一个外行的计量经济学学习之路
2024年计量经济学心得样本(2篇)
2024年计量经济学心得样本在我学习计量经济学的过程中，我意识到这门学科不仅仅是理论与方法的学习，更是一门能够帮助我们理解经济现象、预测经济变化和做出决策的实践性学科。
通过学习计量经济学，我不仅提高了自己的数据分析和统计建模的能力，还了解了经济学在实证研究、政策分析和商业决策中的应用。
在这篇文章中，我想总结一下我在学习计量经济学过程中的心得体会。
首先，计量经济学的核心思想是数据驱动的。
数据是计量经济学研究的基础，因此我们需要学习如何获取、处理和分析数据。
通过学习计量经济学，我对数据的重要性有了更加深刻的认识。
在实际研究中，我们需要搜集各种可靠的数据，然后通过合适的统计方法分析这些数据，得出可靠的结论。
这就要求我们掌握一些基本的数据处理和统计分析的方法，如数据的描述性统计、假设检验、回归分析等。
这些方法在计量经济学中被广泛使用，帮助我们理解经济现象和预测经济变化。
其次，计量经济学的模型是对现实世界的简化和抽象。
在计量经济学的学习过程中，我们学习了许多经济理论模型，如需求-供给模型、消费函数、投资函数等。
通过这些模型，我们可以理解经济决策者的行为规律和经济变量之间的关系。
然而，我们必须要注意到，这些模型只是对现实世界的一种简化和抽象，不能完全描述现实。
因此，在实际研究中，我们必须合适地选择模型，并根据实际情况对模型进行修正和拓展。
通过调整模型的参数，我们可以增加模型的准确性和解释力，提高我们对经济现象的理解和预测能力。
另外，计量经济学的核心问题是因果关系。
在计量经济学中，我们经常要回答一个非常重要的问题：某个变量的变动是由于什么原因而引起的？例如，我们经常要研究一个政策的效果，我们需要知道该政策对经济变量的影响。
而要回答这个问题，我们需要运用计量经济学的方法，如工具变量法、自然实验等，来解决内生性问题。
内生性问题是计量经济学中一个非常困难的问题，因为经济变量之间往往存在多种因果关系。
通过学习计量经济学，我对于如何解决内生性问题有了更深刻的理解，并学会了如何利用现有的数据和模型来分析因果关系。
2024年学习计量经济学心得体会五篇
学习计量经济学心得体会五篇学习计量经济学心得体会1计量经济学是一门将经济学理论和统计学方法相结合的学科，旨在提供一种有效的工具来分析和预测经济现象。
在学习计量经济学之后，我有以下几点心得体会：1.理解经济学与统计学之间的关系至关重要。
在学习过程中，我深刻地理解到，经济学是研究资源的配置和效率的学科，而统计学则是提供了一种强大的工具，用于对经济现象进行定量的分析和预测。
2.学习EViews的使用，我学会了如何处理数据、进行统计分析和估计模型。
这个过程需要用到很多公式和函数，比如OLS、ARMA等。
3.学习的过程中，我遇到了一些困难，比如数据的收集和处理，公式的理解和运用等。
但是通过反复的实践和探索，我逐渐克服了这些困难，并从中收获了很多。
4.在学习过程中，我意识到团队合作的重要性。
与同学们一起完成项目，互相学习和交流，让我更好地掌握了知识。
总的来说，计量经济学的学习过程不仅让我掌握了很多统计学方法，还帮助我更好地理解经济学原理，并且提高了我的数据分析能力。
我会将所学知识应用到未来的学习和工作中，并期待继续深入学习和探索。
学习计量经济学心得体会2在探索计量经济学世界里，我经历了一场无比丰富的知识之旅。
作为一门科学，计量经济学以实证性研究为特点，将理论与实际应用相结合，为我们提供了一种理解经济现象和政策效果的有效方法。
我开始时，对计量经济学的理解仅限于一些基本概念和理论，如回归分析、参数估计等。
然而，随着我深入学习，我逐渐认识到，计量经济学不仅仅是理论，更是一种工具，可以帮助我们分析、预测和解决现实世界中的经济问题。
我特别喜欢学习计量经济学的方法和模型，如OLS回归分析，它是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们探索变量之间的关系，并给出相关假设。
而Tobit模型则教会了我如何处理具有截断数据的统计问题。
此外，我也学习了GMM(广义矩估计)和IV(工具变量)等高级技术，这些技术对于处理复杂数据和模型设定问题非常有帮助。
2024年计量经济学心得体会(2篇)
2024年计量经济学心得体会通过一个学期对计量经济学的学习，我学到了很多的知识。
计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
计量经济学与理论经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。
计量经济学是现代经济学的重要分支。
计量经济学不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
运用计量经济学研究经济问题，一般可以分为四个步骤。
确定变量和数学关系式—模型设定；分析变量间具体的数量关系—估计参数；检验所得结论的可靠性—模型检验；做经济分析和经济预测—模型应用。
在计量经济研究中，模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，再____的模型也不可能将所有的因素都纳入其中，模型只不过是对可计量的复杂经济现象的一种简化与抽象。
因此模型只能在一定的假设前提下，忽略众多次要因素，而突出若干所____的主要经济变量，把有关经济变量的相互依存关系表现为方程式。
模型的建立主要靠对现实经济问题的深入研究，要遵循科学的理论原则，也要运用适当的方法。
1、一元回归模型：许多社会与经济现象，除了自身的变动之外，它们相互之间很可能有一定的依存关系。
各种经济变量相互之间的依存关系有两种不同的类型：一种是确定性____函数关系，另一种是不确定的统计关系，也称为相关关系。
关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。
2024年计量经济学心得体会（2）《____年计量经济学心得体会》在过去的几年里，我一直对计量经济学充满了浓厚的兴趣。
它是一门综合了数学、统计学和经济学的学科，通过运用经济理论和计量方法来研究经济现象。
