计量心得
计量员心得总结范文
时光荏苒，转眼间我在计量员这个岗位上已经工作了数年。
这段时间里，我从一个对计量工作一无所知的新手，逐渐成长为一名能够熟练掌握计量技术的计量员。
以下是我对这段时间工作的心得与体会。
首先，我深刻认识到计量工作的重要性。
计量作为一门科学，贯穿于生产、科研、质量检测等各个领域。
作为一名计量员，我深知自己肩负着保障产品质量、提高生产效率、促进科技进步的重要使命。
在日常工作中，我始终以严谨的态度对待每一项计量任务，力求为用户提供准确、可靠的计量数据。
其次，我学会了如何掌握计量技术。
在入职初期，我对计量设备、计量方法一无所知。
为了尽快适应工作，我利用业余时间学习相关知识，向有经验的同事请教。
通过不断的学习和实践，我逐渐掌握了计量设备的操作方法、计量原理以及数据处理技术。
现在，我能够熟练运用各种计量仪器，完成各类计量任务。
再次，我明白了团队合作的重要性。
计量工作往往需要多人协作完成，这就要求我们具备良好的沟通和协作能力。
在日常工作中，我始终与同事们保持密切联系，共同解决工作中遇到的问题。
通过团队合作，我们不仅提高了工作效率，还培养出了深厚的友谊。
此外，我还意识到自身不足之处。
在计量工作中，我发现自己对某些计量理论和技术还不够熟悉，需要不断加强学习。
同时，我也认识到自己在处理复杂问题时，有时缺乏应变能力。
为了弥补这些不足，我积极参加各类培训，努力提高自己的综合素质。
最后，我想谈谈对计量工作的感悟。
计量工作看似枯燥乏味，实则充满挑战。
在这个过程中，我体会到了严谨、务实、创新的工作精神。
正是这种精神，让我在工作中不断成长，为实现我国计量事业的发展贡献自己的一份力量。
总之，作为一名计量员，我深知自己肩负的责任重大。
在今后的工作中，我将继续努力学习，提高自己的业务水平，为我国计量事业的发展贡献自己的一份力量。
同时，我也将不断总结经验，为同事们提供帮助，共同推动我国计量事业的发展。
计量操作培训心得体会范文
时光荏苒，转眼间我参加了公司举办的计量操作培训已经接近尾声。
在这段时间里，我深刻体会到了计量操作的重要性和严谨性，同时也收获了许多宝贵的知识和实践经验。
以下是我对这次培训的心得体会。
首先，通过这次培训，我对计量操作的基本原理和操作流程有了更为全面和深入的了解。
计量是科学研究和工业生产中不可或缺的一环，它关乎产品的质量、生产效率以及企业的经济效益。
在培训中，我们学习了计量仪器的种类、工作原理、校准方法和维护保养等方面的知识，这些知识为我今后的工作打下了坚实的基础。
其次，培训过程中的实操环节让我受益匪浅。
在实际操作中，我学会了如何正确使用各种计量仪器，如天平、量筒、温度计等。
这些仪器的操作看似简单，实则需要严谨的态度和熟练的技巧。
在培训老师的耐心指导下，我逐渐掌握了仪器的使用方法，并在实践中不断提高自己的操作技能。
在培训过程中，我还深刻认识到了计量操作中的注意事项。
首先，要确保计量仪器的准确性，定期进行校准和维护；其次，操作过程中要严格按照规程进行，避免因操作失误导致数据失真；最后，要具备良好的安全意识，确保操作过程中的人身和设备安全。
此外，这次培训还让我认识到了团队协作的重要性。
在计量工作中，往往需要多人协同完成，因此，如何与团队成员高效沟通、共同解决问题显得尤为重要。
在培训中，我们通过分组讨论、角色扮演等形式，锻炼了团队协作能力，也为今后的工作积累了宝贵的经验。
以下是我对这次培训的几点总结：1. 认真学习计量操作知识，提高自身技能水平；2. 严谨对待每一次操作，确保数据的准确性和可靠性；3. 注重团队协作，提高团队整体执行力；4. 增强安全意识，确保操作过程中的安全。
