下列哪些形式是正確的計量經濟學

㈠ 怎麼判斷計量經濟學方程的正確

模型選擇標准1、兆轎精度原則 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族培肆進行比較。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。一般中唯來說,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。

㈡ 下列計量經濟學方程哪些是正確的，哪些是錯誤的為什麼

(2)(6)是正確的，其他是錯誤的
(1)應加上隨機誤差項
(3)刪去隨機誤差項，旁隱局加上隨機誤差項的估計值
(4)刪去隨機誤差攜笑項運讓
(5)應加上隨機誤差項的估計值
(7)(8)刪去隨機誤差項的估計值

㈢ 經典線性固定效應面板數據計量經濟學模型主要包括哪些形式

經典線性固定效應面板數據計量經濟學模型主要包括一下幾個形式:
面板數據模型的基本形式:
面板數據模型的基本形式同時包含了截面和時間兩個維度，設 i=1,2,⋯,ni=1,2,⋯,n 表示截面個體，t=1,2,⋯,Tt=1,2,⋯,T 表示時間。面板數據模型的基本形式為yit=f(x1it,x2it,⋯,xkit)+uit ,
混合回歸模型的基本形式:
yit=α+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=α+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
固定效應模型的基本形式:
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
隨機效應模型的基本形式:
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
yit=αi+β1x1it+β2x2it+⋯+βkxkit+εit .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .
i=1,2,⋯,n ; t=1,2,⋯,T .

