第一篇：《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》參考書目

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》參考書目

主要參考書

李子奈，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，高等教育出版社，2000年7月

Damodar N.Gujarrati，《Basic Econometrics》(fourth edition), The McGraw-Hill Companies, 2001

Jeffrey M.Wooldridge, 《Introductory Econometrics: A Modern Approach》(second edition), Thomson, South-Western, 2003

古扎拉蒂著，林少宮譯，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》（第3版），中國人民大學(xué)出版社，1999年

其它參考書

張保法著，《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)》（第4版），經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000年1月

趙國慶主編，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，中國人民大學(xué)出版社，2001年2月

Michael D.Intriligator,《Econometric Models,Techniques,and Applications》(Second Edition), Prentice-Hall Inc.,1997

R.S.Pindyck, D.L.Rubinfeld, 《Econometric Models and Econometric Forecasts》(Fourth Edition), McGraw-Hill, 1990

G.S.Maddala, 《Introduction to Econometrics》(Third Edition)，John Wiley & Sons, 2001 李子奈，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)—方法與應(yīng)用》，清華大學(xué)出版社，1992年

Robert D.Mason, Douglas A.Lind, 《Statistical Techniques in Business and Economics》(Nineth Edition), McGraw-Hill Company, 1996(機(jī)械工業(yè)出版社，1998年12月)

張壽、于清文編著，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，上海交通大學(xué)出版社，1984年

唐國興編著，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)—理論、方法和模型》，復(fù)旦大學(xué)出版社，1991年

陳正澄著，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，臺灣三民書局，1980年

吳承業(yè)、龔德恩編著，《應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)教程》，中國鐵道出版社，1996年

R.L.Thomas, 《Introductory Econometrics: Theory and Applications》，Longman Inc.,1985

高級教材，部分參考

李子奈、葉阿忠，《高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，清華大學(xué)出版社，2000年

William H.Greene,《Econometric Analysis》(Fourth Edition), Prentice-Hall Inc., 2000 G.C.Chow著，鄭宗成等譯，《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)》，中國友誼出版公司，1988年

L.Klein著，謝嘉譯，《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)教科書》，商務(wù)印書館，1983年

G.G.Judge等著，周逸江等譯，《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)理論與實(shí)踐引論》，中國統(tǒng)計(jì)出版社，1993年

張曉峒著，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》，經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000年 9月

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第二篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)習(xí)心得

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的心得與體會

本學(xué)期開設(shè)了《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》這門課程，剛開始接觸，絕得這門課不簡單，看著那繁瑣的數(shù)學(xué)公式和看不明白的模型，把我嚇住了，但通過一學(xué)期的學(xué)習(xí)，還是從中學(xué)到很多的東西。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門從數(shù)量方面研究各種經(jīng)濟(jì)變量變化規(guī)律的應(yīng)用學(xué)科，是人們從數(shù)量方面探尋經(jīng)濟(jì)活動的規(guī)律，它是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的一門綜合性學(xué)科，根據(jù)實(shí)際觀測的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動數(shù)量規(guī)律的研究，并以建立和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為核心的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。

本人能夠?qū)views軟件進(jìn)行熟練的操作和應(yīng)用，學(xué)習(xí)了一元線性回歸模型和多元線性回歸模型等模型，把數(shù)據(jù)應(yīng)用于建立的模型，然后進(jìn)行分析檢驗(yàn)，上一步驟的完成的好壞直接影響下一步驟的效果，真所謂環(huán)環(huán)相扣。

雖然學(xué)習(xí)了很多有關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容，但是我對有些內(nèi)容的掌握的還有所欠缺，同時(shí)也深深的對這門學(xué)科產(chǎn)生了濃厚的興趣，著實(shí)體會到科學(xué)和數(shù)字的魅力所在，希望自己今后能將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的精髓學(xué)以致用。

第三篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會

這學(xué)期學(xué)習(xí)了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)這門課，發(fā)現(xiàn)原來我們身邊很多現(xiàn)象（諸如經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等等）都可以用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)來進(jìn)行研究。整個(gè)學(xué)期中，老師讓我們每個(gè)小組都運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論自選一個(gè)課題進(jìn)行研究并進(jìn)行課堂展示，各個(gè)小組精彩的展示，不僅將所學(xué)知識與實(shí)際現(xiàn)象相結(jié)合，同時(shí)也大大擴(kuò)展了我們的知識面。

這次的計(jì)經(jīng)小組作業(yè)，我們小組在定題之前進(jìn)行了很多次的討論，最后選擇了影響稅收收入的因素為研究課題，我們選擇這個(gè)主題其一是它是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的現(xiàn)象，與我們所學(xué)專業(yè)聯(lián)系緊密，同時(shí)我們小組成員也對影響稅收收入的相關(guān)因素很好奇，想知曉哪些因素對稅收有影響。

作為組長，在定題之后，我為每個(gè)組員安排了任務(wù)，每個(gè)人負(fù)責(zé)相應(yīng)的板塊，有的負(fù)責(zé)收集資料，有的負(fù)責(zé)軟件操作，有的負(fù)責(zé)結(jié)果探討與分析，有的負(fù)責(zé)報(bào)告的撰寫。安排完任務(wù)之后我繼續(xù)跟進(jìn)小組成員的進(jìn)度，解決他們的疑問。而在本次作業(yè)中，我主要是是負(fù)責(zé)收集資料和進(jìn)行Eview輸出結(jié)果分析。在完成作業(yè)期間，我們也遇到了很多問題，比如有的數(shù)據(jù)不好收集，有時(shí)候軟件操作無法順利顯示結(jié)果，但一旦某個(gè)成員在作業(yè)過程中遇到問題，我們便會在QQ群上討論，其他小組成員會給出建議并盡力給予幫助。最后看到我們的作業(yè)順利完成時(shí)，內(nèi)心是慢慢的自豪感，這份作業(yè)不僅包含了每個(gè)成員的心血，同時(shí)是我們努力的見證。

