⑴ 计量经济学包括哪些
计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计回量经济学答以古典回归（Classical Regression）分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、时间序列分析（Time Series analysis）、面板数据分析（Panel Data Analysis）等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学（Parametric Econometrics）、非参量计量经济学（Nonparametric Econometrics）、半参量计量经济学（Semiparametric Econometrics）等。
⑵ 求沃尔特 恩德斯的《应用计量经济学 时间序列分析》的课后答案
答案家论坛有这个答案，不过是英文版本的，在大学答案的经济栏目下面
⑶ 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
⑷ 计量经济学实证分析（要用到Eviews软件，时间序列数据的计量检验），
koliluil,[ufty;l
⑸ 有人会做时间序列计量经济学模型检验吗，用EVIEWS做
软件分析内容太多了，要指出主要内容。就写论文来说，目前流行的主要是两大块，一是时间序列，包括协整，单位根检验、VAR、脉冲响应等。二是面板模型。
⑹ 为什么计量经济学强调模型设定，而时间序列分析强调模型识别
不明白这抄两个问题有啥关联……袭
感觉计量经济学强调假设是因为变量多，时间序列变量不就是时间吗？
经济学模型本身就是建立在模型假设的基础上，抓住主要变量，就能最大程度的降低模型复杂程度，提高准确率。
时序分析不同模型适应于不同的时间序列，选择模型错误，拟合度差，预测什么的就没办法做下去。而且时序分析工作第一步应该就是判断用什么样的模型进行拟合的，大部分时序还是比较好判别选择的。不选择好模型下面怎么进行呢，选择错误那就不需要有以后了嘛。
这么粗略的描述不知道能不能解答你的问题，等大神深度解剖交流。
⑺ 计量经济学中时间序列怎么样选择分析方法
时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法把因变量的滞后项作为自变量y_t=b0+b1*y_{t-1}+b2*y_{t-2}++bp*y_{t-p}+u_t这样的模型确定滞后专阶数p的方法是1.y_t满足covariance-stationarity也就是对属于任意t均值不变方差不变协方差只是间隔项数的函数2.u_t是白噪声而不出现序列相关3.p的确定遵循parsimony的原则国内应该翻译为“精简”一般构造AIC和SBC两个指标来比较这两个指标越小越好AIC=T*ln(残差平方和)+引入p阶的惩罚SBC相似也就是说首先残差平方和应该越小说明自变量也就是滞后阶数的解释能力强不过呢引入的滞后项数越多残差平方和应该越来越小所以要看有效性便加入一个惩罚使得模型精简原理和adjustedR^2一样AIC适合小样本SBC适合大样本然后这两个信息标准都在一般的回归软件中列了出来比较其中最小的就是合适的p阶滞后但是一定要保证残差是白噪声
⑻ 计量经济学两个时间序列之间建立回归分析,需要的步骤
1、回归分析，计算回归系数
2、参数的显著性检验，t检验
3、异方差、自相关检验、修正
4、一元线性回归就完成了
⑼ 关于时间序列数据的计量经济学论文先进行平稳性检验，是非平稳的，进
是的。所以在做回归之前要对个每个变量做单根检验。Eviews里点unit root test，先选0阶看看平稳不，若不平再选一阶(level1)，观察平稳不。若到了二阶还不平稳，那就最好放弃这个变量吧，因为三阶差分后的各个变量之间关系不那么强了，研究出来意义也不大。伪回归还不是很讨厌，多重共线才是硬伤啊。。。。