变量)、系数，主要特点是含有随机扰动项。通常情况下，经济环境每时每刻发生着变化，有时变化非常剧烈，因此，经济计量模型给出的可能是准确的结果，也可能是错误的结论，取决于所选择的变量和模
4、型建立者的经济学功底和数学修养。模型是现实的抽象，任何模型都是有局限性的。只有搞过模型的人，才了解模型的局限性，也只有了解模型的局限性，才能正确地运用模型。模型回答：如果这样，可能怎样；如果那样，可能怎样。但到底怎样，模型无法回答。所以，由模型得到的结论只能作为参考。注意：同一时间序列，选取的国家不同，时间区间不同，数据处理过程不同，可能得到完全不同的结论。数据的论证方法与理论发展具有同样的重要性。1.2 计量经济学的内容体系1) 理论计量经济学与实证计量经济学 理论计量经济学：以介绍、研究计量经济学的理论、方法为主要内容，侧重理论与方法的数学证明与推导 - 如何运用和发展数理统计方法； 实证
5、计量经济学：在经济理论指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法建立、研究经济数学模型，侧重实际问题的处理，探索经济规律。2) 广义计量经济学和狭义计量经济学 广义计量经济学：利用经济理论、数学、统计学定量研究经济现象的经济计量方法的通称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学：即通常所说的计量经济学，主要运用回归分析方法，揭示经济现象中的因果关系。其中单方程模型研究单一经济现象，揭示其中的两个或多个变量之间的单向因果关系，而联立方程模型研究复杂的经济系统，揭示存在于其中的多变量之间的复杂因果关系。3) 计量经济学与非经典计量经济学： 经典计量经济学是
6、指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学，其特征是：以经济理论为导向，借助时间序列或截面数据，通过变量之间的线性或非线性关系来建立随机因果关系模型；仅通过样本信息，采用最小二乘法或最大似然估计法估计模型的参数。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学，主要包括微观计量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学、动态计量经济学等。4) 微观计量经济学与宏观计量经济学：微观计量经济学在2000年才正式提出，因为2000年的诺贝尔经济学奖授予了对微观经济学作出原创性贡献的赫克曼(James J. Heckman)和麦克法登(Dan
7、iclL.McFadden)。内容主要包括平行数据的理论方法、离散选择模型的理论方法、选择性样本模型的理论方法。宏观计量经济学由来已久，但主要内容和研究方向发生了很大变化：经典宏观计量经济学模型理论、方法和应用 单位根检验、协整理论及动态计量经济学(单位根和协整理论重要创始人：2003年诺经奖格兰杰C.W.Granger)。5) 数量经济学与数理经济学数量经济学(Quantitative Economics)泛指对社会经济运行以演绎法进行定量分析的一类经济学，包括数理经济学、计量经济学、投入产出经济学、经济预测学、经济统计学、经济优化理论、经济决策学、经济系统沦、经济控制论和经济信息论等。数理
8、经济学(Mathematical Economics)属理论经济学范畴，是广泛运用一切可能的数学分析方法从事理论推导和表述的理论经济学，或说是将经济理论数学公式化；而计量经济学则研究经济现象各因素之间因果关系的数量化描述。数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学在实证分析中验证数理经济学的理论，促进其发展。1.3 对计量经济学的产生与发展做出贡献的科学家1) 1809年德国数学家Gauss提出了最小二乘法，1821年提出正态分布理论。2) 1886年英国统计学家Galton提出“回归”和“相关”概念。1896年Galton的学生Pearson提出相关系数的计算公式。1908年Gosset提
