文档介绍：从传统建模理论到约化建模理论
一、传统建模理论与数据开采问题
二、“从一般到简单”——约化建模型理论
三、非嵌套假设检验
四、约化模型的准则
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亨德瑞的约化建模理论,吸收了向量自回归建模法与协整理论的部分内容,提出了“从一般到简单”的建模思想,在现代计量经济建模理论方面有着较大影响。
20世纪70年代中叶以来,计量经济学建模方法与建模理论得到了迅速发展。出现了利莫尔(Leamer)的贝叶斯建模方法,西姆斯(Sims)的向量自回归建模型法、亨德瑞(Hendry)的约化建模理论以及第10章将要学习的协整建模理论。这些现代建模理论是在对传统建模理论的不断质疑与修正中发展起来的,
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一、传统建模理论与数据开采问题
传统计量经济学的主导建模理论是“结构模型方法论”:
以先验给定的经济理论为建立模型的出发点,
以模型参数的估计为重心,
以参数估计值与其理论预期值相一致为判断标准,
是一个“从简单到复杂”的建模过程(simple-to-general approach):
对不同变量及其数据的偿试与筛选过程.
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这种传统的建模方法却有着某些固有的缺陷。其中备受质疑的是这种建模过程的所谓“数据开采”(Data minimg)问题。
数据开采:对不同变量及其数据的偿试与筛选
这一过程对最终选择的变量的t检验产生较大影响
当在众多备选变量中选择变量进入模型时,其中t检验的真实的显著性水平已不再是事先给出的名义显著性水平。
显著性水平意味着将一个无关变量作为相关变量选入模型而犯错误的概率。
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罗维尔(Lovell)给出了一个从c个备选变量中选取k个变量进入模型时,真实显著性水平*与名义显著性水平的关系:
*=1-(1- )c/k
如: 给定=5%,如果有2个相互独立且与被解释变量无关的备选变量,误选一个进入模型的概率就成了 1-(1-)2=
传统建模方法的另一问题是它的“随意性”。
其结果是:对同一研究对象,使用同一数据,但不同的建模者往往得出不同的最终模型。
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二、“从一般到简单”——约化建模型理论
该理论认为:在模型的最初设定上,就设立一个“一般”的模型,它包括了所有先验经济理论与假设中所应包括的全部变量,各种可能的“简单”模型都被“嵌套”(nested)在这个“一般”的模型之中。然后在模型的估计过程中逐渐剔除不显著的变量,最后得到一个较“简单”的最终模型。
这就是所谓的“从一般到简单”(general-to-specific)的建模理论。
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(1)约化建模理论提出了一个对不同先验假设的更为系统的检验程序;
(2) 初始模型就是一个包括所有可能变量的“一般”模型,也就避免了过度的“数据开采”问题;
(3)由于初始模型的“一般”性,所有研究者的“起点”都有是相同的,因此,在相同的约化程序下,最后得到的最终模型也应该是相同的。
特点:
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“从一般到简单”的建模理论例
:
Q=f(X,P1,P0)
然而,有理由认为X、P1、P0的变化可能会经过一段时期才会对Q起作用,因为消费者固有的消费习惯是不易改变的。于是,可建立如下更“一般”的模型:
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在估计该模型之前,并不知道食品消费需求是怎样决定的,但可以考察几种可能的情况:
也可以认为,(2)由于食品是必需品,P1的变化并不对Q产生影响,但仍受P0与X变动的影响,然而后者的影响却有着一期的滞后:
如,(1)对食品的消费需求是一个“静态”行为,只有当期的因素发生作用:
可以看出,(*)、(**)都是原一般模型的特例,即都可通过对原一般模型施加约束得到。
(*)
(**)
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如果一个模型可通过对“一般”模型施加约束得到,则称该模型“嵌套”在一般模型之中。
约束:1=1=2=0
约束:1=2=2= 2=0
约束:1+1+1=0
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