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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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方程.均衡方程描述经济体中所有经济变量之间长期的稳定关系,是一个整体概念,其所涉及的时间序列变量（如果样本数据是时间序列数据的话）是经济体中所有影响因素的,是完全的而不是仅仅给定的；协整方程表达的虽然也是长期均衡关系,但其描述的仅是协整方程中包含的变量关系,是局部概念,是不完整的,因而方程中的协整系数也不是变量之间关系的真实反映,因为它是不完全的回归系数.协整方程与均衡方程的关系实质上也是某种“一般”与“特殊”的问题,基于协整方程的模型也可以称之为“特殊模型”,而基于均衡方程的模型也可称之为“一般模型”,若非经过均衡方程约化得出的（根据建模目的随意设定的）协整方程,其与均衡方程是有较大偏差的,将这样的协整方程误认为均衡方程,并将其回归系数描述为潜在的真实经济关系,则是对经济现实的扭曲.计量经济学模型方法应处理好“一般”与“特殊”的关系,对两者的不当认识与处理,会导致模型分析结论的不可靠性.这里需要注意的是完全实用主义的“特殊”,即不对现实经济做全面的观测,仅根据研究目的设立“特殊模型”,一旦通过检验就到此为止；或仅仅不能通过检验时才逐个增加解释变量,只增加到通过检验为止.这样得到的模型并不具有统计与经济上的双重意义,也使计量经济学的经济分析与科学方法相背离,并渐行渐远.
五、计量经济学的模型功用：计量经济学局限性的外在体现
当前经济危机导致的对计量经济学的重新审视,其中最具争议的就是计量经济学的模型功用.本质上来说,计量经济学模型功用的局限是计量经济学局限性的外在表现.作为一门可靠而非精确的科学,计量经济学的科学性是相对的而非绝对的,这决定了计量经济学模型也非万能的,其在理论检验、变量预测和经济结构关系表述上都有不同程度的局限性.
1计量经济学模型理论检验功用的局限
计量经济学通过对理论进行建模并通过检验模型来检验理论,模型设定是检验理论的关键.因为不论建立随机模型还是非随机模型,模型都要比待检验的理论本身更为具体.为了经验检验的足够确切（现实）,总是需要对模型添加进去进一步的假设,以使其适用于特定的经济事件和数学方程[15].如回归方程应该是线性的还是二次型,观测值中可能包含的随机误差成分,方程中可允许的误差是多少,结论的经济意义.而要解决这些问题就要为模型设定假设条件.
计量经济学的模型是由两部分构成：理论本身和为设定解释理论的方程而附加的假设[16]：①构成理论本身的一系列的行为假设,C等于F（Y）.②关于上述理论表述关系的简化的行为假设：C等于a+bY,其中a为正,b介于0和1之间.模型是两个系列假设的统一,经济研究是假定这两部分假设都是为真的,并通过对现实数据的应用来推导出第二个假设方程的系数.那么这里就存在两个问题：
第一,反驳一个根据理论建立的模型是否就能反驳该理论?答案是否定的.这是因为在计量经济学模型建立的过程
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第二,检验根据一系列理论建立起来的模型是否就能检验理论?答案也是否定的,这里存在一个逻辑上的不一致性.模型是两个或两个以上理论假设的统一,这意味着逻辑上的不对称性,即一旦理论的预测被证伪,我们不知道究竟是理论本身的基本假设出现问题,即第一部分,还是附加假设出现问题,即第二部分.这挑战了建立模型就是为了检验理论的观点.如果想通过模型的经验检验证明理论是错误的,那么就要证明该理论的所有可能模型都是错误的,这和波普所说的需要“证实所有的天鹅都是白色的”[17]很类似,在逻辑上是不可能的.由于对理论建模有无数种方式,排除误差的可能性,只有每个理论建立的模型预测都导致至少一个错误结论的时候,才能证明理论本身至少一个基本假设是错误的.但由于每个特定模型都有特定的附加假设,只有通过证明所有这些附加假设都是正确的,排除第二部分是错误的可能性,才能得出第一部分,也就是理论的基本假设是错误的,但这在现实中是难以做到的.从这个角度来说,通过对理论建立模型,进而对模型经验检验来对理论进行证伪是很困难的.
2计量经济学模型变量预测功用的局限
计量经济学模型方法缘起自宏观经济的短期预测,在计量经济学的发展历程中,也不乏成功预测的例子.预测成为计量经济学模型的一个主要功用,也是判定模型的一个重要标准.但随着经济现实的复杂化,计量经济学预测的精确性受到严重质疑,显示出其模型预测功用一定程度上的局限.
首先,从其学科方法论基础上来看,计量经济学学科并非如劳森所说的寻找覆盖法则（事物之间恒定联系的规律性）的科学.计量经济学也难以达到卡特赖特所期望的构建封闭系统进而测度精确覆盖性法则的层次.而成功预测的前提与基础就是对“覆盖性的法则”的探寻,即对潜在的社会—经济结构、选择结构以及因果机制的精确法则机制的探索.计量经济学只是对经济现实中潜在的、不明显的规律的可能表达,而且即便是“不明显的规律”,也是基于样本的.预测是对于样本外的、尚未发生的经济活动进行的,这种基于样本内知识进行的样本外预测,本身就具有不确定性；同时伴随着经济现实的复杂、多变以及很多不可知因素,预测的非精确性难以避免.
其次,从学科性质上来看,计量经济学模型方法也不是探寻因果机制的精确科学方法.计量经济学是数学、统计学与经济学的结合,其对因果机制的探寻在其模型方法中是以概率或分布函数体现出来的.概率分布假定是统计分析的前提与基础,然而现实经济数据很难严格服从正态分布,因而基于正态分布假定估计出的结构关系并不是全然精确的.同时计量经济学可控实验的缺失,更加剧这种不可靠性.建立在不可靠因果机制基础上的变量关系,难免会在一定程度上影响其预测结论的准确性.
最后,从现实经验数据的非稳定性与数据生成过程的非同质性上来看,一方面,经验数据难以满足统计分析的前提假定要求,进而损害其统计充分性；另一方面,结构参数的不稳定性又进一步加剧了预测的不精确性.正是基于这一点,任
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