对计量经济学的作用

❶ 学习计量经济学有什么用，具体的实际的应用领域，我的专业是电子金融

作为一名数量经济学专业的博一研究生，我就自己的经历来谈谈如何学好计量经济学。我不知道你学习计量经济学的主要目的是什么，但是要像你说的“稳扎稳打、效率较高地掌握计量知识”，我觉你可以这么做：由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识（比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等），我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。

推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》（个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本）。有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。

入门教材有很多。国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。

国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。而且在学习过程中要边看书学习边操作，这样学习效率会比较高。

至于要使用哪种软件的话，入门的话可以用用Eviews和Stata。

如果你学有余力或者致力于读数量经济学专业的研究生的话，你可以这么做：中级和高级的计量经济学中会常常涉及到用矩阵的描述问题或模型，你可以补充一下这放那个面的知识，比如《线性代数》和《矩阵分析》这样的教材。
如果还想进一步提高的话，可以看看濮晓龙版本的《高等数理统计》或者陈希孺版本的《高等数理统计》。接着就可以看看格林版本的《计量经济分析》这本书，它几乎包括了计量经济学的方方面面。国内的话，李雪松的《高级经济计量学》也不错有了以上两方面的基础以后，再学习计量经济学就需要按照你的兴趣来专研了。计量经济学大致可以分为以下几类：时间序列计量经济学、面板数据计量经济学和微观计量经济学。时间序列方面，首推汉密尔顿的《时间序列分析》和蔡瑞胸的《金融时间序列分析》这两本书。面板数据方面，至今还没发现比较好的教材。微观计量经济学方面，首推卡梅隆《微观计量经济学：方法与应用》。以上仅是个人观点，如有不对请亲拍！

【王也】:
Bruce Hansen的讲义，入门不二之选；后面看走哪条路吧，搞搞基本因果推断念念基本无害，翻翻Imbens和Wooldridge2007年的NBER讲义怎么也够了
【周彬】:
不建议从李子奈的那本书开始学，虽然很多国内高校的计量经济学是从那本书起步的。学习计量经济学，建议从矩阵运算开始学，也就是线性代数。掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS, MLE，再逐步进阶。事实上，各种estimation是需要不断推导的，假设前提以及达成最优化的条件要加以系统性总结，这样才能看懂模型，进而运用模型。同时为了避免出现spurious model, 建议不要放松对理论的学习，理解变量之间的相互关系。从软件上看，国内通常是从Eviews起步，北美是Minitab; 前后者对入门学者来说差距不大。在往后，针对非计量经济学专业的经济系同学，建议Stata, SAS, R等等都用用，用熟一个，其他也都会一些；计量专业的同学，建议学通Matlab, 这是立身之本。

【王帅】:
如果有统计基础的话，可以看Introctory Econometrics: A Modern Approach

【lukelly】:
国内的话。李子奈的《计量经济学》做基础开始，里面理论知识很多。他的《高级应用计量经济学》也可以读读。微观应用的初级模型logit、tobit、probit打好基础，宏观就是时间序列相关的内容为主。软件应用有eviews，stata，一些东西也会应用到Matlab。

❷ 怎样理解计量经济学的重要作用

线性假设是线性模型最基础也是最重要的假设。而之前我们也有提及所谓的简单线性回归也就是指模型仅包含两个变量X和Y。这里的X，Y和观测值并没有关系，只是根据线性模型刻画出的变量之间的关系：Y可以被看作成是一个关于X的单元函数 （比如说小树苗的高度，可以看成是受到施肥量的一个单元函数）。

这一讲比较重要，会涉及一些模型识别的本质，和计量经济的基础概念，可能会讲得比较长一些。我决定把识别估计篇分为两部分，第一部分主要讲识别，第二部分主要讲估计，今天模型识别这一部分主要分为一下几块：

