模型的内容及建立模型的方法要点 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点有哪些
一、模型的内容
一个能供实际应用的模型，应包含下述一些内容：
1.被模拟的对象
包括矿区、矿带、矿田、矿床、矿段和矿体，但一个模型中只能有一个对象。
2.调查阶段
包括1∶50000或1∶25000的地质调查、深部地质填图、普查找矿、详细找矿及找矿评价工作。一个具体的模型，一般只能应用于一个特定的调查阶段。
3.要解决的具体问题
包括综合方法及个别方法有效性的评价和调查结果的解释。有的模型只能解决第一个问题，有的模型则能同时解决上述两个问题。
上述三方面的内容是互相联系的。例如，在普查找矿时，模拟的对象一般不是矿体，而是矿区、矿带和矿田。详细找矿时，模拟的对象则只能是矿床和矿体。在普查找矿阶段，各种类型矿产都要找，因而待解决的问题是多方面的，主要应用的是综合方法，这时的模型要适用于对综合方法的评价。详细找矿时，待找的矿体和矿床类型大体上已经确定，这时主要的找矿方法比普查时可能要简单一些，对模型的要求也可以简单一些；在工作初期，主要问题是设计综合调查方法，这时的模型只要能满足设计综合调查方法的要求就可以了。到工作后期，随着资料的积累、认识的加深，有可能对工作初期建立的模型加以修改，使其更加完善，更加符合工作地区的具体情况。这种模型不仅能用于对调查方法有效性的评价，而且还可用于调查结果的解释。
根据上述模型的内容，一个综合模型由下述三部分组成：
第一部分：地质模型，这个模型用来模拟待找的地质体（包括矿床或矿体）及其围岩（包括上覆地层）的空间分布关系，并尽可能地显示它们之间的成因上的关系。
第二部分：组成地质模型的各种岩石物理性质的空间分布图，这种图就是待找地质体的物理模型。
第三部分：组成地质模型的各种岩石中与成矿有关的元素的含量分布图，所谓与成矿有关是空间位置及成因两方面的关系，最好是与成因有关系的元素。这种图就是待找地质体的地球化学模型。
包含上述三部分内容的模型一般称作地质-地球物理-地球化学模型，或简称综合模型。包括上述第一及第二部分内容的模型一般称作地质-地球物理模型，或简称地质-物理模型或物理-地质模型，包括上述第一及第三部分内容的模型一般称作地质-地球化学模型。
二、建立模型的方法要点
根据模型的内容，建立模型的方法是：
第一步：建立待找地质体的地质模型，这是建立综合模型的基础。
第二步：在地表、坑道及钻孔中取样，对岩石的物理性质进行测定。取样最好是选择有钻孔而地质上又有代表性的剖面上。进行岩石样品测定物理性质的同时，对选定的元素作定量分析。
第三步：建立矿体的模型，根据矿体的模型组建矿床的模型，根据矿床模型组建同类矿床的模型及矿区的模型等。
在建立及组建各个级别的模型过程中，要处理好简化及典型化模型两方面的问题。
模型的简化分为物理性质的简化和形状的简化。
对于某一个特殊的地质问题而言，描述一个矿床或一个地段的地质和地球物理特点的变量中，有一些是重要的，有一些是不重要的。因此，就解决一个特定的地质任务来说，可以不考虑那些不重要的变量，得到一个比原来的模型更为简单一点的所谓简化模型。
模型的简化，也可以通过把几个状态归并成一个状态来实现。例如对物性不均匀的物体，可以将其划分为许多小区，对每个小区，用其平均物性值来代替变化值。当物性不均匀程度高时，小区的范围应划小些。当物体埋深大时，物性不均匀对场的特征影响相对小一些，小区范围可以划大些。这就是说，即使是同一个物体，上部小区要划小一些，而下部小区可以划大一些。
形状的简化是用规则体的组合去近似复杂的不规则体，在电测深及地震法中假定物性分界面在工作点（电深点、爆破点等）附近是水平等。
引用简化的模型，可以使研究的问题简化，并使模型的应用范围扩大。但是，应该指出，过分的简化同过分的复杂化一样，都是有害的。这是因为，给定一个模型，在约定的条件下，可以做出一个简化的模型与其相对应。但是，反过来，给定一个简化模型，却可以有许多初始模型与其相对应。
简化模型是为了使所建立的模型变得容易一些，应用模型变得方便一些。但是，简化模型不可避免地会降低模型的作用。因此，要不要简化模型，简化到什么程度，要根据具体问题和具体情况进行论证，既要考虑技术因素，又要考虑经济因素。举一个简单的例子，对一个物性均匀的高密度和强磁性的物体，建立一个完全的地质-物理模型时，应该考虑它的密度和磁性两个参数，而物体的密度模型和磁性模型，则是完全模型中的部分模型或特殊模型。当人们只用磁性模型时，实际上是用部分模型代替完全模型，因此，磁性模型可看做是完全模型的一个简化模型。实践表明，根据重、磁异常同时做反演，比用单一的磁异常或重力异常反演所得的结果更准确。但是，考虑到重力法成本较高，若单一的磁法能够较圆满地解决问题，那么，这时用简化的磁法模型就是合理的。也就是说，做重力法虽然存在增大解决问题的可能性，但经济上付出的代价太大。
有一点要着重指出，在地质-物理模型中，人们常假定地质体的物性是各向同性的。而当地质体确实呈各向异性时，假定各向同性会导致错误的结论，这点对磁法、各类电法及地震法都是如此。
