计量经济学课程总结
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。
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。
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。
计量经济学第一部分 计量基础学习总结
计量经济学第一部分计量基础学习总结一、导论（了解）1.1计量经济学的性质计量经济学定义，经济变量（被解释变量，解释变量，内生变量，外生变量，滞后变量，前定变量，控制变量，虚拟变量），经济参数，时间数列数据，截面数据，混合数据，虚拟变量数据，计量经济模型（特点），估计量1.2 计量经济学的研究方法计量经济学研究问题的步骤1.2.1选择变量和数学关系式——模型设定（基本要求）1.2.2确定变量间的数量关系——估计参数(常用方法)1.2.3检验所得结论的可靠性——模型检验(检验方式)经济意义检验主要看模型参数的符号与大小统计推断检验(一级检验)检验参数估计值是否为抽样的偶然结果(估计标准差S.E,可决系数R,相关系数r,t检验,F检验计量经济学检验(二级检验)是否符合计量经济方法的基本假定(异方差检验,序列相关检验,线性相关检验等预测检验将模型预测的结果与经济运行的实际对比(超样本特性检验,稳定性检验,预测检验)1.2.4作经济分析和经济预测——模型应用(应用方面)经济结构分析分析变量之间的数量比例关系经济预测由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据政策评价用模型对政策方案作模拟测算，对政策方案作评价检验和发展经济理论二、简单线性回归模型（重点）1.回归分析与回归函数 1.1相关关系散点图（相关关系类型，注意问题）相关系数（计算公式，特点，注意问题，局限性） 简单相关系数的检验 1.2回归分析1.2.1相关分析和回归分析区别与联系 随机扰动项引入原因1.2.2注意下面四个关系（回归线与回归函数） 总体回归函数和样本回归函数 总体回归模型和样本回归模型 通过样本回归模型推断总体回归模型 线性回归模型的“线性”有两种解释 1.2.3非线性模型的处理2.简单线性回归模型的最小二乘估计 2.1简单线性回归的基本假定 对模型和变量的假定对随机扰动项的假定（高斯假定、古典假定）内容 零均值假定，同方差假定，无自相关假定，与解释变量不相关，正态性假定。
计量经济学实训报告心得
一、前言计量经济学作为一门应用性极强的学科，在经济学、管理学、统计学等领域具有广泛的应用。
为了更好地学习和掌握计量经济学知识，我参加了为期一个月的计量经济学实训。
在此期间，我通过实际操作，对计量经济学有了更深入的理解和认识，现将实训心得总结如下。
二、实训内容1. 实训目的通过本次实训，我旨在：（1）熟悉计量经济学的基本理论和方法；（2）掌握计量经济学软件的使用技巧；（3）提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
2. 实训内容（1）理论学习：系统学习了计量经济学的基本概念、假设、模型、估计方法和检验方法等；（2）软件操作：掌握了计量经济学软件EViews的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等；（3）案例分析：针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行模型建立、参数估计和模型检验。
三、实训心得1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论联系实际的重要性。
通过理论学习，我掌握了计量经济学的基本知识，但在实际操作中，我遇到了很多困难。
在老师的指导下，我逐渐学会了如何将理论知识应用于实际问题，提高了自己的实际操作能力。
2. 学会了如何使用计量经济学软件在实训过程中，我学习了EViews软件的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等。
通过实际操作，我掌握了EViews软件的使用技巧，为今后的学习和研究奠定了基础。
3. 提高了运用计量经济学方法解决实际问题的能力在实训过程中，我针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行了模型建立、参数估计和模型检验。
通过这个过程，我学会了如何根据实际问题选择合适的模型，如何进行参数估计和模型检验，提高了自己的实际操作能力。
4. 培养了团队协作精神在实训过程中，我与同学们一起完成了案例分析，共同探讨问题，共同解决问题。
在这个过程中，我学会了如何与团队成员沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
5. 认识到自己的不足在实训过程中，我发现自己在理论知识和实际操作方面还存在很多不足。
计量经济学 心得
计量经济学心得计量经济学是经济学研究中的一个重要分支，旨在通过运用数理统计的方法来研究经济现象，并为制定政策、预测经济变量、评估政策效果等提供理论和实证支持。
在这门课程中，我学习了计量经济学的基本概念、方法和应用，对经济学的理论和实证研究产生了更深入的理解。
通过学习和实践，我对计量经济学有了更深刻的认识，并获得了一些宝贵的经验。
在学习计量经济学的过程中，我首先了解了计量经济学的基本概念和主要方法。
计量经济学利用数学和统计学的工具，通过建立经济模型来研究经济现象，并通过实证分析来验证模型的有效性。
我学习了回归分析、时间序列分析、面板数据分析等方法，并了解了它们的假设和应用范围。
这些方法可以帮助我们从实证角度来理解经济现象，分析经济政策的效果，预测经济变量的走势等。
在学习计量经济学的方法时，我也了解到了其中的一些局限性。
