經濟統計學如何入門

⑴ 什麼是經濟統計學需要學習哪些課程呢

經濟統計學學概率統計、描述統計、國民經濟核算、宏觀經濟政策數據分析、統計調查基本原理、多源數據分析、計算機技術、經濟學原理、會計專業、貨幣銀行學等課程內容。本專業就業方向能夠面對金融業，統計分析，經濟發展，財務會計這四個方向。而經濟統計學大學畢業生中大多數人 成為了財務會計，其次是數學老師，然後就是金融機構等金融企業。金融業應用統計學最好的就業方向便是進到工作企業。

培育具備較好的社會經濟學素質,掌握應用統計學的基礎理論和方式,能嫻熟的使用電子計算機分析數據,能在企 業、事業單位和經濟發展、管理部門從業調查統計、統計分析信息化管理、數量分析等開發設計、運用和管理方法工 作,或在科學研究、教育局從業科學研究和教學工作的高階專業人才。 本專業學生們關鍵學習培訓必不可少的經濟學的基本知識,培養學生數據統計分析的專業知識和計算機技能技術性, 遭受基本培訓的學生們具備較好的社會經濟學素質。

⑵ 學好統計學的方法有哪些 怎麼學好統計學

1、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統嘩世計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。
2、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差亂余肢異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可毀告通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。
3、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

⑶ 經濟統計學專業需要背很多東西嗎

一，經濟統計學專業介紹
專業簡介
經濟統計學以經濟數據為研究對象，主要研究經濟數據的採集、生成和傳輸等方面的基本知識和技能，利用統計方法進行經濟數據背後經濟現象以及復雜經濟系統規律的分析，從而為投資和管理決策服務。例如：投資前對投資風險和預估收益的分析，產品投放前對市場和消費者購買力的調研分析等。
二，培養目標
經濟統計學培養具有良好的數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機進行數據處理、分析數據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，又能在保險、金融、投資、社會保障等方面從事風險分析和科學精算工作的德智體全面發展的高級實用型人才。
三，培養要求
有堅實的經濟學、數學的理論基礎；掌握統計學的基本思想、理論和方法；有較強的計算機操作技能、設計數據採集方案、進行統計調查和統計分析 的基本能力及分析和解決社會經濟問題的能力；掌握資料查詢、文獻檢索和運用現代信息技術獲得信息與處理信息的基本方法，具有較強的獲得知識、更新知識的能力和一定的進行知識創新的能力。

⑷ 如何自學學好計量經濟學

如何系統地自學計量經濟學

【1】自學的話不要讀別人的課件和 lecture notes。讀教科書才是正道!

【2】不要同時讀兩本以上的教科書。建議主讀一本，另一本做比較。把一本書讀透比讀很多本書有用得多得多!

【3】選擇有課後習題和附帶應用，軟體code，數據的教科書。計量是一門實用的課程，你得動手做!

【4】讀英文原版!不管開始覺得多困難，堅持到後來就明白讀翻譯本是多麼愚蠢了。

基於以上爛虛茄理由，我推薦你譽氏精讀 Wooldridge 的 Introctory Econometrics: A Modern Approach。如果你能把堅持花一年時間把這本書認真啃完，收獲一定超過你想像!同時推薦 Stock and Watson 的書作為比較和補充。

自學計量經濟學該怎麼做

1.由於計量經濟學涉及到概率論和數理統計方面的知識(比如統計量的構造、P值，t檢驗和F檢驗等等)，我覺得掌握這方面的知識是很有必要的。推薦教材的話，首推茆詩松版本的《概率論與數理統計》(個人覺得這應該是目前國內這方面教材最好的一個版本)。

2.有了概率論和數理統計方面的知識後，你可以著手學習計量經濟學了。入門教材有很多。國內的話，首推龐皓的《計量經濟學》理論知識和實際應用之間的權衡把握的不錯，其次就是李子奈的《計量經濟學》，可能這本書稍微會難一點。國外的話，優秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《計量經濟學導論》、古扎拉蒂的《計量經濟學基礎》等等。

3.以上書籍學完以後你差不多計量經濟學基礎就算不錯了，但是要注意，計量經濟學作為一門工具學科，總要到解決實際的經濟學問題中才能發揮的作用，所以我建議你如果是非數量經濟學專業的話，掌握基礎的計量經濟學用好就夠了，如果遇到什麼計量經濟方面的問題的話，再來學習這方面的知識也不遲。而且在學習過程中要邊看書學習邊操作，這樣學習效率會比較高。至於要使用哪種軟體的話，入門的話可以用用Eviews和Stata。

