实验数据的计量经济分析：挑战与机遇
计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析
计量经济学实训课程学习总结运用计量模型进行经济分析在计量经济学实训课程的学习中，我们通过运用计量模型进行经济分析，掌握了一些基本的计量方法和技巧。
本文将对我在课程学习过程中所获得的经验和体会进行总结。
一、课程学习概述计量经济学实训课程是一门旨在培养学生对经济数据进行定量分析的能力的课程。
通过该课程的学习，我们了解了计量经济学的基本概念和方法，学习了一些常用的计量模型，如回归模型、时间序列模型等。
在课程实践环节，我们使用真实的经济数据，运用所学的计量模型进行经济分析，并得出相应的结论。
二、计量模型的运用在实训课程中，我们主要运用了回归模型进行经济分析。
回归模型可以帮助我们确定不同经济变量之间的关系，并进行相关结果的预测。
在实际操作中，我们首先选择了合适的解释变量和被解释变量，并进行了数据的收集和整理。
接下来，我们使用计量软件进行回归分析，并解读了回归结果。
通过对回归模型的运用，我们能够更好地理解和解释现实经济现象。
三、经济分析案例在实训课程中，我们针对不同的经济问题进行了分析。
例如，在零售业市场调研中，我们对销售额和广告投入之间的关系进行了分析。
通过回归分析，我们发现广告投入与销售额存在着显著的正相关关系。
这一结论为企业在未来的市场推广和广告策略制定提供了参考依据。
另外，我们还运用回归模型对生产率与劳动力投入之间的关系进行了分析。
我们的数据表明，生产率与劳动力投入之间呈现出一定的正相关关系。
这一结论有助于企业管理者优化资源配置和提高生产效率。
四、实践中的挑战与收获在实训课程的学习中，我们也面临了一些挑战。
首先，数据的获取和整理是一个耗时且繁琐的过程，需要我们具备一定的数据处理技能。
其次，对于计量模型的选择和运用，我们需要进行深入的思考和研究，以确保得到准确的经济分析结果。
然而，通过对这些挑战的克服，我们也获得了一些宝贵的收获。
首先，我们提升了解决实际经济问题的能力，增强了经济分析的思维方式。
其次，我们熟练掌握了计量软件的使用，提高了数据处理和模型建立的技术水平。
大数据背景下经济统计的机遇与挑战
大数据背景下经济统计的机遇与挑战kxgdy经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。
随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。
经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。
从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。
这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。
这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。
在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。
大数据背景下的经济数据特征分析1.数据统计刻度变小由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。
随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。
实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。
2.样本群体扩大从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。
随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。
3.样本信息扩大大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。
随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。
当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。