9、出t统计量小样本检验理论，被认为是推断统计学的里程碑。3) 20世纪20年代英国统计学家Fisher R.(1890-1962)提出抽样分布理论，美籍波兰学者Neyman J. D. 提出假设检验理论。 至此，数理统计的理论框架基本形成。人们要用这些知识解释、分析、研究经济问题，从而诞生了计量经济学。4) 1926年Frich(弗里希)创造了计量经济学的名称。5) 1930年Frich、丁伯根创建计量经济学学会，1933年会刊Econometrica创立。6) 1929年10月29资本主义世界经济危机爆发，使鼓吹市场机制尽善尽美而否认经济危机理论的传统经济理论受到严重挑战，计量经济学应运而生。
10、7) 19301940年：微观方面：舒尔茨(消费市场理论)、道格拉斯(边际生产力)、丁伯根(景气度、循环问题)、弗里希(以经济学、统计学来测定弹性、边际生产力及总体经济的稳定性，是计量经济学的奠基人)。8) 19401970年：宏观方面：经济理论模型和数学化的研究。威勒莫、瓦希德(将统计推断用于经济学)、50年代瑟尔(发明二阶段最小二乘法)、60年代分布滞后的新处理方法。期间计算机起到了巨大的推动作用。9) 20世纪70年代，流行的宏观计量经济学模型没有预测出石油危机导致的经济危机，计量经济学预测和分析的功能开始受到质疑；直到80年代，在金融市场中的预测也曾被讥讽为只有娱乐作用。而正是80年代
11、后期恩格尔和格兰杰的研究（2003年诺贝尔经济学奖)，连同向量自回归(VARSims 1980)模型、韩德瑞(David F. Hendry)动态计量分析、麦克法登离散选择理论和赫克曼样本选择理论等，造就了今天计量经济学应用的再度兴起。近30年来，恩格尔和格兰杰的研究工作不仅活跃了计量经济学、经济学和金融学的理论模型及其实证研究，而且还广泛应用于现实经济金融问题的定量分析，为经济预测和风险评估提供了一个崭新的框架。自1969年诺贝尔经济学奖设立，至2014年共有75位经济学家获奖，覆盖了经济学的各个学科。直接因对计量经济学的创立和发展作出贡献而获奖的有13位，居经济学各学科之首。1969年首届
12、诺贝尔经济学奖的获得者并不是萨缪尔森等经济学大家，而是创立计量经济学的弗里希和推广应用计量经济学的丁伯根。 1.4 计量经济学建模步骤实际问题 经济理论分析 理论模型设计 样本数据的搜集 模型参数的估计 模型的检验(模型不合适回到设计阶段) 模型的应用(结构分析、预测未来、政策评价及模拟、检验旧理论、发展新理论)1确定模型所包含的变量单方程模型所包含的变量主要有结果变量(被解释变量，具有概率分布的随机变量)和重要的原因变量(解释变量，取确定值的非随机变量)。解释变量主要有：外生经济变量(一般是确定性变量)、外生条件变量(经济系统外如地震、战争等，通常为虚拟变量)、外生政策变量(通常为虚拟变量)
13、和滞后被解释变量(相对于现期来讲已经发生，所以为确定性变量)。变量的选择依赖于经济理论：经济学、数理经济学。1) 正确理解和把握所研究的经济现象中所含的经济学理论和经济行为规律。 例：生产模型。如果是供给不足，影响产出量的因素应在投入要素方面，如生产资料的生产，则应以固定资产投资总额等作为解释变量。如果属于需求不足，则应当将需求作为影响产量的重要变量，如消费品的生产，则应考虑居民收入作为解释变量。 所以同样是考虑生产模型，所处的经济环境不同，研究的行业不同，变量选择也不同。2) 选择变量要考虑数据的可得性与可靠性：经济统计学 计量经济学模型的基础是样本数据，且要有可靠的数据来源。如果必须引入政
14、策或条件变量，则采用虚拟变量。3) 选择变量时要考虑所有入选变量的关系，使得每一个解释变量都是独立的。 这是计量经济学技术要求的。如果不满足，要通过统计检验剔除相关变量。2确定模型的数学形式1) 根据经济学理论确定的函数：消费函数：，b为边际消费倾向2) 数据的散点图是确定函数形式的重要依据，反映了变量之间的相互关系。如果无法事先确定模型数学形式，就采用各种可能的形式进行模拟，然后选择模拟效果较好的一种。没有最好，只有更好。3) 模型必须很好地解释过去，才能预测未来。这就要求理论模型的建立要在参 数估计和模型检验的过程中反复修改，以得到一种既有较好的经济学解释， 又能较好地反映历史上已经发生的