在____年，我有幸能够深入学习和研究计量经济学，并对此进行一些总结和体会。
一、计量经济学在解决实际问题中的应用在____年的计量经济学课程中，我发现它的实际应用远远超出了我曾经想象的范围。
无论是在宏观经济还是微观经济领域，计量经济学都能够为决策制定者提供有用的经济政策建议。
计量经济学学习心得模板
计量经济学学习心得模板学习计量经济学的心得引言：计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和数学方法来研究经济现象的定量关系。
在计量经济学的学习过程中，我深入学习了线性回归模型、假设检验、时间序列分析等内容，并且在实际的数据分析中应用了这些方法。
通过学习计量经济学，我不仅提升了自己的数据分析能力，也对经济现象有了更深刻的理解。
下面是我对计量经济学学习的心得体会。
一、理论知识的理解和掌握在学习计量经济学的过程中，我首先需要理解和掌握一些重要的理论知识。
例如，线性回归模型是计量经济学的基础，我需要了解线性回归模型的基本原理、假设条件和估计方法。
另外，还需要学习假设检验、参数估计和模型诊断等相关内容。
通过理论学习，我对计量经济学的方法论有了更全面的认识，并且能够灵活运用这些方法进行实际问题的研究和分析。
二、数据的收集和整理在进行计量经济学的实证研究时，数据的获取和整理是非常重要的环节。
我需要了解如何获取和整理数据，并且需要学习如何解决数据缺失、异常观测值等问题。
在实际操作中，我学会了通过爬虫技术获取网络数据，也学会了运用Python等编程语言对数据进行清洗和整理。
通过数据的收集和整理，我能够获取到高质量的数据，为后续的分析和建模打下基础。
三、实证研究的设计和分析进行计量经济学的实证研究时，我需要设计研究方案和模型，并且利用统计软件对数据进行分析。
在实证研究的设计中，我需要明确研究问题、选择合适的变量和样本，并且控制其他可能的影响因素。
在模型的建立和估计中，我需要根据理论和经验做出合理的假设，并利用计量经济学的方法进行参数估计和模型诊断。
通过实证研究，我能够对经济现象的关系和机制有更深入的理解，并且能够提供决策支持和政策建议。
四、结果的解释和应用在计量经济学的研究中，我需要对结果进行解释和应用。
首先，我需要对模型的估计结果进行解读，包括参数的意义、统计显著性和经济意义。
其次，我需要对研究结果进行验证和敏感性分析，以确保研究的可靠性和稳健性。
2024年计量经济学学习心得范本(3篇)
2024年计量经济学学习心得范本在计量经济学的学习过程中，我通过课堂学习、实践操作和参与讨论等方式逐渐领悟到了计量经济学在经济研究中的重要性和实用性。
本文将围绕我的学习心得进行分享，主要涵盖了计量经济学的基本概念、模型构建和实证分析三个方面。
首先，在学习计量经济学的初期，我对基本概念的理解起着重要的作用。
课程中详细介绍了诸如变量、模型、假设、因果关系等概念的含义和应用。
通过对这些概念的学习和掌握，我逐渐了解了计量经济学的研究领域和方法。
特别是在面对大量经济数据时，变量的选择和模型的构建显得至关重要。
我学会了如何对变量进行合理的选择和分类，并通过建立适当的经济模型来描述真实世界中的经济现象。
同时，我也认识到了在实际研究中，概念的准确性和清晰性对于结果的解释和推导具有重要意义。
只有在具备清晰而准确的理论基础上，才能进行合理的实证分析。
其次，在计量经济学中，模型的构建是一个至关重要的环节。
模型的建立既要能够准确描述经济现象，又要具有实用性。
在学习过程中，我通过案例分析和实践操作，逐步熟悉了模型构建的方法和技巧。
在模型构建中，我了解到变量的选择和功能形式的设定对结果的解读和推导具有重要影响。
合理选择变量需要充分考虑经济理论和实证分析的需要，确保变量之间的相关性和解释性。
同时，我也了解到模型的功能形式是模型构建中的关键环节，其选择应该基于对经济现象的了解和经验研究的依据。
在实践操作中，我结合具体的经济问题进行了模型构建，增强了自己对模型构建的理解和技能。
最后，在计量经济学的学习中，实证分析是巩固理论知识的重要手段。
实证分析通过对已有数据的统计处理和回归分析来验证经济理论和模型的有效性。
通过实证分析，我不仅学会了如何使用计量经济学软件（如Stata、Eviews等），还能够合理解读统计结果和提出合理的政策建议。
在实证分析中，对数据的选择和处理显得至关重要。
数据的可靠性和合理性对结果的准确性和解释性起着重要的作用。
计量经济学学习心得
计量经济学学习心得计量经济学是经济学中的一门重要学科，它研究经济现象与经济变量之间的数值关系，并运用统计学方法进行分析和预测。
在我学习计量经济学课程的过程中，我不仅学到了许多理论知识，还提高了自己的数据分析和解决实际问题的能力。
在此，我将分享我的学习心得。
首先，在学习计量经济学之前，我先学习了相关的数学和统计学基础知识。
因为计量经济学中涉及到大量的数学和统计学方法，如线性回归、假设检验、时间序列分析等。
这些方法对于理解和应用计量经济学理论至关重要。
在学习过程中，我特别注重数学和统计学知识的巩固和实践。
我通过大量的练习题和实际案例的分析，不断巩固和提高自己的数学和统计学水平。
在学习过程中，我发现了数学和统计学与计量经济学之间的紧密联系，它们相辅相成，互相促进，共同构成了计量经济学的理论基础。
其次，我学习了计量经济学的核心内容，包括线性回归模型、多元回归模型、时间序列模型等。
线性回归模型是计量经济学最基本的模型，它可以用于分析和预测经济现象。
学习线性回归模型的过程中，我主要掌握了模型的构建方法和参数估计方法，并学会了使用统计软件进行回归分析。
多元回归模型是线性回归模型的一种扩展形式，它可以同时考虑多个解释变量对因变量的影响。
学习多元回归模型的过程中，我学会了进行变量筛选和模型诊断，并学会了解释模型结果。
时间序列模型是用于预测未来的经济变量的模型。
学习时间序列模型的过程中，我学会了处理非平稳序列、构建自回归模型和移动平均模型，并学会了进行模型诊断和预测分析。
此外，我还学习了计量经济学的实证研究方法和经验评估技术。
实证研究方法是计量经济学的重要组成部分，它可以用于检验经济理论和分析政策效果。