例如，计量经济学的方法需要建立模型，并对模型中的变量进行假设和限制，这可能导致对经济现象的解释不够全面和准确。
此外，计量经济学的方法也容易受到数据质量问题、样本选择偏误、遗漏变量等问题的影响，从而导致实证分析的结论不够可靠和准确。
因此，在进行计量经济分析时，我们需要对模型和数据进行合理的假设和处理，以提高实证研究的可靠性。
在实践方面，我通过编写计量经济学的实证研究论文和完成相关的数据分析项目，将所学的理论知识应用到实际问题中。
这些实践项目使我更加深入地了解了计量经济学的方法和应用。
在实证分析的过程中，我遇到了许多难题和挑战。
例如，在数据收集和处理过程中，我遇到了数据缺失、异常值等问题；在模型建立和估计中，我遇到了多重共线性、异方差等问题。
这些问题需要我运用所学的方法和技巧进行解决，提高实证研究的可靠性和准确性。
此外，在实践中，我也深刻体会到计量经济学的复杂性和困难性。
计量经济学需要我们具备良好的数理统计基础，并且需要细致入微地处理数据和模型，在实证研究中避免各种偏差和误差。
同时，计量经济学也需要我们具备坚实的经济学理论基础，能够理解和解释经济变量之间的关系，并能将计量分析的结论与经济现象相结合。
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。
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估计参数
为什么要对参数作估计？
一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。 由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去 精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当 方法去估计。
（如何通过变量样本观测值去科学地估计总体模
型的参数是计量经济学的核心内容）
两个概念
参数的估计值：所估计参数的具体数值 参数的估计式：估计参数数值的公式 参数估计的常用方法 普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、 二阶段最小二乘、三阶段最小二乘、其它估计方 法
违背经典假定 问题模型诊断
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第一部分：线性回归模型
回归分析的实质
通过后者（解释变量X）的已知或设定值，去 估计和（或）预测前者(被解释变量Y)的（总体） 均值
为何要引入随机干扰项？
回归模型中缺省的变量；人们的随机行为；建 立的数学模型形式不够完善；经济变量之间的合 并误差；测量误差；
随机误差项的假定条件 假定1：零均值假定 假定2：同方差假定 假定3：无自相关假定 假定4：随机扰动与解释变量不相关 假定5：对随机扰动项分布的正态性假定 假定6：解释变量之间不存在精确的线性相 关：不存在多重共线性。
结构方程的秩条件：充要条件
待识别方程的被斥变量系数矩阵的秩 = （联立方程模型 中方程个数 – 1）
联立方程模型的估计方法
单一方程估计法：间接最小二乘法、工具变量
法、两阶段最小二乘法 方程组估计法——系统估计法（没有讲）
第四部分：时间序列模型
பைடு நூலகம்
时间序列模型的分类
自回归模型（AR）
序列相关性的后果
1、参数估计量非有效（其OLS参数估计量仍 然具有线性无偏性，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 D-W统计量的适用范围及判别规则； LM检验的特点 序列相关的解决方法——广义差分法法
多重共线性
多重共线性：如果某两个或多个解释变量之间出
再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 检验的总体思路：检验异方差性，也就是检验随机干 扰项的方差与解释变量观测值之间的相关性 检验的常见方法：图示检验法、帕克检验与戈里瑟检 验、G-Q检验、怀特检验 数据：截面数据。原因在于在不同样本点上解释变量 以外的其他因素的差异较大；另外，也来源于测量误 差和模型中缺省的一些因素对别解释变量的影响。经 济问题的异方差大多是递增型的。
► 经济预测
由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据（动态预 测、空间预测）。这是经济计量学利用模型所要解决的最重要内容， 也是最困难的内容。经济计量学的发展史就是谋求对经济变量做出 更精确预测的发展史。
►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
计量经济学的研究过程
经济理论
设定计量模型
实际经济活动
参数估计
修订模型 不符合 是否符合标准 符合 模型应用 模型检验
搜集统计数据
结构分析
经济预测
政策评价
理论的检验与发展
单位根检验
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型
线性时间序列
SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归）模型 BL（双线性）模型
多重共线性的检验
（1）相关性检验 （2）参数估计值的经济性检验 （3）参数估计值的稳定性 （4）参数估计值的统计检验
多重共线性的修订方法
（1）增加样本观测值；（2）删除不重要的解释变量； （3）与被解释变量的滞后项代替解释变量的滞后值；利 用参数和解释变量之间的关系；（4）变换模型的形式 ；（5）数据中心化处理；（6）逐步回归法。
移动平均过程（MA） 自回归移动平均过程（ARMA） 单整自回归移动平均过程（ARDMA）
各类时间序列模型的特点及参数（p,q,d） 识别
最后预祝大家考试顺利 寒假愉快！
