經(jīng)典線性回歸模型是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的重要工具。線性回歸模型由解釋變量、被解釋變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)組成。其中,解釋變量為非隨機(jī)變量,被解釋變量為隨機(jī)變量,被解釋變量觀測值與解釋變量根據(jù)參數(shù)計(jì)算出的估計(jì)值之間的差項(xiàng)是一個(gè)隨量,我們稱之為隨機(jī)誤差項(xiàng)或隨機(jī)干擾項(xiàng)。
由于經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系是錯(cuò)綜復(fù)雜的,影響一個(gè)被解釋變量的因素有很多,從經(jīng)濟(jì)變量動(dòng)力學(xué)關(guān)系和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯著性水平檢驗(yàn)兩個(gè)方面進(jìn)行判斷,我們可以將其分為重要解釋變量和非重要解釋變量。通常情況下,不同的研究者、研究目的和研究數(shù)據(jù),會對一般性模型進(jìn)行約化和簡化,得到的模型中解釋變量僅含有顯著性水平較高的因素,而將顯著性水平較低的因素統(tǒng)一歸入隨機(jī)誤差項(xiàng)。所以,隨機(jī)誤差項(xiàng)可以概述表示由于人們的認(rèn)識以及其他客觀原因的局限而沒有考慮到的種種偶然因素。
隨機(jī)誤差項(xiàng)源于偶然因素。其中,偶然因素分為模型固有因素和模型設(shè)定過程中產(chǎn)生的、但是可以通過技術(shù)手段避免的因素。其中,固有因素又稱為“原生”的隨機(jī)誤差項(xiàng),包括代表眾多細(xì)小影響因素和變量的內(nèi)在隨機(jī)性;可以避免的隨機(jī)誤差項(xiàng)又稱為“衍生”的隨機(jī)誤差項(xiàng),包括未知的影響因素、殘缺數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)觀測誤差以及模型設(shè)定誤差。
由以上各種因素組成的隨機(jī)誤差項(xiàng),是線性回歸模型中的一個(gè)不可或缺的影響部分。線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)服從一定的分布,而這個(gè)分布直接與隨機(jī)誤差項(xiàng)的概率分布相關(guān)。所以,確定隨機(jī)誤差項(xiàng)的概率分布是線性回歸模型參數(shù)估計(jì)的基本前提。
根據(jù)高斯-馬爾可夫定理,線性回歸模型要得到滿足無偏性、線性性和有效性的參數(shù)估計(jì)量,隨機(jī)誤差項(xiàng)需要滿足零均值、同方差、互不相關(guān),并且服從正態(tài)分布。而隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布的理論依據(jù)是中心極限定理。中心極限定理指出,在自然界與生產(chǎn)中,一些現(xiàn)象受到許多相互獨(dú)立的隨機(jī)因素的影響,如果每個(gè)因素所產(chǎn)生的影響都很微小時(shí),總的影響可以看作是服從正態(tài)分布的。也就是說,如果隨機(jī)變量X1,X2,......Xn獨(dú)立同分布,并且具有有限的數(shù)學(xué)期望和方差:E(Xi)=μ,D(Xi)=σ20(k=1,2....) ,那么,當(dāng)n很大時(shí),隨機(jī)變量近似地服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)。
根據(jù)上述兩個(gè)定理,我們可以得出經(jīng)典線性回歸對隨機(jī)誤差項(xiàng)組成部分的具體要求主要包括以下兩部分。
一、隨機(jī)誤差項(xiàng)包含的因素很多,并且相互獨(dú)立
根據(jù)之前分析,隨機(jī)誤差項(xiàng)包括代表眾多細(xì)小影響因素、變量的內(nèi)在隨機(jī)性、未知的影響因素、殘缺數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)觀測誤差以及模型設(shè)定誤差。這些因素主要由現(xiàn)實(shí)生活中經(jīng)濟(jì)個(gè)體決策行為的多樣性和隨機(jī)性造成的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的復(fù)雜性造成,這些因素大多是無法度量的,例如個(gè)人的偏好、個(gè)人對未來的預(yù)期等。同時(shí),由于這些因素本身是隨機(jī)的,我們無法觀察到他們之間穩(wěn)定的因果關(guān)系,所以可以將其理解為相互獨(dú)立的。
二、隨機(jī)誤差項(xiàng)包含的因素對被解釋變量的影響是很微小的。
對被解釋變量的影響很微小,是指雖然它們也是被解釋變量的影響因素,但是在一定顯著性水平下,這些解釋變量的變動(dòng)不引起被解釋變量的變動(dòng)。例如,在分析居民消費(fèi)決定因素時(shí),除了個(gè)人資產(chǎn)存量、當(dāng)期收入等重要因素外,居民生活區(qū)域的超市數(shù)量、周圍人的消費(fèi)水平等因素也會對居民的消費(fèi)造成一定的影響,但這些影響相對較小,在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)水平上不顯著,一般在回歸模型中將其列入隨機(jī)誤差項(xiàng)。
根據(jù)以上分析,我們在建立線性回歸模型時(shí),隨機(jī)誤差項(xiàng)的掌握實(shí)際上就是考慮“大量獨(dú)立”和“影響微小”兩個(gè)方面,我們從經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)力學(xué)關(guān)系和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)兩個(gè)角度進(jìn)行分析。
