计量经济

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计量经济学最难，用到很多数学公式

　　计量经济学在中国经济学界越来越被关注，其 方法 与工具也在实证研究中被广泛的应用。下面是我为大家推荐的计量经济学课程论文，供大家参考。　　计量经济学课程论文篇一：《翻转课堂教学模式下计量经济学论文》 　　一翻转课堂的内涵 　　传统的教学流程是教师通过课堂讲授完成知识传递，然后通过课外作业促使学生完成知识内化。翻转课堂则是对传统教学流程的颠倒安排，它将知识传授过程由课堂移到课外，让学生借助观看教师制作的教学视频、课件或利用网络资源等自主、协作完成知识的学习，而课堂则成为教师答疑解惑，指导学生完成作业、讨论探究问题和对学生进行个性化指导的地方。因此，在翻转课堂教学中，教师和学生的角色和地位发生根本改变，教师由教学“主导者”和“控制者”转变为教学的“组织者”和“指导者”，学生则由知识的“被动接受者”变成知识的“主动建构者”，成为整个教学过程的主体，自主或协作去探究和构建知识，实现个性化学习。由此可见，翻转课堂是指在信息化环境下，教师通过提供教学视频、课件、文本等教学资源，使学生在上课前通过自主、协作学习，完成知识的传授，然后在课堂上通过答疑解惑、协作探究和互动交流等活动使学生完成知识内化的一种新型教学模式。翻转课堂打破传统教学过程中教师对知识的垄断，使学生成为教学过程的主体，主动去探究和构建知识，实现学生的个性化学习，培养学生的学习能力，是技术发展推动 教育 变革的产物，被誉为预见未来的教育。翻转课堂是对传统教学模式的颠覆，与传统教学有本质的不同。翻转课堂要想取得预期成效，需要具备一定的前提条件。首先，翻转课堂把知识的学习过程放在课外，由学习者自主学习或协作探究去完成，需要学习者具有较好的自主学习能力和自我管理能力。其次，由于翻转课堂把知识的学习过程放在课外，所以需要有完善的信息化教学系统来支持，以满足学生随时随地自主、个性化的学习需求。再次，翻转课堂的实施需要强有力的信息技术支撑，教学视频、课件的制作以及各种系统工具的操作和应用，都需要教师和学生具有一定的信息技术能力。 　　二翻转课堂教学设计教学资源准备 　　通过对教学目标、教学对象和教学内容的分析，将课程按知识块划分成若干个教学单元，每个教学单元根据知识点的难易程度开发制作教学视频、课件、案例等模块化学习资源，简单的知识点一般准备课件或电子文本即可，重点或难点内容则有必要增加准备教师讲解的音视频，以便帮助学生学习理解，有的放矢地引导学生完成学习目标。同时，准备好实施翻转课堂教学所需的软硬件环境。课前学习设计在教学资源准备就绪之后，开始进行课前学习设计。在课前学习阶段，教师通过网络教学平台发布教学资源，设置学习活动，并提出明确的学习要求，学生利用教师提供的教学资源或网络开放资源进行自主学习或协作探究，完成课前的学习活动和要求。在这个阶段，教师不急于解答学生的疑惑，要设计相应的单元知识测试和交流反馈方式，检验和了解学生的知识学习掌握情况。课堂教学设计根据对课前学生的知识学习掌握情况的了解和反馈，教师有针对性地组织和设计课堂教学活动，如集中讲授、答疑解惑、讨论探究、小组任务、实验实践、个性化辅导等，对课前学习的知识进行系统分析和梳理，加深学生对知识的理解和应用，促进学生完成知识的内化吸收。课堂教学设计要注重师生之间的交流，有效的交流探讨是翻转课堂取得成功的关键。课后评价设计教师要对学生学习情况进行及时、有效反馈，采取多种方式对学生的学习情况进行全面评价，做到定量评价和定性评价、个人评价和小组评价的有效结合。在这个阶段，主要通过学生的个人讲述汇报、 自我评价 、小组评价、教师评价等活动，师生一起对学习过程和收获进行交流和评价。教师评价的内容包括知识的难易程度、独立学习过程中学生的表现、小组学习中的个人表现、小组学习成果展示、平时的测验以及期末考试等情况。 　　三计量经济学翻转课堂教学实践 　　基于上述翻转课堂的教学理论，以计量经济学课程为例，开展翻转课堂教学实践。进行翻转课堂可行性分析学校具有Moodle网络学习的平台，可在上面建设网络课程，用于课前学生自主协作学习和交流，Moodle平台教学功能完善，可跟踪学生的自学情况，方便教师跟踪和了解学生的学习状态;利用CamtasiaStudio工具制作微课件，备有专门的技术人员协助教师制作微视频课件，设有助教协助教师日常维护网络课程;学校网络基础设施完善，校园实现无线局线网全覆盖，学生基本拥有 笔记本 、智能手机等联网终端设备;本次课程的授课对象为大二学生，具有一定的信息技术能力和自主学习能力。准备教学资源，创建网络学习环境在Moodle平台上建设计量经济学网络课程，课程资源包含电子课件、教案、微教学视频、推荐的专题学习文档和网站等类型的素材。将教学资源分为基础和扩展两个等级，为不同能力和需求的学生准备。其中，微教学视频的制作是教学资源准备中的核心内容。根据每节课的课堂目标，为学生精心准备1～3个微视频，每一个微视频只介绍一个知识点或者呈现一个案例。利用CamtasiaStudio来进行微视频的录制与后期制作，画面清晰且操作简单。制作完成后，将视频和其他电子资源上传到Moodle平台的网络课程中，供学生网上观看学习。设计和实施翻转课堂教学班级人数为48人，将学生分为八个小组，要求学生课前通过网络课程自主、协作学习和探究。每小组设有小组长，负责 总结 和反馈本小组的学习情况。教师将教学资源发布给学生后，也将课前学习要求明确告知学生，并在学生自学完毕后设计适量的测试题，检验学生的学习效果。同时利用Moodle平台跟踪学生的学习过程，及时了解学生的学习进度和学习状态。学生则根据教师的要求，学习教师准备好的教学资源，完成各项学习活动和任务。学生通过自学或协作完成知识的学习，并小组交流讨论学习过程中的疑难点，由小组长将问题汇总后反馈给教师。教师根据学生学习的反馈，有针对性地设计课堂教学活动，在课堂上集中解答学生的疑惑或共同探究问题，以巩固学生所学的知识。教师在课堂上可采取多种 教学方法 来促进学生将知识内化。 　　1)合作探究 　　由教师提出相关问题或任务，由小组同学合作完成。学生可以充分利用这段时间和学习伙伴讨论交流，探究解决问题或完成任务，发表自己的观点，加深对知识的理解和应用。 　　2)个性化指导 　　个性化指导是教师为各个小组解答疑惑的过程。每一个小组在自主协作学习过程中都会遇到不同的问题，所以教师根据学生不同的问题采取个性化指导，为每个小组解答疑惑，实现因材施教。 　　3)总结点拨 　　由每个小组的代表总结本次课程学习的收获及碰到的疑难点，之后教师针对各个小组出现的问题将重点问题和知识集中讲解，对本教学单元的知识进行系统化梳理，引起学生的注意，加深学生对知识的理解和应用。对学习效果进行评价学习评价是课程的最后环节，教师从学生个人、各个小组以及整体的角度，对学生的课程学习进行整体评价，重视评价的多元性和公平性，引导学生积极探索以及协作精神的培养，潜移默化中提高学生的自学能力和问题解决的能力。本门课程采用综合评价的方式，包括学习过程中的个人表现、小组表现和成绩、个人作业完成情况以及期末考试等。 　　四结语 　　翻转课堂是在信息技术飞速发展和教育信息化日趋成熟的背景下发展起来的新兴教学模式，其所倡导的以学生为中心的教学理念，实现学生的个性化教学，促进学生的全面发展，已在国内外多所学校的实践中取得极大成功。为此，广大高校教育工作者要加强翻转课堂的教学研究和应用，促进我国高等教育的信息化发展和教学质量的不断提高。 　　计量经济学课程论文篇二：《研究生计量经济学论文》 　　一课程改革的主要 措施 　　(1)充分利用校院两级提供的资源 　　鼓励与支持课程组成员进修学习，拓展研究视野、提升教学能力。 　　(2)学习与借鉴国内外高校优秀教学 经验 与成果 　　课程组一方面注重跟踪学科的发展，结合《计量经济学》国际国内的最新科研成果不断更新教学内容，另一方面跟踪国外、国家与省级精品课、精品资源共享课，获取有益的经验与方法。 　　(3)改革课程考核方式，增强课程教学效果 　　课程的考试分为两部分：实验和课程论文。实验的考核主要是为了促进学生熟练掌握计量软件EVIEWS的应用，能够熟练进行建模求解并对模型的参数进行检验，进一步为科学研究的实证分析奠定基础;而课程论文的考核主要是增强学生的科研写作能力。 　　二《计量经济学》具体授课内容的改革方案 　　在理论教学内容方面，课程组要反复研讨并通过与学生的反馈交流，精心设计符合我校研究生实际的教学内容，使课程教学适应和符合培养经济管理创新型人才的需要。在教学实践方面，课程组要不断完善和更新教学案例，加强实践教学改革(特别是课程论文、课程实习等)，注重培养学生在科研中应用本课程中相关知识与方法的能力。在教学载体方面，课程组要做到全部教学资源上网共享，实现课程在时间和空间上的无障碍教学。由于我校管理类专业研究生需要运用计量经济方法分析和解决本专业领域的实际问题，而非侧重在研究计量方法本身，因此，本课程的教学目标应是以培养学生的应用能力为主，课程教学应当理论与应用并重，融基本理论方法与应用为一体。考虑到本学科的研究生大部分在本科没有系统学过本课程，所以在教学中要根据大多数研究的实际情况以及本课程的体系，反复精选计量经济学的教学内容，使之更加符合本专业教学的实际要求。本课程以经典计量经济学的内容为主，适当概要性地介绍“非经典”计量经济学的新发展与动态。课程特别注重基本思想、经济背景、基本方法和实际应用，通过教学使学生掌握现代经济学、管理学研究和分析的基本理论与方法，并能够应用计量经济学模型分析现实的经济和管理问题。在《计量经济学》教学过程中，强调理论与实践的结合，注重培养学生运用定量分析方法解决经济管理问题的能力，以适应社会发展对创新型经济与管理人才的需要。《计量经济学》实验在培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力方面有显著成效。《计量经济学》实践性教学环节由案例分析、实验教学与课程论文三部分组成。 　　(1)案例教学 　　为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用，基本上每节课都结合案例进行讲解。通过实际经济问题的提出和解决，了解理论方法实际应用中出现的问题，以及解决的办法。并结合案例分析介绍EViews软件的使用方法。这种教学方式使学生感到计量经济理论方法更加贴近经济管理实际，而且是从实际需要出发去学习计算机软件，比单纯讲授软件本身更引起学生的兴趣。 　　(2)实验教学 　　实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合《计量经济学》课堂教学专门设计的辅助性教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。具体做法是在工商管理实验室进行专门的上机实验教学，并要求学生课外另外安排不低于10小时的上机实践。上机实验课上，在教师的引导下，要求每个学生结合自己选定的作业和设计的模型，熟悉EViews软件的使用方法各个部分的具 体操 作。实践证明，经过8学时及以上的训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews软件操作，都具有了用计量经济软件作实证性经济分析的初步能力。 　　(3)课程论文 　　课程论文是要求研究生结合本专业所学基础理论和自身的研究兴趣，运用计量经济学的基本思路、方法和工具，解决一个社会、经济发展中的实际问题，并形成8000字左右的课程论文。这种方法可以使学生在学习了计量经济学理论方法以后，受到计量经济分析的实际训练，对运用计量经济方法解决实际经济问题方式有更深刻体会，从而提高学生处理实际经济问题的能力和素质，提高其科研能力。通过实践性教学，不仅可以增加学生对学习计量经济学的兴趣，而且使学生享受到了运用计量经济学分析实际问题的乐趣，培养了学生应用计量经济学的建模能力。一方面可以参加相关的建模竞赛，更可以运用《计量经济学》的理论和方法撰写科研论文进行发表，这几年研究生的科研成果论文能够充分说明这一点。 　　三《计量经济学》教学方法与手段的改革方案 　　该课程采用课堂讲授与上机实验相结合、模型计算与问题分析相结合的授课模式，使学生探究、协作的学习过程中达到学好《计量经济学》课程的目的。具体而言，我们在课堂教学中采用了精讲、案例、讨论等多种教学方法，将课程教学延伸到实践环节之中。根据教学内容、教学环境、教学对象采用了相应的教学方法，形式灵活，效果良好。例如，对一些理论性很强的难点内容，如总体回归函数、总体回归模型概念的联系和区别，t检验法、P值对回归方程系数显著性检验的联系与区别，回归模型存在多重共线性时会出现的理论后果和实际后果，内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲教学形式。对一些实践性很强的重点内容，如经济计量学的研究程序，运用包含虚拟变量的回归模型分析结构稳定性，多重共线性、异方差、自相关的各种诊断方法和补救措施，间接最小二乘法和两阶段最小二乘法，采用案例教学形式。对一些容易混淆难以理解的内容，如多元线性回归模型与一元线性回归模型的不同点，对数线性模型、半对数模型、线性对数模型的设定和参数含义，采用对比、讨论教学形式。对有些难点内容，如内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲、案例、讨论等多种教学形式。教学手段： 　　(1)多媒体教学 　　通过多媒体教学讲授《计量经济学》，突破了传统教学手段的时空限制，节省了时间，增加了课堂教学的信息量，使课堂教学形象化、生动化。 　　(2)实验教学 　　安排1/4的时间，开展实验教学，保证了教学效果。教学方式从传统的“灌输式”转变为精讲、案例、讨论等多种教学形式有机结合，激发了学生的学习兴趣。考试内容方面，适当减少死记硬背式的题目，增加案例分析等实际应用型的考题;题型设计多样化;增加题目覆盖的专业面。 　　计量经济学课程论文篇三：《计量经济学本科教学问题》 　　摘 要：针对我国的计量经济学教学暴露了一些问题，本文通过对计量经济学教材、教学和统计软件应用等问题的分析，给出了解决这些问题的一些方法，以利今后的教学。 　　关键词：计量经济学;统计软件;案例教学 　　1998年，《计量经济学》首次被教育部高等学校经济学科教学指导委员会确定为高等学校经济类本科专业的八门公共核心课程之一。时间已经经历了八个年头，国内涌现出了一大批计量经济学教材，在这些教材编写中，基本上都是针对 财经 院校统计专业的学生而编写的，过多强调统计学知识的讲解，没有很好适应针对本科所有经济类专业的通用的教材，不利于非统计专业的经济类学生学习。对于非统计专业的经济类学生而言，这些教材都存在或多或少的缺点和不足。这些问题的存在给高校《计量经济学》的讲授带来了很大的难题。本文将针对《计量经济学》教材的选用给出一些具体建议，并对本科计量经济学教学方法进行一些探讨： 　　一、当前《计量经济学》教材普遍存在的问题 　　1.教学体系较为过时和陈旧 　　计量经济学是一门快速发展的学科，尤其是近二十年来计量经济学研究取得了很大进展，并且已经迅速应用到宏微观经济学各个分支了。而当前国内的许多这方面的教材几乎都忽略了近二十年的最新研究成果，这对学生的学习和今后的发展都是极为不利的。 　　2.缺乏应用性强的与现实经济情况相结合的具体案例 　　进行计量经济学的教学，不仅要教授学生掌握大量基础知识，同时更重要的是会用所学的知识对现实经济情况进行定量分析和预测。但这种能力的培养不是一朝一夕的工夫，在教学中大量引用与现实经济情况有关的案例分析，能使学生产生浓厚的兴趣，也能切身认识到计量经济学在现实中的应用。既能容易使学生掌握基础理论知识，又能使学生学会定量分析现实经济现象。 　　3.计量经济分析软件相对滞后 　　学习计量经济学必须要对大量的数据进行分析和处理，因此选用一个好的统计软件对初学者来说是非常重要的。目前教学中大多数选用的软件是TSP、SHAZAM等软件，该软件是用DOS命令的方式进行操作的，不利于初学者的学习。目前，国外比较流行的 统计分析软件主要有EVIEWS、STATA等，这些统计软件都采用菜单式操作方式，非常适合初学者学习使用。 　　二、当前计量经济学教学中急需解决的问题 　　基于上述这些问题的存在，计量经济学教学内容、方法与手段的改革势在必行，这一改革将有助于高等学校教学质量的提高及学生能力的增强。 　　首先，积极选用国外最新教材，尽可能与国际一流大学所用教材接轨。目前国外的一流大学所用的教材都非常新，基本涵盖了近几十年计量经济学的研究成果，这一点是国内一些教材所不能比的。达达莫尔u30fbNu30fb古亚拉提所写的《经济计量学精要》一书堪称计量经济学的经典入门教材，该书既有数学、统计学的知识回顾，又有计量经济学的一般理论，同时也包含了计量经济学近几十年的最新研究成果。无疑非常适合我国经济类本科生学习。 　　其次，在教学中要多加强教学中的实践环节。计量经济学分为计量经济学方法与计量经济学模型两部分，是一门应用性较强的课程。在教学过程中，传统的教学方法侧重于理论知识的讲授，虽然有少量的实践环节，但在上机实验时，学生的实验作业大多是教师所给的或者是书本中的例题与习题，显然不符合计量经济学的学科特点。 　　新的教学方法要求学生在做基本练习及掌握基本方法的基础上，从自己所处的现实经济中寻找问题，收集经济指标的数据资料，自己上机做模型分析，教师在其中主要起观察、引导作用，指出学生所做分析的问题所在，在校正问题的基础上，多挖掘学生所分析内容中闪光的一面，鼓励学生加强实践。通过这一环节的教学，一方面加深了学生对理论知识的理解，另一方面提高了学生思考问题与分析问题的能力。 　　当前存在的问题是学生不能很好地利用自己所学的计量经济学方法来分析现实经济中的问题，原因是当初学习时没能做较多的与现实问题相关的作业。这一教学实践环节的加强，有助于学生对计量经济学模型方法的灵活掌握。 　　为解决这一问题，在教学方法和手段上也应该有相应的较大改革。过去，由于受教学设备条件的制约，计量经济学的教学方式主要以传统的板书介绍为主。现在，随着计算机设备的普及，以及学校多媒体设备的购置，计量经济学教学方法的改革被提到议事日程上来了，利用现代化的教学设备来进行教学，自然就应该有现代化的教学方法与教学手段与之相对应。 　　达达莫尔u30fbNu30fb古亚拉提所写的《经济计量学精要》一书给出了大量宏、微观经济实例，学生可以十分轻松地掌握计量经济学的基本原理和主要内容，并了解到计量经济学领域的最新研究成果。另外在教学中，老师也可以结合课程指导对我国的经济现实进行实证分析和研究。 　　最后，在教学中要多加强教师的培训，尤其是要多加强应用统计软件的培训。目前我国计量经济学教学中大多数选用的软件是TSP、SHAZAN等软件，而国外一些大学早已运用EVIEWS、STATA和MINITAB等统计分析软件进行教学。一些老师嫌麻烦或对新软件不太懂而不愿意采用这些软件，这将直接影响着我们的教学。因此加强教师对统计软件应用的培训就成为非常非常紧迫的事情了。运用这些计量统计软件很容易对达达莫尔u30fbNu30fb古亚拉提所写的《计量经济学精要》一书的大量案例进行检验和验证，有利于加强学生对基本流露年的掌握，也有利于学生对大量经济现象的分析和解释，同时也可以对我国的经济成就进行分析和理解，增强学生学习计量经济学的浓厚兴趣。 　　参考文献 　　[1] 郭惠英.计量经济学教学方法与教学手段改革初探[J].山西财经大学学报，2002(1)：46-47. 　　[2] 胡朝霞.计量经济学本科教材：问题与改革[J].统计教育，2004(2)：30-31. 　　[3] 达达莫尔.N.古亚拉提.张涛等译.计量经济学精要.[M].机械工业出版社，2005.5 猜你喜欢： 1. 关于经济发展的论文 2. 2000字计量经济学论文范文 3. 浅谈财政专业毕业论文 4. 本科计量经济学论文 5. 有关经济学教学毕业论文范文 6. 统计学教学专业论文范文

