计量经济学速成总结
计量经济学学总结
1.计量经济学的建模步骤？一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型的运用1、结构分析，2、经济预测，3、政策评价，4、检验与发展经济理论2、相关分析和回归分析的区别联系:两者都是研究非确定变量间的统计关系，并且能够度量线性依赖程度的大小。
区别：前者关注相关程度，后者关注因果分析，还有具体的依赖关系。
4、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
5、随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项：（1）代表未知的影响因素，（2）代表残缺数据，（3）代表众多细小影响因素，（4）代表数据观测误差，（5）代表模型设定误差，（6）变量的内在随机性基本假设：（1）回归模型是正确设定的，（2）解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值，（3）解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数，（4）随机误差项μ具有给定X 的零均值、同方差以及不序列相关性（5）随机误差项与解释变量之间不相关（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。
记住：正态分布并不是得到最佳无偏估计的必要条件，只要满足前4个假设就可以得到最佳无偏估计。
7、普通最小二乘法（OLS）概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则其3、样本容量的关系最小样本：样本容量必须不少于模型中解释变量中的数目（包括常数量）一般认为，当n大于等于30或者至少n大于等于3（k+1）才能说满足模型估计的基本要求9、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）（1）拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。
可决系数:TSS(总离差平方和):自由度为：n-1ESS(回归平方和)：自由度为：kRSS(回归平方和)：自由度为：n-k-1调整的可决系数:即（2）参数的显著性检验（t检验）t统计量的表达形式：在零均值假设下服从自由度t(n-k-1)（t值的计算必考）检验的经济意义：当小于临界值时，未通过检验，大于临界值则通过检验，如果每一个回归系数都通过了t检验，说明模型中的每一个自变量都是显著娥，未通过显著性检验的系数所对应的变量，应结合实际情况考虑将其去除，这是自变量选择的一个最常用的方法。
计量经济学学习心得范文
计量经济学学习心得范文计量经济学作为一门结合经济理论与统计方法的学科，对于理解和分析经济现象具有重要意义。
在学习过程中，我逐渐领悟到计量经济学在解决实际经济问题中的独特价值和应用。
通过学习计量经济学，我对经济模型的构建和验证有了更深入的认识。
计量经济学教会我们如何运用数学和统计工具来量化经济变量之间的关系，从而对经济现象进行更为精确的分析和预测。
这种分析方法不仅提高了我的逻辑思维能力，也增强了我的数据分析技能。
在学习中，我特别对计量经济学中的回归分析技术产生了浓厚的兴趣。
回归分析作为计量经济学的核心内容之一，为我们提供了一种强大的工具，用以探究变量之间的因果关系。
通过对回归模型的学习，我学会了如何收集和处理数据，如何建立假设，并通过模型检验来验证这些假设的有效性。
此外，计量经济学的学习还让我意识到了模型假设的重要性。
一个准确的经济模型必须建立在合理的假设基础之上。
在实际应用中，我们需要仔细考虑和检验模型的假设条件，确保模型结果的可靠性和有效性。
这一过程不仅锻炼了我的批判性思维，也提高了我对经济理论的理解和应用能力。
在学习计量经济学的过程中，我也体会到了软件工具在数据分析中的重要作用。
现代计量经济学的学习和研究离不开各种统计软件的支持，如Eviews、Stata和R等。
通过这些软件的学习使用，我能够更加高效地进行数据处理和模型分析，这对于提升我的研究效率和质量具有重要意义。
计量经济学的学习不仅提高了我的专业素养，也为我未来的学术研究和职业发展奠定了坚实的基础。
我将继续深入学习计量经济学的理论和方法，不断提升自己的分析能力和研究水平，为解决实际经济问题做出自己的贡献。
中南财经政法大学计量经济学复习总结
中南财经政法大学计量经济学复习总结引言计量经济学是一门应用统计学和数学工具来分析经济数据的学科，它在经济预测、政策评估和经济理论检验中发挥着重要作用。
本复习总结旨在帮助中南财经政法大学的学生系统地回顾和巩固计量经济学的核心知识点。
第一部分：计量经济学基础1. 计量经济学的定义和目的定义：计量经济学是经济学的一个分支，它利用数学和统计学方法来分析经济数据。
目的：旨在建立经济理论的实证模型，进行经济预测和政策评估。
2. 经济数据的特点时间序列数据：数据点按时间顺序排列。
横截面数据：同一时间点上不同个体的数据集合。
面板数据：结合了时间序列和横截面数据的特点。
第二部分：经典线性回归模型1. 简单线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon )参数估计：通常使用最小二乘法估计参数。
2. 多元线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n + \epsilon )参数估计：同样使用最小二乘法。
3. 模型假设线性：因变量与自变量之间存在线性关系。
独立性：误差项相互独立。
同方差性：误差项具有恒定的方差。
正态分布：误差项呈正态分布。
第三部分：模型的诊断和改进1. 异方差性问题：当误差项的方差与自变量相关时，最小二乘估计的标准误差会受到影响。
解决方法：使用异方差稳健的标准误或加权最小二乘法。
2. 自相关问题：时间序列数据中误差项可能存在相关性。
解决方法：使用广义最小二乘法或差分方法。
