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1、计量经济学教学与研究的思考与创新,清华大学经济管理学院李子奈,专题讲座,2,我国计量经济学发展的三个阶段计量经济学教学内容体系存在的问题计量经济学的回归计量经济学教学内容的创新应用研究的总体回归模型设定,专题讲座,3,一、我国计量经济学发展的三个阶段,推广普及阶段：从20世纪80年代初至90年代中后期1980年夏在北京举办的计量经济学讲习班。计量经济学课程的开设。应用研究在宏观经济研究领域的开展。1997年3月进行的调查显示，在设置财经类专业的高校中，92%的学校开设了计量经济学课程，其中88%为必修课程，平均学时为54学时。1998年7月，将计量经济学确定为高等学校经济学门类各专业的共同核心
2、课程。,专题讲座,4,教学的提高阶段和应用研究的推广阶段：从1998年至本世纪前十年中期1998年7月，将计量经济学确定为高等学校经济学门类各专业的共同核心课程。核心课程的建设推动了本科计量经济学教学水平的提高。20世纪90年代后期，真正意义的计量经济学高级课程在高校经济学科研究生中开始开设。计量经济学模型在我国经济理论研究和经济问题分析中被迅速广泛采用。2006年7月，世界计量经济学会首次在中国大陆举办全球性国际学术会议。,专题讲座,5,发展与创新阶段：加强理论研究，提高应用研究的水平，发展中国的计量经济学课程。目前正在进行,专题讲座,6,计量经济学教学与研究是三十余年来我国经济学科发展的显
3、著标志之一,专题讲座,7,原因之一：计量经济学模型方法的科学性,专题讲座,8,原因之二：适应社会需要我国的经济体制改革和经济发展面临许多重大的经济理论问题和政策选择问题。如何才能减少理论错误和政策失误？一切经过试验，这是我们一直采用的行之有效的办法。许多经济理论和经济政策是无法通过实践试验的，这是人们共知的一个常识。一个已经被证明是成功的办法，是采用计量经济学模型，建立用于进行理论与政策试验的实验室。,专题讲座,9,原因之三：适应世界经济学发展的潮流经济学“是一种思考社会问题的方法”。经济学“是一套用以观察无限丰富和多变的世界的工具”。“经济学的主要贡献是它的分析框架”。在这种认识指导下，经济
4、学方法论的科学性受到前所未有的重视，实证经济学得到前所未有的发展，计量经济学更加巩固了它在经济学中的地位。,专题讲座,10,原因之四：适应提高我国经济学水平的需要经济学有没有“先进水平”？有，又没有。讲没有，主要指经济学理论与政策。讲有，是指经济学研究方法、经济分析方法和经济决策方法。,专题讲座,11,原因之五：适应创新型经济学人才培养的需要我们应该教给学生什么？是已经产生的知识，还是产生知识和发展知识的方法论？知识，有些已经过时，有些即将过时；而产生知识和发展知识的方法论，则是永存的。,专题讲座,12,原因之六：具备良好的发展环境置身于关于“什么是主流经济学”的争论之外。,专题讲座,13,现
5、阶段任务之一：加强计量经济学理论方法的研究与创新计量经济学理论方法研究，既是学科发展的基础，又是学科水平的体现。应用研究的需要。计量经济学理论方法发展的问题导向特征。中国经济发展的特殊性，为计量经济学理论方法的创新提出了许多新的问题。在解决问题的过程中发展理论方法，应该成为我国计量经济学理论研究的主要方向。,专题讲座,14,任务之二：提高计量经济学应用研究的水平在计量经济学应用研究已经广泛开展的今天，提高应用研究的水平已经刻不容缓。加强计量经济学模型方法论基础的研究，避免错用和滥用计量经济学模型的“自欺欺人”和“自娱自乐”现象。研究重要问题，采用正确的模型方法，争取有所发现，应该成为计量经济学
6、应用研究的指导原则。,专题讲座,15,任务之三：发展中国的计量经济学课程 计量经济学作为一门与现代西方主流经济学课程体系最为接轨的课程，是否需要“中国化”？如何进行“中国化”？第一，将计量经济学模型的总体设定由先验理论导向和数据导向转向主体关系导向（或关系论导向）。第二，将数据的分析和诊断引入计量经济学内容体系。,专题讲座,16,二、计量经济学教学内容存在的问题,问题的提出计量经济学模型方法已经成为我国经济学理论研究和实际经济分析的主流方法。以经济研究发表的论文为例，占80%。计量经济学应用研究向社会学、管理学等领域迅速扩张，也已经成为一种趋势。以管理世界的发文为例，占50%以上。错误大量存在
