计量经济学，经济统计学，数理经济学之间有什么区别

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。其是经济学的一个分支学科，也是以揭示经济学中客观存在的数量关系为内容，由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。计量经济学是为国家干预和调节经济，加强市场预测，合理组织生产、改善经营管理等经济活动服务的。计量经济学对描述经济现象有实用性强、精确性高与时效性佳等优点，因此在经济学研究的运用中占主流优势。

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：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。 问题三：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 问题四：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。 问题五：计量经济学中的OLS是什么意思 OLS是ordinary least square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。 用这种方法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，你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。 如果我没有记错的话，这是数学家高斯发明的方法，距今将近两百年历史，这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性，当代的数学家又发明了一些新方法，比OLS要复杂很多。 问题六：计量经济学是什么意思啊？ 同学你好，很高兴为您解答！ Econometrics计量经济学将统计理论运用在经济上，目的在于预测未来趋势。 期货从业报考条件： 1 、年满 18 周岁； 2 、具有完全民事行为能力； 3 、具有高中以上文化程度； 4 、中国证监会规定的其他条件。 考生一定要注意一下看自己是否能报考。 希望我的回答能帮助您解决问题，如您满意，请采纳为最佳答案哟。 再次感谢您的提问，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。 高顿祝您生活愉快！ 问题七：什么是计量经济学的 specification tests F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0，所以F检验通过的话说明模型总体存在，F检验不通过，其他的检验就别做了，因为模型所有参数不显著异于0，相当于模型不存在。 问题八：E(a|b)=0在计量经济学中表示什么？含义是什么？ 在李子奈的计量经济学P31页中，E（u|X）=0表示随机误差项u的期望不依赖于X的变化而变化，且常数总为0.即u与X不存在任何形式的相关性，也可以称X为外生解释变量，如果相关，X则为内生解释变量。 换句话说，计量经济学中假设y=a+bX+u，E(u|X)=0,则表示X的数值不受Y和u的影响，是Y的外生解释变量。 不知道您是否能明白，如果不懂的话，可以留言~

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，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（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。计量经济学的发展：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。

计量经济学知识点如下：1、经济变量：不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。是模型的研究对象或影响因素。2、参数估计的常用方法：普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、二段最小二乘、三段最小二乘、其它估计方法。3、单一方程模型：最常用的是普通最小二乘法、极大似然估计法等。4、相关分析是从统计数据上测度变量之间的相关程度，不考虑两者之间是否存在因果关系，因而变量的地位在相关分析中是对等的；回归分析是对变量之间的因果关系的分析，地位是不对等的，有被解释变量和解释变量之分。5、回归线：对于每一个X的取值，都有Y的条件期望E(Y|X)与之对应，代表这些Y的条件期望的点的轨迹所形成的直线或曲线。

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（Stanford–Binet 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。

计量经济学的学习方法如下：自学计量经济学首先要从矩阵运算开始学起，掌握最基本的矩阵变换法则，不断积累加实践，然后再循序渐进。1、连享会主页有系统的计量经济学学习方法和 Stata 操作资料，也积累了数百个常见问题的解答。2、知乎上可以搜索计量经济学的相关解答。3、可以在经管之家查找琐碎的计量方法。4、可以查阅中国工业经济和AER期刊，这些期刊会公布代码和部分研究数据，根据文章边做边还原。5、可以关注一些计量经济学的公众号，公众号上会系统介绍一些计量方法，并且会推荐一些参考文献学习。6、自学的话不要读别人的课件和lecture notes，读教科书才是正道。7、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更有用。8、选择有课后习题和附带应用、代码、数据的教科书。计量是一门实用的课程，你得动手做。9、建议从矩阵运算开始学，也就是线性代数。掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS，MLE，再逐步进阶。事实上，各种estimation是需要不断推导的，假设前提以及达成最优化的条件要加以系统性总结，这样才能看懂模型，进而运用模型。10、同时为了避免出现spurious model，建议不要放松对理论的学习，理解变量之间的相互关系。11、从软件上看，国内通常是从Eviews起步，北美是Minitab，前后者对入门学者来说差距不大。之后，针对非计量经济学专业的同学，建议Stata、SAS、R等都用，用熟一个，其他也都会一些。计量专业的同学，建议学通Matlab，这是立身之本。

