發展
1950年代克菜因大力倡導經濟計量模型法預測經濟變化,當時構造的模型大都是以
凱恩斯主義為構架,從克萊因一古爾德伯格模型衍生出來的。1960年代以來,預測機構紛紛構造各種各樣
巨觀經濟模型,廣泛用來進行短期
經濟預測。
工作程式
經濟計量模型預測的一般程式是:
a.對短期經濟變化進行系統分析,建立描述短期
經濟機制的理論模型;
d.對模型參數的估計值進行檢驗,判別這些估計值是否滿足要求,是否可靠;如不合標準,則須對模型重新進行估計;
f.套用模型進行預測,並對預測進行評價。
工作程式的a—d是構造經濟計量模型,也是經濟計量模型預測的基礎步驟。
經濟變數和這些變數之間的關係(即確立模型的數學形式),是構造經濟計量模型的重要環節。這裡要求模型構造者具有
美國經濟運行機制的理論知識和熟悉有關的信息資料。關於
資本主義巨觀經濟運行模式,
美國經濟學界提出各種各樣的理論。因為戰後
凱恩斯主義在
美國經濟學界占主流地位,五六十年代構造的經濟計量模型,都是根據
凱恩斯的
國民收入和就業決定理論設計的。如克萊因—古爾德伯格模型、沃頓模型、蔡斯模型、布魯金斯模型、經濟分析局(BEA)模型、聯邦儲備(FMP)模型等。到了70年代初期,
美國經濟出現了生產增長停滯、同時
物價持續上漲的“
滯脹”局面。
凱恩斯主義失靈,
貨幣主義理論盛行,
理性預期學派和
供給學派也相繼興起。近幾年以
貨幣主義和
理性預期學派為理論基礎設計的模型不斷出現。原來根據
凱恩斯主義設計的模型也都進行了程度不同的修正。至於模型中包含的變數和方程式數目,即模型的規模大小,則視預測的對象、研究的目的、利用的數據資料及使用的計算工具而定。經濟計量模型法盛行以來,設計的模型日趨大型化和細化。開始時設計模型一般只有幾十個變數和幾十個方程式,近年來由於計算技術進步和統計資料增多,包含幾百個乃至幾千個變數和方程式的模型已是比比皆是了。
經濟變數的數據來估計方程中的參數值。因此,蒐集並熟諳有關的統計資料也是構造經濟計量模型的重要步驟。在美國,政府和私人統計機構提供了比較豐富的關於各經濟領域的統計資料。美國政府統計機構建立的
國民經濟計算體系把全國
經濟活動進行綜合的系統的數量記錄和表述,從而為估計經濟計量模型提供了數據基礎。
模型的估計是利用
經濟計量學方法對給定的統計資料進行一系列的數值計算。估計過程包括以下幾個步驟:
套用各種識別條件檢驗模型中各個方程是否可以識別;
考察變數之間是否存在多重共線性;
選擇適當的估計方法(估計方法有普通最小平方法、兩階段最小平方法等)。估計模型參數時,一般是採用試驗程式在計算機上對各種模型形式進行試驗,以求得模型估計參數的最優值和模型的最優形式。模型估計出來後,必須對估計結果進行檢驗和評定,以便確定模型的
可靠性。
檢驗工作包括以下幾方面:
統計檢驗,即根據統計理論檢驗模型參數估計值的
可靠性,包括擬合程度檢驗(統計量 R2),回歸方程的
顯著性檢驗(統計量F),估計值的
標準差檢驗(統計量t);
模型的實際預測檢驗,即模型的超樣本特性檢驗。
使用估計的經濟計量模型進行事前預測,首先是預測模型中的
外生變數和確定滯後變數;其次是將估計的模型(結構模型)改為簡化形式;再次將外生變數和滯後變數代入模型求得內生變數數值;最後還要對預測結果進行評價。
經濟計量模型一般包含若干
外生變數。使用模型進行預測,是以外生變數為已知數來計算內生變數的數值。因此
外生變數要先在模型之外套用其他預測方法估算,或根據判斷做出假設。模型中包含的滯後變數要在預測前根據有關資料先行確定。
經濟計量模型預測一般是根據模型的簡化式進行的。這需要先將估計的模型結構形式改為簡化式,即將要預測的內生變數都用
外生變數和滯後變數表示。進行預測時將
外生變數預測值和滯後變數確定值代入簡化式即得內生變數的預測值。在最後確定內生變數的預測值時,通常還要根據
經濟形勢和變化趨勢加以判斷並反覆修正,以提高預測的精確度。
發展趨勢
經濟計量模型法興起初期,因為預測比較精確,很受美國經濟界的讚賞。70年代中期以來,預測成績下降;一些著名模型做的預測也多次失誤,於是經濟界對模型預測普遍產生懷疑。
但是,
經濟預測界多數認為經濟計量模型預測具有一系列優點:
a.模型能夠揭示多個變數間的相互聯繫,可以提供比較有效的預測結構;
c.能夠重複做有關的預測,可以用來評價各項
經濟政策。
另一方面,經濟計量模型預測也存在一些缺點:
a.模型只是把錯綜複雜的經濟現實簡化、抽象化,它不可能真實地揭示
經濟機制運行情況;
b.模型的結構是根據歷史
統計數據估計得的,而
經濟變數間的相互聯繫在不斷變化,用固定的模型結構預測未來,得不到十分精確的結果;
c.估計模型結構所依據的數據和估計方法尚未臻完善;
d.使用模型進行預測的程式還不夠健全