计量经济学原理及应用 节选

《计量经济学原理及应用》融计量经济学基本原理与Eviews 6.o应用于一体，重点介绍了计量经济学的理论、方法和应用，以中级计量经济学内容为主，也包含适量的初、高级内容。全书以经典线性模型为主，也适当包含了一些非经典模型。全书详细论述了经典单方程计量经济学模型、违背经典假定的单方程计量经济学模型、联立方程模型、时间序列模型等的理论和方法。《计量经济学原理及应用》不仅适合作为高等院校经济、管理类专业本科生的教材或教学参考书，也可作为经济、管理工作者以及科研人员的参考书。

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插图：从上面对随机项定义的介绍可以看出，随机项表示观察值y；和条件期望值E（y，xi）的离差。那么这个离差是由哪些原因造成的呢？（1）随机项代表了一些未知的影响因素。由于对总体认识的非完备性，可能还有许多的未知因素没有被纳入模型中，因此用随机项代替这些未知的影响因素。（2）代表一些不重要的影响因素。“奥卡姆剃刀原则”认为，只要不遗漏重要信息，描述应尽可能简单。在构建计量经济模型过程中，只要不遗漏重要解释变量，模型也应尽可能简单。因此，即使已经知道了一些其他的影响因素，但如果这些因素并不重要，或者与我们的研究目的无关，这时我们就可将这些不重要的因素都用随机项代替，以简化模型。例如，在例2.2.1中，影响书报支出的因素除了可支配收入外，还有居住区域、以前购买书报的支出以及攀比心理等因素。（3）代表内在的随机性。即使模型中已经包括了所有影响被解释变量的因素，其内在的随机性也不可避免，因为人类行为并不是完全可预测的或是完全理性的，因此，随机项反映了人类行为的内在随机性。（4）代表残缺数据。在做模型时，有些变量的数据不可能取得，例如，在书报支出例子中，个人购买书报支出可能还受到个人财富拥有量的影响，但实际上个人财富拥有量的数据往往无法获得，这时，模型中不得不省略这一变量。（5）代表数据测量误差。由于主客观的原因，在取得经济数据时，往往存在测量误差，如四舍五入的影响、一些黑市的影响、地下经济的影响等，这时，这些数据的测量误差往往并人到随机项中。（6）代表模型设定错误。就像我们上面所说的，总体往往不可能得到，得到的只是总体的部分样本，因此，选择具体的函数形式就是经验的问题。所以，设定的模型可能和真实的模型存在差异，譬如本来总体是二次方函数关系，但设定成线性函数关系，这时随机项就包含了这种模型设定误差。

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