自學計量經濟學的教材推薦

1、入門教材

1.A 龐皓 《計量經濟學》(第三版)

之所以推薦這本，原因只在於，一，有教學視頻;二、有數據和參考答案。

教學視頻可以提供鏈接：西南財經大學精品課程

數據和答案，版權原因，自己動手吧。另此書有龐皓編的第二版的學習指導。

學完這本，基本可以熟悉計量基礎的框架，差不多可以學會基本的EViews(簡單學學無妨)

1.B 張曉峒 《計量經濟學》

與龐皓的教材內容相當，矩陣運算要求略高一些。可與龐皓教材對照著看。

1.C 伍德里奇 和 古扎拉蒂 等國外經典入門教材

這兩本是很多人初學計量的首選，龐皓和張曉峒的書參考古扎拉蒂的痕跡也很明顯。不建議一上來就抱著這兩本「大部頭」啃，雖然它們寫得確實很清晰，直覺很多很好。不過書一厚了，不容易抓住重點，而且兩者都弱化數學推導，不利於向中高級過渡。

2、進階教材

這方面可選的很多，但都沒有必要抱著一本讀完。提供基本供參考。

Goldberger 《A course in econometrics》

Greene 《Econometric Analysis》

Hansen 《Econometrics》Bruce E. Hansen, Professor of Economics at the University of Wisconsin

Johnston 《Econometrics Methods》

...

教材實在太多了，隨便找幾本看看，到這個階段了，想自學是有難度了，還是找個學校跟著學吧，不讀個Econ PHD也沒必要往下學了吧，學了有啥用呢?!

軟體，經濟系用Stata的還是比較多的，教程也多，視頻教程也有。

另外，R ，Matlab 乃至 Python ，感興趣的都可以學，精通一樣都足以解決大部分問題。

【拓展】

計量經濟學的主要內容

本書定位於使學生掌握計量經濟研究的最基本方法，並能夠運用這些方法解決實際飢察的經濟問題。主要包括滿足經典假設條件的回歸分析計量經濟學模型、放寬經典假設條件的計量經濟學模型、虛擬變數、聯立方程組模型及時間序列計量經濟學模型等內容。講述力求簡明扼要、通俗易通，盡可能避免繁瑣的數學推導，並將EViews軟體的學習與各章案例分析有機結合，使學生在實際運用中學習EViews的操作方法。本書在編寫中借鑒了國內外優秀教材的優點，並結合作者多年來從事計量經濟學教學的經驗和體會，符合經濟管理類應用型本科專業教學的實際要求。

簡介：

計量經濟學（英文：Econometrics），是以數理經濟學和數理統計學為方法論基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證）上的.數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。

該分支的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往只能定性研究，擴展到同時可以進行定量分析的新階段。

「計量」的意思是「以統計方法做定量研究」，所以「量」字應讀作「[liàng]」，而不讀作「[liáng]」。

計量經濟學基礎

據說在經濟學中，應用數學方法的歷史可追溯到三百多年前的英國古典政治經濟學的創始人威廉·配第的《政治算術》的問世（1676年）。

「計量經濟學」一詞，是挪威經濟學家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照「生物計量學」一詞提出的。 隨後1930年成立了國際計量經濟學學會，在1933年創辦了《計量經濟學》雜志。

人們應如何理解「計量經濟學」的含義？弗里希在《計量經濟學》的創刊詞中說到：「用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學決非一碼事；它也不同於我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分都具有一定的數量特徵；計量經濟學也不應視為數學應用於經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對於真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但各自並非是充分條件。而三者結合起來，就有力量，這種結合便構成了計量經濟學。」

後來美國著名計量經濟學家克萊因也認為：計量經濟學是數學、統計技術和經濟分析的綜合。也可以說，計量經濟學不僅是指對經濟現象加以測量，而且表明是根據一定的經濟理論進行計量的意思。

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」，計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面

理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。

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，必須注意學習和了解，但其預測的可靠性或有效性是我們應十分注意的。

