① 计量经济学是什么 能做什么 有什么意义！！！！
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。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，使之成为随机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。
计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。
该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。理论计量经济学和应用计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
② 计量经济学中PRF是什么意思
总体回归函数（Population regression function）计量经济学用语,表明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。
③ 计量经济学是什么意思呢
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④ 什么是计量经济学计量经济学方法与
那经济学的方法呢？一定要根据一个数量变量的变化
⑤ 计量经济学 是什么意思啊
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⑥ 计量经济学是什么意思啊
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Econometrics计量经济学将统计理论运用在经济上，目的在于预测未来趋势。
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⑦ 什么是计量经济学
计量经济学（英语：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问内题试图对容理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。
该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。
“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，“量”字为名词，构成动宾结构，这从其英文metric的含义亦可看出（与数学名词“度量空间metric space”情况类似），所以“量”字应读作“亮”（大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。设若“计量”的“量”字读为“良”，则是两个动词词素的并列结构，含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–Binet Intelligence Scale），按其内涵则应读“量”字为“良”，此亦可从英文scale的含义窥得。
⑧ 计量经济学的大数据经济学是什么意思
大数据经济学是在经济学研究和应用中采用大数据并且采用大数据思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。
大数据经济学不仅要研究如何建模、管理和应用大数据，而且要深入研究传统经济学如何应对大数据带来的挑战并进行改良，大数据经济学需要经济学家、领域专家和信息技术专家等密切合作，对人文社科与 自然科学的跨学科研究提出了更高的要求，并且对整个经济学、社会学、公共管理等将带来革命性变革。
大数据经济学的研究内容
第一，大数据计量经济学 (Big Data Econo—m etrics)。这是和传统计量经济学对应的一个学科，也是大数据经济学下面的子学科。在大数据背景下，经济学建模与分析方法与传统计量经济学完全不同，迫切需要采用全新的思路和方法进行研究。对信息技术专家们而言，大数据经济学仅仅是算法和建模问题，但是如果没有经济学理论指导，没有经济学家的思维，必然会导致研究方向的迷失。一些大数据领域的学者认为 “要相关，不要因果”，这是非常要不得的，传统经济学理论至今仍然到处闪烁着智慧的光芒，对经济现象的深入见解时刻发挥着重要的作用，所以大数据背景下的经济学分析不能主要靠信息技术的建模专家来进行，必须继续依靠大数据计量经济学家。
第二，大数据统计学 (Big Data Statistics)。如前所述，大数据给统计学带来的挑战是革命性的，在某些领域，传统统计学所采用的抽样调查方式必将彻底淘汰。此外，传统统计学所要求的精确数据与数据加工方式可能是画蛇添足甚至败笔之举，人们更加重视对一手数据而不是经过加工过的二手统计数据进行分析。大数据时代，人们更加关注原始数据、关注半结构化甚至非结构化数据，浏览记录、查询关键词、微薄文字、照片等等都是宝贵的数据资源。在大数据时代，传统统计学也必须进行变革，对数据储存手段、处理设备、处理方法都提出了新的要求。
第三，大数据领域经济学。包括大数据生态经济学、大数据环境经济学、大数据金融学、大数据城市经济学、大数据工业经济学、大数据农业经济学、大数据交通经济学、大数据建筑经济学、大数据商业经济学、大数据信息经济学、大数据人口经济学等学科，借用大数据的思想和技术来进行各应用经济领域的研究。
在以上大数据经济学的各学科中，大数据统计学是基础，大数据计量经济学是研究方法，而大数据领域经济学是具体的运用，他们之间存在着密切的共生关系。
大数据由于是基于总体的，很大程度上解决了传统宏观经济学与微观经济学缺乏较强逻辑联系的问题，此外大数据对传统计量经济学带来的一个有益之处就是，结构化的大数据更加接近正态分布，这样 就降低 了小样本假设检验失效问题 。
⑨ S.E.在计量经济学中是什么意思
标准误差( Sx 或S E, standard error ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。
⑩ 计量经济学有效性是什么意思
1.无偏性 参数估计量的期望值与参数真值是相等的,这种性质称为无偏性,具有无偏性的估计量称为无偏估计量.
2.有效性 无偏性表示估计值是在真值周围波动的一个数值,即无偏性表示估计值与真值间平均差异为0,近似可以用估计值作为真值的一个代表.同一个参数可以有许多无偏估计量,但不同估计量的期望方差不同,也就是估计量在真值周围的波动大小不同.估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好,越有效.不同的估计量具有不同的方差,方差最小说明最有效.
3.异方差性 是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.
1.回归分析是一个变量（被解释变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的依存关系,目的在于根据解释变量的数值估计预测被解释变量的总体均值.相关分析研究变量相关程度,用相关系数表示.相关分析不关注变量的因果关系,变量都是随机变量.回归分析关注变量因果关系.被解释变量是随机变量,解释变量是非随机变量.
2.DW检验适用于一阶自回归：不适用解释变量与随机项相关的模型；DW检验存在两个不能确定的区域
3.参数估计量非有效.变量的显著性检验失去意义.模型的预测失效
图示法：（X _ e2）
解析法：戈德菲尔德－匡特检验怀特检验 ARCH检验