计量经济学攻略
如何自学学好计量经济学
如何自学学好计量经济学自学计量经济学要从矩阵运算开始学起，掌握最基本的矩阵变换法则，之后循序渐进。
下面店铺整理了自学计量经济学的方法，希望对你有所帮助!如何系统地自学计量经济学【1】自学的话不要读别人的课件和lecture notes。
读教科书才是正道!【2】不要同时读两本以上的教科书。
建议主读一本，另一本做比较。
把一本书读透比读很多本书有用得多得多!【3】选择有课后习题和附带应用，软件code，数据的教科书。
计量是一门实用的课程，你得动手做!【4】读英文原版!不管开始觉得多困难，坚持到后来就明白读翻译本是多么愚蠢了。
基于以上理由，我推荐你精读Wooldridge 的Introductory Econometrics: A Modern Approach。
如果你能把坚持花一年时间把这本书认真啃完，收获一定超过你想象!同时推荐Stock and Watson 的书作为比较和补充。
自学计量经济学该怎么做1.由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识(比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等)，我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。
推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》(个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本)。
2.有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。
入门教材有很多。
国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。
国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。
3.以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。
大二计量经济学知识点
大二计量经济学知识点计量经济学是经济学中一个重要的分支学科，它通过运用数理统计方法，对经济现象进行实证研究和分析，并建立经济模型以进行预测和政策评估。
大二阶段的计量经济学主要涉及以下几个知识点：一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究变量之间的关系。
在回归模型中，因变量与自变量之间的关系被建立为一个线性方程。
大二计量经济学课程中，学生需要了解简单线性回归、多元线性回归以及截断和截尾回归等基本概念和方法。
二、假设检验假设检验是计量经济学中常用的工具，用于判断经济理论假设的合理性。
该方法通过对统计数据进行推断，判断某一假设是否能在给定置信水平下被接受或拒绝。
大二计量经济学课程中，学生需要学习关于假设检验的基本概念、检验统计量的计算以及拒绝域的确定等内容。
三、时间序列分析时间序列分析是用于研究时间上相关数据的方法。
在计量经济学中，时间序列数据经常用于对宏观经济变量进行建模和预测。
在大二计量经济学中，学生需要了解平稳性、自相关性和单位根等基本概念，并学习相关的建模和预测方法，如移动平均法和ARIMA模型等。
四、面板数据分析面板数据分析是对个体观测数据和时间序列数据同时进行分析的方法。
面板数据能提供更多的信息和数据点，增强了计量分析的能力。
在大二计量经济学中，学生需要掌握面板数据模型的假设、估计方法以及面板数据的固定效应和随机效应等重要概念。
五、工具变量法工具变量法是用于解决内生性问题的一种方法。
当自变量与误差项存在内生性时，传统的最小二乘估计将失效。
大二计量经济学课程中，学生需要学习工具变量法的理论基础，了解如何构建工具变量以及如何使用工具变量法进行估计。
六、计量经济模型计量经济学基于经济理论，通过建立数学模型进行经济现象的度量和分析。
在大二阶段，学生需要学习和掌握一些常用的计量经济模型，如消费函数模型、投资函数模型、生产函数模型等。
总结起来，大二计量经济学知识点主要包括回归分析方法、假设检验、时间序列分析、面板数据分析、工具变量法以及计量经济模型等。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
计量经济学知识点、学习指导及框架图
EViews/Stata计量经济学入门：导论与第一、二章EViews/Stata操作知识点：介绍计量经济学的简史，为什么研究计量经济学，计量经济学的数据类型及因果关系；EViews与Stata操作入门。
学习指导：本部分的重点知识是：计量经济学的四种数据结构——横截面数据、时间序列数据、面板数据和混合数据；因果关系；对于四种数据结构的区别要清晰，本课程重点讲解横截面数据和面板数据的处理方法；而混合数据的处理方法与横截面数据相同，而对于考虑相关性的时间序列数据，可以在另开设一门课程来介绍。
因果关系是所有学科分析重要的内容。
