计量经济学的如何应用

⑴ 如何运用计量经济学研究经济问题

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年代形成一个向企业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。

⑵ 计量经济学对我们生活有什么作用

计量经济学对我们生活的作用：
计量经济学常被与经济统计学、数理经济学等概念所混淆，因而人们在对其作用的认知上面，也等同于这些科学，这是不正确的。
以上文所述，计量经济学着重强调经济理论的实证问题，而数理学家则是借助数学工具对经济问题进行研究表达为数学模型的形式，对前提的经济理论假设的对错并没有基于关注。诚然数理统计学中包含许多计量统计学使用的方法和工具，但并不等同于数理统计学。例如单位根和协整理论、广义矩估计等就是计量经济学所独有的方法和工具。
具体来讲，计量经济学的作用主要体现在：
一、计量经济学可以验证经济理论或模型是否可以就过往的经济数据进行解释，尤其是在具有经验特征的经济数据事实方面；
二、计量经济学可以验证经济理论和假说的准确性，从而解释经济现象；
三、计量经济学成为认为预测未来经济发展的重要工具和方法。刻画市场风险和波动性，根据计量经济学所得出的结果，进行经济政策方面的决断。
四、计量经济学的作用已经不局限在传统的经济领域方面，可以对其他人们生存发展所涉及到的“经济事件久期”进行分析。例如人们失业后再就业的预期时间，家庭致富脱贫的时间等。
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。

⑶ 学习计量经济学有什么用，具体的实际的应用领域，我的专业是电子金融

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，或者实际模型不是假设模型，则计算出来的数据再好，也不过是假设，根本就不能反映实际问题。所以完美的数据不过是游戏而已。 别看数字一大堆挺吓人，说它是占星术一点也不冤枉
。

计量的作用有三个，一个是用计量检验已有模型；一个是用计量把已有的数据乱拼，不定能侥幸找到什么规律，然后还是需要另找理论证明此规律。典型的如元素周期表的发现。门捷列夫把元素位置乱排,事实上就是跟计量中乱选函数一样。他真幸运，瞎猫碰上死耗子，睡梦里面碰上了一个。最后一个作用是根本就没有理论时，计量可以生造个模型出来，虽然不可信，但聊胜于无，作个心理安慰。

以上关于计量的1500来字，应当把计量最本质的东西展现给大家了。所有的计量学都不会更高明，那些所谓的协整理论之类吹的神乎其神，好象真的能从计量本身搞出什么能自证的规律出来似的，都是瞎胡闹。

总之，没有理论的指导，计量就没有意义。

⑷ 如何正确运用计量经济模型进行实证分析

首先，数据是进行实证分析的基础。数据按照来源，可以划分为微观调研数据、机构统计数据以及实验数据。在广为使用的调研数据和统计数据中，系统性误差包括测量误差和样本选择常常存在。如果无视这些误差，可能使估计结果不能满足一致性。如果数据存在系统性测量误差，工具变量方法通常是主要的解决方案；如果数据存在系统性的样本选择问题，Heckman方法是广为使用的校正方法。
其次，从模型的角度来说，任何模型都包括环境假设、机制以及求解3个组成部分。其中，环境假设对计量经济模型的正确使用尤为重要。在运用计量模型时，必须要清楚了解他们的假设条件，并对这些条件作必要的检查和检验。计量经济模型区别于统计模型最重要的假设：变量的外生性、许多因素可以造成变量内生性问题。工具变量是对内生性常见的检验和校正方法。可是有些研究中，工具变量无从寻找，就必须要依靠实验经济学的方法。
伪回归在计量分析中也不鲜见。伪回归可能是由模型本身原因造成的，也可能是数据结构造成的。计量经济学是结合了经济学理论和统计学的定量分析方法，没有经济学理论基础的计量经济分析，很可能会导致伪回归结果。某些特殊的数据结构，如非平稳的时间序列或非平稳的空间数据，都可能导致伪回归结果。
再次，计量经济学的基础虽然是统计学，但是两者之间还存在一些差异。由于技术上的限制，现有的计量经济模型的检验还是基于统计检验，所谓“显着性”都是统计上的显着性，这不同于“经济上的显着性”。在实证分析中，在讨论估计参数在统计上显着性的时候，也必须要讨论经济上的显着性，后者有时可能更重要。
最后，计量经济学的估计结果通常会被运用到政策分析中去，但是Lucas批判（1976）认为参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，使计量经济学无法为政策分析服务。为了应对Lucas批判，计量经济学家提出了变量超级外生性的概念。条件于超级外生的变量，数据产生机制对估计参数结果没有影响，这时的政策分析才有意义。