15、诸变量之间关系的数学模型。3拟定理论模型中待估参数的期望值模型参数一般具有确定的经济含义，其数值要在模型估计、检验之后才能确定，但事先可确定其数值范围(理论期望值)或参数之间的关系。如生产函数，分别为资本、劳动的产出弹性及技术进步因素。1.5样本数据的搜集：过程繁杂、决定模型的取舍1几种常用的样本数据1) 时间序列数据，即时序数据(Time series data)： 样本区间内经济行为一致性问题：如1980年前供求，影响产出因素为居民收入、出口额等； 样本数据在不同样本点之间的可比性问题：如不同时期的价格水平不同，通常调整为同一比较期； 样本观测值过于集中的问题：经济变量的数据往往在短时间内
16、缓慢变化，其时间序列不适宜于反映长期变化关系； 时间序列数据容易出现序列相关(违背最小二乘的基本假定)。2) 截面数据(Cross-sectional data)：发生在同一时间截面上的调查数据。如工业普查数据、人口普查、家产普查等，主要由统计部门提供。 样本与母体的一致性问题：如估计煤炭企业的生产函数模型时，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据，所以用截面数据不能建立一个行业总体模型。 模型容易出现异方差问题。3) 混合时序数据(Pooled cross section)：把不同时期或时点上的截面数据混合在一起，形成既有截面数据又有时间序列数据的数据集，如2005年调查得到一组
17、截面调查数据，2006年按同种形式调查又得到一组截面调查数据，则按调查年度将两组截面数据排在一起即是混合时序数据。注意：如果同一个人在两年的样本中都出现，认为是偶然的，视为两个不同的样本。4) 纵列数据、面板数据(Panel data)：截面数据中的每个截面数据，按给定时期或时点上的时间序列，再组合起来所形成的数据集。如2005年调查得到一组截面调查数据，2006年按同种形式再次调查该组样本，又得到一组截面调查数据，则按调查年度将每个被调查者的两个截面数据排在一起即得。5) 虚变量数据：即二进制变量数据，一般取0和1。在农业生产函数研究中，若设置虚变量表示气候环境对农业生产的影响，那么相对于灾
18、年，该变量取1，相对于正常年份，该变量取0。如粮食产量，1978年土地承包前后变化很大，可以采用虚拟变量。在某些研究工作中，虚变量可以选用0、1以外的数表示，它所反映的非经济因素的不同程度的影响，如等，但慎用，不要违背客观规律。2样本数据的质量1) 完整性：模型中的所有变量必须具有相同容量的样本观测值。但是常有数据遗失现象，尤其是我国体制改革和核算体系转轨时期。如果样本容量足够大，可以抛弃遗失的数据，否则就必须采用一定的技术进行弥补，如平均法等，已知1965、1967年值，两年平均得1966年值。2) 准确性： 样本数据本身准确(离群值)； 必须是模型研究中准确需要的数据：如生产函数模型中，以
19、劳动为例，劳动必须是对产出量起作用的那部分劳动者，应为生产性在职工人数，不能为全体职工人数(投入产出分析 - 投入占用产出分析)。3) 可比性：要考虑不变价格，如固定资产原值有的进行不变价格处理，而有的不进行处理，得到的模型当然不同。4) 一致性：即母体与样本的一致性。错例：用企业截面数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用30多个省份的截面数据作为全国总量模型的样本数据等。1.6 计量模型的参数估计与检验1. 模型参数估计：计量经济学核心内容。 纯技术工作，包括模型识别(联立方程模型)、估计方法的选择等。2. 模型的检验(四级：经济意义、统
20、计学、计量经济学、预测检验)1) 经济意义的检验：检验模型参数在经济意义上的合理性 检验参数估计量的符号 煤炭产量-108.5427 + 0.00067固定资产原值 + 0.01527职工人数-0.00681 电力消耗量 + 0.00256木材消耗量。 参数估计量的大小 LN(煤炭产量)2.69 + 1.85 LN(固定资产原值) + 0.51 LN(职工人数) 参数关系是否正确 双对数模型LN(人均购买日用品支出额)- 3.69 + 1.20 LN(人均收入) - 6.40 LN(日用品类价格) 只有当参数估计量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步的检验。经济意义不合理，不管其他方面的质量