参数估计——最小二乘
（1）最小二乘估计的原理 （2）最小二乘参数估计量的性质 满足基本假定：具有线性、无偏性、有效性； 样本容量逐渐增大：渐进线性、渐进无偏性、 渐进有效性；
TSS、RSS、ESS三者之间的关系
回归参数的检验
第二部分：违背基本假定问题
异方差
异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不
虚拟变量
为什么引进虚拟变量
在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变 量影响，同时还受定性变量影响。 虚拟变量的设置方法 当定性变量含有m个类别时，最多只能引入m -1 个虚拟变量。
模型的诊断与检验
线性约束条件成立的F检验 似然比（LR）检验 WALD检验
F检验、（LR）检验和WALD检验的原理、特点；区别与 联系
波动模型
回 归 分 析
时间序列回归 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）
截面数据回归
蒙特卡罗模拟技术
内容框架
经典回归 理论分析
第二章 一元线性回归模型 第三章 多元线性回归模型 第四章 非线性回归模型的线性化 第五章 异方差 第六章 自相关 第七章 多重共线性 第八章 模型中特殊解释变量 第十一章 模型的诊断与检验 第九章 联立方程模型 第十二章 时间序列模型
经济计量 模型 加工的 数据 经济计 量方法
根据数据 运用方法 对模型估 计、检验
结构分析 经济预测 政策评价
事实
反映为
数理 统计
补充改造
准备阶段
计量过程
运用阶段
计量经济学的研究方法
计量经济学的研究步骤（四个阶段）：
选择变量和数学关系式 —— 模型设定
确定变量间的数量关系 —— 估计参数
检验所得结论的可靠性 —— 模型检验
模型检验
为什么要检验？
● 建模的理论依据可能不充分 ● 统计数据或其他信息可能不可靠
● 样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然
结果 ● 可能违反计量经济方法的某些基本假定 对模型检验什么？ 对模型和所估计的参数加以评判，判定在理
论上是否有意义，在统计上是否可靠
对计量经济模型检验的方式
►经济意义检验
计量经济学研究的三个方面
理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论 ——计量经济研究的基础 数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息 ——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法 ——计量经济研究的工具与手段
三者缺一不可
计量经济学研究的基本概述：
经济 理论
数量化
经济 模型 统计 数据
作经济分析和经济预测 —— 模型应用
设定计量经济模型的基本要求
●要有科学的理论依据 ●选择适当的数学形式
类型: 单一方程、联立方程 线性形式、非线性形式
● 模型要兼顾真实性和实用性
两种不好的模型： 太过复杂—真实但不实用 过分简单—不真实
● 包含随机误差项
经济模型与计量经济模型的重要区别
● 方程中的变量要具有可观测性
模型参数估计值的大小、方向、相互关系在经济意义 上的合理性。
►统计推断检验
方程的拟合优度检验、方程显著性检验、变量显著 性检验。
►计量经济学检验
是否符合计量经济方法的基本假定：异方差、自相 关、多重共线性
►预测检验
将模型参数估计值的稳定性、对样本数据的灵敏性
四、模型应用
► 经济结构分析
分析变量之间的数量比例关系（如： 边际分析、弹性分析、乘数分析）
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
时 间 序 列 分 析
单 序 列 非线性时间序列
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 向 量 序 列 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
拉格朗日检验 Chow突变点检验
JB正态性分布检验
Granger因果检验
第三部分：联立方程模型
联立方程的基本概念
为什么要引进联立方程
变量的分类
内生变量、外生变量、预定变量 方程的分类 随机方程式和非随机方程式
联立方程的识别及识别条件
结构方程的阶条件：必要条件
不包含在待识别方程中的变量（被斥变量）个数 （联立 方程模型中的方程个数 – 1）
计量经济学课程总结 12.17
计量经济学的概念
计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，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。 研究的主体（出发点、归宿、核心）：
经济现象及数量变化规律
研究的工具（手段）：
模型 数学和统计方法
必须明确：
方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）, 方法是为经济问 题服务
现了相关性，则称为存在多重共线性 检验的总体思路：
1、检验多重共线性是否存在 2、估计多重共线性的范围
多重共线性的后果：
1、完全共线性下参数估计量不存在 2、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大 3、参数估计量经济含义不合理（出现这种情况，首先怀 疑是否存在多重共线性）
4、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
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