现代计量经济学内容体系.ppt

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1、1.2 现代计量经济学内容体系现代计量经济学内容体系 一、引言一、引言 二、经典计量经济学模型的基础地位二、经典计量经济学模型的基础地位 三、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序三、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学列计量经济学 四、基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学四、基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学五、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学五、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学 六、基于非设定的结构关系而发展的非参数计量经济学六、基于非设定的结构关系而发展的非参数计量经济学 七、现代计量经济学模型体系的分解与综合七

2、、现代计量经济学模型体系的分解与综合 一、引言一、引言计量经济学的内容体系计量经济学的内容体系 经典计量经济学（经典计量经济学（Classical Econometrics）现代计量经济学（现代计量经济学（Modern Econometrics时间序列计量经济学时间序列计量经济学（Time Series Econometrics）微观计量经济学微观计量经济学(Micro-econometrics)非参数计量经济学非参数计量经济学(Nonparametric Econometrics)面板数据计量经济学面板数据计量经济学(Panel Data Econometrics)提出三个问题：提出三个问题

3、：经典计量经济学的地位问题经典计量经济学的地位问题现代计量经济学的各个分支的发展导向问题现代计量经济学的各个分支的发展导向问题 计量经济学进一步创新和发展的方向问题计量经济学进一步创新和发展的方向问题现代计量经济学的各个分支是以问题为导向，以现代计量经济学的各个分支是以问题为导向，以经典计量经济学模型理论为基础而发展的。经典计量经济学模型理论为基础而发展的。二、经典计量经济学模型的基础地位二、经典计量经济学模型的基础地位1 1、经典计量经济学的发展、经典计量经济学的发展 4位位（6位）位）经济学家因为在经典计量经济学领域经济学家因为在经典计量经济学领域作出重要贡献而获得诺贝尔经济学奖作出重要贡

4、献而获得诺贝尔经济学奖 弗里希（弗里希（R.Frish）丁伯根（丁伯根（J.Tinbergen）哈维尔莫（哈维尔莫（Trygve Haavelmo）克莱因（克莱因（R.Klein）列昂捷夫（列昂捷夫（Wassily Leontief）斯通（斯通（Richard Stone）2020世纪世纪3030年代创立、年代创立、40-5040-50年代发展、年代发展、6060年代扩张年代扩张The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969 for having developed and applied

5、 dynamic models for the analysis of economic processesRagnar FrischNorwayJan Tinbergen the etherlandsThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 for the development of the input-output method and for its application to important economic problemsWassily Leontief USAT

6、he Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 for the creation of econometric models and the application to the analysis of economic fluctuations and economic policiesLawrence R.Klein USAThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1984 for ha

7、ving made fundamental contributions to the development of systems of national accounts and hence greatly improved the basis for empirical economic analysisRichard Stone Great BritainThe Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1989 for his clarification of the probability

8、theory foundations of econometrics and his analyses of simultaneous economic structuresTrygve HaavelmoNorway经经典典计计量量经经济济学学创立创立建立第建立第1个应用模型个应用模型建立概率论基础建立概率论基础发展数据基础发展数据基础发展应用模型发展应用模型TinbergenFrischHaavelmoStoneKlein建立投入产出模型建立投入产出模型Leontief2 2、经典计量经济学模型的特征、经典计量经济学模型的特征 经典计量经济学在理论方法方面特征经典计量经济学在理论方法方面特征

9、模型类型模型类型随机模型；随机模型；模型导向模型导向理论导向；理论导向；模型结构模型结构线性或者可以化为线性，因果分析，解释线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；数据类型数据类型以时间序列数据或者截面数据为样本，被以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量；解释变量为服从正态分布的连续随机变量；估计方法估计方法仅利用样本信息。仅利用样本信息。经典计量经济学在应用方面的特征经典计量经济学在应用方面的特征应用模型方法论基础应用模型方法论基础实证分析、经验分析；实证分析、经验分析；应用

