大學(xué)生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會

1、大學(xué)生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)表示經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的有機(jī)統(tǒng)一，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會有哪些呢?下面是的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會資料，歡迎閱讀。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會篇1經(jīng)過一個(gè)學(xué)期對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科為指導(dǎo)，輔助以一些軟件的應(yīng)用，從這些之中我都學(xué)到了很多的知識。通過學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，我發(fā)現(xiàn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)便是用精簡的文字概括內(nèi)容要點(diǎn)，用樸實(shí)的語言聯(lián)系現(xiàn)實(shí)生活，讓我們體會到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就在我們的身邊。參觀一個(gè)城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進(jìn)每一個(gè)房間。各起一半作用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也是如此。學(xué)習(xí)計(jì)量

2、經(jīng)濟(jì)學(xué)給我印象和幫助最大的主要有兩點(diǎn)：一：對EVIES軟件的熟練操作與應(yīng)用，記得以前學(xué)運(yùn)籌學(xué)的時(shí)候，我學(xué)會了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學(xué)會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運(yùn)，因?yàn)楫吘褂行┸浖菍儆谀欠N有價(jià)無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認(rèn)識到它;二：對于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)辯論賽的認(rèn)識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學(xué)理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學(xué)會了團(tuán)隊(duì)與協(xié)作的力量。以下我將著重從六個(gè)方面闡述我對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識的一些認(rèn)識以及個(gè)人從中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)與心得。一：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教我了我很多。在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的過程中，我可以旁征博引，同時(shí)老師也給了我很多有

3、意思的啟發(fā)，因?yàn)榧磳⒚媾R考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基矗在認(rèn)識計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)并不斷提高自己對它的認(rèn)識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個(gè)辯題的準(zhǔn)備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團(tuán)隊(duì)協(xié)作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。在整個(gè)辯論賽的工程中，我主要負(fù)責(zé)推陳出新這一板塊的設(shè)計(jì)，開始的時(shí)候我覺得自己的任務(wù)很重，肩上的擔(dān)子也很重，為此我們一個(gè)大組中的一個(gè)小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大

4、家的眼球從而更進(jìn)一步的讓大家了解我們的團(tuán)隊(duì)，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個(gè)人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個(gè)人都有表現(xiàn)的機(jī)會，這一點(diǎn)是很不錯(cuò)的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時(shí)候來一首詩朗誦，當(dāng)然了，一開始的時(shí)候我是不同意的，因?yàn)槲覀€(gè)人覺得辯論就應(yīng)該更加的學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)，嚴(yán)密科學(xué)，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。綜合來看我們的小組辯論，我個(gè)人覺得是很成功的，因?yàn)檫@畢竟體現(xiàn)出了一個(gè)團(tuán)隊(duì)的風(fēng)貌，尤其是在現(xiàn)在這個(gè)社會中，團(tuán)隊(duì)的協(xié)作尤為重要，就如同在一個(gè)足球團(tuán)隊(duì)中，只有一個(gè)英雄是不可以的，只有當(dāng)大家有足夠的團(tuán)隊(duì)意識時(shí)，方能夠在比賽中取得勝利，

5、而不可以程一時(shí)之勇而輸?shù)粽麄€(gè)比賽。二：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的系統(tǒng)知識計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義為：用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?？巳R因(R.Klein)：“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為

6、經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心統(tǒng)計(jì)工具在經(jīng)濟(jì)問題與實(shí)證資料分析上的發(fā)展和應(yīng)用，經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提供對于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因?yàn)槿祟愋袨楹蜎Q策是復(fù)雜的過程，所以一個(gè)經(jīng)濟(jì)議題可能存在多種不同的解釋理論。當(dāng)研究者無法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)時(shí)，一個(gè)理論必須透過其預(yù)測與事實(shí)的比較來檢驗(yàn),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)即為檢驗(yàn)不同的理論和經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)提供統(tǒng)計(jì)工具。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一元線性回歸模型，我認(rèn)識到：變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念，主要包括：其次有一元線形回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與應(yīng)用，包括：這個(gè)公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式 。總的說來，這一節(jié)留給我印象最深刻的，便是根據(jù)樣本回歸函數(shù)SRF，

