需求与价格的例子

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1、空调需求量与价格的例子建立计量经济学模型的步骤和要点的实例说明应用举例:研究空调价格对需求影响的计量问题（空调的价格战）样本数据：表1.1价格p（千元）需求量y（万台）170269363460558１、理论模型的设计（１）确定模型所包含的变量微观经济理论的需求法则：一种商品的价格与需求呈反方向变动，向下倾斜的需求曲线。根据需求法则可得：此问题中需求是被解释变量，影响需求量的解释变量必然有价格。问题１：影响需求量的变量是不是只有价格呢？理论分析和实践经验表明，某种商品需求量不仅趋近于价格，而且趋近于替代商品的价格X2，消费者收

2、入X3和消费者偏好X4等等。还可能有其他次要因素影响需求量，譬如社会风尚，心理变化甚至天气等等。问题２：模型中是不是应该把所有影响需求量的变量都包含进去呢？将所有对需求量有影响的个变量引入方程：Qd=0+1X1+2X2+3X3+4X4++kXk模型应当反映客观经济活动，但是这种反映不可能也不应该是包罗万象，巨细无疑的。这需要合理的简化，删除次要关系和因素。对模型进行简化抽象，既突出主要联系，又便于模型处理、运用。例如，在我国一些地区经济模型中就需要舍去进出口贸易，将地区经济视为一个封闭的经济系统。注意点２：建模

3、的目的不是包含现实中的所有影响因素（解释变量），而仅仅是一些关键的影响因素。最终选择的模型应该是对现实的合理复制而不是完全复制。在例中仅选择价格作为影响需求量的关键变量。（２）根据变量的样本数据作出变量之间关系的散点图：价格p（千元）需求量y（万台）170269363460558价格与需求量的数据不在一条直线上，表现为近似线性的关系。这种近似线性的关系怎么用数学式子表示出来呢？添加随机变量随机扰动项（随机误差项）为随机变量，其取值无法控制，是不确定的。由于受随机扰动项的影响，p与y不在一条直线上。模型是一个线性回归模型，

4、式左边的变量y是被解释变量，式右边的变量p为解释变量。和称为参数。由于和是未知的,此时的模型称为计量经济学理论模型。我们的目的就是要将未知参数和估计出来。从经济意义上如何理解随机扰动项？随机扰动项包含除了价格以外的其他所有影响需求量的变量对需求量的影响,这些变量被认为是在研究该问题是对需求量影响不重要的变量。从个别意义上，这些次要因素可能是不重要的，但所有这些因素的综合效应是不能忽视的。否则，模型将与实际不符。于是将它们也引入模型，包含在随机扰动项中。另外，随机扰动项还包括纯粹的随机因素，这些随机因素，在实际观测

5、中，有时发生影响有时又不发生影响，不可预知。这些因素也被包含在随机扰动项中。因此，随机扰动项是一个随机变量。根据需求法则，价格与需求量呈反方向变动，从而反映二者关系的<0。利用样本数据得：式中为y的估计值，73.9为的估计值，－3.3为的估计值小结建立计量经济学模型的步骤⒈理论模型的设计⑴确定模型包含的变量⑵确定模型的数学形式（确定计量经济学理论模型）⑶拟定模型中待估计参数的理论期望值区间、符号、大　　　小、关系⒉样本数据的收集⒊模型参数的估计⒋模型的检验5.模型的应用（1）依据需求法则，选择空调需求量和价格（2）（3

6、）<02.表1.13.4.价格的系数是否<05.预测p＝4.50时，y是多少？