什么是计量经济学

㈠ 第一章 绪论 1，什么是计量经济学

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（ClassicalRegression）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（RegressionAnalysiswithCross-SectionalData）、时间序列分析（TimeSeriesanalysis）、面板数据分析（PanelDataAnalysis）等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学（ParametricEconometrics）、非参量计量经济学（NonparametricEconometrics）、半参量计量经济学（SemiparametricEconometrics）等。

㈡ 什么是计量经济学计量经济学方法与

是不是大学经济学就一定比小学经济学高深呢？不一定，可能很难，但未必是对的。你所接触到最稳定的科学，是中学教科书，那些都是公认的基础。而越往上，越容易被推翻。

拖了这么久，因为这种文章人们是不愿意读的，对科学没有一点兴趣，所以我也懒得写。最近又有人搬出来了，那我来科普一下。

你可能听说过奥派鄙视计量经济学，但是没有任何人解释一下他所鄙视的是什么东西。

计量经济学算是比较难的课，分为上下两部分。第一部分很简单，初中毕业的人应该也能理解，学过方程就可以。

比如我们统计了全班上课的时间设定为a, 做作业的成绩为b，这学期的考试成绩估值为E。那我们把所有的数据汇总后解方程，总结成公式，得出的就是E= 10a+5b+u。10和5就是你解方程得出来的系数。

也就是当你上了1个小时课，作业成绩为10的时候，你的预期成绩就是60（a=1,b=10时，E=60+u）。当你上了10个小时课，没交过作业的时候，预期成绩是100（a=10,b=0时，E=100+u）

u是什么，是“不可观测量”。现实中总有一些东西是可能影响你成绩的，但是又无法察觉出来，比如你家距离学校的路程l。因为路程会耽误时间，导致你回家做功课的时间减少，或者消耗你更多的精力，让你提前疲惫。

如果我们确定l对成绩有相关性，比如每增加一公里最后让你的成绩减少0.5分。那我们的公式就变成了E=10a+5b-0.5l+u

还有，家庭情况，是否单亲，也会影响孩子的心情，进而影响成绩，有可能单亲的孩子更厌学。还有可能单亲的孩子见证了老妈的辛苦，从而更加的上进。通过统计数据后我们发现单亲家庭普遍比非单亲家庭的成绩低20分。那这个“是否单亲”，也要在公式中体现出来。当单亲时，我们的变量取值为1，非单亲时，这个变量取值为0,平时用m来代替，这个就叫做“虚拟变量”。公式为E=10a+5b-0.5l-20m+u

单亲时m=1，公式成为E=10a+5b-0.5l-20+u

这个公式也叫做模型，数学模型。你总听到“建模建模”，就是指得出一个这样one for all的公式。

你可能发现了个问题，就是这个公式可以无限延长。比如跟气候有没有关系，你说下雨天w多了就影响了上课时间，进而影响成绩，可以，去调天气数据。你又说谈恋爱o会影响成绩，可以，统计下有对象的和没对象的数据。

把这两个变量加进去得出的模型是：E=10a+5b-0.5l-20m-100w+5o+u

翻译过来是每多下一天雨，成绩就减少100分。看意思天气这个影响好大啊？

这违背我们的常识了，我们就要去检测上面这个模型。去测它的方差（R square）。

得出的结论是天气它不是一个有效的典型因素。这个公式里应该把天气因素剔除掉。怎么理解？当天气对成绩有影响时，他下一天雨会让成绩减少100分。但是，99%的情况下天气是对成绩没有影响的。

举个例子就是当天气下特大暴雨的时候，整个城市就水漫金山，直接瘫痪了，根本没法去考场，但是这种情况微乎其微，根本不值得加入进公式里。

这就是经典的统计参误。类似的还有很多种，比如人均gdp 1万美金，和你挣了1万美金，就差飞了。小编们无数次用数据来误导你，制造个大新闻。只要瞎J8分析就会得出不同的结论。