⑸ 如何运用计量经济学研究经济问题

国民经济行业排列的有序化与经济矢量
王见定

【摘要】首次引进“自然资源指数”概念，以此指数为依据，将国民经济各行业有序地排列起来，排列的结果揭示了行业之间的内在联系，将为政府的各种预测、决策提供强有力的可行工具。（内容简介：经济学新理论）

联合国在1990年对国民经济各行业作过分类，苏联、美国、中国也作过类似分类。尽管各国国情不同，但分类大致相同。

经过多年的仔细考查，我们发现，行业的分类都在不同程度上依赖着一种东西，这种东西影响着各行业的发展。这种东西就是自然资源。为了应用方便，我们引进“自然资源指数”，记为N(A),0<1.其中A是行业名称，N是英文自然资源的首字母，行业依赖自然资源越强，N（A)越接近“1”；行业依赖自然资源越弱，N(A）越接近“0”。

跟据这种原则，我们把国民经济的各行业粗略地进行量化如下：

1-0.9：粮食作物种植业，蔬菜瓜类种植业，果树种植业，特种作物种植业，采种、育苗、植树造林、森林保护、天然林场经营管理、牲畜饲养、水产养殖、水产捕捞业

0.9-0.8：金属矿业、非金属矿业、木材采运业

0.8-0.7：电力、煤气、自来水生产和供应

0.7-0.6：食品、饮料、烟草、纺织、缝纫、皮革、木材加工、家具、造纸、化学工业、治金工业

0.6-0.5：金属制品、非金属制品、机械、电气、电子、仪器仪表、交通运输设备

0.5-0.4：建筑业.地质堪探

0.4-0.3：商业、仓储业、交通运输业、邮电通信

0.3-0.2：住宅、公用、服务

0.2-0.1：科研、教育、文化、卫生、体育、社会福利

0.1-0：金融业、国家机关、社会团体

以上分类将随着生产力的发展而变化，在某阶段具有相对的稳定性。

注释：

关于自然资源指数计算的说明

自然资源的投入

计算公式：N(A)=——————（以货币单位进行计量）

总投入

（1）自然资源是指土地、森林、矿产、能源等被人类利用进行生产从而为人类提供生存条件的天然物质的统称。

（2）由于一些行业直接利用自然资源，如各种种植、养植业、故计算比较简便。对于大多数行业都是间接利用自然资源，如烟草、造纸、治金工业，当然电子、计算机等行业就更是间接利用自然资源。这时分母的总投入很容易计算，但分子自然资源投入的计算则要从本行业的物质投入中逐次减去人力资源的投入。

（3）为了扣除物价变动因素，一般价格固定在某一年份，并采取平均价格。

参考文献

{1}Samueclson and
Nordhaus:“Economics”,12th,Ed,McGraw-Hillco.NewYorK,1985.

{2}Parkins:“Modem.Macroeconomics”，Prentice
Hall,Canada,1980.

{3}凯恩斯：《就业、利息和货币通论》中译本，三联书店，1957.

{4}克莱因：《凯恩斯的革命》中译本，商务印书店，1980.

{5}罗宾逊、伊特韦尔：《现代经济学导论》中译本，商务印书店，1982.

{6}高鸿业、吴易乙：《现代西方经济学》，经济科学出版社，1990.

{7}王见定：《国民经济行业排列的有序化与经济矢量》，第51届国际统计大会论文集，土耳其，1997.

{8}王见定、李颖伯：《经济矢量的合成和资源的有效配置》，国际社会和经济发展大会论文集，1998,墨西哥.