总之，这次计量操作培训让我受益匪浅。
在今后的工作中，我将继续努力学习，不断提高自己的专业素养，为公司的发展贡献自己的力量。
同时，我也将珍惜这次培训的机会，与同事们共同进步，为实现公司的战略目标而努力。
最后，我要感谢公司为我们提供了这次宝贵的培训机会，感谢培训老师的辛勤付出，也感谢同事们的支持与帮助。
2024年学习计量经济学心得体会五篇
学习计量经济学心得体会五篇学习计量经济学心得体会1计量经济学是一门将经济学理论和统计学方法相结合的学科，旨在提供一种有效的工具来分析和预测经济现象。
在学习计量经济学之后，我有以下几点心得体会：1.理解经济学与统计学之间的关系至关重要。
在学习过程中，我深刻地理解到，经济学是研究资源的配置和效率的学科，而统计学则是提供了一种强大的工具，用于对经济现象进行定量的分析和预测。
2.学习EViews的使用，我学会了如何处理数据、进行统计分析和估计模型。
这个过程需要用到很多公式和函数，比如OLS、ARMA等。
3.学习的过程中，我遇到了一些困难，比如数据的收集和处理，公式的理解和运用等。
但是通过反复的实践和探索，我逐渐克服了这些困难，并从中收获了很多。
4.在学习过程中，我意识到团队合作的重要性。
与同学们一起完成项目，互相学习和交流，让我更好地掌握了知识。
总的来说，计量经济学的学习过程不仅让我掌握了很多统计学方法，还帮助我更好地理解经济学原理，并且提高了我的数据分析能力。
我会将所学知识应用到未来的学习和工作中，并期待继续深入学习和探索。
学习计量经济学心得体会2在探索计量经济学世界里，我经历了一场无比丰富的知识之旅。
作为一门科学，计量经济学以实证性研究为特点，将理论与实际应用相结合，为我们提供了一种理解经济现象和政策效果的有效方法。
我开始时，对计量经济学的理解仅限于一些基本概念和理论，如回归分析、参数估计等。
然而，随着我深入学习，我逐渐认识到，计量经济学不仅仅是理论，更是一种工具，可以帮助我们分析、预测和解决现实世界中的经济问题。
我特别喜欢学习计量经济学的方法和模型，如OLS回归分析，它是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们探索变量之间的关系，并给出相关假设。
而Tobit模型则教会了我如何处理具有截断数据的统计问题。
此外，我也学习了GMM(广义矩估计)和IV(工具变量)等高级技术，这些技术对于处理复杂数据和模型设定问题非常有帮助。
2024年计量工作心得体会（三篇）
2024年计量工作心得体会（____字）2024年，我作为一个计量工作人员，参与了大量的计量工作，积累了丰富的经验和体会。
在这一年的工作中，我收获了很多，也遇到了不少挑战。
回顾这一年的计量工作，我总结了一些心得和体会，希望能对后来的工作有所帮助。
首先，切实提高自身专业素养是计量工作的基础。
计量工作是一项非常专业的工作，要想做好这项工作，必须具备扎实的专业知识和技能。
因此，我在这一年的工作中注重学习和提升自己的专业素养。
我不断深入学习计量理论和方法，了解最新的计量技术和标准，掌握计量设备的使用和维护技能。
同时，我还注重与同行的交流和学习，通过参加学术会议和培训班，不断丰富自己的知识和经验。
通过这些努力，我不仅提高了自己的专业水平，也增强了对计量工作的自信和热情。
其次，加强团队合作是提高计量工作效率的关键。
在计量工作中，团队合作是非常重要的。
一项计量工作往往需要多个人员的协同配合才能完成，因此，良好的团队合作能够提高工作效率和质量。
在这一年的工作中，我和我的团队成员共同努力，相互支持和配合，充分发挥各自的专长和优势，共同完成了许多计量任务。
