計量經濟如何選擇

『壹』 如何正確選擇計量經濟學研究問題的解釋變數

計量經濟學研究對象：計量經濟學的兩大研究對象:橫截面數據(Cross-sectionalData)和時間序列數據(Time-seriesData)。前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性，以模型參數估計結果顯現相關性;後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料，以展現研究對象的動態行為。新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料(Paneldata，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。特點模型類型:採用隨機模型。模型導向:以經濟理論為導向建立模型。模型結構:變數之間的關系表現為線性或者可以化為線性，屬於因果分析模型，解釋變數具有同等地位，模型具有明確的形式和參數。數據類型:以時間序列數據或者截面數據為樣本，被解釋變數為服從正態分布的連續隨機變數。估計方法:僅利用樣本信息，採用最小二乘法或者最大似然法估計變數。非經典計量經濟學一般指20世紀70年代以後發展的計量經濟學理論、方法及應用模型，也稱現代計量經濟學。學習方法與一般的數學方法相比，計量經濟學方法有十分重要的特點和意義:研究對象發生了較大變化。即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。研究方法發生根本變化。計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。研究的結果發生了變化。我們應該知道，計量經濟學模型的結論是概率意義上的，也可以說是不太確定的。但真正要理解其不確定性的含義，並不那麼簡單，學習中需要始終關注這一點。理論計量經濟學和應用‎計量經濟學理論計量經濟學(TheoreticalEconometrics)以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。應用‎計量經濟學(AppliedEconometrics)則以建立與應用計量經濟學模型為主要內容，強調應用模型的經濟學和經濟統計學基礎，側重於建立與應用模型過程中實際問題的處理。

『貳』 計量經濟學 有什麼分析方法

1、最小二乘法

這是最簡單的線性回歸模型，只要有一個參數、一個誤差項就好了。但是它存在很多弊病，比如無法消除內生性（endogeneity）問題，因而經濟學界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要滿足幾大假設，條件非常苛刻。

2、工具變數法

工具變數法是現今經濟學界很流行的一種計量方法，它採用一種和自變數X無關的外生變數Z來作為一種「工具」，從而解決了內生性的問題。

3、雙重差分法

雙重差分法用時間和實驗、對照組兩個維度的變數，進行雙重差分，這種方法分析非常有效，不過數據收集量大，對數據質量要求高。

(2)計量經濟如何選擇擴展閱讀：

計量經濟學的學習方法：

1、研究對象發生了較大變化

即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

2、研究方法發生根本變化

計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

3、研究的結果發生了變化

理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。

理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

參考資料來源：網路—計量經濟學

『叄』 計量經濟學中多個模型如何選擇用什麼指標如何判斷

模型選擇標准
1、精度原則
在實際應用中,往往用預測的准確性來評價一個模型。精度是選擇模型時所考慮的十分重要的
因素,眾多關於預測模型選擇的文獻都是預測精度對各種模型進行比較。一般認為增加模型的顯含變數、採取聯立方程可以提高預測精度,但也不能過分精確化,否則模型可能很復雜從而無法進行實際的參數估計。實踐表明,如果對內生變數的外生變數不加選擇、不加分析地包含進來並不能提高精度。相反影響微弱或作用不大的變拉入模型倒影響計量模型的穩定性和使用效果,選擇模型時應適當權衡。
2、簡單性原則
對於任意兩個模型,若都能同樣地表達所研究問題,具有相同的精度應選擇較小模型方程、選擇較簡單方程形式和較少的經濟變數。
3、費用原則
預測的准確性與進行預測所投入的人力、物力、財力密切相關,高的預測精度常伴隨著高的費用,在選擇計量模型時應對提高精度所獲得的利益及由此所花費的代價進行權衡,有時為較低
費用不得不犧牲一些精度,選擇較簡單的模型
4、建模目的原則
到底選擇哪一類計量模型,往往取決於模型將具體用於什麼目的,對於這個目的,模型的最優結構是什麼以及怎樣來衡量。一般來說,當模型用於預測時,R2及估計值方差較重要,傾向於選較復雜模型;當模型應用於結構分析和政策評價時,則模型參數偏差程度及標准誤差較重要,在樣本一定的情況下傾向於選較簡單的模型。

『肆』 大學想選擇計量經濟學。。。求助

計量經濟學，在有這門課，但是沒有專門的專業，但是你可以在讀研的時候選擇這個方向，比如我是經濟學的就有這學過這門課。經濟類基礎知識是必須的

『伍』 如何建立計量經濟學模型

理論模型建立
對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變數來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變數間的關系，設定描述這些變數之間關系的數學表達式，即理論模型。 就是一個理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變數、確定變數之間的數學關系、擬定模型中待估計參數的數值范圍。
1、確定模型所包含的變數
在單方程模型中，變數分為兩類。作為研究對象的變數，也就是因果關系中的「果」，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變數；而作為「原因」的變數，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變數。確定模型所包含的變數，主要是指確定解釋變數。可以作為解釋變數的有下列幾類變數：外生經濟變數、外生條件變數、外生政策變數和滯後被解釋變數。其中有些變數，如政策變數、條件變數經常以虛變數的形式出現。
嚴格他說，生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為「因素」，這些因素間存在著因果關系。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變數來表徵這些因素，這些變數必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固定資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變數來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變數之間關系的數學表達式。
關鍵在於，在確定了被解釋變數之後，怎樣才能正確地選擇解釋變數。
首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。
其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估 計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。
第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。
2、確定模型的數學形式
選擇了適當的變數，接下來就要選擇適當的數學形式描述這些變數之間的關系，即建立理論模型。
選擇模型數學形式的主要依據是經濟行為理論。在數理經濟學中，已經對常用的生產函數、需求函數、消費函數、投資函數等模型的數學形式進行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。需要指出的是，現代經濟學尤其注重實證研究，任何建立在一定經濟學理論假設基礎上的理論模型，如果不能很好地解釋過去，尤其是歷史統計數據，那麼它是不能為人們所接受的。這就要求理論模型的建立要在參數估計、模型檢驗的全過程中反復修改，以得到一種既能有較好的經濟學解釋又能較好地反映歷史上已經發生的諸變數之間關系的數學模型。忽視任何一方面都是不對的。也可以根據變數的樣本數據作出解釋變數與被解釋變數之間關系的散點圖，由散點圖顯示的變數之間的函數關系作為理論模型的數學形式。這也是人們在建模時經常採用的方法。
3、擬定理論模型中待估參數的理論期望值
理論模型中的待估參數一般都具有特定的經濟含義，它們的數值，要待模型估計、檢驗後，即經濟數學模型完成後才能確定，但對於它們的數值范圍，即理論期望值，可以根據它們的經濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。擬定理論模型中待估參數的理論期望值，關鍵在於理解待估參數的經濟含義。例如生產函數理論模型中有4個待估參數和α、β、γ和A。其中，α是資本的產出彈性，β是勞動的產出彈性，γ近似為技術進步速度，A是效率系數。根據這些經濟含義，它們的數值范圍應該是：
0＜α＜1，0＜β＜1，α＋β≈1，0＜γ＜1並接近0，A＞0。

『陸』 請問,計量經濟學的統計檢驗中包括三種方法,，使用時怎樣進行選擇

在一次抽樣中，參數的估計值與真值的差異有多大，是否顯著，這都需要進一步進行統計檢驗，也就是你上面提到的三種方法，因此，這三個方面都要進行檢驗的！