一、研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)關(guān)系
建立線性回歸模型時(shí),我們需要充分識別哪些因素對被解釋變量有重要影響,而哪些因素對解釋變量沒有重要影響,我們可以從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)關(guān)系入手,即在經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo)下分析研究對象的實(shí)際經(jīng)濟(jì)行為,從行為理論上理清變量之間的關(guān)系,從而確定該變量對被解釋變量的影響是直接的還是間接的。我們將具有直接影響的變量作為解釋變量放入模型當(dāng)中,同時(shí)將雖然從內(nèi)在本質(zhì)意義上對被解釋變量有影響,但是從經(jīng)濟(jì)主體之間的關(guān)系意義看沒有直接作用的因素從模型中予以剔除。
二、模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)必要性
模型設(shè)定過程時(shí),一個(gè)被解釋變量和所有影響因素之間只能存在一種客觀的正確的關(guān)系,即模型設(shè)定必須遵循“唯一性”原則,作為研究起點(diǎn)的總體模型必須是唯一的,也就是說,模型應(yīng)當(dāng)具有“一般性”。
從統(tǒng)計(jì)學(xué)上講,只有首先建立”一般性”的模型,才能保證隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足“基本假設(shè)”。建立“一般性”模型后,出于對模型的實(shí)用性出發(fā),應(yīng)當(dāng)通過變量的顯著性水平檢驗(yàn),將顯著性水平低于實(shí)際要求的變量從模型中剔除,保留顯著水平相對較高的變量,從而使模型更具有實(shí)用性,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)立的一個(gè)思路。
但是,如果沒有經(jīng)過對“一般性”模型的參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),直接根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)省略了部分,就相當(dāng)于將這些變量計(jì)入了隨機(jī)誤差項(xiàng)。事實(shí)上,如果這些變量對被解釋變量的影響是統(tǒng)計(jì)顯著的,那么隨機(jī)誤差項(xiàng)將不符合“微小”的前提假設(shè),高斯馬爾科夫基本假設(shè)隨即遭到破壞,在此基礎(chǔ)上建立的模型估計(jì)出的參數(shù)都是無效的。
例如,商品銷售量一般至少受到商品價(jià)格、居民收入、相關(guān)商品價(jià)格等因素的影響,假設(shè)正確的模型為Q=a+b1P+b2Y+b3P+u,此時(shí)u符合中心極限定理的基本假設(shè)。如果實(shí)際過程中,假設(shè)商品價(jià)格是影響商品需求量的唯一顯著因素,建立了Q=a+b1P+u的模型,則u= u +b2Y+b3P,其中,Y和P對Q的影響并不“微小”,所以u不再符合中心極限定理的基本假設(shè),在此基礎(chǔ)上估計(jì)出的模型參數(shù)將不再是BLUE.
研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)關(guān)系分析結(jié)合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)必要性判斷,基本可以篩選出回歸模型中重要的影響變量,從而確保隨機(jī)誤差項(xiàng)所包含的影響因素都是獨(dú)立而微小的。
通過以上分析可以發(fā)現(xiàn),對隨機(jī)誤差項(xiàng)的研究實(shí)際上是對回歸模型設(shè)定精確性和實(shí)用性的研究。建立線性回歸模型時(shí),我們并不能直接確定隨機(jī)誤差項(xiàng)是哪些微小因素的集合,而是通過排除法將重要解釋變量之外的其他因素合并計(jì)入隨機(jī)誤差項(xiàng)。這種分析方法實(shí)際上是要求我們在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典線性回歸模型時(shí)應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)因素理論和現(xiàn)實(shí)兩方面的關(guān)系,充分認(rèn)識一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量具體受哪些經(jīng)濟(jì)變量的影響,以及這些變量的重要程度。通過行為經(jīng)濟(jì)分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)兩個(gè)方法,將各個(gè)解釋變量對被解釋變量的影響水平進(jìn)行劃分,并以正確的形式將重要的解釋變量引入模型。至此,對被解釋變量影響水平較低的因素,一并計(jì)入隨機(jī)誤差項(xiàng),確保從理論上符合中心極限定理的基本要求,并進(jìn)而得到經(jīng)典線性回歸模型中獲取BLUE參數(shù)的理論依據(jù)。
作者簡介:姓名:李波濤? 性別:男? 出生年:1983 ,籍貫到市:山西省臨汾市,民族:漢,職稱:中級會計(jì)師? 學(xué)歷:在職研究生,研究方向:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)