在团队合作中，我学会了倾听和尊重他人的意见，学会了协调和沟通，学会了有效地分工和协作。
通过这些实践，我深刻体会到团队合作的重要性，也认识到团队合作是提高计量工作效率的关键。
再次，注重数据质量和技术创新是提高计量工作水平的必要条件。
计量工作的核心是保证数据的准确性和可靠性。
因此，在计量工作中，我们必须始终把数据质量放在首位，严格按照计量标准和规范进行操作，确保数据的真实性和有效性。
同时，随着科技的不断发展，计量技术也在不断创新。
作为计量工作人员，我们要不断学习和掌握新的计量方法和技术，保持技术的更新和创新。
在这一年的工作中，我积极关注和学习新的计量技术，尝试将其应用到实际工作中，取得了一些新的成果。
我发现，技术创新不仅能提高计量工作效率，也能提高计量结果的准确性和可靠性。
2024年计量经济学学习心得范本(3篇)
2024年计量经济学学习心得范本在计量经济学的学习过程中，我通过课堂学习、实践操作和参与讨论等方式逐渐领悟到了计量经济学在经济研究中的重要性和实用性。
本文将围绕我的学习心得进行分享，主要涵盖了计量经济学的基本概念、模型构建和实证分析三个方面。
首先，在学习计量经济学的初期，我对基本概念的理解起着重要的作用。
课程中详细介绍了诸如变量、模型、假设、因果关系等概念的含义和应用。
通过对这些概念的学习和掌握，我逐渐了解了计量经济学的研究领域和方法。
特别是在面对大量经济数据时，变量的选择和模型的构建显得至关重要。
我学会了如何对变量进行合理的选择和分类，并通过建立适当的经济模型来描述真实世界中的经济现象。
同时，我也认识到了在实际研究中，概念的准确性和清晰性对于结果的解释和推导具有重要意义。
只有在具备清晰而准确的理论基础上，才能进行合理的实证分析。
其次，在计量经济学中，模型的构建是一个至关重要的环节。
模型的建立既要能够准确描述经济现象，又要具有实用性。
在学习过程中，我通过案例分析和实践操作，逐步熟悉了模型构建的方法和技巧。
在模型构建中，我了解到变量的选择和功能形式的设定对结果的解读和推导具有重要影响。
合理选择变量需要充分考虑经济理论和实证分析的需要，确保变量之间的相关性和解释性。
同时，我也了解到模型的功能形式是模型构建中的关键环节，其选择应该基于对经济现象的了解和经验研究的依据。
在实践操作中，我结合具体的经济问题进行了模型构建，增强了自己对模型构建的理解和技能。
最后，在计量经济学的学习中，实证分析是巩固理论知识的重要手段。
实证分析通过对已有数据的统计处理和回归分析来验证经济理论和模型的有效性。
通过实证分析，我不仅学会了如何使用计量经济学软件（如Stata、Eviews等），还能够合理解读统计结果和提出合理的政策建议。
在实证分析中，对数据的选择和处理显得至关重要。
数据的可靠性和合理性对结果的准确性和解释性起着重要的作用。
实用文_计量员学习心得体会总结5篇
计量员学习心得体会总结5篇计量员学习心得体会总结1感谢公司给我这次宝贵的机会，让我有幸参加了____计量研究院的计量员培训。
为了进一步提高计量仪器仪表的管理水平和增强自身的技能，我认真的进行了学习。
这次培训学习为期二十一天，在这期间我们理论学习了《计量基础知识》、《测量不确定度》、《热工基础知识》还进行了实操训练如《一般压力表》和《工业用廉金属热电偶》等。
为了使这次培训更加实用，先按照计量器具的检定证书和使用要求，严格检查计量器具，再按操作步骤分步进行，如操作中出现错误，必须现场指出，并立即纠正。
一、培训收获：计量基础学习了计量的定义、分类、特点，相关法律法规和规章，计量标准，计量检定，国际单位制，误差术语及基本概念，测量误差的计算基础，数据处理。