21、多么高，模型也是没有实际价值的。2) 统计检验：是由统计理论决定的。应用统计检验准则进行拟合优度检验、变量和方程的显著性检验(T、F检验：一元一致、多元两个都要检验)。3) 计量经济学检验：由计量经济学理论所决定，主要针对违背基本假定问题的检验：异方差、序列相关、多重共线检验、随机解释变量。4) 模型预测检验：检验参数估计量的稳定性及对样本容量变化的灵敏性，确定模型可否用于样本外的预测(超样本特性)？具体方法：1)扩大样本重估参数，将新估计值与原估值比较，并检验二者间差距是否显著；2)将所建立的模型用于样本外某时期的实际预测，将该预测值与实际值进行比较，检验二者间差距显著性。说明: 检验与应用
22、：只有计量模型的经济学、统计学、计量经济学、预测四级检验全部通过，才可应用于特定目的，如结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。说明: 计量模型成功的三要素：理论、方法和数据。 理论：应当首先重视经济理论，一个不懂经济理论的人，无论数学功底多好，是不可能建立一个哪怕是简单的计量经济学模型的。计量经济学是一门经济学科，计量经济学学家首先是一个经济学家。方法：方法是衡量研究成果的主要依据。方法的合理性、科学性决定了分析结果的可靠性，方法的研究是一个计量经济学家义不容辞的责任。数据：数据要满足可得性、可用性、可靠性，但数据质量经常被忽视，已经成为制约计量经济学发展的重要问题。出现问题时首先
23、找数据方面的原因。说明: 相关分析、回归分析、因果分析相关关系，指两个以上变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量(正负1之间)。因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化，可分为单向因果关系和互为因果关系。经典计量经济学方法的核心是采用回归分析方法揭示变量之间的因果关系。虽然具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系，但是变量之间具有相关性并不等于具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相
24、关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系，因此也被用来进行变量之间的因果分析。1.7 计量模型的应用四方面：结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展新理论1. 结构分析：即对经济现象中的变量之间相互关系的研究。它不同于产业结构、产品结构、消费结构、投资结构等。 主要有：弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 弹性分析：一个变量的相对变化引起另一变量的相对变化的度量，如需求弹性、供给弹性、生产函数中的产出弹性。 乘数分析：某一变量的绝对变化引起另一变量的绝对变化的度量，即变量的 变化量之比，又称为倍数，它直接度量经济系统中变量之间的相互关系。 比较静力
25、分析：比较经济系统不同平衡位置之间的联系，探索系统从一个平衡点到另一个平衡点时变量的变化。如盈亏平衡点的分析。 弹性分析和乘数分析都是比较静力分析的形式。 定量分析的计量经济学模型，为这三种分析提供了一个分析基础。2. 经济预测：计量经济学模型作为一类经济数学模型，主要用于短期预测。 20世纪的50年代与60年代，在西方国家经济预测中不乏成功实例，但是到了1973、1979年的两次石油危机，模型没有能够预报，计量经济学模型的预测功能因此遭到置疑。的确，计量经济学模型的预测功能在当时被夸大了。卢卡斯(1995年诺贝尔经济学奖获得者)指出：“只要经济计量模型的结构与经济个体的最优决策规则相一致，而