但由于经济社会中各变量之间关系十分复杂，所以通常需要控制其他变量后再具体分析所关心自变量对于因变量的影响，而这正是计量经济学研究的重要的内容之一。
关于EViews与Stata的详细操作不是本课程的重点，可以不单独介绍，本课程将会在后续章节的应用例题中介绍与计量经济学密切相关的软件操作步骤。
第三章一元线性回归模型知识点：一元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、系数显著性检验和预测区间。
学习指导：本部分的重点知识是：模型的假设是确保模型可以估计和估计方法好坏的基础，所以要了解假设估计间的关系；最小二乘估计是计量经济学的最基本估计方法之一，所以要熟练掌握其求解过程和其估计量的统计性质；系数显著性检验是经济分析中的重要一环，要了解检验的步骤和意义；本章难点一是如何证明在本章假设下最小二乘估计量是最优的，对于要求较高的院校，可以介绍这里所使用的添项减项技巧，并指出证明的关键是使用线性无偏条件来证明交叉相乘项为0。
本章难点二是如何证明S2是方差的无偏估计量，这里证明的关键是注意到不同误差项之间的无关性对计算过程化简的重要性。
对于要求较低的院校也可以对证明做忽略处理，仅仅指出结论也是入门计量经济学的一种常见处理方法。
第四章多元线性回归模型知识点：多元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、决定系数与修正的决定系数、单系数与线性约束的检验、多重共线性的相关问题。
经济学考研计量经济学核心知识
经济学考研计量经济学核心知识计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数理统计方法和经济理论来分析经济现象和经济行为的关系。
在经济学考研中，计量经济学是必修内容之一，对于候选人们来说，掌握计量经济学的核心知识是非常重要的。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基本的方法之一。
其通过建立经济模型，通过样本数据对模型进行估计，并利用估计结果进行经济问题的预测和对经济政策的评估。
回归分析包括单元根检验、OLS估计、假设检验等内容。
1. 单元根检验单元根检验是回归分析中的一个重要步骤，用于检验一个时间序列是否具有平稳性。
常用的单元根检验方法有ADF检验、PP检验等。
2. OLS估计OLS估计是回归分析中最常用的估计方法，通过最小化残差平方和来估计模型中的参数。
需要注意的是，OLS估计的有效性需要满足一定的假设条件，如线性性、正态性、无多重共线性等。
3. 假设检验假设检验是回归分析中用于判断经济模型的显著性的方法。
常用的假设检验方法有t检验、F检验等。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的另一个重要内容，通过对时间序列数据的统计方法和经济理论进行结合，来评估经济现象和经济政策的影响。
时间序列分析包括平稳性检验、协整关系检验、Granger因果检验等内容。
1. 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析的首要步骤，用于判断一个时间序列是否具有平稳性。
常用的平稳性检验方法包括ADF检验、PP检验等。
2. 协整关系检验协整关系检验是时间序列分析中的一个重要内容，用于研究两个或多个非平稳时间序列之间的长期均衡关系。
常用的协整关系检验方法有Johansen检验、Engle-Granger检验等。
3. Granger因果检验Granger因果检验是时间序列分析中用于检验两个变量之间是否存在因果关系的方法。
通过引入滞后项对自变量进行延迟处理，然后进行假设检验，判断因果关系是否显著。
三、面板数据模型面板数据模型是计量经济学中用于分析横截面和时间序列数据的一种方法。
大三计量经济学知识点
大三计量经济学知识点计量经济学是经济学的一个重要分支，研究经济现象和经济关系的数量化方法。
在大三阶段，学生们需要掌握一些基本的计量经济学知识点，以提升对经济现象的理解和分析能力。
本文将介绍一些大三计量经济学的重要知识点。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基本的分析方法之一。
它用来研究因变量与自变量之间的关系，并通过建立数学模型来解释这种关系。
回归分析可分为简单线性回归和多元回归两种类型。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。
在进行回归分析时，需要通过最小二乘法来估计模型的系数。
最小二乘法是一种通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定模型参数的方法。
二、假设检验假设检验是计量经济学中用来检验经济理论假设是否成立的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验和F检验。
t检验用于检验一个变量的系数是否显著不等于零，而F检验用于检验整体回归模型的显著性。
