計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)要點(diǎn)(計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)入門需要哪些)
1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)入門需要哪些基礎(chǔ)知識
應(yīng)具備的預(yù)備知識：
1、《經(jīng)濟(jì)學(xué)》理論
宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)
2、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》基礎(chǔ)
如隨機(jī)變量、概率分布、期望、方差、協(xié)方差、點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、正態(tài)分布、t 分布、F分布等概念和性質(zhì)
3、《線性代數(shù)》基礎(chǔ)
矩陣及運(yùn)算、線性方程組等
4、《經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》知識
經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的收集、處理和應(yīng)用
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以一定的經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與電腦技術(shù)，以建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機(jī)性特性的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科。主要內(nèi)容包括理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)。理論經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)主要研究如何運(yùn)用、改造和發(fā)展數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，使之成為隨機(jī)經(jīng)濟(jì)關(guān)系測定的特殊方法。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在一定的經(jīng)濟(jì)理論的指導(dǎo)下，以反映事實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法研究經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型的實(shí)用化或探索實(shí)證經(jīng)濟(jì)規(guī)律。
2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識點(diǎn)總結(jié)
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緒論
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：根據(jù)理論和觀測的事實(shí)，運(yùn)用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時(shí)推導(dǎo)，對實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（定量分析）是經(jīng)濟(jì)學(xué)（定性分析）、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)（定量分析）的結(jié)合。
目的：把實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容納入經(jīng)濟(jì)理論，確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟(jì)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)參數(shù)，從而驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論，預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟(jì)策略提供依據(jù)。
類型：理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟：
（一）模型設(shè)定：要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式方程中的變量要具有可觀測性
（二）估計(jì)參數(shù)：參數(shù)不能直接觀測而且是未知的
（三）模型檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型預(yù)測檢驗(yàn)
（四）模型應(yīng)用：經(jīng)濟(jì)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價(jià)和檢驗(yàn)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論
計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型，是以數(shù)學(xué)形式對客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括：①時(shí)間序列②數(shù)據(jù)截面③數(shù)據(jù)面板④數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)
第二章
簡單線性回歸模型：只有一個(gè)解釋變量的線性回歸模型
相關(guān)系數(shù)：兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)去度量（4）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui與解釋變量Xi不想管（1）對參數(shù)估計(jì)式統(tǒng)計(jì)特性的影響：參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性。參數(shù)OLS估計(jì)式得到方差不再是最小的
3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識點(diǎn)總結(jié)
去百度文庫，查看完整內(nèi)容> 內(nèi)容來自用戶：zbnzjw 緒論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：根據(jù)理論和觀測的事實(shí)，運(yùn)用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時(shí)推導(dǎo)，對實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（定量分析）是經(jīng)濟(jì)學(xué)（定性分析）、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)（定量分析）的結(jié)合。目的：把實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容納入經(jīng)濟(jì)理論，確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟(jì)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)參數(shù)，從而驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論，預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟(jì)策略提供依據(jù)。