10、模型的功能应用模型的功能结构分析、政策评价、经济预测、结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展；理论检验与发展；应用模型的领域应用模型的领域传统的应用领域，例如生产、需求、传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。3 3、“卢卡斯批判卢卡斯批判”的背景与实质的背景与实质 经典计量经济学遇到的挑战经典计量经济学遇到的挑战2020世纪世纪7070年代的世界经济年代的世界经济滞涨滞涨 石油危机石油危机 利率自由化利率自由化 管理浮动汇率管理浮动汇率LucasLucas批判批判Lucas(1976)Lucas(1976)、Sarge

11、t(1976)Sarget(1976)、Sims(1980)Sims(1980)卢卡斯批判的实质是对以凯恩斯主义为导向的宏观卢卡斯批判的实质是对以凯恩斯主义为导向的宏观计量经济模型的批判，也是对凯恩斯主义的质疑。计量经济模型的批判，也是对凯恩斯主义的质疑。卢卡斯批判并没有否定作为经济理论、数学和统计卢卡斯批判并没有否定作为经济理论、数学和统计学结合的计量经济学，也没有否定作为实证经济研学结合的计量经济学，也没有否定作为实证经济研究主流方法的计量经济学模型方法。究主流方法的计量经济学模型方法。4 4、经典计量经济学的基础地位、经典计量经济学的基础地位 经典模型作为一种实证经济研究方法的普遍适用经

12、典模型作为一种实证经济研究方法的普遍适用性性它所倡导的它所倡导的“经济理论、数学、统计学结合经济理论、数学、统计学结合”的本质；的本质；它所依赖的坚实的概率论基础；它所依赖的坚实的概率论基础；它能够实现的它能够实现的“利用现有的数据资料以提取关于经济利用现有的数据资料以提取关于经济如何运行的信息如何运行的信息”的功能；的功能；它所遵循的它所遵循的“关于经济活动的观察（即行为分析）关于经济活动的观察（即行为分析）关于经济理论的抽象（即理论假说）关于经济理论的抽象（即理论假说）建立总体回归建立总体回归模型模型获取样本观测数据获取样本观测数据估计模型估计模型检验模型检验模型应应用模型用模型”的研究步

13、骤。的研究步骤。经典单方程模型仍然是最具应用价值的模型经典单方程模型仍然是最具应用价值的模型AER 1984-2004年发表的计量经济学应用研究论文中，年发表的计量经济学应用研究论文中，经典单方程模型占经典单方程模型占80%。经典模型自身的改进与发展经典模型自身的改进与发展非线性模型非线性模型变参数模型变参数模型虚拟变量模型虚拟变量模型滞后变量模型滞后变量模型模型设定模型设定工具变量方法工具变量方法现代计量经济学是在经典计量经济学的基础上发现代计量经济学是在经典计量经济学的基础上发展起来的。展起来的。进入进入20世纪世纪70年代以后，现代计量经济学得到了发展。年代以后，现代计量经济学得到了发展

14、。作为现代计量经济学发展的导向原则，无非是两条：作为现代计量经济学发展的导向原则，无非是两条：一是使得计量经济学模型所揭示和描述的一是使得计量经济学模型所揭示和描述的“经济如何运行的信经济如何运行的信息息”与现实的经济运行实际更加吻合；与现实的经济运行实际更加吻合；二是为达到这个目的，如何在模型研究中充分利用二是为达到这个目的，如何在模型研究中充分利用“现有的数现有的数据资料据资料”。各种类型的现代计量经济学模型，都没有改变经典计各种类型的现代计量经济学模型，都没有改变经典计量经济学倡导和确立的量经济学倡导和确立的“经济理论、数学、统计学结经济理论、数学、统计学结合合”的本质、坚实的概率论基础