㈣ 計量經濟學根據研究對象的不同，可以分為 計量經濟學和 計量經濟學

計量經濟學期末試卷（2004年6月，滿分70分）一（24分）將中國城鎮居民按照人均年收入分成組，以2003年的組平均數為樣本觀測值，建立中國城鎮居民消費函數模型，以人均年消費額為被解釋變數，經過理論分析和經驗檢驗，選擇人均年收入和人均儲蓄余額作為解釋變數，解釋變數和被解釋變數之間的關系為直接線性關系。模型形式為：⑴分別寫出該問題的總體回歸函數、總體回歸模型、樣本回歸函數和樣本回歸模型；⑵分別寫出隨機誤差項具有同方差且無序列相關、具有異方差但無序列相關、具有異方差且具有一階序列相關時的方差—協方差矩陣；⑶當模型滿足基本假設時，寫出關於普通最小二乘法參數估計量的正規方程組；⑷直觀判斷該模型是否具有異方差性？為什麼？⑸如果該模型存在異方差性，寫出加權最小二乘法參數估計量的矩陣表達式，並指出在實際估計時權矩陣是如何選擇的；⑹指出「偏回歸系數」的實際含義，並指出解釋變數滿足什麼條件時可以用一元回歸模型得到相同的的估計結果？⑺如果僅以入均收入200元及以上的收入組為樣本，用OLS和ML分別估計模型，參數估計量是否等價？為什麼？⑻如果模型中未包括顯著的解釋變數，可能導致模型違背哪些基本假設？二（8分）簡要回答下列問題：⑴C-D生產函數模型和CES生產函數模型關於要素替代彈性和技術進步的假設分別是什麼？⑵建立城鎮居民食品類需求函數模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。指出各個參數估計量的經濟意義和數值范圍。三（8分）某聯立方程計量經濟學模型有3個方程、3個內生變數、3個外生變數和樣本觀測值始終為1的虛變數C，樣本容量為n。其中第二個方程為⑴能否採用OLS方法估計該結構方程？為什麼？⑵如果採用工具變數方法估計該方程，如何選擇的工具變數？（指出兩種選擇）四（16分）中國的銀行系統正遭受著壞帳的困擾，有估計認為全部壞帳足以讓整個銀行系統崩潰。毫無疑問壞帳是資源配置被扭曲的一個例子，換句話說如果沒有壞帳，中國的GDP增長率也許會更高。為檢驗這一理論，假設你已經收集了中國銀行系統壞帳累計總額的時序數據，以及其它一些總量數據如GDP，人口和總投資。⑴寫出一個能夠描述該問題的計量經濟學模型，並解釋。⑵寫出檢驗下述命題的原假設：「壞帳對當期GDP增長率無影響」。⑶為1中你的模型提供合適的計量經濟學估計方法，詳細說明。⑷要讓3中你的估計量滿足一致性，必須滿足什麼條件鄭頃？五（14分）假設你想研究國企和外企生產率的差別，為此你建立了如下的模型：其中變數表示人均產出（perworker），表示總資產凈值中由外國公司擁有的份額，表示人均資本存量(perworker)。假定你收集了300個企業關於這些變數在2000年的數據。⑴寫出下述命題的原假設：「國企和外企生產率無差異」⑵假定你用簡單OLS估計模型，估計量具有一致性嗎？為什麼。⑶假定你認為簡單OLS估計不具有一致性，提供一個可以獲得一致估計的估計方法，詳細說明。⑷現在假定你還另外收集了相同廠商相同變數在2003年的數據，試建立一個更好的模型可以利用這一額外信息。討論你將如何估計這一模型。計量經濟學試題（2002年6月）⒈（共30分，每小題3分）建立中國居民消費函數模型t=1978,1979,…,2001其中表示居民消費總額，表示居民收入總額。⑴能否用歷年的人均消費額和人均收入數據為樣本觀測值估計模型？為什麼？⑵人們一般選擇用當年價格統計的居民消費總額和居民收入總額作為樣本觀測值，為什麼？這樣是否違反樣本數據可比性原則？為什麼？⑶如果用矩陣方程表示該模型，寫出每個矩陣的具體內容，並標明階數；⑷如果所有古典假設都滿足，分別從最小二乘原理和矩方法出發，推導出關於參數估計量的正規方程組；⑸悉叢宏如果與存在共線性，證明：當去掉變數以消除共睜冊線性時，的估計結果將發生變化；⑹如果模型中為隨機解釋變數且與相關，證明：如果用OLS估計該消費函數模型，其參數估計量是有偏的；⑺如果模型中為隨機解釋變數且與相關，選擇政府消費為的工具變數（滿足工具變數的所有條件），寫出關於參數估計量的正規方程組；⑻如果經檢驗表明模型存在一階序列相關，而需要採用廣義差分法估計模型，指出在常用的軟體中是如何實現的？⑼在不受到限制的情況下，的值域為，寫出的對數似然函數；⑽試分析，以t=1978,1979,…,2001數據為樣本觀測值，能否說「樣本是從母體中隨機抽取的」？那麼採用OLS估計模型參數，估計結果是否存在偏誤？為什麼？⒉（共16分，每小題4分）下列為一完備的聯立方程計量經濟模型其中C為居民消費總額、I為投資總額、Y為國內生產總值、為政府消費總額，樣本取自1978—2000年。⑴證明：對於消費方程，用IV、ILS、2SLS方法分別估計，參數估計結果是等價的。⑵說明：對於投資方程，能否用IV、ILS方法估計？為什麼？⑶寫出該聯立方程計量經濟模型3SLS參數估計量的矩陣表達式，並寫出表達式中每個矩陣的具體形式；⑷根據經驗判斷，該模型3SLS參數估計量與2SLS參數估計量是否等價？為什麼？⒊（共18分，每小題3分）簡單回答以下問題：⑴分別指出兩要素C-D生產函數、兩要素一級CES生產函數和VES生產函數關於要素替代彈性的假設。⑵在一篇博士論文中設計的生產函數模型為：其中，Y為產出量，K、L為資本和勞動投入量，為第i種能源投入量，其它為參數。試指出該理論模型設計的主要問題，並給出正確的模型設計。⑶建立城鎮居民食品類需求函數模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。擬定每個參數的數值范圍，並指出參數之間必須滿足的關系。⑷指出在實際建立模型時虛變數的主要用途。⑸兩位研究者分別建立如下的中國居民消費函數模型和其中表示居民消費總額，表示居民收入總額。由相同的樣本和相同的估計方法，得到了不同的居民邊際消費傾向估計值。如何解釋這種現象？由此指出經典計量經濟學模型的的缺點。⑹從經典計量經濟學模型設定理論出發，在建立中國宏觀計量經濟模型時，一般應該如何對第三產業的生產方程進行分解，並指出其理由。⒋（6分）在你完成的單方程計量經濟學模型綜合練習中，你是如何確定理論模型的最終形式的？計量經濟學期末試題（2003年6月，滿分70分）⒈（12分）某人試圖建立我國煤炭行業生產方程，以煤炭產量為被解釋變數，經過理論和經驗分析，確定以固定資產原值、職工人數和電力消耗量變數作為解釋變數，變數的選擇是正確的。於是建立了如下形式的理論模型：煤炭產量=固定資產原值+職工人數+電力消耗量+μ選擇2000年全國60個大型國有煤炭企業的數據為樣本觀測值；固定資產原值用資產形成年當年價計算的價值量，其它採用實物量單位；採用OLS方法估計參數。指出該計量經濟學問題中可能存在的主要錯誤，並簡單說明理由。⒉（12分）以表示糧食產量，表示播種面積，表示化肥施用量，經檢驗，它們取對數後都是變數且互相之間存在關系。同時經過檢驗並剔除不顯著的變數（包括滯後變數），得到如下糧食生產模型：(1)⑴寫出長期均衡方程的理論形式；⑵寫出誤差修正項ecm的理論形式；⑶寫出誤差修正模型的理論形式；⑷指出誤差修正模型中每個待估參數的經濟意義。⒊（6分）對於上述糧食生產模型(1)，假設所有解釋變數與隨機誤差項都不相關。⑴如果採用普通最小二乘法估計，用非矩陣形式寫出關於參數估計量的正規方程組；⑵從以上正規方程組出發說明，為什麼不能採用分部回歸方法分別估計每個參數；⒋（9分）投資函數模型為一完備的聯立方程計量經濟模型中的一個方程，模型系統包含的內生變數為C（居民消費總額）、I（投資總額）和Y（國內生產總值），先決變數為（政府消費）、和。樣本容量為。⑴可否用狹義的工具變數法估計該方程？為什麼？⑵如果採用2SLS估計該方程，分別寫出2SLS估計量和將它作為一種工具變數方法的估計量的矩陣表達式；⑶如果採用GMM方法估計該投資函數模型，寫出一組等於0的矩條件。⒌（6分）建立城鎮居民食品類需求函數模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。⑴指出參數估計量的經濟意義是否合理，為什麼？⑵為什麼經常採用交叉估計方法估計需求函數模型？⒍（9分）選擇兩要素一級CES生產函數的近似形式建立中國電力行業的生產函數模型：其中Y為發電量，K、L分別為投入的資本與勞動數量，t為時間變數。