计量经济学术语教学文案

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计量经济学名词解释

1、计量经济学计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。

2、数据质量数据满足明确或隐含需求程度的指标3、相关分析主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。

包括简单相关和多重相关（复相关）。

4、回归分析（Regression Analysis）研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系。

其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。

5.内生变量指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定6、面板数据时间序列数据和截面数据的混合7.异方差:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。

8.自相关自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关9.多重共线性解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。

解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。

10.虚拟变量虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D11.平稳序列是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

12.伪回归所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。

13.协整所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的14.前定变量所有的外生变量和滞后的内生变量。

前定变量=外生变量＋滞后内生变量＋滞后外生变量15.恰好识别恰好识别：能够唯一地估计出结构参数值。

16.结构式模型体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型，称为结构式模型17.过度识别过度识别：结构参数的估计值具有多个确定值18.自回归模型自回归模型：指模型中的解释变量仅是X 的当期值与被解释变量Y 的若干期滞后值，它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归，故叫做自回归模型。

计量经济学授课教案(多场合)

计量经济学授课教案一、课程概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学、统计学和计算机科学的方法，研究经济现象中的数量关系和规律性。

本课程旨在帮助学生掌握计量经济学的基本理论、方法和应用，提高学生运用计量经济学方法分析和解决实际经济问题的能力。

二、教学目标1.理解计量经济学的基本概念、原理和方法；2.掌握经典线性回归模型的估计、检验和预测；3.了解非线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型；4.学会运用计量经济学软件进行数据处理和分析；5.培养学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。

三、教学内容与安排1.第一讲：导论1.1计量经济学的定义与作用1.2计量经济学的研究方法与步骤1.3计量经济学软件介绍2.第二讲：经典线性回归模型2.1一元线性回归模型2.2多元线性回归模型2.3回归模型的估计方法：最小二乘法3.第三讲：回归模型的检验与预测3.1模型拟合优度检验3.2回归参数的显著性检验3.3回归模型的预测与区间估计4.第四讲：非线性回归模型4.1线性模型的局限性4.2二次回归模型4.3Logit回归模型与Probit回归模型5.第五讲：面板数据模型5.1面板数据的定义与特点5.2面板数据模型的设定与估计5.3面板数据模型的检验与预测6.第六讲：时间序列模型6.1时间序列数据的定义与特点6.2自回归模型（AR）6.3移动平均模型（MA）6.4自回归移动平均模型（ARMA）7.第七讲：计量经济学应用案例分析7.1金融市场分析7.2货币政策分析7.3贸易政策分析四、教学方法1.课堂讲授：讲解计量经济学的基本理论、方法和应用；2.案例分析：通过实际经济案例，引导学生运用计量经济学方法解决实际问题；3.上机实践：指导学生运用计量经济学软件进行数据处理和分析；4.小组讨论：鼓励学生分组讨论，提高学生的合作能力和沟通能力。

五、考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况和小组讨论；2.期中考试：考查学生对计量经济学基本理论、方法和应用的理解；3.期末考试：综合考查学生对计量经济学的掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。

