計量經濟學在經濟研究中的作用是什麼

① 計量經濟學的研究步驟有哪幾步

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。 主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論計量經濟學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。
計量經濟學（英文：Econometrics），是以數理經濟學和數理統計學為基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證）上的數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。

該分支的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往只能定性研究，擴展到同時可以進行定量分析的新階段。

「計量」的意思是「以統計方法做定量研究」，所以「量」字應讀作「亮」，而不讀作「良」。

計量經濟學
據說在經濟學中，應用數學方法的歷史可追溯到三百多年前的英國古典政治經濟學的創始人威廉·配第的《政治算術》的問世（1676年）。

「計量經濟學」一詞，是挪威經濟學家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照「生物計量學」一詞提出的。 隨後1930年成立了國際計量經濟學學會，在1933年創辦了《計量經濟學》雜志。

人們應如何理解「計量經濟學」的含義？弗里希在《計量經濟學》的創刊詞中說到：「用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學決非一碼事；它也不同於大家所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分都具有一定的數量特徵；計量經濟學也不應視為數學應用於經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對於真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但各自並非是充分條件。而三者結合起來，就有力量，這種結合便構成了計量經濟學。」

② 計量經濟學研究的主要內容

計量經濟學它研究的主要內容其實是集中在前面兩個字計量，也就是在經濟學中，主要是運用各種方法進行數字統計來進行驗證的一個方法。

③ 理論計量經濟學和應用計量經濟學的區別和聯系是什麼

答：計量經濟學不僅要尋求經濟計量分析的方法，而且要對實際經濟版問題加以研究權，分為理論計量經濟學和應用計量經濟學兩個方面。
理論計量經濟學是以計量經濟學理論與方法技術為研究內容，目的在於為應用計量經濟學提供方法論。所謂計量經濟學理論與方法技術的研究，實質上是指研究如何運用、改造和發展數理統計方法，使之成為適合測定隨機經濟關系的特殊方法。
應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映經濟事實的統計數據為依據，用計量經濟方法技術研究計量經濟模型的實用化或探索實證經濟規律、分析經濟現象和預測經濟行為以及對經濟政策作定量評價。

④ 計量經濟學 要先學什麼課程呢 要有經濟學的基礎嗎

計量經濟學先導課程包括理論計量經濟學和應用經濟計量學，計量經濟學是以數理經濟學和數理統計學為方法論基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證）上的數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。所以，學習計量經濟學必須要有好的經濟學基礎。

理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

計量經濟學的基礎是一整套建立在數理統計理論上的計量方法，屬於計量經濟學的「硬體」，計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面：

1、理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。

2、預測應用。從理論研究和方法的最終目的看，預測（包括政策評價）當然是計量經濟學最終任務，必須注意學習和了解，但其預測的可靠性或有效性是我們應十分注意的。

(4)計量經濟學在經濟研究中的作用是什麼擴展閱讀：

與一般的數學方法相比，計量經濟學方法有十分重要的特點和意義：

研究對象發生了較大變化。即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

研究方法發生根本變化。計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

計量經濟學模型的結論是概率意義上的，也可以說是不太確定的。但真正要理解其不確定性的含義，並不那麼簡單，學習中需要始終關注這一點。理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容。

側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

⑤ 計量經濟學在經濟學科體系中的作用和地位是什麼意思

因為計量經濟學是用計量的方法研究事情的因果關系，而在經濟學中，我們就是在求索我們需要結果的因!比如，我們通常搞一項政策，我們很想知道這個政策到底能怎樣影響著我們期望的結果;或者我們希望gdp增加，我們希望知道是什麼又怎樣導致GDp增加。so。。計量經濟學在當代經濟學科中占據重要地位。。。這是我的理解，最近也在計量~~~~~傷不起啊

⑥ 計量經濟學是什麼 能做什麼 有什麼意義！！！！

計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經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濟變數關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。
計量經濟學（英文：Econometrics），是以數理經濟學和數理統計學為方法論基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證）上的數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。
該分支的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往只能定性研究，擴展到同時可以進行定量分析的新階段。
與一般的數學方法相比，計量經濟學方法有十分重要的特點和意義：
研究對象發生了較大變化。即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。
研究方法發生根本變化。計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。
研究的結果發生了變化。我們應該知道，計量經濟學模型的結論是概率意義上的，也可以說是不太確定的。但真正要理解其不確定性的含義，並不那麼簡單，學習中需要始終關注這一點。理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。
應用‎計量經濟學（Applied Econometrics）則以建立與應用計量經濟學模型為主要內容，強調應用模型的經濟學和經濟統計學基礎，側重於建立與應用模型過程中實際問題的處理。