⑴指出參數γ、ρ、m的經濟含義和數值范圍；⑵指出模型對要素替代彈性的假設，並指出它與C-D生產函數、VES生產函數在要素替代彈性假設上的區別；⑶指出模型對技術進步的假設，並指出它與下列生產函數模型在技術進步假設上的區別；⒎（8分）試指出在目前建立中國宏觀計量經濟模型時，下列內生變數應由哪些變數來解釋，簡單說明理由，並擬定關於每個解釋變數的待估參數的正負號。⑴輕工業增加值⑵衣著類商品價格指數⑶貨幣發行量⑷農業生產資料進口額⒏（8分）回答：⑴隨機時間序列的平穩性條件是什麼？證明隨機遊走序列不是平穩序列。⑵單位根檢驗為什麼從DF檢驗擴展到ADF檢驗？計量經濟學期末試題答案（2003年6月，滿分70分）⒈（12分）某人試圖建立我國煤炭行業生產方程，以煤炭產量為被解釋變數，經過理論和經驗分析，確定以固定資產原值、職工人數和電力消耗量變數作為解釋變數，變數的選擇是正確的。於是建立了如下形式的理論模型：煤炭產量=固定資產原值+職工人數+電力消耗量+μ選擇2000年全國60個大型國有煤炭企業的數據為樣本觀測值；固定資產原值用資產形成年當年價計算的價值量，其它採用實物量單位；採用OLS方法估計參數。指出該計量經濟學問題中可能存在的主要錯誤，並簡單說明理由。答案：（答出4條給滿分）⑴模型關系錯誤。直接線性模型表示投入要素之間完全可以替代，與實際生產活動不符。⑵估計方法錯誤。該問題存在明顯的序列相關性，不能採用OLS方法估計。⑶樣本選擇違反一致性。行業生產方程不能選擇企業作為樣本。⑷樣本數據違反可比性。固定資產原值用資產形成年當年價計算的價值量，不具備可比性。⑸變數間可能不存在長期均衡關系。變數中有流量和存量，可能存在1個高階單整的序列。應該首先進行單位根檢驗和協整檢驗。⒉（12分）以表示糧食產量，表示播種面積，表示化肥施用量，經檢驗，它們取對數後都是變數且互相之間存在關系。同時經過檢驗並剔除不顯著的變數（包括滯後變數），得到如下糧食生產模型：(1)⑴寫出長期均衡方程的理論形式；⑵寫出誤差修正項ecm的理論形式；⑶寫出誤差修正模型的理論形式；⑷指出誤差修正模型中每個待估參數的經濟意義。答案：⑴長期均衡方程的理論形式為：⑵誤差修正項ecm的理論形式為：⑶誤差修正模型的理論形式為：⑷誤差修正模型中每個待估參數的經濟意義為：：播種面積對產量的短期產出彈性；：化肥施用量對產量的短期產出彈性；：前個時期對長期均衡的偏離程度對當期短期變化的影響系數。⒊（6分）對於上述糧食生產模型(1)，假設所有解釋變數與隨機誤差項都不相關。⑴如果採用普通最小二乘法估計，用非矩陣形式寫出關於參數估計量的正規方程組；⑵從以上正規方程組出發說明，為什麼不能採用分部回歸方法分別估計每個參數。答案：⑴在所有解釋變數與隨機誤差項都不相關的條件下，如果採用普通最小二乘法估計，關於參數估計量的正規方程組為：⑵如果採用分部回歸方法分別估計每個參數，例如估計，建立一元模型，其正規方程組為：，與上述⑴中第3個方程相比較，則要求方程右邊其餘各項均為0。但是，由於解釋變數之間存在一定程度的共線性，這一要求顯然不能滿足。所以，兩種情況下的的估計結果不相同。⒋（9分）投資函數模型為一完備的聯立方程計量經濟模型中的一個方程，模型系統包含的內生變數為C（居民消費總額）、I（投資總額）和Y（國內生產總值），先決變數為（政府消費）、和。樣本容量為。⑴可否用狹義的工具變數法估計該方程？為什麼？⑵如果採用2SLS估計該方程，分別寫出2SLS估計量和將它作為一種工具變數方法的估計量的矩陣表達式；⑶如果採用GMM方法估計該投資函數模型，寫出一組等於0的矩條件。答案：⑴不能用狹義的工具變數法估計該方程。因為該結構方程是過度識別的。⑵如果採用2SLS估計該方程，可以將2SLS估計看作為一種工具變數方法。估計量的矩陣表達式分別為：前者為2SLS估計，後者為其等價的工具變數估計。⑶如果採用GMM方法估計該投資函數模型，用模型系統的所有先決變數作為工具變數。可以寫出如下一組等於0的矩條件：⒌（6分）建立城鎮居民食品類需求函數模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。⑴指出參數估計量的經濟意義是否合理，為什麼？⑵為什麼經常採用交叉估計方法估計需求函數模型？答案：⑴對於以購買食品支出額位被解釋變數的需求函數模型，即參數、、估計量的經濟意義分別為人均收入、食品類價格、其它商品類價格的需求彈性；由於食品為必須品，V為人均購買食品支出額，所以應該在0與1之間，應該在0與1之間，在0左右，三者之和為1左右。所以，該模型估計結果中的估計量缺少合理的經濟解釋。⑵由於該模型中包含長期彈性和短期彈性與，需要分別採用截面數據和時序數據進行估計，所以經常採用交叉估計方法估計需求函數模型。⒍（9分）選擇兩要素一級CES生產函數的近似形式建立中國電力行業的生產函數模型：其中Y為發電量，K、L分別為投入的資本與勞動數量，t為時間變數。⑴指出參數γ、ρ、m的經濟含義和數值范圍；⑵指出模型對要素替代彈性的假設，並指出它與C-D生產函數、VES生產函數在要素替代彈性假設上的區別；⑶指出模型對技術進步的假設，並指出它與下列生產函數模型在技術進步假設上的區別；答案：⑴參數γ為技術進步速度，一般為接近0的正數；ρ為替代參數，在（－1，∞）范圍內；m為規模報酬參數，在1附近。⑵該模型對要素替代彈性的假設為：隨著研究對象、樣本區間而變化，但是不隨著樣本點而變化。而C-D生產函數的要素替代彈性始終為1，不隨著研究對象、樣本區間而變化，當然也不隨著樣本點而變化；VES生產函數的要素替代彈性除了隨著研究對象、樣本區間而變化外，還隨著樣本點而變化。⑶該模型對技術進步的假設為希克斯中性技術進步；而生產函數模型的技術進步假設為中性技術進步，包括3種中性技術進步。⒎（8分）試指出在目前建立中國宏觀計量經濟模型時，下列內生變數應由哪些變數來解釋，簡單說明理由，並擬定關於每個解釋變數的待估參數的正負號。⑴輕工業增加值⑵衣著類商品價格指數⑶貨幣發行量⑷農業生產資料進口額答案：⑴輕工業增加值應該由反映需求的變數解釋。包括居民收入（反映居民對輕工業的消費需求，參數符號為正）、國際市場輕工業品交易總額（反映國際市場對輕工業的需求，參數符號為正）等。⑵衣著類商品價格指數應該由反映需求和反映成本的兩類變數解釋。主要包括居民收入（反映居民對衣著類商品的消費需求，參數符號為正）、國際市場衣著類商品交易總額（反映國際市場對衣著類商品的需求，參數符號為正）、棉花的收購價格指數（反映成本對價格的影響，參數符號為正）等。⑶貨幣發行量應該由社會商品零售總額（反映經濟總量對貨幣的需求，參數符號為正）、價格指數（反映價格對貨幣需求的影響，參數符號為正）等變數解釋。⑷農業生產資料進口額應該由國內第一產業增加值（反映國內需求，參數符號為正）、國內農業生產資料生產部門增加值（反映國內供給，參數符號為負）、國際市場價格（參數符號為負）、出口額（反映外匯支付能力，參數符號為正）等變數解釋。⒏（8分）回答：⑴隨機時間序列的平穩性條件是什麼？證明隨機遊走序列不是平穩序列。⑵單位根檢驗為什麼從DF檢驗擴展到ADF檢驗？答案：⑴隨機時間序列{}（t=1,2,…）的平穩性條件是：1）均值，是與時間t無關的常數；2）方差，是與時間t無關的常數；3）協方差，只與時期間隔k有關，與時間t無關的常數。對於隨機遊走序列，假設的初值為，則易知由於為一常數，是一個白雜訊，因此，即的方差與時間t有關而非常數，所以它是一非平穩序列。⑵在採用DF檢驗對時間序列進行平穩性檢驗中，實際上假定了時間序列是由具有白雜訊隨機誤差項的一階自回歸過程（AR(1)）生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能是由更高階的自回歸過程生成的，或者隨機誤差項並非是白雜訊，這樣用OLS法進行估計均會表現出隨機誤差項出現自相關，導致DF檢驗無效。另外，如果時間序列包含有明顯的隨時間變化的某種趨勢（如上升或下降），則也容易導致DF檢驗中的自相關隨機誤差項問題。為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白雜訊特性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，形成了ADF檢驗。