26、最优决策规则随着决策者相关环境的变化发生系统性的改变，则经济政策的变化将系统性地改变经济计量模型的结构”。该命题的提出对当时盛行的宏观经济计量模型的基础提出了严峻挑战。这意味着利用现有的经济计量模型去对不同的政策规则的效果进行评价是无效的。因此政策制定者如果要预测个体对政策的反应，就必须将后者同时考虑在内。计量经济学模型以历史数据为基础，找规律，对于非稳定发展的经济过程和缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型是无能为力的。另外计量经济模型必须赶上不断发展的经济理论，才能更有效地解释现实。将计量经济学模型与其它数学模型结合起来，是计量经济学发展的一个方向。3. 政策评价：我国的经济政策，通常
27、采用一个地方试验，成功后推广，但往往局部可行，全局不一定可行，使得政策评价显得尤其重要。将经济政策作为解释变量，可以方便地评价各种不同的政策对目标的影响。计量经济学模型用于政策评价，主要有三种方法：1) 工具目标法：给定目标变量的预期值，即我们希望达到的目标，通过求解模型，可以得到政策变量值。2) 政策模拟：将各种不同的政策代入模型，计算各自的目标值，然后比较其优劣，决定政策的取舍。3) 最优控制方法：将计量经济学模型与最优化(随机优化)方法结合起来，选择使目标达到最优的政策或政策组合。4. 检验与发展经济理论： 1) 经济理论只有成功地解释了过去，才能为人们所接受。拟合样本数据好，等于从实证
28、角度对模型或经济理论进行了成功的检验。所以它能检验旧理论。 2) 用一种新模型拟合过去的数据，如果拟合得好，则可能发现了一种基于该新模型的新型经济理论，所以可能因此发现、发展新理论。软件：EVIEWS、Stata等。参考书：1. 美：古扎拉蒂计量经济学上下册，1996版，中国人大出版社。2. A.H. Studenmurd(施图德蒙德)，应用计量经济学第五版原版：Using Econometrics: A Practical Guide，机械工业出版社。3. 李子奈计量经济学，清华大学出版社4. 赵卫亚计量经济学，2001版，安徽大学出版社(eviews实例)。2011年诺贝尔经济学奖得主简介
29、： 克里斯托弗西姆斯 托马斯萨金特 瑞典皇家科学院10月10日宣布，将2011年诺贝尔经济学奖授予普林斯顿大学的克里斯托弗西姆斯(Christopher Sims)及纽约大学的托马斯萨金特(Thomas J.Sargent)，以表彰他们在宏观经济学中对成因及其影响的实证研究。 获奖理由：二人解释了是什么让世界经济形势至此，下一步全球宏观经济可能发生的变化，政策将作何改变。二人所开创的研究方法解释了一个基本问题：是什么导致了什么。瑞典皇家科学院表示，他们二人从定量的角度来回答经济发展中遇到的问题，都是自然科学很难回答的。托马斯萨金特显示了结构性的宏观经济计量学可以被用于分析经济政策的长期变化。这
30、一方法可以应用于研究家庭与企业根据经济发展来调整他们的预期的宏观经济关系。如萨金特阐释道，二战之后，许多国家发起高通胀政策，但是最终在经济政策中施行了系统性的变动而回归到一个较低的通胀水平。克里斯托弗西姆斯基于所谓的向量回归发展了一种方法，用以分析经济政策的临时变动以及其他因素是如何影响经济体的。如西姆斯和其他的研究者运用这一方法解释了央行提高利率所带来的影响。通常要一两年时间，通胀率才会下降，而短期内经济增长已经逐渐下滑，而且只有到好几年后才会回归到正常的发展状态上去。克里斯托弗西姆斯(Christopher A.Sims)生于1942年10月21日。1963年西姆斯在哈佛大学获得数学学士学
31、位以后，去加州伯克利大学读了一年的研究生，然后回到哈佛大学继续学习，获得经济学博士学位。 1968一1970年，西姆斯在哈佛大学担任经济学助理教授。1970年，他前往明尼苏达大学任经济学副教授，并在1974年任教授直至1990年。1990年以后，西姆斯一直在普林斯顿大学担任经济学教授。由于其杰出的研究成就，1988年成为美国艺术和科学研究院的院士，1989年成为美国科学院院士。托马斯萨金特1943年生于美国加利福尼亚州帕萨迪纳。现为斯坦福大学胡佛研究所资深研究员。1964年获伯克利加州大学文学学古学位。1968年获哈佛大学哲学博士学位。曾执教于明尼苏达大学、芝加哥大学和哈佛大学，目前任教于纽约