3. 多重共线性问题：自变量之间高度相关，导致模型参数估计不稳定。
解决方法：增加样本量，剔除相关性高的变量。
第四部分：动态模型和时间序列分析1. 自回归模型（AR）模型形式：( y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + ... + \phi_p y_{t-p} + \epsilon_t )2. 移动平均模型（MA）模型形式：( y_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + ... + \theta_q \epsilon_{t-q} )3. 自回归移动平均模型（ARMA）模型形式：结合AR和MA模型的特点。
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。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它通过建立经济模型，运用统计方法对经济数据进行分析，以揭示经济变量之间的关系和规律。
以下是对计量经济学中一些重要知识点的总结。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型表示为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。
在进行回归分析时，需要对模型进行估计。
常用的估计方法是最小二乘法（OLS），其基本思想是使残差平方和最小，从而确定参数的估计值。
通过估计得到的回归方程可以用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括拟合优度检验（如判定系数$R^2$）、变量的显著性检验（＄t$检验）和方程的显著性检验（＄F$检验）等。
二、多重共线性多重共线性指的是解释变量之间存在较强的线性关系。
这可能导致参数估计值不稳定、方差增大、＄t$检验失效等问题。
检测多重共线性的方法有多种，如计算解释变量之间的相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
解决多重共线性的方法包括剔除一些相关变量、增大样本容量、使用岭回归或主成分回归等方法。
三、异方差性异方差性是指随机误差项的方差不是常数，而是随解释变量的变化而变化。
异方差性会影响参数估计的有效性和假设检验的可靠性。
常用的检测方法有图形法（如绘制残差平方与解释变量的关系图）、怀特检验等。
解决异方差性的方法有加权最小二乘法（WLS）等。
四、自相关性自相关性是指随机误差项在不同观测值之间存在相关关系。
自相关性会导致参数估计值有偏、无效，以及$t$检验和$F$检验不可靠。
常用的检测方法有杜宾沃森（DW）检验等。
解决自相关性的方法有广义差分法等。
五、虚拟变量虚拟变量用于表示定性变量，如性别、季节等。
在模型中引入虚拟变量可以更准确地反映经济现象。
2024年计量经济学学习心得模版(2篇)
2024年计量经济学学习心得模版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年计量经济学学习心得模版（2）计量经济学是研究经济现象的数值尺度上的量化方法和经济理论之间的联系的一门学科。
在学习计量经济学的过程中，我深深地感受到了它的重要性和应用广泛性。
通过对各种经济数据进行统计分析和建模，我们能够更加客观地了解经济现象和政策的影响，为经济决策提供科学依据。
下面我将分享一下我在学习计量经济学过程中的一些心得和体会。
首先，在学习计量经济学之前，我对经济学的一些基本概念和理论有了一定的了解。
计量经济学学习总结
回归系数β1、β2 以及σ2的置信区间
假设检验：概述以及置信区间的方法
双变量回归：区间估计与假设检验 估计与假设检验构计与区间估计。 在统计学中，一个点估计量的可靠性 要由它的标准误来衡量。因此，我们 不能完全依赖一个点估计值，而是要 围绕点估计量来构造一个区间。
模型含有多个回归元时，增补此假定：没有 完全的多重共线性；
3
最小二乘估计的精度或标准误差
最小二乘估计是样本估计的函数。但因数据 会从一个样本变到另一个样本，也必定随之 改变。因此需要有关于估计量的可靠性或精 密度的某种度量。在统计学中，一个估计量 的精密度由它的标准误来衡量。 标准误无非是估计量的抽样分布的标准差， 而一个估计量的抽样分布，就是该估计量的 概率或频率分布。抽样分布的使用，是为了 能够从一个或多个样本计算出来的估计值去 推断总体的参数值。 β 1、β 2估计量的方差（以及它们的标准误） 的特点。（3个方面）
计量经济学
--学习总结
目 录
第三章：双变量回归模型
第四章：经典线性回归模型
第五章：双变量回归：区间估计与假设检验
第三章：双变量回归模型 估计问题
1
普通最小二乘估计法 线性回归模型：最小二乘法的基本假定 最小二乘估计的精度或标准误差
2
3
4
5
最小二乘估计量的性质：高斯-马尔可夫定理
判定系数r2 ：“拟合优度”的一个度量
5
判定系数r2 ：拟合优度的一个度量
r2 的两个性质（非负性和有界性）。 r的一些性质（7个方面）。 所谓蒙特卡罗实验，基本上是一种计算机模 拟或抽样实验法。该实验常被用来研究各种 估计总体参数方法的统计性质。它们在研究 小样本或有限样本的估计量的性态时尤其有 用。这些实验对于彻底掌握重复抽样的概念 也是绝好的手段。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学知识点总结通货膨胀是指纸币的发行量超过流通中所需要的数量，从而引起纸币贬值，物价上涨的经济现象，其实质是社会总需求大于社会总供给；通货紧缩是指物价总水平在较长时间内持续下降的经济现象，其实质是社会总需求小于社会总供给。
…1、通货膨胀与通货紧缩的关系（1）联系：①二者都是由社会总需求与社会总供给不平衡造成的，亦即流通中实际需要的货币量与发行的数量不平衡造成的。
②二者都会影响正常的经济生活和社会经济秩序。
因此，必须采取切实有效的措施予以抑制。