公式有一个缺陷，就是外部世界是在不断变化的，今天可以用的模型，到了明天再用可能就不准了。当我们考虑到了事物的动态变化，这就引出了计量经济学的第二部分：时间序列。

也就是说，公式是会随着时间的推进而实时变化。

这算是计量的一个革命，动态公式。时间(t)在变化，你的预测的模型和结果也在变化。

举例如果拿来预测股价，比如今年的时间我们视为t，去年是t-1，明年就是t+1。

当你写公式时，今年的股价是和去年的股价是有关的。我们要把去年的数据带进去。但是呢，去年的数据又是和前年的数据相关的，前年的数据又是和大前年的数据相关。

类似于俄罗斯套娃。非常复杂，但最后用数学公式，大数定理等等都消掉了，可以出一个简易的公式。

时间序列大概的原理就是这样，剩下的不讲了，跳过。大概就是这个样子：



就是这种数理概念，应用在计算经济上，就成为了计量经济学。平时的经济学是可以告诉你趋势的。比如增加最高工资会降低就业率，但是每增加1美金的最低工资会让就业率降低几个百分点呢？这个传统经济学就答不上来了。计量经济学家大喊一声，我知道！回答了老爷的问题，就受到了青睐。

比如预测明年的GDP，新增就业人口为p亿， 产值人均1万美金，去年的gdp是80亿美金，如果出现新冠疫情c则会减少20亿，统计后得出的公式为：E(gdp)= 80+0.0001p-20c+u

把现实公式化。有了公式，我们再查出几个变量，就可以推测出今年的gdp。

但是这个是非常粗糙的预测，即使你再加10个变量也不够，影响经济的因素实在是太多了，比如闹海啸了，闹旱灾了，中美断交了。世上有太多的黑天鹅，在不可观测量u里，却对经济影响巨大。可能中美断交这一件事的权重，就比你前面的所有变量加一块的影响都大，那你那公式还有什么意义？

“模型动态变化”是一个非常好的理念，但我觉得要来预测经济还是远远不够。黑天鹅太多的时期里，你或许更应该和新闻，消息相关。

比如说这一秒你的模型是今年GDP= 106%*去年的GPD。

下一秒电视下面突然弹出了个Breaking News，特大新闻：川普已当选总统，会发生贸易战，那动态公式也应该改成GDP=105%*去年的GDP。

或者新闻弹出来的是川普被抗议者给击毙了，爆发内战，US解体，美金作废，帼成为世界老大，1RMB换7美金，一带十路，万国来朝。那公式瞬间就该变成GDP=去年GDP乘5。

没有这种能力，计量对一个这么大的社会的预测，还是太嫩了。

公式化看着给人一种很科学的印象，以至于券商们可以出个人工智能大数据预测股价涨跌的IP来忽悠股民入市：亲，我公司有“量化交易”，根据数据起伏自动交易，保你稳赚不赔，充钱试试吧？

但很多事是无法量化的，我认为GDP的预测都不可靠，对GDP的预测完全是错的，就不该预测。

这种数理预测适用于在工业革命以前，工业革命之前你问一个农民，明天你做什么，他会说跟今天做的一样。我告诉你前十年每年的gdp增幅是6%，那我让你预测下明年的涨幅，你会蒙哪个数？还是6对吧。所以在这种情况下，历年gdp连起来是可以接近直线的。