在进行假设检验时，需设置原假设和备择假设。
原假设通常是认为变量的系数等于零，备择假设则是认为变量的系数不等于零。
通过计算统计量的值，我们可以根据其显著性水平来判断是否拒绝原假设。
三、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间序列数据的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的统计观测值。
时间序列分析包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。
趋势分析是用来研究数据中长期增长或减少的趋势。
常用的趋势分析方法有简单移动平均法和指数平滑法。
季节性分析则用来研究数据中按季度或按特定时间间隔的周期性变动。
周期性分析是用来研究数据中长期周期性波动的方法。
四、面板数据分析面板数据是指包含多个单位（如个人、公司或国家）和多个时间周期的数据集合。
面板数据分析是计量经济学中用来研究面板数据的方法。
面板数据分析可以区分固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设不同单位之间存在固定的差异，而随机效应模型则假设这些差异是随机的。
面板数据分析可以更好地控制了个体间和时间间的异质性，帮助我们更准确地估计变量之间的关系。
计量经济学学习方法：从入门到进阶
计量经济学学习方法：从入门到进阶首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是强奸数据。
本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了HAY ASHI那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。
开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。
古的书我读了两遍，现在早就扔了。
但现在依然常常翻阅WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。
学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。
―――书上后来那几章不懂也没关系。
数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。
什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。
忠告：1、别管R- square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。
不过对于GLS还是要有个认识。
2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。
3、这个阶段不要陷入公式推导。
4、如果你是初学者，不要指望把woo的书处处看懂，差不多就行了。
5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。
入门篇数学要求：矩阵，大样本理论稍微再难一点的统计学矩阵书很多，GREEN附录也可以（推荐Dhrymes --mathematics for econometrics,这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧）。
考研经济学计量经济学的重点复习
考研经济学计量经济学的重点复习计量经济学是经济学研究中的重要分支，通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析和预测。
对于考研经济学专业的学生来说，掌握计量经济学的核心概念和方法对于提高解题能力和研究能力至关重要。
本文将从历年考研试卷的出题特点出发，总结计量经济学的重点复习内容，助您顺利备考。
一、计量经济学基本概念1. 计量经济学的定义和基本内容- 计量经济学的定义- 计量经济学的研究对象和特点- 计量经济学的基本方法和步骤2. 经济数据的类型和基本统计概念- 定量数据和定性数据- 总体和样本的概念- 统计量和参数的区别与联系3. 计量经济学的基本假设和模型- 随机性假设和确定性假设- 线性回归模型的假设和表达式- 经济学假设与计量经济模型的关系二、简单线性回归模型1. 简单线性回归模型的基本原理- 变量关系的线性假设- 残差项和估计项的定义及意义- 最小二乘估计法的推导和求解2. 简单线性回归模型的假设检验- 相关系数和回归系数的显著性检验 - 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 简单线性回归模型的统计推断- 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论三、多元线性回归模型1. 多元线性回归模型的基本原理- 多元回归模型的定义和表示- 模型的估计和解释- 多重共线性问题及处理方法2. 