识别的基本概念；
如何理解识别；
存在性；
唯一性；

识别估计篇（一）
识别的概念：
线性假设给模型提供了识别的基础，这里不可避免地我们就要来讲一下识别这个词到底是什么概念。识别这个词可以说是贯穿整个计量经济学的研究，识别这个词许多学过统计的人都有接触过，但是真的问到识别究竟是什么许多人也很难说出一个所以然来，甚至可能许多人会混淆模型“识别”的概念，最常见的两种混淆是：

“模型识别与“模型估计”混淆；
“模型识别”与实证中我们常说的“因果识别”混淆;
“模型识别”究竟是什么？在数理统计中，一旦我们对所观测到的现象建立了概率参数模型，参数模型一旦确定，我们就可以判断模型是否“可识别”。而这里所谓的“可识别”，指的就是不可能存在两组不同的参数使得在两组不同的参数下，我们观察到“等价”的观测值。

❸ 计量经济学的实际意义何在

第一个点是，以佛里德曼为代表的经济学研究方法论，即“前提不重要，推论过程也不重要，重要的是结论符合现实”。这种方法，本质上就是把计量本身，认定是可以脱离理论，或者说认定计量本身可以推出理论。而不是说在理论的指导下进行计量。我想，经济学方法论争执得那么多，这个背景，他应该也了解吧？当时在南大BBS上，关于可证伪性的争论那么火热，不就是围绕这个问题么？我记得当时南大经济学论坛的进版画面有一句话，大意是说越有效的理论，其前提越是不符合现实的。所以，在这样的经济学研究方法下，我对计量进行批评，不可谓说是轻率的。 第二个点是，随着计量技术的进一步提高，计量本身也在开始神秘化。例如协整理论。不少介绍都说协整理论可以从数据自身推导出理论联系，判断变量的长期关系或者短期关系，认为“经典的计量经济学模型是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而协整则是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型包含的变量和变量之间的理论关系。这是20世纪80年代以来计量经济学模型理论的一个重大发展”。而我在这点上所作的努力是告诉大家：无论计量怎么发展，它都没有超越经典计量模型所受到的局限，不可能比经典计量更高明，其与理论的关系，不可能比经典计量有更大突破。计量只不过是起对数据进行排列组合，来看这些组合中是否凑巧给出理论启示，或者看其是否符合理论的结果。神秘化的计量理论，注定是占星术。 第三个点是，我既然对西方经济学特别是宏观经济学部分的理论大部分进行否定，那就意味着我根本不承认其理论的正确性。而其理论的正确性被否认，则其理论指导下的计量模型，就失去价值而变得毫无意义。因此，我对西方经济学计量的批判，最大的基础来自对西方经济学理论的批判。当我认为西方经济学理论本身不能成立的时候，我自然会说其建立的计量模型及其结论，无论其可信度为多少，都毫无意义。因此，猪头非恐怕得首先为西方经济学的那些理论进行辩护。 最后还要补充一点：即使给定正确的理论，然后使用计量来检验或者预测某些细微性质，我也不认为计量就是很好的办法。相反，计量结果的统计特性，遗漏了很多图形本身的重要性质。计量所得出的结论，往往反而掩盖了事实真相。因此，除非作为辅助工具，或者不得已，我宁愿直接去看图形本身，并对图形的各个阶段或者整体，进行物理化的分析，而不是进行计量分析。只有这样，才能尽可能完全地解读图形性质。 至于猪头非同学说：“如果非要拿这个例子比喻计量的话，你要是能知道走过的轨迹是什么模样，就已经相当了不起了。况且，计量要研究的还不止是什么形状，还要研究这个形状的具体参数，比如弧度多少，半径多少等等，这就更不容易了。中级计量班的学期论文如果能够对“走过的轨迹”有令人信服的分析和描绘，就已经圆满地完成任务了。” 我的回答其实很简单：1、要知道走过的轨迹是什么模样，这恰恰是理论分析，而不是计量。你必须先通过理论分析，获得轨迹的种类信息，然后才谈的上通过计量获得具体参数。2、所谓半径这些概念，是在假定轨迹为圆形的假设下才有的参数。如果只是局部数据接近半圆，但是未知数据部分根本就不是圆，何来半径之说？你根据已有数据计算出来的半径，有什么意义呢？3、中级计量班的学期论文能够对走过的轨迹进行分析，你加了个“令人信服”，这四个字说明了理论还是第一的。否则，你怎么“令人信服”地说既有数据一定是圆的一部分？这样，即使中级计量班毕业成绩比较好看，在现实中，仍然不能解决任何问题，相反只是误导问题而已。 至于猪头非最后说宏观经济预测得准——他说即使没有理论依据。这个恐怕就是一厢情愿了吧？在宏观经济中，我还没有看到西方经济的哪个理论能以较大概率预测准的。他可以列举例子，不管老宋也好还是其它人也好，给出预测的文章、日期，然后给出被预测实现的经济数据。 要是这么容易被预测准，而且是在啥都不知道的情况下预测准，就不会有那么一大群经济学家在指点江山后被大众臭骂，然后万分委屈地说：“经济学只能用来解释世界，不能用来预测世界”。