⑦ 計量經濟學的主要問題是

計量經濟學研究對象：
計量經濟學的兩大研究對象:橫截面數據(Cross-sectional Data)和時間序列數據(Time-series Data)。前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性，以模型參數估計結果顯現相關性;後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料，以展現研究對象的動態行為。
新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料 (Panel data，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經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濟變數關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。
特點
模型類型:採用隨機模型。 模型導向:以經濟理論為導向建立模型。 模型結構:變數之間的關系表現為線性或者可以化為線性，屬於因果分析模型，解釋變數具有同等地位，模型具有明確的形式和參數。 數據類型:以時間序列數據或者截面數據為樣本，被解釋變數為服從正態分布的連續隨機變數。 估計方法:僅利用樣本信息，採用最小二乘法或者最大似然法估計變數。 非經典計量經濟學一般指20世紀70年代以後發展的計量經濟學理論、方法及應用模型，也稱現代計量經濟學。
學習方法
與一般的數學方法相比，計量經濟學方法有十分重要的特點和意義:
研究對象發生了較大變化。即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。
研究方法發生根本變化。計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。
研究的結果發生了變化。我們應該知道，計量經濟學模型的結論是概率意義上的，也可以說是不太確定的。但真正要理解其不確定性的含義，並不那麼簡單，學習中需要始終關注這一點。理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學(Theoretical Econometrics)以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。
應用‎計量經濟學(Applied Econometrics)則以建立與應用計量經濟學模型為主要內容，強調應用模型的經濟學和經濟統計學基礎，側重於建立與應用模型過程中實際問題的處理。

⑧ 計量經濟學方法與一般經濟數學方法有什麼區別

經濟計量學是關於如何確定經濟關系中的實際數值的分支學科.經濟學的核心是統計學，經濟是通過統計學進行計量和分析的，社會統計學以變數為基礎，數理統計學以隨機變數為基礎。
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎,運用數學、統計學方法與電腦技術,以建立經濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有經濟變數和隨機變數關系.

⑨ 如何運用計量經濟學研究經濟問題

經濟計量學(Econometrics) 是西方經濟學中關於如何計量經濟關系實際數值的分支學科，也常譯為計量經濟學，量讀liàng（《現代漢語辭典》2012年6月第6版「計量」條）。這兩種譯名的區別在於，前者試圖從名稱上強調它是一門計量經濟活動方法論的學科，後者試圖通過名稱強調它是一門經濟學科。經濟計量學在20世紀30年代誕生之初，研究多限於計量方法的探討，實際計量工作還較少，且多集中於需求分析，能夠算做實際宏觀經濟計量分析的，只有丁伯根關於美國經濟周期的研究。第二次世界大戰以後，美國經濟學家克萊因等人不斷提高丁伯根開創的宏觀經濟計量的規模和深度，到20世紀60年代形成一個向企業出售經濟計量預測服務的興旺行業。
經濟計量學的具體計量方法主要包括四個連續工作步驟：

建造模型
把經濟學在論述某一特定問題時，對有關的主要經濟變數之間存在相互關系的理論作為假說，表述成結構方程式體系，作為研究對象的縮影，便於分析處理，就叫做模型。在每個結構方程式中，列作自變數的只能是起主要作用的少數幾個經濟變數，但實際影響因變數數值發生變化的，還有未列入方程式的、為數眾多但影響細微的其他因素，它們的聯合作用往往形成一個隨機干擾因素，使得因變數的每一次數值變動不可能全部由列入方程式的自變數的數值變動來解釋，而必然留下一個殘差由這樣的隨機干擾因素來承擔，從而使因變數成為隨機變數。經濟變數分為因變數和自變數，只是就它們在一個結構方程式以內的相互關系來說的，如果按照它們的數值在整個模型範圍以內如何決定來看，又分為內生變數和外生變數，前者的數值是在模型的范圍以內決定的，例如研究某地某時某種農產品的市場局部均衡問題時，該產品的供給量、需求量、價格等都是，後者的數值是在模型的范圍以外決定的，它們的數值變化影響前者的數值，但不受前者的影響，例如影響該農產品產量而不反過來受其影響的因素有：自然因素，如雨量；內生變數的過去時期的數值，如該農產品前一年度的價格；政府政策，如政府對生產該種產品的限制或鼓勵措施等。內生變數在各個結構方程式內不一定都處於因變數的地位，但全部內生變數的數值最終是由整個模型的全體方程式共同決定的，所以又稱聯合因變數；建造模型就是要用全體外生變數和隨機干擾因素作為已知條件來解釋全部內生變數的數值最終是怎樣決定的。
克萊因

估算參數數值
通常是用普通最小平方法對觀測統計資料配合線性回歸方程式。這種方法要求回歸方程式的因變數是隨機變數，自變數是作為已知條件的外生變數。因此要按照代數學解聯立方程式的原理，將原模型的結構方程式體系化為以內生變數為因變數、以外生變數為自變數的簡化式才能進行。因而要求原模型的結構方程式互相獨立，不相矛盾，其數目必須等於內生變數數目，而且能從簡化式的系數估算值還原成結構式的參數值，即具備能夠被識別的條件。