计量经济学讲义

计量经济学讲义第一部分：引言计量经济学是研究经济现象的量化方法，它结合了统计学和经济学原理，旨在提供对经济现象进行定量分析的工具和技术。

本讲义将介绍计量经济学的基本概念和方法，帮助读者理解和应用计量经济学的基本原理。

第二部分：经济数据和计量经济学模型1. 经济数据的类型- 我们将介绍经济数据的两种主要类型：时间序列数据和截面数据。

时间序列数据是在一段时间内收集的数据，而截面数据是在同一时间点上收集的数据。

2. 计量经济学模型- 我们将讨论计量经济学模型的基本原理和应用，例如最小二乘法和线性回归模型。

这些模型可以帮助我们分析经济数据之间的关系，并进行预测和政策评估。

第三部分：经济数据的描述性统计分析1. 描述性统计分析的概念- 我们将介绍描述性统计分析的基本概念和方法，包括中心趋势测量、离散度测量和分布形态测量。

这些方法可以帮助我们理解和总结经济数据的基本特征。

2. 经济数据的描述性统计分析实例- 我们将通过实例演示如何使用描述性统计分析方法来分析和解释经济数据。

例如，我们可以使用均值和方差来描述一个国家的经济增长和收入分配。

第四部分：计量经济学的统计推断1. 统计推断的概念- 我们将讨论统计推断的基本概念和方法，包括假设检验和置信区间。

这些方法可以帮助我们从样本数据中推断总体参数，并评估推断的精度和可靠性。

2. 统计推断的实例- 我们将通过实例演示如何使用统计推断方法来研究和解释经济现象。

例如，我们可以使用假设检验来判断一个政策措施对经济增长的影响。

第五部分：计量经济学的回归分析1. 单变量线性回归模型- 我们将介绍单变量线性回归模型的基本原理和应用。

这个模型可以帮助我们分析一个因变量和一个自变量之间的关系，并进行预测和政策评估。

2. 多变量线性回归模型- 我们将讨论多变量线性回归模型的基本原理和应用。

这个模型可以帮助我们分析多个自变量对一个因变量的影响，并进行政策评估和变量选择。

第六部分：计量经济学的时间序列分析1. 时间序列模型的基本概念- 我们将介绍时间序列模型的基本概念和方法，包括自回归模型和移动平均模型。

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假设样本回归直线已做出，设它为
yˆi ˆ ˆ xi
(2.2.3)
其中ˆ 是α的估计量， ˆ 是β的估计量，这样
就可以用样本回归直线(2.2.3)估计总体回归直线
(2.2.2)。
设给定的样本观测值（xi,yi），i =1,2，…，n，在直角坐标系里，做出它们的对应点（xi,yi）， i =1,2，…，n，构成散点图，如图2.2.1
COV(ui，xj) = 0 (i，j =1,2,3,…,n )
显然，如果x是非随机变量，则假定5将自动满足。以上假定通常也叫高斯—马尔可夫 (Gauss Markov) 假定，也称古典假定。满足以上古典假定的线性回归模型，也称为古典线性模型或经典线性模型。
根据假定2，对(2.1.1)式两边同时取期望值，则有
E(ui)= 0 （i =1,2,3,…,n）
假定3 每个ui（ i = 1,2,3,…,n ）的方差均为同一个
常数，即V(ui)
=
E( ui2)=
2 u
=常数
称之同方差假定或等方差性。
假定4 与自变量不同观察值xi相对应的随机项ui彼此独立，即COV(ui，uj) = 0 （i≠j）这个假定称为非自相关假定。假定5 随机项ui与自变量的任一观察值xj不相关，即
2003年诺贝尔经济学奖再次垂青计量经济学家美国的罗伯特F.恩格尔(Robert F.Engle)和英国的克莱夫W.J. 格兰杰(Clive W.J.Granger)是因为他们在时间序列数据研究方法方面的重要贡献，这再一次向世人证明计量经济学是经济学中最重要的学科之一。另一方面，绝大多数诺贝尔经济学奖获得者即使其主要贡献不在计量经济学领域，也都普遍应用了计量经济学方法。

计量经济学教案

第一章计量经济学概述本章概要本章将介绍计量经济学的基本问题，通过本章的学习，您可以：1.知道什么是计量经济学；2.明确计量经济学研究的对象及其与相关学科的关系；3.了解计量经济模型、数据等基本概念；4.了解计量经济学研究问题的一般方法。

第一节什么是计量经济学一、计量经济学的定义英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者拉格纳•费瑞希（Ragnar•Frich）于1926年仿照“Biometrics”（“生物计量学” ）提出来的。

中文译名有两种：经济计量学与计量经济学。

前者是从英文直译而来，试图从名称上强调它是一门研究经济计量方法论的学科；后者试图通过名称强调它是一门经济学科。

本教材采用后一种译名“计量经济学”。

1930年费瑞希、荷兰经济学家丁伯根（Tinbergen）等和一些国家的经济学家在美国成立了“计量经济学会”，并于1933年该学会创办了《计量经济学》杂志。

在这个杂志的创刊号上费瑞希说：“统计学、经济理论和数学三个方面观点的每一种观点本身都不是充分条件，三者的统一才是强有力的工具，正是由于这三者的统一才构成了计量经济学”。

可见，计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的一门综合性学科。

具体地说，计量经济学就是在经济理论的指导下，以客观事实为依据，运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。