尝试选生产函数的形式.因素的话可以把生产函数的几种形式(CD,改进CD,超越的等)找来参考下,再尝试并相应调整.

　　你好，武汉大学数量经济学考研信息：　　初试科目：①101思想政治理论，②201英语一或202俄语或203日语或240法语或241德语，③303数学三，④819宏微观经济学　　其中，819宏微观经济学参考书目：　　《经济学原理》（上册） (美)曼昆著、梁小民泽 北京大学出版社　　《经济学原理》（下册） (美)曼昆著、梁小民泽 北京大学出版社　　《西方经济学》(第五版)（宏观部分） 高鸿业 中国人民大学出版社　　《西方经济学》(第五版)（微观部分） 高鸿业 中国人民大学出版社　　复试参考书目：　　童光荣：《计量经济学》，武汉大学出版社,2006.　　李子奈,潘文卿：《计量经济学》，高等教育出版社,2005.　　有什么想要了解的可以接着问，希望可以帮到你。

您好，我是学应用数学的，和您情况类似，请问您考上了么？抑或有别的选择了么？谢谢U0001f64f

计量经济学是数量经济学专业的一门课程。计量经济学主要用到数理统计方法研究经济问题；数量经济学这个专业除了用数理统计的方法研究经济问题，还用到其他的数学方法，数理经济学是数量经济学的一门课程。数量经济学是运用数学研究经济问题的学科，它与数学有共同点都研究客观世界的数量关系，都是方法沦和工具性质的知识门类。 数量经济学是研究经济数量关系的计量的学科，或是研究组织管理的方法和技术的学科。 计量经济学就是研究经济现象中的数量关系的一门学科(定义),是数量经济学的一个子科目,旗下还可以衍生出很多方向比如金融工程,决策分析,信息挖掘等等;主干学科大概就是数理金融,计量经济学,统计学,如果要全面点还有信息工程,决策支持系统等等,

这样说吧，数量经济学是研究生专业名称，包括数理经济学、计量经济学，运筹学，博弈论等课程，没有名称为“数量经济学”课程部分课程本科就有修，只是深度要求不同，如数理经济学、计量经济学所以想报考计量经济学的研究生，就是选择数量经济学对了，没有专门的数量经济学视频，想学的话，多看下计量经济学内容和Eviews软件教程

经济学分为理论经济学和应用经济学理论经济学大致有政治经济学 西方经济学 世界经济学应用经济学大致有产业经济学 区域经济学 财政学 金融学 数量经济学而数量经济学可以细分为计量经济学和数理经济与数理金融至于什么计量金融应该是分在计量经济学里 一般而言是导师的一个研究方向不知道这样说你明白没

计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是20世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。相较于国际上的大国，计量经济学在我国的开发与应用比较晚。近30年我国才比较广泛应用计量经济学，在我国的发展经历了从我国计划经济体制制度到社会主义市场经济制度过渡的阶段。我国的统计制度也在这段时间经历了从物质平衡表体系到国民经济核算体系的过渡转变。在20世纪90年代初期，恩格尔的ARCH模型作为“现代经济学前沿”被推广到我国，结合我国对经济的重视，对我国计量经济学的发展和未来趋势走向有很大的影响，也对其学科的不断可持续发展提出了新的挑战和机遇。最近几年来，计量经济学在我国逐渐普及以及被重视，关于其的应用以及学科研究文献已经比较广泛和常见。例如，经济时间序列、波普理论、VAR模型、CC模型、LSE模型等计量经济学模型也成为了我国经济研究领域最为广泛的计量经济学建模方法。同时，也有学者开始使用国际先进的DSGE模型，并在我国很多应用研究领域广泛应用，取得了一定的成果。

统计学和计量经济学有什么区别1、计量经济学的重点不在于解决单纯统计方法上的问题，因为有统计学家在做。计量的重点在于，当无法进行实验时，如何解决模型的内生性问题。即，如何通过观测到的数据正确识别模型中的系数并进行因果推断。这是它最大的特点，也是它本身拥有的经济学血统所决定的。2、概念上讲：统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。1、通过概念可以明显看出字面差别，统计学更像是类似数学的一门基础性学科，工具性是它的标签，谁用谁拿。而计量经济学更像是一个学科内的方法，有用的时候才上。2、统计学在意义上是非常广泛的，统计学里面的对数据的处理方法是计量经济学的基础，当经济理论与统计方法结合后就是计量经济学了。

统计学和计量经济学有什么区别1、计量经济学的重点不在于解决单纯统计方法上的问题，因为有统计学家在做。计量的重点在于，当无法进行实验时，如何解决模型的内生性问题。即，如何通过观测到的数据正确识别模型中的系数并进行因果推断。这是它最大的特点，也是它本身拥有的经济学血统所决定的。2、概念上讲：统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。1、通过概念可以明显看出字面差别，统计学更像是类似数学的一门基础性学科，工具性是它的标签，谁用谁拿。而计量经济学更像是一个学科内的方法，有用的时候才上。2、统计学在意义上是非常广泛的，统计学里面的对数据的处理方法是计量经济学的基础，当经济理论与统计方法结合后就是计量经济学了。

如果你只要学基本的计量经济学，会高中毕业的数学就可以了。会导数和懂得正态分布。基础计量经济学会从“最小二乘法模型(OLS model)”开始学起。然后再涉及到T 检验 F检验，同方差和异方差检验，虚拟变量，线性回归之后会有更高级的杜宾沃森检验，格兰杰检验等。

给你一篇我刚写的 呵呵 仅供参考 (需要的话给你电子版 QQ：309735313)关于我国城镇居民储蓄存款模型的计量经济分析 （我的姓名等信息就省略了啊 呵呵） 内容摘要：本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。 关键词：居民储蓄存款 实证分析 主要因素 一、问题的提出 1978年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情，提高实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。 二、文献综述 我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响： 1.收入因数 收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。 2.利息率 传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。 3.物价水平 物价水平会导致居民户的消费倾向的改变，从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。 4.收入分配 凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。 三、变量的选取及分析 目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。 由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。 四、数据及处理 本文模型数据样本为从1979-2002年。 年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数 1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16 1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15 1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15 1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15 1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16 1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19 1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19 1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2 1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23 1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23 1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23 1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24 1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25 1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27 1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3 1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28 1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28 1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29 1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3 1998 0.25777978 0.108852141 5.02 -0.026 0.295 1999 0.21234608 0.134557035 2.89 -0.02993 0.3 2000 0.1239205 0.125688358 2.25 -0.01501 0.32 2001 0.24155306 0.14364071 2.25 -0.0079 0.33 2002 0.29897822 0.173106495 2.03 -0.01308 0.319 数据来源：各年份的《中国统计年鉴》 注：Y代表城镇居民储蓄率 X1代表城镇居民收入增长率 X2代表一年期储蓄利率 X3代表通货膨胀率 X4代表城镇居民基尼系数 五、模型及处理 基于以上数据，建立的模型是： Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u β1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。 β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。 β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。 β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。 β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。 u是随机误差项。 对Y做回归 利用eviews最小二乘估计结果如下 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000 X1 0.317426 0.175678 1.806864 0.0875 X2 0.024054 0.003688 6.523093 0.0000 X3 0.024476 0.205508 0.119099 0.9065 X4 1.127523 0.149318 7.551127 0.0000 R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065 Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109 S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748 Sum squared resid 0.030260 Schwarz criterion -3.113901 Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525 Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000 根据以上结果，初步得出的模型为 Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4. 1.经济意义的检验 该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。 2.统计检验 从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=0.897971， 2值为0.875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为39.60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。 3.多重共线性的检验 从F值可知此模型整体显著，但是分析各个变量后发现X1和X3不显著，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量，重新做回归分析得到： Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000 X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119 X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000 X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000 R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740 Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517 S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967 Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624 Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739 Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000 从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。 因此模型可设为Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4 4.异方差性检验 对新模型进行异方差性的检验，运用white检验，得到如下结果： White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.669433 Probability 0.054505 Obs*R-squared 11.50596 Probability 0.073942 Obs*R-squared的计算结果是11.50596，，由于选用的没有交叉乘积项的方式，所以自由度为7，在0.05的显著水平下，查表得 （7）=12.59〉11.50596，所以接受原假设，即该模型不存在异方差性。 5.自相关性的检验 从上表可知DW值为1.556309，且样本容量n=24，有三个解释变量的条件下，给定显著性水平 =0.01，查D-W表得，d =0.882,d =1.407,这时有d <dw=1.556039<4- d ,表明不存在自相关。 6.最终结果 从上面的计量分析中最后得到我国城镇居民的储蓄存款模型： Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4 (0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886) t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987) R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309 六、结论与建议 1.模型的实证分析 城镇居民的收入增长率变化对居民的储蓄率变化的影响还是比较明显的，储蓄率对收入增长率的弹性为0.314787, 在其他条件不变的情况下，居民的收入变化1%，储蓄率同方向变化0.314787%。 利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，弹性仅为0.024487。这方面有很多的原因，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，尤其是1998年以后，随着住房、医疗、教育等方面的改革，人们的储蓄倾向受预期的影响更大。这方面从人民银行数次通过降息来调整储蓄量，但是效果并不明显也可以看出来。 基尼系数对储蓄率的影响非常大，弹性达到了1.145280。这里可以看出，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。 2.对宏观经济的政策建议 基于基尼系数对储蓄率的很大的影响，因此，国家应该重视对分配领域的调节，加大对低收入的者的转移支付，切合中国实际的对税收领域进行改革，缩小社会的贫富差距： 1）不要"逼"老百姓花钱，而要针对不同收入阶层，采取不同对策，引导居民消费 首先，增加中低收入居民的个人相对收入，在分配政策上进一步缩小收入差距；进行微观层面的改革和合适的福利体系改革，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，降低人们的支出预期，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，尤其是助学贷款，减少人们为教育而储蓄的需要，让其"有钱花"。 其次，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，努力提高其消费倾向，增加消费供给，让其"有地方花钱"，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。 2）不要"逼"老百姓投资，而要不断增加金融创新，努力改善投资环境，刺激居民投资 目前的储蓄高增长主要是由于居民收入的持续增长、消费和投资的增速缓慢、居民手持现金的逐步减少而引起，充分暴露出我国经济架构的严重失衡。因此，必须采取相应的措施缓解储蓄增长的势头，并积极引导储蓄向投资转化： 第一，提供多样化的金融工具，不断开发新的金融产品，大力发展商业保险和社会保险，拓宽居民投资渠道，引导居民储蓄资金的合理分流。 第二，进一步发展和完善股票市场，规范上市公司的市场行为，逐步建立完善的、公开的信息披露制度，增强居民的投资信心。 第三，大力发展债券市场，尤其是企业债券市场，充分发挥债券融资的优势，加大企业从资本市场直接融资的比重。 第四，积极引导民间投资，用新型的融资方式拓宽民间投融资的渠道。稳定发展民营金融机构；建立民间投资退出机制；加强民间投资的信用体系建设。 3.模型的不足 在实际经济活动中，人们的预期对储蓄率的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述以及碍于本文作者水平有限，所以本模型没有反映人们的预期对储蓄率的影响。 参考文献 1.何德旭：10万亿储蓄的多视角分析[N]。金融时报，2003-05-19. 2.屈宏斌：居民储蓄高增长堪忧[N]。经济观察报， 2003-03-31. 3.张锐：高储蓄挑战宏观政策[N]。世纪经济报道， 2003-04-29. 4.郭树清：深化投融资体制改革与完善货币政策传导机制[J].金融研究，2002，（2）。 5.武少俊：强化消费需求启动措施，保证经济持续快速增长[J].金融研究，2003，（5） 6.潘雅琼：我国城乡居民储蓄存款余额的趋势预测[J].统计与决策，2003（6） 7.刘隽亭,乔瑞红：我国居民储蓄持续增长的原因及特点分析[J].天津商学院学报，2005(2) 8.李焰：关于利率与我国居民储蓄关系的探讨[J].经济研究，1999(11) 9.韩汉君：中国的居民储蓄存款及其利率弹性[J].上海经济研究，1999(9) 10.庞皓：计量经济学.科学出版社，2008-1