{9}王见定：《社会统计学与数理统计学的统一》，前沿科学,2008年第二期，北京,2008.

⑹ 计量经济学有什么作用

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。

(6)计量经济学的如何应用扩展阅读：

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）。

⑺ 计量经济模型有哪些用途

1、结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。它研究的是当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响。

2、经济预测：计量经济学模型，是从经济预测，特别是短期预测而发展起来的。50年代与60年代的成功应用。70年代以来人们对计量经济学模型预测功能的置疑。

3、政策评价：政策评价是指从许多不同的经济政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的经济政策对经济目标所产生的影响的差异。

4、检验与发展经济理论：

(1)检验理论：按照某种理论去建立模型，然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合，如果拟合很好，则这种理论得到了检验。

(2)发现和发展理论：用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型，拟合得最好的模型所表现出来的

(7)计量经济学的如何应用扩展阅读

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。

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。

广义地说，一切包括经济、数学、统计三者的模型；

狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。

⑻ 计量经济学在财务中的应用

随着现代经济、“互联网+”大数据时代的到来, 技术经济也逐渐应用到各自相关领域, 而财务管理作为企业管理的重要组成部分, 对数据挖掘的深度提出了更高的要求, 要求财务分析要以财务报表和其他资料为依据, 采用数据、模型及信息化工具相结合的方法, 系统的分析和评价企业的经营成果、现金流量及财务状况, 目的是了解过去、评价现在、预测未来, 并将大量的报表数据转换成对企业特定决策有用的信息, 为企业管理层决策提供参考依据, 减少决策的不确定性。
一、回归分析对财务预测的作用
回归分析法是计量经济学研究的一种方法, 所谓的计量经济学是以一定的经济理论和实际统计资料为依据, 运用数学, 定量分析经济变量之间的随机因果关系的一门学科, 包括回归、投入产出分析方法等内容。本文将计量经济学的回归分析法与企业财务分析相结合, 预测长输管网企业在现有资产规模下, 盈亏平衡点的销售量数值及平均管输价格, 为企业提供决策依据, 对缩小理论与实务的差距、研究学科之间的融合起到了重要作用。
二、回归分析的应用
(一) 回归模型的设计及参数估计
第一步根据总成本Y=固定成本C (1) +可变成本C (2) *销气量X的回归分析, 求解得出固定成本C (1) 和可变成本C (2) ;第二步根据收入Z=单价C (3) *X, 求解得出门站及管输综合价格C (3) ;第三步根据盈亏平衡点的计算公式:盈亏平衡点的销售量Q=固定成本C (1) / (单价C (3) -可变成本C (2) ) ;第四步由第一第二步计算结果计算出管输价格P=C (3) -C (2) ;第五步将计算结果与企业相关数据进行检验并得出结论。
(二) 相关数据的收集
基于建立在最近期间历史数据进行的预测更具有现实的指导意义, 本次模型数据采取时间序列方法, 对某管网企业在统购统销模式下2017年5与至2018年4月的销售量、总成本及收入数据进行采集 (注:忽略调整项) , 统计如下:

(三) 工具的使用
计量经济学使用的软件在数据挖掘等方面发挥着重要的作用, 能够提高企业数据分析的效率, 让复杂的计算变得简单。掌握使用计量分析软件, 有助于将经济理论和实际数据相结合, 增强了理论指导实践的能力, 提升学术研究水平。本次分析采用EViews软件进行计量分析, 将某管网企业最近12个月内销售量、总成本及收入数据进行输入后, 得出相关数据。

(四) 模型应用
1. 应用第一步。通过EViews软件计算出固定成本C (1) 为6456.465万元, 可变成本C (2) 为1.046138元/立方米。
采用统购统销核算模式下, C (2) 就产品的单位可变成本, 在管输企业, 这个价格就是天然气的门站价格。