学习实证研究方法的过程中，我掌握了随机试验设计、自然实验设计和断点回归设计等方法，并学会了使用合适的数据和工具进行实证研究。
经验评估技术是计量经济学中用于评估政策效果的技术，它可以帮助决策者了解政策的影响和效果。
学习经验评估技术的过程中，我主要学习了倾向得分匹配、差分中差分和工具变量等方法，并学会了合理选择和应用适当的技术。
2024年计量经济学学习心得范文(2篇)
2024年计量经济学学习心得范文计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法和经济理论，对经济现象进行量化分析和研究。
在学习计量经济学的过程中，我不仅获得了专业知识，还培养了许多实际应用问题的解决能力。
以下是我在学习计量经济学过程中的一些心得体会。
首先，在学习计量经济学之前，我需要具备一定的数学和统计基础。
因为计量经济学中经常用到高等数学和统计学中的一些概念和方法，如概率、矩阵运算、假设检验等。
如果没有这些基础，将很难理解计量经济学中的理论和方法。
其次，在学习计量经济学中，理论和实践的结合是非常重要的。
理论部分是学习计量经济学的基础，它主要包括回归分析、时间序列分析、模型诊断等。
这些理论可以帮助我们了解计量经济学的基本原理和方法。
但仅仅掌握理论是不够的，还需要通过实践应用来加深对理论的理解和掌握。
我通过课堂实践和实际项目的研究，深入学习和应用计量经济学中的方法和技巧，不断提升自己的实践能力。
此外，数据质量对计量经济学研究的结果影响很大。
在进行计量经济学研究时，我们首先需要收集相关数据。
数据的收集要非常注意数据的可靠性和完整性，尽可能排除数据中的误差和缺失，以提高研究结果的可信度。
同时，在进行数据分析时，也要注意数据的处理方法和技巧，以保证研究的准确性和可靠性。
同时，在进行计量经济学研究时，模型的选择和假设的合理性也是非常重要的。
计量经济学中有许多不同的模型和方法，我们要根据实际问题的特点和数据的性质选择合适的模型和方法。
同时，我们还要对模型中的假设进行验证和检验，确保模型的假设在实际应用中是成立的。
只有模型选择得当，假设合理，才能得到准确和可靠的研究结果。
此外，在学习计量经济学中，多注意实际问题的解决方法和技巧也是非常重要的。
计量经济学的主要目的是对实际经济问题进行量化分析和研究，因此我们需要学会如何应用计量经济学的理论和方法解决实际问题。
在解决实际问题时，我们需要遵循一定的研究思路和步骤，如问题的界定、数据的收集、模型的建立、参数的估计和检验等。
2024年计量经济学心得体会范文(2篇)
2024年计量经济学心得体会范文计量经济学是一门研究经济现象的数学方法和统计理论的学科，通过运用计量经济学的方法，可以深入了解经济现象背后的规律和原因。
在学习计量经济学的过程中，我收获了很多，以下是我的一些心得体会：首先，计量经济学给予了经济学研究更多的科学性和准确性。
传统的经济学理论往往是基于假设和推理，而计量经济学则通过大量的数据进行实证研究，使得研究结果更加可靠和可验证。
通过建立经济模型并进行数据的估计和检验，我们可以更好地理解经济现象和变量之间的关系，从而能够更好地预测和解释经济现象的发生。
其次，计量经济学的方法和理论可以帮助我们更好地进行政策分析和决策。
政府和企业在制定政策和策略时，需要考虑各种因素的影响和作用，以及预测和评估政策的效果和潜在风险。
通过计量经济学的方法，我们可以建立模型并进行模拟实验，从而可以对政策的效果进行预测和评估，为政策制定者提供科学的依据和决策建议。
另外，计量经济学也给予了经济学研究更多的实证验证的可能。
经济学是一个充满争议的学科，不同的经济学理论能够得出不同的结论。
通过计量经济学的方法，我们可以进行实证研究并进行统计检验，从而可以验证不同理论的解释能力和准确性。
这样一来，我们可以更客观地评估和选择合适的经济模型和理论，提高经济学的科学性和可靠性。
此外，计量经济学也让我更加深刻地认识到数据的重要性和限制性。
数据是计量经济学的基础，它可以为我们提供丰富的信息和证据，但同时也有其自身的局限性。
比如，数据的收集和质量可能存在一定的问题，数据的利用也需要遵循一定的假设和前提。
在实际数据的处理和分析中，我们需要认识到这些局限性，并采取相应的方法和技术进行处理和修正，以提高数据的可信度和分析的有效性。
最后，学习计量经济学也让我对经济现象和市场行为有了更深入的理解。
通过学习经济理论和分析工具，我可以更好地理解经济主体的决策行为和经济运行的机理。
例如，通过学习供需模型和弹性概念，我可以更好地理解价格和数量之间的关系，以及市场中的供给和需求如何相互作用。
2023年计量经济学心得范文
2023年计量经济学心得范文【摘要】本文以2023年我的计量经济学心得为主题，通过对计量经济学的学习和实践，我深刻认识到了计量方法在经济学研究中的重要性和应用价值。
本文将从理论学习、实证研究以及实际应用等方面进行阐述，并结合具体例子进行说明。
通过本次学习和实践经历，不仅加深了对计量经济学的理解，也提高了自己的研究能力和应用能力。
【关键词】计量经济学心得；学习经历；实证研究；实际应用【正文】一、学习经历计量经济学是经济学专业的重要基础课程，通过学习计量经济学，我了解到计量方法在经济学研究中的重要性和应用价值。
在这门课程中，我系统学习了计量经济学的基本理论知识，包括模型建立、假设检验、参数估计等内容。
同时，在课程结束后，我还通过参与实证研究项目，将所学的理论知识应用到实际问题中，提升了自己的研究能力和实践应用能力。
二、理论学习在计量经济学的理论学习中，我深入了解了各种计量模型的基本原理和适用条件。
例如，线性回归模型是计量经济学研究中最经典的模型之一，通过对数据进行拟合和分析，可以得到变量之间的关系。
在学习过程中，我学会了如何构建合理的模型假设、如何进行模型诊断和改进，以及如何进行统计推断和假设检验。
这些理论知识的学习使我能够系统地进行经济学问题的研究和分析。
三、实证研究除了理论学习，实证研究是计量经济学学习过程中非常重要的一部分。
通过实证研究项目，我深入了解了计量方法在真实数据中的应用情况，掌握了一些实证研究的基本技巧。