㈤ 計量經濟學知識點整理有哪些

計量經濟學知識點整理：

1、數理經濟模型和計量經濟學模型的區別

①研究內容不同

數理經濟模型的研究內容是經濟現象各因素之間的理論關系，計量經濟學模型的研究內容是經濟現象各因素之間的定量關系。

②描述和模擬辦法不同

數理經濟模型的描述和模擬辦法主要是確定性的數學形式，計量經濟學模型的描述和模擬辦法主要是隨機性的數學形式。

③位置和作用不同

數理經濟模型可用於對研究對象的初步研究，計量經濟學模型可用於對研究對象的深入研究。

2、理論模型的設計

理論模型的設計需要分「三步走」：第一步，選擇模型的變數；第二步，選擇模型的數學形式；第三步，設定模型的參數期望值。

（1）選擇模型的變數

被解釋變數，即作為研究對象的變數，其選擇需考慮數據可得性。

解釋變數，即解釋研究對象的變數，其選擇需要以經濟理論和經濟行為規律為基礎，同時考慮數據可得性和解釋變數間獨立性。

（2）選擇模型的數學形式

選擇模型的數學形式的依據有：①經濟行為理論；②散點圖；③各種可能的數學形式的模擬結果比較。

（3）設定模型的參數期望值

根據參數的經濟含義設定其估計期望值。

3、計量經濟學是一門經濟學科

（1）從計量經濟學的定義來看，弗里希將計量經濟學定義為由經濟理論、統計學和數學結合而成的一門經濟學的分支學科。

（2）截至2014年，有12位諾貝爾經濟學獎獲得者的主要貢獻在計量經濟學領域。

（3）計量經濟學≠數理統計學。計量經濟學只能應用於經濟領域；數理統計學不僅可以應用於經濟領域，還能應用於其他領域。

（4）計量經濟學的基礎是對經濟理論和經濟現象的研究和認識。可以說，沒有經濟理論和經濟現象，就沒有計量經濟學。

4、根據內容深度劃分

初級計量經濟學的主要研究內容是計量經濟學的數理統計學基礎知識和經典的線性單方程計量經濟學模型理論與方法。

中級計量經濟學的主要研究內容是用矩陣描述的經典的線性單方程計量經濟學模型理論與方法、經典的線性聯立方程計量經濟學模型理論與方法，以及傳統的應用模型；高級計量經濟學的主要研究內容是非經典的、現代的計量經濟學模型理論、方法與應用。

5、計量經濟學定義

計量經濟學，又稱經濟計量學，是由經濟理論、統計學和數學結合而成的一門經濟學的分支學科，其研究內容是分析經濟現象中客觀存在的數量關系。

㈥ 怎麼學好計量經濟學

一、定義
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。
二、用途和目的
計量經濟學的基礎是一整套建立在數理統計理論上的計量方法，屬於計量經濟學的「硬體御冊」，主要用途或目的主要有兩個方面：
1、理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。
2、預測應用。從理論研究和方法的最終目的看，預測（包括政策評價）當然是計量經濟學最終任務，必須意學習和了解，預測的可靠性或有效性應十分注意。
三、正確的學習
1、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，注意從基礎學起，好好看看概率論與數理統計部分，只有把基礎學好了，才能學好進一步的知識。
2、選一本合適的教材，學會一到兩種統計學軟體，應多學多練，計量和實踐是緊密不分的，在學習過程中多做一下課後題。
3、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，學習中需要始終關注這一點。
4、基礎學好後，可以進一步學習時間序列的知識。
5、學通計量經濟學，一定要用矩陣計算，所有都用矩陣計算，因為矩陣計算簡單且可以幫助理解鎮伍宏。
6、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橘缺。

