§54从传统建模理论到约化 建模理论 传统建模理论与数据开采问题 A、 “从一般到简单”—约化建模型理 论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则
§5.4 从传统建模理论到约化 建模理论 一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理 论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则
20世纪70年代中叶以来,计量经济学建模方 法与建模理论得到了迅速发展。出现了利莫尔 ( Leamer)的贝叶斯建模方法,西姆斯(Sms) 的向量自回归建模型法、亨德瑞( Hendry)的约 化建模理论以及第10章将要学习的协整建模理论 这些现代建模理论是在对传统建模理论的不断质 疑与修正中发展起来的, 亨德瑞的约化建模理论,吸收了向量自回归 建模法与协整理论的部分内容,提出了“从一般 到简单”的建模思想,在现代计量经济建模理论 方面有着较大影响
亨德瑞的约化建模理论，吸收了向量自回归 建模法与协整理论的部分内容，提出了“从一般 到简单”的建模思想，在现代计量经济建模理论 方面有着较大影响。 20世纪70年代中叶以来，计量经济学建模方 法与建模理论得到了迅速发展。出现了利莫尔 （Leamer）的贝叶斯建模方法，西姆斯（Sims） 的向量自回归建模型法、亨德瑞（Hendry）的约 化建模理论以及第10章将要学习的协整建模理论。 这些现代建模理论是在对传统建模理论的不断质 疑与修正中发展起来的
、传统建模理论与数据开采问题 传统计量经济学的主导建模理论是“结构模型 方法论”: 以先验给定的经济理论为建立模型的出发点 以模型参数的估计为重心, 以参数估计值与其理论预期值相一致为判断标准, 是一个“从简单到复杂”的建模过程( simple to-general approach 对不同变量及其数据的偿试与筛选过程
一、传统建模理论与数据开采问题 传统计量经济学的主导建模理论是“结构模型 方法论” ： 以先验给定的经济理论为建立模型的出发点， 以模型参数的估计为重心， 以参数估计值与其理论预期值相一致为判断标准， 是一个“从简单到复杂”的建模过程（simpleto-general approach）: 对不同变量及其数据的偿试与筛选过程
这种传统的建模方法却有着某些固有的缺陷。 其中备受质疑的是这种建模过程的所谓“数据开 采”( Data minimg)问题。 数据开釆:对不同变量及其数据的偿试与筛选 这一过程对最终选择的变量的检验产生较大影响 当在众多备选变量中选择变量进入模型时,其 中检验的真实的显著性水平已不再是事先给出的 名义显著性水平。 显著性水平意味着将一个无关变量作为相关变 量选入模型而犯错误的概率
这种传统的建模方法却有着某些固有的缺陷。 其中备受质疑的是这种建模过程的所谓“数据开 采”（Data minimg）问题。 数据开采:对不同变量及其数据的偿试与筛选 这一过程对最终选择的变量的t检验产生较大影响 当在众多备选变量中选择变量进入模型时，其 中t检验的真实的显著性水平已不再是事先给出的 名义显著性水平。 显著性水平意味着将一个无关变量作为相关变 量选入模型而犯错误的概率
罗维尔(Lovl)给出了一个从c个备选变 量中选取k个变量进入模型时,真实显著性水 平α*与名义显著性水平α的关系 *=1-(1-x)0k 如:给定=5%,如果有2个相互独立且与 被解释变量无关的备选变量,误选一个进入模 型的概率就成了1(1-0.05)2=0.0975 传统建模方法的另一问题是它的“随意性”。 其结果是:对同一研究对象,使用同一数据, 但不同的建模者往往得出不同的最终模型
罗维尔（Lovell）给出了一个从c个备选变 量中选取k个变量进入模型时，真实显著性水 平*与名义显著性水平的关系： *=1-(1- ) c/k 如： 给定=5%，如果有2个相互独立且与 被解释变量无关的备选变量，误选一个进入模 型的概率就成了 1-(1-0.05)2=0.0975 传统建模方法的另一问题是它的“随意性”。 其结果是：对同一研究对象，使用同一数据， 但不同的建模者往往得出不同的最终模型
二、“从一般到简单”—约化建模型理 论 该理论认为:在模型的最初设定上,就设立 个“一般”的模型,它包括了所有先验经济理论 与假设中所应包括的全部变量,各种可能的“简 单”模型都被“嵌套”( nested)在这个“一般” 的模型之中。然后在模型的估计过程中逐渐剔除 不显著的变量,最后得到一个较“简单”的最终 模型。 这就是所谓的“从一般到简单”( general-to specific)的建模理论