（2）区别：①含义及实质不同：通货膨胀是指纸币的发行量超过流通中所需要的数量，从而引起纸币贬值，物价上涨的经济现象，其实质是社会总需求大于社会总供给；通货紧缩是指物价总水平在较长时间内持续下降的经济现象，其实质是社会总需求小于社会总供给。
②表现不同：通货膨胀表现为纸币贬值、物价上涨、经济过热的现象；通货紧缩则表现为物价持续下降、市场疲软、经济萎缩的现象。
③原因不同：通货膨胀主要是纸币的发行量大大超过流通中所需要的货币量引起的。
另外，经济结构不合理、固定资产投资规模过大、生产资料价格大幅调整、需求膨胀等因素也是引发通货膨胀的重要原因；通货紧缩主要是宏观经济环境的变化，由卖方市场转变为买方市场引起的，另外，货币供应增长乏力、金融危机等因素也是引发通货紧缩的重要原因。
④危害性不同：通货膨胀的出现，直接引起纸币贬值，物价上涨，如果人们的实际收入没有增长，生活水平就会出现下降，购买力降低，商品销售困难，造成社会经济生活秩序混乱；通货紧缩，物价下降在一定程度上对人民生活有好处，但物价总水平长时间、大范围下降，会影响企业生产和投资的积极性，导致市场销售不振，对经济的长远发展和人民的长远利益不利。
⑤解决办法不同：抑制通货膨胀主要是实行适度从紧的货币政策和量入为出的财政政策，控制货币供应量和信贷规模；抑制通货紧缩主要是采取积极的财政政策和稳健的货币政策，加大投资力度，扩大内需，调整出口结构，努力扩大出口。
计量经济学心得体会范本
计量经济学心得体会范本
计量经济学作为一门结合经济学理论与统计方法的学科，为我打开了理解经济现象和分析经济数据的新视角。
在学习和研究过程中，我逐渐认识到了这门学科在解决实际经济问题中的重要价值。
通过对计量经济学的学习，我掌握了如何运用数学模型和统计方法来量化经济变量之间的关系。
这种方法论的学习使我能够更加客观和科学地分析经济问题，提高了我的研究能力和实践水平。
在学习中，我特别关注了计量经济学在预测经济趋势方面的应用。
通过构建合适的经济模型并对其进行估计和检验，我们可以对未来的经济走势做出更为准确的预测。
这对于政策制定者和企业决策者来说具有重要的参考价值。
此外，计量经济学还教会了我如何进行假设检验和模型选择。
在面对复杂的经济数据时，我学会了如何提出合理的假设，并通过统计检验来验证这些假设的有效性。
这一过程锻炼了我的逻辑思维能力和批判性思考能力。
在实际应用中，我尝试将所学的计量经济学知识运用到经济研究项目中。
通过数据处理和模型分析，我不仅提升了自己的分析技能，也对经济学的理解更加深入。
未来，我将继续深化对计量经济学的理解和应用，努力将理论与实践相结合，为解决现实经济问题贡献自己的力量。
同时，我也期待在未来的学习和工作中，能够不断探索计量经济学的新方法和新技术，以适应不断变化的经济环境。
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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(2篇)
2024年计量经济学心得____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。
因此，需要运用计量经济学的方法来研究经济问题。
计量经济学的方法包括回归分析、面板数据模型、时间序列分析等。
通过运用这些方法，我们可以更加准确地估计经济模型中的参数，并得出对经济现象的合理解释和预测。
因此，我认为掌握计量经济学的方法是非常重要的。
其次，运用计量经济学的方法需要具备一定的数理基础。
计量经济学的方法需要用到一些数学和统计学的知识，例如概率论、线性代数、假设检验等。
在研究计量经济学问题时，我们需要对这些数学和统计学的知识有较好的掌握，才能正确地运用计量经济学的方法。
因此，我认为在学习计量经济学之前，要先打好数学和统计学的基础。
另外，我也认为计量经济学的研究需要具备一定的实证研究能力。
计量经济学研究不仅需要理论模型的构建和分析，还需要利用实际的数据来检验和估计模型。
因此，在研究计量经济学问题时，我们需要具备一定的数据处理和分析能力。
同时，还要具备一定的实证研究的经验，包括数据的收集、处理、估计等。
这些能力的提高需要不断的实践和积累。
此外，我也意识到计量经济学的研究需要与实际经济问题相结合。
计量经济学的研究不能脱离实际经济问题，否则其研究结果也难以得到实际应用。
因此，在研究计量经济学问题时，要关注实际经济问题，注重对实际经济问题的解释和预测能力。
只有将计量经济学的研究与实际经济问题相结合，才能更好地推动经济学的发展。
最后，我认为计量经济学的研究需要开展国际合作。
在全球化的背景下，经济问题往往具有全球性的影响。
因此，要解决这些经济问题，需要进行跨国界的合作。
2024年计量经济学心得范本(2篇)
2024年计量经济学心得范本计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象之间的数量关系。
它利用统计学和数学的工具，通过建立数学模型来分析经济问题，并通过实证分析来验证这些模型的有效性。
在学习计量经济学的过程中，我深深感受到了它的重要性和实用性，下面是我对计量经济学的一些心得体会。
首先，计量经济学在经济学研究和政策制定中起着重要的作用。
通过建立数学模型和进行实证分析，我们可以对经济现象进行量化描述和分析，揭示其中的规律和关系。
例如，我们可以通过计量模型来分析利率对投资的影响，通货膨胀对经济增长的影响等等。
这些分析结果对于经济政策的制定和决策具有指导意义，可以帮助政府和企业做出更合理的决策。
其次，计量经济学在实证研究中的重要性也不可忽视。
实证研究是通过收集和分析现实数据，验证经济理论和模型的有效性。
只有通过实证分析，我们才能知道经济理论是否适用于实际情况，是否能够真正解释经济现象。
计量经济学提供了一系列实证方法和技术工具，例如回归分析、时间序列分析等等，可以帮助我们对经济现象进行定量分析和验证。
第三，计量经济学的学习需要具备一定的数学和统计基础。
在学习计量经济学的过程中，我深深感受到了数学和统计的重要性。
计量经济学中使用了大量的数学和统计方法，例如微观经济学、概率统计、假设检验等等。