大数据背景下经济统计的机遇与挑战
大数据背景下经济统计的机遇与挑战摘要：快速发展的信息技术将触角延伸到人们工作与生活的方方面面，为人们带来了切切实实的便利，亦产生了大量的数据信息。
随着大数据时代的到来，计算、分享与传播经济数据变得容易。
与此同时，统计人员的工作模式发生了较大变化，对经济统计人员素养提出了较高要求。
本文结合大数据背景，立足经济统计实践，分析了此项工作面临的机遇与挑战，并提出了相应的经济统计对策。
关键词：大数据；经济统计；机遇；挑战大数据时代是信息化技术发展到一定阶段的必然产物。
海量数据信息既为经济统计工作提供了充沛的数据支持，也加大了计算、分享等工作难度。
为促进经济统计工作顺利进行，并提高工作绩效，就需经济统计人员求变与创新，合理引入计算机技术或者互联网技术等，对海量数据信息进行收集、筛选、整理、分析等操作，并积极构建数据模型。
以下内容分析了大数据背景下经济统计机遇，并结合统计工作中的问题，制定出了几点工作策略。
一、大数据背景下经济统计的机遇（一）有利于充实经济理论经济理论具有一定的抽象性。
在经济统计过程中，工作人员对一些变量进行量化统计时，整体难度较大。
大数据背景下，工作人员可借助现代数理技术高效完成经济统计中的量化工作。
经济统计工作者可通过追踪研究对象，或者借助政府建构的统计计算系统中的统计模型，可高效采集数据信息，亦可借助该系统数据进行经济理论分析。
大数据背景下，工作人员获取经济数据的方式日趋便捷。
研究经济统计问题时，偏向于向微观方向转移，以此高效便捷地开展经济统计工作。
凭借大数据技术，可有效解决过往经济统计工作中的不可控因素，亦可提高经济统计工作中经济建模的精准性。
借助经济建模，可将建模外所产生的环境影响因素融入到经济模型中，以此为经济统计工作提供精细化且全面的数据支持。
（三）有利于扩充数据统计模型运用范围随着计算机与互联网技术的快速发展，数据统计模型被广泛应用到经济领域。
借助数据统计模型进行数据分析，已成为重要的发展趋势。
大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战
大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战随着信息技术的飞速发展和电子商务的兴起，大数据已经成为当今世界的关键词之一。
大数据时代的到来，对经济发展和宏观经济分析产生了深远影响。
大数据时代宏观经济分析所面临的机遇与挑战也随之而来。
本文将结合当今大数据时代的发展趋势，探讨大数据时代宏观经济分析所面临的机遇与挑战。
一、大数据时代的机遇1. 数据来源丰富多样大数据时代的最大特点就是数据来源丰富多样。
传统宏观经济分析所依赖的数据主要来自于政府部门、统计机构等，数据量有限，时效性也不够高。
而在大数据时代，数据可以来自于各种渠道，如互联网、社交媒体、移动支付、电子商务等，这些数据量庞大，而且时效性非常高，可以为宏观经济分析提供更为丰富的基础数据。
2. 数据挖掘技术的进步随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也得到了极大的发展。
数据挖掘技术可以帮助宏观经济分析者从海量的数据中找到其中的规律和趋势，发现潜在的经济问题和机会。
通过数据挖掘技术，宏观经济分析者可以更好地理解和把握经济的运行规律，为宏观经济政策制定提供更为准确的依据。
3. 实时监测经济运行状况大数据时代的到来，可以使宏观经济分析者实时监测经济运行状况。
传统的数据调研需要花费大量时间和人力物力，数据的获取和处理也需要一定的周期。
而在大数据时代，可以通过各种数据采集和处理技术，实时获取经济运行的数据，分析经济的动态变化趋势，及时发现和应对经济中的问题。
4. 数据驱动的宏观经济政策制定传统宏观经济政策制定主要依靠经济统计数据和模型分析，这些数据和模型可能存在一定的偏差和不足。
而在大数据时代，可以通过大数据的真实信息来支持宏观经济政策的制定和调整，以数据为导向的政策可以更加准确地把握经济发展的趋势和特点。
1. 数据隐私和安全问题随着大数据的快速发展，数据隐私和安全问题也日益突出。
大数据中可能涵盖大量的个人隐私数据，如果这些数据泄露或被滥用，将对社会和个人造成巨大的损失。
浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇
浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了不可忽视的一部分。
大数据的涌现为统计学带来了新的机遇和挑战。
统计学在大数据时代更加重要，因为它能够帮助人们理解和分析海量的数据，发现数据背后的规律和趋势。
但与此大数据时代也给统计学提出了更高的要求，需要不断地适应新的技术和方法，以更好地应对大数据时代带来的挑战。
本文将就大数据时代对统计学的挑战与机遇进行浅谈。
一、挑战1. 海量数据的分析能力在大数据时代，我们需要处理的数据量越来越大，传统的统计方法在处理海量数据时面临很大的挑战。
传统的统计方法可能需要耗费大量的时间和资源来处理海量数据，因此需要发展新的统计技术和算法来应对这一挑战。
2. 数据的质量和可信度大数据时代所涉及的数据种类繁多，而且数据的质量和可信度也是一个重要的问题。
在海量数据中，可能存在大量的噪音数据和不准确的数据，如何从海量数据中筛选出高质量的数据，成为了一个亟待解决的问题。
3. 隐私和安全问题大数据时代的数据往往涉及到个人隐私信息和商业机密等重要数据，如何在保护隐私和信息安全的前提下进行数据分析，是一个重要挑战。
统计学需要在保护数据隐私和保证数据安全的前提下进行数据分析，这对统计学提出了更高的要求。
4. 多源数据的整合和分析在大数据时代，数据往往来自不同的来源，不同的数据集之间存在着较大的差异和不一致性。
如何进行多源数据的整合和分析，使得数据之间具有一致性和可比性，是一个重要挑战。
5. 新兴技术的运用大数据时代的到来，带来了诸多新兴技术，如人工智能、机器学习等，这些新兴技术为统计学提出了新的挑战。
统计学需要与这些新兴技术结合，不断地创新和发展，才能更好地应对大数据时代的挑战。
二、机遇1. 数据科学的发展在大数据时代，数据可视化成为了一种重要的方式。
通过数据可视化，人们可以更直观地理解数据的规律和趋势，发现数据之间的联系和规律。
统计学在数据可视化方面发挥着重要作用，通过统计学的方法和技术，可以更好地进行数据可视化分析。
大数据下的经济统计机遇与挑战-市场经济论文-经济论文
大数据下的经济统计机遇与挑战-市场经济论文-经济论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：现如今广大民众的生活基本被纷繁复杂的各类信息淹没了，各种社交软件自媒体、短视频等生成了庞大的信息流。
我们现在正处于信息的风口浪尖，因而不管是个体还是社会企业都无法信息而生活在一座孤岛之上。
随着大数据的广泛应用，使得信息分析和智能提取数据的能力越来越精准，而传统的经济统计与大数据在本质上来说具有共同的理论基础。
那么在大数据背景下如何与传统的统计学碰撞出思想交融的火花是值得我们深思的问题，因此经济统计变革刻不容缓。
关键词：大数据；经济统计；机遇；挑战在大数据的应用已然深入人们工作、生活各个领域的大背景下，经济统计工作也需要引入前沿的信息技术作为后盾支持，以提高经济数据统计工作的正确率和效率，不得不说这是经济统计工作面临的重大机遇。
但与此同时，大数据也导致了信息资源数据的零散性和多渠道等干扰性的因素，这是经济统计工作必须要面对并克服的困难。
一、现阶段经济统计工作存在的问题（一）思想上不够重视现阶段的经济统计工作虽然被多次放到重要问题的层面，倡导大家引起重视，但总的来说，并没有真正的引起足够的重视和落地执行。
由于受到国家政策方针、社会热点等的影响，造成经济统计工作总是不可避免地被忽视，致使基层的经济统计工作也不够被重视。
（二）基层经济统计工作基础薄弱由于社会经济结构、利益分配等逐步趋于多元化，导致原本的从行业主管部门分层级递进收集、整理汇总的经济统计工作流程受外部环境的影响而遭到破坏。
另外，随着市场经济主导作用的不断发展，在我国经济结构中占比重要的大量中、小以及小微企业难以提供出动态准确的经济统计数据和材料，且对经济统计工作的配合完成程度不高。
还有部分企业不愿意提供企业内部的真实数据资料，致使经济统计机构难以获取真实的第一手数据。
（三）各经济统计部门之间的工作协调不足数据不统一的现象普遍存在。
数字经济时代的统计学发展与挑战
数字经济时代的统计学发展与挑战近年来，随着信息技术的飞速发展，数字经济逐渐崛起并成为推动经济发展的重要力量。
数字经济的兴起给统计学带来了新的发展机遇和挑战。