32、大学。自70年代初以来，萨金特一直是理性预期学派的领袖人物，为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献，对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面作出了开创性的工作。萨金特对现代经济学和金融学的大部分领域都有深入了解，其学术专长是动态宏观经济学和计量经济学。萨金特在宏观经济学的贡献主要体现在：与卢卡斯、巴罗和华莱士(NeilWallace)一起开创理性预期学派，研究利率的期限结构、古典失业、经济大萧条等重大问题。尽管萨金特和西姆斯进行了各自的独立研究，但他们的贡献在好几个方面都是相辅相成的。这两位获奖者在20世纪70年代到80年代的开创性工作已经在世界范围内被研究
33、者和政策制定者所采用。今天，萨金特和西姆斯所发展出来的方法成为了宏观经济分析中必不可少的分析工具。国内宏观经济模型研究概况（1）国家信息中心经济预测部祝宝良等构建的1997版联合国世界计量经济联结模型系统中的中国宏观计量经济模型（2）中国社科院沈利生1987-1997年构建的中国宏观经济年度模型（3）国务院发展研究中心翟凡等1995-1998年构建的中国经济可计算一般均衡模型DRCCGE（4）国务院发展研究中心李善同等1991-1997年构建的中国宏观经济多部门动态模型（5）国家体改委王潼构建的1996版中国宏观调控经济模型（6）中国社科院朱运法等1992-1997年构建的中国季度宏观经济计量
34、协整模型（7）国家统计局施发启等构建的1997版中国宏观经济季度计量模型（8）中科院系统所邓述慧等构建的1998版中国货币需求、货币供给的建模与预测模型（9)中国农科院黄季焜1990-1998年构建的中国农业政策分析和预测模型（10）航天部710所史若华等于1990-1997年构建的区域水资源规划和经济系统协调发展宏观经济模型 其中部分大型模型是在外国专家或外国现有模型基础上改造而成，如联合国世界计量经济联结模型系统中的中国宏观计量经济模型就是在克莱因教授的指导下研究而成的，中国经济可计算一般均衡模型DRCCGE的构建在模型结构上继承和借鉴了OECD发展中心贸易与环境项目原型CGE模型的基本结
35、构，同时采用了OECD发展中心Dominique vander Mensbrugghe编制的模型开发框架。随着建模经验的积累及建模技术的提高，我国自行构建的宏观经济模型有（1）中国社会科学院数量经济与技术经济研究所和国家统计局综合司共同构建的中国宏观经济年度模型（2）吉林大学商学院与财政部综合司合作的国家财政模型（2001）（3）刘斌（2003）构建的中国人民银行经济模型（4）中国社会科学院世界经济与政治研究所研发的中国宏观经济季度模型China-QEM（何新华等，2005）及多国（地区）模型MCM-QEM（何新华，2010）（5）厦门大学宏观经济研究中心与新加坡南洋理工大学（2005）合作构
36、建的中国季度宏观经济模型CQMM（6）高铁梅等（2007）构建的中国季度宏观经济政策分析模型（7）使用动态随机一般均衡模型分析我国经济的，如基于DSGE模型分析中国经济波动（徐高，2008）、分析供给冲击与我国外部失衡问题（刘尧成等，2010）（8）我国动态随机一般均衡模型，如DSGE模型的开发（刘斌，2008，2010）国外宏观经济模型研究概况（1）美国：克莱因1921-1941年的美国经济模型（Klein Interwar Model）（1950）（2）克莱因戈德博格模型（Klein-Goldberger Model）（1955）（3）沃顿模型（Wharton Model，1967）、布鲁
37、金斯模型（Brookings Model，1965-1975）、MPS模型（MIT-Penn-SSRC Model，美国联邦储备局、麻省理工学院和宾夕法尼亚大学合作，1968）以及DRI模型（1974）。（4）英国伦敦商学院模型（LBS）、国家经济社会研究所模型（NIESR）、英国财政部模型（HMT）、英格兰银行模型（BE）、剑桥多部门动态模型（MDM）、城市大学经济学院模型（CUBS）以及利物浦大学模型（LPL）等。（5）联合国的Project LINK模型（Lawrence R.Klein 和Vincent Su，1979；L.R.Klein，1985）；美联储的MCM模型（Hali J.