㈦ 計量經濟學的研究步驟有哪幾步

1.模型設定：

設定一個合理的模型，應該注意以下3個方面的問題：要有科學的理論依據；模型要選擇適當的數學形式；方程中的變數要有可觀測性。

2.估計參數：

參數與變數不同，它是計量經濟模型中表現經濟變數相互依存程度的那些因素，通常參數在模型中式一些相對穩定的量。如何通過變數的樣本觀測數據正確的估計總體模型的參數，這是計量經濟學研究的核心內容；如何去確定滿足計量經濟要求做段的參數估計式，是理論計量經濟學的主要內容之一。

3.模型檢驗：

對計量經濟模型的檢驗主要應從以下4個方面進行：經濟意義的檢賀胡轎驗；統計推斷檢驗；計量經濟學檢驗；模型預測檢驗禪肆。

4.模型應用：

計量經濟模型主要可以用於經濟結構分析，經濟預測和政策評價等幾個方面。

㈧ 計量經濟學考試重點

1、費里希（R.Frish）是經濟計量學的主要開拓者和奠基人。

2、經濟計量學與數理經濟學和樹立統計學的區別的關鍵之點是「經濟變數關系的隨機性特徵」。

3、經濟計量學識以數理經濟學和樹立統計學為理論基礎和方法論基礎的交叉科學。它以客觀經濟系統中具有隨機性特徵的經濟關系為研究對象，用數學模型方法描述具體的經濟變數關系，
為經濟計量分析工作提供專門的指導理論和分析方法。

4、時序數據即時間序列數據。時間序列數據是同一統計指標按時間順序記錄的數據列。

5、橫截面數據是在同一時間，不同統計單位的相同統計指標組成的數據列。

6、對於一個獨立的經濟模型來說，變數可以分為內生變數和外生變數。內生變數被認為是具有一定概率分布的隨機變數，它們的數值是由模型自身決定的；外生變數被認為是非隨機變數，它們的數值是在模型之外決定的。

7、對於模型中的一個方程來說，等號左邊的變數稱為被解釋變數，等號右邊被稱為解釋變數。在模型中一個方程的被解釋變數可以是其它方程的解釋變數。被解釋變數一定是模型的內生變數，而解釋變數既包括外生變數，也包括一部分內生變數。

8、滯後變數與前定變數。有時模型的設計者還使用內生變數的前期值作解釋變數，在計量經濟學中將這樣的變數程為滯後變數。滯後變數顯然在求解模型之前是已知量，因此通常將外生變數與滯後變數合稱為前定變數。

9、控制變數與政策變數。由於控制論的思想不斷滲入經濟計量學，使某些經濟計量模型具有政策控制的特點，因此在經濟計量模型中又出現了控制變數、政策變數等名詞。政策變數或控制變數一般在模型中表現為外生變數，但有時也表現為內生變數。

10、經濟參數分為：外生參數和內生參數。外生參數一般是指依據經濟法規人為確定的參數，如折舊率、稅率、利息率等。內生參數是依據樣本觀測值，運用統計方法估計得到的參數。如何選擇估計參數的方法和改進估計參數的方法，這是理論經濟計量學的基本任務。

11、用數學模型描述經濟系統應當遵循以下兩條基本原則：

第一、以理論分析作先導；第二模型規模大小要適度。

12、聯立方程模型中的方程一般劃分為：

隨機方程和非隨機方程。隨機方程是根據經濟機能或經濟行為構造的經濟函數關系式。在隨機方程中，被解釋變數被認為是服從某種概率分布的隨機變數，且假設解釋變數是非隨機變數。非隨機方程是根據經濟學理論和政策、法規的規定而構造的反應映某些經濟變數關系得恆等式。

13、所謂經濟計量分析工作是指依據經濟理論分析，運用經濟計量模型方法，研究現實經濟系統的結構、水平、提供經濟預測情報和評價經濟政策等的經濟研究和分析工作。

14、經濟計量分析工作的程序包括四部分：1、設定模型；2、估計參數；3、檢驗模型；4、應用模型。

15、在社會經濟現象中，變數之間的關系可分為兩類：函數關系和相關關系。函數關系是指如果給定解釋變數X的值，被解釋變數Y的值就唯一地確定了，Y與X的關系就是函數關系，即Y=f(X)。相關關系是指如果給定了解釋變數X的值，被解釋變數Y的值不是唯一確定，Y與X的關系就是相關關系。

16、回歸分析與相關關系的聯系與區別：

回歸分析研究一個變數（被解釋變數）對於一個或多個其它變數（解釋變數）的依存關系，其目的在於根據解釋變數的數值來估計或預測被解釋變數的總體均值。相關分析研究變數之間相互關聯的程度，用相關系數來表示，相關系數又分為簡單相關系數和復相關系數；前者表示兩個變數之間的相互關聯程度，後者描述三個或三個以上變數之間的相關程度。回歸分析和相關分析二者是有聯系的，它們都是研究相關關系的方法。但二者之間也有區別：相關分析關心的是變數之間的相關程度，但並不能給出變數之間的因果關系；而回歸分析則要通過建立回歸方程來估計解釋變數與被解釋變數之間的因果關系。此外，在回歸分析中，定義被解釋變數為隨機變數，解釋變數為非隨機變數；而在相關分析中，把所考察的變數都看作是隨機變數。