本文将探讨数字经济时代下统计学的发展趋势和面临的挑战。
一、统计学的发展趋势1. 数据采集与处理的自动化在数字经济时代，海量的数据被不断产生和采集，传统的手工调查方式已经无法满足快速、准确、全面的数据需求。
因此，统计学借助先进的信息技术，实现了数据采集与处理的自动化。
例如，通过网络爬虫技术可以从互联网上自动抓取数据；通过数据挖掘和机器学习算法可以高效地提取有用的信息等。
2. 数据分析与决策支持的智能化数字经济时代的数据规模和复杂性给传统的统计分析带来了挑战。
为了更好地挖掘数据背后的价值，统计学开始借助人工智能、大数据技术等实现数据分析与决策支持的智能化。
例如，人工智能算法可以自动识别数据中的模式和规律，并生成精准的预测模型；大数据技术可以高效地处理和分析海量数据，并为决策提供实时和准确的支持。
3. 多学科交叉与创新的推动数字经济的发展不仅需要统计学的支持，还需要与其他学科的交叉合作。
例如，统计学与计算机科学的交叉促进了数据挖掘和机器学习的发展；统计学与经济学的交叉推动了经济统计的研究等。
多学科交叉的合作不仅拓宽了统计学的研究领域，也提供了解决实际问题的创新思路和方法。
二、统计学面临的挑战1. 数据隐私和安全问题在数字经济时代，个人和企业的隐私数据被广泛采集和使用。
统计学家需要在充分利用数据的基础上，保护个人和企业的隐私。
同时，数据泄露和黑客攻击等安全问题也给统计学提出了新的挑战，要求统计学在数据处理过程中加强安全保护，确保数据不被非法获取和滥用。
2. 数据质量和可信度问题数字经济时代的数据多样且庞杂，质量和可信度成为了统计学研究中的重要问题。
垃圾数据、不准确的数据以及数据篡改等都会影响统计结果的准确性。
因此，统计学家需要加强数据质量和可信度的监控，并使用适当的方法和工具确保研究结果的准确性。
统计研究工作机遇与挑战
统计研究工作机遇与挑战随着时代的发展和经济的不断增长，统计研究的重要性也越来越受到人们的关注与重视。
在当今社会中，统计研究已经成为各行各业无法缺少的一部分，而统计研究工作的机遇和挑战也逐渐随之而来。
本文将探讨统计研究工作的机遇和挑战，并提出几点解决方案。
一、统计研究工作的机遇1.大数据时代的到来随着新技术的发展，大数据时代的到来不仅改变了人们生活的方式，也为统计研究提供了新的机遇。
众所周知，数据是统计研究的重要来源，而大数据时代的到来意味着统计研究有更多的数据可以使用。
这将极大地促进了统计研究的发展，同时也为统计研究人员提供了更多的机遇。
2.政府和企业对统计研究的需求增加在当今的社会中，政府和企业对统计研究的需求逐渐增加。
政府需要统计研究来了解社会经济的发展和变化情况，而企业需要统计研究来优化其经营和营销模式。
这将为统计研究人员提供更多的就业机会和发展空间。
3. 全球化的发展趋势经济全球化的趋势不断加强，这为统计研究人员提供了更广阔的发展空间。
全球经济的发展需要众多的统计数据支持，因此统计研究人员在全球化时代里拥有更广泛的应用场景。
二、统计研究工作的挑战1.数据质量问题统计研究工作离不开数据支持，而数据质量是影响统计研究工作的一个重要因素。
由于数据质量方面的问题较为常见，因此需要统计研究人员在进行研究时注重数据采集与数据验证的方法，确保数据的准确性和可靠性。
2.分析技术难度较大随着数据时代的到来，数据量的不断增加和多样化需求使统计分析技术的难度也不断加大。
在这个时代中，统计研究人员需要借助各种分析工具和技术，不断提升自己的分析能力以适应这个时代的需求。
3. 可持续性问题统计研究需要长期的积累和沉淀，因此需要有可持续的发展模式。
在进行统计研究时，需要注重研究方法的稳定性和可复制性，同时需要在研究过程中注意数据的更新和维护，避免造成数据资料的淘汰和损失。
三、解决方案1. 技能培训和不断学习面对日益变化的数据时代，统计研究工作人员需要在不断学习和技能提升中适应这个时代的变化。
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实验数据的计量经济分析：挑战与机遇本文全面阐述了实验数据的特征和一系列的计量方法，详细分析了实验数据在经济学应用中的机遇和挑战，由此得出，实验经济学将在经济学和计量经济学的进展中发挥着根本性作用。
总之，选择实验经济学方法能使计量经济学家们掌握事物的核心。
毫无疑问，这解释了实验经济实验室为什么在全球丛生和为什么经济学院系对实验经济学家有强劲需求。
