計量經濟學中杠桿效應

Ⅰ 用eviews算gdp的estimated growth rate

數據和計量分析

保加利亞代表理想的天然試驗的基礎上,分析了影響企業行為,破產費用預算約束條件變化。Pre-1997 SBC廣為流傳,並導致了嚴重的金融危機在1997年上半年。一個貨幣局當時,並介紹了硬了
預算限制。重要的是,這些政策的調整,在該公司勞動力水平和上升的總失業率(見表1)。同時,國內生產總值增長,CPI通脹率和實際利率穩定在低等級的。然而,由於發達的金融中介,國內的信貸收縮1998-2000期間。

這個數據用於計量分析從阿馬戴烏斯·資料庫。這個示例包含王旭公司1994-2000期間。這個樣品被分成兩個sub-samples期間,1994-1996覆蓋,在SBC佔了上風,和other-1998-2000-where預算約束的硬化和貨幣發行局。除觀測值,一個充滿了每sub-sample觀察每公司創建滯後和變化,消除極端值,並平均化,校驗sub-samples內仍在每個sub-sample觀測。

在文學上的資金投入,我們公司的人力勞動調整,改變accelerator-type規格。公司層面的關鍵變數,以用公司規模的真實記錄,和財務杠桿資本資產的賬面價值,計算出的總負債的賬面價值超過總資產中減去與凈短期資產從結果的分子和分母。作為控制也有使用,這一變化在年度實際銷售、測量發展機會,原木的勞動力成本firmspecific每名員工,測量的價值是在特定的類型,和資本公司所有權的時期開始的三個虛擬變數表示的,因為狀態,私人和外國所有權。宏觀經濟的特點與開關在預算限制的政權都考慮在內,通過分析兩個獨立的時期,sub-samples 1994-1996代表在SBC期1998-2000,具有硬預算限制。總結統計報告期內表1。這兩期顯著的差異是很明顯的關於宏觀經濟條件、特定特徵在第二節,它表明公司人力改變是一種功能變化的經濟環境、公司規模和財務杠桿的各階段的開始。在資本結構的文學,然而,杠桿被認為是同時測定與企業的價值來衡量的,或者其proxy-growth銷售。這些因素也可能要承擔直接影響firm-labor調整。同時,處理問題,我們採用3SLS過程的聯合估計系統三個結構方程解釋勞動力變化,杠桿和變化,分別銷售。所有的從屬變數可以被內生系統和被視為與擾動系統的方程式。杠桿率是倒退在牢固的大小,改變銷售,特定的勞動成本,和類型的所有權。在銷售方面的變化是回歸,企業規模,杠桿式的所有權。

主要的估計結果,關於公司是由勞動調整,表2期,支持我們的主要假說,只有在硬預算限制,在這個時期1998-2000、破產費用中起著重要的作用(迫使國有企業就業和多餘的)。由於偏見的潛在影響所致,連行業re-estimated模型與twodigit工業叢書包括(專欄2和4)。另一種假設認為這個公司規模和杠桿效應對金融市場的影響是代理,他們反而代理技術差異等行業。去除工業效果並不影響我們的結果在任何有意義的方式。

4。結論

在本文中,我們分析了影響的大小取決於公司破產費用和財務杠桿對公司重組調整,通過勞動條件的預算限制的經濟。我們使用的數據來自保加利亞製造廠商之前和之後於1997年成立之初,允許貨幣相比之下的公司行為的軟、硬體的預算約束。
控制改變銷售,公司規模和類型的所有權,極顯著的負關系公司的財務杠桿和勞動hording以硬預算約束下。結果表明,對於硬化預算限制和政策的財政紀律強加於重新關聯公司資本結構,優化資源配置,並進而引導企業重組。

「

我謝謝托Gradev和三對數據和克里斯Minns Konings為有用的意見。通常的聲明

Ⅱ 計量經濟學簡答 什麼叫滯後現象產生的原因是什麼

滯後現象是指因變數受其自身或其它經濟變數前期水平的影響
產生的原因：1.經濟變數自身原因
2.決策者心理上的原因
3.技術上的原因
4.制度原因

Ⅲ 計量經濟學 門檻效應什麼時候用

前言第一篇導論與復習1經濟問題和數據1.1我們研究的經濟問題1.2因果效應和理想化試驗1.3數據：來源和類型本章小結重要術語內容復習2概率論復習2.1隨機變數和概率分布2.2期望值、均值和方差2.3二維隨機變數2.4正態分布、卡方分布、學生t分布和F分。

