计量经济学中杠杆效应

Ⅰ 用eviews算gdp的estimated growth rate

数据和计量分析

保加利亚代表理想的天然试验的基础上,分析了影响企业行为,破产费用预算约束条件变化。Pre-1997 SBC广为流传,并导致了严重的金融危机在1997年上半年。一个货币局当时,并介绍了硬了
预算限制。重要的是,这些政策的调整,在该公司劳动力水平和上升的总失业率(见表1)。同时,国内生产总值增长,CPI通胀率和实际利率稳定在低等级的。然而,由于发达的金融中介,国内的信贷收缩1998-2000期间。

这个数据用于计量分析从阿马戴乌斯·数据库。这个示例包含王旭公司1994-2000期间。这个样品被分成两个sub-samples期间,1994-1996覆盖,在SBC占了上风,和other-1998-2000-where预算约束的硬化和货币发行局。除观测值,一个充满了每sub-sample观察每公司创建滞后和变化,消除极端值,并平均化,校验sub-samples内仍在每个sub-sample观测。

在文学上的资金投入,我们公司的人力劳动调整,改变accelerator-type规格。公司层面的关键变量,以用公司规模的真实记录,和财务杠杆资本资产的账面价值,计算出的总负债的账面价值超过总资产中减去与净短期资产从结果的分子和分母。作为控制也有使用,这一变化在年度实际销售、测量发展机会,原木的劳动力成本firmspecific每名员工,测量的价值是在特定的类型,和资本公司所有权的时期开始的三个虚拟变量表示的,因为状态,私人和外国所有权。宏观经济的特点与开关在预算限制的政权都考虑在内,通过分析两个独立的时期,sub-samples 1994-1996代表在SBC期1998-2000,具有硬预算限制。总结统计报告期内表1。这两期显著的差异是很明显的关于宏观经济条件、特定特征在第二节,它表明公司人力改变是一种功能变化的经济环境、公司规模和财务杠杆的各阶段的开始。在资本结构的文学,然而,杠杆被认为是同时测定与企业的价值来衡量的,或者其proxy-growth销售。这些因素也可能要承担直接影响firm-labor调整。同时,处理问题,我们采用3SLS过程的联合估计系统三个结构方程解释劳动力变化,杠杆和变化,分别销售。所有的从属变量可以被内生系统和被视为与扰动系统的方程式。杠杆率是倒退在牢固的大小,改变销售,特定的劳动成本,和类型的所有权。在销售方面的变化是回归,企业规模,杠杆式的所有权。

主要的估计结果,关于公司是由劳动调整,表2期,支持我们的主要假说,只有在硬预算限制,在这个时期1998-2000、破产费用中起著重要的作用(迫使国有企业就业和多余的)。由于偏见的潜在影响所致,连行业re-estimated模型与twodigit工业丛书包括(专栏2和4)。另一种假设认为这个公司规模和杠杆效应对金融市场的影响是代理,他们反而代理技术差异等行业。去除工业效果并不影响我们的结果在任何有意义的方式。

4。结论

在本文中,我们分析了影响的大小取决于公司破产费用和财务杠杆对公司重组调整,通过劳动条件的预算限制的经济。我们使用的数据来自保加利亚制造厂商之前和之后于1997年成立之初,允许货币相比之下的公司行为的软、硬件的预算约束。
控制改变销售,公司规模和类型的所有权,极显著的负关系公司的财务杠杆和劳动hording以硬预算约束下。结果表明,对于硬化预算限制和政策的财政纪律强加于重新关联公司资本结构,优化资源配置,并进而引导企业重组。

“

我谢谢托Gradev和三对数据和克里斯Minns Konings为有用的意见。通常的声明

Ⅱ 计量经济学简答 什么叫滞后现象产生的原因是什么

滞后现象是指因变量受其自身或其它经济变量前期水平的影响
产生的原因：1.经济变量自身原因
2.决策者心理上的原因
3.技术上的原因
4.制度原因

Ⅲ 计量经济学 门槛效应什么时候用

前言第一篇导论与复习1经济问题和数据1.1我们研究的经济问题1.2因果效应和理想化试验1.3数据：来源和类型本章小结重要术语内容复习2概率论复习2.1随机变量和概率分布2.2期望值、均值和方差2.3二维随机变量2.4正态分布、卡方分布、学生t分布和F分。