这些数学和统计的方法是理解和应用计量经济学的基础，如果没有扎实的数学和统计基础，将会给学习计量经济学造成很大的困难。
四、计量经济学需要注重实践和实践操作。
学习计量经济学不能只停留在理论层面，更需要通过实践操作来巩固知识和提高实际能力。
在学习计量经济学时，我尽量将理论知识与实际应用相结合，通过实证分析和实际数据来验证和应用所学的方法和技术。
例如，在进行回归分析时，我会选择一些实际数据进行分析和验证，以加深对回归分析方法的理解和掌握。
五、要注意计量经济学研究中的问题与局限性。
计量经济学虽然可以提供一定的实证依据和指导，但也存在一些问题和局限性。
计量经济学课程总结
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知识。
同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我国经济的发展有重要的影响。
计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要对EVIES软件的熟练操作与应用,初步投身于计量经济学，通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。
在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。
虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。
计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。
经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。
三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。
克莱因(R.Klein)：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。
因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。
当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。
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。
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结经济学是一门研究人类社会经济活动的学科，而计量经济学则是经济学中一个重要的分支，它运用数理统计和计量方法来研究经济现象和经济关系。
作为研究生学习经济学的学生，对计量经济学的知识点归纳总结是非常重要的。
本文将就研究生经济学计量经济学的主要知识点进行系统梳理和总结。
1. 计量经济学简介1.1 计量经济学的定义与发展- 计量经济学的定义及其在经济学中的地位- 计量经济学的发展历程及其与经济学的关系1.2 计量经济学的基本原理与方法- 建立与检验经济模型的方法- 如何进行数据的采集和处理- 计量经济学常用的工具与技术2. 单变量回归模型2.1 单变量回归模型的基本概念- 自变量、因变量、误差项的含义和关系- 回归分析的基本思想和目标2.2 单变量回归模型的估计与检验 - 最小二乘法估计- 各类假设检验- 回归模型的拟合度与解释度2.3 单变量回归模型的应用与扩展 - 异常值与多重共线性的处理- 非线性回归模型的建立与分析 - 面板数据模型的应用3. 多元回归模型3.1 多元回归模型的基本概念- 多个自变量与一个因变量的关系 - 多元回归模型的形式和假设3.2 多元回归模型的估计与检验- 最小二乘法估计与系数解释- 多元回归模型常见检验方法3.3 多元回归模型的应用与扩展- 多重共线性与变量选择- 面板数据模型的建立与应用- 虚拟变量与交互项的使用4. 时间序列分析4.1 时间序列分析的基本概念- 时间序列数据的特点与类型- 时间序列分析的目标和方法4.2 时间序列模型的建立与估计- AR、MA、ARMA模型的定义和性质 - 时间序列模型的参数估计方法4.3 时间序列模型的诊断与预测- 残差序列的诊断方法- 时间序列的预测与模型选择5. 面板数据分析5.1 面板数据的概念和分类- 面板数据的含义和特点- 面板数据的分类及其应用领域5.2 面板数据模型的估计与检验- 固定效应模型与随机效应模型的概念- 面板数据模型的估计方法和效果评估5.3 面板数据模型的应用与扩展- 异质性与端点问题的处理- 面板数据模型的非线性建模方法- 面板数据模型的动态分析框架通过对以上内容的整理和总结，我们可以对研究生经济学计量经济学的主要知识点有一个全面的了解和掌握，为今后的学习和研究提供良好的基础。
计量经济学 总结
3.5回归模型的其他函数形式一、模型的类型与变换1.倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法2.幂函数模型、指数函数模型与对数变换法3.复杂函数模型与级数展开法 二、非线性回归实例 三、非线性最小二乘估计 1.普通最小二乘原.2.高斯－牛顿迭代法（对原始模型展开台劳级数，取一阶近似值）⒊ 牛顿－拉夫森迭代法大部分非线性关系又可以通过一些简单的数学处理, 使之化为数学上的线性关系, 从而可以运用线性回归模型的理论方法。
⒋应用中的一个困难如何保证迭代所逼近的是总体极小值（即最小值）而不是局部极小值？一般方法是模拟试验：随机产生初始值→估计→改变初始值→再估计→反复试验, 设定收敛标准（例如100次连续估计结果相同）→直到收敛。
⒌非线性普通最小二乘法在软件中的实现给定初值 写出模型 估计模型 改变初值 反复估计1一般情况下, 线性化估计和非线性估计结果差异不大。
如果差异较大, 在确认非线性估计结果为总体最小时, 应该怀疑和检验线性模型。
2非线性估计确实存在局部极小问题。
3根据参数的经济意义和数值范围选取迭代初值。
4NLS 估计的异方差和序列相关问题。
NLS 不能直接处理。
应用最大似然估计。
