⑴ 計量經濟學包括哪些
計量經濟學是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟數據作定量分析的一門學科。計回量經濟學答以古典回歸（Classical Regression）分析方法為出發點。依據數據形態分為：橫截面數據回歸分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、時間序列分析（Time Series analysis）、面板數據分析（Panel Data Analysis）等。依據模型假設的強弱分為：參量計量經濟學（Parametric Econometrics）、非參量計量經濟學（Nonparametric Econometrics）、半參量計量經濟學（Semiparametric Econometrics）等。
⑵ 求沃爾特 恩德斯的《應用計量經濟學 時間序列分析》的課後答案
答案家論壇有這個答案，不過是英文版本的，在大學答案的經濟欄目下面
⑶ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用
作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！
我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~
還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。
如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~
⑷ 計量經濟學實證分析（要用到Eviews軟體，時間序列數據的計量檢驗），
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⑸ 有人會做時間序列計量經濟學模型檢驗嗎，用EVIEWS做
軟體分析內容太多了，要指出主要內容。就寫論文來說，目前流行的主要是兩大塊，一是時間序列，包括協整，單位根檢驗、VAR、脈沖響應等。二是面板模型。
⑹ 為什麼計量經濟學強調模型設定，而時間序列分析強調模型識別
不明白這抄兩個問題有啥關聯……襲
感覺計量經濟學強調假設是因為變數多，時間序列變數不就是時間嗎？
經濟學模型本身就是建立在模型假設的基礎上，抓住主要變數，就能最大程度的降低模型復雜程度，提高准確率。
時序分析不同模型適應於不同的時間序列，選擇模型錯誤，擬合度差，預測什麼的就沒辦法做下去。而且時序分析工作第一步應該就是判斷用什麼樣的模型進行擬合的，大部分時序還是比較好判別選擇的。不選擇好模型下面怎麼進行呢，選擇錯誤那就不需要有以後了嘛。
這么粗略的描述不知道能不能解答你的問題，等大神深度解剖交流。
⑺ 計量經濟學中時間序列怎麼樣選擇分析方法
時間序列分析一般是Box-Jenkins的方法把因變數的滯後項作為自變數y_t=b0+b1*y_{t-1}+b2*y_{t-2}++bp*y_{t-p}+u_t這樣的模型確定滯後專階數p的方法是1.y_t滿足covariance-stationarity也就是對屬於任意t均值不變方差不變協方差只是間隔項數的函數2.u_t是白雜訊而不出現序列相關3.p的確定遵循parsimony的原則國內應該翻譯為「精簡」一般構造AIC和SBC兩個指標來比較這兩個指標越小越好AIC=T*ln(殘差平方和)+引入p階的懲罰SBC相似也就是說首先殘差平方和應該越小說明自變數也就是滯後階數的解釋能力強不過呢引入的滯後項數越多殘差平方和應該越來越小所以要看有效性便加入一個懲罰使得模型精簡原理和adjustedR^2一樣AIC適合小樣本SBC適合大樣本然後這兩個信息標准都在一般的回歸軟體中列了出來比較其中最小的就是合適的p階滯後但是一定要保證殘差是白雜訊
⑻ 計量經濟學兩個時間序列之間建立回歸分析,需要的步驟
1、回歸分析，計算回歸系數
2、參數的顯著性檢驗，t檢驗
3、異方差、自相關檢驗、修正
4、一元線性回歸就完成了
⑼ 關於時間序列數據的計量經濟學論文先進行平穩性檢驗，是非平穩的，進
是的。所以在做回歸之前要對個每個變數做單根檢驗。Eviews里點unit root test，先選0階看看平穩不，若不平再選一階(level1)，觀察平穩不。若到了二階還不平穩，那就最好放棄這個變數吧，因為三階差分後的各個變數之間關系不那麼強了，研究出來意義也不大。偽回歸還不是很討厭，多重共線才是硬傷啊。。。。