? 测量不确定度学习了1、评定测量不确定度用到的相关术语如：真值、量值、量纲、偏差、相对误差、随机误差、系统误差、修正值、修正因子、置信概率、包含因子、扩展不确定度、标准不确定度、合成标准不确定度……等。
2、测量不确定基础知识。
3、测量不确定度的评定程序。
4、列举了测量不确定评定实例等。
热工基础知识学习了温度的基本知识如温度、温标的介绍等，热电阻、热电偶的测温原理及结构，介绍了实际中常用的热电阻热电偶等。
一般压力表检定规程的学习及实际操作，主要从以下八方面进行了学习：1、检定范围2、工作原理3、计量性能要求4、通用技术5、检定条件6、检定项目和检定方法7、其他压力表的附加检定8、检定结果处理和检定周期。
在学习理论知识的同时在指导老师的带领下我们进行了实际操作并对学习结果做了考核。
工业用廉金属热电偶检定规程的学习，本规程适用于长度不小于750mm的新制造和使用中的分度号为K的镍铬-镍硅热电偶、分度号为N 的镍铬-镍硅热电偶、分度号为E 镍铬-铜镍热电偶、分度号为J的铁-铜镍热电偶（以下分别简称K、N、E、J、X型热电偶）在-40-1300℃范为内的检定。
计量员工作心得体会
首先，严谨的态度是做好计量工作的基础。
计量工作涉及的数据和结果直接影响着项目的成本、质量和进度，因此，我们必须始终保持严谨的工作态度。
在计量过程中，我严格要求自己，对每一个数据都进行仔细核对，确保数据的准确性。
同时，遇到疑问时，我会及时请教同事或查阅相关资料，确保工作的顺利进行。
其次，熟悉相关法律法规和标准是计量员必备的能力。
我国对计量工作有着严格的规定，作为一名计量员，我们要熟悉《计量法》、《计量器具检定规程》等相关法律法规，以及各类工程、产品的计量标准。
在实际工作中，我们要根据项目特点和需求，选择合适的计量方法和器具，确保计量结果的合规性。
再次，提高自己的业务技能是计量员不断进步的关键。
随着科技的发展，计量技术也在不断创新。
作为一名计量员，我们要不断学习新知识、新技术，提高自己的业务技能。
例如，学习新型计量器具的使用方法、掌握先进的计量数据处理软件等。
这样，我们才能在日益激烈的竞争中保持优势。
此外，团队协作精神对于计量员来说尤为重要。
在计量工作中，我们常常需要与其他部门或单位进行沟通、协作。
这就要求我们具备良好的沟通能力和团队协作精神。
在实际工作中，我会主动与其他同事交流，分享经验，共同解决遇到的问题。
同时，我也会积极参与团队活动，增进同事间的感情，为团队的整体发展贡献力量。
最后，关注细节是提高计量工作质量的重要途径。
在计量过程中，细节决定成败。
我们要时刻关注细节，对每一个环节进行严格把控。
例如，在计量器具的使用过程中，要注意校准、保养和清洁；在数据记录和分析过程中，要注意数据的准确性和完整性等。
总之，作为一名计量员，我要始终保持严谨的工作态度，不断提高自己的业务技能和团队协作能力，关注细节，为我国计量事业的发展贡献自己的力量。
以下是我在工作中的一些具体体会：1. 做好工程量的台账，确保数据的准确性，为项目进度款的拨付提供依据。
2. 熟悉施工现场，把握工程进度，确保计量工作的及时性。
3. 做好计量台账，防止计量漏项，为进度计划报表提供支持。
计量工作心得体会范本
计量工作心得体会范本一、前言计量工作是一项重要的技术工作，对于确保产品质量、保障市场秩序和促进经济发展具有重要意义。
本文通过总结和归纳个人在计量工作中的经验和体会，分享给广大从事或感兴趣的人士，以期能够发现和改进自身的工作方式和方法。
二、工作态度与责任意识1. 专注与细心计量工作要求精确和准确，因此工作时必须保持专注和细心的态度。
