計量經(jīng)濟學(xué)模型使用中的常見問題剖析論文
摘要：建立計量經(jīng)濟建模的目的就是用來模擬現(xiàn)實，以達到經(jīng)濟分析。政策測定。預(yù)測與決策。理論的實證與檢驗等多角度的使用需求。然而在現(xiàn)實的應(yīng)用中卻存在著許多的不恰當使用問題，主要表現(xiàn)為模型不檢驗。甚至未通過檢驗就使用的問題。這些不恰當?shù)氖褂弥饕菍δＰ图敖９ぞ叩睦斫馄畹仍蛟斐傻摹Ｈ绻患右灾匾�，不但達不到經(jīng)濟分析的目的，甚至會誤導(dǎo)后續(xù)的研究，以及錯誤的決策，還會造成重大的經(jīng)濟損失。
關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟模型；模型檢驗；模型應(yīng)用；協(xié)整檢驗。
計量經(jīng)濟模型是對復(fù)雜的現(xiàn)實進行抽象和簡化的有效工具。其將社會經(jīng)濟活動的主要關(guān)系以方程式的形式表達，讓使用者一目了然。同時，這些主要關(guān)系往往都是經(jīng)濟社會問題的主要矛盾的反映。所以一個好的模型就應(yīng)該反映出這些問題產(chǎn)生的因果關(guān)系，根據(jù)這些因果關(guān)系就可以有依據(jù)的制定政策和計劃方案，提高我們的管理效率。然而在現(xiàn)實的模型使用中，卻存在著很多的問題，本文將就模型使用中常見的問題剖析如下：
一、對模型的理解及其使用偏差。
在學(xué)生的論文答辯或中期的檢查中，經(jīng)常會遇到為什么不在文章的某處建個模型？或者是我想在某處建個模型該怎么做？甚至某些高校的論文規(guī)范中要求論文中都要包含模型才能及格等等問題。產(chǎn)生這類問題的原因，就是對模型一詞的理解偏差，即認為模型就是一個方程式，所以在文章的某處加入表明某種關(guān)系的方程式就算是建模了。這種錯誤可能產(chǎn)生的后果就是局部的關(guān)系與全局系統(tǒng)是否恰當問題。即局部的關(guān)系在全局中是否真的起作用并沒有得到實證，甚至是局部關(guān)系與全局的關(guān)系相矛盾。如果在論文寫作的制度規(guī)范中要求有模型，則這種制度規(guī)范必然會引起學(xué)生們對模型理解上的偏差。這種偏差不但會迅速擴大，還會很容易導(dǎo)致大量的形而上學(xué)式的分析結(jié)果。
我們所寫的任何一篇學(xué)術(shù)研究類的論文，都可以看做是一個模型，或者是更大模型中的局部細化。即使你沒有使用模型一詞，也沒有想構(gòu)建什么模型，你都避不開文章的框架和對現(xiàn)實的各類描繪�，F(xiàn)實屬于客觀的存在，你的描繪就是對現(xiàn)實存在的抽象縮影，這種抽象就屬于建模。只不過你使用的是語言描述，并非方程式而已。現(xiàn)代意義上的計量經(jīng)濟模型，是以方程式（組）加殘差的形式構(gòu)成的。往往是復(fù)雜的社會經(jīng)濟問題的簡化描述，它應(yīng)該是論文的核心，而論文的其他部分則是對模型解釋、鋪墊、基礎(chǔ)說明等內(nèi)容。
二、建模理論的恰當性。
任何一個模型的構(gòu)建都有著其觀察視角，及其理論或經(jīng)驗依據(jù)。只有你依據(jù)的理論符合現(xiàn)實時，你才能得到有代表性的有效模型。這種有效性在模型的使用階段主要表現(xiàn)為預(yù)測性誤差很小。這一點在現(xiàn)實的模型使用中是很難做到的，主要原因如下：
首先，我所依據(jù)的理論經(jīng)驗，多是盲人摸象式的觀察和感受得到的。這種有偏感受的代表性，自然要影響到模型的質(zhì)量。由于西方主流經(jīng)濟學(xué)的形式化片面發(fā)展，使得其經(jīng)濟理論很難符合我國的現(xiàn)實，其解釋力也很有限，而我們的很多學(xué)者又以學(xué)習和借鑒西方理論來構(gòu)建模型，所以這是目前的大量模型無效的根本原因。
其次，計劃經(jīng)濟的實驗性道路的失敗，社會主義市場經(jīng)濟的初建時間不長。還有很多理論和猜想需要實踐的檢驗。在沒有實踐檢驗之前，我們的猜想所產(chǎn)生的任何偏差都會引起模型的無效。
三、對現(xiàn)實觀察的恰當性。