模型的典型化是指将模拟的对象分类，然后在每类中选取一个作为其代表。例如地质体的产状对选择物探方法及物探异常的特点均有影响，但建立模型时，不可能各种产状都考虑到。为此，可将物体按产状分为三类：一类是陡倾角的，例如说倾角大于70°；二类是中等倾角的，例如说倾角在45。左右；三类是缓倾角的，倾角在20。以下。建立模型时，在上述三类中，每类选一个，例如说倾角为80°，50°及15°三种作为典型，而非典型的可根据典型的推出。
模型的典型化还可以通过取无量纲参量来达到。例如在电测深的地电剖面模型中，电阻率用第一层的电阻率作单位，距离用第一层的厚度作单位。
三、一个例子[8]
下面以个旧锡矿为例，叙述在一个具体地区建立综合模型的具体方法。选择个旧锡矿作例子的原因是为了和在后面将要例举的原苏联远东地区同类锡矿床的模型对比。通过对比，可以发现它们之间是大同小异的，但前者不如后者典型。
个旧矿区位于中国云南省东南部，是一个以锡为主的多金属矿区。这个地区的锡矿从汉朝开采以来，已有近2000年的历史，而系统的地质找矿工作则是从本世纪50年代开始的。开初是找砂锡矿，50年代中期转入找浅部原生锡矿，60年代中期转入找深部（地表以下400m及更深处）原生锡矿。目前，个旧矿区已探明大型锡矿多处。
个旧地区大规模的系统物探工作是50年代下半期到60年代上半期进行的。由于个旧矿床的特点是大矿区、小矿体，氧化深度为200～700m（平均约400m），隐伏岩体顶部以上硫化矿石均已被氧化为氧化矿石，矿石中的黄铁矿、磁黄铁矿均已消失，物探工作面临巨大的困难。但找隐伏矿体又急需物探工作配合，为此，杨尔煦及李志华等人根据工作地区的地质及地球物理特点，采用物探方法解决找矿中的地质问题，圈出找矿远景地段，获得了很好的地质效果。本文以建立地质-物理模型的概念观点，叙述这个时期的物探工作、80年代的综合研究工作及其地质效果。
1.矿区地质概况及控矿规律[9,10]
个旧矿区南部为哀牢山隆起，东部为越北古陆，西部为川滇古陆。前寒武纪以来的多次构造运动中，外围古陆不断上升，个旧及其邻区长期处于沉降状态，以三叠纪沉降幅度最大，沉积了厚达数千米的碳酸盐类岩石及碎屑岩。三叠纪后期，由于印支运动的影响，使沉降转为隆起，同时伴随有基性岩浆活动。中生代末期，燕山运动在区内活动更为强烈，有基性、酸性、碱性岩浆侵入，同时伴有锡、钨、铜、铅、锌多金属矿化作用发生。矿区锡多金属矿床的形成与燕山期花岗岩侵入有直接关系。
个旧东区为一北北东向五子山复式背斜，其上叠有北西西向次级褶皱；西区为一北北东的贾沙复式向斜。矿区地层仅在矿区东南角有二叠系龙潭煤组产出，其余均为三叠系，该层总厚度约6000m，顶、底部以碎屑岩为主，中部主要是厚大的碳酸盐岩类。矿体主要赋存于中三叠统个旧组下部卡房段和马拉格段中。
个旧矿区的原生矿床以锡石-硫化物多金属矿床为主。矿区受五子山复式背斜及相应的燕山期隐伏花岗岩体控制；矿田受矿区二级褶皱、断裂构造及小花岗岩株控制。矿床产出的规律是：
岩株突起 矿体总是以小的花岗岩株突起为中心，成群、成带围绕岩体的顶部和四周产出。上有背斜，下有岩株突起，是区内最为有利成矿的构造岩浆组合型式，也是区内主要矿田的重要控制因素。
岩株凹陷 小花岗岩株状突起的表面起伏和剖面上因选择融熔作用，致使岩体呈岩枝、岩舌状并形成似塔松状的多层次的凹陷。这是接触带矿体赋存的有利部位。
互层加断裂 白云岩与灰岩互层带中的矿化率高出单一岩性层的数十倍，层间似层状、条状矿体70%产出互层带中，互层加断裂，更有利于矿化的富集。
交切花岗岩的成矿前断裂 这种断裂既是导岩又是导矿、容矿构造，在断裂与花岗岩交切部位，常有规模较大的接触带矿体赋存，而在断裂中常有脉状矿体赋存。
金属分带 区内金属矿有明显的上铅、下铜、中间锡的分布规律，平面上由内向外依次是钨、铜、锡、铅、锌。
原生锡矿体中的硫化物主要有磁黄铁矿及黄铁矿；矿石构造为浸染状和块状。由于个旧矿区潜水面在水下1000m左右，局部潜水面（不透水的隐伏花岗岩的顶面）也在地下400m或更深，因而潜水面以上矿石中的硫化物均已消失。绝大部分锡石硫化物矿石均已变成锡石氧化物矿石。
综上所述，可以得出在不同的找矿阶段要解决的地质问题是：
（1）在寻找类似个旧的锡矿区时，首先是在沉积岩厚度较大的地区寻找隐伏的燕山期花岗岩，然后根据隐伏岩体上方岩石中化学元素的分带性及地质构造的特点，评价隐伏矿化的可能性。
（2）在有找矿远景的矿区中寻找矿田时，最重要的工作是寻找隐伏的小花岗岩株状突起，研究矿区内的次级构造和断裂。
（3）寻找浅部矿床时，要在矿田范围内作断裂带填图，并对已知和新发现的断裂带作含矿性评价，然后在推测有矿化的断裂带上打钻找矿。
（4）由于矿石中的硫化矿物已被氧化，用磁法及电法直接找矿的效果均不好。矿体小，埋深大及矿区地形切割剧烈，重力法也不能应用。
2.个旧地区岩石的物理性质
上述个旧地区不同找矿阶段的地质问题能不能用物探方法配合山地工程加以解决，决定于工作地区岩石的物理性质。下面叙述有关这方面的材料。
岩（矿）石的密度
在工作地区采集了365块标本作密度测定。测定结果见表4—1。在这个表中还列了邻区一些岩石密度值，供作对比。
