经济分析判定因果的变量的方法及相应的理论依据

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1、经济分析判定因果的变量的方法及相应的理论依据1.回归分析预测法：回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。步骤：1．根据预测目标，确定自变量和因变量　　明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销

2、售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。　　2．建立回归预测模型　　依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。　　3．进行相关分析　　回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题

3、。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。　　4．检验回归预测模型，计算预测误差　　回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。　　5．计算并确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。6.线性回归预测法是指一个或一个以上自变量和应变量之间具有线性关系(一个自变量时为一元线性回归，一个以上自变量时为多元线性回归)，配合线性回归模型，根据自变量的变动来预测应

4、变量平均发展趋势的方法。理论基础：运用数学工具建模，在寻找影响因素准确有效的情况下，是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。2.比例推算法：比例推算法是指参考有联系的经济指标的升降趋势，通过比较、分析，预测计划期税额的一种税收计划编制方法。比例推算法主要适用于测算计税数量与国民经济计划指标口经不一致和没有同口经济指标因而不能直接计算计划税额的税目、如增值税“其他工业品”税日的税收计划。比例推算法的优点在于计算简便，可以迅速的在有限的资料中推算出所需要的结果来。缺点是由于所依据资料的代表性不同，会出现一定的偏差。因而，采用比例推

5、算法时要注意所依据的资料的代表性、同类性，以及对计划期(或其它方面)可能出现的变化进行必要的调整等。另外还要求两个时期(或方面)的情况要相对稳定。比例推算法适合于对那些具体有可能性的经济现象进行推算分析。理论基础：数学工具运用。1.汉德公式：在美利坚合众国政府诉卡罗尔拖轮公司一案中，法官汉德（LearnedHand）提出了著名的汉德公式：Ｂ<ＰＬ；B：预防事故的成本；L：一旦发生所造成的实际损失；P：事故发生的概率；PL：（事先来看）事故的预先损失。即只有在潜在的致害者预防未来事故的成本小于预期事故的可能性乘预期事故损失时，他才负过失侵权责任。

6、此公式多运用于侵权中无过错责任与过错责任的认定，同时也可运用于刑法等，可以说覆盖范围广，说服力很强，是法律经济学中重要的公式。理论前提：经济效率和实用主义（utilitarianism）。但这一公式更富有启发性的实际上是它隐含的社会观（viewofsociety）。汉德公式－－在某种意义上－－把一个侵权案件中的原、被告当成了一个整体：正如同要求原告本身用1,000美元的花费去消除原告本身900美元的概率损失无疑是不合理的，汉德认为，要求被告用1,000美元的花费去消除原告900美元的概率损失也同样是不合理的，因为两者最终招致的同样是100美元（

7、1,000美元-900美元）的净损失。这无形中把原、被告看作了一个整体，“统一结算”；也进而把社会看成了一个整体，不再要求社会－－经由法律－－对被告施加过失责任（因为倘若如此，便是给社会造成100美元的净损失）。2.DAG和VAR因果分析法：DAG即有向非循环图技术能有效地识别变量间的同期因果关系,向量自回归模型简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，1980年由克里斯托弗·西姆斯（ChristopherSims）提出。VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。图为DAG模型、VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，

8、而不带有任何事先约束条件。它是AR模型的推广，此模型目前已得到广泛应用。向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生