统计学专业计量经济学教学问题及对策论文 　　统计学是应用一级学科应用经济学下面的二级学科，与国民经济学、产业经济学、区域经济学、数量经济学、国防经济学、金融学等专业并列。以下是“统计学专业计量经济学教学问题及对策论文”，希望能够帮助的到您！ 　　伴随经济的发展，全社会对应用型人才的需求在不断增加。对于统计学专业学生而言，无论继续深造还是就业，都应具备利用统计学专业知识解决现实问题的能力。这就要求统计学专业的学生要切实掌握理论知识，并能够熟练运用计量经济学方法。计量经济学是经济类核心课程，也是统计的主干课程。因而，高等院校要培养学生的综合素质，增强其实际解决问题的能力。课程体系要通过调查搜集获得数据资料，设定适当的模型，经过分析求解，找出经济发展的规律，以解决现实经济问题。计量经济学模型已经成为综合经济管理部门和经济类研究机构分析经济形势、研究实际问题和制定经济政策的常用工具，提高了经济预测和决策的水平。显然，就教学来说，统计学专业的计量经济学课程建设不容忽视。本文剖析周口师范学院统计学专业计量经济学教学现状及存在的问题，并给出相关改进对策。 　　 1 计量经济学教学现状 　　周口师范学院学院在第四学期为统计学专业开设了计量经济学这门课程，每周4个（3节理论课+1节实践课）学时，共68学时。 　　计量经济学是经济、统计、数学交叉结合的学科。其内容体系分为：单方程计量经济学模型、联立方程计量经济学模型、违背基本假设的`模型、时间序列分析等内容。该课程开设目的在于让学生基本掌握现代经济学分析与研究理论及方法，能够应用计量经济学模型理论知识分析解决实际经济问题。 　　经典单方程计量经济学模型主要包括线性回归分析、违背基本假定的经典计量经济学模型及联立方程计量经济学模型等。 　　计量经济学课程在内容体系与数学分析、高等代数、概率统计、西方经济学等紧密相联，我校目前的教学以教师讲授为主，学生被动的学习。 　　 2 教学过程中存在的问题 　　第一，计量经济学是以经济学理论为理论基础，以现实观测数据和实验数据为支撑，利用数学、概率统计等方法，依据计算机技术，来研究分析伴有随机因素效应的现象的定量关系和发展变化的统计规律的一门学科。计量经济学作为西方经济学的新的一个分支，西方经济学为其发展奠定了的理论基础，西方经济学中关于对经济变量之间质的分析是计量经济学进行定量研究的前提。数学与概率统计是计量经济分析、理论研究的主要工具，计量经济学在的建立与选择时，很多地方需要用到数学的方法和技巧。但在实际教学中，仅注重计量经济学模型的求解及检验方法，而忽略模型建立的经济学基础；仅仅强调模型的设定是正确的，但是却没有教会学生如何去检验模型是否正确；同时，也未将经济学基础考虑进来。 　　第二，目前的教学过于强调“重思想、重方法”，把必要的数学过程与技巧只是作为解决计量经济学基本思想的工具，不过分强调，而是着重于基本思想和解决问题思路的分析。 　　第三，在教学时，并没有将计量经济学方法应用到实际问题中进行实践。在上机课上，让学生自己操作Eviews软件对课本习题进行操作练习，并写实验报告，训练了学生的动手能力，但是学生并没有机会将所学到的知识运用到实际的经济问题中，计量经济学的教学理论在一定程度上与实践相脱节，相当一部分学生在使用计量经济学方法处理经济问题时，感到迷茫，也不知运用相关软件来完成计量经济学的运算，即使能够运用软件，却不知该怎样解释与分析模型的结果。 　　 3 计量经济学教学措施 　　通过教学改革提高教学质量，进一步使学生达到掌握经典的计量经济学模型理论和方法，了解计量经济学理论与方法的新发展；要求学生能够应用简单的计量经济学模型和方法，对实现经济数量关系进行实证分析；为继续学习高级计量经济理论、方法打下基础。 　　3.1 理论与实验教学的互动发展，提升教学效果 　　加强理论教学，同时开展创新实验教学，理论教学与实验教学的互动、协调发展。 　　3.2 以"任务"驱动教学 　　课程理论知识、使用专用软件、提出研究问题、解决研究问题为计量经济学课程教学的四大任务。带动学生的自主创新及动手能力，适时的给学生布置任务，提高学生学习的积极性。 　　3.3 划分和挑选教学内容 　　对计量经济学教学内容的层次划分进行反复讨论和界定，形成分层次的课程教学体系。 　　3.4 教学和考核形式的改革 　　不应把学生的卷面成绩作为唯一考核标准，在实验教学、探究式教学、案例式教学的基础上，分组讨论课题、课程小论文等考核形式都非常值得借鉴。 ;

《数据包络分析》（DEA）是一本关于数据包络分析（DEA）方法、模型和理论的专著，是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R；第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集，为以后各章的讨论做微观经济方面的准备；第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型，统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的（弱）生产前沿面的特征、结构及构造方法；第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析；第六章研究了综合DEA模型的对策论背景；第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型；第八章使用DEA方法进行技术进步评估；第九章研究非参数的DEA最优化模型；第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用。在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量）等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域。Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法。在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一。

面板数据（Panel Data）是每一时期的观测截面都相同，而合并数据（Pooled Data）是不同截面的不同时期观测。合并数据，比如说10个国家20年：美国调查了1990-2010年，中国是1991-2011年，法国是1989-2009……混合数据并不强制要求数据在时间截面上一致。但是面板数据对于时间截面有着严格的要求。

面板数据，即Panel Data，是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源。如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：北京市分别为8、9、10、11、12；上海市分别为9、10、11、12、13；天津市分别为5、6、7、8、9；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。这就是面板数据。面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。

一、数据特点不同1、面板数据是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板。2、合并数据是把在不同数据源的数据收集、整理、清洗，转换后加载到一个新的数据源。二、数据含义不同1、面板数据是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。2、合并数据是数据收集、整理的一个过程数据。三、数据分析方法不同1、面板数据在分析时,多用面板数据模型，它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利用样本信息，通过模型中的参数,既可以分析个体之间的差异情况，又可以描述个体的动态变化特征。2、合并数据是数据整理、整合成统一格式的过程，以便为下一步分析做基础，分析方法可以根据数据的特点进行。参考资料：百度百科——面板数据百度百科——合并数据（数据整合）

该学中u的5个假定如下：1、零均值假定：即u的平均值为0。这意味因变量的期望值等于真实的回归函数值。2、同方差：即u的方差在自变量取任何值时都相等。3、无自相关：即u与所有自变量之间不存在相关关系。4、随机扰动项：即u服从正态分布。5、解释变量不相关：即u在时间序列上不存在相关性。

计量经济学中n和k是经济学中的数值单位，其计量经济学包含的比较全面，非常的专业

在联系上：统计学是应用统计学和计量经济学的理论基础，应用统计学是统计学在所有领域中的应用，计量经济学是统计学在经济学中的应用。1、经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等，应用的范围十分广泛，因此也要求毕业生掌握扎实的统计基础理论，为未来奠定坚实的基础。2、应用统计学主要从应用的角度阐述统计数据或统计信息获取、处理、推断、分析和应用的一系列统计理论和统计方法。统计学可以简单地分为两大类：一类是以抽象的数量为研究现象，研究一般的控集数据、分析数据方法的理论统计学；另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。因此，应用统计学的研究对象是：现象总体的数量方面，即现象总体的数量特征和数量关系。3、计量经济学，是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

不好学，除非你逻辑思维非常强。　　计量经济学，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。　　该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。　　模型类型：采用随机模型。 模型导向：以经济理论为导向建立模型。 模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。 数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。　　就业方向：　　1、各大科研院所。纯研究机构，为政府机关做分析、提供决策资料的，学术气氛相对浓一些。　　2、政府机关。　　3、私企。通常是去做数据分析或者市场研究，待遇各方面每个公司差别比较大，要想发展主要是看个人能力＋与老板的关系了。　　4、外企。要求英语好，一般是去市场调查、行业咨询、企业市场研究这类岗位。

计量经济学检验主要是对放宽经典假设条件后对模型所进行的检验 包括多重共线性 随机干扰项的异方差和序列相关性以随机解释变量的确定等方面 此外还有检验模型其他的一些计量经济学性质 如格兰杰因果检验 单位根检验等等

计量经济专业就业方向很好,能在综合经济管理部门、政策研究部门、金融机构和企业从事经济分析、预测、规划和经济管理工作。计量经济学的就业前景计量经济就业前景不错，有以下多种选择：1.各大科研院所。纯研究机构，为政府机关做分析、提供决策资料的，学术气氛相对浓一些，社会地位也还可以，就是收入不是非常高。2.政府机关。如果你是研究生+党员，或者有关系的话，比较容易进。这类地方属于正经的吃皇粮，熬年头、混资历，长线发展比较好，专业性不强。3.私企。通常是去做数据分析或者市场研究，待遇各方面每个公司差别比较大，要想发展主要是看个人能力+与老板的关系了。4.外企。如果你英语好、比较aggressive的话容易进去。一般是去市场调查、行业咨询、企业市场研究这类岗位。工资较高、待遇正规，但压力大。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学工资待遇怎么样计量经济学工资待遇，在职朋职业圈上已有1位圈友现身分享，根据网友分享统计(截止2016年)，计量经济学平均工资为5000元/月，其中100%的工资收入位于区间5000-6000元/月。经济学专业薪资待遇：截止到2013年12月21日，36844位经济学专业毕业生的平均薪资为4222元，其中应届毕业生工资5570元，0-2年工资5824元，3-5年工资6999元。经济学专业中计量经济学这一科目难不难计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论处的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测(包括政策评价)当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。如果你有扎实的数学基础，就不难;如果你高数没有学好，就难。

计量经济学的地位与在经济研究中的作用如下：计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。特点：模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

#include <reg52.h>sbit K1=P3^1;sbit K2=P3^0;void dealy(int k){ int i,j; for(i=k;i>0;i--) for(j=110;j>0;j--);}void main(){ int a=0xff; if(K1==0) { dealy(500); if(K1==0) { while(!(K2==0)) { P2=a; a=a>>1; dealy(1000); if(a==0x00) { P2=0x00; dealy(1000); a=0xff; } }

名词解释：　　1、计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。　　2、虚拟变量数据：是人为构造的，用来表征政策等定性事实的数据。　　3.回归平方和：用ESS表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。　　4、拟和优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接 近1，模型对样本观测值拟合得越好。　　5、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。 百度文库里有很多：http://wenku.baidu.com/link?url=9zoetkh5JBwraBF6ADCbYEGumhyMwIFb70aTjIlKlsSUiXu5PUWK23iSsYIoTIeYDq4IlLGJZIQr5OBPjpn5AfZf-v8mq083a1yTElUYZj_

计量经济学主要是以数学、统计学为基础，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。计量关键在于用，如果你想学好，那最好找几篇带“实证分析”字样的论文看一看，然后自己照猫画虎的做，遇到问题了可以查书，也可以问老师，老师讲计量不见得讲得好的原因就在于他也是用出来的，不是学出来的~所以他也不知道怎么讲才能让学生们听懂。如果不想用，那最好请“名师”讲解一下，当然这样的机会并不多。因为大多数的计量老师在具体操作的时候只会用软件进行回归，不会具体的公式推导，简单点说他不会笔算。现在知道怎么学了吧？要想学明白首先要学怎么进行笔算，然后再学各种检验，如果各种检验你也会笔算，那你就已经算是个明白人了。更深入的问题就可以光看书了，计量入门难，但是入了门以后是有一定规律可寻的