在一个实证研究项目中，我选择了一个与我感兴趣的经济问题相关的数据集，通过构建合适的计量模型，对问题进行实证分析。
在实证分析的过程中，我运用所学的计量工具，进行变量的选择、参数的估计和假设检验等工作。
通过实证研究，我深刻体会到了计量方法在经济学研究中的实际应用价值，并提高了我解决实际问题的能力。
四、实际应用在计量经济学的学习中，实际应用是非常重要的一环。
通过课程安排和实证研究项目，我学习了如何将所学的计量方法应用到实际问题中。
计量经济学学习心得（2篇）
计量经济学学习心得计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过运用数理统计方法和计量方法，研究经济现象和经济政策对经济变量的影响和关系。
在学习过程中，我深深体会到计量经济学的理论和实践的重要性，并且收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，在学习计量经济学理论知识的过程中，我认识到搞清楚经济现象和变量之间的因果关系是非常重要的。
在实际问题中，我们往往需要解释某个经济变量受到哪些因素的影响，以及这些影响的大小和方向。
计量经济学提供了一套完整的方法论来解答这些问题，如回归分析、工具变量法等。
通过系统地学习这些方法，我能够准确地分析和解释经济现象，为经济政策的制定提供科学依据。
其次，在实践中运用计量经济学方法进行数据分析是我在学习中的一大收获。
计量经济学强调运用统计方法和计量方法来分析经济数据，并得出可靠的结论。
为此，我需要掌握统计学的基本知识，如概率分布、假设检验等，以及计量方法的基本原理和应用，如最小二乘法、面板数据模型等。
同时，我也需要熟悉数据的处理和分析软件，如R、Stata等。
通过实际操作，我能够更好地理解和应用计量经济学的方法，提高自己的数据分析能力。
另外，在学习计量经济学过程中，我也深刻认识到数据的质量对计量分析的重要性。
无论是收集数据还是整理数据，都需要保证数据的准确性和可靠性。
同时，对于样本的选择也需要慎重考虑，以确保样本的代表性和可比性。
此外，还需要注意数据的缺失和异常值等问题，以免对计量结果产生干扰。
因此，在数据分析过程中，我认真地检查数据，对异常值和缺失值进行处理，以保证计量分析的准确性和可靠性。
最后，在学习计量经济学过程中，我对经济政策的评估和效果分析有了更深入的理解。
通过计量方法，我们可以评估经济政策的影响和效果，以便制定更科学、更有效的政策。
比如，通过实证研究，可以评估货币政策对通胀的影响，评估贸易政策对出口的影响等。
这样，我们可以更好地了解政策的效果，为政策的修正和改进提供决策支持。
计量经济个人总结范文
计量经济个人总结范文引言作为计量经济学这门课程的学习者，我认为通过这门课程的学习，我对经济学和统计学的知识有了更深入的了解，并学会了如何运用这些知识进行实证分析和预测。
在这篇文章中，我将总结我在学习计量经济学过程中所学到的知识和技能，并对自己的学习效果进行评估。
学习内容在计量经济学的学习过程中，我学习了一系列重要概念和技术，包括：- 统计学基础知识：学习了统计学的基本概念、概率分布和假设检验等内容，为后续的实证分析打下了基础。
- 线性回归模型：了解了线性回归模型的原理和假设，并学会了如何通过最小二乘法估计模型参数。
- 模型诊断和残差分析：学习了如何通过观察残差、检验模型的假设前提以及检验模型的正确性。
学习方法在学习计量经济学的过程中，我采用了以下几种学习方法，以帮助我更好地掌握知识和技能：1. 认真听讲：在课堂上，我始终保持专注，认真听讲，并尽量做好笔记，以确保对老师所讲内容的全面理解。
2. 练习题目：在课后，我会针对老师布置的练习题进行复习和练习，并在课下积极思考和解决遇到的问题。
3. 参考资料：除了课堂讲授的资料外，我还阅读了相关的教材和论文，以加深对知识点的理解和应用。
学习成果通过这门课程的学习，我取得了以下几方面的学习成果：1. 理论知识：掌握了计量经济学的基本概念和模型，了解了如何对经济问题进行实证分析和预测，并能够独立处理和解决实际问题。
2. 数据分析能力：通过实际的数据分析项目，我学会了如何运用统计软件和编程语言进行数据处理和分析，提高了自己的实证研究能力。
3. 团队合作能力：在课堂项目和小组作业中，我与同学们积极合作，相互学习和帮助，提高了自己的团队合作能力。
学习反思在学习计量经济学的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，由于计量经济学需要较强的数理基础，有时我在理解一些数学推导和统计方法时会感到吃力。
其次，对于一些复杂的实证分析案例，我还需要进一步提高自己的数据分析能力和解决问题的能力。
2024年计量经济学 心得(2篇)
2024年计量经济学心得这学期学习了计量经济学这门课，发现原来我们身边很多现象(诸如经济领域，农业生产等等)都可以用计量经济学来进行研究。
整个学期中，老师让我们每个小组都运用计量经济学的理论自选一个课题进行研究并进行课堂展示，各个小组精彩的展示，不仅将所学知识与实际现象相结合，同时也极大扩展了我们的知识面。
这次的计经小组作业，我们小组在定题之前进行了很多次的讨论，最后选择了影响税收收入的因素为研究课题，我们选择这个主题其一是它是经济领域的现象，与我们所学专业联系紧密，同时我们小组成员也对影响税收收入的相关因素很好奇，想知晓哪些因素对税收有影响。
作为组长，在定题之后，我为每个组员安排了任务，每个人负责相应的板块，有的负责收集资料，有的负责软件操作，有的负责结果探讨与分析，有的负责报告的撰写。
安排完任务之后我继续跟进小组成员的进度，解决他们的疑问。
而在本次作业中，我主要是是负责收集资料和进行eview输出结果分析。
在完成作业期间，我们也遇到了很多问题，比如有的数据不好收集，有时候软件操作无法顺利显示结果，但一旦某个成员在作业过程中遇到问题，我们便会在群上讨论，其他小组成员会给出建议并尽力给予帮助。
最后看到我们的作业顺利完成时，内心是慢慢的自豪感，这份作业不仅包含了每个成员的心血，同时是我们努力的见证。
