检验。再有，经济预测时，要提供预测的精度，凭直觉的方法通常会阻碍预测结果置信度的数学度量。所以，只有通过建模，才能比较准确地反映经济现象中各经济变量之间的关系。

　　那么如何才能科学合理的建模?建模是一门很难掌握的艺术，因为它主要依赖建模过程中的直觉判断，而这些判断又没有清楚的准测。一般建模的方式有四种:一是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法，判断变量间的关系，推导出模型的具体数学形式;二是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量之间的相关图，由相关图现实的`变量之间的关系确定模型的数学形式。如果相关图中的点大致呈一条直线，那么就建立直线回归模型，如果大致呈一条指数曲线，就建立指数曲线回归模型;三是如果数列是时间数列，可根据时间数列的特点确定模型。例如，若时间数列中各项数据的K次差大致为一常数，一般说可考虑配合K次曲线模型，若时间数列中各项数据的对数一次差大体为一常数，可考虑配合指数曲线模型;四是在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就可采用各种可能的形式进行段模拟，然后选择其中较好的一种。这几种方式都是对理论模型的初步设定，在模型的估计和检验过程中还需逐步调整，以得到一个函数形式较为合理的模型。一个合理的模型应包括三点:(1)要符合经济现象的行为理论;(2)模型的建立方法和参数的估计方法要科学;(3)数据要真实可靠。

　　第四.学生学这门课必须掌握几个主要知识点。

　　这门课主要学单方程计量经济学模型、扩展的单方程计量经济学模型、联立的计量经济学模型以及模型的应用，其中又以单方程计量经济学模型为基础。不管什么样的模型，都要涉及到模型的建立、参数的估计以及模型的检验，这些其实就是这门课的主要知识点。模型的建立前己述过，这里主要谈谈参数估计的方法和模型的检验方法。

　　(一)参数估计的方法。模型建立以后，要想在实际中对经济现象进行估计和预测就必须估计模型的参数。参数是模型中表示变量之间数量关系的系数，说明解释变量对被解释变量的影响程度，它是未知的，需要估计。因此参数估计方法是计量经济学的核心内容，可根据不同的原理构造不同类型的估计方法。主要方法有:

　　1、普通最小二乘法(OIS法)，是应用最多的一种方法。因为用这种方法估计的参数具有线性性、无偏性和最小方差性，即参数具有优良的性质。这种方法是从最小二乘原理出发的其它估计方法的基础，如加权最小二乘法、折扣最小二乘法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。它的理论前提是各实际观察值与理论估计值离差平方和最小。

　　2、最大或然法(ML法)，也称最大似然法。这种方法是从最大或然原理出发发展起来的一种估计参数的方法。虽然其应用没有最小二乘法普遍.但在计量经济学中占据很重要的地位。其原理是当从模型总体中随机抽取n组样本观测值之后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的联合概率最大。这个联合概率又称为变量的或然函数，通过对或然函数极大化以求得总体参数的估计量。

　　3、高斯—牛顿迭代法。对于有些不能转化为线性方程的非线性方程模型，估计参数时用高斯—牛顿迭代法就是一种适用的方法。它的基本思想是用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代去多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。它的程序是:(1)选择初始值;(2)把泰勒级数展开;(3)估计修正因子;(4)检验精确度;(5)重复迭代。

　　(二)模型检验的类型。参数估计出之后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济运行过程，是否最大限度地拟合了样本数据，还需要进行检验，检验类型包括:

　　1、经济意义检验，主要检验各个参数值的符号以及数值的大小、数值之间的关系在经济意义上是否合理。例如，需求函数中，需求量一般与收人正相关，与价格负相关。所以，收人与价格的参数估计值分别应取正值和负值，如果结果相反，就应调整模型。又如，食品支出的恩格尔函数: 其中: 表示人均月食品支出水平，表示人均月收人水平，那么的取值区间应在。到1之间，因为食品的增长幅度一般低于收人的增长幅度，如超出这个范围，则不能通过经济意义的检验。