統(tǒng)計觀察數(shù)據(jù)是決定模型有效的另一個重要因素，即在模型的初步設(shè)計后，我們多會感覺到觀察數(shù)據(jù)的短缺，于是會產(chǎn)生很多獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)途經(jīng)，進而就會產(chǎn)生一系列的數(shù)據(jù)代表性問題。這在論文寫作中又是普遍存在的較嚴重的問題，其具體的表現(xiàn)及成因可能有如下幾個方面：
第一，有相當一部分論文采取以相關(guān)數(shù)據(jù)來替代實證所需的觀察數(shù)據(jù)，而已有數(shù)據(jù)的代表性就成為模型有效與否的主要問題。由于已有數(shù)據(jù)多是國家統(tǒng)計局的公開信息，因此很多模型的內(nèi)涵不同，實證的結(jié)果卻都很相近，甚至模型的經(jīng)濟意義都變了味道。
第二，有部分論文采取了自己組織問卷或采訪等方式來獲取所需數(shù)據(jù)。這是值得提倡的做法，但是由于觀察范圍的有限，很難獲得會面有代表性的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。進而使得模型也不具有代表性了。
四、模型應(yīng)用的條件及其恰當性。
反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象的系統(tǒng)性模型很多，常見的模型及其應(yīng)用條件是人們經(jīng)常忽略的問題，現(xiàn)總結(jié)如下：
第一，最簡單和最常用的系統(tǒng)模型就是期望值為零，方差為固定常數(shù)的隨機干擾系統(tǒng)。它是計量經(jīng)濟模型的重要組成部分，建模過程中以殘差的方式出現(xiàn)。如果模型中的解釋變量能夠很好的解釋被解釋變量的話，則殘差將是零均值、同方差、無自相關(guān)的平穩(wěn)變化的隨機干擾子系統(tǒng)。否則，殘差將表現(xiàn)出存在異方差或自相關(guān)等嚴重問題。
第二，對社會經(jīng)濟現(xiàn)象的動態(tài)規(guī)律的研究，可以通過自相關(guān)、偏自相關(guān)、互相關(guān)等函數(shù)的分布特征，來確定計量經(jīng)濟模型中各變量的滯后階數(shù)。即當某變量的自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而偏自相關(guān)函數(shù)表現(xiàn)為 P 階截尾的特征時，則說明該變量為 P 階自回歸過程 AR（P）；如果某變量的自相關(guān)函數(shù)是 Q 階截尾的，而偏自相關(guān)函數(shù)卻是拖尾的，則該變量為 Q 階移動平均過程 MA（Q）；如果一個變量的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)都是截尾的或都表現(xiàn)為拖尾的特征時，則該變量就是自回歸移動平均過程 ARMA（P，Q）。在回歸模型中如果被解釋變量是自回歸過程，則該模型就叫做自回歸模型 ARM；如果解釋變量是自回歸過程，則該模型叫做分布滯后模型 DLM；如果兩者都是自回歸過程，該模型就叫做自回歸分布滯后模型 ADLM。ADLM 的分布滯后階數(shù)可以通過互相關(guān)系數(shù)的階數(shù)，或格蘭杰因果檢驗等方法來分析判斷。
五、模型的估算和檢驗的恰當性。
模型的估算和檢驗多是采用固定的程序進行的，其中的算法、應(yīng)用條件、使用原則等方面的不恰當使用，或者根本不進行檢驗等情況的廣泛存在，使得模型的有效性大大減弱。常見錯誤的主要表現(xiàn)如下：
�。ㄒ唬]有進行各類檢驗或檢驗內(nèi)容不全面的問題。
在上期有關(guān)計量模型的檢驗知識介紹中，我們將對模型的檢驗分為四類，其中的絕大多數(shù)檢驗都是要做的。而我們會看到很多不做檢驗就使用的模型，這在科學(xué)研究中是很避諱的事情，然而這種避諱卻是目前很容易出現(xiàn)問題。模型構(gòu)建中的某些檢驗是必須要做的，如變量的顯著性檢驗、殘差的異方差性和自相關(guān)性檢驗等等都是不能缺省的。
�。ǘ┠Ｐ凸浪闵系闹饕獑栴}。
