为什么学了计量经济学还要学数理经济学

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。

数量经济学的主要是要用数学形式（方程式）表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性。

1.数理经济学是学习计量经济学的基础

计量经济学研究的大都是随机关系，也就是非确定性关系；而数理经济学研究的主要是非随机关系，也就是确定性关系（函数关系）。二者的联系是：确定性关系+随机误差项u=非确定性关系（随机关系）。数量经济学是数学和经济学的交叉学科，它是学习计量经济学的基础。

实际上，计量经济学与经济数据有关、它主要利用数理经济统计等方法对经济现象进行实证分析，它把数理统计应用于经济数据，以使数理经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于数理经济学,计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。数理经济学则是把数学应用与理论分析，计量经济学有较明确范围的计量分析方法，而数理经济学利用的数学方法则涉及数学的许多分支：微积分学、线性代数、数学规划、微分方程、概率论、控制理论、泛函分析、测度论、拓扑学等。数理经济学是运用数学方法对经济学理论进行陈述和研究的一个分支学科。

如前所示，计量经济学的主要兴趣在于经济理论的经验验证。我们将看到，计量经济学家常常使用数理经济学家所提出的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合经验检验的形式。这种从数学方程式到计量经济方程式的转换需要有许多的创造性和实际技巧。

2.数理经济学是对宏观经济学的发展

计量经济学的基本方法是静态的统计回归，而数理经济学则将静态演进到动态均衡分析。

在70年代经济滞胀时期，以凯恩斯主义为基础的经济计量模型得预测性和解释力崩溃了，它们的表现很令人失望，原因在于模型中控制结构方程的参数发生了变化。于是这种局面使经济计量模型的建立者面临多元困境，因为本质上它的任务是从他认为描述了经济稳定结构的时间序列数据和回归分析中得出系数值，事实上模拟操作的目的，在于参照不变参数来比较可供选择的政策措施，然而，这种理论受到理性预期理论的挑战，因为它认为政策制度的改变会改变个人对政策的反应方式，同时改变了的反应方式又与基础参数的改变结合一起。给那些对应于政策制度并非不变的系数强加一个系数值，使很多早期的的经济计量模拟变得无效。这种深刻的洞察就所谓的卢卡斯批判，它是理性预期革命理论较为持久的贡献之一。他改变了此前由凯恩斯主义经济学一统天下的宏观经济学理论的基础，提出宏观经济模型应该具有微观基础。

当今学界，数学在现代经济理论中的应用越来越广泛，一方面运用数学方法研究的理论领域还在扩大；另一方面，对前人研究过的问题还不断运用更深奥的数学方法进行更深入的探讨。20世纪60年代以后，数学方法的运用几乎遍及经济学的每个领域。

我们学习利用数学方法研究经济问题，有利于发现经济问题的实质，指明经济问题的发展、变化的趋势。因为如今研究经济问题时，进行数学分析已经是不可或缺的方面，任何脱离了数学的经济问题分析都会被认为是不可靠的。将数理经济学学好不仅是对计量经济学的补充，更是升华，为以后进一步学习深造奠定坚实基础。