计量经济学主要其实就是做一个指导作用，相当于统筹规划

　　计量经济学在我国的推广与应用,对我国经济学的定量化研究做出了重要贡献,也在中国经济学界受到了越来越多的关注。下面是我为大家推荐的计量经济学论文，供大家参考。 　　计量经济学论文 范文 一：多媒体教学计量经济学论文 　　一、研究框架:教学的次优原理 　　(一)计量经济学教学次优理论分析 　　本研究的目标定位为:以现有的多媒体教学手段为背景，研究针对非计量经济学理论专业学生的教学目的及其规律，最终在教学内容比重和 方法 上提出相应的建议。研究的思路遵循经济理论中的“次优理论”，主要内容包括三大部分:第一部分对计量经济学的理论体系从方法论上进行整理，重点在于区分计量经济学逻辑框架中的原理部分和应用部分，并主要以例证的方式论证理论应用和理论原理的发展采取专业化与分工形式更具有效率;第二部分将采用实证方法分析非计量经济理论专业研究人员应用计量经济学进行分析所需要的基本知识和方法论知识，调查具备计量分析能力学生和研究人员相关知识获得的方式;第三部分在前面两部分研究结论的基础上，基于“次优”思路，对现行计量经济学教学的内容和方法进行调整，提出“有所为，有所不为”的教学思路。研究的主要观点是:当“最优”的某些条件不具备时，其他条件同样必须按照“次优”标准取值，而不能继续采取“最优”结果所要求的标准，否则效率会更差。计量经济学教学中同样存在这个问题。 　　(二)计量经济学教学次优原理 　　当学生不可能在一定的学时内完全掌握基本原理并熟练应用时，应该以应用能力为基本目标，对以数学推导为主要内容的基本原理做语言介绍。换个角度讲就是将计量分析能力获取的真正方式(即模仿实际案例)引入到教学中，使其更有效率。 　　二、实证分析:本科计量经济学教学策略 　　(一)教学目标的设定关于计量经济学教学目标的设定 　　通常会有理论和应用之争。任何一门学科，最理想的情况当然是在充分理解原理的来龙去脉基础上熟练运用并进行发展。但是，理论的证明和发展往往需要坚实的理论根基，研究者个体需要很长时间的专门训练。在现代科学高度分工化的背景下，科学理论的发展和应用已经有着明确的分工。计量经济学更是如此，对于本科经济学专业学生来讲，其学科基础结构以及学时有限，不可能进行大量的理论学习。因此，应该以熟练的应用为首要目标。尽管从逻辑结构来看，现代科学理论都是在基本原理正确的情况下才可以正常使用，即原理是应用的基础，但从人类认知的一般规律来看，熟练的认知和运用对于学习和掌握一套理论工具的原理更有帮助，反过来却更为困难一些。因此，在本科阶段，经济学专业学生应该在操作层次上掌握计量分析的基本方法，在思想层次上了解计量经济学的原理。 　　(二)教学内容的选择及优劣排序 　　就逻辑结构而言，计量经济学课程可以分为基本方法、软件应用、经济学原理、数理统计原理等基本部分。为了达到按照次优原理制定的教学目标，必须对上述学习和教学当中的内容进行选择和排序。计量经济分析对计算工具的依赖性很强，在某种程度上，计量经济学的产生及其发展都依赖于计算方法和技术的进步。现代计算机的产生与升级，使得计量经济分析基本上采取各种专业软件完成，比如AMOS，AUTOBOX，DATADESK，SPSS，EVIEWS，MATLAB，GAUSS，STATVIEW等。因此，计量经济学的教学和学习必须依赖其中一种软件进行。国内大部分教科书都以EVIEWS作为演示逻辑过程的软件，其界面操作是教学过程必须包括的内容。但是，利用软件操作的计量经济分析过程的基本框架是建立在计量经济分析基本方法之上的。无论是经典还是现代计量经济学，基本的计算步骤都包括回归方法、统计检验、计量检验及修正四部分。因此，基本方法的教学应该是首要的内容，依据它进行软件的应用，一方面练习基本步骤，另一方面掌握分析的基本技能。计量经济学不是统计学，因此上述两方面的纯技术内容需要在经济学原理的规定下实施。任何参数都要符合经济学原理和常识。与此同时，经济学原理的学习可以通过其他专业课程进行教学，参数的经济学意义可以通过很短时间的介绍使学生掌握。因此，经济原理需要放在前面两项内容之后，学生可以在更高层次的计量经济学课程进行学习。数理统计原理是整个计量经济学的基础性“技术基础”，进行复杂计量经济分析以及计量经济学理论研究必须熟练掌握这部分内容。在本科阶段，没有必要进行全面严格的数理统计知识训练。计量经济学现行教学方式一个最大的问题就是对于上述内容没有做出恰当的选择和排序，而是按照尽量满足“最优条件”的方式，对于数理统计原理过于强调，往往放在教学最重要的位置。结果在每一个阶段学生都不能掌握基本的内容，往往是重复学习基本方法、软件应用等，效果很差。因此，对于上述内容必须按照“次优原理”做出排序，并在不同阶段选择教学重点。基本的排序应该是，首先是基本方法，务必使学生能熟记(例如各种条件、参数范围等)，其次是软件的应用，接下来依次是经济学原理和数理统计原理。本科阶段一定要解决基本方法和软件的使用问题，避免重复学习。 　　(三) 教学方法 和其他经管类课程类似 　　计量经济学的教学分为理论讲授、实验和课程论文三个部分。理论讲授应该着重解决分析方法的问题，以介绍的方式使学生了解计量经济分析的数理统计原理;实验对应软件的应用，通过大量的软件操作和结果分析，使学生对于实际的分析步骤能够熟练进行;课程论文则对应经济学原理部分，通过对实际经济现象的数量分析，训练学生针对具体经济现象建立计量经济模型，具有对计量结果进行经济学解释的能力。课程阶段的时间有限，应该以学生掌握工具使用为目标，至于其经济学内涵以及分析技巧，应该放在学生自身的学习和研究计划之中安排。因此，课程阶段内的教学方法应该以前两者为主，课程论文方式可以放在学年论文和 毕业 论文(设计)阶段实施。 　　(四)教学手段计算机技术的进步 　　使得多媒体和案例教学已经成为目前经济学课程教学的基本手段。在计量经济学教学当中，应该更有针对性地使内容与教学手段对应。计量经济学中存在不少数学推导，例题演示，讲解时需要大量的数据及其处理的演示。如果采取原始的黑板书写，则必然浪费课堂时间，因而多媒体教学应该在计量经济学中大力推广。另一方面，多媒体教学由于省略了实际的操作过程，尽管有利于教师提高逻辑推进速度，但也增加了学生思维的强度和负担，导致学生无法及时理解教学内容，减弱学生对课堂学习内容的印象。因此，多媒体教学更适宜介绍性的内容，比如上述数理统计原理等。案例教学被很多学者作为提高计量经济学教学中学生兴趣的重要方式，这一点无可厚非。但是本科阶段计量经济学的首要任务是分析手段的掌握，而不是分析技巧的培养。因此，案例教学的中心应该放在分析过程，而不是建模和经济分析阶段———尽管这两者在引起学生学习兴趣方面效果突出。 　　三、结论 　　计量经济学教学效果普遍较差，其根本的原因在于计量经济学知识体系庞大和学时有限之间的矛盾。根据“次优原理”，应该在内容和目标上做出恰当的定位和选择。基本的分析方法(步骤)和软件操作是教学的首要目标和内容，本科阶段必须解决这两方面的问题，否则就会导致现在普遍存在的现象———不同层次课程都必须重复操作的训练。至于经济学原理，应该作为综合训练部分在学生的学年论文或毕业论文之中进行。而作为计量经济学科学基础的数理统计原理，应该是复杂计量分析和计量经济学理论研究中解决的问题，对于此层次课程来讲，适宜采用语言或演示方式进行介绍性教学。 　　计量经济学论文范文二：多媒体计量经济学论文 　　一、研究框架:教学的次优原理 　　(一)次优原理亚当u2022斯密“看不见的手”原理 　　构成西方主流经济理论框架的经济哲学基础。经过数代人的努力，西方微观经济学理论给出了“看不见的手”原理的形式化证明:以利己行为动机的完全竞争的市场经济将会导致(帕累托意义下的)最优———第一福利经济学定理。然而，现实经济中更普遍的情况是，经济环境与完全竞争的经济模型完全不一样。此时，结果还会是帕累托最优吗?1950年代之前，经济学家普遍认为在这种情况下，国家执行微观经济政策尽可能弥补现实经济和完全竞争模型的假设条件之间的差距，因而能使经济达到或接近于帕累托最优状态。1950年代在西方出现的“次优理论”(TheoryofSecondBest)证明，在不能全部满足完全竞争模型所要求的假设条件的情况下，即使微观经济政策成功地弥补了现实和假设条件之间的差异，政策的执行也不能保证帕累托最优状态的实现。1956年，经济学家李普西(R.G.Lipsey)和兰卡斯特(K.Lancaster) 总结 前人的理论分析，创立了次优理论。简单地说，次优理论包含的内容是:“如果在一般均衡体系中存在着某些情况，使得帕累托最优的某个条件遭到破坏，那么即使 其它 所有帕累托最优条件得到满足，结果也未见得是令人满意的，换句话说，假设帕累托最优所要求的一系列条件中有某些条件没有得到满足，那么，帕累托最优状态只有在清除了所有这些得不到满足的条件之后才能达到。”次优理论的基本思想可以用一个简单的图形来说明。曲线PP表示社会生产可能性曲线，曲线Ⅰ、Ⅱ表示社会无差异曲线。如果经济是完全经济市场，则福利最大化均衡点在E点。假定经济系统中存在一个约束条件(由直线AB表示)，使得经济难以达到直线AB右上方的商品组合，最优点E也无法取得。因此，社会最优化问题是在AB线的约束下争取(由无差异曲线表示的)福利最大化。显然，约束条件下最优点在F点，即无差异曲线Ⅰ代表的效用水平。从最初均衡点E点满足的条件程度来看，A、B两点都优于F———前两点位于生产可能性曲线上，生产是有效的。但是，点F明显地比技术上有效的点A与B更优。这显然否定了这样的论点，即如果帕累托最优的所有条件不能全部满足，则满足某一部分就是最好的政策。次优理论的一般意义可以用英国经济学家米德(J.E.Meade)所讲的一个比喻来说明。设想一个人，他想登上群山的最高点。在朝着最高点行进的途中，他将不得不先爬上一些较低的山峰，然后再下山。因此，下面的说法并不正确，即为了达到最高点，这个人应该始终向山上爬。再者，由于最高的那座山被不同高度的群山环绕着，因此，当他爬到一座山后，很可能要攀登的是另一座较低的山。所以，任何朝着最高点移动，一定都会把这个人带到更高的位置这种说法是错误的。最优均衡结果的条件得不到满足的情况下，那么结果和最优之间的差距并非与条件满足的程度成反比关系。因此，如果最优条件得不到满足，那么最优化问题将是不同于原来的另一个问题，需要重新求解，而不是原来问题的“简化”。 　　(二)计量经济学教学次优理论分析 　　本研究的目标定位为:以现有的多媒体教学手段为背景，研究针对非计量经济学理论专业学生的教学目的及其规律，最终在教学内容比重和方法上提出相应的建议。研究的思路遵循经济理论中的“次优理论”，主要内容包括三大部分:第一部分对计量经济学的理论体系从方法论上进行整理，重点在于区分计量经济学逻辑框架中的原理部分和应用部分，并主要以例证的方式论证理论应用和理论原理的发展采取专业化与分工形式更具有效率;第二部分将采用实证方法分析非计量经济理论专业研究人员应用计量经济学进行分析所需要的基本知识和方法论知识，调查具备计量分析能力学生和研究人员相关知识获得的方式;第三部分在前面两部分研究结论的基础上，基于“次优”思路，对现行计量经济学教学的内容和方法进行调整，提出“有所为，有所不为”的教学思路。研究的主要观点是:当“最优”的某些条件不具备时，其他条件同样必须按照“次优”标准取值，而不能继续采取“最优”结果所要求的标准，否则效率会更差。计量经济学教学中同样存在这个问题。 　　(三)计量经济学教学次优原理 　　当学生不可能在一定的学时内完全掌握基本原理并熟练应用时，应该以应用能力为基本目标，对以数学推导为主要内容的基本原理做语言介绍。换个角度讲就是将计量分析能力获取的真正方式(即模仿实际案例)引入到教学中，使其更有效率。 　　二、实证分析:本科计量经济学教学策略 　　(一)教学目标的设定关于计量经济学教学目标的设定 　　通常会有理论和应用之争。任何一门学科，最理想的情况当然是在充分理解原理的来龙去脉基础上熟练运用并进行发展。但是，理论的证明和发展往往需要坚实的理论根基，研究者个体需要很长时间的专门训练。在现代科学高度分工化的背景下，科学理论的发展和应用已经有着明确的分工。计量经济学更是如此，对于本科经济学专业学生来讲，其学科基础结构以及学时有限，不可能进行大量的理论学习。因此，应该以熟练的应用为首要目标。尽管从逻辑结构来看，现代科学理论都是在基本原理正确的情况下才可以正常使用，即原理是应用的基础，但从人类认知的一般规律来看，熟练的认知和运用对于学习和掌握一套理论工具的原理更有帮助，反过来却更为困难一些。因此，在本科阶段，经济学专业学生应该在操作层次上掌握计量分析的基本方法，在思想层次上了解计量经济学的原理。 　　(二)教学内容的选择及优劣排序就逻辑结构而言 　　计量经济学课程可以分为基本方法、软件应用、经济学原理、数理统计原理等基本部分。为了达到按照次优原理制定的教学目标，必须对上述学习和教学当中的内容进行选择和排序。计量经济分析对计算工具的依赖性很强，在某种程度上，计量经济学的产生及其发展都依赖于计算方法和技术的进步。现代计算机的产生与升级，使得计量经济分析基本上采取各种专业软件完成，比如AMOS，AUTOBOX，DATADESK，SPSS，EVIEWS，MATLAB，GAUSS，STATVIEW等。因此，计量经济学的教学和学习必须依赖其中一种软件进行。国内大部分教科书都以EVIEWS作为演示逻辑过程的软件，其界面操作是教学过程必须包括的内容。但是，利用软件操作的计量经济分析过程的基本框架是建立在计量经济分析基本方法之上的。无论是经典还是现代计量经济学，基本的计算步骤都包括回归方法、统计检验、计量检验及修正四部分。因此，基本方法的教学应该是首要的内容，依据它进行软件的应用，一方面练习基本步骤，另一方面掌握分析的基本技能。计量经济学不是统计学，因此上述两方面的纯技术内容需要在经济学原理的规定下实施。任何参数都要符合经济学原理和常识。与此同时，经济学原理的学习可以通过其他专业课程进行教学，参数的经济学意义可以通过很短时间的介绍使学生掌握。因此，经济原理需要放在前面两项内容之后，学生可以在更高层次的计量经济学课程进行学习。数理统计原理是整个计量经济学的基础性“技术基础”，进行复杂计量经济分析以及计量经济学理论研究必须熟练掌握这部分内容。在本科阶段，没有必要进行全面严格的数理统计知识训练。计量经济学现行教学方式一个最大的问题就是对于上述内容没有做出恰当的选择和排序，而是按照尽量满足“最优条件”的方式，对于数理统计原理过于强调，往往放在教学最重要的位置。结果在每一个阶段学生都不能掌握基本的内容，往往是重复学习基本方法、软件应用等，效果很差。因此，对于上述内容必须按照“次优原理”做出排序，并在不同阶段选择教学重点。基本的排序应该是，首先是基本方法，务必使学生能熟记(例如各种条件、参数范围等)，其次是软件的应用，接下来依次是经济学原理和数理统计原理。本科阶段一定要解决基本方法和软件的使用问题，避免重复学习。 　　(三)教学方法和其他经管类课程类似 　　计量经济学的教学分为理论讲授、实验和课程论文三个部分。理论讲授应该着重解决分析方法的问题，以介绍的方式使学生了解计量经济分析的数理统计原理;实验对应软件的应用，通过大量的软件操作和结果分析，使学生对于实际的分析步骤能够熟练进行;课程论文则对应经济学原理部分，通过对实际经济现象的数量分析，训练学生针对具体经济现象建立计量经济模型，具有对计量结果进行经济学解释的能力。课程阶段的时间有限，应该以学生掌握工具使用为目标，至于其经济学内涵以及分析技巧，应该放在学生自身的学习和研究计划之中安排。因此，课程阶段内的教学方法应该以前两者为主，课程论文方式可以放在学年论文和毕业论文(设计)阶段实施。 　　(四)教学手段计算机技术的进步 　　使得多媒体和案例教学已经成为目前经济学课程教学的基本手段。在计量经济学教学当中，应该更有针对性地使内容与教学手段对应。计量经济学中存在不少数学推导，例题演示，讲解时需要大量的数据及其处理的演示。如果采取原始的黑板书写，则必然浪费课堂时间，因而多媒体教学应该在计量经济学中大力推广。另一方面，多媒体教学由于省略了实际的操作过程，尽管有利于教师提高逻辑推进速度，但也增加了学生思维的强度和负担，导致学生无法及时理解教学内容，减弱学生对课堂学习内容的印象。因此，多媒体教学更适宜介绍性的内容，比如上述数理统计原理等。案例教学被很多学者作为提高计量经济学教学中学生兴趣的重要方式，这一点无可厚非。但是本科阶段计量经济学的首要任务是分析手段的掌握，而不是分析技巧的培养。因此，案例教学的中心应该放在分析过程，而不是建模和经济分析阶段———尽管这两者在引起学生学习兴趣方面效果突出。 　　三、结论 　　计量经济学教学效果普遍较差，其根本的原因在于计量经济学知识体系庞大和学时有限之间的矛盾。根据“次优原理”，应该在内容和目标上做出恰当的定位和选择。基本的分析方法(步骤)和软件操作是教学的首要目标和内容，本科阶段必须解决这两方面的问题，否则就会导致现在普遍存在的现象———不同层次课程都必须重复操作的训练。至于经济学原理，应该作为综合训练部分在学生的学年论文或毕业论文之中进行。而作为计量经济学科学基础的数理统计原理，应该是复杂计量分析和计量经济学理论研究中解决的问题，对于此层次课程来讲，适宜采用语言或演示方式进行介绍性教学。