7、。主要的错误不是模型估计、检验，而是模型的设定。,专题讲座,17,所有从事计量经济学应用研究的人员都经历了计量经济学课程学习。必须承认：计量经济学课程教学存在问题。,专题讲座,18,计量经济学教科书内容体系不完整,专题讲座,19,对计量经济学课程的狭义理解狭义的计量经济学认为，从观察到抽象，即模型的设定，是理论经济学家（包括数理经济学家）的任务，而有关数据的问题则是统计学的任务。作为计量经济学，研究的重点就是模型的估计方法和检验方法，统称为计量经济学理论方法。不断地创新和发展计量经济学理论方法，则是计量经济学家的任务。,专题讲座,20,对计量经济学课程的狭义理解Basic Econometri
8、cs（Damodar N.Gujarati）：“计量经济学家的主要兴趣在于经济理论的经验论证”，“计量经济学家常常采用数理经济学家所提出的数学方程式，将这些方程式改造成适合于经验检验的形式”，“收集、加工经济数据，是统计学家的工作”，“这些数据构成了计量经济模型的原始资料”。而且正是在这个意义上，“计量经济学才成为一个独立的学科”Introductory Econometrics（M.Wooldridge）：“在多数情况下，计量经济分析是从一个已经设定的模型开始的，而没有考虑模型构造的细节”。,专题讲座,21,计量经济学教科书作者的局限计量经济学又分为理论计量经济学和应用计量经济学。而所有计量
9、经济学教科书，几乎都是理论计量经济学家的成果“理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系式。为此，计量经济学家大量地利用数理统计学。”“在应用计量经济学中，利用理论计量经济学作为工具，去研究经济学或者商业中的某些特定领域。”“教科书主要讨论计量经济学方法的发展、假定、用途，并引用经济学和商业中各个方面的例子进行说明”。,专题讲座,22,后果之一：对课程的片面认识。计量经济学课程已经不是“理论经济学、统计学和数学的结合”的经济学课程，而成为一门应用数学课程。,专题讲座,23,后果之二：导致人们对计量经济学性质的片面认识。在功能上，计量经济学模型方法“只能检验，不能发现”
10、，而不是一个能够作出科学发现的研究全过程。在认识论范畴上，计量经济学模型方法“是归纳的，不是演绎的”。在方法论的范畴上，计量经济学模型方法“只能证伪，不能证实”。,专题讲座,24,后果之三：应用研究错误频频发生。,专题讲座,25,三、计量经济学的回归,计量经济学的性质弗里希：“经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”萨缪尔森：“计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。”戈登伯格：“计量经济
11、学可以定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。”,专题讲座,26,计量经济学的方法论在早期经济学研究方法史上，演绎法就一直是经济学的基本研究方法，归纳法在经济学中几乎没有位置。西尼尔明言：“这门科学依靠的主要是推理而不是观测，其主要困难不是在于事实的调查而是在于术语的使用”。穆勒认为：作为一门抽象科学，经济学必须使用先验方法，即抽象演绎法。,专题讲座,27,计量经济学的方法论20世纪20年代以后，随着现代逻辑实证主义哲学的诞生，归纳法在主流经济学研究中的重要性上升。JN凯恩斯：经济学的研究方法应当是演绎和归纳的结合。哈奇森认为，所有命题可以划分为两类：
12、重复命题和经验命题。科学的经济学命题应当能够被经验地检验，而已有的经济学命题深陷于限制条件或“其他条件不变”的围护之中，无法被检验，也不能提供信息。,专题讲座,28,计量经济学的方法论20世纪20年代末30年代初计量经济学诞生，确立了归纳法的地位。毫无疑问，计量经济学的产生和迅速发展，集中体现了归纳法或者说经验检验在经济学研究中的兴起。但是，不应由此而简单地断言，计量经济学仅仅是经验归纳法。,专题讲座,29,计量经济学应用研究包含两大基本步骤：设定模型和检验模型。前者属于演绎法的范畴；后者属于归纳法的范畴。演绎法和归纳法是紧密结合在一起的，这种结合不仅意味着彼此补充，也导致了彼此限制。由于计量