類型：理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟：（一）模型設(shè)定：要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式方程中的變量要具有可觀測性（二）估計(jì)參數(shù)：參數(shù)不能直接觀測而且是未知的（三）模型檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型預(yù)測檢驗(yàn)（四）模型應(yīng)用：經(jīng)濟(jì)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價(jià)和檢驗(yàn)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型，是以數(shù)學(xué)形式對客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括：①時(shí)間序列②數(shù)據(jù)截面③數(shù)據(jù)面板④數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)第二章簡單線性回歸模型：只有一個(gè)解釋變量的線性回歸模型相關(guān)系數(shù)：兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)去度量（4）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui與解釋變量Xi不想管（1）對參數(shù)估計(jì)式統(tǒng)計(jì)特性的影響：參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性。
參數(shù)OLS估計(jì)式得到方差不再是最小的。
4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)都要學(xué)些什么啊
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，并以實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作定量分析的一門學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以古典回歸（Classical Regression）分析方法為出發(fā)點(diǎn)。依據(jù)數(shù)據(jù)形態(tài)分為：橫截面數(shù)據(jù)回歸分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、時(shí)間序列分析（Time Series analysis）、面板數(shù)據(jù)分析（Panel Data Analysis）等。依據(jù)模型假設(shè)的強(qiáng)弱分為：參量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Parametric Econometrics）、非參量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Nonparametric Econometrics）、半?yún)⒘坑?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Semiparametric Econometrics）等。（當(dāng)然時(shí)間序列和回歸分析也有單獨(dú)設(shè)立科目）
主流軟件是EViews、Gret、MATLAB、Stata、R、SAS、SPSS，還有好多好多……
5.怎么復(fù)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
我學(xué)習(xí)了半年的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，我的起點(diǎn)是零，現(xiàn)在也是略有小成吧。
我想如果你想學(xué)好計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，根據(jù)我的心得，我想應(yīng)該做到以下幾點(diǎn)吧： 第一、我覺得應(yīng)該好好看看概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，因?yàn)橛?jì)量的好多知識，與這部分有關(guān)，如果你有那部分還不太熟悉，應(yīng)該盡量補(bǔ)牢。 第二，就是選一本教材，比較主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的書。
我看的是前者的。感覺前者的書寫的還是挺通俗易懂的，一些例子還是挺典型的。
很適合初學(xué)者自學(xué)或者跟著老師學(xué)習(xí) 第三、就是計(jì)量和實(shí)踐是緊密不分的，所以在學(xué)習(xí)過程中最好做一下題，尤其是課后題。 第四、就是學(xué)會一到兩種統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，比如SPSS等 如果打好基礎(chǔ)的話，想象高級方向?qū)W習(xí)，可以學(xué)習(xí)時(shí)間序列的知識。
總之，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門實(shí)用的學(xué)科，有時(shí)候不必深究為什么這樣。就像你只要知道1+1=2就行了，不必追問1+1為什么等于2。
6.問計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞的解釋和一些簡答題
1.無偏性 參數(shù)估計(jì)量的期望值與參數(shù)真值是相等的，這種性質(zhì)稱為無偏性，具有無偏性的估計(jì)量稱為無偏估計(jì)量。
2. 有效性 無偏性表示估計(jì)值是在真值周圍波動(dòng)的一個(gè)數(shù)值，即無偏性表示估計(jì)值與真值間平均差異為0，近似可以用估計(jì)值作為真值的一個(gè)代表。同一個(gè)參數(shù)可以有許多無偏估計(jì)量，但不同估計(jì)量的期望方差不同，也就是估計(jì)量在真值周圍的波動(dòng)大小不同。估計(jì)量的期望方差越大說明用其估計(jì)值代表相應(yīng)真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計(jì)量具有不同的方差，方差最小說明最有效。
3.異方差性 是相對于同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，經(jīng)典線性回歸模型的一個(gè)重要假定：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機(jī)誤差項(xiàng)具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。
1.回歸分析是一個(gè)變量（被解釋變量）對于一個(gè)或多個(gè)其他變量（解釋變量）的依存關(guān)系，目的在于根據(jù)解釋變量的數(shù)值估計(jì)預(yù)測被解釋變量的總體均值。相關(guān)分析研究變量相關(guān)程度，用相關(guān)系數(shù)表示。相關(guān)分析不關(guān)注變量的因果關(guān)系，變量都是隨機(jī)變量。回歸分析關(guān)注變量因果關(guān)系。被解釋變量是隨機(jī)變量，解釋變量是非隨機(jī)變量。
2.DW檢驗(yàn)適用于一階自回歸：不適用解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)相關(guān)的模型；DW檢驗(yàn)存在兩個(gè)不能確定的區(qū)域
3. 參數(shù)估計(jì)量非有效.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義.模型的預(yù)測失效
圖示法：（X _ e2）
解析法：戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)懷特檢驗(yàn) ARCH檢驗(yàn)