第一个点是，以佛里德曼为代表的经济学研究方法论，即“前提不重要，推论过程也不重要，重要的是结论符合现实”。这种方法，本质上就是把计量本身，认定是可以脱离理论，或者说认定计量本身可以推出理论。而不是说在理论的指导下进行计量。我想，经济学方法论争执得那么多，这个背景，他应该也了解吧？当时在南大BBS上，关于可证伪性的争论那么火热，不就是围绕这个问题么？我记得当时南大经济学论坛的进版画面有一句话，大意是说越有效的理论，其前提越是不符合现实的。所以，在这样的经济学研究方法下，我对计量进行批评，不可谓说是轻率的。 第二个点是，随着计量技术的进一步提高，计量本身也在开始神秘化。例如协整理论。不少介绍都说协整理论可以从数据自身推导出理论联系，判断变量的长期关系或者短期关系，认为“经典的计量经济学模型是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而协整则是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型包含的变量和变量之间的理论关系。这是20世纪80年代以来计量经济学模型理论的一个重大发展”。而我在这点上所作的努力是告诉大家：无论计量怎么发展，它都没有超越经典计量模型所受到的局限，不可能比经典计量更高明，其与理论的关系，不可能比经典计量有更大突破。计量只不过是起对数据进行排列组合，来看这些组合中是否凑巧给出理论启示，或者看其是否符合理论的结果。神秘化的计量理论，注定是占星术。 第三个点是，我既然对西方经济学特别是宏观经济学部分的理论大部分进行否定，那就意味着我根本不承认其理论的正确性。而其理论的正确性被否认，则其理论指导下的计量模型，就失去价值而变得毫无意义。因此，我对西方经济学计量的批判，最大的基础来自对西方经济学理论的批判。当我认为西方经济学理论本身不能成立的时候，我自然会说其建立的计量模型及其结论，无论其可信度为多少，都毫无意义。因此，猪头非恐怕得首先为西方经济学的那些理论进行辩护。 最后还要补充一点：即使给定正确的理论，然后使用计量来检验或者预测某些细微性质，我也不认为计量就是很好的办法。相反，计量结果的统计特性，遗漏了很多图形本身的重要性质。计量所得出的结论，往往反而掩盖了事实真相。因此，除非作为辅助工具，或者不得已，我宁愿直接去看图形本身，并对图形的各个阶段或者整体，进行物理化的分析，而不是进行计量分析。只有这样，才能尽可能完全地解读图形性质。 至于猪头非同学说：“如果非要拿这个例子比喻计量的话，你要是能知道走过的轨迹是什么模样，就已经相当了不起了。况且，计量要研究的还不止是什么形状，还要研究这个形状的具体参数，比如弧度多少，半径多少等等，这就更不容易了。中级计量班的学期论文如果能够对“走过的轨迹”有令人信服的分析和描绘，就已经圆满地完成任务了。” 我的回答其实很简单：1、要知道走过的轨迹是什么模样，这恰恰是理论分析，而不是计量。你必须先通过理论分析，获得轨迹的种类信息，然后才谈的上通过计量获得具体参数。2、所谓半径这些概念，是在假定轨迹为圆形的假设下才有的参数。如果只是局部数据接近半圆，但是未知数据部分根本就不是圆，何来半径之说？你根据已有数据计算出来的半径，有什么意义呢？3、中级计量班的学期论文能够对走过的轨迹进行分析，你加了个“令人信服”，这四个字说明了理论还是第一的。否则，你怎么“令人信服”地说既有数据一定是圆的一部分？这样，即使中级计量班毕业成绩比较好看，在现实中，仍然不能解决任何问题，相反只是误导问题而已。 至于猪头非最后说宏观经济预测得准——他说即使没有理论依据。这个恐怕就是一厢情愿了吧？在宏观经济中，我还没有看到西方经济的哪个理论能以较大概率预测准的。他可以列举例子，不管老宋也好还是其它人也好，给出预测的文章、日期，然后给出被预测实现的经济数据。 要是这么容易被预测准，而且是在啥都不知道的情况下预测准，就不会有那么一大群经济学家在指点江山后被大众臭骂，然后万分委屈地说：“经济学只能用来解释世界，不能用来预测世界”。

　　如何系统地自学计量经济学 　　【1】自学的话不要读别人的课件和 lecture notes。读教科书才是正道! 　　【2】不要同时读两本以上的教科书。建议主读一本，另一本做比较。把一本书读透比读很多本书有用得多得多! 　　【3】选择有课后习题和附带应用，软件code，数据的教科书。计量是一门实用的课程，你得动手做! 　　【4】读英文原版!不管开始觉得多困难，坚持到后来就明白读翻译本是多么愚蠢了。 　　基于以上理由，我推荐你精读 Wooldridge 的 Introductory Econometrics: A Modern Approach。如果你能把坚持花一年时间把这本书认真啃完，收获一定超过你想象!同时推荐 Stock and Watson 的书作为比较和补充。 　　自学计量经济学该怎么做 　　1.由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识(比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等)，我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》(个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本)。 　　2.有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。入门教材有很多。国内的话，首推庞皓的《计量经济学》理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。 　　3.以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。而且在学习过程中要边看书学习边操作，这样学习效率会比较高。至于要使用哪种软件的话，入门的话可以用用Eviews和Stata。 　　自学计量经济学的教材推荐 　　1、入门教材 　　1.A 庞皓 《计量经济学》(第三版) 　　之所以推荐这本，原因只在于，一，有教学视频;二、有数据和参考答案。 　　教学视频可以提供链接：西南财经大学精品课程 　　数据和答案，版权原因，自己动手吧。另此书有庞皓编的第二版的学习指导。 　　学完这本，基本可以熟悉计量基础的框架，差不多可以学会基本的EViews(简单学学无妨) 　　1.B 张晓峒 《计量经济学》 　　与庞皓的教材内容相当，矩阵运算要求略高一些。可与庞皓教材对照着看。 　　1.C 伍德里奇 和 古扎拉蒂 等国外经典入门教材 　　这两本是很多人初学计量的首选，庞皓和张晓峒的书参考古扎拉蒂的痕迹也很明显。不建议一上来就抱着这两本“大部头”啃，虽然它们写得确实很清晰，直觉很多很好。不过书一厚了，不容易抓住重点，而且两者都弱化数学推导，不利于向中高级过渡。 　　2、进阶教材 　　这方面可选的很多，但都没有必要抱着一本读完。提供基本供参考。 　　Goldberger 《A course in econometrics》 　　Greene 《Econometric Analysis》 　　Hansen 《Econometrics》Bruce E. Hansen, Professor of Economics at the University of Wisconsin 　　Johnston 《Econometrics Methods》 　　... 　　教材实在太多了，随便找几本看看，到这个阶段了，想自学是有难度了，还是找个学校跟着学吧，不读个Econ PHD也没必要往下学了吧，学了有啥用呢?! 　　软件，经济系用Stata的还是比较多的，教程也多，视频教程也有。 　　另外，R ，Matlab 乃至 Python ，感兴趣的都可以学，精通一样都足以解决大部分问题。 　　【拓展】 　　计量经济学的主要内容 　　本书定位于使学生掌握计量经济研究的最基本方法，并能够运用这些方法解决实际的经济问题。主要包括满足经典假设条件的回归分析计量经济学模型、放宽经典假设条件的计量经济学模型、虚拟变量、联立方程组模型及时间序列计量经济学模型等内容。讲述力求简明扼要、通俗易通，尽可能避免繁琐的数学推导，并将EViews软件的学习与各章案例分析有机结合，使学生在实际运用中学习EViews的操作方法。本书在编写中借鉴了国内外优秀教材的优点，并结合作者多年来从事计量经济学教学的经验和体会，符合经济管理类应用型本科专业教学的实际要求。 　　简介： 　　计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的.数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。 　　该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。 　　“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。 　　计量经济学基础 　　据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。 　　“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。 随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。 　　人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。” 　　后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。 　　计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面 　　理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。 　　预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。 　　特点编辑 　　模型类型：采用随机模型。 模型导向：以经济理论为导向建立模型。 模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。 数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。 估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

计量经济学上的自由度（degree of freedom, df），是指当以样本的统计量来估计总体的参数时， 样本中独立或能自由变化的资料的个数，称为该统计量的自由度。例如，在估计总体的平均数时，样本中的 个数全部加起来， 其中任何一个数都和其他资料相独立，从其中抽出任何一个数都不影响其他资料（这也是随机抽样所要求的）。 因此一组资料中每一个资料都是独立的，所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目，而平均数是根据 个独立资料来估计的，因此自由度为 。

公式名称计算公式.1真实的回归模 y:=届+ 房对+ ut2估计的回归模y.=Bo+序x+2:3真实的回归函 E(r) =p+ βx4估计的回归函月=的+房。5最小二乘估计Zx,y:/T)-双Z(x,-x)0,-)公式B--E*;2/7-(3)2 Ex,-x)2Ex2P和序的方Va(βo)=σ2TEx.-)2差Vr(启)=E(x;-x7 σ2 的无偏估2.24)/(7-2)计量Ex;2E2 Ex?B和序估计Var(j。)=8(B。)=δ2.TE(x2-0)2 T-2 TE(x,-3)2的方差1这Var(j)=82(R)= δ2E(x;-x)2T-2 Zx,-习)29总平方和E(r.-))210回归平方和 .E(9;-)211误差平方和 .E(r,-j:)2=E (4)212 可决系数(确定系数)

应具备的预备知识：1、《经济学》理论宏观经济学与微观经济学2、《概率论与数理统计》基础如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、t 分布、F分布等概念和性质3、《线性代数》基础矩阵及运算、线性方程组等4、《经济统计学》知识经济数据的收集、处理和应用计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。

计量经济学的最终目标揭示经济活动中客观存在的数量关系。计量经济学又译成经济计量学，是经济学的一个分支学科，它是以一定的 经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济 模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系的一门学科。

初级计量不需要经济学基础，但需要一定的数理统计学基础。

某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。作为工具变量，必须满足下述四个条件：　　（1）与所替的内生解释变量高度相关；　　（2）与随机误差项不相关；　　（3）与模型中其他解释变量不相关；　　（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。 举个例子：比如，令GDP增长率为被解释变量，需要研究GDP增长率与出口开放程度的关系，可以引入工具变量“各省区到海岸线的距离”来替代“出口开放程度”。认为：1.各省区到海岸线的距离与各省区的出口密切相关；2.各省区到海岸线的距离与随机误差项无关。 希望对你有帮助

计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。例如，微观经济理论声称，在其它条件不变的情况下，一种商品的价格下降可望增加对改商品的需求量，即经济理论假设商品价格与需求量之间具有一种负的或逆向关系。但此理论并没有对这两者的关系提供任何数量度量，也就是说，它没有说出随着商品价格的某一变化，需求量将会上升或下降多少。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。这也是经济统计学家的工作。他们是收集国民生产总值，就业、失业、价格等数据的主要负责人。这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。但是，经济统计学家的工作却到此为止。他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。当然，如果他们考虑的话，他们就变成计量经济学家了。 数学在计量经济学中常要用数学形式（方程式）表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性。如前所示，计量经济学的主要兴趣在于经济理论的经验验证。我们将看到，计量经济学家常常使用数理经济学家所提出的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合经验检验的形式。这种从数学方程式到计量经济方程式的转换需要有许多的创造性和实际技巧。

问题是叫你求F统计量知道了斜率=2.28 知道了斜率的标准误=0.48那么斜率对应的t统计量=2.28/0.48=4.75在一元回归中，斜率的t统计量和F统计量存在关系t^2=F所以F=t^2=22.5625选c

计量经济学的核心内容包括：1.经济理论模型的建立：为了探讨某一特定的经济问题，我们需要首先根据现实情况构建一个合适的数学模型，并对其进行假设和推断。2.数据处理和检验：运用计量方法对实际采集到的数据进行处理、分析和检验，并对经济理论模型的真伪进行验证。3.参数估计和推断：通过对经济模型中所涉及参数的估计，来推断经济现象的本质和内在规律。4.统计推断和假设检验：对于得到的经济模型，需要对其中的假设条件是否成立进行统计推断和假设检验，以便判断其可靠性和有效性。5.回归和时间序列分析：这两种技术是计量经济分析过程中常用的方法。回归分析主要用于研究变量之间的关系；时间序列分析则更多地考虑数据随时间变化的变化趋势和周期性规律。6.模型选择和评价：不同的经济理论模型可能针对同一问题提供不同的解释和预测。因此，我们需要对不同模型进行选择和评价，并根据实际情况来制定合适的政策建议。总之，计量经济学通过使用数学和统计方法，为经济学家解决实际问题提供了一个有效的工具和框架。

B站江西财经大学习明明的傻瓜计量经济学，讲得好棒

计量经济学的研究步骤如下：模型设定、参数估计和模型检验。关于计量经济学的介绍如下：计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。