而且必须指出，这些计量经济模型是具有随机性特征的。

在这个定义中，强调以下几点：1.计量经济学是一门应用经济学，是以经济现象为研究对象的；2.计量经济学目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律；3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的综合；4.计量经济学核心内容是建立和应用计量经济模型。

二、计量经济学与其它相关学科的关系计量经济学是经济理论、统计学、数学的综合，它与相关学科的关系可图示如下：计量经济学数理统计学经济统计学数理经济学统计学数学经济理论图1.1 计量经济学与相关学科的关系图1.1.1表明计量经济学是数理经济学、经济统计学和数理统计学的交集，而数理经济学是经济理论与数学的交集，数理统计学是数学和统计学的交集，经济统计学是经济理论与统计学的交集。

计量经济学术语说明

计量经济学术语说明计量经济学是经济学中的一门重要分支，它运用统计学和数学方法对经济现象进行定量分析和解释。

在计量经济学领域，有许多特定的概念和术语，下面将对一些常用的计量经济学术语进行说明。

首先是最小二乘法，也就是OLS（Ordinary Least Squares）方法。

最小二乘法是解决线性回归模型的常用方法。

它通过最小化实际观测值与回归模型估计值之间的差异的平方和来确定模型的参数估计值。

最小二乘法在经济学研究中广泛应用，可以用来估计变量之间的关系以及做出预测。

其次是工具变量（Instrumental Variables）。

在计量经济学中，有时候变量之间可能存在内生性问题，即变量之间的相关性不仅仅因果关系所致。

为了解决这个问题，我们可以使用工具变量。

工具变量需要满足两个条件：首先，它与内生变量之间存在相关性；其次，它与因变量之间没有直接相关性。

通过使用工具变量，我们可以解决内生性问题，并得到一致的估计结果。

接下来是异方差（Heteroscedasticity）。

异方差是指随着自变量的变化，随机误差项的方差不是常数。

当存在异方差时，我们无法得到有效的OLS估计结果。

为了解决异方差问题，我们可以使用加权最小二乘法对模型进行估计，或者进行异方差稳健的标准误估计。

此外，还有共线性（Multicollinearity）。

共线性是指在多元线性回归模型中，自变量之间存在高度相关性。

共线性会导致模型的变量间关系不明确，参数估计值不准确。

为了解决共线性问题，我们可以使用主成分分析进行降维，或者剔除相关性较高的变量。

另外一个重要的术语是误差项（Error Term）。

误差项是指在经济模型中无法被解释的部分，它包括了所有未观测到的影响因素。

误差项是经济学分析中不可或缺的一部分，它可以代表我们的模型中没有考虑到的其他因素对结果的影响。

此外，还有解释变量（Explanatory Variable）和被解释变量（Dependent Variable）。

计量经济学的讲义第一讲(共十讲)

第一讲普通最小二乘法的代数一、问题假定y 与x 具有近似的线性关系：01y x ββε=++，其中ε是随机误差项。

我们对01ββ、这两个参数的值一无所知。

我们的任务是利用样本数据去猜测01ββ、的取值。

现在，我们手中就有一个样本容量为N 的样本，其观测值是：1122(,),(,),...,(,)N N y x y x y x 。

问题是，如何利用该样本来猜测01ββ、的取值？为了回答上述问题，我们可以首先画出这些观察值的散点图（横轴x ，纵轴y ）。

既然y 与x 具有近似的线性关系，那么我们就在图中拟合一条直线：1ˆˆˆyx ββ=+。

该直线是对y 与x 的真实关系的近似，而01ˆˆ,ββ分别是对01,ββ的猜测（估计）。

问题是，如何确定0ˆβ与1ˆβ，以使我们的猜测看起来是合理的呢？笔记：1、为什么要假定y 与x 的关系是01y x ββε=++呢？一种合理的解释是，某一经济学理论认为x 与y 具有线性的因果关系。

该理论在讨论x 与y 的关系时认为影响y 的其他因素是不重要的，这些因素对y 的影响即为模型中的误差项。

2、01y x ββε=++被称为总体回归模型。

由该模型有：01E()E()y x x x ββε=++。

既然ε代表其他不重要因素对y的影响，因此标准假定是：E()0x ε=。

故进而有：01E()y x x ββ=+，这被称为总体回归方程（函数），而01ˆˆˆy x ββ=+相应地被称为样本回归方程。

由样本回归方程确定的ˆy与y 是有差异的，ˆy y-被称为残差ˆε。

进而有：01ˆˆˆy x ββε=++，这被称为样本回归模型。

二、两种思考方法法一：12(,,...,)N y y y '与12ˆˆˆ(,,...,)N yy y '是N 维空间的两点，0ˆβ与1ˆβ的选择应该是这两点的距离最短。

