计量经济学
计量经济学简答题整理
简答题一、计量经济学的步骤答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答：所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验。
2、统计推断检验。
3、计量经济学检验。
4、模型预测检验。
三、模型应用 答：（1）经济结构分析，是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查，以说明经济变量之间的数量比例关系。
（2）经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。
（3）政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价。
（4）检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。
四、普通方法的思想和它的计算方法答：计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。
为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。
例如，用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。
称为最小二乘法则。
为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数，要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小，即要使剩余项越小越好。
可是作为误差有正有负，其简单代数和∑最小的准则，这就是最小乘准则，即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关；②假定模型中的变量没有测量误差。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学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。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。
本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。
一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。
它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。
计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。
而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。
2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。
常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。
通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。
常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。
这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。
4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。
面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。
三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。
[经济学]计量经济学
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名词解释1，计量经济学；计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2，虚拟变量数据；虚拟变量数据是人们构造的，用来表征政策定性事实的数据。
3，计量经济学检验；计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济学方法的基本假定。
4，回归平方和；回归平方和用ESS表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值得离差平方和5，拟合优度检验；拟合优度检验是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R²表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
6，总体回归函数；将总体被解释变量的条件期望表现为解释变量的函数，这个函数称为总体回归函数。
7，样本回归函数；是指被解释变量的样本条件均值也是随解释变量的变化而又规律的变化，如果把被解释变量的样本均值比奥斯为解释变量的某种函数，称这个函数为样本回归函数8，回归方程的显著性检验（F检验）；是指对模型中北解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
9，回归参数的显著性检验（t检验）；是指对其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
10， 多重共线性；是指解释变量之间精确的线性关系和解释变量之间近似的线性关系。
11， 完全的多重共线性；是指解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。