7、估計(jì)總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關(guān)系。除此以外，我也學(xué)會了參數(shù)的最大似然估計(jì)法語最小二乘法。對于最小二乘法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的擬合樣本數(shù)據(jù)，而對于最大似然估計(jì)法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發(fā)的兩種參數(shù)估計(jì)方法。即：1.一元回歸模型：關(guān)于擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)，也就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個(gè)部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機(jī)勢力。所以，我們用來自回歸線的

8、回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優(yōu)度。這個(gè)比例，我們也較它可決系數(shù)，它的取值范圍是0=R2=1。關(guān)于變量的顯著性檢驗(yàn)，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)。我們在進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)時(shí)所應(yīng)用的方法主要是t檢驗(yàn)。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關(guān)于置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們要判斷樣本參數(shù)的估計(jì)值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過構(gòu)造一個(gè)以樣本參數(shù)的估計(jì)值為中心的“區(qū)間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數(shù)值。這樣的方法就是我們所說的參數(shù)檢驗(yàn)的置信區(qū)間估

9、計(jì)。當(dāng)我們希望縮小置信區(qū)間時(shí)，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優(yōu)度。2.多元回歸模型多元回歸分析與一元回歸分析的幾點(diǎn)不同：關(guān)于修正的可絕系數(shù)。我們可于發(fā)現(xiàn)，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個(gè)數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們這里說的調(diào)整的可絕系數(shù)。關(guān)于對多個(gè)解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關(guān)系的聯(lián)合性F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。3. 放寬基本假定模型異方差性，即相對

10、于不同的樣本點(diǎn)，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性。序列相關(guān)性，如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。一般經(jīng)驗(yàn)告訴我們，對于蠶蛹時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。多重共線性，如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列的不良

11、后果：1.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大;3.參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理;4.變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測能力失去意義。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會篇2首先聲明我的觀點(diǎn)，計(jì)量是工具也是理論，它不是普通計(jì)算機(jī)軟件，不懂背后的道理也可以用，我個(gè)人強(qiáng)烈反對不掌握扎實(shí)的理論就去“應(yīng)用”計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，那絕對是強(qiáng)奸數(shù)據(jù)。本人學(xué)習(xí)經(jīng)歷:讀過大多數(shù)國際流行的各種“級別”的計(jì)量教科書(除了HAYASHI那本，沒借到)，熟悉SAS，做過大量計(jì)算機(jī)練習(xí)，“蹂躪”過不少中國的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在讀paper，參考手冊。開始篇(不是入門，那是很往后的事情了)個(gè)人認(rèn)為只有wooldridge那本

12、書是值得反復(fù)讀的(是那個(gè)初級本，國內(nèi)譯本也很好)，古扎拉弟就算了，很多理論上的原因大家學(xué)到后來就明白了。古的書我讀了兩遍，現(xiàn)在早就扔了。但現(xiàn)在依然常常翻閱WOO.對于開始的人，woo書上的海量例子太寶貴了，而且絕大多數(shù)取材于著名論文，值得仔細(xì)品味。學(xué)習(xí)方法:用隨便那個(gè)軟件(我用SAS)把書中的例子幾乎全部做一遍，知道你用的軟件所報(bào)告的結(jié)果中那些重要的東西是怎么來的(不用知道的太精確)，該怎么解釋。DDD書上后來那幾章不懂也沒關(guān)系。數(shù)學(xué)要求:基礎(chǔ)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)(就是一般初級書上附錄那些內(nèi)容)，不用懂大樣本理論，知道有一致性這個(gè)概念就行了，并且記住它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中幾乎唯一重要的評價(jià)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)。什么無

13、偏啊有效啊都幾乎是空中樓閣，達(dá)不到的標(biāo)準(zhǔn)。忠告:1、別管 R square，幾乎不用管多重共線性，知道異方差和自相關(guān)的概念就行了，知道大概怎么診斷，至于糾正嘛，不用太在意。不過對于GLS還是要有個(gè)認(rèn)識。2、對于簡單二元模型中OLS相關(guān)的重要推導(dǎo)全部背下來，不多，但很重要。3、這個(gè)階段不要陷入公式推導(dǎo)。4、如果你是初學(xué)者，不要指望把woo的書處處看懂，差不多就行了。 &5、可以拿中國的數(shù)據(jù)“蹂躪”一下。入門篇 xbY4:數(shù)學(xué)要求:矩陣，大樣本理論，稍微再難一點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)ig4H0B矩陣書很多，GREEN附錄也可以(推薦Dhrymes -mathematics for econometrics,這本