计量经济学检验是指利用统计方法对经济学模型进行检验，以验证模型的可靠性和适用性。计量经济学检验的目的是为了确定模型是否符合实际、是否具有预测能力。为了保证计量经济学检验的准确性和可靠性，需要遵循一些准则。下面将介绍计量经济学检验的准则。样本的代表性在进行计量经济学检验时，样本是非常关键的因素。样本的代表性是指样本能够代表总体的特征。如果样本不具备代表性，计量经济学检验的结果将是不可靠的。因此，在进行计量经济学检验时，需要对样本的选择进行谨慎考虑，确保样本具有代表性。模型的合理性计量经济学模型的合理性是指模型是否符合经济学原理和假设。在进行计量经济学检验时，需要对模型的合理性进行验证。如果模型不合理，计量经济学检验的结果将是不可靠的。数据的可靠性数据的可靠性是指数据是否准确、完整、真实。在进行计量经济学检验时，数据的可靠性是非常重要的。如果数据不可靠，计量经济学检验的结果将是不可靠的。因此，在进行计量经济学检验时，需要对数据的来源、采集和处理过程进行审查和验证，确保数据的可靠性。统计方法的正确性计量经济学检验依赖于统计方法，如果统计方法不正确，计量经济学检验的结果将是不可靠的。因此，在进行计量经济学检验时，需要选择合适的统计方法，并对统计方法进行检验和验证。统计显著性的判断在进行计量经济学检验时，需要对统计显著性进行判断。统计显著性是指样本数据与假设之间的差异是否由偶然因素引起的。在进行计量经济学检验时，需要对统计显著性进行严格的判断，以保证计量经济学检验的结果的可靠性。模型的预测能力计量经济学检验的最终目的是为了确定模型是否具有预测能力。在进行计量经济学检验时，需要对模型的预测能力进行验证。如果模型具有预测能力，计量经济学检验的结果将是可靠的。综上所述，计量经济学检验的准则包括样本的代表性、模型的合理性、数据的可靠性、统计方法的正确性、统计显著性的判断和模型的预测能力。遵循这些准则可以保证计量经济学检验的准确性和可靠性。

在回归方程中，如果共有N个参数需要估计，则其中包括了k个自变量,因此当有截距项时，该回归方程的自由度为n-1-k。

计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归（Classical Regression）分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、时间序列分析（Time Series analysis）、面板数据分析（Panel Data Analysis）等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学（Parametric Econometrics）、非参量计量经济学（Nonparametric Econometrics）、半参量计量经济学（Semiparametric Econometrics）等。

经济学研究要查一下经济学研究的范围里面这个方面是研究相关内容。

计量经济学的的分析方法：1、定量分析法和定性分析法 定量即根据具体数据进行分析，定性分析不需要具体的数据。2、实证分析法和规范分析法3、比较分析法

国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是二十世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。国内发展情况。上世纪五十年代末，有人开始过研究，但很快就中断了。直到70年代末，才恢复有关研究和学习，80年代后期是快速发展时期。同样，存在一些重大的问题。

以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。

问题一：经济学专业中计量经济学这一科目难不难 计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论处的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面： 理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。 预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。 如果你有扎实的数学基础 就不难 如果你高数没有学好 就难 问题二：我说计量经济学是史上最难课程，不知道有几个人会同意 icameisaw:计量的原理很简单。有人比喻经济学家是在看反光镜开车，说透了计量的本质。许多计量出来的结果很好，可信度很高，是百分之九十几，误差也很小，按说这样的结果没有什么问题了。其实这样的结果往往毫无意义。我们来看计量使用的过程： 如果司机开车已经走过的路是一个半圆，而整条路可能基本上是圆形，也可能基本上是S形，当然还可能有无数其它形状，我们权且就考虑这两种吧。说基本上，是因为实际的路不一定就那么标准的圆形或S形，总会有些细微的摆动吧。 如何用计量方法来预测未来的路呢？ 首先计量学家看已经走过的路，取出一些点，通过数据回归拟合（所谓回归拟合，无论方法多么复杂吓人，简单形象地说，其实质就在取出的点之间用笔连起来，看看是条什么线，怎么连都可以，原则上优先选择漂亮好看又简单的连线）。根据司机的数据，计量学家很快判断出这些点连线最像半圆（就是取半圆时方差拟合度最高），于是就确定是半圆。 可计量学家的任务不是对司机以前走过的路画线啊，那个是半圆谁都知道，还要你来拟合（笑）？问题是你要告诉我以后该怎么走。 计量学家在连线时，也看到了以前的路围绕半圆的摆动情况。计量学家首先要假设这个摆动服从的是高斯分布还是其它分布。什么是分布呢？就是一套一套既定的误差偏离规律。一旦分布定，那么你偏离正轨多少，就必定对应着你这个越轨行为的可能性是多少。对应关系有很多套，可以选择最像的那套，但是不选择就不行，你要说一套都不像，或者说现在虽然有点像，但是以后不一定还像，那我们的计量学家就会哭的。 好了，计量学家根据以前的数据选好了一套分布，并天真地假设司机以后要走的路也服从这个分布。换句话说，以后的路可以胡来，但是必须要按照计量学家那个分布的规定胡来。这样，计量学家就可以预测未来的路怎么走了。 但是要注意，确定了分布，还完全没有未来的路将向何方的任何信息。分布好比是毛，未来的路是皮。毛有了，没有皮的话，毛也不知道该附在哪里。 但是计量学家会根据自己的爱好，得出路是圆形的结论。读者要迷惑的问了，他怎么判断就不是S形的？我可以很负责任的告诉大家：任何计量学家都不能判断未来的路是圆形还是S形。假使还有其它前半截是半圆，后半截是任意稀奇古怪形状的无数多路，他们也没有任何办法选出或者排除其中一条。 他们只能随便地选出一个好分析比较容易偷懒的圆（如果说有判断标准，偷懒是唯一的标准），认为路就是圆形。OK,函数形式现在选择结束.下面进行第二步. 先前不是已经得到分布了吗？那个分布就被认为是整个路程围绕现在这个圆形摆动的情况――注意，是围绕圆形摆动的情况.当然倘若先前认为路是S形的话，那个分布就是整个路程围绕S形摆动的情况。 一切OK。现在只要你指出未来路程的任何一个方向，我们的计量学家就可以根据圆形周围的既定分布，计算出这个方向偏离圆形的可能性。 于是就可以对未来进行预测了。 可是老天，司机睁开眼，看见前面分明是S形的路，或者其他乱七八糟的路,要按计量学家指出的圆形开车，非翻车不可！ 那个什么可信度没有半点用处. 我们要问了,整个过程中，计量学家计算出来的拟合度都很高，可信度很高，偏差都很小。综合整个过程，为什么事实上一点都不可信呢？ 大家看出来了，所谓可信度、拟合度这些东西，都是既有数据与假设模型之间相似程度的量度，与未来的数据会怎么样毫不搭界。计量中预测未来的数据误差分布，是在假设分布的基础上，计算出的与假设模型的偏差。如果未来数据的实际分布不是假设分布，或者实际模型......>> 问题三：大家来说说计量经济学到底有多难 我学习了半年的计量经济学，我的起点是零，现在也是略有小成吧。我想如果你想学好计量经济学，根据我的心得，我想应该做到以下几点吧：第一、我觉得应该好好看看概率论与数理统计部分，因为计量的好多知识，与这部分有关，如果你有那部分还不太熟悉，应该尽量补牢。第二，就是选一本教材，比较主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的书。我看的是前者的。感觉前者的书写的还是挺通俗易懂的，一些例子还是挺典型的。很适合初学者自学或者跟着老师学习第三、就是计量和实践是紧密不分的，所以在学习过程中最好做一下题，尤其是课后题。第四、就是学会一到两种统计学软件，比如SPSS等如果打好基础的话，想象高级方向学习，可以学习时间序列的知识。总之，计量经济学是一门实用的学科，有时候不必深究为什么这样。就像你只要知道1+1=2就行了，不必追问1+1为什么等于2 问题四：计量经济学好不好 非常抽象的一门经济学科，主要运用《概率论数理统计》的工具去建立经济学模型，是一门经济建模的学科，什么参数设定，参数最大似然估计，相关性分析.........,麻烦而且抽象，即使你成功建模，你分析的东西还不一定有什么意义，因为风马牛不相及的东西也可能通过这种办法找到数字上的相关性。也就是说通过分析不相关的一定不相关，相关的不一定相关。好麻烦的，即使你费劲学明白了原理，还不如熟练掌握一款计量软件来的轻松。 问题五：计量经济学怎么学,感觉很难 如果是要学专业的话，真的很难， 但如果只是要应付大学考试，那很简单，平时听不听讲都无所谓，到考试时老师会划重点，如果没有划的话，找班上经常上课的女生复印下笔记， 背一个晚上，至少70分通过。 前提是你没有被该科老师抓到旷课3次以上 问题六：计量经济学好不好过 非常抽象的一门经济学科，主要运用《概率论数理统计》的工具去建立经济学模型，是一门经济建模的学科，什么参数设定，参数最大似然估计，相关性分析.........,麻烦而且抽象，即使你成功建模，你分析的东西还不一定有什么意义，因为风马牛不相及的东西也可能通过这种办法找到数字上的相关性。也就是说通过分析不相关的一定不相关，相关的不一定相关。好麻烦的，即使你费劲学明白了原理，还不如熟练掌握一款计量软件来的轻松。 问题七：计量经济学好不好学哦？ 在经济各个学科里面，由于牵涉的数学知识比较多，应该算是比较难的~~不过，要是学习初级的计量经济学，只需要基本的统计学知识即可，学起来也容易，初级计量注意掌握其大体构架，以及讨论的主要问题，这样的话，以后用统计软件进行回归分析的时候，就会做得心中有数~至于高级计量，就要有线性代数知识了，如果比较熟悉矩阵论，那就更好了，因为矩阵是表述计量理论的一种有力而且简洁的手段。 问题八：怎么才能学好计量经济学 理解，理解，还是理解 重要的事情说三遍 要学通计量经济学，一定要用矩阵计算，所有都用矩阵计算，因为矩阵计算简单且可以帮助理解 对矩阵的性质熟悉，比如正交，正定，相似等等，建议拿一本高等代数备查 对数理统计熟悉，比如假设检验，正态分布，建议拿一本数理统计备查 在中国计量经济学基础后，什么微观计量，时间序列，金融计量，空间计量都是水水 问题九：如何学好计量经济学 个人感觉这门课程理论是一方面，实操是另一方面。 现在做毕设正好用到EVIEWS,软件操作是很简单，但是不会对出来的结果进行分析，很僵硬。当初理论课没学好，到底也不清楚做出来的模型是好是坏，做模型检验还要去翻课本后面的表格进行比对，然后翻前面的案例弄清这个数字在哪个区间，代表什么意思。 更僵硬的是不知道为什么这么检验，检验的原理是什么，只能照葫芦画瓢= = 问题十：经济学专业中计量经济学这一科目难不难 计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论处的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面： 理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。 预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。 如果你有扎实的数学基础 就不难 如果你高数没有学好 就难

经济学学科。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。计量经济学主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

本书是在作者为中央财经大学本科生讲授“计量经济学”所使用讲稿的基础上修订而成的。从20世纪80年代末期开设“计量经济学”课程，至今已有十多年。在此期间，随着本学科的不断发展，使用的讲稿经过多次修改，目标是：(1)使教学内容跟上计量经济学的最新发展，能够反映本领域科研和教学的最新成果；(2)尽量使教学内容适合于财经类专业学生学习计量经济学，使学生能更好地理解和领会计量经济学理论和方法的本质，并能学以致用。经过多年的教学实践，可以说，在这两个方面都取得了令人满意的进展。全书共分八章。第一章，绪论；第二章，计量经济学的统计学基础；第三章，〖HK〗双变量 线性回 归模型；第四章，多元线性回归模型；第五章，模型的建立与估计中的问题及对策；第六章 ，动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型；第七章，时间序列分析；第八章，联立方程 模型。第一章是全书的概论，在介绍什么是计量经济学及其产生和发展的过程之后，用一个简单的例子展示了计量经济学方法解决问题的步骤，并讨论了计量经济学的应用领域和使用的软件工具。第二章是对计量经济学所用到的统计学概念和方法的复习，这些概念和方法对理解本书后面 的内容是至关重要的。我在教学中发现学生学习的主要困难往往不是来自计量经济学本身， 而是因为对所用到的大量统计学概念和方法不熟或忘记了。尽管财经类专业学生都学过概率 论和数理统计，但要求学生回过头去将统计学课程全部复习一遍也是不现实的，即便学生这 样做 了，也往往事倍功半，不得要领。所以有必要安排这一章，目的是使有一定统计学基础的学 生能通过本章的阅读尽快将已经淡忘的知识拣回来，而不必将统计学课程全部复习一遍。第三、四两章是对回归分析方法的介绍。第三章详尽介绍了双变量线性回归模型的概念和最 小二乘估计方法，以及用估计好的模型进行假设检验和预测的方法。第四章将双变量线性回 归模型的结果推广到多元线性回归模型的情形，理论推导借助矩阵代数这一强有力的工具。 西方国家早期的计量经济学本科教学中曾有尽量避开高等数学工具的倾向，这与其经济类学 生数学基础薄弱有关，这种倾向在最近已有所改变。我的教学实践表明，我国经济类学生的 高等数学和线性代数知识足以应付回归分析中的绝大部分推导和证明，因此在这两章中给 出了比较完整的理论推导和证明。当然，授课时不一定全部讲授，可留给有兴趣的学生课下 参考。第五章讨论回归分析实践中经常碰到的问题和解决的途径，这些问题包括误设定、多重共线 性、异方差性和自相关。传统的方法是将它们分散在若干章节中讲授，本书将它们集 中在一起的好处是能加强学生对实践中可能碰到的问题的系统性认识，深入理解各类问题的 联系和区别。第六章介绍两类常用的动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型。这一章的内容安排基本 遵循传统方法，着重讨论了这两类模型的估计和应用。第七章介绍时间序列分析。时间序列分析是近年来计量经济学研究取得高速发展的一个领域 ，以至于西方很多大学的经济系有了为研究生开设时间序列计量经济学课程的要求。为了跟上这个潮流，有必要在本科计量经济学教学中增加这方面内容的介绍。显然，要全面介绍时间序列计量经济学的内容，一章的篇幅是远远不够的。因此，本章着重介绍时间序列分析中用到的一些基本概念，包括非平稳性、单位根、协整等，以及相应的检验方法，使学生对这一领域的研究有一个初步的了解，为进一步的学习和研究打下基础。第八章的内容也基本遵循传统安排，在介绍联立方程模型的概念和术语之后，讨论与联立方程模型有关的数学问题--识别问题，然后着重介绍联立方程模型的估计方法：单方程方法和系统估计方法，以及联立方程模型中最重要的一类模型--宏观计量经济模型。每章教学内容之后，附有小结，小结是本章教学中主要内容的概括性总结。每章最后都附有习题。

1、OLS是ordinaryleastsquare的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2??的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。2、可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。计算很复杂，只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件，由程序来计算的。3、计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

计量经济学是是一门经济学科，二战后的经济学是计量经济学的时代，计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位。

计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是20世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。相较于国际上的大国，计量经济学在我国的开发与应用比较晚。近30年我国才比较广泛应用计量经济学，在我国的发展经历了从我国计划经济体制制度到社会主义市场经济制度过渡的阶段。我国的统计制度也在这段时间经历了从物质平衡表体系到国民经济核算体系的过渡转变。在20世纪90年代初期，恩格尔的ARCH模型作为“现代经济学前沿”被推广到我国，结合我国对经济的重视，对我国计量经济学的发展和未来趋势走向有很大的影响，也对其学科的不断可持续发展提出了新的挑战和机遇。最近几年来，计量经济学在我国逐渐普及以及被重视，关于其的应用以及学科研究文献已经比较广泛和常见。例如，经济时间序列、波普理论、VAR模型、CC模型、LSE模型等计量经济学模型也成为了我国经济研究领域最为广泛的计量经济学建模方法。同时，也有学者开始使用国际先进的DSGE模型，并在我国很多应用研究领域广泛应用，取得了一定的成果。