3.6受约束回归– 在建立回归模型时, 有时根据经济理论需要对模型中的参数施加一定的约束条件。
例如: – 需求函数的0阶齐次性条件 – 生产函数的1阶齐次性条件模型施加约束条件后进行回归, 称为受约束回归（restricted regression ）; 未加任何约束的回归称为无约束回归（unrestricted regression ）。
一、模型参数的线性约束 1.参数的线性约束2.参数线性约束检验具体问题能否施加约束？需进行相应的检验。
常用的检验有: F 检验、x2检验与t 检验。
F 检验: 1构造统计量；2检验施加约束后模型的解释能力是否发生显著变化。
第一步：给出参数估计值 β的初值 ()β0，将f x i(, )β在 ()β0处展开台劳级数， 取一阶近似值；第二步：计算 z df x d i i =(, ) ()βββ0和 ~(, ) ()()y y f x z i i i i =-+⋅ββ00的样本观测值； 第三步：采用普通最小二乘法估计模型 i i i z y εβ+=~，得到β的估计值 ()β1； 第四步：用 ()β1代替第一步中的 ()β0，重复这一过程，直至收敛。
计量经济学课程总结
单位根检验
单 序 列 时 间 序 列 分 析
向 量 序 列
线性时间序列 非线性时间序列
波动模型
回
时间序列回归
归
分
析
截面数据回归
蒙特卡罗模拟技术
精品课件
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归）模型 BL（双线性）模型 TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型 ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型 SV（随机波动）模型 ACD、SCD（自回归、随机条件久期）模型 研究 VAR、VEC（向量自回归、误差修正）模型 单方程（线性、非线性）、分位数回归模型 联立方程模型（结构、简化型、递归模型） PANEL（面板数据）模型、空间计量模型 DS（离散选择）模型、有序响应、计数模型 LDV（受限因变量）模型（删失、截断模型）
►政策评价
用模型对政策方案作模拟测算，对政策方案作评价把计量经济模型 作为经济活动的实验室）
►理论的检验与发展
精品课件
计量经济学的研究过程
设定计量模型 参数估计
经济理论
实际经济活动 搜集统计数据
修订模型 不符合
模型检验
是否符合标准 符合
模型应用
结构分析
经济预测
精品课件
政策评价
理论的检验与发展
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
精品课件
异方差性的后果 1、 参数估计量非有效（其普通最小二乘法参数估计量 仍具有线性性、无偏性，但不具有有效性） 2、变量的显著性检验失去意义 3、模型的预测失效
异方差的修正方法-加权最小二乘
精品课件
序列相关性
序列相关性：如果模型的随机干扰性违背了相互独立 的基本假设，即模型的随机干扰项不再相互独立或相 互相关，就称为存在序列相关性
大学生计量经济学报告总结
大学生计量经济学报告总结
计量经济学是一门研究经济现象的科学方法，通过建立数学模型来分析经济和社会现象。
本报告主要介绍了大学生计量经济学的相关内容，总结如下：
首先，大学生计量经济学需要掌握一定的数学知识。
计量经济学是一门应用数学的学科，需要使用概率论、数理统计等数学工具来解决实际问题。
因此，大学生在学习计量经济学之前需要具备一定的数学基础，包括微积分、线性代数等知识。
其次，大学生计量经济学需要熟练掌握统计软件的使用。
在计量经济学的研究中，经常需要处理大量的数据，而统计软件能够帮助我们进行数据的处理和分析。
因此，大学生需要学习掌握统计软件的使用，例如Stata、Eviews等软件。
另外，大学生计量经济学还需要具备一定的经济学知识。
计量经济学是经济学的一个分支学科，需要了解一些经济学的基本概念和理论。
大学生在学习计量经济学之前需要先学习一些基本的经济学知识，例如宏观经济学、微观经济学等。
最后，大学生计量经济学需要进行实证研究。
计量经济学的研究方法主要是基于经验的研究，通过收集实际数据来验证经济理论的有效性。
因此，大学生在学习计量经济学之后需要进行一定的实证研究，掌握实证研究的方法和技巧。
总的来说，大学生计量经济学是一门重要的学科，通过学习计量经济学可以帮助我们更好地理解经济现象和问题。
在学习计
量经济学的过程中，我们需要掌握一定的数学知识、熟练使用统计软件、了解一定的经济学知识，并进行一定的实证研究。
通过学习计量经济学，可以培养大学生的实证研究能力和分析问题的能力。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门使用数学和统计学方法来研究经济现象的学科。
以下是计量经济学的一些关键知识点：1. 回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
简单线性回归和多元线性回归是最常见的类型。
2. 最小二乘法：最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到能够使误差平方和最小化的参数值。
在回归分析中，它常用于估计回归模型的参数。
3. 模型评估与诊断：模型建立后，需要对其进行评估，确保其有效性。
常见的评估指标包括R平方、调整R平方、AIC、BIC等。
此外，还需要进行诊断测试，以检查模型是否满足各种假设。
4. 异方差性：异方差性是指模型中误差项的方差不是恒定的，这可能会影响最小二乘估计的稳定性。
需要进行异方差性检验，如White检验、Goldfeld-Quandt检验等，并进行相应的处理。
5. 自相关性：自相关性是指误差项之间存在相关性，这可能会导致最小二乘估计的无效性。
需要进行自相关性检验，如Durbin-Watson检验、ACF图等，并进行相应的处理。
6. 多重共线性：多重共线性是指模型中自变量之间存在高度相关性，这可能会导致最小二乘估计的不稳定性和误导性。
需要进行多重共线性检验，如VIF、条件指数等，并进行相应的处理。