Ⅳ 计量经济学中的短期效应 延迟效应 长期效应

短期效应、延迟效应、长期效应可以分别用误差修正中的x的系数，误差调整的回归系数，以及协整模型中的x的回归系数来解释。

Ⅳ 计量经济学里的LM检验是什么意思从Eviews的回归结果来看它有什么意义

LM检验即拉格朗日乘数检验，用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关；备选假设是：存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布，如果计算得出的P值太大则拒绝原假设，认为存在序列相关。

ARCH是误差项二阶矩的自回归过程。恩格尔（Engle 1982）针对ARCH过程提出LM检验法。

自回归条件异方差 (ARCH) 检验。这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st 2 看作是xt 的函数，而是把st 2 看作随机误差平方项ut-12 及其滞后项, ut-22 , …， 的函数。

做原假设：残差序列中知道P阶度不存在ARCH效应

做回归u2(t)=a(0)+∑α(s)u2(t-s)+ξ(t)

u(t)表示在t时刻的残差，对以上该式做P阶之后的残差回归得到两个统计量：

F统计量对所有残差平方的之后的联合显著性所做的一个省略变量检验；

（T*R2统计量是engle's LM检验统计量

在原假设下的LM统计量在一般情况下渐进服从χ2（p)分布。

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。

理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

(5)计量经济学中杠杆效应扩展阅读：

学习方法

与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：

研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。

研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。

研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。

理论计量经济学和应用‎计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。

应用‎计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

Ⅵ 怎样理解计量经济学的重要作用

线性假设是线性模型最基础也是最重要的假设。而之前我们也有提及所谓的简单线性回归也就是指模型仅包含两个变量X和Y。这里的X，Y和观测值并没有关系，只是根据线性模型刻画出的变量之间的关系：Y可以被看作成是一个关于X的单元函数 （比如说小树苗的高度，可以看成是受到施肥量的一个单元函数）。

这一讲比较重要，会涉及一些模型识别的本质，和计量经济的基础概念，可能会讲得比较长一些。我决定把识别估计篇分为两部分，第一部分主要讲识别，第二部分主要讲估计，今天模型识别这一部分主要分为一下几块：

识别的基本概念；
如何理解识别；
存在性；
唯一性；

识别估计篇（一）
识别的概念：
线性假设给模型提供了识别的基础，这里不可避免地我们就要来讲一下识别这个词到底是什么概念。识别这个词可以说是贯穿整个计量经济学的研究，识别这个词许多学过统计的人都有接触过，但是真的问到识别究竟是什么许多人也很难说出一个所以然来，甚至可能许多人会混淆模型“识别”的概念，最常见的两种混淆是：

“模型识别与“模型估计”混淆；
“模型识别”与实证中我们常说的“因果识别”混淆;
“模型识别”究竟是什么？在数理统计中，一旦我们对所观测到的现象建立了概率参数模型，参数模型一旦确定，我们就可以判断模型是否“可识别”。而这里所谓的“可识别”，指的就是不可能存在两组不同的参数使得在两组不同的参数下，我们观察到“等价”的观测值。

Ⅶ 在计量经济学中，是否可能将一项政策的经济效应分解为它的两个子政策分别的效应

假设随机误差项具有给定解释变量X条件下的零均值，意味着其期望不随X的变化而变化，这个时候X即为外生变量。

Ⅷ 计量经济学问题

不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。
1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？
答：可以考虑以下几种情形。
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育投资回报率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？
答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x 对 y 的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ 为正数，则 x 对 y 的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ 为负数，则 x 对 y 的边际效应随着z 的增加而减少。
3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？
答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。
4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？
答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。
5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？
答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。
对于时间效应也同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x 与 y 的相关性只是因为二者都随时间而增长）。
6、如何决定应使用二阶段最小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？
答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。
7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？
答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：
（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。
（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。