假设投资函数模型估计的回归方程为（括号内的数字为t统计量值）It =5.0+0.4yt+0.6It-1 样本可决系数R2=0.8 DW=2.05 n=24 (4.0) (3.2)其中it和yt分别为第t期投资和国民收入求：1,对总体参数β1 β2的显著性进行检验（α=0.05）2,若总里差平方和TSS=25，试求随机误差项ut方差的估计量；3，计算F统计量，并对模型总体的显著性进行检验（α=0.05）

谁能告诉我这个跟政治经济的关系，应该比较少吧。

计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。　　该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。　　“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“亮”，而不读作“良”。　　据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。　　“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。 随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。　　人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”　　后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。　　计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：　　理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。　　预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。编辑本段计量经济学的发展　　国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是二十世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。　　国内发展情况。上世纪五十年代末，有人开始过研究，但很快就中断了。直到70年代末，才恢复有关研究和学习，80年代后期是快速发展时期。同样，存在一些重大的问题。编辑本段研究对象　　计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。　　新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。编辑本段学习方法问题　　与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：　　研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。　　研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。　　研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。理论计量经济学和应用u200e计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。　　应用u200e计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。编辑本段（非）经典计量经济学　　经典计量经济学一般指20世纪70年代一切发展并广泛应用的计量经济学，他们具有显著的共同特征：　　模型类型：采用随机模型。 模型导向：以经济理论为导向建立模型。 模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。 数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。 估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

第一个点是，以佛里德曼为代表的经济学研究方法论，即“前提不重要，推论过程也不重要，重要的是结论符合现实”。这种方法，本质上就是把计量本身，认定是可以脱离理论，或者说认定计量本身可以推出理论。而不是说在理论的指导下进行计量。我想，经济学方法论争执得那么多，这个背景，他应该也了解吧？当时在南大BBS上，关于可证伪性的争论那么火热，不就是围绕这个问题么？我记得当时南大经济学论坛的进版画面有一句话，大意是说越有效的理论，其前提越是不符合现实的。所以，在这样的经济学研究方法下，我对计量进行批评，不可谓说是轻率的。 第二个点是，随着计量技术的进一步提高，计量本身也在开始神秘化。例如协整理论。不少介绍都说协整理论可以从数据自身推导出理论联系，判断变量的长期关系或者短期关系，认为“经典的计量经济学模型是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而协整则是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型包含的变量和变量之间的理论关系。这是20世纪80年代以来计量经济学模型理论的一个重大发展”。而我在这点上所作的努力是告诉大家：无论计量怎么发展，它都没有超越经典计量模型所受到的局限，不可能比经典计量更高明，其与理论的关系，不可能比经典计量有更大突破。计量只不过是起对数据进行排列组合，来看这些组合中是否凑巧给出理论启示，或者看其是否符合理论的结果。神秘化的计量理论，注定是占星术。 第三个点是，我既然对西方经济学特别是宏观经济学部分的理论大部分进行否定，那就意味着我根本不承认其理论的正确性。而其理论的正确性被否认，则其理论指导下的计量模型，就失去价值而变得毫无意义。因此，我对西方经济学计量的批判，最大的基础来自对西方经济学理论的批判。当我认为西方经济学理论本身不能成立的时候，我自然会说其建立的计量模型及其结论，无论其可信度为多少，都毫无意义。因此，猪头非恐怕得首先为西方经济学的那些理论进行辩护。 最后还要补充一点：即使给定正确的理论，然后使用计量来检验或者预测某些细微性质，我也不认为计量就是很好的办法。相反，计量结果的统计特性，遗漏了很多图形本身的重要性质。计量所得出的结论，往往反而掩盖了事实真相。因此，除非作为辅助工具，或者不得已，我宁愿直接去看图形本身，并对图形的各个阶段或者整体，进行物理化的分析，而不是进行计量分析。只有这样，才能尽可能完全地解读图形性质。 至于猪头非同学说：“如果非要拿这个例子比喻计量的话，你要是能知道走过的轨迹是什么模样，就已经相当了不起了。况且，计量要研究的还不止是什么形状，还要研究这个形状的具体参数，比如弧度多少，半径多少等等，这就更不容易了。中级计量班的学期论文如果能够对“走过的轨迹”有令人信服的分析和描绘，就已经圆满地完成任务了。” 我的回答其实很简单：1、要知道走过的轨迹是什么模样，这恰恰是理论分析，而不是计量。你必须先通过理论分析，获得轨迹的种类信息，然后才谈的上通过计量获得具体参数。2、所谓半径这些概念，是在假定轨迹为圆形的假设下才有的参数。如果只是局部数据接近半圆，但是未知数据部分根本就不是圆，何来半径之说？你根据已有数据计算出来的半径，有什么意义呢？3、中级计量班的学期论文能够对走过的轨迹进行分析，你加了个“令人信服”，这四个字说明了理论还是第一的。否则，你怎么“令人信服”地说既有数据一定是圆的一部分？这样，即使中级计量班毕业成绩比较好看，在现实中，仍然不能解决任何问题，相反只是误导问题而已。 至于猪头非最后说宏观经济预测得准——他说即使没有理论依据。这个恐怕就是一厢情愿了吧？在宏观经济中，我还没有看到西方经济的哪个理论能以较大概率预测准的。他可以列举例子，不管老宋也好还是其它人也好，给出预测的文章、日期，然后给出被预测实现的经济数据。 要是这么容易被预测准，而且是在啥都不知道的情况下预测准，就不会有那么一大群经济学家在指点江山后被大众臭骂，然后万分委屈地说：“经济学只能用来解释世界，不能用来预测世界”。

为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？ 计量经济学都在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在： (1)、在西方大多数大学和学院中 ，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最具权威性的一部分； (2)、1969—2003年诺贝尔经济学奖的53为获得者中有10位与研究和应用计量经济学有关，句经济学各分支学科之首。除此之外，绝大多数诺贝尔经济学奖获奖者，即使其主要贡献不在计量经济学领域，但他们在研究过程中都普遍应用了计量经济学方法。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森曾说过：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。 (3)、计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。 计量经济学是经济学的一个分支学科，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的方分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 急求： 为什么说计量经济学在现在学科中占有很重要的地位 你去找李子奈那本教材的练习嘛，上面有的 第一，西方大多数院校中，计量经济学教授已经成为经济学课程中最权威的一部分 第二，1969年年至今的经济学诺贝尔获得者中，有10多为专门研究计量经济学的应用，并且绝大多 数获奖者虽然不主要研究计量经济学，但研究中普遍使用了计量经济学分析工具。 第三，计量经济学的发展已经取得了长足发展，具有越来越强大的分析功能，萨缪尔森说过，第二 次世界大战之后的经济学是计量经济学的时代。 第四，经济学越来越注重实证分析，而计量经济学为此提供了强大的数量分析工具。特别是计量经济学与电脑的结合是计量经济模型成为经济政策实验室的角色。 计量经济学在经济学科体系中的作用和地位是什么意思 因为计量经济学是用计量的方法研究事情的因果关系，而在经济学中，我们就是在求索我们需要结果的因!比如，我们通常搞一项政策，我们很想知道这个政策到底能怎样影响着我们期望的结果;或者我们希望gdp增加，我们希望知道是什么又怎样导致GDp增加。so。。计量经济学在当代经济学科中占据重要地位。。。这是我的理解，最近也在计量~~~~~伤不起啊 计量经济学 是什么 计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变数关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计资料为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。广泛采用计算机组织教学，着重培养学生定量分析问题.解决问题的能力。 据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。 “计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。 随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。 我们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。” 后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。 计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬体”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面： 理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。 预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。 什么是计量经济学 计量经济学（英语：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。 该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩充套件到同时可以进行定量分析的新阶段。 “计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，“量”字为名词，构成动宾结构，这从其英文metric的含义亦可看出（与数学名词“度量空间metric space”情况类似），所以“量”字应读作“亮”（大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。设若“计量”的“量”字读为“良”，则是两个动词词素的并列结构，含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–Bi Intelligence Scale），按其内涵则应读“量”字为“良”，此亦可从英文scale的含义窥得。 1、计量经济学与经济学的区别？2、计量经济学模型的特征？3、什么叫残差项？ 计量经济学是经济学的一个分支，主要为验证经济理论提供工具。 计量模型的特征这个太宽泛了， 基本无从谈起。但是有一个特点就是，都是数学模型，可以检验。 残差指的是真实值与估计值之间的差。 计量经济学无偏性计量经济学中证明估计量无偏性为什么∑ki等于0 最优线性无偏性(best linear unbiasedness property,BLUE)指一个估计量具有以下性质: (1)线性,即这个估计量是随机变数. (2)无偏性,即这个估计量的均值或者期望值E(a)等于真实值a. (3)具有有效估计值,即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差. 具有上述性质的估计量,被称为最优线性无偏估计量. 高斯-马尔科夫定理 在给定经典线性回归模型的假定下,最小二乘估计量,在无偏线性估计量一类中,有最小方差,即它们满足最优线性无偏性. 计量经济学plim是什么 PLIM： Probability Limits 概率极限 计量经济学是一门有一定难度的课程，涉及到经济学理论，微积分，统计学，概率论，数理统计，线性代数和矩阵以及计算机应用等多门课程。 概率论是计量经济学的重要数学方法基础之一。随机试验，总体，元素，样本，样本点，事件，随机现象，“频率稳定性”，概率，随机变数及其分布等等。 随机变数及其概率分布是概率论的最基本和最核心的概念。随机变数的引入，使我们能用数学的方法来研究随机试验，使概率论的内容更加丰富多彩，应用更加广泛。 考察随机变数的变化情况，并掌握随机变数的变化规律（概率分布）和数字特征（数学期望，方差等）。 大数定律和中心极限定理是概率论的重要定律。 如何认识《计量经济学》作为经济学专业核心课程的地位 作为经济学专业的毕业生 可以给你个简单的解释 经济学的专业面非常的广 牵扯的领域也很多 从巨集观上的和微观上的领域都进行了 相关的研究 巨集观上来讲核心课程上政治经济学、财政学、计量经济学、产业经济学、国际经济学等 主要 设计国计民生和 *** 管理方面的经济领域。与经济的规划有关 微观上来讲 核心课程是会计学、西方经济学等主要是研究市场主体的 但是从大的方面来讲经济学更加侧重公共的管理即 *** 管理 而管理学则侧重区域性和微观管理即企业内部的管理 两者牵扯的领域不同 因此两者的理论的侧重也就不同 个人的创业建议你先学管理 有了一定的经验 可以自己经营

几点钟你觉得主要不说的话，都是不太会说话的

计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。

“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学从诞生之日起，就显示了极强的生命力，经过20世纪40、50年代的大发展和60年代的大扩张，以及70年代以来现代计量经济学理论方法的研究与应用，它已经在经济学科中占据极重要的地位。正如著名计量经济学家、诺贝尔经济学奖获得者克莱因所评价的，“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨谬尔森甚至说，“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。　　计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。第一届诺贝尔经济学奖获得者、计量经济学的创始人、挪威经济学家弗里希将它定义为经济理论、经济统计学和数学三者的结合。……总体来说，计量经济学还是比较难的，其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力。但是，另外一个最大的体会，是计量经济学的重要性。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找到其中的脉络，进而分析得更加清晰。供参考。

经济学的专业。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究经济变量关系的一门经济学专业。其主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，应用计量经济学则是用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

问题一：什么是计量经济学 计量经济学（英语：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。 该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。 “计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，“量”字为名词，构成动宾结构，这从其英文metric的含义亦可看出（与数学名词“度量空间metric space”情况类似），所以“量”字应读作“亮”（大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。设若“计量”的“量”字读为“良”，则是两个动词词素的并列结构，含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表（StanfordCBinet Intelligence Scale），按其内涵则应读“量”字为“良”，此亦可从英文scale的含义窥得。 问题二：计量经济学需要具有什么基础 学计量经济学有数学3的水平就足够，越高越好；书籍最好的是古扎拉蒂的《计量经济学》属于目录型的计量总纲，这本书基本上把所有的计量问题都讨论到了，某些比较专业性的东西也都提到了，也就是说如果这本书还不能解决你的问题，偿就可以去查专门文献了。必备技能，你一定要会“微积分”和“概率与数理统计”；由于计量经济学是工具类学科，研究方向相当的广泛，只要你有数据和理论的课题，都可以用计量经济学方法找到变量间的关系。 问题三：计量经济学 要先学什么课程呢 要有经济学的基础吗 课程性质 教育部经济学学科教学指导委员会规定: 计量经济学为经济学类各专业必修的核心课程 教学的目的要求 ▲掌握计量经济学的基本理论和方法 ▲能应用计量经济方法进行初步的经济分析与预测 ▲能运用EViews软件作一般性经济计量分析 应具备的预备知识 《经济学》理论 宏观经济学与微观经济学 ●《概率论与数理统计》基础 如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、区间估计、假设检验、方差分析、正处分布、t 分布、F分布等概念和性质 ●《线性代数》基础 矩阵及运算、线性方程组等 ●《经济统计学》知识 经济数据的收集、处理和应用 问题四：计量经济学 有什么分析方法 计量经济学是经济学的一个领域，一个分支，也就是通过统计学的方法方式来研究经济问题。 而投入产出分析是经济学里边用的一种分析方法而已。两者概念领域都 问题五：计量经济学plim是什么 5分 plim即机率极限，也就是出现某种结果的最大概率 问题六：急问+计量经济学讲啥的呢*感激“ 御。我懂得u30fb和数学有关的-不客气；≌ 问题七：计量经济学 和 经济统计 是什么？ 楼主你好。我是经济学专业毕业的，这两个我都学过，不知道你是要考研还是上大学。 计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 这个专业对数学的要求很高，你如果没有较好的数学基础那你会非常痛苦。而且这是一个很偏向理论的专业，就业前景黯淡。我们专业很多的都转了会计和国际贸易。要想在此专业有好的发展，考研是必须的。 经济统计主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。 这个还实在一点，以后可以进个统计局之类的单位，而且这比计量经济学简单，对数学的要求没那么高。 问题八：零基础自学计量经济学都要看什么书？ 樊纲曾经说过要精学计量经济学至少要10年时间。。。 计量经济学是数学、统计学和经济学的三者综合，如果只想学学骇级计量水平，首先必须把大学的高等数学、线性代数、概率论和数理统计必须学好，其次还要有过硬的经济学理论基础（起码初级宏微观的经济学知识要知道），有了这些前提，就选一本初级的计量经济学教材来学习，目前很多高校的计量经济学课程都用高教社的《计量经济学》（李子奈,第三版），当然国外教材也不错，有伍德里奇的《计量经济学导论》，平迪克的《计量经济模型与经济预测》，还有楼主现在看的古扎拉蒂的书，个人感觉学初级的话还是看国内编的教材，因为基础很重要，国内教材在这方面整理得很系统，国外的就比较零散了，还有与初级计量水平相对应的应用软件Eviews也是需要学习的。。。 中高级的计量经济学就相当有难度了，除了相关必备的数学和经济学知识外，英语水平在这个时候也很重要，因为中高级的计量涉及很多前沿的东西，需要阅读和学习外国的原文著作和文献，应用软件在这个时候也有很多选择，如SAS，Stata,还有处理专门问题的R，高斯软件。。。 问题九：在计量经济学中『~』是什么意思？ 具体出现在什么地方，请拍张照。不同地方可能有不同的意义。 问题十：关于计量经济学 15分 C 是截距 当其他的β1和β2为0的时候pitpit的值 μ是残差 指的是公式（回归式）的推测的值和真实的值之间的区别，当最小2乘法OLS的假设条件成立是 μ期待值为0。 PS：推测值就是把数值带入这个公式里面得出的pitpit的值，真实值是资料和母集团真实的值

