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《关于计量经济学模型随机扰动项的讨论》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第26卷第2期统计研究Vol.26,No.22009年2月StatisticalResearchFeb.2009关于计量经济学模型随机扰动项的讨论＊李子奈李鲲鹏内容提要:论文指出了计量经济学模型中源生的随机扰动项和衍生的随机误差项之间的区别;讨论或证明了,如果模型存在总体设定误差和变量观测误差,在很多情况下将导致随机误差项对Gauss假设以及正态性假设的违背。关键词:计量经济学模型;随机扰动项;模型设定误差;变量观测误差中图分类号:0212文献标识码:A文章编号:1002-4565(2009)02-0062-06Discussionabou
2、ttheStochasticDisturbanceTermofEconometricModelsLiZinai&LiKunpengAbstract:Thepaperhighlightsthedistinguishbetweentheoriginalstochasticdisturbancetermandthederivedstochasticerrorterm,suggeststhatiftherelationshiperrorofmodelorthemeasurementerrorofvariablesexistinaneconometr
3、icmodel,inthemostofcasesthestochasticerrortermwillnotfellowthenormaldistributionassumptionandsomeotherGaussAssumptions.Keywords:econometricmodel;stochasticdisturbanceterm;relationshiperrorofmodel;measurementerrorofvariables其中,y称为被解释变量;X称为被解释变量,可能一、随机扰动项的源生性包括多个变量;β为反映解释变量和
4、被解释变量之随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要间关系的参数,一般称为结构参数;n表示随机抽取的地位,也是计量经济学模型区别于其它经济数学的样本数量;μ即为随机扰动项。模型的主要特征。李子奈(2008)将计量经济学应用显然,这样界定的随机扰动项具有源生性。从研究的总体模型设定归纳为:将影响被解释变量的经济学意义上,X包含了所有对于y具有显著影响因素集进行有效分解,按照与被解释变量关联关系的因素,f(Xi,β)表达了这些因素与yi之间的动力的恒常性和显著性两个维度,分解为显著的恒常性学关系,生成了yi的条件期望值。但是,无数不显因素集、显
5、著的偶然性因素集和无数单独影响可以著因素的影响对于生成yi的观测值是不可忽略的,忽略的非显著因素集;所有显著的恒常性因素作为“不显著”不是“没有影响”。从统计学意义上,在Xi解释变量;显著的偶然性因素对被解释变量的影响,的条件下重复抽样,无数不显著因素对yi的均值没则通过对数据进行奇异点诊断后采用技术手段予以有影响,但是在一次抽样中,它们对yi的个值的影消除;而无数非显著因素对被解释变量的影响则用一个随机扰动项(stochasticdisturbanceterm)表示,并响是不可忽略的。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学引入模型。W.
6、H.Greene(2000)指出,没有什么模型模型中,这个源生的随机扰动项μ由大数定理保证可以期望处理经济现实的无数偶然因素,因此在经其满足Gauss假设,由中心极限定理可以证明其服验模型中纳入随机因素是必须的,被解释变量的观从正态分布。于是,建立在Gauss假设和正态分布察值不仅要归于已经清楚了解的变量,也要考虑来假设基础上的统计推断具有可靠性。自人们并不清楚了解的偶然性和无数微弱因素的影响。于是,对于单方程计量经济学模型,总体回归模型的一般形式为:＊本文获国家社会科学基金重点项目“计量经济学模型方法论y基础研究”(08AJY001)的资
7、助。i=f(Xi,β)+μii=1,2,…,n第26卷第2期李子奈李鲲鹏:关于计量经济学模型随机扰动项的讨论·63·如,在W.H.Greene(2000)的教科书中就有以下的说二、随机误差项的衍生性明:鉴于我们对随机误差来源的描述,中心极限定理正如W.H.Greene(2000)指出的,在确定性模型的条件一般都成立,至少近似成立,因此,正态性假中引入随机扰动,并不是为了掩盖确定性模型的不定在多数情况下也都是合理的。足之处。因此,如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素,模型就是不适当的。三、包含模型设定误差的随机误差项牢记这
8、一点对计量经济学是非常重要的。统计推断(一)存在模型关系误差的情形的理论不像确定性理论那样,会被仅仅一个不符实所谓“关系误差”,指模型的总体设定不能准确际的观察否定。引入随机要素