14、書對大多數(shù)人來說需要看的也就大概三四十頁吧)。大樣本理論有難度，需要做比較嚴(yán)肅的準(zhǔn)備，有比較好的概率背景的同學(xué)大概也需要時(shí)間來適應(yīng)其中繁瑣的推導(dǎo)，white-asympotic theory for econometricians前三四章是值得花時(shí)間的。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)教材多如牛毛，不說了，大致GREEN附錄的那些內(nèi)容是要了解的(尤其MLE)。 o基本讀完這本書之后，對計(jì)量差不多就有個(gè)認(rèn)識了，可以真正開始深入學(xué)習(xí)了，wooldridge(2001)和Hamilton的很多章節(jié)是必讀的。學(xué)到這個(gè)階段的朋友就不需要我多羅嗦了。估計(jì)手冊和必讀的精彩論文都已經(jīng)有所認(rèn)識了。忠告:1、要時(shí)不時(shí)的作個(gè)圖看看，不看

15、圖(尤其是時(shí)間序列)是瘋子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然總有一天你得回來重新再學(xué)，嘿嘿。 2、學(xué)好OLS的相關(guān)內(nèi)容實(shí)在是太重要了，不要見了更高深的方法就以為OLS沒用了，多學(xué)幾遍OLS吧?；镜木仃囃茖?dǎo)要爛熟爛熟爛熟!大樣本的結(jié)論堅(jiān)持都推一遍。3、可以嘗試著用計(jì)量了，記住如果你只有二三十個(gè)樣本點(diǎn)，最好不要計(jì)量。如果你有50個(gè)左右，解釋變量別超過三個(gè)。學(xué)得挺悶吧，JEP 2001 FALL整整一本講計(jì)量應(yīng)用的，全是頂尖大牛，每人講一個(gè)方法，要求文章中公式不超過三個(gè)，巨精彩。什么非參半?yún)?，GMM(Wooldridge)，IV(angristkruger), VAR, GARCH(granger

16、),等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會篇3經(jīng)過一個(gè)學(xué)期對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科為指導(dǎo)，輔助以一些軟件的應(yīng)用，從這些之中我都學(xué)到了很多的知識。通過學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，我發(fā)現(xiàn):計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)便是用精簡的文字概括內(nèi)容要點(diǎn)，用樸實(shí)的語言聯(lián)系現(xiàn)實(shí)生活，讓我們體會到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就在我們的身邊。參觀一個(gè)城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進(jìn)每一個(gè)房間。各起一半作用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也是如此。學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)給我印象和幫助最大的主要有兩點(diǎn):一:對EVIES軟件的熟練操作與應(yīng)用，記得以前學(xué)運(yùn)籌學(xué)的時(shí)候

17、，我學(xué)會了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學(xué)會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運(yùn)，因?yàn)楫吘褂行┸浖菍儆谀欠N有價(jià)無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認(rèn)識到它;二:對于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)辯論賽的認(rèn)識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學(xué)理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學(xué)會了團(tuán)隊(duì)與協(xié)作的力量。以下我將著重從六個(gè)方面闡述我對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識的一些認(rèn)識以及個(gè)人從中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)與心得。一:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教我了我很多。在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的過程中，我可以旁征博引，同時(shí)老師也給了我很多有意思的啟發(fā)，因?yàn)榧磳⒚媾R考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，

18、但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎(chǔ)。在認(rèn)識計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)并不斷提高自己對它的認(rèn)識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個(gè)辯題的準(zhǔn)備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團(tuán)隊(duì)協(xié)作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。在整個(gè)辯論賽的工程中，我主要負(fù)責(zé)推陳出新這一板塊的設(shè)計(jì)，開始的時(shí)候我覺得自己的任務(wù)很重，肩上的擔(dān)子也很重，為此我們一個(gè)大組中的一個(gè)小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大家的眼球從而更進(jìn)一步的讓大家了解我們的團(tuán)隊(duì)，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個(gè)