不论是进行校准、检测还是采样，都不能有任何马虎和大意，以确保测试的结果真实可靠。
2. 严谨与严格计量是一门严谨的科学，在工作中必须严格执行规定的操作流程和标准。
不能因为工作繁忙或其他原因，而忽视规程要求和程序细节，否则就会影响到计量结果的准确性和可靠性。
3. 征询与沟通计量工作中，往往要与其他部门或单位进行合作，例如与质检部门、生产部门等。
在这个过程中，需要主动与他人征询意见，共同思考解决方案，以提高工作效率和质量。
4. 责任与奉献作为一名计量工作者，要时刻保持责任感和奉献精神。
计量工作涉及到产品质量和安全等方面，因此我们必须严把关，确保每一个工作环节都符合相关的规定和要求。
三、团队合作与交流1.扁平化组织管理在计量工作中，团队的合作和协作至关重要。
要营造一种平等、尊重和信任的工作氛围，让每个人都能够积极参与和发言，以达到优化团队绩效的目标。
2.团队分工与协作计量工作涉及到多个环节和岗位，例如校准、检测、数据分析等。
要合理分工，充分发挥每个人的专长和优势，及时沟通和协调工作进度，以确保整个团队的工作顺利进行。
3.信息共享与反馈计量工作中，信息的共享和反馈是必不可少的。
无论是内部的工作进展还是外部的行业动态，都应及时传达给团队成员，以提高工作的效率和质量。
4.经验分享与学习计量工作是一个不断学习和提升的过程，要时刻保持谦虚和好奇的心态，与他人分享自己的经验和体会，同时也要虚心向他人学习，以便能够更好地完成自身的工作和职责。
四、问题处理与改进1.问题识别与分析在计量工作中，经常会遇到各种问题和挑战，例如测试数据异常、设备故障等。
计量比对心得(精品3篇)
计量比对心得(精品3篇)计量比对心得篇1以下是一份计量比对心得，具体内容如下：---首先，进行计量比对是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地了解数据的准确性和可靠性。
在进行比对时，我们需要考虑以下几个方面：1.方法和过程：在进行比对时，我们需要采用适当的方法和过程。
例如，我们可以通过比较两组数据的平均值、标准差、方差等指标来评估它们的相似性和差异性。
2.样本选择：样本的选择也会对比对结果产生影响。
我们需要选择具有代表性的样本，以确保比对结果的准确性。
3.误差分析：在进行比对时，我们可能会遇到误差。
我们需要对误差进行分析，以确定误差的大小和****。
总的来说，进行计量比对需要我们采用适当的方法和过程，选择具有代表性的样本，并对误差进行分析。
只有这样，我们才能得到准确可靠的数据。
计量比对心得篇2以下是一份关于计量比对的心得体会：在进行计量比对的过程中，我们不仅需要了解各自的计量方法，还需要深入探讨比对结果的可靠性，找出产生误差的原因，并通过误差分析来改进我们的测量方法，以达到提高测量准确度的目的。
经过一系列的对比分析，我们可以发现，两种测量方法在一定的条件下，会存在一定的误差，因此，我们需要对误差进行有效的分析，从而确定哪种方法更准确，最终实现提高测量准确度的目的。
计量比对心得篇3在过去的一段时间里，我对两种不同的计量方法进行了深入的研究和比较。
这两种方法在处理数据、结果分析和应用领域上有明显的差异。
在此，我将分享我的学习心得。
首先，对于数据处理的复杂度，一种方法在处理大量数据时表现出优秀的性能。
它采用了分布式计算和高效的算法，能够在短时间内完成大规模数据的分析。
而另一种方法则更注重数据的实时性。
它采用了流处理技术，可以在数据流入的同时进行实时分析，但可能无法处理超大规模的数据。
在结果分析方面，第一种方法提供了详细的报告和预测模型，帮助用户更好地理解数据。
而第二种方法则更侧重于实时监测和警报。