13、经济研究中归纳法的作用在于检验演绎法得出的理论假说，故而演绎阶段对归纳阶段形成了根本性的限制。计量经济学模型设定阶段的演绎与模型检验阶段的归纳相结合，构成了完整的、辨证的计量经济学模型方法。,专题讲座,30,计量经济学模型研究的完整框架,理论框架：关于经济活动的观察（即行为分析）关于经济理论的抽象（即理论假说）建立总体回归模型获取样本观测数据估计模型检验模型应用模型,Basic Econometrics将计量经济学方法归结为以下8个步骤：理论或假说的陈述理论的数学模型的设定计量经济理论模型的设定获取数据计量经济模型的参数估计假设检验预报或预测利用模型进行控制或制定政策,专题讲座,31,计量经济
14、学的发展与异化模型体系以问题为导向而发展经典计量经济学模型的发展弗里希运用计量经济学的方法分析资本主义的经济波动，首创描述资本主义经济周期的数学模型，为当代经济周期理论奠定了重要基础。丁伯根发展了动态计量经济模型来分析经济问题。首次用48个方程式为美国建立了完整的宏观经济计量模型，以便检验现有许多商业循环学说的解释价值。克莱因的学术成就是将计量经济学方法和凯恩斯主义宏观经济学分析结合起来，创立了宏观计量经济学。,专题讲座,32,现代计量经济学模型体系也是以问题为导向而发展,专题讲座,33,计量经济学的发展与异化理论方法以数据为导向而发展例如：时间序列的单位根检验和协整检验例如：模型估计的非参数
15、方法,专题讲座,34,计量经济学的发展与异化强调学科的独立性带来的问题计量经济学理论方法离经济学越来越远,专题讲座,35,计量经济学的发展与异化实用主义哲学的影响计量经济学模型的“被工具化”例如：研究目的导向的总体回归模型设定例如：从简单到复杂模型设定,专题讲座,36,计量经济学的回归在理论上：经济理论、统计学、数学的结合在应用上：能够作出科学发现的研究全过程,专题讲座,37,四、计量经济学教学内容的创新,以计量经济学（第3版）为例将模型设定引入教学将样本数据采集和诊断引入教学,章节结构,第2版,第1章 绪论第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型：多
16、元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型：专门问题第6章 联立方程计量经济学模型：理论与方法第7章 经典计量经济学应用模型第8章 扩展的单方程计量经济学模型第9章 时间序列计量经济学模型,第3版,第1章 绪论第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型：专门问题第6章 联立方程计量经济学模型：理论与方法第7章 扩展的单方程计量经济学模型第8章 时间序列计量经济学模型第9章 经典计量经济学应用模型,章
17、节结构,第2版,第7章 经典计量经济学应用模型7.1 生产函数模型7.2 需求函数模型7.3 消费函数模型7.4 宏观计量经济模型,第3版,第9章 经典计量经济学应用模型9.1 计量经济学应用模型类型设定9.2 计量经济学应用模型总体回归模型设定9.3 计量经济学应用模型函数关系设定9.4 计量经济学应用模型变量性质设定,关于计量经济学应用模型设定的一般理论方法的讨论,关于几类专门应用模型设定的理论方法的讨论,总体模型设定,9.1 计量经济学应用模型类型设定参数模型和非参数模型;单方程模型和联立方程模型;截面数据模型、时间序列数据模型和Panel Data模型.截面数据单方程参数模型:经典模型
18、、选择性样本模型、计数数据（Count Data）模型、离散选择模型、持续时间数据（Duration Data）模型。单方程应用模型类型对被解释变量数据类型的依赖性。单方程模型和联立方程模型的选择对经济行为的依赖性。,总体模型设定,9.2 计量经济学应用模型总体回归模型设定分别对总体回归模型设定的“研究目的导向”、“先验理论导向”、“数据关系导向”进行了评价。提出了总体回归模型设定的“唯一性”、“一般性”、“现实性”、“统计检验必要性”和“经济关系导向”原则。以实际应用研究的错误为例。,总体模型设定,9.3 计量经济学应用模型函数关系设定必须遵循经济学理论和统计学分析相结合的原则。需要经过“设