计量经济学就是用统计学的方法（定量分析）来处理经济学数据以达到某种目的。计量经济学是以揭示经济活动客观存在的数量关系为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的结合。所谓计量经济模型，计量经济学就是将相互联系的各种经济变盘表现为一组联立方程式，计量经济学来描述整个经济的运行机制，利用历史数据对联立方程式的参数值进行估计，计量经济学根据制订的模型来预测经济变量的未来数值计量经济学。计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大因索，经济变量是反映经济变动情况的量.计量经济学分为自变量和因变址。计址经济模型中的变且则可分为内生变量和外生变量两种。计量经济学内生变量是指由模型本身加以说明的变盆。计量经济学它们是模型方程式中的未知数，计量经济学其数值可由方程式求解获得外生变量则是指不能由模型本身加以说明的量，计量经济学它们是方程式中的已知数，计量经济学其数值不是由模型本身的方程式算得，而是由模型以外的因素产生。

计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是20世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。相较于国际上的大国，计量经济学在我国的开发与应用比较晚。近30年我国才比较广泛应用计量经济学，在我国的发展经历了从我国计划经济体制制度到社会主义市场经济制度过渡的阶段。我国的统计制度也在这段时间经历了从物质平衡表体系到国民经济核算体系的过渡转变。在20世纪90年代初期，恩格尔的ARCH模型作为“现代经济学前沿”被推广到我国，结合我国对经济的重视，对我国计量经济学的发展和未来趋势走向有很大的影响，也对其学科的不断可持续发展提出了新的挑战和机遇。最近几年来，计量经济学在我国逐渐普及以及被重视，关于其的应用以及学科研究文献已经比较广泛和常见。例如，经济时间序列、波普理论、VAR模型、CC模型、LSE模型等计量经济学模型也成为了我国经济研究领域最为广泛的计量经济学建模方法。同时，也有学者开始使用国际先进的DSGE模型，并在我国很多应用研究领域广泛应用，取得了一定的成果。

计量经济学知识点整理：1、数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。2、理论模型的设计理论模型的设计需要分“三步走”：第一步，选择模型的变量；第二步，选择模型的数学形式；第三步，设定模型的参数期望值。（1）选择模型的变量被解释变量，即作为研究对象的变量，其选择需考虑数据可得性。解释变量，即解释研究对象的变量，其选择需要以经济理论和经济行为规律为基础，同时考虑数据可得性和解释变量间独立性。（2）选择模型的数学形式选择模型的数学形式的依据有：①经济行为理论；②散点图；③各种可能的数学形式的模拟结果比较。（3）设定模型的参数期望值根据参数的经济含义设定其估计期望值。3、计量经济学是一门经济学科（1）从计量经济学的定义来看，弗里希将计量经济学定义为由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科。（2）截至2014年，有12位诺贝尔经济学奖获得者的主要贡献在计量经济学领域。（3）计量经济学≠数理统计学。计量经济学只能应用于经济领域；数理统计学不仅可以应用于经济领域，还能应用于其他领域。（4）计量经济学的基础是对经济理论和经济现象的研究和认识。可以说，没有经济理论和经济现象，就没有计量经济学。4、根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法。中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。5、计量经济学定义计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。

计量经济学中常见参数估计方法有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等，其核心有两点一是数据样本的合理性，其次，参数的显著性检验。　　计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。广泛采用计算机组织教学，着重培养学生定量分析问题.解决问题的能力。与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：　　研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。　　研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。　　研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。

前言第一篇　导论与复习1　经济问题和数据1.1　我们研究的经济问题1.2　因果效应和理想化试验1.3　数据：来源和类型本章小结重要术语内容复习2　概率论复习2.1　随机变量和概率分布2.2　期望值、均值和方差2.3　二维随机变量2.4　正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布2.5　随机抽样和样本均值的分布2.6　抽样分布的大样本近似本章小结重要术语内容复习习题附录2.1　重要概念2.3中结论的推导3　统计学复习3.1　总体均值的估计3.2　有关总体均值的假设检验3.3　总体均值的置信区间3.4　不同总体的均值比较3.5　基于试验数据的因果效应的均值之差估计3.6　样本容量较小时使用t统计量3.7　散点图、样本协方差和样本相关系数本章小结重要术语内容复习习题实证练习附录3.1　美国当前人口调查附录3.2　y是μy的最小二乘估计量的两种证明方法附录3.3　样本方差一致性的证明第二篇 回归分析基础4　一元线性回归4.1　线性回归模型4.2　线性回归模型的系数估计4.3　拟合优度4.4　最小二乘假设4.5　OLS估计量的抽样分布4.6　结论本章小结重要术语内容复习习题实证练习附录4.1　加利福尼亚测试成绩数据集附录4 2　OLS估计量的推导……5 一元线性回归：假设检验和置信区间6 多元线性回归7 多元回归中的假设检验和置信区间8 非线性回归涵数9 基于多元回归的评估研究第三篇 回归分析与深入专题10 面板数据回归11 二元因变量回归12 工具变量回归13 试验和准试验第四篇 经济时间序列数据的回归分析14 时间序回归和预测导论15 动态因果效应的估计16 时间序列回归的其他专题第五篇 回归分析的计量经济学理论17 一元线性回归理论18 多元回归理论附录参考文献部分答案术语表

计量经济学只是一门学科还不是一定专业，可以应用于金融领域而已，而且现在有些院校的金融学院可能计量水平还不怎么强，所以从事科研计量经济学研究生，不对，准确的说应该是数量经济研究生是不错的。但是计量经济学可以应用于很多领域，想要从事金融行业就要跟一个研究金融方向的导师，否则的话不是不能从事金融行业，只是不专业而已。数量经济研究生就业情况一般，这是个适合于科研的专业，想当老师的话读这个专业是不错的选择，想到金融领域工作，为什么不直接读金融的研究生呢？好过数量经济一些

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征（一）变量的描述统计变量的描述统计表XY Mean 24.19133 38.51823 Median 24.60819 35.06598 Maximum 31.51318 59.66837 Minimum 12.28087 24.88616 Std. Dev. 4.378617 9.715057 Skewness-0.857323 0.890026 Kurtosis 3.169629 2.605577Jarque-Bera 17.81273 19.94491 Probability 0.000136 0.000047Sum 3483.552 5546.625 Sum Sq. Dev. 2741.637 13496.67Observations 144 144（二）变量的趋势分析1、各变量的时间序列图2、根据时序图大致判断变量的平稳性答：不平稳（三）双变量分析1、画出XY散点图2、计算变量X和Y间的相关系数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/12 Time: 16:31Sample (adjusted): 1 144Included observations: 144 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1.5318800.04294935.667630.0000R-squared-0.700579 Mean dependent var38.51823Adjusted R-squared-0.700579 S.D. dependent var9.715057S.E. of regression12.66904 Akaike info criterion7.923120Sum squared resid22952.15 Schwarz criterion7.943743Log likelihood-569.4646 Durbin-Watson stat0.028629二、计量经济学分析（一）X和Y的单整阶数检验（选择适当的检验模型并说明理由，报告结果及结论）X的一阶单整检验：Included observations: 196 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(X(-1))-1.0977710.071696-15.311460.0000C0.1616730.1534311.0537180.2933@TREND(1)-0.0011530.001339-0.8611170.3902趋势项不显著，改选模型二；Included observations: 196 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(X(-1))-1.0940740.071520-15.297520.0000C0.0467550.0756560.6179910.5373截距项不显著，改选模型一；Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-15.30936 0.0000Test critical values:1% level-2.5768145% level-1.94245610% level-1.615622根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故X是一阶单整序列；Y的一阶单整检验：Included observations: 196 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(Y(-1))-0.9341410.072131-12.950600.0000C-0.0551760.193160-0.2856500.7755@TREND(1)0.0019790.0016931.1690030.2438趋势项不显著，改选模型二；Included observations: 196 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(Y(-1))-0.9275060.071975-12.886440.0000C0.1407690.0960861.4650300.1445截距项不显著，改选模型一；Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-12.76596 0.0000Test critical values:1% level-2.5768145% level-1.94245610% level-1.615622根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故Y是一阶单整序列；综上所述，X与Y都是一阶单整序列（二）用Y,X,常数项，以及Y的滞后一期值建立二元回归模型1、用OLS估计模型Y=b0+b1X+b2Y-1+m，回归结果如下：VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X0.0138660.0151020.9181900.3597C-0.1909320.521862-0.3658670.7149Y(-1)1.0012640.01122489.206620.00002、检验和改进（1）统计检验和结论（t检验，F检验）用t检验: P（x）>α，不显著P（C）>α，不显著PY(-1)> α，显著用f检验：P（f）<α,显著（2）计量经济学检验和结论（异方差检验，序列相关性检验）F-statistic0.689788 Probability0.599846Obs*R-squared2.790897 Probability0.593405不显著，接受原假设，故无异方差性Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.471125 Probability0.625019Obs*R-squared0.962067 Probability0.618144不显著，接受原假设，故无序列相关性（3）对模型估计方法的改进（若存在有异方差或序列相关性时，采用WLS或GLS估计的结果）VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.1965480.090185-2.1793810.0305X0.0120010.0021785.5093680.0000Y(-1)1.0024990.001697590.68970.0000Weighted StatisticsR-squared0.999990 Mean dependent var37.17069Adjusted R-squared0.999990 S.D. dependent var96.28015S.E. of regression0.307135 Akaike info criterion0.492055Sum squared resid18.30044 Schwarz criterion0.542053Log likelihood-45.46742 F-statistic179795.0Durbin-Watson stat2.017946 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.976307 Mean dependent var37.63027Adjusted R-squared0.976062 S.D. dependent var8.651587S.E. of regression1.338552 Sum squared resid347.5940Durbin-Watson stat1.858016（4）最终的模型1、Y=-0.196548+0.012001X+1.002499Y(-1)2、R^2=0.9999903、调整后的R=0.9999904、D.W=1.858016

计量经济学是经济学的一个分支，主要为验证经济理论提供工具。计量模型的特征这个太宽泛了， 基本无从谈起。但是有一个特点就是，都是数学模型，可以检验。残差指的是真实值与估计值之间的差。

阅读经济学书籍，大家可能有个体会，就是多次反复地计算论证变量间的函数关系。我提的问题是，计量经济中的数据模型是如何建立起来的？首先是寻找有确定函数关系的变量（因素）。一个经济现象和行为，通常受多种因素影响，但不是每一个因素之间都存在确定的函数关系，而且经济理论的公式是对经济现象和行为的数学抽象。其次是剔除没有明确意义的因素和变量，从两三个变量之间的关系进行研究论证，然后在加入其他因素，确定变量之间的函数关系就是要以此为规则和标准，再用这个规则构建出计量模型。经济学的计量模型要能够概括经济现象和行为的普遍特征，也就是能够代表一定时期、一定对象范围和条件变化时的函数规律。“实事求是”的“是”指的是内在规律，规律先是寻找，再是确定为规则、制度，然后才能贯彻实施。这类似于盖房子，房型有很多种选择，最终方案必然是多种考量博弈的结果。对于没有明确函数关系但是确实在发挥作用的因素和变量，如何应对，它们在理论模型中处于什么意义呢？这涉及统筹兼顾的问题，要兼顾各方，分清主次。例如城市的公共交通线路，很少有公交车只在一条路上运营而不绕路的，公交车是在不同路段兼顾到不同的居民区、工作区和商业休闲区的客流要求的。中国的改革开放和经济建设取得了巨大的成就，为什么中国人至今没有获颁诺贝尔经济学奖？不是因为中国没有自己的经济理论，而是因为中国经济理论的通用性和理论模型存在缺陷。诺贝尔经济学奖是颁发给发达国家经济学家的，主要是欧美国家。中国的发展之路，在某种意义上说，欧美已经走过、经历过。这不仅仅是社会制度和意识形态不同的问题。西方经济学理论在发达国家是通用的，都被认可的，而中国的经济理论在西方不见得能够适用和认可。

计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。其中，系统也是由方程组成。 简单的说，计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

数量经济学只讲经济理论的数学表达，不会管可否验证和计算，而计量经济学要讲经验内容，比如弗里德曼的永久收入消费函数，数量经济学可以用永久收入来建立函数形式，但是计量经济学则不能，因为永久收入无法度量。计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学建立在经济、统计学和数理统计的基础上，是经济学中的一门重要的独立学科。计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析，并辅助于计算机专门软件，具有较强的应用性和可操作性。数量经济学是运用统计学、计量经济学、投入产出分析、经济控制论、最优规划方法等各种定量方法，对各种经济问题进行理论分析与实证分析的一门应用经济学学科。数量经济学旧称经济数学方法。在马克思主义经济理论指导下，以质的分析为基础，用数学方法和计算技术，研究经济数量关系及其变化规律的科学。是社会主义经济科学的一个新分支。 数量经济学是根据经济理论在质的分析基础上，利用数学方法和计算技术研究经济数量关系及其变化规律性的经济学科。

1.横截面数据: 在给定时间点对一系列单位采集样本构成的数据集, 如: 某天全国省会城市的平均气温 2.时间序列数据：对某个体的多个变量不同时间的观测值所构成的数据集, 如: 去年北京的每天平均气温 3.混合横截面数据：混合不同时间点的横截面数据 4.面板数据：对多个个体的多个变量的跨时期跟踪数据集（数据单位通常被跟踪了一段时间）,如: 全国省会城市去年每天的平均气温 又称双变量线性回归模型，表达式为 普通最小二乘法的表达式为: 表达式为 ,其中各个参数的解释如下: 拟合优度,有时又称判定系数,一般用 表示, 用数学表达式定义为: 1.OLS的无偏性 利用假定SLR1-SLR4,对β 1 和β 0 的任何值,我们都有 2.OLS估计量的方差 OLS估计量的抽样方差 和 3.OLS的误差方差 对以上两式,我们可以很方便地把影响 的因素分离出来,但是我们一般很难知道 ,所以需要使用观测数据估计 一般而言,我们可以得到以下表达式: 和 在过原点回归的情形中,我们假定回归方程为 , 在这种情况下,我们可以得出 如下示: 多元回归可以表示就为 , 其中条件期望表示为 对于两者的估计值,存在如下关系: 在多元回归中,拟合优度为: 1.t统计量: 2.备择假设: 设定可行备择假设并设定t临界值 置信区间表达式为 1.方法一 2.方法二 异方差不会导致OLS估计量产生偏误或不一致性,但是缺失相关解释变量会导致该情况