38、Edison等，1987）和FRB/Global模型（Andrew T.Levin等，1997）；国际货币基金组织IMF构建的多边汇率MERM（Multilateral Exchange Rate）模型（Grant H.Spencer，1984）、世界贸易WTM（World Trade Model）模型（Michael C.Deppler和Duncan M.Ripley，1978；Grant H.Spencer，1984）、MINIMOD模型（Richard D.Haas，1986）以及MULTIMOD模型（Paul Masson等，1988，1990；Douglas Laxton等，1998
39、）；经合组织OECD基于全球视角的宏观经济计量模型INTERLINK（Pete Richardson ，1987，1988；Thomas Dalsgaard等，2001）以及世界银行构建的多国模型等。上述早期的宏观经济模型大多为基于经典宏观经济学的宏观经济计量模型。近年来宏观经济模型的构建已逐渐从传统宏观经济计量模型转而构建动态一般均衡模型及引入随机性的动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium Models,DSGE）模型。由于与传统宏观经济计量模型相比，DSGE模型具有显性建模结构、理论一致性、微观与宏观完美结合以及长短期分析有机结合等优
40、点，因此已经逐渐成为世界各主要研究机构或组织宏观经济分析的一个基本工具。如美联储近年来开发的SIGMA模型（Christopher J.Erceg等，2006）、IMF的全球经济GEM（Global Economy Model）模型（Tamim Bayoumi 等，2004；Douglas Laton等，2008）、全球财政GFM（the Global Fiscal Model）模型（Dennis Botman等，2006）、全球货币和财政一体化GIMF（the Global Integrated Monetary and Fiscal Model）模型（Michael Kumhof等，200
41、7）。 宏观经济模型涉及的模块研究IMF 1973年推出多边汇率全球性宏观经济计量模型MERM（Multilateral Exchange Rate Model），估计实施浮动汇率制后汇率变动的贸易效应。1978年作为MERM的补充，IMF发表世界贸易模型WTM（World Trade Model），模拟估计国内经济活动对国际贸易的影响，包括了更多的动态调整。与MERM模型类似，WTM模型主要针对较大工业化国家，包含14个特定工业国的方程模块，以及四个国家集团模块。但模型并未考虑预期因素，动态调整有限，二十世纪八十年代末完全被淘汰。1986年IMF参考FRB/MCM提出宏观计量MINIMOD模
42、型，该模型主要用于政策分析，而非预测，MINIMOD模型结构将全球分为本国和外国两个部分，用了28个行为方程，6个外生变量和24个内生变量刻画了全球经济。（美联储的MCM模型大概150到250个行为方程和恒等式）。MULTIMOD是MINIMOD模型的发展系列版。1988年MULTIMOD在世界经济展望（WEO）出现，设计的目的就是为了提升各国政策对主要宏观经济变量影响的分析能力。1988年第一代包含7个地区模型，1990年的第二代包含了8个工业化国家和地区以及两个发展中国国家和地区。1998年的第三代包括7个最大工业国和14个较小工业国集团的各个明确的国家子模型。2001年的第四代，引入了欧