15、、的本质、坚实的概率论基础、“利用现有的数据利用现有的数据资料以提取关于经济如何运行的信息资料以提取关于经济如何运行的信息”的功能，以及的功能，以及所遵循的研究步骤。所遵循的研究步骤。三、基于计量经济学模型的数学基础而三、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学发展的现代时间序列计量经济学1 1、历史渊源及问题的提出、历史渊源及问题的提出 随机时间序列分析模型、时间序列计量经济学模随机时间序列分析模型、时间序列计量经济学模型和宏观计量经济学模型型和宏观计量经济学模型传统的随机时间序列分析模型：揭示时间序列自身的传统的随机时间序列分析模型：揭示时间序列自身的变化规律，例如自回归

16、模型（变化规律，例如自回归模型（AR）、移动平均模型）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（）、自回归移动平均模型（ARMA）等。）等。时间序列计量经济学模型：揭示不同时间序列之间的时间序列计量经济学模型：揭示不同时间序列之间的结构关系。结构关系。由于时间序列计量经济学模型以时间序列数据为样本，由于时间序列计量经济学模型以时间序列数据为样本，主要用于研究宏观经济变量之间的关系，一般将时间主要用于研究宏观经济变量之间的关系，一般将时间序列计量经济学模型等同于宏观计量经济学模型。序列计量经济学模型等同于宏观计量经济学模型。宏观计量经济学模型宏观计量经济学模型主要的渊源来自四个方面：一般均衡模

17、型、弗里希的主要的渊源来自四个方面：一般均衡模型、弗里希的关于经济周期模型、凯恩斯的通论对计量经济模关于经济周期模型、凯恩斯的通论对计量经济模型实施方面的指导，以及宏观经济理论基础尤其是消型实施方面的指导，以及宏观经济理论基础尤其是消费函数对宏观计量经济模型的基础引导。费函数对宏观计量经济模型的基础引导。20世纪初弗里希关于宏观计量经济模型的统计学基础世纪初弗里希关于宏观计量经济模型的统计学基础的分析，一直到哈维尔莫给出了宏观计量经济模型的的分析，一直到哈维尔莫给出了宏观计量经济模型的坚实的概率统计学基础，使得宏观计量经济学模型在坚实的概率统计学基础，使得宏观计量经济学模型在20世纪世纪30年

18、代至年代至60年代得到飞速发展。年代得到飞速发展。宏观计量经济学模型成为计量经济学模型最先应用的宏观计量经济学模型成为计量经济学模型最先应用的领域，弗里希、丁伯根、哈维尔莫、克莱因等无一不领域，弗里希、丁伯根、哈维尔莫、克莱因等无一不是从宏观计量经济学模型开始开展计量经济模型的应是从宏观计量经济学模型开始开展计量经济模型的应用研究。用研究。宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾模型数学基础之间的矛盾。经典计量经济学模型的数学基础是极限法则，即大数经典计量经济学模型的数学基础是极限法则，即大数定律和中心极限定理。定律和中心极限定

19、理。以独立随机抽样的截面数据为样本，如果模型设定是以独立随机抽样的截面数据为样本，如果模型设定是正确的，模型随机扰动项满足极限法则和由极限法则正确的，模型随机扰动项满足极限法则和由极限法则导出的基本假设，继而进行的参数估计和统计推断是导出的基本假设，继而进行的参数估计和统计推断是可靠的。可靠的。以时间序列数据为样本，时间序列性破坏了随机抽样以时间序列数据为样本，时间序列性破坏了随机抽样的假定，但是如果模型设定是正确的，并且所有时间的假定，但是如果模型设定是正确的，并且所有时间序列是平稳的，时间序列的平稳性替代了随机抽样假序列是平稳的，时间序列的平稳性替代了随机抽样假定，模型随机扰动项仍然满足极

20、限法则。定，模型随机扰动项仍然满足极限法则。宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾模型数学基础之间的矛盾。用统计数据构造的时间序列大都是非平稳的，那么采用统计数据构造的时间序列大都是非平稳的，那么采用经典计量经济学模型方法的数学基础被破坏。用经典计量经济学模型方法的数学基础被破坏。如何以非平稳时间序列为样本，构建揭示宏观经济变如何以非平稳时间序列为样本，构建揭示宏观经济变量之间结构关系的计量经济学模型，以此为导向，现量之间结构关系的计量经济学模型，以此为导向，现代时间序列计量经济学应运而生。代时间序列计量经济学应运而生。2 2