❹ 计量经济学在实际中有用吗

金融一般都要学计来量的，其实不源用你会用，可你必须能看懂。如果你将来从事的是行业分析研究等研究岗位，你看不懂计量模型是绝对不行的。另外，有些证券的定价方面也要用到计量，研究市场波动也要用到计量……
只要你计量学得好，可应用的地方很多。希望你喜欢它，因为它确实不怎么好学

❺ 计量经济学在工作中的具体用途有什么

没用任何用处，不过是一些学者卖弄学问的工具

❻ 计量经济学的对今后学习的作用和意义----在线等

计量经济学主要作用就是数理化经济模型，这是当代经济的一个重要趋势。
有利于更加精确的研究问题，定量分析经济模型，提前预测经济政策效果，或者经济事件的冲击后果。

当代著名的理性预期学派—新古典宏观经济学派，就是用数量化的方法来研究经济，模型往往十分负责。可以说，当代的经济越来越趋向于使用数学语言来描述，用数理方法来分析。

❼ 计量经济学在经济学科体系中的作用和地位是什么意思

因为计量经济学是用计量的方法研究事情的因果关系，而在经济学中，我们就是在求索我们需要结果的因!比如，我们通常搞一项政策，我们很想知道这个政策到底能怎样影响着我们期望的结果;或者我们希望gdp增加，我们希望知道是什么又怎样导致GDp增加。so。。计量经济学在当代经济学科中占据重要地位。。。这是我的理解，最近也在计量~~~~~伤不起啊

❽ 计量经济学有什么作用

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。

主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。

应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

(8)对计量经济学的作用扩展阅读：

计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。

前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。

新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料（Panel data，或称面板资料分析）。

❾ 计量经济学中有什么作用

人类选择行为说。
1932年，罗宾斯总结许多经济学家关于经济学概念的共同实质，在回<论经济科学的性质与答意义>中，提出了一个经典性的经济学定义：“经济学是 门研究目的与具有可供选择的用途的稀少手段之间关系的人类行为科学”。这就说明了，经济学的产生就在于人类无尽的欲望与物品稀少性的矛盾。
希克斯的<价值与资本>中，也更为明确地显示出政治经济学是研究人类行为选择的科学。美国当代著名经济学家保罗·萨缪尔森在其《经济学>中也写道，经济学是研究人和社会如何作出最终抉择的科学。

❿ 计量经济学的重要性

不知道有没有用，就网络里面的...