为了评估环境、制度和激励政策的相对有效性，在不以承受与之相关的社会和私人成本为代价的情况下，实验经济学有助于收集相关、可靠的经验数据，并可以评估在人们的决策中每个特定动机(增益研究、互惠需求、对体制变革的反应等)的重要性。
从应用计量经济学的角度来看，实验经济学最大的优势就是可以立即地和不受限制地访问所掌握的整个数据。
此外，通过控制实验数据，减少测量误差和错误。
实验室实验也用于研究用调查数据很难去观察或推断的行为。
但是，这些实验数据的统计有效性怎样呢?许多经济学家就实验结果对现实经济的可转换性提出了一些疑问。
实验经济学家对这一质疑的反驳是，参与者是活生生的、有认知的人，他们被要求做出直接影响到他们收入或福利的决策，研究行为和动机的实验数据的可靠性补偿了此类数据的缺乏代表性。
一、实验数据特征1、决策变量根据实验中，参与者被要求对连续或离散变量做出决策。
例如，在公共物品实验中，参加者是否捐助公共物品，如果他们决策捐助，希望解释他们的捐助数额。
连续或离散形式的决策往往在限定空间和截尾空间，导致托比模型(Tobit)或泊松模型(Possion)。
此外，例如，通过使用Probit类型和有序Probit类型的潜变量模型，还可以解释参与者合作或不合作的效用以及合作强度。
2、保留什么样的计量方法(1)非参数方法历来，实验分析给予了非参数分析重要的地位，这经常发生在心理学、医学和生物化学领域，例如，实验室的研究协议是很重要的。
这种做法究竟是什么呢?曼-惠特尼(Mann-Whitney)的U检验是非参数检验中功效最强的检验之一。
它可以评估同类实验的处理结果之间是否存在差异。
例如，给定处理是否导致对公共物品的自愿捐助优于其他处理。
因此，这就涉及到要去比较两个独立观测序列。
对于这种检验，要求不少于6个独立的观测值，意味着至少要有6次处理。
有时使用曼-惠特尼U检验以查看在给定的处理期间，第一阶段提供的结果是否不同于上次阶段的。
注意，这意味着早期的观测不影响以往的观测。
这并非总是如此，本次检验的使用者并不总是考虑此约束。
更一般的，Kruskal-Wallis 秩和检验检验零假设，即K个样本或处理来自具有相同位数的同一群体。
(2)参数方法参数方法通过假定决策变量遵循一个精确的概率密度函数，对数据强加一定的约束(一个例外：普通最小二乘法在参数估计时对数据强加的较少)。
作为补偿，除了在计量模型中引入直接与实验相关的变量外，参数方法还允许在计量经济模型中引入被观测者的个体变量，如参与者的性别、年龄、研究专业、是否曾参与过实验等。
如果参与者在实验中分别进行了几次测试，未观察到的异质性被面板数据的个体效应所控制。
3、保留方法的选择在特定情况下，Keser和Montmarquette(2005，2008)在非参数二项式检验上没有发现任何相互效应，但对相互项的测度，他们使用如下定义的偏差：如果参与者i的捐助小于上一期小组其他成员捐助的平均值，那么除了增加其在下一期的捐助，他没做其他回应。
这两种方法之间存在互补性的另一个方面是与以下问题有关：应该通过分化处理来分析数据，还是应该聚集呢?对单一方程的参数回归能够很容易地检验处理是否导致决策或不同的结果，足够证实处理变量的参数之间是否有显著差异。
瓦尔德检验(Wald tests)和极大似然比检验(通过施加等于系数的约束)用于验证治疗之间是否存在差异。
如果是联立方程，处理之间差异的检验是更复杂的。
此外，由于不是相同的人参与不同的处理，单一方程暗含着单个随机变量的假设，这也许是很有争议的。
注意，高的或t检验统计值并不意味着处理之间显著的差异效果。
还需要进行一些模拟来区分潜在效果和实际效果。
二、实验数据有效利用的其他挑战1、实验方法对数据拟合的问题模型对数据的拟合问题(拟合优度)是计量经济分析的一个重要因素。
参数方法提供了可决系数R2或伪R2。
但是，数值多大才适合呢?例如，在二元Probit模型中，如果主导决策代表了至少60%的情况，几乎不可能比预测主导决策做得更好了。
为了更好的预测，必须实现R2(或伪R2)为60%，但是对于微观数据，是一种罕见的情况。
事实上，必须要问在实验分析中最大化R2是否是可取的?一般经济学家们希望无论经验或个体特征如何，行为能对激励做出回应。
经济学对人们行为做出的贡献是证明了他们会对激励做出反应，而不管他们的个性特征如何!例如，如果要促进合作行为，就必须找到使所有人合作的正确的激励机制。