驗證理論
即檢驗估算結果是否符合模型根據的經濟理論，主要是運用數理統計學關於統計假設檢驗的原理，檢驗估算的參數值是否顯著地大於零。只有大於零，有關變數之間存在相互關系的理論，才得到證明；否則須繼續收集資料，再進行估算；或修改模型，甚至修訂根據的理論，再進行估算，直到得出顯著的參數估算值為止。
庫普曼斯

使用模型
估算出參數值的模型，主要用於三個方面：①對所研究的經濟體系內潛在的相互關系進行結構分析，以便了解和解釋有關的經濟現象。常用的方法是利用偏微分原理進行所謂比較靜態分析，即對模型的兩個均衡點進行對比：一個是原來假定達到的均衡點，另一個是假定只有一個外生變數（或結構參數）的數值發生變化而其他情況不變時，模型達到的新的均衡點，兩點對比可以看出外生變數或參數值變化時對內生變數發生多大影響。通常所謂各種彈性和乘數等都是用的這種分析方法。②用於預測。可利用已經估算出系數值的簡化式進行，因為簡化式的因變數都是內生變數，自變數都是外生變數，把預期將來某時期外生變數可能達到的數值代入簡化式，就可以得到有關的內生變數在將來同時期的預測值。③用於規劃政策。即對各種政策方案的後果進行評價，以供決策人擇優採納。常用辦法是把代表各種政策方案的外生變數（又稱政策變數，如稅收）在將來某時期的各種不同數值代入模型，然後計算作為因變數的內生變數（即政策目標，如國民收入）的各種相應預測值，以便對比。這叫做模擬運算，實際上是一種以政策變數的給定數值為條件的預測。

⑩ 計量經濟學的大數據經濟學是什麼意思

大數據經濟學是在經濟學研究和應用中採用大數據並且採用大數據思想對傳統經濟學進行深化的新興交叉學科。
大數據經濟學不僅要研究如何建模、管理和應用大數據，而且要深入研究傳統經濟學如何應對大數據帶來的挑戰並進行改良，大數據經濟學需要經濟學家、領域專家和信息技術專家等密切合作，對人文社科與 自然科學的跨學科研究提出了更高的要求，並且對整個經濟學、社會學、公共管理等將帶來革命性變革。
大數據經濟學的研究內容
第一，大數據計量經濟學 (Big Data Econo—m etrics)。這是和傳統計量經濟學對應的一個學科，也是大數據經濟學下面的子學科。在大數據背景下，經濟學建模與分析方法與傳統計量經濟學完全不同，迫切需要採用全新的思路和方法進行研究。對信息技術專家們而言，大數據經濟學僅僅是演算法和建模問題，但是如果沒有經濟學理論指導，沒有經濟學家的思維，必然會導致研究方向的迷失。一些大數據領域的學者認為 「要相關，不要因果」，這是非常要不得的，傳統經濟學理論至今仍然到處閃爍著智慧的光芒，對經濟現象的深入見解時刻發揮著重要的作用，所以大數據背景下的經濟學分析不能主要靠信息技術的建模專家來進行，必須繼續依靠大數據計量經濟學家。
第二，大數據統計學 (Big Data Statistics)。如前所述，大數據給統計學帶來的挑戰是革命性的，在某些領域，傳統統計學所採用的抽樣調查方式必將徹底淘汰。此外，傳統統計學所要求的精確數據與數據加工方式可能是畫蛇添足甚至敗筆之舉，人們更加重視對一手數據而不是經過加工過的二手統計數據進行分析。大數據時代，人們更加關注原始數據、關注半結構化甚至非結構化數據，瀏覽記錄、查詢關鍵詞、微薄文字、照片等等都是寶貴的數據資源。在大數據時代，傳統統計學也必須進行變革，對數據儲存手段、處理設備、處理方法都提出了新的要求。
第三，大數據領域經濟學。包括大數據生態經濟學、大數據環境經濟學、大數據金融學、大數據城市經濟學、大數據工業經濟學、大數據農業經濟學、大數據交通經濟學、大數據建築經濟學、大數據商業經濟學、大數據信息經濟學、大數據人口經濟學等學科，借用大數據的思想和技術來進行各應用經濟領域的研究。
在以上大數據經濟學的各學科中，大數據統計學是基礎，大數據計量經濟學是研究方法，而大數據領域經濟學是具體的運用，他們之間存在著密切的共生關系。
大數據由於是基於總體的，很大程度上解決了傳統宏觀經濟學與微觀經濟學缺乏較強邏輯聯系的問題，此外大數據對傳統計量經濟學帶來的一個有益之處就是，結構化的大數據更加接近正態分布，這樣 就降低 了小樣本假設檢驗失效問題 。