21、、现代时间序列计量经济学的核心内容、现代时间序列计量经济学的核心内容 格兰杰（格兰杰（W.J.Granger）的贡献）的贡献通过模拟试验发现，完全无关的非平稳时间序列之间通过模拟试验发现，完全无关的非平稳时间序列之间可以得到拟合很好但毫无道理的回归结果。就是著名可以得到拟合很好但毫无道理的回归结果。就是著名的的“伪回归伪回归”（Spurious Regression）。）。进一步研究发现，如果非平稳时间序列之间的线性组进一步研究发现，如果非平稳时间序列之间的线性组合所形成的新的序列是平稳的，那么它们之间的回归合所形成的新的序列是平稳的，那么它们之间的回归关系是真实的，称它们之间产生了关系是真实

22、的，称它们之间产生了“协整协整”（cointegration)，这种真实的回归关系就是由协整，这种真实的回归关系就是由协整方程描述的长期均衡模型。方程描述的长期均衡模型。同时，如果变量之间存在协整，则它们间的短期非均同时，如果变量之间存在协整，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。衡关系总能由一个误差修正模型表述。The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2003 for methods of analyzing economic time series with common

23、trends(cointegration)Clive W.J.GrangerUK代表性论文代表性论文Granger,C.W.J.and Newbold,P.:1974,Spurious regressions in econometrics,Journal of Econometrics 2,111-120.通过试验发现完全无关的非平稳变量之间可以得到很通过试验发现完全无关的非平稳变量之间可以得到很好的，但是毫无道理的回归结果。好的，但是毫无道理的回归结果。代表性论文代表性论文Engle,R.F.and Granger,C.W.J.:1987，Co-integration and Error

24、Correction:Representation,Estimation and Testing,Econometrica 55:251-276.如果非平稳时间序列之间的线性组合所形成的新的序如果非平稳时间序列之间的线性组合所形成的新的序列是平稳的，那么它们之间的回归关系是真实的。称列是平稳的，那么它们之间的回归关系是真实的。称它们之间产生了协整。它们之间产生了协整。现代时间序列计量经济学模型理论方法的核心内现代时间序列计量经济学模型理论方法的核心内容：容：对时间序列进行平稳性检验（单位根检验，对时间序列进行平稳性检验（单位根检验，unit root test）；）；对存在均衡关系的非平稳时间

25、序列进行协整检验；对存在均衡关系的非平稳时间序列进行协整检验；建立描述变量间长期均衡关系的长期均衡模型和描述建立描述变量间长期均衡关系的长期均衡模型和描述变量间短期非均衡关系的误差修正模型（变量间短期非均衡关系的误差修正模型（ECM,Error Correction Model）。3 3、对现代时间序列计量经济学模型的批评、对现代时间序列计量经济学模型的批评 从模型设定理论上讲，它是属于从模型设定理论上讲，它是属于“数据关系导向数据关系导向”。古扎拉蒂：古扎拉蒂：“从逻辑上说，一个统计关系式，不管多从逻辑上说，一个统计关系式，不管多强或多么有启发性，本身不可能意味着任何因果关系。强或多么有启发

26、性，本身不可能意味着任何因果关系。要谈因果关系，必须来自统计学之外，诉诸先验的或要谈因果关系，必须来自统计学之外，诉诸先验的或者理论上的思考。者理论上的思考。”如果不能正确认识现代时间序列计量经济学模型的如果不能正确认识现代时间序列计量经济学模型的“数据关系导向数据关系导向”，误将必要条件作为充分条件，无论，误将必要条件作为充分条件，无论单位根检验和协整检验多么精确，赖以建立的模型在单位根检验和协整检验多么精确，赖以建立的模型在经济上也是没有意义的。经济上也是没有意义的。协整方程和均衡方程的区别协整方程和均衡方程的区别。四、基于研究对象和数据特征而发展的四、基于研究对象和数据特征而发展的微观计