当数据出现异常时，它可以发出警报并给出相应的处理建议。
2024年计量工作心得体会例文(2篇)
2024年计量工作心得体会例文计量工作是一项重要的工作，它与人们的日常生活和生产活动密切相关。
作为一名从事计量工作多年的人，我认为有以下几点心得体会。
首先，计量工作要具备专业的知识和技能。
计量工作涉及到物理学、数学、工程学等多个学科的知识，需要对测量原理、仪器设备的使用和维护等方面有深刻的理解。
同时，需要具备一定的实践经验和技能，能够熟练操作各种测量仪器并准确地进行数据处理和分析。
专业的知识和技能是计量工作的基础，只有具备了这些基础，才能保证测量结果的准确性和可靠性。
其次，计量工作需要严谨的态度和精益求精的精神。
在计量工作中，任何一个环节的疏忽和纰漏都可能导致测量结果的误差，甚至给人们的生活和生产带来严重的影响。
因此，计量工作必须以严谨的态度对待，做到每一个操作都要认真细致，不能有丝毫马虎和草率。
同时，计量工作需要不断追求技术的进步和创新，不断提高测量方法和技术手段的准确性和效率，以满足人们对精密测量的需求。
再次，计量工作需要良好的沟通和团队合作能力。
计量工作往往需要与其他领域的专家、技术人员以及用户进行沟通和合作。
比如，在进行复杂的测试和校准工作时，需要与仪器设备的制造商和维修人员进行密切的合作；在进行大型项目的测量工作时，需要与项目组成员和施工人员进行紧密的配合。
只有通过良好的沟通和团队合作，才能确保计量工作的顺利进行和取得良好的结果。
最后，计量工作需要持续学习和自我提升。
计量是一门发展迅速的技术，新的仪器设备、测量方法和标准不断涌现，需要不断学习和了解最新的技术动态和发展趋势。
同时，计量工作也需要与时俱进，不断提高自己的技能和能力，才能适应不同领域、不同行业的需求。
因此，作为一名从事计量工作的人，应该保持对新知识和新技术的敏感性，积极主动地学习和探索，不断提升自己的专业水平和能力。
总之，计量工作是一项需要专业知识和技能的工作，需要严谨的态度和精益求精的精神，需要良好的沟通和团队合作能力，同时也需要持续学习和自我提升。
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心得一：计量的整体分析框架（横截面or面板）
计量中，最为关键也是最为常见的是MLR，而要能够进行一个合理的MLR，必须存在一些假定（CLM）：
（a）线性于参数；
（b）存在一个来自于总体的随机抽样；
（c）解释变量存在样本变异，并且一个解释变量不能被其它变量线性表出；
（d）零条件均值；
（e）随机干扰项是同方差的；
（f）随机干扰项是服从正态分布的。
只有在六个条件同时得到满足时，MLR得出的参数估计值才是无偏的，并且可以根据所报告的标准误进行t以及F推断。
（a）-（d）保证估计的参数是无偏的，（e）只是简化参数估计值的方差计算公式，这样为stata、eviews等程序估计的标准误提供了统一的公式，（f）是为了进行假设检验时，能够进行t和F统计推断。
一个MLR估计结果，究竟能否值得我们相信，主要看这些假定能否满足，计量的发展也就体现在对这些假定是否成立的检验以及所采取的措施。
以上假定不满足会分别产生如下问题：
（1）函数形式误设问题；
（2）样本选择问题；
（3）多重共线性问题；
（4）内生性问题；
（5）异方差问题；
（6）统计推断问题。
对于这些问题的解决，构成了计量先进技术的主流。
对于问题（6），大样本一般可以保证随机干扰项服从近似正态性，从而样本容量的增加可以解决问题（6）；对于问题（3），是其中最容易引起混乱的问题，很多人对于多重共线性给予了太多的关注，其实只要核心解释变量与其它控制变量的相关性不严重时，这样的问题就不成问题；对于异方差问题，运用WLS 可以解决，不过，更为简便的是报告稳健标准误，从而问题（5）也很容易解决。