表4—1 个旧及马关地区岩石密度统计表
由表4—1看出：
（1）本区三叠系的密度平均值与二叠系、泥盆系及寒武系的密度平均值相当。
（2）本区及邻区的花岗岩的密度均比其围岩低约0.15～0.24g/cm3。
（3）基性岩的密度在3.00g/cm3左右，而超基性岩的密度则在3.10g/cm3左右。
（4）锡矿石的密度最大，而表土及第三纪岩石的密度最低。
根据上述岩石密度特点，在区域重力异常图上，第四纪盆地及隐伏花岗岩体上均将有明显的重力异常低，这就为用重力法圈定隐伏的花岗岩提供了可能性。
岩（矿）石的磁性
根据测定及收集到的资料，区内岩石的磁性参数值如表4—2所示。从表4—2可以看出：
表4—2 个旧地区岩石磁性统计表
（1）沉积岩如砂岩、页岩、砾岩、灰岩、大理岩、石英岩等都是非磁性的；各种片岩、板岩及千枚岩具有极弱磁性，这类岩石不可能引起磁异常。
（2）基性喷出岩如正长岩类岩石磁性变化大，磁化率为0.0132～0.0396SI，因此它可以引起不同强度的磁异常。
（3）基性及超基性岩的磁性一般较强，但不稳定，它们可以引起局部异常。
（4）花岗岩实际上是无磁性，因此，大的花岗岩体上将出现平静或相对为负的磁异常。
岩矿石的电阻率
多年来对个旧矿区地表和坑道中各种岩石的电阻率作了测定，结果如表4—3。从表4—3可看出：
（1）含矿断裂与围岩的电阻率相差4～7倍，用联合剖面法寻找含矿断裂有良好的物性前提。
（2）花岗岩与围岩的电阻率有3倍以上的差异，为用电测深法圈定地下花岗岩体表面起伏形态提供了物性前提。
（3）硫化矿和花岗岩电阻率相差10倍以上，因此，电法有可能用于探测浅部硫化（矿）矿体。
表4—3 个旧地区岩石电阻率统计表
（4）个旧组灰岩在不同矿田内其电阻率不同，上段（T2g3）变化较大，中段（T2g2）相对稳定，下段（T2g1）在松树脚矿田较高，在卡房矿田因富含泥质灰岩及出现变辉绿岩，其电阻率值下降，与花岗岩的电阻率值相当，造成用电测深法确定花岗岩顶面埋深不准。
根据目前对个旧地区地质控矿规律的认识及岩石物理性质的测定结果，制作了如图4—1所示的个旧东部矿区岩石密度（σ）、电阻率（ρ）-地质模型示意图。
图4—1 个旧东矿区岩石密度（σ）、电阻率（ρ）-地质模型示意图
Ls—灰岩；
图4—2则是根据钻孔及坑道中的样品测定的花岗岩体上部岩石中几种元素含量而编制的元素垂直分带示意图[11]。从图看出，由花岗岩体向外可划分为7个带，其特征如下：
第一带W·Be·Nb带，主要伴生组分是Sn、Cu、Bi。位于花岗岩内。
第二带Cu·W·Bi带，主要伴生组分为Sn、Be、As、Zn。异常峰值或均值有Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位于花岗岩面以外100m左右。
第三带Cu带，仅个别地段存在，主要伴生组分为Bi、As。位于第二带上方100～300m。
第四带Sn·Cu带，主要伴生组分为Bi、W、As、Zn、Be。Pb/Zn＜1,Pb/Cu＜1。位于第二带或第三带以外100～300m。
第五带Sn·Pb带，主要伴生组分为Zn、Cu、Ag、Cd、In。Pb/Zn＞1,Pb/Cu＞1。距第四带100～300m。
第六带Pb·Zn带，主要伴生组分为Cd、Ag、Mo。Pb/Zn＞1。距第五带100～300m。
第七带Mn带，主要伴生组分为Pb、Ag。距第六带100～300m。
图4—2 花岗岩与元素垂直分带关系图
1—花岗岩；2—硫化矿带；3—变辉绿岩；4—氧化矿；5—含矿断裂破碎带；6—元素分带界线
建立计量经济学模型的步骤和要点有哪些~
一、理论模型的设计
对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数
就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1. 确定模型所包含的变量
在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们
将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。
其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。
第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。
从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理
论、经济统计学和数学三者结合的思想。
在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如
农副产品出口额 ＝ -107.66＋0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额
这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如