从大一到大三，我们学习了很多经济知识，虽然学习了很多，但有时候想起来，又觉得自己很多东西都只是浅尝辄止，根本就没真正的去认识它，去了解经济领域，而自己慢慢的也只是变成了学习的机器，对所学知识欠缺研究和思考。
2024年计量经济学心得（2）____年计量经济学心得计量经济学是经济学中一门重要的学科，它运用数学和统计学的方法来研究经济现象和经济理论的科学方法。
在____年，计量经济学又面临了新的挑战和机遇。
在我学习和研究计量经济学的过程中，我有了一些心得和感悟。
首先，计量经济学的方法论越来越重要。
在新的经济形势下，传统的理论模型已经不能有效解释和预测经济现象。
一个外行的计量经济学学习之路二
一个外行的计量经济学学习之路二论坛从答疑上线到后面的改版，专门确定经管答疑版块到目前为止已有两个半月左右，有幸接受论坛的邀请，参与到论坛的答疑中来。
答疑两个半月，前前后后答了几百个问题，尝试着总结一点提问者共性的东西，结合这段时间我这个外行计量学习的心路历程变化，写了这个帖子，与大家讨论学习一下。
不当之处欢迎批评指正。
我真正意义上入驻论坛的时间不长。
注册时间是2013年，真正意义上活跃在论坛是从去年年前左右开始。
当时入驻的目的可能和现在大多数坛友相同：就是遇到计量/统计上的难题了，迫切想论坛的大神们帮忙解答下，要是能手把手的帮忙指导（远程辅导），甚至帮忙做一下数据分析更好。
然而正如我在“一个外行的计量经济学学习之路（）”中说的一样，入驻一段时间，发现自己想解决的问题没得到有效解决，反而在这个热心的过程中顺手帮许多坛友解决了问题（虽然由于自己的水平有限，很多问题都是初级的问题）。
所以慢慢的我知道：求人不如求己，很多东西是需要自己去琢磨的。
要想取得成果，非下苦工不可。
后来机缘巧合之下，发现了伍德里奇的《计量经济学导论（第三版）》（我在“一个外行的计量经济学学习之路（）”此贴中有详细论述这个过程），整个寒假的时间沉浸在这两本书里面，前前后后看了三遍（第一遍是硬着头皮来的），慢慢的开始上路了。
后来又有幸在论坛“蓝色”版主回一个坛友的帖子中发现了谢宇老师的《回归分析》一书，通过此书发现谢宇老师的另外两本好书：《社会学方法与定量研究》和《分类数据分析的统计方法》；再到后面课题组有个师姐写论文要用到HLM软件处理分层线性模型，接触到张雷老师的《多层线性模型应用》，郭志刚老师翻译的《分层线性模型:应用与数据分析方法》等书。
我算是如获至宝，第一时间利用各种渠道买到纸质版（个人习惯，喜欢看纸质版的书，看书时可以做一些笔记在上面），网上没有纸质版卖的直接找电子版，然后到打印店打印出来看。
拿到书后，集中时间和精力，快速的先将书系统的过一遍，觉得好的地方再进一步细看。
《计量经济学学习心得》
《计量经济学学习心得》
《计量经济学学习心得》
计量经济学是经济学的一个分支，它以一种统计学的思维方式对经济问题进行研究。
学习计量经济学，我觉得很有意义，特别是想探索经济学领域的知识时。
通过学习计量经
济学，我全面提高了对经济知识的理解，增强了对经济学相关问题的分析能力，更加深入
地理解了经济学中相关的宏观经济模型和微观经济模型。
计量经济学涉及到非常多的知识，有数理统计学、回归分析、决策分析等，为了学习
好这些内容，我从数据收集、数据整理、数据分析及应用的四个方面来加深学习。
在课堂上，我勤奋地做笔记，用实例对理论做回顾，并理解老师讲的经济学模型，加深理解。
同时，我也经常去图书馆查资料，查有关教材、参考书等，学习更多的相关知识，以加深对
计量经济学的认识。
在学习计量经济学的过程中，我锻炼出了自己的思维能力，并更好地掌握了研究经济
学问题的相关方法。
我坚信，能够将其应用到实践中，决定经济学问题的解决方案，并且
也有助于实现我们的社会经济目标的发展。
学习计量经济学，让我有更多的思考能力，能够从经济学的角度看待事物，更好地分
析宏观经济与微观经济之间的政策决策。
对于企业成为一个经济学家，更有利于提高企业
的竞争力。
所以，学习计量经济学对我来说是非常重要的，可以更多的了解经济学的奥秘，并能够发挥经济学的作用。
计量经济学学习方法
和大家一起学习计量经济学同学们，大家晚上好，今天我很荣幸受邀给大家讲讲自己在学习计量经济学上面的一些心得体会。
我在此很受鼓舞，十分感谢大家给我这样一个审视自己的机会。
回顾最初接触计量经济学的时间里，我深感自己走了很多的弯路。
如今作为一名研究生二年级的学生，我总在想，是不是应该找一个机会把自己的这些教训给大家讲一讲，也好让我后面的学弟学妹更好的集中精力，在计量经济学的学习上有所突破。
然后，需要申明的是，我今天所讲的内容，也只是我个人的一些粗疏的看法，我相信在座的各位，也有自己的不同的看法，欢迎你们提出来，我们一起学习。
计量经济学是一门什么样的学科？我自己不是经常思考这些问题。
有一天我稍微闲一点坐下来思考这个问题的时候，我才发觉自己走得有些偏。
简单地说，归根结底，计量经济学仍然是一门经济学的子学科，是一门应用性的科学。
其性质决定了我们在学习计量经济学的时候一定是要以问题为导向的。
这就是为什么一些人苦苦做方法论而不得其法的道理。
不同于西方经济学的学习方法，计量经济学是一门将统计理论、数理经济学和经济理论紧密结合的学科，其最终的目的就是做统计推断和假设检验？我问大家，如果你要写一篇论文，怎么让读者信服你的观点？我们在初中的时候写过议论文，语文老师经常对我们说的一句话是：摆事实、讲道理，动之以情，晓之以理。
我们学习计量经济学、写经验分析的文章也是一样？如何学会让论文替我们说话？如何用计量经济学帮助我们讲好一个经济学故事？这是我们在学习计量经济学应该长期思考、不断精益求精的问题。
计量经济学的学习？需要相应的基础知识储备？比如说，概率论与数理统计的知识，比如说，需要很强、很熟练的线性代数、矩阵论甚至高级的计量经济学还需要学习高阶矩阵微分的知识，足够的知识储备会让我们在今后的学习中如虎添翼。
特别的是，计量经济学借用的数理统计和随机过程的知识，将会是处理较为复杂的数据生成过程的得力助手。
所以，我建议你们学好这些相关方面的基础知识：我们学校图书馆引入了相关方面的翻译本的外文教材，数量庞大、卷帙浩繁，没有一定的定力和毅力，还无法将这些知识所消化吸收。
2024年计量经济学学习心得模版(3篇)
