計量經(jīng)濟學(xué)要點(diǎn)(計量經(jīng)濟學(xué)入門(mén)需要哪些)

1.計量經(jīng)濟學(xué)入門(mén)需要哪些基礎知識

應具備的預備知識：

1、《經(jīng)濟學(xué)》理論

宏觀(guān)經(jīng)濟學(xué)與微觀(guān)經(jīng)濟學(xué)

2、《概率論與數理統計》基礎

如隨機變量、概率分布、期望、方差、協(xié)方差、點(diǎn)估計、區間估計、假設檢驗、方差分析、正態(tài)分布、t 分布、F分布等概念和性質(zhì)

3、《線(xiàn)性代數》基礎

矩陣及運算、線(xiàn)性方程組等

4、《經(jīng)濟統計學(xué)》知識

經(jīng)濟數據的收集、處理和應用

計量經(jīng)濟學(xué)是以一定的經(jīng)濟理論和統計資料為基礎，運用數學(xué)、統計學(xué)方法與電腦技術(shù)，以建立經(jīng)濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經(jīng)濟變量關(guān)系的一門(mén)經(jīng)濟學(xué)學(xué)科。主要內容包括理論計量經(jīng)濟學(xué)和應用經(jīng)濟計量學(xué)。理論經(jīng)濟計量學(xué)主要研究如何運用、改造和發(fā)展數理統計的方法，使之成為隨機經(jīng)濟關(guān)系測定的特殊方法。應用計量經(jīng)濟學(xué)是在一定的經(jīng)濟理論的指導下，以反映事實(shí)的統計數據為依據，用經(jīng)濟計量方法研究經(jīng)濟數學(xué)模型的實(shí)用化或探索實(shí)證經(jīng)濟規律。

2.計量經(jīng)濟學(xué)知識點(diǎn)總結

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緒論

計量經(jīng)濟學(xué)：根據理論和觀(guān)測的事實(shí)，運用合適的推理方法使之聯(lián)系起來(lái)同時(shí)推導，對實(shí)際經(jīng)濟現象進(jìn)行的數量分析。

計量經(jīng)濟學(xué)（定量分析）是經(jīng)濟學(xué)（定性分析）、統計學(xué)和數學(xué)（定量分析）的結合。

目的：把實(shí)際經(jīng)驗的內容納入經(jīng)濟理論，確定變現各種經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟參數，從而驗證經(jīng)濟理論，預測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟策略提供依據。

類(lèi)型：理論計量經(jīng)濟學(xué)和應用計量經(jīng)濟學(xué)

計量經(jīng)濟學(xué)的研究步驟：

（一）模型設定：要有科學(xué)的理論依據選擇適當的數學(xué)形式方程中的變量要具有可觀(guān)測性

（二）估計參數：參數不能直接觀(guān)測而且是未知的

（三）模型檢驗：經(jīng)濟意義的檢驗、統計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、模型預測檢驗

（四）模型應用：經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預測、政策評價(jià)和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論

計量經(jīng)濟模型：計量經(jīng)濟模型是為了研究分析某個(gè)系統中經(jīng)濟變量之間的數量關(guān)系而采用的隨機代數模型，是以數學(xué)形式對客觀(guān)經(jīng)濟現象所作的描述和概括。

計量經(jīng)濟研究中應用的數據包括：①時(shí)間序列②數據截面③數據面板④數據虛擬變量數據

第二章

簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型：只有一個(gè)解釋變量的線(xiàn)性回歸模型

相關(guān)系數：兩個(gè)變量之間線(xiàn)性相關(guān)程度可以用簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)系數去度量（4）隨機擾動(dòng)項ui與解釋變量Xi不想管（1）對參數估計式統計特性的影響：參數的OLS估計仍然具有無(wú)偏性。參數OLS估計式得到方差不再是最小的

3.計量經(jīng)濟學(xué)知識點(diǎn)總結

去百度文庫，查看完整內容> 內容來(lái)自用戶(hù)：zbnzjw 緒論計量經(jīng)濟學(xué)：根據理論和觀(guān)測的事實(shí)，運用合適的推理方法使之聯(lián)系起來(lái)同時(shí)推導，對實(shí)際經(jīng)濟現象進(jìn)行的數量分析。

計量經(jīng)濟學(xué)（定量分析）是經(jīng)濟學(xué)（定性分析）、統計學(xué)和數學(xué)（定量分析）的結合。目的：把實(shí)際經(jīng)驗的內容納入經(jīng)濟理論，確定變現各種經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟參數，從而驗證經(jīng)濟理論，預測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟策略提供依據。

