如何使用计量经济学模型进行预测？ 如何使用计量经济学模型进行预测？
我在芝加哥大学的博士学位论文的标题是“美国汽车需求：耐用消费品研究”，该研究于1955年完成，并于1957年出版二三四五股吧。1958年，我的论文顾问 ，阿诺德·哈伯格（Arnold Harberger）教授（该教授仍是UCLA的专职教授，我于2001年退休）建议我的论文和其他有关耐用品需求的最新研究论文。他撰写了一本书，即“耐用品需求 由芝加哥大学出版社于1960年出版。由于我的论文已经发表，因此我写了一篇题为《汽车的统计需求方程及其在预测中的应用》的论文，并将其写在他的书中。 在本文中，我使用了1957年出版的那本书中的方程式，并使用1921年至1953年的年度数据估算了这些方程式，以预测1954年至1957年在美国的汽车销量，并比较了预测结果。 在这四年中，方程的预测结果非常接近实际的汽车销量。 如果预测值与实际销量之间的差异足够小，则可以得出结论，1953年至1957年的需求预测方程式保持不变。
此差距是否足够小，需要进行统计检验。 我开发了统计测试来回答这个问题，并在1960年的《计量经济学》中发表了我的工作结果。 这种方法后来被称为“邹检验”，可以在当前的计量经济学教科书中使用。 找到。 在1950年代后期，通用汽车使用我的方程式来预测汽车销量。 通用汽车首席经济学家安德鲁·科特（Andrew Court）定期向我通报了预测的准确性，事实证明，预测效果良好。
使用计量经济学方程式进行预测包括以下步骤：
（1）根据经济理论构造计量经济学方程或关联方程；
（2） 使用统计数据估算方程，以确保所提出的方程可以拟合数据； （3）假设方程式将来不会改变，请根据该方程式进行预测。 在预测汽车销量的示例中，第一步是由我于1957年出版的书完成的。我提出了一个假设（当时的新假设），即对在用汽车存量的需求（指汽车总数） 其中新车的重量高于二手车的重量）取决于汽车的相对价格（汽车价格指数除以美国CPI）和实际收入。 这是基本的经济学理论：对消费品的需求（该理论特别适用于非耐久消费品，但是如果按照我的建议，以全部存货来衡量需求，那么它也适用于耐久消费品）需求和 价格与消费者收入呈负相关。 第二步需要收集以下数据：使用中的汽车数量，汽车价格指数（我必须自己构建该价格指数，因为当时没有公开数据），美国CPI和消费者收入（两者 指标是公开数据）。 以上数据说明了整个汽车库存的需求方程。 为了获得年度采购量，我使用了以下事实：年度采购量是总库存量的变化减去当年库存的折旧。 在第三步中，我假设需求方程是有效的，并且1968年的价格和收入800万辆车，而在上世纪50年代中期年度汽车销量约为500万辆。后来证明1968年的预测结果是正确的。
第二个例子是，1967年我在《美国经济评论》上发表的题为《技术变化和对计算机的需求》的论文中，估计了大型计算机全部存量的需求方程。一个主要的问题是：如何建立一个合适的数量指数，能包含我的研究覆盖的1954年至1965年这个时间范围中多种多样的计算机类型。如果没有新机型进入市场，那就可以简单地使用任何一年，比如说1964年的各种计算机数量的加权平均值，用它们在基年，比如说1960年的价格作为权重。为了处理在1960年之后进入市场的新型计算机，我必须估计它们在1960年的假定价格，而在1960年它们并不存在。
如果我们假设价格和计算机的基本特征之间存在稳定关系，那么就可以完成这个任务。这些基本特征包括：1）乘法时间；2）存储容量；3）存取时间。我使用1960年的数据来估计这个关系，然后使用这个关系根据1964年每种计算机的三个特征来估计它们在1960年的假定价格。同样的思想也能用来构建1964年的计算机价格指数，以1960年为基年，用这些产品在1964年的价格来虚拟1960年的价格。IBM有个经济学家小组为公司做预测和经济分析。这个小组使用我的方程预测，发现在1960年代后期的预测结果相当准确。
上面介绍的方法可以用来预测小型计算机以至iPhone、iPad和它们使用作为原材料的产品。第一步是构建一个方程来解释近十多年来该产品的需求。需求的数量与价格负相关，与收入变化率正相关。使用收入的变化率是基于我1957年研究汽车需求的书中的结论。对产品或它们使用的原材料存量的需求取决于收入。这些产品新的购买量就是存量的变化（减去少量折旧），因此产品的需求取决于收入的变化率。可以使用和计算机同样的方法构建产品的数量指数和价格指数。第二步中，可以使用有关数据估计需求方程。使用方程预测产品销量的准确性，要取决于这方程在未来不变的假设，并要求使用方程中价格指数和收入变量未来值的准确估计。这些假设必须经得起严格检验，才能得到相当准确的预测。
