计量经济学的基本问题
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二、样本数据的收集
几类常用的样本数据 1、时间序列数据 2、截面数据 3、虚拟变量数据 样本数据的质量
完整性、准确性、可比性和一致性
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三、模型参数的估计
四、模型的检验
1、经济意义的检验 2、统计检验 3、计量经济学检验 4、预测检验(确定所建立的模型是否可用于
样本观测值以外的范围)
计量经济学的发展使经济领域的定量研 究拥有了更先进的工具,为经济学研究宏 微观主体提供了有效的实证分析方法。该 学科是经济管理学学科体系的重要组成部 分。
“第二次世界大战后的经济学是计量经 济学时代。”——萨缪尔森
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三、发展概况 四、与相关学科的关系 1、与西方经济学 2、与数学 3、与统计学 4、与数理经济学
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消费习ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ、消费倾向和消费需求,进而推断出
相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后
以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特
定内容的定向营销 。
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数据挖掘在市场营销的应用
与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相
比,数据挖掘技术在营销实践中的应用大大节省了营 销成本,提高了营销效果与效率。
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第二节 计量经济学的研究对象与内容体系
一、研究对象 计量经济学的研究对象是社会经济现象,
是研究经济现象的数量规律的一门学科。 二、内容体系
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第三节 计量经济学模型的建立
一、理论模型的设计 第一步,确定模型所包含的变量;第二
步,确定模型的数学形式;第三步,拟定 模型中待估参数的符号和大小的理论期望 值。
只有通过全部的检验,回归分析的结果才可靠有 效,建立的模型才经得起推敲。
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数据挖掘在市场营销的应用
营销数据的分析与挖掘以市场营销学的市场细 分原理为基础,其基本假定是:消费者过去的 行为是其今后消费倾向的最好说明。
通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的
大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、
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例:回归分析的检验主要有三个方面:
第一方面是经济学意义的检验,即所提出模型的 系数的正负是否符合经济学意义的常规,即系数 的正负能否从经济学角度给出一个合理的解释。 第二方面是统计学意义的检验,主要有F检验、T 检验和R2系数的检验。第三方面是计量经济学检 验,主要包括异方差性检验、共线性检验(VIF检 验)和序列相关性检验(DW检验)。
计量经济学基本问题
——管理学院 张樨樨
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第一节 计量经济学概述
一、计量经济学的含义 计量经济学是以经济理论为前提,以实
际观测数据或实验数据为基础,利用数学 与数理统计方法,采用现代计算机技术, 研究带有随机影响的经济现象的数量关系 和发展变化规律的一门学科。
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二、学科地位
基于数据挖掘的营销对我国当前的市场竞争也具有启 发意义。例如,我们经常可以看到繁华商业街上一些 厂商对来往行人不分对象地散发大量商品宣传广告, 其结果是不需要的人随手丢弃资料,而需要的人并不 一定能够得到。如果搞家电维修服务的公司向在商店 中刚刚购买家电的消费者邮寄维修服务广告,卖特效 药品的厂商向医院特定门诊就医的病人邮寄广告,肯 定会比漫无目的的营销效果要好得多。