这可以归结为求解一个数学问题：01012201ˆˆˆˆ,,11ˆˆˆ()()NNi i i i i i Min y y Min y x ββββββ==-=--∑∑ 由于ˆi i y y -是残差ˆi ε的定义，因此上述获得0ˆβ与1ˆβ的方法即是0ˆβ与1ˆβ的值应该使残差平方和最小。

计量经济学辅导讲稿.doc

《计量经济学》课程课外辅导讲稿注：本辅导主要针对教学内容中的重点及难点部分进行辅导，不是以针对考试内容为主的考前辅导。

（关键在对知识的理解→掌握→应用）本课程的主要内容有：第2章：线性回归的基本思想：双变量模型第3章：双变量模型：假设检验第4章：多元回归：估计与假设检验第5章：回归方程的函数形式第6章：虚拟变量回归模型第7章：模型选择:标准与检验（民族班可略）第8章：多重共线性第9章：异方差第10章：自相关第一次辅导课内容：第2章：线性回归的基本思想：双变量模型第3章：双变量模型：假设检验第4章：多元回归：估计与假设检验一、古典线性回归模型的基本形式（注意随机误差项的构成）i i i i ii i X b b YX B B X Y E u X B B Y +=+=++=212121ˆ)|(ii i i i i u X Y E Y e YY +=+=)|(ˆ二、古典线性回归模型的基本假定假定1 回归模型是参数线性的，并且是正确设定的。

假定 2 解释变量与随机扰动项u 不相关（解释变量是确定性变量时自然成立）；假定3 零均值假定： E(u)=0 假定4 同方差假定： Var(u i )=常数假定5 无自相关假定：Cov(u,u)=0 i ≠j假定6 假定随机项误差u 服从均值为零,(同)方差为常数的正态分布：),0(~2σN u i 假定7 解释变量之间不存在线性相关关系；注意：线性回归模型中线性的含义：一般的线性指的是解释变量线性和参数线性。

我们这里的线性强调的是参数线性。

三、古典线性回归模型的参数估计 1.参数估计的方法：普通最小二乘法(OLS)2.最小二乘原理：就是选择合适参数使得全部观察值的残差平方和(RSS)最小，数学形式为：()}min{ })ˆ(min{}min{2212∑∑∑--=-=i i i i 2iX b b Y Y Y e利用极值原理可得到正规方程组，求解可得：3.OLS 估计量的性质：高斯－马尔柯夫定理：若满足古典线性回归模型的基本假定，则在所有线性无偏估计量中，OLS 估计量具有最小方差性，即：OLS 估计量是最优线性无偏估计量（BLUE ）。

精编【财务管理知识】计量经济学名词

【财务管理知识】计量经济学名词xxxx年xx月xx日xxxxxxxx集团企业有限公司Please enter your company's name and contentv计量经济学术语A校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用一个自由度来调整。

对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。

AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR （1）模型。

渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。

渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。

渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。

渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。

渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。

渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。

渐近有效（Asymptotically Efficient）：对于服从渐近正态分布的一致性估计量，有最小渐近方差的估计量。

渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。

衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数的绝对值。

自回归条件异方差性（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。

计量经济学名词解释

计量经济学名词解释计量经济学是研究经济现象和经济理论运用数学和统计学方法进行定量分析的学科。

下面是一些计量经济学常用的名词及其解释。

1. 回归分析（Regression Analysis）：回归分析是计量经济学中最常用的一种定量方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。