真正的技术性就体现在（1）、（2）与（4）问题中，解决函数形式的误设问题，极其复杂而又很难操作，所以一般的经验研究中都刻意回避这个问题，所以只剩下样本选择问题和内生性问题，“南开帮”（呵呵）目前的高水平计量论文中，就是对这两个问题进行一些让人较为接受的解决方法！
所以，要想做一篇值得推敲的计量论文，对于这些MLR所存在的问题进行说明与解释，必然会令读者耳目一新！这也是横截面数据or面板数据做MLR分析时的整体计量框架，不能不给予重视！
心得二：计量的整体分析框架（时间序列）
时间序列数据就是指一个样本的相关一系列变量在同一时间维度下的抽样，根据得到的变量在时间序列内的实现就可以检验相关的经济理论。
时间序列由于其抽样的特殊性而与横截面存在较大差异，尽管时间序列的分析相对复杂，但是其技术性远远不及横截面数据，所以时间序列相对较为简单，分析的过程也较为单一。
得到一个时间序列的实现，检验其背后的经济理论，无疑仍然需要运用MLR做回归检验，但是一个可信的结果需要以下CLM假定：
（a）线性于参数；
（b）无完全共线性；
（c）严格外生性；
（d）同方差；
（e）无序列相关；
（f）误差服从正态分布。
如果以上六项假定满足，那么时间序列直接运用OLS估计MLR得出的结果一定是无偏的，并且可以根据t和F进行相应的统计显著性推断（无论样本的时期数是多少，但至少要超过待估参数的个数）。
可惜，由于时间序列的特殊性，以上六条中一些假定很难满足，一些情况下是确定不满足的，比如包含因变量的滞后项时，严格外生性一定不满足。
所以要想得到时间序列数据的参数无偏估计量在很多情况下是不现实的，所以需要估计一致估计量。
一致估计量需要大样本带来的渐进确定性，对于假定（f），大样本可以直接给予解决，故此假定（f）在大样本下可以直接忽略。
为了放松其它5条假定而得到大样本下的一致估计量，由于时间序列的特殊性，需要包含其他一些假定，最终仍然是以下5条假定就可以得到大样本容量下的一致估计量：
（a‘）线性于参数，并且样本实现的每一个变量是平稳及弱相关的；
（b'）无完全共线性；
（c‘）同期外生性；
（d’）同期同方差；
（e‘）无序列相关。
由此可以看出，最大的变化在于第三条，即由严格外生性假定大大弱化到同期外生性，但是包含了变量序列是平稳且弱相关的不同条件。
以上五条如果满足，就可以运用OLS在大样本下直接估计MLR而得到一致估计量，所以需要对于这5条进行检验是时间序列中必须包含的部分。
对于变量平稳性检验，其实很难实现，一般只能够通过变量在时t中是否是同分布来检验不平稳（包含趋势以及季节性的变量一定不平稳），但是一般对于平稳性不给予过多的重视，只有在明显不平稳时才进行相关的处理，如除趋势以及除季节性；对于变量序列的弱相关检验，其实就是检验单位根过程，通过差分等变换就可以解决这方面；
完全共线性依然不成问题；
同期外生性大大弱化了严格外生性，如果连同期外生性都不满足的话，就是常说的内生性问题，这样的问题解决办法一直以来没有通法；
异方差问题解决依然同横截面，可以运用WLS或者直接用OLS估计并报告异方差-稳健标准误（但要在无序列相关时对于异方差的解决才有效）；
时间序列中，序列相关问题要比异方差问题更加重要，对于序列相关的检验，DW可以进行相应的检验，尽管存在一些问题。
对于序列相关的修正，FLGS在严格外生性假定下是一种好办法，可以如前介绍，严格外生性是一种极其强的假定而一般很难满足，所以FGLS得出的估计结果可能极具误导性。