7. 虚拟变量：虚拟变量也称为指标变量或二元变量，它是一个用于表示分类变量的变量。
在计量经济学中，虚拟变量常用于处理分类解释变量对被解释变量的影响。
8. 时间序列分析：时间序列分析是计量经济学的一个重要分支，它研究时间序列数据的分析和预测。
ARIMA、VAR、VECM等模型是时间序列分析中常用的模型。
9. 面板数据分析：面板数据分析是计量经济学中的另一个重要分支，它研究面板数据（即时间序列和横截面数据的结合）的分析和建模。
固定效应模型、随机效应模型等是面板数据分析中常用的模型。
10. 经济预测：经济预测是计量经济学的一个重要应用领域。
（完整word版）计量经济学知识点总结
（完整word版）计量经济学知识点总结第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别)第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关)2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性)3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有123463. OLS回归线数学性质:同第二章34. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs 估计的回归系数符号相反,得出错误结论3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量.4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C 预测影响:将无效3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→OK,可以看到x,y散点图②残差图形分析data x y,sort x;ls y c x;再回归结果的子菜单点resid,可以看残差分析图Bgoldfeld-quanadt:data x y;sort x;smpl 1 n1;ls y c x(RSS1);smpl n2 n;ls y c x(RSS2);计算F*=RSS2/RSS1,取α=0.05，查F分布表，得F0.05((n-c)/2,(n-c)/2),将F值与此对比.若F*＞F(0.05),拒绝原假设,存在异方差Cwhite:data x y;ls y c x;在回归结果的子菜单中点击view-residual test-white heteroskedasticity,可以看到辅助回归模型的估计结果D arch;E：glejser:data x y;ls y c x;genr E1=resid;genr E2=abs(E1);genr XH=X^h;ls E2 c xh;依次根据XH的T值判断E2与XH之间是否存在异方差4.补救措施:A模型变换法:genr y1=y/根号x^h; genr x2=1/根号x^h ; genr x3=x/根号x^h;ls y1 x2 x3;B加权最小二乘法wls:权数:w1t=1/xt;w2t=1/xt^2;w3t=1/根号xt.电脑操作:genr w1=1/x;genr w2=1/(x^2);genr w3=1/sqr(x);ls (w=w1t) y c x;ls (w2=w2t) y c x;ls (w3=w3t) y c x. 第六章:1.自相关产生原因:①经济系统的惯性②经济活动的滞后效应③数据处理造成的相关④蛛网现象⑤模型设定偏误2.表现形式:自相关性质可以用自相关系数符号判断.即ρ＜0为负相关, ρ＞0为正相关.当|ρ|接近1时,表示相关的程度很高.自相关形式:见公式.3.后果:见公式.4.检验:A图示检验:data x y;ls y c x;再回归模型的子菜单点击resids,可以看到模型残差分布图;genr e=resid;data e e(-1);view-graph-scatter-simple scatter.B.DW检验:data x y;ls y c x;根据回归结果得出DW值,然后判断是否自相关.(正相关0~dl,无法判断dl~du,正相关du~2~4-du,无法判断4-du~4-dl,负相关4-dl~4).5.补救:A广义差分法:data x y;ls y c x;根据DW求ρ尖>(ρ尖=1-DW/2);smpl 2 n;genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断是否消除了自相关B:Cochrane orcutt迭代法:data x y;la y c x ar(1);运用DW检验判断C其他方法:①一阶差分法:data x y;ls y c x;smpl 2 n;genr y1=y-y(-1); genr x1=x-x(-1);ls y1 c x1; 运用DW检验判断②德宾两步法:data x y;smpl 2 n;ls y c y(-1)根据输出结果看y(-1)前系数,求出ρ尖; genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断第七章:1.虚拟变量0和1选取原则:0基期,比较的基础,参照物;1报告期:被比较类型2.虚拟变量数量的设置规则:①若定性因素具有m≥2个相互排斥属性,当回归模型有截距项时,只能引入m-1个变量②当回归模型无截距项时,引入m个变量3.虚拟解释变量的回归:加法截距:①解释变量只有一个分为两种相互排斥类型的定性变量而无定量变量②解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型的定性变量③解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型的定性变量④解释变量包含一个定量变量和两个定性变量.乘法斜率:①截距不变情形②结局斜率均发生变化③分段回归分析描述的精度.。