17、總體回歸模型是根據總體的全部資料建立的回歸模型，又稱為理論模型。樣本回歸模型是根據樣本資料建立的回歸模型。在絕大多數情形下，得到總體的全部資料是不可能的。

18、估計回歸參數的方法主要有最小二乘法，極大似然估計法和矩估計法，其中最簡單的是普通最小二乘法。這種方法要求回歸模型滿足以下假設：

1.隨機誤差μi的均值為零，即：E(μi)=0；

2.所有隨機誤差μi都有相同的方差，即：Var(μi)=E(μi—E(μi))2=E(μi2)=σ2；

3.任意兩個隨機誤差μi和μj(i≠j)互不相關，也即μi和μj的協方差為零：

E(μi—E(μj))(μi—E(μj))=E(μiμj)=0

4.解釋變數X是確定變數，與隨機誤差μi不相關。

5.對回歸參數進行統計檢驗時，還須假定μi服從正態分布。

滿足上述假定的線性回歸模型稱為經典線性回歸模型。

19、求解一元線性回歸模型參數的應用公式：

nΣXY—ΣXΣY ΣYΣX2—ΣXΣXY — —

β1=—————————— β0=————————————＝Y —β1X

nΣX2—（ΣX）2 nΣX2—（ΣX）2

其中X、Y均為樣本值。

20、利用普通最小二乘法求的樣本回歸直線具有以下特點：

（1）樣本回歸直線必然通過點X的均值和點Y的均值；

（2）預測值Y的平均值與實際值Y的平均值相等；

（3）殘差ei均值為零；

（4）殘差ei與解釋變數X不相關。

21、普通最小乘估計量的特性：

（1）無偏性：E(β0)= β0，E(β1)= β1由不同樣本得到的β0和β1可能大於或小於總體的β1和β0，但平均起來等於總體參數。

（2）線性特性：即估計量β0和β1均為樣本觀測值Y的線性組合。

（3）有效性：即β1和β0的方差最小。

22、簡單線性回歸模型的檢驗

（1）對估計值的直觀判斷：1.對回歸系數β1的符號判斷；2.對β1的大小判斷。

2（2）擬合優度的檢驗：擬合優度是指樣本回歸直線與樣本觀測值之間的擬合程度，通常用判定系數r

表示。檢驗擬合優度的目的，是了解釋變數X對被解釋變數Y的解釋程度。X對Y的解釋能力越強，殘差ei的絕對值就越小，從而樣本觀測值離回歸直線的距離越近。判定系數計算公式：

2 ESS Σ（Y(預測值)—Y（均值）） β1（回歸系數）Σ（X（樣本值）—X（均值））

2r=———=——————————————=————————————————————

TSS Σ（Y（樣本值）—Y（均值）） Σ（Y（樣本值）—Y（均值））

2判定系數r的兩個重要性質：

1.它是一個非負的量。

222.它是在0與1之間變化的量。當r=1時，所有的觀測值都落在樣本回歸直線上，是完全擬合；當r=0

時，解釋變數與被解釋變數之間沒有關系。

23、相關系數是衡量變數之間線性相關的指標。用r表示，它具有下列性質：

（1）它是可正可負的數

（2）它是在-1與+1之間變化的量。

（3）它具有對稱性，即X與Y之間的相關系數與Y與X值將的相關系數相同。

（4）如果X和Y在統計上獨立，則相關系數為零。當r=0，並不說明兩個變數之間一定獨立。這是因為，r僅適用於變數之間的線性關系，而變數之間可能存在非線性關系。

Σ（X（樣本值）—X（均值））（Y（樣本值）—Y（均值））

r=—————————————————————————————

[Σ（X（樣本值）—X（均值））Σ（Y（樣本值）—Y（均值））]1/2

21/2r=±[r]並且r的符號與回歸系數β1的符號相同。

相關系數與判定系數在概念上仍有明顯區別：前者建立在相關分析的理論基礎上，研究的是兩個隨機變數之間的線性相關的關系，不僅反映變數之間的因果關系；後者建立在回歸分析的理論基礎上，研究的是一個普通變數（X）對另一個隨機變數的定量解釋程度。

24、相關系數的檢驗（t檢驗）

一般說來，相關系數可以反映X與Y之間的線性相關程度。r的絕對值越接近於1，X與Y之間的線性關系就越密切。但相關系數通常是根據樣本數據得到的，因而帶有一定的隨機性，且樣本越小其隨機型就越大。因此，我們有必要依據樣本相關系數r對總體相關系數ρ進行統計檢驗。可構造t統計量：

1/2 r(n—2)

t=—————— 其中r為相關系數，n為樣本數，服從（n-2）的t分布；查t分布得

2 1/2 (1—r)
相應的臨界值tα/2如果有：|t|≥tα/2則認為X與Y之間存在顯著的線性相關關系。反之若有|t|≤tα/2則認為X與Y之間不存在顯著的線性相關關系。

25、在一元線性回歸模型中Y=β0+β1X+μi，β1代表解釋變數X對被解釋變數Y的線性影響。如果X對Y的影響是顯著的，則有β1≠0；若X對Y的影響不顯著，則有β1=0。由於真實參數β1是未知的，我們只能依據樣本估計值對β1進行統計檢驗。

226、多重判定系數R：為了說明二元回歸方程對樣本觀測值擬合的優劣，需要定義多重判定系數。多重

222判定系數與簡單判定系數r一樣，R也定義為有解釋的變差（ESS）與總變差（TSS）之比。顯然，R也

22是一個在0與1 之間的數。R的值越接近1，擬合優度就越高。R=1時，RSS=0，表明被解釋變數Y的

2變化完全由解釋變數X1和X2決定；當R=0，表明Y的變化與X1，X2無任何關系。同時對於兩個被解釋變

2量相同而解釋變數個數不同的模型，包含解釋變數多的模型就會有較高的R值。

27、復相關系數R表示所有解釋變數與Y的線性相關程度。在二元回歸分析中，復相關系數R表示的就是解釋變數X1 X2與被解釋變數Y之間的線性相關程度。

28、對總體回歸模型的顯著性檢驗（F檢驗）

多元線性回歸模型的總體顯著性檢驗是檢驗所有解釋變數對Y的共同影響是否顯著。構造F統計量：

2 ESS/（k－1） R/(k—1)

F=——————=———————————其中k為模型中的參數個數，n為樣本個數

2 RSS/(n—k) （1—R）/（n—k） 對於給定的顯著性水平，自由度為k—1和n—k，查F分布

表可得臨界值Fα（k-1,n-k），如果有F≥Fα（k-1,n-k）則認為X1和X2對Y的線性影響是顯著的；反之，如果有F≤Fα（k-1,n-k），則總體線性回歸模型不能成立。