Ⅳ 計量經濟學中的短期效應 延遲效應 長期效應

短期效應、延遲效應、長期效應可以分別用誤差修正中的x的系數，誤差調整的回歸系數，以及協整模型中的x的回歸系數來解釋。

Ⅳ 計量經濟學里的LM檢驗是什麼意思從Eviews的回歸結果來看它有什麼意義

LM檢驗即拉格朗日乘數檢驗，用來檢驗模型殘差序列是否存在序列相關。原假設是不存在序列相關；備選假設是：存在p階自相關。檢驗統計量漸進服從卡方分布，如果計算得出的P值太大則拒絕原假設，認為存在序列相關。

ARCH是誤差項二階矩的自回歸過程。恩格爾（Engle 1982）針對ARCH過程提出LM檢驗法。

自回歸條件異方差 (ARCH) 檢驗。這種檢驗方法不是把原回歸模型的隨機誤差項st 2 看作是xt 的函數，而是把st 2 看作隨機誤差平方項ut-12 及其滯後項, ut-22 , …， 的函數。

做原假設：殘差序列中知道P階度不存在ARCH效應

做回歸u2(t)=a(0)+∑α(s)u2(t-s)+ξ(t)

u(t)表示在t時刻的殘差，對以上該式做P階之後的殘差回歸得到兩個統計量：

F統計量對所有殘差平方的之後的聯合顯著性所做的一個省略變數檢驗；

（T*R2統計量是engle's LM檢驗統計量

在原假設下的LM統計量在一般情況下漸進服從χ2（p)分布。

計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。

理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

(5)計量經濟學中杠桿效應擴展閱讀：

學習方法

與一般的數學方法相比，計量經濟學方法有十分重要的特點和意義：

研究對象發生了較大變化。即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

研究方法發生根本變化。計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

研究的結果發生了變化。我們應該知道，計量經濟學模型的結論是概率意義上的，也可以說是不太確定的。但真正要理解其不確定性的含義，並不那麼簡單，學習中需要始終關注這一點。

理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

應用‎計量經濟學（Applied Econometrics）則以建立與應用計量經濟學模型為主要內容，強調應用模型的經濟學和經濟統計學基礎，側重於建立與應用模型過程中實際問題的處理。

Ⅵ 怎樣理解計量經濟學的重要作用

線性假設是線性模型最基礎也是最重要的假設。而之前我們也有提及所謂的簡單線性回歸也就是指模型僅包含兩個變數X和Y。這里的X，Y和觀測值並沒有關系，只是根據線性模型刻畫出的變數之間的關系：Y可以被看作成是一個關於X的單元函數 （比如說小樹苗的高度，可以看成是受到施肥量的一個單元函數）。

這一講比較重要，會涉及一些模型識別的本質，和計量經濟的基礎概念，可能會講得比較長一些。我決定把識別估計篇分為兩部分，第一部分主要講識別，第二部分主要講估計，今天模型識別這一部分主要分為一下幾塊：

識別的基本概念；
如何理解識別；
存在性；
唯一性；

識別估計篇（一）
識別的概念：
線性假設給模型提供了識別的基礎，這里不可避免地我們就要來講一下識別這個詞到底是什麼概念。識別這個詞可以說是貫穿整個計量經濟學的研究，識別這個詞許多學過統計的人都有接觸過，但是真的問到識別究竟是什麼許多人也很難說出一個所以然來，甚至可能許多人會混淆模型「識別」的概念，最常見的兩種混淆是：

「模型識別與「模型估計」混淆；
「模型識別」與實證中我們常說的「因果識別」混淆;
「模型識別」究竟是什麼？在數理統計中，一旦我們對所觀測到的現象建立了概率參數模型，參數模型一旦確定，我們就可以判斷模型是否「可識別」。而這里所謂的「可識別」，指的就是不可能存在兩組不同的參數使得在兩組不同的參數下，我們觀察到「等價」的觀測值。