27、量经济学微观计量经济学1 1、微观计量经济学产生的问题背景、微观计量经济学产生的问题背景 微观计量经济学产生的问题背景微观计量经济学产生的问题背景 随着经济、社会的发展，人们越来越关注家庭、个人随着经济、社会的发展，人们越来越关注家庭、个人等微观主体的决策问题，计量经济学由宏观领域向微等微观主体的决策问题，计量经济学由宏观领域向微观领域扩张，是一个必然趋势。观领域扩张，是一个必然趋势。宏观计量经济学模型依赖于由统计得到的宏观时间序宏观计量经济学模型依赖于由统计得到的宏观时间序列数据，而微观计量经济学模型依赖于调查得到微观列数据，而微观计量经济学模型依赖于调查得到微观数据，所以微观计量经济学的发

28、展必须以大量的微观数据，所以微观计量经济学的发展必须以大量的微观数据为条件。数据为条件。微观计量经济学产生的问题背景微观计量经济学产生的问题背景 微观数据表征家庭、个人等微观主体的决策行为，问微观数据表征家庭、个人等微观主体的决策行为，问题多种多样，数据的特征也各不相同，很难满足经典题多种多样，数据的特征也各不相同，很难满足经典计量经济学模型对数据的要求，所以就必然要发展不计量经济学模型对数据的要求，所以就必然要发展不同于经典计量经济学模型的模型理论与方法。同于经典计量经济学模型的模型理论与方法。微观主体数量众多，只有依赖于大样本建立的计量经微观主体数量众多，只有依赖于大样本建立的计量经济学模

29、型才能够揭示微观主体决策行为的一般规律，济学模型才能够揭示微观主体决策行为的一般规律，而大样本对计算技术和计算机的运算能力提出了新的而大样本对计算技术和计算机的运算能力提出了新的要求。要求。微观计量经济学模型理论微观计量经济学模型理论正是在这些问题的导向正是在这些问题的导向下产生与发展的。下产生与发展的。或者更简明地说，微观计量经济学是基于研究对象和或者更简明地说，微观计量经济学是基于研究对象和表征研究对象的数据特征而发展的。表征研究对象的数据特征而发展的。20世纪世纪70年代以来，以托宾（年代以来，以托宾（J.Tobin）、赫克曼（）、赫克曼（）和麦克法登（）为代表的经济学家正是通过解决微观

30、和麦克法登（）为代表的经济学家正是通过解决微观计量经济学的模型设定和估计问题，而对计量经济学计量经济学的模型设定和估计问题，而对计量经济学的发展做出了重要贡献。的发展做出了重要贡献。2 2、微观计量经济学模型的类型、微观计量经济学模型的类型 受限数据被解释变量模型受限数据被解释变量模型(Model with Limited Dependent Variable)选择性样本模型选择性样本模型(Selective Samples Model)截断（截断（Truncation）归并（归并（Censored）持续时间被解释变量模型（持续时间被解释变量模型（Model for Duration Data

31、）The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000 for his development of theory and methods for analyzing selective samples”James J Heckman USA代表性获奖论文代表性获奖论文“Shadow Prices,Market Wages and Labour Supply”,Econometrica 42(4),1974,P679-694 发现发现并提出并提出“选择性样本选择性样本”问题问题。“Sample

32、Selection Bias as a Specification Error”,Econometrica 47(1),1979,P153-161证明了偏误的存证明了偏误的存在并提出了在并提出了Heckman两步修正法。两步修正法。离散数据被解释变量模型（离散数据被解释变量模型（Model with Discrete Dependent Variable）离散选择模型（离散选择模型（Discrete Choice Model）一般离散选择模型一般离散选择模型 嵌套离散选择模型嵌套离散选择模型(Nested)排序离散选择模型排序离散选择模型(Ordered)计数数据模型（计数数据模型（Model