2024年计量经济学学习心得模版在2024年，我有幸学习了计量经济学这门课程，它为我打开了经济学领域的一扇门。
通过学习，我对经济学中的量化方法和工具有了更深入的了解，也加深了对经济现象的研究和分析。
首先，通过学习计量经济学，我了解到了经济学中量化方法的重要性。
在过去的几十年里，计量经济学已经成为经济学研究中不可或缺的一部分。
通过运用数学和统计学的方法，我们可以对经济现象进行更准确和全面的分析。
在我所学的计量经济学中，我学到了回归分析、面板数据、时间序列等方法，这些方法不仅可以帮助我们理解经济现象的本质，还可以帮助我们推导出经济学模型的数学形式。
其次，学习计量经济学也让我了解到了经济数据和检验的重要性。
在研究经济问题时，我们离不开经济数据的支撑。
通过采集和整理经济数据，我们可以对经济现象进行描述和分析。
然而，经济数据并不完美，存在着噪声和随机误差。
为了减少这种误差的影响，我们需要运用统计学的方法对数据进行检验。
在我所学的计量经济课程中，我学到了如何进行假设检验、模型诊断以及如何选择适当的经济学模型。
通过对数据的检验，我们可以更加准确地评估经济政策的效果，并提出合理的政策建议。
再次，学习计量经济学也让我了解到了心理学在经济学中的重要性。
经济学家往往假设人是理性的，追求自身的最大化效用，然而现实生活中的人往往受到种种心理因素的影响。
通过学习计量经济学，我了解到了行为经济学和实验经济学这两个分支。
行为经济学研究人们的决策行为，探索人们违背理性行为的原因。
实验经济学通过设计实验来研究经济行为，从而验证理论模型的有效性。
通过这两个分支的学习，我深刻认识到心理因素在经济学中的重要性，也加深了我对经济学的兴趣。
最后，通过学习计量经济学，我充分认识到了计量经济学在现实生活中的应用价值。
计量经济学的方法可以应用于各个领域，如金融学、劳动经济学、国际贸易等。
例如，在金融学领域，我们可以通过计量经济学的方法研究金融市场的波动和金融机构的风险。
如何学习经济学：关于计量经济学的学习经验
首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是强奸数据。
本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了HAYASHI那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。
忠告：1、别管 R square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。不过对于GLS还是要有个认识。
2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。
3、这个阶段不要陷入公式推导。
4、如果你是初学者，不要指望把woo的书处处看懂，差不多就行了。
（Hayashi的书国图有，武大有影印版。清华上两年上过洪永淼老师高级计量一的同学也有，可以COPY一下。）
Russell Davidson, James G. Mackinnon 的 《Econometric Theory and Methods》也是一本使用比较广泛的教科书。
/exec/obidos/tg/detail/-/0195123727/qid=1117060245/sr=8-13/ref=pd_ka_6/103-2513422-8868607?v=glance&;s=books&n=507846
2、学好OLS的相关内容实在是太重要了，不要见了更高深的方法就以为OLS没用了，多学几遍OLS吧。基本的矩阵推导要烂熟烂熟烂熟！大样本的结论坚持都推一遍。
3、可以尝试着用计量了，记住如果你只有二三十个样本点，最好不要计量。如果你有50个左右，解释变量别超过三个。
2023年计量经济学 心得
2023年计量经济学心得作为一门应用统计学和数学方法于经济学领域的学科，计量经济学在经济学研究中具有重要的地位。
2023年，我作为一名学习计量经济学的学生，有幸学习并掌握了一些计量经济学的基本理论和方法。
在这一年的学习中，我收获颇多，以下是我对2023年计量经济学学习的心得体会。
首先，我学会了如何利用计量经济学的方法对经济现象进行建模和分析。
计量经济学的基本理论和方法可以帮助我们对实际的经济问题进行量化的描述和解释。
在课堂上，我学习了如何使用线性回归模型和时间序列模型等工具，通过对数据进行拟合和估计，得到对实际经济关系的统计描述和推断。
这让我更加深入地理解了经济现象的本质和机制，并能够更加准确地进行经济政策的制定和评估。
其次，我学习了如何进行计量经济学的实证研究。
实证研究是计量经济学的重要组成部分，通过对实际数据的收集和分析，可以帮助我们验证经济学理论的有效性和解释力。
在课程中，我了解了如何进行样本选择、变量定义和回归模型的设定等实证研究的基本步骤。
通过实证研究，我可以进一步提高对经济现象的理解和分析能力，并为经济政策的制定提供实证依据。
另外，我学习了计量经济学中的一些高级方法和技术。
在2023年，计量经济学领域正面临着数据量大、维度高和非线性关系等挑战，所以对于我们这些学习者来说，掌握一些高级方法和技术是非常重要的。
在课程中，我学习了面板数据模型、计量经济模型的推广和非参数方法等高级内容。
这些方法和技术的学习使我能够更加灵活地处理经济数据和研究问题，提高了我的计量经济学研究水平。
此外，我学会了如何运用计量经济学的方法来解决实际问题。
计量经济学是一门应用学科，其目的是通过对经济现象的测量和分析，为经济政策和管理决策提供有力的支持。
在学习中，我们进行了一些实际案例的分析和讨论，如对教育和健康领域的计量研究。
通过这些案例的学习，我了解了计量经济学在解决实际问题中的应用价值，并且提高了自己的问题解决能力。
计量经济学的个人心得
计量经济学的个人心得经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。
通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多的知识。
通过学习计量经济学，我发现：计量经济学便是用精简的文字概括内容要点，用朴实的语言联系现实生活，让我们体会到计量经济学就在我们的身边。