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（转）关于计量经济学来源：张伦的日志当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。
但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。
我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。
第一天，我讲了OLS。
画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。
后面9分钟讲解了STA TA的操作和OLS的各种变种。
结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。
后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。
毕业论文也顺利通过。
她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。
她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。
我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。
但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。
问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。
那些推导看不看都不影响我用软件。
现在没空看，先发论文再说。
”我笑其太浮躁。
但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。
因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。
因此有了本文。
你是不是属于这样的人群？请看下面：本文的目标人群：1、不懂计量的人；2、想学计量却苦于缺乏时间的人；3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看推导过程，也想发论文的人。
4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。
5、所有想速成的人。
但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。
如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。
我也不认得。
如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。
本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。
目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。
申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。
目录一、计量论文的两大要点是什么？二、如何判断计量论文的水平高低？三、做计量的“大杀器”有哪些？四、瞎倒腾计量的秘诀五、大规模发CSSCI的建议一、计量论文的两大要点是什么？1、计量模型的建立（就是那个方程，表达什么经济含义要知道）；2、模型中的系数如何估计出来（关键在于估计方法的选择）。
第1个要点涉及你论文主题。
你一般要想用数据检验某种经济关系，根据这种经济关系来建立计量模型。
如果你不知道要检验什么经济关系，那我劝你就此打住。
你发不了经济研究了。
第2个要点。
千万种方法的出现，目的都是要把那个系数给估计出来。
不同估计方法的估计效果好坏，就是根据各种统计量来判断。
如果能选择一种最合适你数据的估计方法，那么这论文基本就成了。
二、如何判断计量论文的水平高低？掌握了上面两个要点，只是说你能写出一篇计量论文，并不是说能写出一篇高水平的论文。
水平的高低在于你处理这两个要点时水平的高低。
下面仔细讲解。
如果只是为了写计量论文，只需要“知其然”即可。
没有人会因为不会推导OLS估计量而对软件里面出来的结果不知所措。
这条途径，最快捷的走法是找一个懂的人，把结果里面的各种东西所表示的意思给你讲一遍，每个东西要注意什么。
基本就可以了。
在一般的CSSCI上发表论文没有什么问题。
如果找不到人，就看STAT A的手册，里面的例子会讲解每个指标参数统计量的含义。
这样慢一点，但效果很好，而且也能成为STATA专家。
STATA手册比高级计量教材看起来轻松多了，就是告诉你怎么操作软件，然后得到什么结果的。
计量论文中的估计问题，最关键的事情，不是能推导估计量，而是在STATA里面选择一个“合适”的方法估计出来。
然后解释结果的经济意义。
而计量水平的高低，不在于方法的复杂性，而在于方法的合适程度。
因此高水平的计量论文，不必要求作者掌握高深的计量推导，而在于“选择”的技巧。
每种计量方法，都有优劣。
所谓用人之长，容人之短。
水平高的人，能够选择以其之长，攻它之短。
同时又能隐藏计量方法内在的拙劣。
其实，计量论文的水平主要决定于论文的主题的重要性。
这个话题大家都很关心，就很重要，发表就很容易。
所以，你会发现国际顶级期刊上一些计量论文所用的方法很简单。
这些论文能发表，主要是他讨论的问题很重要（这涉及第一个要点），采用的方法即使有缺陷，也无伤大雅。
如果问题不是非常重要，只是有新意，但是估计方法比较合适，也能发一个中上等期刊。
如果问题属于鸡毛蒜皮之类，那就只能诉诸于超级复杂的计量方法，祈求审稿人看论文时，方法还没看完就已经累得半死，再也没有心情来思考你的问题的重要性，然后也能通过了。
三、做计量的“大杀器”有哪些？所谓的大杀器，不是指超级复杂的计量方法，而是指这种东西一旦用起来，一般不会有人来攻击。
所谓的一招毙命，毙了审稿人的命。
计量方法很多，可以说满天飞。
但是，真正有价值的方法，被人公认为具有一定可信度的方法（就是所谓的“大杀器”），只有5种。
