1、討論4.2 關(guān)于解釋變量的假定關(guān)于共線性經(jīng)濟解釋變量之間存在一定程度的共線性，是普遍存在的現(xiàn)象，具有經(jīng)濟行為上的合理性。當(dāng)模型包含了所有顯著的解釋變量，即使變量之間存在一定程度的共線性，結(jié)構(gòu)參數(shù)仍然具有偏回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義。當(dāng)解釋變量之間存在一定程度的共線性，如果遺漏了某些變量，保留變量的參數(shù)不再具有偏回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義。即使研究者只關(guān)注個別變量，也必須建立最一般的模型。當(dāng)解釋變量之間完全獨立，如果遺漏了某些變量，保留變量的參數(shù)仍然具有偏回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義。如果研究者只關(guān)注個別變量，可以建立簡單的模型。需求函數(shù)模型實例一般講，Log(p1)之間Log(p)存在相關(guān)性，模型4在引入Log(p)后

2、，擬合優(yōu)度并無顯著提高，而Log(p1)的顯著性下降，也說明它們之間存在相關(guān)性。所以，正確的模型應(yīng)該是模型3而不是模型4。這樣理解是否正確？關(guān)于相關(guān)性（共線性）的判斷是正確的。如果僅僅為了預(yù)測，采用模型3是合適的，甚至是簡便的。如果為了進行結(jié)構(gòu)分析，必須采用模型4。模型3中Log(p1)的參數(shù)反映Log(p1)和Log(p)對Log(q)的共同影響；只有模型4才能反映二者的凈影響?！皬暮唵蔚綇?fù)雜”的建模路線正確嗎？在應(yīng)用研究的總體模型設(shè)定中始終存在兩條路線之爭：“從簡單到復(fù)雜”和“從一般到簡單”，哪一條是正確的？具體表現(xiàn)：作為研究起點的總體回歸模型應(yīng)該是簡單模型（包含較少的解釋變量）還是復(fù)雜模

3、型（包含所有的解釋變量）？“從一般到簡單”的建模路線是合理的，而“從簡單到復(fù)雜”的建模路線是不合理的，容易走向?qū)嵱弥髁x。建設(shè)用地流轉(zhuǎn)中農(nóng)民收入影響因素研究關(guān)于隨機解釋變量經(jīng)濟解釋變量的確定與隨機，是相對的。在單方程模型中，如果解釋變量與隨機項不相關(guān)，不考慮其隨機性。在單方程截面數(shù)據(jù)模型中，如果解釋變量是外生變量，不考慮其隨機性。在單方程時間序列數(shù)據(jù)模型中，如果解釋變量是滯后被解釋變量，一般需要考慮其隨機性。經(jīng)濟解釋變量的內(nèi)生與外生，也是相對的。在單方程模型中，如果解釋變量不受被解釋變量的影響，不考慮其內(nèi)生性。模型存在與隨機項相關(guān)的隨機解釋變量時，OLS估計是有偏的。正相關(guān)：擬合的樣本回歸線可能

4、低估截距項，而高估斜率項。負(fù)相關(guān)：擬合的樣本回歸線高估截距項，而低估斜率項。關(guān)于恰好識別和過度識別恰好識別：內(nèi)生解釋變量只能有某一個外生變量作為工具變量，采用工具變量方法（IV）；過度識別：內(nèi)生解釋變量可以有多個外生變量作為工具變量，采用廣義矩估計方法（GMM）。關(guān)于GMM的主要文獻關(guān)于GMM最早的系統(tǒng)的描述L. Hansen, 1982: Large Sample Properties of GMM Estimation, Econometrica 50, p1029-1054關(guān)于GMM 的總結(jié)A. Pagan and M. Wickens, 1989: A Survey of Some Recent Economertic Methods, Economic Journal 99, p962-1025關(guān)于GMM發(fā)展的討論R. Davidson and J. MacKinnon, 1993: Estimation and Inference in Econometrics, New York Oxford Univ. Press計量經(jīng)濟學(xué)模型的GMM估計 如果模型的設(shè)定是正確，則存在一些為0的條件矩。廣義矩估計的基本思想是利用矩條件估計模型