目前在計量建模中的估算方法很多，尤其是機器學(xué)習思想引導(dǎo)下，新的人工智能研究所得到估算方法更多。而這些算法所產(chǎn)生的偏差及隨機干擾性的誤差，多數(shù)是不可控制的。其中經(jīng)過證明的最佳線性無偏估計很少，很多方法需要逐步修正來完善。而這一完善過程需要收斂集中才有意義。可在實際建模中，卻存在著大量的只適合內(nèi)插預(yù)測，不適合外推預(yù)測的估算模型。
如大量的存在條件異方差、自相關(guān)的各類模型，以及向量自回歸的、兩點法、三點法、指數(shù)平滑和移動平均等方法得到的估算模型，往往都存在著這類不收斂問題。
�。ㄈ┗貧w與協(xié)整分析的恰當使用問題。
回歸分析的方法在自然科學(xué)的研究中廣泛使用，且效果很好。但是在社會科學(xué)的研究中，卻廣泛的存在著偽回歸的問題。為了避免偽回歸，恩格爾和格蘭杰等學(xué)者研發(fā)出協(xié)整分析的相關(guān)內(nèi)容，并因此而獲得了諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。然而我們在使用和理解這些知識時卻產(chǎn)生了很多問題：
首先，將協(xié)整與回歸分裂開來，并視為豪不相關(guān)的東西。在自然界的大量平穩(wěn)現(xiàn)象中，回歸關(guān)系是穩(wěn)定的，所以回歸分析是科學(xué)研究中最常用的方法之一。但是在經(jīng)濟學(xué)的研究中，人們發(fā)現(xiàn)社會經(jīng)濟現(xiàn)象絕大多數(shù)都是非平穩(wěn)的（即單整過程）。在非平穩(wěn)的現(xiàn)象之間建立回歸方程，很容易產(chǎn)生偽回歸的結(jié)果。即本來豪不相關(guān)的現(xiàn)象，往往被認為是因果關(guān)系，且統(tǒng)計上是顯著的。只有協(xié)整系統(tǒng)所表現(xiàn)出的回歸關(guān)系，才是真正的因果關(guān)系，我們稱之為協(xié)整回歸。
協(xié)整系統(tǒng)是指由一系列不平穩(wěn)的單整序列構(gòu)成的復(fù)雜穩(wěn)定系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，就各個單整序列而言，都是不穩(wěn)定的。而它們綜合在一起時，卻表現(xiàn)為平穩(wěn)的狀態(tài)。所以在求解回歸方程時，需要進行協(xié)整性檢驗，即觀察其殘差項是否為平穩(wěn)的，若殘差平穩(wěn)，則回歸方程就是協(xié)整的回歸。
其次，為了避免偽回歸，提高尋找協(xié)整回歸的效率，在建立協(xié)整回歸之前，先要對各回歸元素進行平穩(wěn)性檢驗。一般要求各回歸元素都是同階單整過程，若單整階數(shù)不同，則要求被解釋變量的單整階數(shù)不能單獨高于解釋變量的單整階數(shù)，且最高階的單整變量要在兩個以上。這是保證多階協(xié)整關(guān)系存在的必要條件。
六、模型能否好用問題。
模型的作用一般認為是預(yù)測、政策模擬、結(jié)構(gòu)分析、理論驗證等四個方面。其中經(jīng)濟預(yù)測是最基本的使用，所以保證能夠預(yù)測是對模型好用與否的最基本要求。由于早期的計量經(jīng)濟建模多是截面數(shù)據(jù)模型，用于動態(tài)性預(yù)測時很不準確，后來人們又開發(fā)出很多時序分析的方法。然而時序分析用于預(yù)測時，又多基于“鑒往知來”的統(tǒng)計經(jīng)驗規(guī)律進行的，所以在不平穩(wěn)的現(xiàn)實社會經(jīng)濟問題中，由于歷史重演的可能性不大的，因此預(yù)測也很準確。這樣人們比較熱中的向量自回歸 VAR、AR、ARMA、DLM 等一系列序列模型的使用都未必是有效的。也正因為如此，目前倍受關(guān)注的面版數(shù)據(jù)模型，可以使用靜態(tài)數(shù)據(jù)驗證動態(tài)規(guī)律，使用動態(tài)數(shù)據(jù)來驗證靜態(tài)規(guī)律，這很可能是較為有效的建模途徑。
上述所涉及的各類問題，都是我在教學(xué)和科研中發(fā)現(xiàn)的，多數(shù)同學(xué)容易犯的錯誤。而處理原則也只是我個人的體會和經(jīng)驗，僅供同學(xué)們參考使用。
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