第一个点是，以佛里德曼为代表的经济学研究方法论，即“前提不重要，推论过程也不重要，重要的是结论符合现实”。这种方法，本质上就是把计量本身，认定是可以脱离理论，或者说认定计量本身可以推出理论。而不是说在理论的指导下进行计量。我想，经济学方法论争执得那么多，这个背景，他应该也了解吧？当时在南大BBS上，关于可证伪性的争论那么火热，不就是围绕这个问题么？我记得当时南大经济学论坛的进版画面有一句话，大意是说越有效的理论，其前提越是不符合现实的。所以，在这样的经济学研究方法下，我对计量进行批评，不可谓说是轻率的。
第二个点是，随着计量技术的进一步提高，计量本身也在开始神秘化。例如协整理论。不少介绍都说协整理论可以从数据自身推导出理论联系，判断变量的长期关系或者短期关系，认为“经典的计量经济学模型是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而协整则是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型包含的变量和变量之间的理论关系。这是20世纪80年代以来计量经济学模型理论的一个重大发展”。而我在这点上所作的努力是告诉大家：无论计量怎么发展，它都没有超越经典计量模型所受到的局限，不可能比经典计量更高明，其与理论的关系，不可能比经典计量有更大突破。计量只不过是起对数据进行排列组合，来看这些组合中是否凑巧给出理论启示，或者看其是否符合理论的结果。神秘化的计量理论，注定是占星术。
第三个点是，我既然对西方经济学特别是宏观经济学部分的理论大部分进行否定，那就意味着我根本不承认其理论的正确性。而其理论的正确性被否认，则其理论指导下的计量模型，就失去价值而变得毫无意义。因此，我对西方经济学计量的批判，最大的基础来自对西方经济学理论的批判。当我认为西方经济学理论本身不能成立的时候，我自然会说其建立的计量模型及其结论，无论其可信度为多少，都毫无意义。因此，猪头非恐怕得首先为西方经济学的那些理论进行辩护。
最后还要补充一点：即使给定正确的理论，然后使用计量来检验或者预测某些细微性质，我也不认为计量就是很好的办法。相反，计量结果的统计特性，遗漏了很多图形本身的重要性质。计量所得出的结论，往往反而掩盖了事实真相。因此，除非作为辅助工具，或者不得已，我宁愿直接去看图形本身，并对图形的各个阶段或者整体，进行物理化的分析，而不是进行计量分析。只有这样，才能尽可能完全地解读图形性质。
至于猪头非同学说：“如果非要拿这个例子比喻计量的话，你要是能知道走过的轨迹是什么模样，就已经相当了不起了。况且，计量要研究的还不止是什么形状，还要研究这个形状的具体参数，比如弧度多少，半径多少等等，这就更不容易了。中级计量班的学期论文如果能够对“走过的轨迹”有令人信服的分析和描绘，就已经圆满地完成任务了。”
我的回答其实很简单：1、要知道走过的轨迹是什么模样，这恰恰是理论分析，而不是计量。你必须先通过理论分析，获得轨迹的种类信息，然后才谈的上通过计量获得具体参数。2、所谓半径这些概念，是在假定轨迹为圆形的假设下才有的参数。如果只是局部数据接近半圆，但是未知数据部分根本就不是圆，何来半径之说？你根据已有数据计算出来的半径，有什么意义呢？3、中级计量班的学期论文能够对走过的轨迹进行分析，你加了个“令人信服”，这四个字说明了理论还是第一的。否则，你怎么“令人信服”地说既有数据一定是圆的一部分？这样，即使中级计量班毕业成绩比较好看，在现实中，仍然不能解决任何问题，相反只是误导问题而已。
至于猪头非最后说宏观经济预测得准——他说即使没有理论依据。这个恐怕就是一厢情愿了吧？在宏观经济中，我还没有看到西方经济的哪个理论能以较大概率预测准的。他可以列举例子，不管老宋也好还是其它人也好，给出预测的文章、日期，然后给出被预测实现的经济数据。
要是这么容易被预测准，而且是在啥都不知道的情况下预测准，就不会有那么一大群经济学家在指点江山后被大众臭骂，然后万分委屈地说：“经济学只能用来解释世界，不能用来预测世界”。