通常通过估计回归方程来进行分析，并使用统计方法评估估计结果的可信度。

2. 多元回归（Multiple Regression）：多元回归是回归分析的一种扩展形式，用于研究因变量与多个自变量之间的关系。

多元回归可以更准确地解释和预测因变量，但也需要更多的数据和更复杂的统计分析。

3. 面板数据（Panel Data）：面板数据是指在一段时间内对多个个体或单位进行多次观测的数据。

计量经济学通过面板数据可以分析个体间的差异和个体内部的动态变化，提供了更丰富的信息。

4. 差分法（Difference-in-Differences）：差分法是一种处理定量数据的方法，用于评估某个政策或干预对于因变量的影响。

该方法通过比较干预组与非干预组的变化差异来分析干预的效果。

5. 处理选择偏误（Selection Bias）：处理选择偏误是指由于个体自愿参与某个处理或实验，导致样本不代表总体的情况。

计量经济学使用各种方法来解决处理选择偏误，以确保研究结果的准确性。

6. 仪器变量（Instrumental Variables）：仪器变量是一种用于解决内生性问题的方法。

在计量经济学中，内生性指的是自变量与误差项存在相关关系。

仪器变量通过引入与自变量相关但与误差项不相关的变量来解决内生性问题，提高估计结果的准确性。

7. 广义矩估计（Generalized Method of Moments，GMM）：广义矩估计是一种估计模型参数的方法，它基于矩条件的经济模型，通过最大化矩条件以估计未知参数。

广义矩估计不需要对误差项分布做出强假设，适用于更广泛的经济模型。

8. 时间序列分析（Time Series Analysis）：时间序列分析是研究一系列时间上连续排列的观测值的经济统计方法。

计量经济学常考的名词解释

计量经济学常考的名词解释在计量经济学领域中，有一些常考的名词，理解这些名词的概念对于学习和应用计量经济学非常重要。

本文将对部分常考名词进行解释，以帮助读者更好地掌握计量经济学的核心知识。

一、假设检验（Hypothesis Testing）假设检验是计量经济学中的一项重要工具，用于评估统计模型的有效性和统计推断的可靠性。

通过对现实问题进行抽样和数据分析，我们可以根据样本数据的特征推断总体的一些性质。

假设检验涉及两个假设：原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。

通过计算样本数据的特征，我们可以对原假设进行验证或拒绝。

二、回归分析（Regression Analysis）回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，用于研究变量之间的关系。

在回归分析中，我们使用一个或多个自变量来解释一个或多个因变量的变化。

通过拟合一个数学模型，我们可以测量变量之间的关联程度，并进行预测和因果推断。

三、时间序列（Time Series）时间序列是按照时间顺序进行排序的数据序列。

在计量经济学中，时间序列数据常常用于分析和预测经济和金融变量的动态演变。

时间序列分析可以帮助我们理解和解释时间相关性、趋势、季节性和周期性等模式。

四、异方差性（Heteroskedasticity）异方差性是指随机误差项的方差在不同条件下不稳定或不均匀分布的情况。

在计量经济学中，异方差性可能导致回归分析结果的无效性和推断的误差。

通过应用稳健的标准误差估计方法，我们可以纠正异方差性并获得更准确的回归结果。

五、端点问题（Endpoint Problem）在计量经济学中，端点问题指的是当因变量或自变量的取值受限于某些边界条件时，回归分析可能产生的问题。

例如，当因变量的取值范围在0到1之间时，回归模型的预测结果可能超出这个范围，导致无法解释或使用。

解决端点问题的方法包括截尾回归（truncated regression）和双曲正切转换（hyperbolic tangent transformation）等。

计量经济学术语（中）

计量经济学术语（中）E计量经济模型（Econometric Model）：将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下的效应。

经济模型（Economic Model）：从经济理论或不那么正规的经济原因中得出的关系。

经济显著性（Economic Signi?cance）：见实际显著性。

弹性（Elasticity）：给定一个变量在其余条件不变下增加1%，另一个变量的百分比变化。

经验分析（Empirical Analysis）：用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定政策效应的研究。

内生解释变量（Endogenous Explanatory Variable）：在多元回归模型中，由于遗漏变量、测量误差或联立性的原因而与误差项相关的解释变量。

内生样本选择（Endogenous Sample Selection）：非随机样本选择，其选择直接地或通过方程中的误差项与因变量相联系。

误差项（Error Term）：在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的因素的变量。

误差项也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。

误差方差（Error Variance）：多元回归模型中误差项的方差。

事件研究（Event Study）：事件（例如政府规制或经济政策的变化）对结果变量的效应的计量分析。

排除一个有关变量（Excluding a Relevant Variable）：在多元回归分析中，遗漏了一个对因变量有非零偏效应的变量。

排斥性约束（Exclusion Restrictions）：说明某些变量被排斥在模型之外（或具有零总体参数）的约束。

外生解释变量（Exogenous Explanatory Variable）：与误差项不相关的解释变量。

外生样本选择（Exogenous Sample Selection）：或者依赖外生解释变量，或者与所感兴趣的模型中的误差项不相关的样本选择。

2024计量经济学教案完整版

目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础，运用数学、统计学和计算机技术，建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。