類(lèi)型：理論計量經(jīng)濟學(xué)和應用計量經(jīng)濟學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)的研究步驟：（一）模型設定：要有科學(xué)的理論依據選擇適當的數學(xué)形式方程中的變量要具有可觀(guān)測性（二）估計參數：參數不能直接觀(guān)測而且是未知的（三）模型檢驗：經(jīng)濟意義的檢驗、統計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、模型預測檢驗（四）模型應用：經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預測、政策評價(jià)和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論計量經(jīng)濟模型：計量經(jīng)濟模型是為了研究分析某個(gè)系統中經(jīng)濟變量之間的數量關(guān)系而采用的隨機代數模型，是以數學(xué)形式對客觀(guān)經(jīng)濟現象所作的描述和概括。計量經(jīng)濟研究中應用的數據包括：①時(shí)間序列②數據截面③數據面板④數據虛擬變量數據第二章簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型：只有一個(gè)解釋變量的線(xiàn)性回歸模型相關(guān)系數：兩個(gè)變量之間線(xiàn)性相關(guān)程度可以用簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)系數去度量（4）隨機擾動(dòng)項ui與解釋變量Xi不想管（1）對參數估計式統計特性的影響：參數的OLS估計仍然具有無(wú)偏性。

參數OLS估計式得到方差不再是最小的。

4.計量經(jīng)濟學(xué)都要學(xué)些什么啊

計量經(jīng)濟學(xué)是結合經(jīng)濟理論與數理統計，并以實(shí)際經(jīng)濟數據作定量分析的一門(mén)學(xué)科。計量經(jīng)濟學(xué)以古典回歸（Classical Regression）分析方法為出發(fā)點(diǎn)。依據數據形態(tài)分為：橫截面數據回歸分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、時(shí)間序列分析（Time Series analysis）、面板數據分析（Panel Data Analysis）等。依據模型假設的強弱分為：參量計量經(jīng)濟學(xué)（Parametric Econometrics）、非參量計量經(jīng)濟學(xué)（Nonparametric Econometrics）、半參量計量經(jīng)濟學(xué)（Semiparametric Econometrics）等。（當然時(shí)間序列和回歸分析也有單獨設立科目）

主流軟件是EViews、Gret、MATLAB、Stata、R、SAS、SPSS，還有好多好多……

5.怎么復習計量經(jīng)濟學(xué)

我學(xué)習了半年的計量經(jīng)濟學(xué)，我的起點(diǎn)是零，現在也是略有小成吧。

我想如果你想學(xué)好計量經(jīng)濟學(xué)，根據我的心得，我想應該做到以下幾點(diǎn)吧： 第一、我覺(jué)得應該好好看看概率論與數理統計部分，因為計量的好多知識，與這部分有關(guān)，如果你有那部分還不太熟悉，應該盡量補牢。 第二，就是選一本教材，比較主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的書(shū)。

我看的是前者的。感覺(jué)前者的書(shū)寫(xiě)的還是挺通俗易懂的，一些例子還是挺典型的。

很適合初學(xué)者自學(xué)或者跟著(zhù)老師學(xué)習 第三、就是計量和實(shí)踐是緊密不分的，所以在學(xué)習過(guò)程中最好做一下題，尤其是課后題。 第四、就是學(xué)會(huì )一到兩種統計學(xué)軟件，比如SPSS等 如果打好基礎的話(huà)，想象高級方向學(xué)習，可以學(xué)習時(shí)間序列的知識。

總之，計量經(jīng)濟學(xué)是一門(mén)實(shí)用的學(xué)科，有時(shí)候不必深究為什么這樣。就像你只要知道1+1=2就行了，不必追問(wèn)1+1為什么等于2。

6.問(wèn)計量經(jīng)濟學(xué)名詞的解釋和一些簡(jiǎn)答題

1.無(wú)偏性 參數估計量的期望值與參數真值是相等的，這種性質(zhì)稱(chēng)為無(wú)偏性，具有無(wú)偏性的估計量稱(chēng)為無(wú)偏估計量。

2. 有效性 無(wú)偏性表示估計值是在真值周?chē)▌?dòng)的一個(gè)數值，即無(wú)偏性表示估計值與真值間平均差異為0，近似可以用估計值作為真值的一個(gè)代表。同一個(gè)參數可以有許多無(wú)偏估計量，但不同估計量的期望方差不同，也就是估計量在真值周?chē)牟▌?dòng)大小不同。估計量的期望方差越大說(shuō)明用其估計值代表相應真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計量具有不同的方差，方差最小說(shuō)明最有效。

3.異方差性 是相對于同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質(zhì)，經(jīng)典線(xiàn)性回歸模型的一個(gè)重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿(mǎn)足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿(mǎn)足，即：隨機誤差項具有不同的方差，則稱(chēng)線(xiàn)性回歸模型存在異方差性。

1.回歸分析是一個(gè)變量（被解釋變量）對于一個(gè)或多個(gè)其他變量（解釋變量）的依存關(guān)系，目的在于根據解釋變量的數值估計預測被解釋變量的總體均值。相關(guān)分析研究變量相關(guān)程度，用相關(guān)系數表示。相關(guān)分析不關(guān)注變量的因果關(guān)系，變量都是隨機變量。回歸分析關(guān)注變量因果關(guān)系。被解釋變量是隨機變量，解釋變量是非隨機變量。

2.DW檢驗適用于一階自回歸：不適用解釋變量與隨機項相關(guān)的模型；DW檢驗存在兩個(gè)不能確定的區域

3. 參數估計量非有效.變量的顯著(zhù)性檢驗失去意義.模型的預測失效

圖示法：（X _ e2）

解析法：戈德菲爾德-匡特檢驗懷特檢驗 ARCH檢驗