参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。
各起一半作用。
计量经济学也是如此。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，记得以前学运筹学的时候，我学会了Lindo软件，而现在我又学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;二：对于计量经济学辩论赛的认识我是很深刻的，在这一场没有硝烟但却处处充满着科学理论的睿智辩论中，我提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。
以下我将着重从六个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的与心得。
在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，虽然是一门限选课，但是我仍然很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基矗在认识计量经济学并不断提高自己对它的认识过程中，我感触最深的便是那一次的辩论赛，真的，一次辩论可以教会我很多有用的知识，从一个辩题的准备到辩论的过程，从推陈出新到完美的放映，从团队协作再到完美的配合，这一切，我觉得我们小组都做到了。
在整个辩论赛的工程中，我主要负责推陈出新这一板块的设计，开始的时候我觉得自己的任务很重，肩上的担子也很重，为此我们一个大组中的一个小组剧烈讨论了半天，最终敲定了以Flah这样一种方式吸引大家的眼球从而更进一步的让大家了解我们的团队，包括出新，课件展示，问题竞答。
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一个外行的计量经济学学习之路入驻人大经济论坛也有一段时间了。
起初是抱着学习的心态，希望论坛里的大神能帮忙解决很多计量技术上的问题。
可呆了一段时间后发现，自己想解决的问题一般没得到解决，还反而帮很多人解决了一些基础的问题。
作为一个非计量非经济学专业出身的人（虽学过一些统计，SPSS 和stata基本操作也会），想着梳理下自己学习计量这一路的历程，或许对于初入计量之门/像我一样非计量专业出身但有想很好的利用计量工具的人有一些帮助和启示。
第一阶段：计量就是统计——很难很高深大学我算是农林经济管理出身，学过简单的spss（那时教我SPSS的老师是搞大豆种植的，故而传授的是t检验，方差分析，简单的回归分析，数据的描述性统计分析等内容）。
由于大学期间不用发文章，毕业论文也是做的生态方面的东西，加之大学老师只将操作，不讲原理，所以大学学的SPSS基本算是还给老师了。
那个时候一度觉得SPSS是很高级的东西（因为不知道软件操作背后原理，也不知道怎么解读结果）。
后来有幸保送到中科院系统一个研究所开始研究生阶段的学习。
中科院系统的学生有一个好处就是会在北京研究生院集中学习一年。
由于专业研究的需要（跟着导师做农户微观实证研究）以及自己特别感兴趣（想一窥统计的神秘面纱），故而在北京学习期间选了6门关于统计的课（如《心理多元统计》、《统计分析与SAS》实现等）。
其中有些课老师讲得很好（如胡良平老师讲的SAS，通俗易懂），但可能限于学时，老师没有铺开讲。
加之那时还有其它专业课比较繁琐，故而除了课堂听讲，完成作业和课程报告外，没有过多的时间去进一步看书，消化。
经过这么一个过程下来，一些具体的软件实现大概知道了，为什么这样做也知道一点（但理解的不透），结果解读似乎也知道那么一些。
那时的我的统计知识体系算是比较凌乱，不系统。
也一度以为统计就是计量，以为解开了它的神秘面纱了。
然而事实却并非如此。
第二阶段：学习统计/计量还得从实践中来正如我在论坛上发的一个个人投稿经验交流贴中所述一样。
我和大多数在人大经济论坛上寻求帮助的人一样，都想快速的学习到我想要的某种计量/统计方法，然后能够利用手里的数据写文章（虽然那时多少有些功利心作祟，有点为写而写——可能大多数人也会经历这个阶段）。
然而问题来了，虽然我学了那么多门统计课，然而由于教授我统计课老师的专业背景不一样（有2个是数学专业出身），而且有的更多的是将背后的数学公式推导，重在实现背后的讲解，软件实现涉及的相对较少。
同时，在上机课讲解软件实现的时候，只说了怎么勾选一些选项，怎么解读结果，而为什么不勾选另一些选项等问题则可能因为时间关系没有铺开讲。
此外，加之缺乏文章写作基本经验，（那时不知道做计量模型前要先提出研究假设，然后去证实/证伪研究假设，更不知道要对数据做基本的处理，如处理极端异常值，对一些变量进行描述性统计分析，做散点图看趋势等等，只知道将自变量和因变量分别统计出来，然后就建模了----（这样做会出现很多问题，现在想想还有点后怕。
这或许也是现在很多初学计量的人最容易犯的毛病）），就这么一股脑的做下去了。
可能由于知识的不系统，故而经常做模型时前一秒做是一个结果，后一秒做又是另一个结果。
到处寻求无果（我班上的同学不搞这个，没法交流。
还好当时有机会下课后给老师请教，学到不少东西），迫使我去买专业的书籍，系统的学习相关知识。
第三阶段：查缺补漏——计量似乎也不是想象中的那么难由于本科学了一点SPSS，加之这个软件交互式的操作页面，故而首选这款计量软件（SAS我在北京研究生院期间学了四门课，但没门都零散的将一点，不系统，加之软件破解版都有9G，太大了，所以慢慢的就把它弃了。
然而后面因为需要另学了stata，但这是后话了）。
国内SPSS教材也算比较多的了，如何选成了一个问题。
当时也没想那么多，就在老师推荐的基础上买了本张文彤老师写的SPSS 高级教程。
通过教程我明白了很多细节的东西（如做回归分析时要勾选的框分别对应的是什么），也在这本书的指导下写了生平第一篇关于计量的文章。
在学习SPSS的同时，我在北京也经常去图书馆看书，也在网上买了些和我将来专业可能相关的一些专著。
