设定误差类型及其影响因素

计量经济学模型的设定问题主要是指模型能否正确描述和解释经济现象（被解释变量）与影响因素（解释变量）之间客观存在的真实的数量关系。如果模型设定是“正确”的，建立计量经济学模型剩余的主要任务是参数估计和各类检验，如果能通过经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和预测检验，则建模过程结束。反之，若存在无法通过检验的情况，一般会寻求其他估计方法进行参数估计和检验，例如通过加权最小二乘法解决异方差问题，通过广义差分法解决自相关问题，当采用相关修正方法修正后的模型各类计量诊断或检验仍不能令人满意，此时就需要考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？被解释变量和解释变量的数据收集是否有误差（测量误差）？等。如果这些内容的设定与客观实际（客观存在但未知的真实模型）不一致，在利用计量经济学模型描述经济变量之间的数量关系时，就会产生误差，称这种误差为设定误差。

从随机变量分解和高斯马尔科夫假定来看，设定误差主要包括：①变量的设定误差，包括遗漏相关变量（欠拟合），误选无关变量（过拟合）；②变量数据的测量误差；③模型函数形式的设定误差，例如“真实”的模型为Y=AX1β1 X2β2 eu，但却将模型误设定为Y=β0+β1X1+β2X2+u；④随机扰动项的设定误差。本章主要讨论变量设定误差和变量测量误差。(www.xing528.com)

出现设定误差的原因是多方面的。变量设定误差产生的原因主要集中在数据可得性和对研究对象的认知程度上，例如，在探索个体消费行为的影响因素时，个人财富是一个非常重要的解释变量，但由于难以采集大范围内个人的财富信息，在个体消费函数中只能将该变量排斥在模型之外；另外，由于经济现象背后隐藏的是人的决策行为，由于人的决策行为的复杂性，导致在构建计量经济学模型时，容易出现缺失重要变量（欠拟合）或误选择非系统因素作为解释变量（过度拟合）。变量测量误差主要来自于数据搜集过程中的登记性误差、数据整理过程中的整理误差以及变量没有完全反应测量对象本质产生的误差等。模型函数形式设定误差主要是指虽然知道模型中应该包含哪些变量，但不知道该选用哪种确切的函数形式描述变量之间的关系；虽然经济理论已十分丰富，但除了定义的恒等式之外，经济变量之间的关系多数仍属于定性判断，形式化的经济理论分析要么以一般性函数为基础进行分析，要么以假设的特殊函数为基础进行分析，经济理论并没有提供变量之间具有普适性的函数形式，这就导致构建计量经济学模型时，关于模型形式的选择要么以散布图为基础进行直观判断，要么以已有的经验研究为基础进行进一步完善，模型函数形式的设定误差也很容易出现。计量经济学模型中的随机扰动项是对被解释变量不产生系统影响（亦即不影响给定解释变量取值下被解释变量的条件均值）众多偶然性因素的集合，这样界定的随机扰动项具有源生性（亦即随机扰动项对被解释变量个别观测值产生影响，但整体对均值影响不显著），并要求其满足高斯-马尔科夫假定，但在实际问题的处理过程中由于变量设定误差、模型形式设定误差、变量测量误差以及经济现象本身的特征，往往导致随机扰动项难以完全满足其内涵要求和高斯-马尔科夫假定，导致随机扰动项设定误差。