Ⅶ 在計量經濟學中，是否可能將一項政策的經濟效應分解為它的兩個子政策分別的效應

假設隨機誤差項具有給定解釋變數X條件下的零均值，意味著其期望不隨X的變化而變化，這個時候X即為外生變數。

Ⅷ 計量經濟學問題

不知從何時起，解答計量問題成了我日常生活的一部分。天南海北的讀者與同道提出了各種各樣的計量問題。這里摘取少量的典型問題，希望對從事實證研究的朋友有幫助。
1、在什麼情況下，應將變數取對數再進行回歸？
答：可以考慮以下幾種情形。
，如果理論模型中的變數為對數形式，則應取對數。比如，在勞動經濟學中研究教育投資回報率的決定因素，通常以工資對數為被解釋變數，因為這是從Mincer模型推導出來的。
第二，如果變數有指數增長趨勢（exponential growth），比如 GDP，則一般取對數，使得 lnGDP 變為線性增長趨勢（linear growth）。
第三，如果取對數可改進回歸模型的擬合優度（比如 R2 或顯著性），可考慮取對數。
第四，如果希望將回歸系數解釋為彈性或半彈性（即百分比變化），可將變數取對數。
第五，如果無法確定是否該取對數，可對兩種情形都進行估計，作為穩健性檢驗（robustnesscheck）。若二者的回歸結果類似，則說明結果是穩健的。
2、如何理解線性回歸模型中，交互項（interactive term）系數的經濟意義？
答：在線性回歸模型中，如果不存在交互項或平方項等非線性項，則某變數的回歸系數就表示該變數的邊際效應（marginal effect）。比如，考慮回歸方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 為隨機擾動項。顯然，變數x 對 y 的邊際效應為 2，即 x 增加一單位，平均而言會使 y 增加兩單位。考慮在模型中加入交互項，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 與 z 為解釋變數，而 xz 為其交互項（交叉項）。由於交互項的存在，故x 對 y 的邊際效應（求偏導數）為β + δz，這說明 x 對 y 的邊際效應並非常數，而依賴於另一變數z 的取值。如果交互項系數 δ 為正數，則 x 對 y 的邊際效應隨著 z 的增加而增加（比如，勞動力的邊際產出正向地依賴於資本）；反之，如果δ 為負數，則 x 對 y 的邊際效應隨著z 的增加而減少。
3、在一些期刊上看到回歸模型中引入控制變數。控制變數究竟起什麼作用，應該如何確定控制變數呢？
答：在研究中，通常有主要關心的變數，其系數稱為 「parameterof interest」 。但如果只對主要關心的變數進行回歸（極端情形為一元回歸），則容易存在遺漏變數偏差（omittedvariable bias），即遺漏變數與解釋變數相關。加入控制變數的主要目的，就是為了盡量避免遺漏變數偏差，故應包括影響被解釋變數 y 的主要因素（但允許遺漏與解釋變數不相關的變數）。
4、很多文獻中有 「穩健性檢驗」 小節，請問是否每篇實證都要做這個呢？具體怎麼操作？
答：如果你的論文只匯報一個回歸結果，別人是很難相信你的。所以，才需要多做幾個回歸，即穩健性檢驗（robustness checks）。沒有穩健性檢驗的論文很難發表到好期刊，因為不令人信服。穩健性檢驗方法包括變換函數形式、劃分子樣本、使用不同的計量方法等，可以參見我的教材。更重要的是，向同領域的經典文獻學習，並模仿其穩健性檢驗的做法。
5、對於面板數據，一定要進行固定效應、時間效應之類的推敲么？還是可以直接回歸？我看到很多文獻，有的說明了使用固定效應模型的原因，有的則直接回歸出結果，請問正確的方法是什麼？
答：規范的做法需要進行豪斯曼檢驗（Hausman test），在固定效應與隨機效應之間進行選擇。但由於固定效應比較常見，而且固定效應模型總是一致的（隨機效應模型則可能不一致），故有些研究者就直接做固定效應的估計。
對於時間效應也同時考慮，比如，加入時間虛擬變數或時間趨勢項；除非經過檢驗，發現不存在時間效應。如果不考慮時間效應，則你的結果可能不可信（或許x 與 y 的相關性只是因為二者都隨時間而增長）。
6、如何決定應使用二階段最小二乘法（2SLS）還是廣義矩估計（GMM）？
答：如果模型為恰好識別（即工具變數個數等於內生變數個數），則GMM完全等價於2SLS，故使用2SLS就夠了。在過度識別（工具變數多於內生變數）的情況下，GMM的優勢在於，它在異方差的情況下比2SLS更有效率。由於數據或多或少存在一點異方差，故在過度識別情況下，一般使用GMM。
7、在面板數據中，感興趣的變數x 不隨時間變化，是否只能進行隨機效應的估計（若使用固定效應，則不隨時間變化的關鍵變數 x 會被去掉）？
答：通常還是使用固定效應模型為好（當然，可進行正式的豪斯曼檢驗，以確定使用固定效應或隨機效應模型）。如果使用固定效應，有兩種可能的解決方法：
（1）如果使用系統GMM估計動態面板模型，則可以估計不隨時間而變的變數x 的系數。
（2）在使用靜態的面板固定效應模型時，可引入不隨時間而變的變數 x與某個隨時間而變的變數 z 之交互項，並以交互項 xz （隨時間而變）作為關鍵解釋變數。