特點編輯

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。

⑸ 對於國內經濟發現狀況,我們應該怎樣學習統計學

一，所學的內容

數學：題主提到的「大多數課程和教學有關」，從某方面來講是這樣的，可以說數學是統計專業知識的基礎。高數，線性代數，概率輪，這三門課一定要學好，大有用處。不過並不是所有的課程都是數學的，可能看起來有超多公式和各種演算法，但是個人感覺統計知識和純數學還是有很大差別的，如果說純數學非常注重公式的推導和計算，那麼統計和數學相比更像是一套工具，需要運用統計思想和數學方法來解決某些特定的問題。

經濟：所謂經濟統計學，肯定少不了經濟學的知識，像經濟學原理，貨幣金融學，產業經濟學，區域經濟學，國民經濟核算，，，這些我們都要學，至於它們和統計的關系，就理論知識來說，直觀感覺交際不是太多，之所以學它們可能是因為想把統計實際應用到經濟和商業領域里吧。所以說，其實這個專業更側重於應用，比如你到一個公司里，拿到某個時期的商業數據，知道怎麼把它呈現出來，能分析其代表著怎樣的經濟意義，會做一些預測或戰略分析就可以。

統計（理論）：這一部分是這個專業的核心內容，會學一些計量經濟學，應用統計學，應用數理統計，抽樣技術，統計調查，多元回歸等等吧，學這些是要掌握一洗統計方法，比如怎麼抽樣啊，參數估計啊，假設檢驗啊，什麼列聯分析，聚類分析啊各種扒拉扒拉的。學這些是軟體操作的基礎，軟體好上手，思想比較難學。

統計（軟體）：可以進行統計分析的軟體有很多，目前來說Spss是最容易上手的，R是最流行的，不同的行業或者不同的公司對軟體的技能要求是不同的。軟體這塊最好是精通一個，其餘的至少做到可以簡單操作。

二，就業方向

其實對就業前景這一塊，一直以來我也比較困惑。很多人都說這個專業就業面很廣，很有用，但我總覺得專業對口的工作崗位又少有難找。

1，統計局。需要考公務員，招聘時卡學歷，評職稱要靠證。好處：工作穩定壓力小，福利待遇好，節假日多。壞處：本科難進，晉升空間小，薪水一般。

2，咨詢公司。MBB基本非清，北類的學校不招，四大基本上也是都是招收至少211的學校。好處：感覺近咨詢公司最大的好處就是能拓寬行業視野，能了解到各個行業的發展趨勢之類的，為以後的職業發展打基礎吧！壞處：工作壓力比較大，應該會經常出差什麼的。

3，電商，互聯網

近些年電商，互聯網行業無疑被炒的很火！這兩個行業推動著大數據時代的來臨，每天百萬千萬的TB數據量分分鍾讓我有種我們統計人要走向人生巔峰的錯覺啊！好處：這些行業基本都是私企，所以薪水應該還比較可觀，晉升空間相對來說也比較大，而且可以比較全面的了解整個公司的運行，可以接觸到不同部門的人。壞處：小公司不穩定，大公司要求高。

4，銀行。不太了解。

5，具體崗位。市場研究員，咨詢分析師，數據分析師，數據挖掘分析師，統計分析師，市場分析師，行業分析師，經營分析師，運營分析師，業務分析師，商品分析師，精算師，大學統計老師，BI，，，其它等等。

三，技能補充。英語，編程，資料庫，PPT

還有很多專業課。。。。

⑹ 經濟統計學

本專業主要培養具有良好的數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，掌握利用現代信息技術獲取相關信息資料的調查方法；能熟練地運森爛用多種統計軟體處理分析統計數據，具有獨立分析並解決國民經濟經濟諸多領域實際問題的初步能力；具有團結協作、開拓創新能力；能在政府部門、經濟管理部門、企事業單位從事統計調查、統計信息處理，管理與咨詢、經濟分析預測等工作，也可以在科研與教育部門從事猛廳研究與教學工作的高層次的應用型人才。
主要專業課程：統計學（省級精品課程）、概率論與數理統計、多元統計分析方法、國民經濟統計學、計量經濟學、市場調研與預測（省級精品課程）、抽樣調查技術、經濟預測與決策方法（省級優秀課程）、時間序列、回歸分析、宏觀經濟統計分析此知漏、統計計算軟體應用、運籌學、非參數統計、企業經濟統計學等。
個人認為，專業課不急，打好基礎才是關鍵，可以學習高等數學或微積分，英語的話看看四六級。