33、 for Count Data）The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences inMemory of Alfred Nobel 2000 for his development of theory andmethods for analyzing discrete choiceDaniel L McFaddenUSA代表性获奖论文代表性获奖论文“Conditional Logit Analysis of Qualitative Chioce Behavior”,Frontiers of Econometrics,Academic Press.197

34、4经济理论与计量经济方法的结合经济理论与计量经济方法的结合“The Measurement of Urban Travel Demand”,Journal of Public Economics 3,1974，P303-328 离散选择模型的成功应用离散选择模型的成功应用五、基于充分利用数据信息而发展的面五、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学板数据计量经济学1 1、面板数据计量经济学的产生、面板数据计量经济学的产生 面板数据面板数据（Panel Data）综合了横截面数据和时）综合了横截面数据和时间序列数据，同时反映了空间和时间两个维度的间序列数据，同时反映了空间和时间两个维度的经

35、验信息，如果以它们为样本构建计量经济学模经验信息，如果以它们为样本构建计量经济学模型，其功能和质量必然会超过单独的横截面样本型，其功能和质量必然会超过单独的横截面样本和单独的时间序列样本。和单独的时间序列样本。面板数据计量经济学面板数据计量经济学正是基于数据信息的充分利正是基于数据信息的充分利用而产生和发展的。用而产生和发展的。面板数据（面板数据（Panel Data）和混合数据（和混合数据（Pooled Data）。）。2 2、面板数据计量经济学模型的特征、面板数据计量经济学模型的特征 与截面数据模型相比较，面板数据模型的优点与截面数据模型相比较，面板数据模型的优点 面板数据可以显示个体（包

36、括个人、家庭、企业、地面板数据可以显示个体（包括个人、家庭、企业、地区或国家）之间存在差异，而截面数据模型不能有效区或国家）之间存在差异，而截面数据模型不能有效反映这种差异。反映这种差异。面板数据模型能够更好地研究动态调节。截面分布看面板数据模型能够更好地研究动态调节。截面分布看上去相对稳定但却隐藏了许多变化，面板数据由于包上去相对稳定但却隐藏了许多变化，面板数据由于包含较长时间，能够揭示解释变量对被解释变量的较为含较长时间，能够揭示解释变量对被解释变量的较为复杂的影响，能够更好地识别和度量纯横截面数据所复杂的影响，能够更好地识别和度量纯横截面数据所不能发现的影响因素。不能发现的影响因素。相对

37、于纯横截面数据而言，面板数据能够构造和检验相对于纯横截面数据而言，面板数据能够构造和检验更复杂的行为模型。更复杂的行为模型。面板数据的重要特点之一是可以减少变量之间多重共面板数据的重要特点之一是可以减少变量之间多重共线性的困扰。线性的困扰。3 3、面板数据计量经济学模型的类型、面板数据计量经济学模型的类型 按照不同的规则分类按照不同的规则分类由于面板数据模型是截面数据模型的扩展，所以凡是由于面板数据模型是截面数据模型的扩展，所以凡是截面数据模型体系中具有的模型类型，面板数据模型截面数据模型体系中具有的模型类型，面板数据模型体系中同样具有。可以将面板数据模型分为经典面板体系中同样具有。可以将面板

38、数据模型分为经典面板数据模型、动态面板数据模型、选择性样本面板数据数据模型、动态面板数据模型、选择性样本面板数据模型、面板数据离散选择模型、面板计数数据模型等。模型、面板数据离散选择模型、面板计数数据模型等。由于面板数据可以揭示不同的个体效应，所以可以按由于面板数据可以揭示不同的个体效应，所以可以按照是否和如何揭示个体效应将面板数据模型分为无个照是否和如何揭示个体效应将面板数据模型分为无个体效应模型、个体变截距模型和个体变系数模型。体效应模型、个体变截距模型和个体变系数模型。按照不同的规则分类按照不同的规则分类按照个体效应的确定变化和随机变化，将个体变截距按照个体效应的确定变化和随机变化，将个