2. 应用第二步。通过EViews软件计算出门站及管输综合价格C (3) 为1.334502元。
3.应用第三步。通过第一步和第二步的计算结果可以预测出企业的盈亏平衡点的销售数量Q=C (1) *10000/ (C (3) -C (2) ) =2, 2387 (万方) 。通过与企业数据进行比较后得出目前企业处于盈利状态。
4.应用第四步。通过管输价格P=C (3) -C (2) 可以计算出, 管输价格P=0.2884元 (不含增值税) , 含税管输价格为p=0.2884*1.1=0.3173元 (含增值税) , 因增值税税率的变动影响较小, 固在计算中未予考虑。
(五) 第五步数据检验
1. 理论的可行性。
通过上述第一步和第二步数据分析t-Statistic数据均在2.2以上, R-squares分别为0.985389和0.998255, 拟合度较高, 可以作为参考依据。
2. 实务的可行性。
根据陕西省物价局2018年6月5日发送的《关于我省天然气价格有关问题的通知》陕价商发[2018]54号文件, 对陕西省天然气管输价重新进行了核定, 西安、宝鸡、咸阳等地区的管输价降低为0.316元, 基本与企业目前测试期间的财务信息相匹配。剔除一些特殊的影响因素, 一般情况下管输费的降低造成长输管网企业利润总额的下降。
三、计量经济学与财务预测相结合的意义
(一) 提高企业财务分析的效率
以往在企业的财务分析中, 主要使用历史数据的事后分析, 缺少事前的预测性分析, 这种事后的历史数据分析, 时效性差, 出现问题往往进行事后补救, 给企业造成被动局面;而事前的预测性分析, 需要采集的数据量大, 且计算难度大, 准确性有偏差, 如果能够利用信息化的数据分析工具进行分析, 就能做到快速、高效的提取数据, 例如文章中利用EViews工具进行企业盈亏平衡销售量预测, 能在几分钟内完成, 提高工作效率, 保证了决策的及时性。
(二) 明确企业所处的发展阶段
利用盈亏平衡点的预测, 可以判断出企业所处的发展阶段。对企业盈亏平衡点的分析, 能够判断出企业在现有的资产规模下, 达到收支平衡的最低销售量数据, 通过分析, 预测出企业目前所处的发展阶段是成长期, 在这个阶段企业面临的市场环境越来越复杂, 就拿长输管网企业来说, 以往垄断地位逐渐减弱, 市场竞争初步显现, 目前就出现了长输管网企业上下游直接对接的现象。如果企业营销管理模式不发生变化, 将会造成客户流失, 需要采取措施, 加大市场占有率。企业在2017年年度财务报告披露中提出将积极构建资源供应充足、管网设施齐全、储运功能完善、运营管理规范、机制运转高效的企业架构, 增强企业竞争力。为企业的决策提供了销售量的标准线。
(三) 为企业定价提供参考依据
由于各地管输价格不一致以及管线公里数和销售量的不同, 企业制定价格缺少直接的依据, 虽然目前我国天然气价格仍然由政府定价, 但是企业在制定价格营销策略时需要进行价格优惠, 这就需要有一定的价格依据作为参考, 不至于让企业陷入亏损的状态;另外随着我国市场经济的逐步成熟, 价格在一定程度上反映了供求关系, 计量经济学的回归分析法的价格预测能够适用于其它各行各业。
(四) 增强了理论与实务的契合度
在信息技术发展的初期, 理论与实务往往差距较远。大多数学生从学校毕业后开始走进实务技能培训的课堂, 出现理论和实务的脱节, 财务专业表现的尤其明显。随着大数据时代及技术经济迅速发展的今天, 对数据的分析提出了更高的要求, 引导这些学生将计量经济学的内容运用到财务分析、预测领域, 加强了数据的深度分析, 这与信息化时代对数据的要求相适应, 缩小了理论与实务的差距。
(五) 促进各学科之间的融合
以往看似孤立的学科如财经、计算机、统计、法律等, 在大数据时代变的互相渗透、融合, 也同样促使高校教育理念发生变化, 需要培养综合性的人才满足现代社会的需求。如财务分析人员, 需要掌握各种信息化工具、专业技能、税收法律、统计、数学等各类学科, 才能满足企业的发展需要。