29、方差非齊性：經典線性回歸分析的一個基本假定就是回歸模型中的隨機誤差項的方差為常數，稱為方差齊性假定或同方差性假定。如果回歸模型中的隨機誤差項的方差不是常數，則稱隨機誤差項的方差非齊性或為異方差。異方差主要存在於橫截面數據中。存在異方差性將導致的後果：1.參數的普通最小二乘估計雖然是無偏的，但卻是非有效的。2.參數估計量的方差估計量是有偏的，這將導致參數的假設檢驗也是非有效的。

30、方差非齊性的檢驗：1.樣本分段比較法，這種方法由戈德菲爾德
（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）於1972年提出的，又稱為戈德菲爾德-匡特檢驗。2.殘差回歸檢驗法，這種方法是用模型普通最小二乘估計的殘差或其絕對值與平方作為被解釋變數，建立各種回歸方程，然後通過檢驗回歸系數是否為0，來判斷模型的隨機誤差項是否有某種變動規律，以確定異方差是否存在。包括：（1）安斯卡姆伯（1961）和雷姆塞（1969）檢驗；（2）懷特檢驗（1980）；（3）戈里瑟檢驗（1969）

31、方差非其性下的參數估計採用：

加權最小二乘法。鑒於異方差存在時普通最小二乘法估計的非有效性，對於已經檢驗確定存在非齊性方差的回歸模型，就不應再直接應用普通最小二乘法來估計模型的參數。通常，解決這一問題的辦法是採用加權最小二乘法。

32、序列相關性：對於時間序列資料，由於經濟發展的慣性等原因，經濟變數的前期水平往往會影響其後期水平，從而造成其前後期隨機誤差項的序列相關，也稱為自相關。產生序列相關性的原因：1.經濟22

變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關；2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關；3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關；4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關；5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關。

33、自相關性的後果：1.參數的普通最小二乘估計雖然是無偏的，但卻是非有效的。2.參數估計量的方差估計量是有偏的，這將導致參數的假設檢驗也是非有效的。

34、序列相關的檢驗——DW檢驗（德賓—瓦森檢驗）

構造德賓—瓦森統計量：DW≈2（1-ρ），其中ρ為自相關系數，其變動范圍在-1到+1之間，所以可得構造德賓—瓦森統計量的取值范圍為：0≤DW≤4,顯然，由檢驗統計量DW和樣本回歸殘差的自相關系數ρ的關系可知：

（1）當0≤DW＜2時，有0≤ρ＜1，這時樣本回歸殘差中存在一階正自相關。且DW的值越接近於0，ρ的值就越接近於1，表明樣本回歸殘差中一階正自相關的程度就越強；當DW=0時，就有ρ=1，這時樣本回歸殘差存在完全一階正自相性。

（2）當2＜DW≤4時，有-1≤ρ＜0，這時樣本回歸殘差中存在一階負自相關。且DW的值越接近於4，ρ的值就越接近於-1，表明樣本回歸殘差中一階負自相關的程度就越強；當DW=4時，就有ρ=-1，這時樣本回歸殘差存在完全一階負自相性。

（3）當DW=2時，有ρ=0，這時樣本回歸殘差中不存在一階序列相關；DW的值越接近於2，樣本回歸殘差中一階序列相關的程度就越弱。

在德賓—瓦森統計量臨界值表中給出有上下兩個臨界值dL和dU。檢驗時可遵照如下規則進行：

（1）若DW＜dL，拒絕ρ=0，則認為隨機誤差項μt存在一階正自相關；

（2）若DW＞4-dL，拒絕ρ=0，則認為隨機誤差項μt存在一階負自相關；

（3）若dU＜DW＜4-dL，接受ρ=0，則認為隨機誤差項μt不存在一階自相關；

（4）若dL＜DW＜dU或4-dU＜DW＜4-dL則不能判斷隨機誤差項μt是否存在一階序列相關。

35、序列相關情形下參數的估計（1）一階差分法：所謂差分就是考察變數的本期值與以前某期值之差，一階差分就是變數的本期值與前一期值之差。（2）廣義差分法。

36、多重共線性是指線性回歸模型中的若干解釋變數或全部解釋變數的樣本觀測值之間具有某種線性的關系。其產生的原因：（1）經濟變數之間往往存在同方向的變化趨勢。（2）經濟變數之間往往存在著密切的關聯程度。（3）在模型中採用滯後變數也容易產生多重共線性。（4）在建模過程中由於解釋變數選擇不當，引起了變數之間的多重共線性。

37、多重共線性產生的後果：

（1）各個解釋變數對被解釋變數的影響很難精確鑒別。（2）由於存在多重共線性時，模型回歸系數估計量的方差會很大，這將使得進行顯著性檢驗時認為回歸系數的值與零無顯著差異。（3）模型參數的估計量對刪除或增添少量的觀測值以及刪除一個不顯著的解釋變數都可能非常敏感。