慢慢的发现专著中出现的很多新名称我买的张文彤老师的SPSS高级教程没有了（如结构方程模型，异方差，WLS，2SLS，工具变量法，面板回归等），有的SPSS软件也操作不了或者不好操作（如异方差检验，用stata命令BP就可判定，而SPSS可能就要依照BP计算原理一步步去做了）。
那时也不知道该在哪里去找相关的资料，系统的学习一下。
在网上搜索一些关键词，也只是零散的一点介绍，没有系统的。
那时可能想着自己现在也不用这些方法，加之也比较忙，故而就搁置在那了。
但还是乘机会买了万卷方法系列的几本好书，如《问卷统计分析实务--SPSS操作与应用》、《量化研究与统计分析——SPSS(PASW)数据分析范例解析》、《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等。
系统的学习了SPSS和AMOS软件，至此，SPSS基本操作算是入门。
但异方差性，WLS，GLS，FGLS这些计量方法那时还是不知道怎么解决，因为买的这些书中基本都没有这些方法的介绍。
有的只是一些基本的数据处理，简单的回归分析（OLS），因子分析，聚类分析等。
第四阶段：躲不过了，硬着头皮也要上前面3个阶段需学了一些SPSS的知识，但似乎也只是建立在自己看书学习的基础上。
现在是研究生了，不像本科时间那么充裕，有很多事缠身（如导师的项目，自己写文章，日常的交际等）。
这样就导致很多知识在看的时候理解了，但过一段时间没用就忘了。
加之看的时候有时也没有具体软件操作，所以后面要用的时候有时都不知道要到哪里去找一个具体的小知识点了。
在这时，有幸从一个师兄那里得到了张文彤老师SPSS内部培训视频（初级和高级），通过密集的视频学习掌握了以前很多都没掌握牢固的技巧，进而使得SPSS运用更加熟练和得心应手。
在此基础上买了张文彤老师《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹（配光盘）》这本书和相应的视频，进一步在实战中学习。
至此，SPSS基本操作对于我来说应该没什么问题了。
但还是存在第3阶段那个问题——FGLS，2SLS这些是什么我都不清楚。
经过一段时间看文献，有一天我找到一个idea，去和导师商量后，觉得可行，打算写一篇好文章。
可要写这篇文章需要用分位数回归。
这个SPSS解决不了，STATA，EVIEWS，SAS，R这些能解决。
除了SAS外，我对其它几门软件一窍不通。
在此情况下，我打算除了SPSS外，另学一门计量软件。
于是百度比较，看哪个软件好学一些。
很多人推荐stata，从此走上stata学习之路。
由于stata没有基础，怎么快速的学习它呢？有前面SPSS视频学习经验，果断去网上购买了连玉君老师stata培训视频，至此努力学习。
初级教程视频看了一遍，没多大问题。
到高级教程里面介绍OLS时也没多大问题，但到后面介绍GLS，时间序列分析时，感觉听不懂了。
其实也不是听不懂，是不懂这背后的机理，为什么要这么做。
于是，搁置一段时间，直到那天——两本书的出现。
以前有个师姐打算考中科院农业政策研究中心张林秀老师博士，考试要考计量经济学，买了两本伍德里奇写的《计量经济学导论（第三版）》，后来因为英语差1分没上，直接出去工作了，这两本大块头书就遗留在办公室的柜子里。
由于相对于经济学来说，我们是跨专业，加之平时比较忙，故而办公室的其他人对这两本书都是望而却步，将其束之高阁。
有一天忙完事休息，我去翻柜子，突然发现这两本书，拿下来一看目录，竟然有2SLS，异方差处理等介绍，那时真是喜出望外。
这时也快要放寒假了，就想着寒假扛回家好好看看。
同时，由于也在学习stata，想着看看有没有stata的工具书。
通过人大经济论坛，找到了陈强老师写的《高级经济经济学及stata》以及另一个坛友说的郭志刚老师翻译的一本国外介绍stata的经典书籍《应用stata做统计分析》。
下载了电子版，回家用手机慢慢看。
第五阶段：计量也不是想象中的那么难可能是受长期中国教育模式的熏陶，我一直都比较急功近利。
虽然寒假我将伍德里奇的书扛回家了（对于农村出身的我来说，转几次车拖一个箱子，箱子里转着这么两本大块头的书也是听不容易），然而我最开始也不是去看它，而是看我下载到手机的两本stata工具书。
看了两本工具书后，我想要解决的问题（分位数回归）至少在软件实现上我没什么问题了。
但或许也是机缘巧合，也或许是农村过年无聊（很多我小时候的玩伴都出去打工了，没回来，就有一个人还在读博，走上了一条“不归路”）。
我拿起了这两本好不容易扛回家的大块头。
才看没多少页，就有点看不下去了。
虽然我大学学了《微积分》、《概率论与数理统计》以及《线性代数》，自认为也还学得不错。
但时隔已经6-7年了，早就忘得差不多了。
故而一看书中最开始推到OLS的高斯—马尔科夫假定就有点头大，但实在是因为无聊，硬着头皮把它看下来了。
至此，我的学术生涯可能走向另一条不同的路了。
慢慢的，我越看越有劲。
看着里面的很多案例，看着里面写的很多话真的是忍不住拍案叫绝，为什么写得这么经典，这么好。
可能以前我也有一些底子，故而我看这两本论坛上大家公认的中级教程（初级是古扎拉蒂写的《计量经济学基础》，高级是格林的《计量经济分析》）也没费多大力就理解了。
一些长久困扰我的疑惑，如自变量因变量取对数后模型怎么解释，2期数据的面板回归怎么做等也慢慢的得到了解决。
经过这一系列过程，再回过头来看我这个外行的计量之路，似乎以前走的有点偏。
以前是重实用，为模型而模型。
现在更想做的是多探究为什么要用这个模型的机理，我想这可能才是一条长久之路。
慢慢的现在也意识到了计量与统计的可能不同，计量的博大精深。
同时，也发现计量也不是想象中的那么难了。
在国内大家觉得难可能真的是因为国内没有出像伍德里奇写的这么好的教材了（PS：以前在北京通过六维空间下载了西南财大庞皓老师讲的计量经济学视频，也买了他写的书，但感觉太重理论推导了，没学多久一点时间就放弃了）。
自此，自己也将怀着一颗虔诚的敬畏的心好好学习计量，用好计量。
争取做一个地理学中的计量怪咖（我现在专业是人文地理学，搞农村聚落地理方面的研究）。
PS：啰啰嗦嗦又写了这么多，希望对想学计量但又苦于不知道怎么学的朋友有一点启示意义吧。
也希望能与计量已入门，计量的大牛们多多交流学习。
有机会一起合作文章也可。