也就是说，理想的情况是社会经济控制变量的估计参数在统计上是不显著的。
2、实验方法验证理论的应用如何衡量理论模型解释实验数据的价值?预测数据的一阶统计矩是结构模型的一个基本问题。
但实验方法是一种结构性的办法。
成功实验方案的背后，往往存在一个重要的理论结构。
其目标不是从根本上解释决策的方差，而是检验模型的理论预测或实验方案依据的基本思想，必须证实与实验相关的理论预测的有效性。
在文献中可以看到许多处理这一问题的有关技术。
例如，量子响应模型这种方法的目的是为了衡量检测是否受试者是或不按照他们的理论进行决策，而不是采取随机决策。
从计量经济学的视角，量子响应模型对应于多项Logit 模型，在m个可能方案中选择的概率与多个不同选项的预期利润的指数函数成正比：注意到，如果?滋→∞，那么Pi=1/m。
这意味着随机和非战略决策。
此外，?滋→0，表明参与者们对他们决定带来的利润相对敏感。
一些研究已经使用这种方法来确认参与者的战略决策(Goeree，Holt和Palfrey，2002)。
但似乎基础参数?滋并不独立于计量单位，多项Logit意味着假设不相干的替代品之间相互独立。
另一种实现起来相对简单、但稳健性尚待观察的技术是群集分析(聚类分析)来确定参与者所使用的主要策略。
一些变量被用于确定分区数：例如，在自愿捐助实验中，非零捐助的频率、捐助额的平均值和标准偏差自然就是这类变量。
事实上，它似乎有理由认为，非零捐助数较少、弱的捐助额的平均值和标准偏差表明非合作的战略。
与此相反，正捐助的频率较高表示合作策略。
正捐助的标准偏差识别战略或多或少的恒定性质。
沃尔德分层方法(the hierarchical method of Ward)的应用通过总结参与者的策略识别集群。
通常，为了对比不同的策略，两到三个集群已足以了。
通过计算各群选定变量的描述性统计(平均数、标准偏差、中位数)，可以根据处理识别参与者使用的主要策略。
注意存在处理参与者利用不同策略问题的另一种方法，即在计量经济模型直接引入具体方程来对这些策略建模。
例如，在公共物品的情况下，可以先验区分搭便车者和合作者。
通过极大似然法估计参与者是搭便车者或合作者的概率，可以得到参与者不可观测的异质性。
允许选择使模型的统计似然性最大化的权重。
Bardley和Moffatt(2005)提供了适用于实验数据的这种方法的一个很好的例子。
3、如何调和理论和计量经济学：实验经济学在这个问题上的重要作用正如所看到的，所面临的挑战在计量经济学方面是显著。
在理论层面，需要更好地了解动态的选择。
逆向感应是动态理论的一种形式，但基本上达到了极限。
机器学习这种模型对于这些问题提供了一些积极的期望。
如何教导参加者?哪些机构让他们学得更快?因此，Vernon Smith认为，经验使没有先验经济理论知识的个人去发现和寻找模型的平衡。
几项研究采用不同的竞争模型对这个问题进行了研究。
例如，依赖于支付和过去的决策效率(向后看)的“强化”模型。
也有信念模型(信念学习模型)，它是经济学家中颇为主要的方法，基于能够预测其他受试者在实验中怎样决策的一种信仰(前瞻性)。
最后，混合模型(经验加权吸引力)更新每个时期的观念。
对于以上模型的详细细节，可以查阅Chong、Camerer和Ho(2006)。
三、结论总之，实验经济学将在经济学和计量经济学的进展中发挥根本性作用。
事实上，实验经济学能够产生数据，这对热衷于在各种环境中传播知识的经济学家来说，这样的性质是有相当大的吸引力的。
在实践中，相对于纯粹的理论，管理者们总是更愿意接受数据事实。
总之，选择实验经济学方法能使经济学家们像医生一样掌握事物的核心。
毫无疑问，这解释了实验经济实验室为什么在全球丛生和为什么经济学院系对实验经济学家有强劲需求。
必须知道对一个好的实验经济学家教育的成本。
发展实验方案的技术必须以基础理论知识和好的计量经济教育为支持。
可得出以下三个使用规则：第一，在考虑模型和估计方法之前，应该找到一个好的问题，形式不应该凌驾于内容之上。
第二，了解他们的实验数据。
从事计量经济分析时，以目前现有的IT工具非常人性化为借口，没有关注数据，是一个错误，有可能错过了真正的问题和好的结果。
第三，避免过于纯粹：有时承认存在偏差好过试图依据太多的假设和要求太多的数据校正。
作者：岁磊来源：当代经济2015年35期。