43、元区模块，对货币政策反映函数进一步拓展，考虑了名义变量向各国家各自稳态通胀率水平收敛以及与各国所设定的目标通胀率水平相一致的问题。2001年IMF基于理论基础与模型构建技术的巨大变化，研发全新的全球经济GEM（the Global Economy Model）模型。从2001年第一个两区域版开始，GEM就得到了广泛应用，如采用两区域版模型研究欧元区和世界其他国家竞争程度变化的福利效应比较分析（Tamim Bayoumi 等，2004）、以捷克为例对新兴市场国家货币政策的研究分析(Douglas Laxton和Paolo Pesenti，2003)等，用三区域模型以欧元区（EA）视角对促使全球经
44、济有序恢复其平稳过程因素的探索研究（Hamid Faruqee，2004）等，用四区域模型研究财政政策与货币政策对美政府赤字及世界的影响（Michael Kumhof等，2007）等。ARCH模型介绍 ARCH模型：Autoregressive conditional heteroskedasticity modelARCH模型的定义及意义 ARCH模型由圣迭哥分校(Engle) 教授1982年在Econometrica发表的一篇论文中首次提出。按英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说，该模型将当前一切可利用信息作为条件，并采用某种自回归形式来刻划方差的变异。对一个时间序列而言，在不同时刻可
45、利用的信息不同，而相应的条件方差也不同。利用ARCH 模型，可以刻划出随时间而变异的条件方差。 ARCH模型是获得2003年的计量经济学成果之一，被认为是最集中反映了方差变化特点而被广泛应用于金融数据的。ARCH模型是过去30年内金融计量学发展中最重大的创新，得到了极为迅速的发展。作为一种全新的理论，ARCH模型已被广泛地用于验证金融理论中的规律描述以及金融市场的预测和决策。目前所有模型中，ARCH类模型无论从理论研究的深度还是从实证运用的广泛性来说都是独一无二的。ARCH基本思想 ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个
46、随时间变化的量(即为条件异方差)，并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)，即构成自回归条件异方差模型。由于现在时刻噪声的方差是过去有限项噪声值平方的回归，也就是说噪声的波动具有一定的记忆性，因此，如果在以前时刻噪声的方差变大（小），那么在此刻噪声的方差往往也跟着变大（小），决定了它的无条件分布是尖峰厚尾型。ARCH模型的两个研究方向 拓展研究（方法论）：ARCH 模型自始创以来经历了两次突破：（1）Bollerslev T. 提出广义ARCH (Generalized ARCH, 即GARCH 模型)。之后，几乎所有ARCH 模型新成果都是在GARCH 模型基础
47、上得到的；（2）由于长记忆在经济学上的研究取得突破，分整研究被证明更有效地刻画了某些长记忆性经济现象，1996年之后与ARCH模型相结合，诞生了一系列长记忆ARCH模型的研究。应用研究（工具论）：将ARCH模型作为一种度量金融时间序列数据波动性的有效工具，并应用于与波动性有关的广泛研究领域，包括政策研究、理论命题检验、季节性分析等方面。ARCH模型能准确地模拟时间序列变量的波动性的变化，它在金融工程学的实证研究中应用广泛，使人们能更加准确地把握风险（波动性），尤其是应用在（Value at Risk）理论中，在是尽人皆知的工具。伴随着市场微观结构理论的成熟，采用ARCH模型来模拟波动性，将会对设计，风险控制制度设计和风险管理策略研究，提供一个更为广阔的研究空间。ARCH模型的发展：波勒斯勒夫（Bollerslev）提出GARCH模型(Generalized ARCH)； 利立安（Lilien）提出ARCH-M模型； （Robbins）提出NARCH模型 （Hamilton）提出状态转移ARCH (Regime-switching ARCH,即SWARCH)模型。专心-专注-专业