生产资料进口额 ＝ 0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18×生产消费＋67.60×进出口政策
这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如
农业总产值 ＝ 0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.21×受灾面积 这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。
值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。 变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。
2. 确定模型的数学形式
选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。
选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对
常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。
也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。
在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。
3. 拟定理论模型中待估参数的理论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。
拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是
于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。
虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前
后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。
2. 样本数据的质量
样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。
完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。
准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳
动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。
可 比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。
一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。
三、模型参数的估计
模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。
四、模型的检验
在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。
1. 经济意义检验
经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。
首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：
煤炭产量＝-108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量
在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。
不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。
2. 统计检验
统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。
3. 计量经济学检验
计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。
4. 模型预测检验
预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。
经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。
五、计量经济学模型成功三要素
从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。
方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。
一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。
六、相关分析、回归分析和因果分析
从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。
所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数
的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。
所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。
相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。
但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必
须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
1、所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。
2、数据反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。
3、在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。
数据分析
数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲。
一般在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。
模型的内容及建立模型的方法要点
答：根据模型的内容,建立模型的方法是: 第一步:建立待找地质体的地质模型,这是建立综合模型的基础。 第二步:在地表、坑道及钻孔中取样,对岩石的物理性质进行测定。取样最好是选择有钻孔而地质上又有代表性的剖面上。进行岩石样品测定物理性质的同时,对选定的元素作定量分析。 第三步:建立矿体的模型,根据矿体的模型组...
建模原则和工作要点
答：3）客观性原则 模型是真实性和简化性的统一。简化而不失实，这就要求我们在建立和使用模型时，坚持客观性原则。要根据所研究系统的真实情况，对模型进行核实、修正，尽力改正在建模中的随机性和模糊性。2.建模工作要点 1）选择研究程度较高的区域和矿床类型，充分搜集全面而准确的地质和矿床信息，反复对比...
建立数学模型的方法和步骤
答：第一、模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。第二、模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建 模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以 高...
常见的建立数学模型的方法有哪几种?各有什么特点?
答：—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽...
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点有哪些
答：建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点 1、所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。2、数据反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，...
飞机模型的制作方法
答：制作飞机模型的方法及工具如下:望采纳 谢谢常用的工具有:尺、刀、刨、锯、锉、钻、钳子、剪子、扳手、笔、烙铁等。各工具要正确使用,以发挥工具的作用,使模型制作的精度、准确度不断提高,制作出性能优良的模型飞机。 尺要注意平直度。刀要锋利使用时不要逆着木纹切削。刨用模型专用小刨,平整大模型的表面可以提...
数学模型的建立方法
答：一般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律-建立的模型常有明确的物理或现实意义。模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的...
数学建模如何建立模型?
答：建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,...
建立数学模型的方法
答：建立数学模型的方法如下：1.类比法。数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把...
模型建立的方法和步骤
答：一、模型建立的方法 GMS软件有三种建立确定性模型的方法，包括概念模型法、网格法和Solids法。本书中所选择的方法为Solids法。不管是利用网格法或者概念模型法建模，对含水层结构进行合理的概化是其中一个重要环节，所建模型的准确性很大程度上取决于对实际水文地质条件的正确判断。若轻视对具体水文地质条件...