19、定检验再设定再检验”的过程。以生产函数模型为例。,总体模型设定,9.4 计量经济学应用模型变量性质设定变量之间的直接影响与间接影响：应该遵循直接性原则、集合性原则、层次性原则和独立性原则。变量内生性与外生性设定的相对性。变量随机性和确定性设定的相对性。,样本数据采集和诊断,第3版中将计量经济学模型与数据的下列关系融入相关的章节。,样本数据采集和诊断,教学重点模型类型的选择对数据类型的依赖性。总体模型变量选择的数据关系检验必要性原则。模型估计对样本数据的完整性、准确性、可比性、一致性要求。模型应用想定数据的强外生性和超外生性。,总体评价,计量经济学(第3版)在课程教学内容创新方面迈出了实质性一步
20、。国内外教科书中所未见的内容。涵盖“模型设定、数据诊断、模型估计、模型检验、模型应用”全过程。实现“经济理论、统计学、数学的结合”。成为一门真正的经济学课程。,五、应用研究总体回归模型设定,模型总体设定的依据实际应用研究中的研究目的导向经典模型的先验理论导向时间序列模型的数据关系导向正在发展的关系论导向,“从简单到复杂”的建模路线正确吗？,在应用研究的总体模型设定中始终存在两条路线之争：“从简单到复杂”和“从一般到简单”，哪一条是正确的？具体表现：作为研究起点的总体回归模型应该是简单模型（包含较少的解释变量）还是复杂模型（包含所有的解释变量）？,国内外应用研究常见的模式：从简单到复杂,应用研究
21、的过程是个反复曲折、循序渐进的过程。我们只有先对可能生成观测数据的随机过程做出假定，才能开展模型参数估计和推断。如果统计推断结果暴露出模型的问题，就需要相应地修正原来的假设，再重复进行统计推断，直到分析结果达到一定的内在一致性和收敛性。这种内在一致性虽然不是保证模型分析正确的充分条件，却是科学分析合乎逻辑性的必要条件。对观测数据设定一可能的生成过程是计量经济分析的必要起点。问题是：该起点应该是简单的还是复杂的？,“从简单到复杂”和“从一般到简单”，两条不同的路线，看上去是殊途同归，但是却存在本质区别。从逻辑学上讲，一旦总体模型被设定，利用样本数据进行的经验检验只能发现已经包含其中的哪些变量是不
22、显著的，而不能发现没有包含其中的显著变量。所以作为起点的模型必须是“复杂的”。从经济学上讲，现实经济活动中变量之间的关系是复杂的，而且所有变量都是变化的。所以作为起点的模型必须是“复杂的”。从统计学上讲，只有首先建立最一般的模型，才能保证模型的随机扰动项满足“源生性”和基本假使。“从一般到简单”的建模路线是合理的，而“从简单到复杂”的建模路线是不合理的，容易走向实用主义。,专题讲座,52,能否以研究目的为导向设定模型？,实际应用研究中的研究目的导向任何应用研究都有特定的研究目的，例如分析某两个经济变量之间的关系，或者评价某项经济政策的效果。按照特定的研究目的进行计量经济学模型总体模型的设定，成
23、为计量经济学应用研究的普遍现象和最严重的问题。,专题讲座,53,研究目的导向实例研究制度变迁对我国经济增长影响的论文：,专题讲座,54,在一篇研究通货膨胀与经济增长的关系的论文中，建立了如下模型：,结论：适度的通货膨胀有助于经济增长变动速率较快上升和国民经济较快增长。,专题讲座,55,经济研究2002年第4期两篇计量经济学应用研究论文，分析外商直接投资对我国区域经济的影响：,结论：19851999年期间，东部发达地区与西部落后地区GDP增长率的差异，大约有90%是由外商直接投资引起的。,结论：19792000年，FDI区域差距对东西部GDP增长差异的贡献度不到20%。,专题讲座,56,“唯一性
24、”原则和“从一般到简单”路线的自然要求。作为建模起点的总体模型必须能够包容所有经过约化得到的“简洁”的模型。它应该包含所有对被解释变量产生影响的变量，尽管其中的某些变量会因为显著性不高或者不满足正交性条件等原因在后来的约化过程中被排除。,专题讲座,57,能否以先验的经济理论为导向设定模型？,经典计量经济学模型的经济理论导向。,专题讲座,58,正统经济学理论导向存在的问题：第一，正统经济学以经济人假设和理性选择为其理论体系的基石，任何一种理论都建立在决策主体是理性的和决策行为是最优的基础之上。而计量经济学模型描述人们实际观察到的经济活动之中蕴藏着的一般规律，实际经济活动既不是“理性”的，也不是“