12，不完全的多重共线性；指对解释变量k X X X ,,,32 ，存在不全为0的数k λλλλ,,,,321 ，使得 033221=+++++i ki k i i v X X X λλλλ ),,2,1(n i =，其中，i v 为解释变量。
13，异方差性；是指随即变量的方差不是确定的常数，即被解释变量观测值的分散程度随解释变量的变化而变化。
14，序列相关性；指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
15.滞后效应；是指由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。
金融计量经济学
金融计量经济学金融计量经济学是一门研究金融领域中数据收集、分析和解释的学科。
它利用统计和经济模型来研究金融市场的运行机制、金融政策的效果以及金融风险的评估等问题。
本文将介绍金融计量经济学的概念、方法和应用领域。
一、金融计量经济学的概念金融计量经济学是计量经济学的一个分支，它将计量经济学的理论和方法应用于金融领域。
它的基本任务是建立数学模型来解释和预测金融变量之间的关系，比如证券价格、利率、货币供应量等。
通过对历史数据的分析和模型的估计，金融计量经济学能够为金融决策提供理论和实证的支持。
二、金融计量经济学的方法金融计量经济学主要运用统计学和经济学的方法来进行研究。
其中，最主要的方法之一是回归分析，它通过建立数学模型来解释因变量与自变量之间的关系。
回归模型可以描述金融变量之间的线性或非线性关系，通过对模型的估计和检验，可以得到关系的定量描述和统计推断。
在金融计量经济学中，常用的统计学方法还包括时间序列分析、面板数据模型等。
时间序列分析用于研究时间上连续观测到的变量之间的关系，可以分析金融市场的波动性、长期趋势以及周期性。
面板数据模型则可以同时考虑时间和横截面上的变动，适用于研究多个个体之间的异质性和相互依赖关系。
此外，金融计量经济学还常用经济计量学中的工具，如离散选择模型、时间序列模型等。
这些方法可以处理一些特殊情况，如二项选择、序列相关等。
三、金融计量经济学的应用领域金融计量经济学的应用领域非常广泛，包括金融市场、宏观经济、风险管理等。
在金融市场领域，金融计量经济学可以用于研究资产定价、市场效率、交易成本等问题。
宏观经济领域中，金融计量经济学可以提供宏观经济变量的预测和政策分析。
而在风险管理领域，金融计量经济学可以用于金融风险的测度和控制。
金融计量经济学还可以应用于金融政策的评估和决策支持。
通过对政策变量与经济变量之间的关系进行定量分析，可以评估政策的效果和影响。
同时，金融计量经济学还可以为金融机构和投资者提供决策支持，帮助他们理解市场的特征和机会。
计量经济学名词解释和简答题
计量经济学 第一部分：名词解释第一章1、模型：对现实的描述和模拟。
2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
第二章1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。
8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。
9、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。
17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
计量经济学知识分享
计量经济学知识分享
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。
以下是一些计量经济学的基本知识分享：
1. 变量：计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量，而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型：计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据，时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据，面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立：计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计：计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数，以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验：计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断：计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计，可以预测未来的经济趋势和变化。
伍德里奇计量经济学名词解释
伍德里奇计量经济学名词解释伍德里奇计量经济学（WoodridgeEconometrics）：伍德里奇计量经济学是一种应用数学和统计学方法来分析经济现象和经济数据的学科。
它结合了经济学理论和数学统计学的工具，旨在提供经验性经济分析的定量解释和预测。
一阶自相关（First-orderAutocorrelation）：一阶自相关是指一个时间序列中当前观测值与前一个观测值之间的相关性。
在计量经济学中，一阶自相关是对时间序列数据的经济模型进行估计和推断时的一个重要考虑因素。
误差项（ErrorTerm）：误差项是指在经济模型中无法被观测到或测量到的影响因素，它代表了模型中未被考虑的其他影响因素对观测结果的影响。
误差项通常假设为随机变量，其期望值为零。
多重共线性（Multicollinearity）：多重共线性指的是经济模型中自变量之间存在高度相关性或线性相关性的情况。
多重共线性可能导致模型估计的不稳定性，使得对自变量系数的解释变得困难。
假设检验（HypothesisTesting）：假设检验是用于验证经济模型中假设是否成立的统计方法。
通过收集样本数据并进行统计推断，假设检验可以帮助我们判断经济模型中的假设是否支持或拒绝。