38、對多重共線性的檢驗

（1）簡單相關系數檢測法：兩變數間的簡單相關系數r是測定兩變數之間線性相關程度的重要指標，因此可用來檢驗回歸模型的解釋變數之間的共線程度。

（2）方差膨脹因子檢測法：所謂方差膨脹因子就是將存在多重共線性時回歸系數估計量的方差與無多重共線時回歸系數估計量的方差對比而得出的比值系數。如果某個解釋變數與其他所有解釋變數都不相關，則其方差膨脹因此為1；膨脹因子的值大於1，就意味著所考慮的解釋變數與其他解釋變數有一定程度的相關，即存在一定程度的多重共線性。經驗認為，方差膨脹因子大於5，多重共線性的程度就很嚴重。

（3）判定系數增量貢獻法：這是希爾（H.Theil）提出的一種方法，它是從解釋變數與被解釋變數的相關程度來檢測多重共線性的。

39、對多重共線問題的處理：

（1）追加樣本信息；（2）使用非樣本先驗信息；（3）進行變數形式的轉化；（4）使用有偏估計：包括嶺回歸估計和主成分回歸估計。

40、由於許多經濟變數都難以十分精確地測量，所以模型中包含有觀測誤差的解釋變數是一種常見的情形。這種模型，通常稱為誤差變數模型。由於觀測誤差的隨機性，所以這種模型是一種典型的含有隨機解釋變數的模型。

41、工具變數法：模型參數的最小二乘估計不具備一致的原因在於解釋變數和隨機誤差項的相關。因此，若能找到一個解釋變數，該變數與模型中的隨機解釋變數高度相關，但卻不與隨機誤差項相關，那麼就可用此變數和模型中的變數構造出模型相應回歸系數的一個一致估計量。這個變數就稱為是一個工具變數，這種估計方法就稱為是工具變數法。對於時間序列資料，一種常用的工具變數是隨機解釋變數的滯後值或被解釋變數的滯後值。對於截面數據資料，文獻中常見的一種較簡便的工具變數法是組平均法。

42、設定誤差主要有以下幾種：1.所設定的模型中遺漏了某個或某些與被解釋變數有關的解釋變數；2.所設定的模型中包括了若干與被解釋變數無關的某個或某些解釋變數；3.回歸方程的模型形式設定有誤。

43、質的因素通常表明某種「品質」或「屬性」是否存在，所以將這類品質或屬性量化的方法之一就是構造取值為「1」或「0」的人工變數。「1」表示這種屬性存在，「0」則表示這種屬性不存在。這種取值為1和0的變數稱為虛擬變數，又可稱為啞變數、二進制變數。

44、虛擬變數模型的一些特性：

1.以「1、0」取值的虛擬變數所反映的內容可以隨意設定。

2.虛擬變數D=0代表的特徵或狀態，通常用以說明基礎類型。

3.模型中的系數α0是基礎類型的截距項，稱為公共截距系數；α1系數可稱為差別截距系數。因為，α1說明D取1時的那種特徵的截距系數與基礎類型的截距系數的差異。

4.如果一個回歸模型有截距項，那麼對於具有二種特徵的質變數，我們只需引入一個虛擬變數。

設定虛擬變數的一般規則是：如果一個質變數有m種特徵或狀態，只需引入m—1個虛擬變數。但如果回歸模型不含截距項，則m種特徵需要引入m個虛擬變數。

45、在分布滯後模型中，回歸系數β0稱為短期影響乘數，它表示解釋變數X變化一個單位對同期被解釋變數Y產生的影響；將所短期影響乘數與所有的過渡性乘數相加就是長期影響乘數。

46、在實踐中使用最小二乘估計直接估計分布滯後模型時，一般是對分布滯後模型施加約束條件，以便減少模型中的參數。最常用的約束條件有兩類：一類是假定滯後變數的系數βi先增加後下降，或先下降後增加；另一類是要求βi按幾何數列衰減。

47、在運用多項式估計分布滯後模型的參數時，首先要確定有限分布滯後模型的最大滯後長度K，然後還須確定多項式階數m。確定m的方法是：先給m一個較大的值，然後用t檢驗逐步降低多項式的階數，直到αm在統計上顯著為止。

48、聯立方程模型就是由兩個或兩個以上相互聯系得單一方程構成的經濟計量模型。它能夠比較全面反映經濟系統得運行過程，因而已成為政策模擬和經濟預測的重要依據。

49、行為方程式，就是解釋或反映居民、企業或政府經濟行為的方程式。例如，需求函數和消費函數反映消費者行為，供給函數反映生產者行為。技術方程式是反映要素投入與產出之間技術關系得方程式。生產函數就是常見的技術方程式。制度方程式是指由法律、政策法令、規章制度等決定的經濟數量關系。例如，根據稅收制度建立的稅收方程就是制度方程。恆等式：在聯立方程中恆等式有兩種：一種叫會計恆等式，是用來表示某種定義的恆等式。另一種恆等式叫做均衡條件，是反映某種均衡關系得恆等式。

50、根據經濟理論建立的描述經濟變數關系結構的經濟計量學方程系統稱為結構式模型。結構式模型中的每一個方程都稱為結構式方程。在結構式方程中，解釋變數可以是前定變數，也可以是內生變數。結構方程的系數叫做結構參數。結構參數表示每個解釋變數對被解釋變數的直接影響，而解釋變數對被解釋變數的間接影響只能通過求解整個聯立方程模型才可以取得，不能由個別參數得到。

51、在結構式模型中，一些變數可能在一個方程中作為解釋變數，而在另一方程中又作為被解釋變數。這就使得解釋變數與隨機誤差項μ之間存在相關關系，從而違背了最小二乘估計理論的一個重要假定，估計量因此是有偏的和非一致的。這就是所謂的聯立方程偏倚。

52、簡化式模型就是把結構式模型中的內生變數表示為前定變數和隨機誤差項的函數模型。與結構參數不同，簡化式參數反映前定變數的變化對內生變數產生的總影響，包括直接影響和間接影響。簡化式參數的最小二乘估計量是無偏的、一致的。

㈨ 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。

(9)下列哪些形式是正確的計量經濟學擴展閱讀：

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