25、最优”的。第二，正统经济学理论强调“简单”，认为只有简单的理论才能够揭示本本质。而计量经济学模型恰恰相反，它强调“一般”，必须将经济活动所涉及的所有因素包含其中。,专题讲座,59,对于同一个研究对象，不同的研究者依据不同的先验理论，就会设定不同的模型。破坏了模型随机扰动项的“源生性”，随机扰动项可能违背Gauss-Markov假设和正态性假设。,专题讲座,60,结论：计量经济学模型描述的是现实的经济世界，经济学理论描述的是理想的经济世界。经济学理论揭示的变量之间的关系以其它因素不变为假设，现实经济生活中所有因素同时变化。经济学理论不能作为计量经济学总体模型设定的导向。,专题讲座,61,对计量经
26、济学模型总体设定先验理论导向的批评并不意味完全否定经济学理论在模型设定中的作用。描述理想经济世界的经济学理论可以指导我们正确分析现实经济世界的动力学关系；简洁的经济学理论至少揭示了“一般”经济系统中的一部分经济关系。经济学理论将作用于经济关系分析，而不是直接作用于模型总体设定。,专题讲座,62,例：经济研究论文在一篇实证研究我国货币产出非对称影响关系的论文中，模型系统中包括的变量有表示产出的实际工业产出指数、表示货币的M1和表示价格的消费价格指数，而货币流通速度被合理地省略了。所依据的是经典的货币需求理论。问题：经典的货币需求理论是否反映我国的实际？以此作为描述货币产出关系的总体模型设定的依据
27、是否可靠？,专题讲座,63,例：经济研究论文在一篇关于人民币汇率的均衡、失调、波动与调整的论文中，作者通过理论分析和经验检验，得到描述实际汇率与相对供给、相对需求之间长期均衡关系的模型，并在此基础上建立了反映短期变化之间关系的误差修正模型。显然，经典的汇率决定理论在该模型总体设定中起了导向作用。问题：经典的汇率决定理论是否反映我国的实际？以此作为选择模型变量的依据是否可靠？,专题讲座,64,能否以数据关系为导向设定模型？,现代时间序列计量经济学的数据关系导向。对先验理论导向的批评VAR单位根检验与协整检验问题的本质数据关系是经济关系的必要条件而不是充分条件。典型错误：夸大因果关系检验的功能。夸
28、大协整检验的功能：误将协整方程作为均衡方程。,专题讲座,65,例题：在一项关于我国城镇居民收入的研究中，作者对城镇居民人均收入和农村居民人均消费两个时间序列数据进行了严格的统计分析。首先进行单位根检验，发现它们都是2阶单整序列。然后进行Granger因果关系检验，发现在5%的显著性水平上，城镇居民人均收入是农村居民人均消费的Granger原因。最后进行协整检验，发现它们之间存在（2，2）阶协整。,专题讲座,66,于是得到了描述二者之间长期均衡关系的模型：农村居民人均消费558.07+0.1817城镇居民人均收入。更进一步指出，城镇居民人均收入提高100元，可以使得农村居民人均消费提高18.17
29、元。这个结论显然是错误的，但是所有统计检验却是严格的。问题在哪里？,专题讲座,67,正确认识数据关系的作用：由于对实体之间的动力学关系认识永远难以达到完备的境界，人们很难准确地确定模型的函数形式。单位根检验和协检验理论，乃至整个计量经济学方法，给出了探索特定因素组函数关系的有效工具。在此过程中，虽然实体之间的动力学关系分析是必要的，但数据关系导向的统计方法则能发挥强大作用。,专题讲座,68,总体模型正确设定的依据是什么？,模型总体设定的本质回答：如何从经历到的过去、特殊、局部，推论到没有经历到的未来、一般、整体？计量经济学基于统计抽样形成的经验数据，运用随机数学分析工具完成或然知识的建构，并按