计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上，通过经济理论来构建模型和分析经济现象。

计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑，通过数据来验证模型的准确性和可靠性。

计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具，来进行模型的构建、估计和检验等。

以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初，随着统计学和数学的发展，经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析，计量经济学逐渐萌芽。

快速发展0220世纪50年代以后，随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展，计量经济学得到了快速发展，并逐渐形成了完整的学科体系。

现代发展03进入21世纪，随着大数据、人工智能等技术的兴起，计量经济学面临着新的挑战和机遇，其研究方法和应用领域也在不断拓展。

研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤，其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。

研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域，主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。

计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据，通过构建经济模型来评估政策效果和影响。

企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等，从而做出更加科学的决策。

学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法，可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。

社会经济预测基于历史数据和经济模型，计量经济学可以对未来经济走势进行预测，为政府、企业和个人提供参考。

计量经济学-名词解释

什么是计量经济学：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

数理经济学：主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经济理论，而不考虑对经济理论的度量和经验解释。

而经济计量学主要是对经济理论的经验确认。

计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别：计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述计量经济学的研究的对象和内容是什么：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。

计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。

是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。

其中，系统也是由方程组成。

计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

广义地说，一切包括经济、数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。

简述建立计量经济学模型的步骤：第一步：设计理论模型，包括确定模型所包含的变量、确定模型的数学形式、拟定模型中的待估参数的符号和大小的理论期望值。

第二步：收集数据样本，要考虑数据的完整性、准确性、可比性和一致性；第三步：估计模型参数；第四步：模型检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。

几种常用的样本数据有哪些：(1) 时间序列数据；(2) 横截面数据；(3) 虚拟变量数据（1）时间序列数据：在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

（2）横截面数据：横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。

计量经济学术语说明

序列直方图：Mean 均值, median 中位数, maximum 最大值, minimum 最小值, Std.Dev 标准差, skewness 偏度, kurtosis 峰度, “arque-bera 统计量及其概率probability ”说明：正态分布的偏度S=0，呈对称分布。

若样本序列的S>0，则呈右偏分布；否则呈左偏分布。

正态分布的峰度K=3，若样本序列的K>3，则序列分布的尾部比正态分布的尾部厚，其分布呈现出“高瘦”形状，即“尖峰”；否则其分布的尾部比正态分布的尾部薄，其分布呈现出“矮胖”的形状。

大多数金融时间序列呈“尖峰厚尾、非对称分布”。

Jarque-Bera 检验统计量用来初步检验某个分布是否为正态分布。

在序列观测值为正态分布的原假设下，Jarque-Bera 统计量服从2(2)χ分布，可以根据Jarque-Bera 统计量的概率值P 来决定是否拒绝零假设。

若P 大于检验水平α，则不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设。

线性回归：Variable 变量，coefficient 系数std.error 回归方程系数估计值标准误差，其主要用于衡量回归系数的统计可靠性，标准误差越大，说明回归系数估计值越不精确。

t-statistic 是回归系数的 T 统计量，用于检验某个系数是否显著的异于零。

Prob.是t 统计量值的双侧概率（P 值），若P 小于检验水平，说明相应的系数估计值显著的异于零；否则系数不显著。

如：在5%显著性水平下，如果P 值小于0.05，就拒绝原假设，否则接受原假设，认为他们对模型的因变量（Y ）没有影响。

R-squanred 决定系数R^2, 较大则说明模型对因变量拟合得较好，模型中的解释变量能够解释因变量变动的很大一部分。

（R^2并不是判断模型拟合好坏的唯一指标，回归模型的R^2较小，并不一定说明模型拟合程度很差。

有时，如果回归方程中没有截距项或常数项，或者使用了两阶段最小二乘法（TSLS ），则R^2可能为负数。