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关于计量经济学方面论文范文,与计量经济学局限性相关论文答辩
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临经济研究中价值判断理念的计量化问题.计量经济学模型语言对经济现实的表述是建立在表示现实经济活动结果数据的概率分布假定基础之上的,模型语言对经济现实中不可度量的社会关系、政策和心理等价值理念的处理是通过主观假定赋值或虚拟变量来完成的.从一定程度上来说,计量经济学模型语言对价值判断的这种表述稍显随意、主观,是不精确的；此外,很多价值判断理念难以通过统计语言或概率分布来表述.因此,计量经济学模型语言存在着价值判断理念计量化的问题.经济研究是以人及其构成社会的经济活动与关系为核心的,而这种社会经济关系的表述不仅是“量”的统计,还包括“质”的描述.计量经济学模型语言对经济现实的解释与描述是通过变量与现实经济因素的映射来完成的,因此,模型对经济现实的解释是建立在模型方程涵盖待解释经济变量这一前提之上的.那么就产生了一个问题,模型是否可以包含所有经济因素,也就是经济因素都可以通过适当量化的形式纳入模型语言的表述范围吗?答案是否定的.很多宏观计量经济学模型中的政策、环境因素以及微观计量模型中的心理因素,都很难一一映射为计量模型中等价的变量形式.虽然虚拟变量是一种选择方式,但现代计量经济学中的虚拟变量通常是简单的“二进制”（0,1）,这种“是与否”的极端表述方式很难精确描述经济现实的渐变过程与渐变效应.此外,即便勉强将价值判断理念通过主观赋值的变量进行计量化,还存在现实经济因素与观测数据统计方式的非“一一映射”问题.很多模型表达的变量或符号在现实经济中有多个对应统计方式,而每种方式的选取都代表着不同的样本数据,有时甚至会影响到模型的估计结果.如探讨外商直接投资与中国经济增长的关系时,涉及到国家开放程度这一政策理念及其模型对应变量的选取.究竟用什么代表开放程度,现实中选取模型样本数据时就涉及一个选择的问题,有的研究者将年进出口贸易总额的GDP占比作为一国开放程度的度量标准,有的将对外政策的颁布作为开放程度的度量.这种变量的选取通常以模型的估计结果是否更优作为条件,可以说这种选取模式是稍显主观随意的,并不具备严格的科学性.
其次,计量经济学模型语言难以完全取代经济学表述中的自然语言,一元的模型语言难以对经济学进行全面、充分表述.第一,能够表述经济世界的是语言性的词语而不是人为创造的符号、模型,计量经济学的模型语言并不比自然语言更接近经济现实,同时,经验实证的模型语言所描述的逻辑建构具有其本身的局限,不能完全取代经济学自然语言的使用.虽然计量经济学模型语言中的数学公式与统计推断过程本身也是一种话语,但这种“话语”本身也有语言问题,爱因斯坦指出,“就数学定律指涉现实而言,它们并不确定；就其确定性而言,他们并不指涉现实”.数学哲学的观点展示出数学、统计的模型语言,作为一种经济学研究语言,其所构建的“经济世界”并不比自然语言的更准确,也不比自然语言的更接近现实世界.第二,人们生活的世界是词语的世界而非函数的世界,对语言最重要的沟通与交流功能来说,经验实证的计量经济学模型语言作为交际语言并不具备足够的充分性.虽然其在统计推断与函数符号表达上具有严谨性与便利性,并因此一定程度上体现了其科学性,但对于语言最为重要的交际功能,计量经济学模型语言并未表现出任何超越其他语言范式的优势,尤其是在与公众交流时[9].用函数与符号表达的数学语言是自然科学的通用语言,“对自然科学家而言,它就像过去拉丁语对学者一样,而对许多经济学家来说它不幸是希腊语”[10],因之其模型方程与符号的表达范式可能更容易使人们感觉它只想通过深奥的数学让人肃然起敬,而不是更有助于交流.
还有一个不得不说的问题,不论计量经济学模型语言多么严谨、精确,也不可能做到对完整社会关系进行精确表述,这取决于计量经济学模型设定的非精确性与局部性,因为任何模型都不可能把整个社会复杂多面的关系全部纳入模型体系,无论从技术层面来说还是从方法论层面来说,这是不现实也是不可能实现的.
三、计量经济学的数理基础：非精确数量关系的度量
由于计量经济学以概率和统计作为其学科的数理基础,其结论是基于样本数据（总体样本的一部分）的推断做出的,而非真实的针对总体样本进行的精确运算,因而其结论并非是确定的、精确的.而计量经济学中以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性、概率约化（ProbabilisticReduction,PR）方法下统计推断的非确定性,都导致了计量经济学度量精确数量关系上的局限.
1以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性
由于观测值很少是现实经济中经济变量的真实值,因此随机模型的存在具有较为重要的作用.
当我们说理论或模型是正确的时候,表示现实世界和理想世界是完全一致的.很多人都认为,即使我们认为理论或模型是正确的,两个世界也不可能是完全一致的（如观测误差、非理性行为）,因此人们建立随机模型,来表示这种“一致”的随机性.如果认为观测值和真实值的误差是处于正态的随机分布,即这种“一致”本身就是模型的随机因素.但随机模型本身由于其概率基础的非精确性以及两类前提假定的不对称性,使其模型检验的逻辑基础受到质疑；同时其概率基础的随机性,也严重削弱了随机模型的可靠性与精确性.首先,以概率为基础的随机检验的不对称性.计量经济学的证伪或检验需要逻辑依据,随机检验在逻辑上具有非对称性,这种非对称性源于对标准逻辑的构建,即对于给定的一系列假定,我们能逻辑性地得出一系列结论：①如果所有的前提都为真（在某种意义上）,那么所有的结论也都为真（同样的意义上）,这是必然的.②如果任何一个结论是错误的（同样意义上的）,那么给定系列的前提假设中至少一个是错误的——但我们不能确定哪一个是错误的（多于一个的时候）,也不知道有多少个是错误的,因为可能所有的都是错误的.③如果存在任何一个错误的前提,我们不能排除结论中可能有正确的结论,这是必然的.④如果结论中有一个是正确的,给定系列假设中的任何一个都有可能是错的.这里我们可以说,如果正确运用逻辑,那么前提的正确性可以传递到结论上（假设到预测）,而结论的正确性却不一定能传递到前提上,这里存在一个明显的不对称性.同样,对结论的证伪可以至少传递到前提上（一个）,但对前提的证伪却不能传递到结论（除非结论与前提一样）.计量经济学的随机检验是建立在通过对结论（根据经济理论、数据建立的模型）的证伪进而证伪前提（经济理论假说）的逻辑基础上的,而逻辑不对称性则削弱了这一检验的逻辑基础.
其次,以概率为基础的随机检验的相对性与非精确性.这里用简单的线性模型来探讨随机模型检验的相对性与非精确性问题.假设线性的两个变量,C等于a+bY的每个观测值允许有10%的误差,通过式（1）和式（2）两个观测值,可以通过方程确定a和b的值,即进而通过确定系数的方程与Y3来确定C3的值,得出C3的计算值和观测之间的误差为17%,超出通常10%的标准.
实际上C与Y的观测值可能与其真实值有10%的偏差,而对于第三个观测值C3,其计算值和观测值之间可能有大到17%
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