19、人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個(gè)人都有表現(xiàn)的機(jī)會，這一點(diǎn)是很不錯(cuò)的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時(shí)候來一首詩朗誦，當(dāng)然了，一開始的時(shí)候我是不同意的，因?yàn)槲覀€(gè)人覺得辯論就應(yīng)該更加的學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)，嚴(yán)密科學(xué)，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。綜合來看我們的小組辯論，我個(gè)人覺得是很成功的，因?yàn)檫@畢竟體現(xiàn)出了一個(gè)團(tuán)隊(duì)的風(fēng)貌，尤其是在現(xiàn)在這個(gè)社會中，團(tuán)隊(duì)的協(xié)作尤為重要，就如同在一個(gè)足球團(tuán)隊(duì)中，只有一個(gè)英雄是不可以的，只有當(dāng)大家有足夠的團(tuán)隊(duì)意識時(shí)，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時(shí)之勇而輸?shù)粽麄€(gè)比賽。二:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的系統(tǒng)知識計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義為:用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)

20、學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?？巳R因(R.Klein):“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心統(tǒng)計(jì)工具在經(jīng)濟(jì)問題與實(shí)證資料分析上的發(fā)展和應(yīng)用，經(jīng)

21、濟(jì)學(xué)理論提供對于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因?yàn)槿祟愋袨楹蜎Q策是復(fù)雜的過程，所以一個(gè)經(jīng)濟(jì)議題可能存在多種不同的解釋理論。當(dāng)研究者無法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)時(shí)，一個(gè)理論必須透過其預(yù)測與事實(shí)的比較來檢驗(yàn),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)即為檢驗(yàn)不同的理論和經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)提供統(tǒng)計(jì)工具。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一元線性回歸模型，我認(rèn)識到:變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念，主要包括:其次有一元線形回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與應(yīng)用，包括:這個(gè)公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式 。總的說來，這一節(jié)留給我印象最深刻的，便是根據(jù)樣本回歸函數(shù)SRF，估計(jì)總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關(guān)系。除此以外，我也學(xué)會了參數(shù)的最大似然估

22、計(jì)法語最小二乘法。對于最小二乘法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的.擬合樣本數(shù)據(jù)，而對于最大似然估計(jì)法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發(fā)的兩種參數(shù)估計(jì)方法。即:1.一元回歸模型:關(guān)于擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)，也就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個(gè)部分:一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機(jī)勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優(yōu)度。這個(gè)比例，我們也較

23、它可決系數(shù)，它的取值范圍是0=R2=1。關(guān)于變量的顯著性檢驗(yàn)，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)。我們在進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)時(shí)所應(yīng)用的方法主要是t檢驗(yàn)。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關(guān)于置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們要判斷樣本參數(shù)的估計(jì)值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過構(gòu)造一個(gè)以樣本參數(shù)的估計(jì)值為中心的“區(qū)間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數(shù)值。這樣的方法就是我們所說的參數(shù)檢驗(yàn)的置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們希望縮小置信區(qū)間時(shí)，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優(yōu)度。2.多元回歸模

24、型多元回歸分析與一元回歸分析的幾點(diǎn)不同:關(guān)于修正的可絕系數(shù)。我們可于發(fā)現(xiàn)，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個(gè)數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們這里說的調(diào)整的可絕系數(shù)。關(guān)于對多個(gè)解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關(guān)系的聯(lián)合性F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)的思想來自于總離差平方和的分解式:TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。3. 放寬基本假定模型異方差性，即相對于不同的樣本點(diǎn)，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差，也

25、就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性。序列相關(guān)性，如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。一般經(jīng)驗(yàn)告訴我們，對于蠶蛹時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。多重共線性，如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列的不良后果:1.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大;3

26、.參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理;4.變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測能力失去意義三:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的未來發(fā)展1.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方法的廣泛應(yīng)用可以這么說，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)一旦有新的理論和方法，就會被計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論所引用和被計(jì)量經(jīng)濟(jì)實(shí)證所應(yīng)用，我們已經(jīng)知道，最優(yōu)化理論、控制理論不僅在計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論研究中得到引用，而且在政策評價(jià)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中得到了有效的應(yīng)用。一般均衡理論、非線性理論、貝葉斯方法等內(nèi)容多年來一直是計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和應(yīng)用研究中比較活躍的課題。最近幾年，基于80年代后期發(fā)展起來的非穩(wěn)定單位根過程、協(xié)整過程和協(xié)整系統(tǒng)、面板數(shù)據(jù)分析和廣義矩方法等重要理論與現(xiàn)代方法，很大程度上改變了傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和方法。