顺着图片的曲线，可以描出19年，20年，2021年点在哪里，做出预测。但科技爆发之后，可能明年的GDP就一飞冲天了，或者来了地震疫情，gdp又突然跌入谷底了。

你前年的gdp是90亿，去年的GDP是95亿，今年的GDP是100亿，明年的gdp是多少？完全可能是130亿。因为今年路通了。要想富，先修路。

同理，在微信产生之前，运营商们每年收着几百亿的短信费。有了微信后就几乎清零了，可能当年的GDP就减少了。

㈢ 计量经济学主要说的是什么

计量经济学以经济理论和经济行为规律为基础，以数学和统计学作为分析工具，对经济现在经济数量研究，以便用于经济结构的分析、经济政策影响的评价、经济指标的预测以及对经济理论进行检验或者是发展新的经济理论！因此，如果想把计量经济学学好的话，经济学高数和统计学似乎都有具备一定的基础！高级计量经济学更是如此！

㈣ 计量经济学是什么 能做什么 有什么意义！！！！

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。
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。
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‎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‎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。

㈤ “计量经济学”讲的是什么

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。

㈥ 计量经济学是什么意思呢

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您所说的这个词语，是属于CFA词汇的一个，掌握好CFA词汇可以让您在CFA的学习中如鱼得水，这个词的翻译及意义如下：将统计理论运用在经济上，目的在于预测未来趋势

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㈦ 什么叫计量经济学

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。”
后来美国着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。

㈧ 计量经济学是什么能做什么有什么意义

随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显着因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项（stochastic disturbance term）表示，并引入模型。显然，随机扰动项具有源生性。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学模型中，这个源生的随机扰动项满足Gauss假设和服从正态分布。在确定性模型中引入随机扰动，并不是为了掩盖确定性模型的不足之处。因此，如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，模型就是不适当的。牢记这一点对计量经济学是非常重要的。统计推断的理论不像确定性理论那样，会被仅仅一个不符实际的观察否定。引入随机要素后，对预期结果的描述从确切的表述转化为可能性的描述，除非有占优证据（占优本身则是很难清楚界定的），很难否定随机模型。当然，如果未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，即使这样的模型难以被否定，也是建模者自欺欺人。不幸的是，Greene的担忧在很多情况下成了现实：在很多计量分析中，随机误差项成了确定性模型不足之处的遮羞布。在大部分计量经济学教科书中，在第一次引入随机扰动项的概念时，都将它定义为“被解释变量观测值与它的期望值之间的离差”，并且将它与随机误差项(stochastic error term)等同。一个“源生”的随机扰动项变成了一个“衍生”的误差。而且在解释它的具体内容时，一般都在“无数非显着因素对被解释变量的影响”之外，加上诸如“变量观测值的观测误差的影响”、“模型关系的设定误差的影响”等。将“源生”的随机扰动变成“衍生”的误差，有许多理由可以为此辩解。如果不对数据生成过程的理论结构作出假定，即进行模型总体设定，就无从开始模型研究。但不幸的是，相对于物理学，经济学家对经济现实所知较少，模型总体被研究者有限的知识所确定，因此误差在所难免，只能将总体原型方程的误差项设定为衍生性的。 问题在于，关于随机扰动项的Gauss假设，以及一般未包括于Gauss假设之中的正态性假设，都是基于“源生”的随机扰动而成立的。如果存在模型设定误差、变量观测误差等确定性误差，并将它们归入“随机误差项”，那么它很难满足这些基本假设，进而进行的统计推断就缺少了基础。补救的方法是检验，对于实际应用模型的随机误差项进行是否满足基本假设的检验，其中最重要的是正态性检验。但是，在实际上，人们最容易忽视的正是最重要的是正态性检验。为什么？一方面是主观上的，认为正态性是由中心极限定理所保证的，无须检验。另一方面是客观上的，如果进行了正态性检验，而检验表明确实不满足正态性假设，又能怎么样？要么放弃研究，要么视而不见。

㈨ 第一讲 什么是计量经济学

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，参数的显着性检验。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。

㈩ 计量经济学 是什么意思啊

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您所说的这个词语，是属于期货从业词汇的一个，掌握好期货从业词汇可以让您在期货从业的学习中如鱼得水，这个词的翻译及意义如下：将统计理论运用在经济上，目的在于预测未来趋势。

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