并不是你所看到的所有的方法都有人信。
这点大部分初学计量的人都不会意识到。
看到书上介绍一个方法，就认为这是一个好方法。
其实不是。
书上很多方法的介绍，仅仅是出于理论推演的需要，并不是实际研究中都能用的。
你如果查阅一下国际上关于经验研究类的论文，会发现大部分论文所用方法无非是：1、简单回归；2、工具变量回归；3、面板固定效应回归；4、差分再差分回归(difference in differnece)；5、狂忒二回归(Quantile)。
大杀器就这几种，破绽最少，公认度最高，使用最广泛。
真是所谓的老少皆宜、童叟无欺。
其他的方法都不会更好，只会招致更多的破绽。
你在STATA里面还可以看到无数的其他方法，例如GMM、多层次分析法等。
这个GMM实在是一个没有用的忽悠，他还分为diffGMM和系统GMM。
其关键思想是当你找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。
结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。
这完全是胡搞！这GMM的唯一价值在于理论价值，而不在于实践价值。
你如果要玩计量，你就可以在GMM的基础上进行修改（玩计量的方法后面讲）。
有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。
STATA里面那么多选项，你加就是了。
什么异方差、什么序列相关，一大堆尽管加。
如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。
反正如果没有异方差，结果是一样的。
有异方差，软件就自动给你纠正了。
这不很爽嘛。
如果样本太少，你还能加一个选项：bootstrap来估计方差。
你看爽不爽！bootstrap就是自己提靴子的方法。
自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。
这个bootstrap 就是用30个样本能做到30万样本那样的效果。
有吸引力吧。
你说这个简单回归简单还是不简单！很简单，就是加选项。
可是，要理论推导，就不简单了。
我估计国内能推导的没几个人。
经济研究上论文作者，最多只有5%的人能推导，而且大部分是海龟。
所以，你不需要会推导，也能把计量做的天花乱坠。
工具变量(IV)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。
一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。
国际审稿人会拼了老命整死你。
国内审稿人大部分不懂这东西（除了经济研究这类刊物的部分审稿人以外）。
工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是没有因果关系的东西，这就是你的IV了。
例如贸易量如果是内生的，那么你找地理距离作为IV。
北京到纽约的距离，那是自然形成的，没人认为是由贸易量导致的，这就是没有因果关系。
但是你会发现两者在数据上具有相关性。
这就很好。
这种数据相关性越强，IV的效果就越好。
就这么一段话，IV变量回归就讲完了。
在STA TA里面，你直接把原回归方程写出来，然后把IV填进去就可以了，回车就得到你的结果。
关键是你不一定能找到这样的工具变量。
你能找到，这个工具也不大能用。
不过要注意，IV不灵不代表你不能发表。
经济研究上还不是发了一大堆这样的论文。
所以，你只要找到一个IV，效果不是差的太离谱，一般都能发。
当然不能发国际一流了。
国内是没问题。
国内审稿人没人会重复你的结果看看是否有问题，因此你说这个IV效果已经是最好的了，世界上还找不到第二个比这个更好的了，审稿人也没的话说。
就发表呗！如果审稿人说，另外一个IV效果可能要比你的好。
那你就采纳他的建议用他的IV（尽管他的建议会更差），然后感谢他一下。
第二次审稿，难道他还会说自己上次是胡说八道？？？所以就发表了，哈哈哈哈！有人又会问：面板不是还有个随机效应嘛？我只能说，你是看过书的人，所以才知道随机效应。
其实随机效应压根就没什么用处。
有人信誓旦旦说可以用hausman来检验。
我只能告诉你，这检验压根就不可靠。
可靠也是理论上可靠，实践上根本没人信。
当然中国人都信，不信的都是美国欧洲这样的计量经济学家。
你难道不知道hausman还会出现负值！做过这个检验的人都很头疼这个负值，不知道该怎么做。
你如果看看一些高手的建议，或者一些书籍，你就会发现，最权威的建议就是：当你无法判断该用固定效应还是随机效应的时候，选择固定效应更可靠。
随机效应不是任何时候都可以做，但是固定效应是任何时候都可以做。
所以你知道该怎么做了吧。
差分再差分，是固定效应的一个变种，在估计某个事件发生带来的效应时最有用的方法，特简单，看看STATA手册就明白了。
狂忒二回归(Quantile)是一般均值回归的一个推广。
看名字挺吓人，其实很简单。
如果你知道OLS是一个均值回归，那类推就可以知道1/2分位数回归。
你知道的，正态分布下，均值就是1/2分位数的地方。
均值回归就是1/2分位数回归。
知道了1/2回归，你自然知道1/4和3/4分位数回归了。
如果还不懂，翻开伍德里奇的书，讲到简单OLS回归时，我记得有一个图，上面对不同位置的x位置画了不同的正态分布密度函数(第2版是figure 2.1，pp26，见下面)。
如果是异方差问题，那么不同x位置的正太分布图的方差就有变化。
这个图上注明了预测值是E(Y|X)，就是Y的条件期望，就是那根回归预测直线啦。
在正态分布下就是Y的密度函数的中心点的连线，就是1/2分位数点的连线。
如果那条预测线画在密度函数的1/4和3/4分位数点上，那么预测结果就不是Y的均值（在非正态下可能是均值），而是1/4和3/4分位数点的预测值。
这下明白狂忒二回归了吧。
分位数回归就是看看那根预测直线在不同的分位数点上有什么结果,得到什么样的回归系数。
通常的OLS预测直线，仅仅是一个特例而已。
进一步推广，可以推广到任意分位数点回归的情况。