39、体变截距模型分为个体确定效应变截距模型和个体随机效应变模型分为个体确定效应变截距模型和个体随机效应变截距模型，将个体变系数模型分为个体确定效应变系截距模型，将个体变系数模型分为个体确定效应变系数模型和个体随机效应变系数模型。数模型和个体随机效应变系数模型。模型设定检验成为面板数据计量经济学模型理论体系模型设定检验成为面板数据计量经济学模型理论体系的重要组成部分。的重要组成部分。六、基于非设定的结构关系而发展的非六、基于非设定的结构关系而发展的非参数计量经济学参数计量经济学非参数模型（无参数、半参数模型）非参数模型（无参数、半参数模型）（Nonparametric and Semiparamet

40、ric Models）参数模型与非参数模型。参数模型与非参数模型。完全非参数模型与半参数模型。完全非参数模型与半参数模型。单方程模型和联立方程模型。单方程模型和联立方程模型。随机设定模型和固定设定模型。随机设定模型和固定设定模型。估计方法估计方法非参数模型的两大类估计方法：局部逼近（权函数方非参数模型的两大类估计方法：局部逼近（权函数方法）、整体逼近（级数估计）。法）、整体逼近（级数估计）。主要是权函数估计，最常见的权函数估计是核估计和主要是权函数估计，最常见的权函数估计是核估计和局部线性估计。局部线性估计。目前研究的重点仍然是估计方法及其性质（例如半参目前研究的重点仍然是估计方法及其性质（例

41、如半参数模型的估计、级数估计、联立方程非参数模型的估数模型的估计、级数估计、联立方程非参数模型的估计、窗宽、边界点等）。计、窗宽、边界点等）。非参数计量经济学模型应用的局限非参数计量经济学模型应用的局限随着解释变量维数的增加，非参数估计的精确度急剧随着解释变量维数的增加，非参数估计的精确度急剧下降，即所谓下降，即所谓“维数的诅咒维数的诅咒”（curse of dimensionality）；）；在多维解释变量的条件下，非参数估计在直观地说明在多维解释变量的条件下，非参数估计在直观地说明和解释结果方面存在固有的困难；和解释结果方面存在固有的困难；非参数模型不能外推（非参数模型不能外推（extra

42、polation），因而在预测），因而在预测和政策分析中存在明显不足；和政策分析中存在明显不足；非参数模型难于施加限制条件。非参数模型难于施加限制条件。七、现代计量经济学模型体系的分解与七、现代计量经济学模型体系的分解与综合综合现代计量经济学的各个分支是以问题为导向，在现代计量经济学的各个分支是以问题为导向，在经典计量经济学模型理论的基础上，沿着经典计量经济学模型理论的基础上，沿着“分解分解”的方向发展成为相对独立的模型理论体系。的方向发展成为相对独立的模型理论体系。为了解决宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经为了解决宏观经济时间序列的非平稳性与经典计量经济学模型数学基础之间的矛盾，发展了现

43、代时间序列济学模型数学基础之间的矛盾，发展了现代时间序列计量经济学；计量经济学；为了适应扩张了的研究对象和表征研究对象的数据特为了适应扩张了的研究对象和表征研究对象的数据特征，发展了微观计量经济学；征，发展了微观计量经济学；为了解决参数模型设定的困难和普遍存在设定误差问为了解决参数模型设定的困难和普遍存在设定误差问题，发展了非参数计量经济学；题，发展了非参数计量经济学；为了充分利用反映了空间和时间两个维度的经验信息，为了充分利用反映了空间和时间两个维度的经验信息，发展了面板数据计量经济学。发展了面板数据计量经济学。在交叉与综合的方向上产生了现代计量经济学理在交叉与综合的方向上产生了现代计量经济学理论方法的前沿。论方法的前沿。