计量经济学的应用领域。1.结构分析。即利用模型对经济变量之间的相互关系作出研究，也就是分析当其他条件不变时，模型体系中的解释变量发生一定的变动，对被解释变量的影响程度。2.经济预测。就是运用已建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值作出预测估计或推算。3.政策评价。即利用估计好的计量经济模型在许多不同政策方案之间进行选择。4.检验和发展经济理论。即按照经济理论建立模型，用实际样本数据检验模型。用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型。这是在领域内的用处。然后由它得到的预测可以实施的经济政策被执行，继而影响我们的生活。比如下调银行存款储备金率，流通资金增加，企业有更多的钱可以运作，当然也可以给职工多发放点工资。

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。 扩展资料 　　计量经济学特点： 　　1、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。 　　2、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。 　　3、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。

1、最小二乘法这是最简单的线性回归模型，只要有一个参数、一个误差项就好了。但是它存在很多弊病，比如无法消除内生性（endogeneity）问题，因而经济学界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要满足几大假设，条件非常苛刻。2、工具变量法工具变量法是现今经济学界很流行的一种计量方法，它采用一种和自变量X无关的外生变量Z来作为一种“工具”，从而解决了内生性的问题。3、双重差分法双重差分法用时间和实验、对照组两个维度的变量，进行双重差分，这种方法分析非常有效，不过数据收集量大，对数据质量要求高。扩展资料：计量经济学的学习方法：1、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。2、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。3、研究的结果发生了变化理论计量经济学和应用u200e计量经济学理论计量经济学（TheoreticalEconometrics）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。参考资料来源：百度百科—计量经济学

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。

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”。

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经济学＞计量经济学＞统计学＞应用统计学。

《计量经济学基础》（张晓峒）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1IDbxLuwH3hQlpwZ7yMpH_A 提取码: av4j书名：计量经济学基础作者：张晓峒出版社：南开大学出版社出版年份：2005-5页数：0内容简介：全书共分12章。前10章是经典计量经济学内容。其中主要介绍一元、多元线性回归模型，可线性化的非线性回归模型，联立方程模型以及当模型的假定条件不成立时对模型的补正措施，如异方差、自相关、多重共线性问题等。因为时间序列模型也是预测经济变量的一个重要方法，所以第11章介绍时间序列模型。近20多年来经济变量的非平稳性问题越来越引起人们的注意，并在这方面取得了许多研究成果。在第12章对这一部分内容作了初步的介绍。为了便于掌握计量经济学软件TSP（TimeSeriesPrograms）的应用，除了在附录1中专门介绍了TIP的主要功能及其使用方法外，还在各章中对典型的应用给出TIP命令。在附录2中给出基本的统计学知识，便于读者随时查阅。书的最后还给出计量经济学专用名词中英文对照表，以便读者进一步阅读英文文献。为了让读者真正掌握计量经济学知识，在介绍基本理论的同时尽可能多地给出一些例子，并用案例的形式具体介绍计量经济学的应用。此外，还在第10章专门介绍若干典型的计量经济模型。

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...