平稳性（Stationarity）：平稳性是指时间序列数据的统计性质在时间上保持不变的特性。
对于经济数据的分析，平稳性假设是许多计量经济模型的基础之一，它要求数据的均值、方差和协方差不随时间发生显著变化。
识别（Identification）：识别是指在经济模型中确定模型参数的唯一性和可估计性。
在伍德里奇计量经济学中，识别是一个重要的问题，它要求我们通过模型设定和数据的限制来确保模型参数能够被准确估计。
异方差性（Heteroscedasticity）：异方差性指的是在经济数据中，随着自变量的变化，误差项的方差也发生变化的现象。
计量经济学方法论
计量经济学方法论
计量经济学是一门研究经济现象的科学方法，其主要特点是运用统计学理论和方法，对经济学中的理论模型进行检验和推断。
而计量经济学方法论则是指，对计量经济学方法的基本原理和应用进行系统化的研究和总结，包括以下方面：
1. 理论基础：计量经济学的方法论基础是建立在经济学理论基础之上的，因此对经济学理论，尤其是微观经济学和宏观经济学的基本原理必须了解和把握。
2. 模型假设：在计量经济学中，模型假设是非常重要的，因为只有合理的模型假设才能得到有意义的计量结果。
例如，线性回归模型中常用的假设有无自相关、正态性、同方差性等。
3. 数据的选择和处理：计量经济学需要进行数据的收集和处理，因此需要对数据的选择、测量和处理方法进行深入研究。
例如，对数据进行预处理，消除异常值等。
4. 模型估计：模型估计是计量经济学的核心内容，需要掌握参数估计的各种方法，如最小二乘法、极大似然法等，在估计过程中要注意模型诊断以及处理。
5. 模型检验和推断：计量经济学的目的是对经济现象进行定量检验和推断，因此需要对模型检验方法进行研究，如F检验、t检验等。
6. 模型应用：计量经济学的方法论需要与实际应用相结合，因此需要探讨如何将计量经济学方法应用于实际问题的解决中。
例如，利用计量经济学方法评估政策效果。
总之，计量经济学方法论是指对计量经济学的方法、技巧、理论基础和应用进行分析和总结，从而为实际应用提供更为有效的指导。
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
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诺贝尔经济学奖与计量经济学
55位获奖者中10位直接因为对计量经济学发展的贡献 而获奖
1969 1973 1980 1984 1989 2000 2003 R. Frish J. Tinbergen W. Leotief L. R. Klein R. Stone T. Haavelmo J. J. Heckman D. L. McFadden R. F. Engle C. W. J. Granger
计量经济学定义的各种说法
“计量经济学的范围，包括用数学表示那些从统计检验观点所做的 经济假设和对这些假设进行统计检验的实际过程”。 -----丁伯根，《计量经济学》， 1951年 “计量经济学是在理论与观测协调发展的基础上，运用相应的推理 方法，对实际经济现象进行数量分析”。 -----萨缪尔森，《计量经济学刊》， 1954年 “计量经济学是经济理论和经济统计学的结合，并运用数学的和统 计的方法对经济学理论所确定的一般规律给予具体的和数量上的表 示”。 -----兰格，《经济计量学导论》， 1962年 “计量经济学是数学方法、统计技术和经济分析的综合。就其字义 来讲，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且包含根据一 定的经济理论进行计算的意思”。 -----克莱茵，《计量经济学讲义》， 1990年
3. 模型参数的估计 4. 模型的检验
(1) 经济意义检验（或符号检验、经济合理性 检验） (2) 统计准则检验 (3) 计量经济准则检验 (4) 模型预测检验
1.4 计量经济学建模流程
计量经济模型的应用
1.结构分析 利用模型对经济变量之间的相互关系作出研究 ，分析当其他条件不变时，模型体系中的解释 变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度 。常用的经济结构分析方法：乘数分析、弹性 分析、比较静态分析等。
二、课程要求
着重说明计量经济分析方法的直观意义、应用条件及计量经 济分析结果的经济意义及统计意义。教学中注意培养学生动手 操作的能力，运用计算机软件完成分析计算的能力。
写在前面的话
三、本课程的先行课程
●《经济学》理论知识 ●《概率论与数理统计》基础知识： 如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估 计、区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、T分 布、F分布等概念和性质 ●《线性代数》中的矩阵运算 ●《经济统计学》知识 经济数据的收集和处理
提出所研究的经济问题 分析影响因素（根据经济理论、实际经验） 分析各种因素与所研究的经济现象的相互关系 （需要科学的数量分析方法） 分析所研究的经济问题与各种影响因素的数量 关系（需要运用统计方法） 分析和检验所得数量结论的可靠性 测算所研究经济问题的发展趋势（预测未来）
基础知识
高等数学 经济学 统计学
实例2：中国家庭汽车市场
问题：汽车市场状况如何（销售量） 影响汽车销售量的主要因素是什么（收入、价 格、道路状况等）？ 各种因素对汽车销售量影响的性质怎样（正、 负、无）？ 各种因素影响汽车销量的具体数量程度？ 以上分析所得结论是否可靠？ 今后发展的趋势怎样？
以上问题的共性
1.3 分类及与其他学科的关系
从研究对象和内容角度区分，可以将计量经济学 划分为理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学：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。除了介绍计量经济模型的数学理 论基础、普遍应用的计量经济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方法。应用了 广泛的数学知识。