27、還有，對策論、分形理論、混沌理論、離散隨機(jī)過程等內(nèi)容與計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論與方法的結(jié)合也成為一個(gè)熱門的研究方向。2.應(yīng)用重點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)向，預(yù)測功能有所拓寬計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)用的重點(diǎn)從80年代起就逐步轉(zhuǎn)向了檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論和宏觀經(jīng)濟(jì)政策假設(shè)，轉(zhuǎn)向了結(jié)構(gòu)分析、政策模擬和政策評價(jià)，并由此成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)用的主流方向之一，因?yàn)闊o論是經(jīng)濟(jì)理論還是政策假設(shè)，只有它成功地解釋了過去，特別是歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之后，才能為人民所普遍接受，而這正是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)勢。另外一方面，對企業(yè)與個(gè)人的各種行為的微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析從80年代末起開始活躍起來，并成為現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)最具活力與生命力的一個(gè)方向。3.應(yīng)用方向正在轉(zhuǎn)向新的領(lǐng)域80年代以前，計(jì)

28、量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用主要集中在生產(chǎn)、需求、消費(fèi)和投資等宏觀經(jīng)濟(jì)分析問題上。進(jìn)入到80年代，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用更多地集中在貨幣、工資、就業(yè)、福利和國際貿(mào)易等問題。到了90年代以后，由于金融對各國經(jīng)濟(jì)作用的加強(qiáng)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用又側(cè)重于金融風(fēng)險(xiǎn)與控制、投資風(fēng)險(xiǎn)與控制和信用風(fēng)險(xiǎn)與控制以及國際收支等現(xiàn)實(shí)問題的研究，大量的此類論文出現(xiàn)在國際著名學(xué)術(shù)刊物上。同時(shí)，非線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、小波理論應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的分析與應(yīng)用以及微觀層次的離散選擇模型、受限應(yīng)變量模型的應(yīng)用也越來越普遍，成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究前沿的一個(gè)新亮點(diǎn)。通過計(jì)量模型得到參數(shù)(邊際系數(shù)，彈性系數(shù)，技術(shù)系數(shù)，比率，速率等)的可靠估

29、計(jì)值，從而為制定政策，實(shí)施宏觀調(diào)控提供依據(jù)。研究改革開放前后，現(xiàn)金需求與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的變化。定性研究可能可以得到改革開放后，現(xiàn)金的需求量會大于改革開放前的需求量。 其中:M0表示現(xiàn)金需求量，GDP 為國內(nèi)生產(chǎn)總值0 = 0.062 + 0.0781 (1952-1998) (1.3)(2.4) (3.0)2 = 0.99, = 0.670 = 0.062 (1952-1978, 1 = 0) (1.4)0 = 0.140 (1979-1998, 1 = 1) (1.5)通過圖1.3和模型(1.3)-(1.5)可知 :(1)市場經(jīng)濟(jì)與計(jì)劃經(jīng)濟(jì)有明顯不同。改革開放后，許多支出進(jìn)入商品領(lǐng)域(如住

30、房，醫(yī)療費(fèi)等)。(2)改革開放后，對現(xiàn)金的邊際需求比改革開放前增加了1.26倍。(3)根據(jù)規(guī)模，為確定年度的現(xiàn)金投放量提供科學(xué)依據(jù)。五:模型示范:山東消費(fèi)品零售總額(2007年01月)單位:億元1月比上年同月增長%社會消費(fèi)品零售總額7488.3 12.7(一)按地區(qū)分市5037.3 13.0縣842.5 13.6縣 以 下1608.5 11.6(二)按行業(yè)分批發(fā)和零售業(yè)6284.4 12.4住宿和餐飲業(yè)1083.9 16.0其 他120.0 3山東消費(fèi)品零售總額(2007年06月)單位:億元6月比上年同月增長%1-6月累計(jì)比上年同期增長%社會消費(fèi)品零售總額7026.016.042043.815

31、.4(一)按地區(qū)分市4808.016.428524.715.9縣758.716.84621.215.6縣 以 下1459.314.28897.913.6(二)按行業(yè)分批發(fā)和零售業(yè)5940.815.935494.515.2住宿和餐飲業(yè)950.018.55813.718.0其 他135.24.4735.65.3社會消費(fèi)品零售總額(2007年10月)10月比上年同月增長%1-10月累計(jì)比上年同期增長%社會消費(fèi)品零售總額8263.018.172090.016.1(一)按地區(qū)分市5598.318.648928.916.6縣934.418.87958.216.5縣 以 下1730.316.115202.914.