二、“从一般到简单”——约化建模型理 论 该理论认为：在模型的最初设定上，就设立一 个“一般”的模型，它包括了所有先验经济理论 与假设中所应包括的全部变量，各种可能的“简 单”模型都被“嵌套”（nested）在这个“一般” 的模型之中。然后在模型的估计过程中逐渐剔除 不显著的变量，最后得到一个较“简单”的最终 模型。 这就是所谓的“从一般到简单”（general-tospecific）的建模理论
特点: 1)约化建模理论提出了一个对不同先验假设的 更为系统的检验程序 (2)初始模型就是一个包括所有可能变量的 “一般”模型,也就避免了过度的“数据开采” 问题; (3)由于初始模型的“一般”性,所有研究者的 “起点”都有是相同的,因此,在相同的约化程 序下,最后得到的最终模型也应该是相同的
(1)约化建模理论提出了一个对不同先验假设的 更为系统的检验程序； (2) 初始模型就是一个包括所有可能变量的 “一般”模型，也就避免了过度的“数据开采” 问题； (3)由于初始模型的“一般”性，所有研究者的 “起点”都有是相同的，因此，在相同的约化程 序下，最后得到的最终模型也应该是相同的。 特点：
“从一般到简单”的建模理论例 例3.5.1曾建立了一个中国城镇居民食品消费模 型: Q=f(X Pl, Po 然而,有理由认为X、P1、P0的变化可能会经过 段时期才会对Q起作用,因为消费者固有的消 费习惯是不易改变的。于是,可建立如下更“ 般”的模型: In @=ao+a,hn @-+B,In X,+B,In X +r,hn Pi+r2 In P+d,n Pot +dIn Pot- tu
“从一般到简单”的建模理论例 例3.5.1曾建立了一个中国城镇居民食品消费模 型： Q=f(X,P1 ,P0 ) 然而，有理由认为X、P1、P0的变化可能会经过 一段时期才会对Q起作用，因为消费者固有的消 费习惯是不易改变的。于是，可建立如下更“一 般”的模型： t t t t t t t t t P P P P Q Q X X + + + + + = + + + − − − − 1 1 2 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 2 1 ln ln ln ln ln ln ln ln
在估计该模型之前,并不知道食品消费需求 是怎样决定的,但可以考察几种可能的情况 如,(1)对食品的消费需求是一个“静态”行 为,只有当期的因素发生作用: 2=Mo+Bhn x, +rhn pir+ 也可以认为,(2)由于食品是必需品,P1的变化并 不对Q产生影响,但仍受P与X变动的影响,然而 后者的影响却有着一期的滞后: In Q,=ao+B,In X,+B, hn P1+1(**) 可以看出,(*)、(*)都是原一般模型的特例, 即都可通过对原一般模型施加约束得到
在估计该模型之前，并不知道食品消费需求 是怎样决定的，但可以考察几种可能的情况: Qt Xt Pt P t t ln =0 + 1 ln + 1 ln 1 + 1 ln 0 + 也可以认为，(2)由于食品是必需品，P1的变化并 不对Q产生影响，但仍受P0与X变动的影响，然而 后者的影响却有着一期的滞后： Qt =0 + 1 Xt + 2 Xt−1 + 1 P0t + 2 P0t−1 + t ln ln ln ln ln 如，(1)对食品的消费需求是一个“静态”行 为，只有当期的因素发生作用： 可以看出，(*)、(**)都是原一般模型的特例， 即都可通过对原一般模型施加约束得到。 （*） （**）
如果一个模型可通过对“一般”模型施加约 束得到,则称该模型“嵌套”在一般模型之中 In Q=do+a, In 2+B,In X+B2In X ri In Pt+r2In P+8,In Pot +d,In Potu hn,=ao+B,hn X,+B2n X-l hn e=ao+B,n X,+r, h P +0 In Pot +o, hn Pol tu +6nP0+1 约束:01=1=2=0 约束:1=B2=12=82=0 In g=a+B,In(X, /Pr)+r,(p,/ por)+u 约束:B1+1+81=0
如果一个模型可通过对“一般”模型施加约 束得到，则称该模型“嵌套”在一般模型之中。 t t t t t t t t t P P P P Q Q X X + + + + + = + + + − − − − 1 1 2 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 2 1 ln ln ln ln ln ln ln ln t t t t t t P P Q X X + + + = + + − − 1 0 2 0 1 0 1 2 1 ln ln ln ln ln 约束：1 =1 =2=0 t t t t t P Q X P + + = + + 1 0 0 1 1 1 ln ln ln ln 约束：1 =2 =2= 2=0 Qt Xt P t Pt P t t ln =0 + 1 ln( / 0 ) + 1 ln( 1 / 0 ) + 约束：1+1+1=0