金玉国 金 戈

(山东财经大学统计学院，山东 济南 250014)

一、引言

计量经济模型是反映社会经济现象之间的数量依存关系的数学模型，用于度量一个或一组变量(解释变量或自变量向量，记为x)对被研究的社会经济现象(被解释变量或因变量向量，记为y)的某种统计分布特征的影响，如边际效应、乘数、弹性系数等。社会经济现象的统计分布特征可以从不同侧面进行反映和度量，如均值、方差、分位数、条件分布等。按照模型反映的分布特征类型，可将计量经济模型分为条件均值模型和非均值模型两大类。

条件均值模型是计量经济模型的最基本模型形式，因变量是被研究事物的条件均值，一般形式为E(y|x)=xβ，或等价的随机形式：y=xβ+u(u是随机误差项)。回归系数向量β表示y的条件均值对各解释变量向量x变动的平均响应。条件均值模型应用非常广泛，但也存在较大的局限性：一方面，只能度量自变量对因变量条件均值的边际效应，不能度量自变量对因变量分布的其他特征(如方差特征、分位数特征等)的边际效应；另一方面，模型的假定过于严格，如随机误差项u需满足同独立同分布、零均值、同方差性等条件，现实经济数据往往很难完全满足这些条件，限制了模型的适用性。为了弥补均值模型的缺陷，到20世纪七八十年代，计量经济模型在传统的均值模型基础上，开始不断向非均值模型拓展。

非均值模型关注的是变量的除条件均值以外的其他分布特征，如条件分位数、条件方差、条件概率等，根据反映的特征，产生了相应的非均值模型，如分位数模型、方差模型、概率模型等。……