从学科角度，可以将计量经济学划分为 广义计量经济学与狭义计量经济学。
广义计量经济学，是利用经济理论、数学以及统计学 定量研究经济现象的计量经济方法的统称，包括回归 分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目 的，在数学上主要应用回归分析方法。
1.4 计量经济学建模流程
1.提出理论模型 首先，根据经济理论分析所研究的经济现象 ，找出经济现象间的因果关系及相互间的联 系。 其次，按照它们之间的行为关系，选择适当 的数学形式描述这些变量之间的关系，一般 用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有 解的方程组来表示。 2. 样本数据的收集与处理
1.4 计量经济学建模流程
吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也。 吾尝跂而望矣，不如登高之博见也。
————《劝学》
荀子
写在前面的话
计量经济学在经济研究中具有重要作用
在经济学不断科学化的进程中，计量经济学起 到了特殊的作用。 计量经济学的发展，反映了经济研究方法和研 究手段的日益成熟。
写在前面的话
Hale Waihona Puke 1970年，萨缪尔森获得诺贝尔经济学奖。 他对二次世界大战以后的经济学的发展 作出了预测：“二次世界大战以后的经 济学是计量经济学的时代！” 诺贝尔经济学奖获得者—著名经济学家 克莱因教授认为：计量经济学在经济学 中居于最重要的地位。
计量经济学
青岛滨海学院商学院
高利梅
写在前面的话
一、课程设置目的
通过本课程的学习，要求学生掌握计量经济学的基本原 理和方法，培养实证分析与量化分析的思维能力。通过本课程 的学习，学生应熟悉线性回归分析的基本方法和原理，掌握单 方程模型的经济计量方法和原理，掌握联立方程模型的经济计 量方法和原理，并初步掌握计算机进行经济计量分析的计算及 分析方法。
1.2 计量经济学的发展简述
我国计量经济学的发展：
第一阶段从20世纪80年代初至90年代中后期，为推广 普及阶段。 第二阶段从1998年至二十一世纪前十年中期，为计量 经济学教学的提高阶段和应用研究的推广阶段。 第三阶段，2007年至今，为发展与创新阶段。
1.3 分类及与其他学科的关系
1.4 计量经济学建模流程
2.经济预测 运用已建立起来的计量经济模型对被解 释变量的未来值作出预测估计或推算。 这种预测可以是提供被解释变量未来的 一个可能取值，即点预测；也可以是提 供被解释变量未来取值的一个可能范围 ，即区间预测。
1.4 计量经济学建模流程
3.政策评价 对不同的政策方案可能产生的后果进行 评价对比，从中作出选择的过程。它主 要研究不同的政策对经济运行的影响， 并从中选择相对适当的政策的一种模拟 性实验，以起到“经济政策实验室”的 作用。
1.2 计量经济学的发展简述
计量经济学的发展可分为四个时期：
(1) 20世纪20-40年代，模型基本上属于单一方程形式 (2)20世纪50-70年代，从单一方程到联立方程的变化 过程。 (3) 20世纪80- 90年代，非平稳性问题以及虚假回归问 题的解决。非平稳性检验、协整分析、误差修正模型。 (4)20世纪90年代至今，面板数据分析。
1.3 分类及与其他学科的关系
计量经济学与经济统计学的关系体现在：经济统计也 是对经济现象的一种计量，侧重于对社会经济现象的 描述。提供的数据是计量经济学用来估计参数、验证 经济理论的基本依据。
区别体现为：经济统计学主要用统计指标和统计方法 对经济现象进行计量。计量经济学主要利用数理统计 方法对经济变量间的关系进行计量。但两者间没有绝 对的界限。
费里希早在1933年《计量经济学》杂志首期创 刊中指出：“经验表明，统计学、经济理论和 数学对理解现代经济生活的定量关系都是必须 的，但其中任何单独一种都是不够的，三者的 结合才是强有力的，且正是这三者的结合构成 了计量经济学”
1.1 计量经济学的含义
一般说来，计量经济学是综合利用经济理论、数学以 及统计学定量研究经济现象，通过构建计量经济模型 以揭示经济现象中的因果关系和变化规律为目的的一 门学科。
应用计量经济学：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。
1.3 分类及与其他学科的关系
计量经济学与其他学科的关系
数学
数理经
济学 计量经
经济学
数理统 计学
济学
经济统 计学
统计学
1.3 分类及与其他学科的关系
计量经济学与经济学的关系体现在： 计量经济学研究的主体是经济现象和经济关系的数 量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和 经济运行规律为依据；计量经济分析的结果，对经济 理论加以验证、充实、完善。
1.3 分类及与其他学科的关系
计量经济学与数理统计学的关系： 两者的联系体现在： 数理统计学是研究随机变量统计规律的学科，计量 经济学经常借鉴数理统计学的许多工具。
1.3 分类及与其他学科的关系
区别：
数理统计学在标准的假定条件下抽象地研究一般的随 机变量的统计规律；计量经济学从经济模型出发，研究 模型参数的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准 假定经常不能满足，需要建立专门的计量经济方法。研 究结果不仅要看在数学上能通过，而且要看是否与实际 经济内容一致。 而数理统计学作为一门数学学科，它可以应用于经济 领域，也可以应用于其它领域。但它与经济理论、经济 统计学结合而形成的计量经济学，则限于经济领域。
两者的区别在于，经济学通常以定性为主，计量经济 学以定量估计为主。
1.3 分类及与其他学科的关系
数理经济学与计量经济学的关系体现在： 数理经济学虽有数学表达式，但不像计量经济 学一样进行数值估计；数理经济学和理论经济 学都把经济变量间的关系视为精确的函数关系， 而计量经济学引入了随机误差项，使描述的经 济关系更加符合实际。数理经济学引入的变量 不一定能加以度量，而计量经济学中引入的变 量都能加以观测。