30、照统计意义的标准进行评价，在回避了休谟质疑的同时，也规避了陷入不可知论的危险。计量经济学作为统计推断的知识，应当符合科学的基本原则独立于研究者、独立于样本、具有超越特定时间和空间的某种程度的必然性和普遍性。,专题讲座,69,统计推断逻辑的严密性，只能尽可能防止在统计推断过程中出现新的错误，但并不足以为计量经济学知识提供依据。对计量经济学知识依据的追问，仍然要溯及统计推断的前提总体设定。因此，总体设定过程的可靠性，决定了计量经济学知识的可靠性。,专题讲座,70,关于计量经济学模型总体设定的讨论，必须首先回答：要确定的是经济主体内在的本质意义的属性，还是经济主体之间的关系意义的属性。要确定的是主体
31、之间的动力学关系，还是作为主体经济活动结果的经济变量之间的数据关系。,专题讲座,71,计量经济学模型分析的目的：不是为了确定在主体关系意义上无所指的经济变量之间的关系。经济变量及相关数据是经济主体活动的结果，脱离主体互动关系建构的变量，不过是纯粹的数字。而是为了发现塑造整个经济世界的经济主体之间的互动规律。,专题讲座,72,关系论：主体的任何行为，都应在主体和其身处的环境之间寻找原因。都必然由主体与其身处的环境之间的作用引起。经济主体与其身处的环境之间的动力学过程，是真正的数据生成过程。无论先验理论导向，还是数据关系导向，模型总体设定所忽视的正是经济主体之间的动力学关系。,专题讲座,73,实现
32、先验理论导向和数据关系导向的综合 以经济主体与环境之间的动力学关系分析为基础和前提，基于该动力学过程生成的数据，以数据统计分析为必要条件，验证并确定经济主体与环境的互动关系，正是计量经济学总体模型所要界定的因果关系。只有动力学关系的理论分析，没有基于统计相关性的经验支持，是无法确认这样的动力学关系的。同样，只有数据关系的统计分析，没有具有良好的公度性的动力学关系理论框架，会使统计分析进入歧途。,专题讲座,74,“经济主体动力学关系导向”分析框架,专题讲座,75,以经济主体的动力学关系为导向设定的总体回归模型，毫无疑问满足上述的“现实性”原则和“统计检验必要性”原则。如何保证满足“唯一性”和“一
33、般性”原则？仍然需要检验。检验的准则就是总体模型随机扰动项的源生性和正态性。中心极限定理仍然居于十分重要的地位。,随机扰动与随机误差等同吗？,源生的随机扰动随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位。随机扰动项具有源生性。在模型正确设定的前提下，无数不显著因素对被解释变量的影响的集合。客观存在的。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学模型中，源生的随机扰动项满足Gauss假设和服从正态分布。,:“在确定性模型中引入随机扰动，并不是为了掩盖确定性模型的不足之处。”“如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，模型就是不适当的。”,衍生的随机误差定义为“被解释变量观测值与它的期
34、望值之间的离差”。具体内容的解释：“无数非显著因素对被解释变量的影响”、“变量观测值的观测误差的影响”、“模型关系的设定误差的影响”等。stochastic disturbance term stochastic error term,随机误差项是否满足Gauss假设以及正态性假设？W.H.Greene(2000)：鉴于我们对随机误差来源的描述，中心极限定理的条件一般都成立，至少近似成立，因此正态假定在多数情况下也都是合理的。数学证明和模拟检验发现，在大多数情况下，确定性误差导致随机扰动项对Gauss假设以及正态性假设的违背。,正态性假设的违背：当存在模型关系误差时，如果解释变量是随机的，随机
35、误差项的正态性将得不到保证。当模型遗漏了显著的变量，如果遗漏的变量是非正态的随机变量，随机误差项将不具有正态性。如果待估计的模型是原模型经过函数变换得到的，随机误差项将不再服从正态分布。,正态性假设的违背：当模型存在被解释变量的观测误差，如果观测误差相对于随机误差项的标准差特别大、样本长度又特别小，随机误差项的正态性假设会导致显著性水平产生一定程度的扭曲。当模型存在解释变量观测误差时，一般情况下，随机误差项的正态性假设都是不能成立的；只有在回归函数是线性的，且观测误差分布是正态的特殊情形下，随机误差项的正态性才成立。,怎么办？最根本的是设定正确的模型和减少观测误差。检验是必须的，但却是经常被忽视的。,欢迎批评指正！,