经济计量学(Econometrics) 是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。这两种译名的区别在于，前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科，后者试图通过名称强调它是一门经济学科。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的，只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家克莱因等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到20世纪60年代形成一个向出售经济计量预测服务的兴旺行业。经济计量学的具体计量方法主要包括四个连续工作步骤：建造模型把经济学在论述某一特定问题时，对有关的主要经济变量之间存在相互关系的理论作为假说，表述成结构方程式体系，作为研究对象的缩影，便于分析处理，就叫做模型。在每个结构方程式中，列作自变量的只能是起主要作用的少数几个经济变量，但实际影响因变量数值发生变化的，还有未列入方程式的、为数众多但影响细微的其他因素，它们的联合作用往往形成一个随机干扰因素，使得因变量的每一次数值变动不可能全部由列入方程式的自变量的数值变动来解释，而必然留下一个残差由这样的随机干扰因素来承担，从而使因变量成为随机变量。经济变量分为因变量和自变量，只是就它们在一个结构方程式以内的相互关系来说的，如果按照它们的数值在整个模型范围以内如何决定来看，又分为内生变量和外生变量，前者的数值是在模型的范围以内决定的，例如研究某地某时某种农产品的市场局部均衡问题时，该产品的供给量、需求量、价格等都是，后者的数值是在模型的范围以外决定的，它们的数值变化影响前者的数值，但不受前者的影响，例如影响该农产品产量而不反过来受其影响的因素有：自然因素，如雨量；内生变量的过去时期的数值，如该农产品前一年度的价格；政策，如对生产该种产品的限制或鼓励措施等。内生变量在各个结构方程式内不一定都处于因变量的地位，但全部内生变量的数值最终是由整个模型的全体方程式共同决定的，所以又称联合因变量；建造模型就是要用全体外生变量和随机干扰因素作为已知条件来解释全部内生变量的数值最终是怎样决定的。克莱因估算参数数值通常是用普通最小平方法对观测统计资料配合线性回归方程式。这种方法要求回归方程式的因变量是随机变量，自变量是作为已知条件的外生变量。因此要按照代数学解联立方程式的原理，将原模型的结构方程式体系化为以内生变量为因变量、以外生变量为自变量的简化式才能进行。因而要求原模型的结构方程式互相独立，不相矛盾，其数目必须等于内生变量数目，而且能从简化式的系数估算值还原成结构式的参数值，即具备能够被识别的条件。验证理论即检验估算结果是否符合模型根据的经济理论，主要是运用数理统计学关于统计假设检验的原理，检验估算的参数值是否显著地大于零。只有大于零，有关变量之间存在相互关系的理论，才得到证明；否则须继续收集资料，再进行估算；或修改模型，甚至修订根据的理论，再进行估算，直到得出显著的参数估算值为止。库普曼斯使用模型估算出参数值的模型，主要用于三个方面：①对所研究的经济体系内潜在的相互关系进行结构分析，以便了解和解释有关的经济现象。常用的方法是利用偏微分原理进行所谓比较静态分析，即对模型的两个均衡点进行对比：一个是原来假定达到的均衡点，另一个是假定只有一个外生变量（或结构参数）的数值发生变化而其他情况不变时，模型达到的新的均衡点，两点对比可以看出外生变量或参数值变化时对内生变量发生多大影响。通常所谓各种弹性和乘数等都是用的这种分析方法。②用于预测。可利用已经估算出系数值的简化式进行，因为简化式的因变量都是内生变量，自变量都是外生变量，把预期将来某时期外生变量可能达到的数值代入简化式，就可以得到有关的内生变量在将来同时期的预测值。③用于规划政策。即对各种政策方案的后果进行评价，以供决策人择优。常用办法是把代表各种政策方案的外生变量（又称政策变量，如税收）在将来某时期的各种不同数值代入模型，然后计算作为因变量的内生变量（即政策目标，如国民收入）的各种相应预测值，以便对比。这叫做模拟运算，实际上是一种以政策变量的给定数值为条件的预测。

统计检验比较多，但比较常用的是T检验和F检验，前者是检验各解释变量对被解释变量的影响是否显著；后者是对整个回归方程总体性是否显著进行检验。。。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及随机解释变量的确定性等方面，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。。。

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

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。

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。

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。

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

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。

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（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。

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

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。

“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。

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。

几点钟你觉得主要不说的话，都是不太会说话的

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

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”。

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。

谁能告诉我这个跟政治经济的关系，应该比较少吧。

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）

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。

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。

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。

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。

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

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。