方便的做法是直接使用OLS估计并报告序列相关-稳健标准误（在报告了序列相关-稳健保准误后，对于各种形式的异方差也会保持稳健）。
所以，时间序列的研究中，以上问题的分析与表述是计量的整体框架！
心得三：计量内生性问题
作一篇计量论文，有两件事情是必须考虑的，其一是估计结果尽可能具有一致性，其二是估计结果可以根据t和F来进行统计推断。
影响第二个问题的因素有异方差和序列相关，虽然WLS可以解决，但是在用OLS估计时报告稳健标准误就可以进行推断，所以这个问题很好解决；导致估计结果不是一致的原因就是内生性，亦即解释变量与无法观测的其它因素相关导致估计结果存在偏误，理论上用IV或者2LSL可以解决这个问题，但是这需要寻找一个
合理的工具变量，不过很多时候工具变量的寻找并不比解决内生性问题要容易。
很多人会说运用面板数据就可以解决内生性问题，其实这种说法是不全面的，面板数据做固定效应分析时，可以解决解释变量与不随时间而变化的无法观测因素的相关性，而不能解决解释变量与随时间而变化的无法观测因素的相关性，亦即只能部分地解决内生性问题。
那么关于内生性问题，究竟能否完全解决呢？其实，很多时候这个问题并不是很必要，因为我们只是估计解释变量对因变量的大致偏误方向，而无需准确预计偏误大小，即使费尽周折进行内生性分析后，得出了一个仅数据大小不同，可正负号一致的结果，而且对内生性所做的努力也未必一定得到认可，故可以放弃对内生性问题的考虑！特别是检验因果关系时，很多时间如果考虑内生性问题，将使得估计结果失去意义，比如检验香烟消费税对香烟需求的影响，税通过影响香烟价格而影响需求的，如果为了避免内生性，在计量方程中包括价格的话，那么香烟税的系数就代表在香烟价格保持不变的情况下，香烟税对香烟需求的影响，很显然这样的估计结果是毫无意义的！
我们主要是关注核心解释变量对因变量的影响作用的方向，即是否是正向影响或者负向影响的时候，对于内生性问题可无需花费过多尽力；当检验核心解释变量对因变量的相关性时，在能够找到比较令人信服的工具变量下，可以考虑解决内生性问题！
当然，如果存在面板数据的时候，用固定效应做计量检验时，当然能够很容易地部分解决内生性问题，注意，仅仅是部分解决！
心得四：DID
用一个例子解释DID再好不过了！对于研究谈恋爱是否会影响学习成绩的问题。
不能直接用恋爱虚拟变量作为解释变量与学习成绩回归，如果这样系数为正的话，那么将认为谈恋爱会促进学习成绩，其实可能正是那些学习成绩好的人更受欢迎，所以才谈恋爱的；反之如果系数为负数，那么将认为谈恋爱阻碍学习，但是可能正是那些社交很广的人才谈恋爱的，而这些人原本学习成绩可能就不是很好
所以估计的系数无论是多少都不能得出让人满意的结论
这样可以找到刚入学时全部单身的一组人，然后看这些人在该期是否谈恋爱了，如果谈恋爱了，就为处理组，没有谈就为对照组，用本期的处理组的学习成绩的均值减去对照组的均值得出了本期的差异，但是要减去原本已经存在于两组间的差异
所以就是两次差分在差分英文是difference in differences
简称DID
以上四条就是我目前所了解的计量，其中一些通过论坛已经发过了，希望有错误之处，大家一起心平气和的讨论！
再次在向一些坛友道歉，很多人给我发信息，我没有回复，可能我耍大牌了，我现在感受到这样做太有失礼貌了，以后给我发信息的人，我会尽量回复，因为我感受到南开的牛人都很平易近人，哈哈，我也要成为南开一员，所以要向她们学习！
祝愿每一个坛友都能实现梦想！
本文来自: 人大经济论坛学术道德监督版，详细出处参考：/forum.php?mod=viewthread&tid=1254941&page=1。