多元线性回归模型的假设检验 - 回归系数的显著性检验- 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 多元线性回归模型的统计推断 - 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论四、计量经济学的拓展内容1. 异方差问题和加权最小二乘估计 - 异方差性的检验和处理方法- 加权最小二乘法的原理和应用2. 非线性回归模型- 非线性回归模型的基本形式- 参数估计和统计推断方法- 模型的应用与分析3. 模型诊断和残差分析- 残差的定义和性质- 异常观测值和影响观测值的识别方法- 模型诊断和改进的常用方法总结：通过对历年考研试卷的分析可以看出，计量经济学在考研经济学专业中的分量较大。
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我学习了半年的计量经济学，我的起点是零，现在也是略有小成吧。
我想如果你想学好计量经济学，根据我的心得，我想应该做到以下几点吧：
第一、我觉得应该好好看看概率论与数理统计部分，因为计量的好多知识，与这部分有关，如果你有那部分还不太熟悉，应该尽量补牢。
第二，就是选一本教材，比较主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的书。
我看的是前者的。
感觉前者的书写的还是挺通俗易懂的，一些例子还是挺典型的。
很适合初学者自学或者跟着老师学习
第三、就是计量和实践是紧密不分的，所以在学习过程中最好做一下题，尤其是课后题。
第四、就是学会一到两种统计学软件，比如SPSS等
如果打好基础的话，想象高级方向学习，可以学习时间序列的知识。
总之，计量经济学是一门实用的学科，有时候不必深究为什么这样。
就像你只要知道1+1=2就行了，不必追问1+1为什么等于2
看下高铁梅、张晓峒、李子奈的书。
他们编的还是不错的。
个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。
古的书我读了两遍，现在早就扔了。
但现在依然常常翻阅
WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。
学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。
―――书上后来那几章不懂也没关系。
数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。
什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。
本人数学稀烂，理解力和记忆力又不好，所以对于学习计量经济学很是吃力，经过半年把书狂啃，终于有点进步，感觉有点进步，回过头来看自己的学习之路，感到有好多地方走弯路了。
现把自己学习的经验传上来，以供初学者分享。
第一，不要开始去就看国外的计量经济学，看国内的。
国外的教材基本上都是难以短时间看完的大部头书籍，看完要很长时间，无论拿着还是看在眼里都是压力。
而且对于翻译过来的东西，不一定翻译
的都对。
要看国内的书，看国内一些相对比较出名的计量学者写的是书，这里推荐两本，一本书是南开大学张小峒变得计量经济学基础，一是复旦大学谢编的，还有北大原ccer有个叫黄什么的老师编的计量经济学，还有一本比较薄的时间序列分析，不过不是人大王燕编写的那本，都很薄，看着都非常舒服，可以短时间看完，我个人刚开始学习计量经济学的时候，看南开大学编写的那本，看了好几遍，关于清华李子奈编写的计量经济学，个人没有看，以为刚开始学的时候，是拿着他的书学的，发现他用了矩阵的东西，加深了理解难度，而来发现有些地方解释的不清楚，不如南开编写的（个人认为）我推荐的几本书，对于南开的可以看个两三遍，然后再看一本时间序列分析，不看魏武雄编写的，那本太厚，随便到图书馆找一本，我个人看的是潘红宇编的，感觉比人大编的简单了些。
看完这些后，再飞快的吧ccer那个叫黄。
想起来了，叫黄小敏老师编的计量经济学入门看一遍，那本书个人认为变得非常好，非常简洁。
看完这些书之后，再看高一级的，如写谢识予编写的高级计量和高铁梅编写计量经济分析方法与建模，或者格林的那本。
个人认为高铁梅编的那一本不好，也许书如其名吧机灵经济分析方法与建模，而没有叫计量经济学教材呢？这本书编写的有拼凑的感觉，很不好，但可以参考。
本人看的是谢编写的，不是很厚，看着挺舒服。
李子奈和叶啊忠编写的高级计量因个人水平有限，看得很痛苦。
看了两天不看了。
重新换书再看。
在刚开始看书学习的过程中，不要过于纠缠于一个问题，把初级教材多看几遍，有些东西就慢慢理解了。
第二，看完初级教材后，用两天时间捣鼓下计量软件，做到学以致用。
本人没有在学习计量的时候，学完一章，就用下计量软件，觉得那样浪费时间，不如集中学习软件有效。
学习软件时候不要去就学习高级的计量软件如sas和matlab等，要从容易上手学习。
我是从eviews 入手。
每天都捣鼓个把小时，不出半个月或20天，eviews就可以上手应用了。