计量经济学方法论的主要步骤

概括而言，计量经济分析分为模型设定、参数估计和模型检验3个步骤。

1）模型设定

模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。 模型的类型很多，例如：物理模型、图形、数学模型（如方程式）计量经济学中用的主要是数学模型。 经济模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，是对复杂经济现象的简化与抽象。 经济现象或过程变化的规律性是客观存在的，但却很可能是未知的，模型实际是研究者对这种规律性的某种认识和某种界定。

计量经济模型的基本要素主要由3部分构成：经济变量、经济参数和随机误差项。 经济变量是表现经济变量相互依存程度、决定经济结构和特征、具有相对稳定性的因素（通常不能直接观测）。 随机误差项是模型中没有包含的所有因素的代表，而包含随机误差是经济模型与计量经济模型的根本区别。 例如：Y＝α＋βX＋μ，Y——消费支出，X——收入，μ——随机误差项，α、β——参数，这里的β是边际消费倾向。

2）参数估计

经济参数是变量间数量关系和经济数量规律性的具体体现，获取经济参数的数值是经济计量分析的主要目的。 为什么要对参数作估计呢？ 一般来说参数都是未知的，参数又不可直接观测，由于经济关系有一定不确定性，存在随机误差，参数也不能通过变量值去精确计算。只能依据变量的观测值，选择适当的方法，去对参数加以估计。 如何通过变量的样本观测值，科学、合理地去估计和检验总体模型中的参数，是计量经济学的核心内容。

3）模型检验

对模型加以检验，主要是因为：①建立模型的理论依据可能并不充分；②用于模型估计的统计数据或其他信息可能并不可靠；③样本可能较小，所得结论可能只是抽样的某种偶然结果；④可能违反计量经济方法的某些基本前提（或假定）。 模型检验的主要内容有：对模型和所估计的参数加以评判；判定模型及所估计的参数在经济理论上是否有意义；判定用于估计参数的方法是否符合其假定前提；判定所得估计结论在统计意义上是否可靠。

首先，数据是进行实证分析的基础。数据按照来源，可以划分为微观调研数据、机构统计数据以及实验数据。在广为使用的调研数据和统计数据中，系统性误差包括测量误差和样本选择常常存在。如果无视这些误差，可能使估计结果不能满足一致性。如果数据存在系统性测量误差，工具变量方法通常是主要的解决方案；如果数据存在系统性的样本选择问题，Heckman方法是广为使用的校正方法。

其次，从模型的角度来说，任何模型都包括环境假设、机制以及求解3个组成部分。其中，环境假设对计量经济模型的正确使用尤为重要。在运用计量模型时，必须要清楚了解他们的假设条件，并对这些条件作必要的检查和检验。计量经济模型区别于统计模型最重要的假设：变量的外生性、许多因素可以造成变量内生性问题。工具变量是对内生性常见的检验和校正方法。可是有些研究中，工具变量无从寻找，就必须要依靠实验经济学的方法。

伪回归在计量分析中也不鲜见。伪回归可能是由模型本身原因造成的，也可能是数据结构造成的。计量经济学是结合了经济学理论和统计学的定量分析方法，没有经济学理论基础的计量经济分析，很可能会导致伪回归结果。某些特殊的数据结构，如非平稳的时间序列或非平稳的空间数据，都可能导致伪回归结果。

再次，计量经济学的基础虽然是统计学，但是两者之间还存在一些差异。由于技术上的限制，现有的计量经济模型的检验还是基于统计检验，所谓“显著性”都是统计上的显著性，这不同于“经济上的显著性”。在实证分析中，在讨论估计参数在统计上显著性的时候，也必须要讨论经济上的显著性，后者有时可能更重要。

最后，计量经济学的估计结果通常会被运用到政策分析中去，但是Lucas批判（1976）认为参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，使计量经济学无法为政策分析服务。为了应对Lucas批判，计量经济学家提出了变量超级外生性的概念。条件于超级外生的变量，数据产生机制对估计参数结果没有影响，这时的政策分析才有意义。

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