從大一到大三，我們學(xué)習(xí)了很多經(jīng)濟(jì)知識，雖然學(xué)習(xí)了很多，但有時(shí)候想起來，又覺得自己很多東西都只是淺嘗輒止，根本就沒真正的去認(rèn)識它，去了解經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，而自己慢慢的也只是變成了學(xué)習(xí)的機(jī)器，對所學(xué)知識欠缺研究和思考。而本次的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作業(yè)，則很好地將我們的所學(xué)與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相結(jié)合，不僅讓我重新回顧了宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識，同時(shí)將我在計(jì)經(jīng)課堂上所學(xué)的理論知識用于實(shí)證研究，加強(qiáng)了我對所學(xué)知識的運(yùn)用能力，也深刻認(rèn)識到計(jì)經(jīng)的實(shí)用性，可以對很多經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行研究分析。計(jì)經(jīng)這門課程雖然已經(jīng)結(jié)束，不過所學(xué)的知識卻沒有完結(jié)，至少在畢業(yè)論文寫作上，它會有很大幫助。

第四篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

目錄

(一)研究背景.................................................................................................................2(二)理論來源.................................................................................................................2(三)模型設(shè)定.................................................................................................................2(四)數(shù)據(jù)處理.................................................................................................................2

1.數(shù)據(jù)來源.............................................................................................................2 2.解釋變量的設(shè)置.................................................................................................3(五)先驗(yàn)預(yù)期.................................................................................................................3

1.經(jīng)驗(yàn)預(yù)期.............................................................................................................3 2.散點(diǎn)圖分析.........................................................................................................3(六)參數(shù)估計(jì).................................................................................................................4(七)顯著性檢驗(yàn).............................................................................................................5(八)正態(tài)性檢驗(yàn).............................................................................................................5(九)MWD檢驗(yàn)..............................................................................................................5(十)相關(guān)系數(shù).................................................................................................................7(十一)虛擬變量.............................................................................................................7(十二)異方差檢驗(yàn)、修正.............................................................................................8

1.圖形檢驗(yàn).............................................................................................................8 2.格萊澤檢驗(yàn).........................................................................................................9 3.帕克檢驗(yàn)...........................................................................................................10 4.異方差的修正加權(quán)最小二乘法.......................................................................10 5.異方差修正后的檢驗(yàn).......................................................................................11(十三)自相關(guān)檢驗(yàn).......................................................................................................11 1.圖形法...............................................................................................................11 2.德賓-沃森d檢驗(yàn).............................................................................................12(十四)最終結(jié)果...........................................................................................................12

(一)研究背景

中國是一個(gè)大國，幅員遼闊，歷史上自然地形成了一個(gè)極端不平衡發(fā)展的格局。而1978年開始的改革，政府采取了由東向西梯度推進(jìn)的非均衡發(fā)展戰(zhàn)略，使已經(jīng)存在的地區(qū)間的差距進(jìn)一步擴(kuò)大，不利于整個(gè)社會的穩(wěn)定和發(fā)展。地區(qū)發(fā)展不平衡問題包括社會發(fā)展不平衡，尤其是教育發(fā)展的不平衡。因此關(guān)注中國教育發(fā)展的地區(qū)不平衡性非常迫切。不僅是因?yàn)榻逃闹匾裕€因?yàn)楫?dāng)前我國需要進(jìn)一步推進(jìn)教育改革的進(jìn)程，使其朝著更健康的方向發(fā)展。

(二)理論來源

劉紅梅.中國各地區(qū)教育發(fā)展水平差異的實(shí)證分析[J]數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理.2013.7(三)模型設(shè)定

? Yi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i+B6X4i+ui

Y——地區(qū)教育水平，用平均受教育年限表示，（年）X2——學(xué)生平均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)，（萬元/人）X3——人均GDP，（萬元/人）X4——平均生師比

22? ? ? ?

(四)數(shù)據(jù)處理

1.數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，選取2014年的數(shù)據(jù)：

1)各省GDP 2)各地區(qū)總?cè)丝?/p>

3)各地區(qū)每十萬人擁有的各種受教育程度人口比較數(shù)據(jù) 4)地區(qū)在?？倢W(xué)生數(shù) 5)各地區(qū)教育財(cái)政投入 6)地區(qū)每十萬總專任教師數(shù)

2.解釋變量的設(shè)置：

? X2=地區(qū)預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)/地區(qū)在校總學(xué)生數(shù) =學(xué)生平均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)（萬元/人）X3=地區(qū)總GDP/地區(qū)總?cè)丝?人均GDP（萬元/人）

X4=地區(qū)每十萬人口各級學(xué)校平均在校生數(shù)的和/地區(qū)每十萬人口總專任教師數(shù)

=平均生師比 ? ?

其中：

P為各地區(qū)每十萬人擁有的各種受教育程度人口比較數(shù) T為教育年限1，6，9,12,16(五)先驗(yàn)預(yù)期

1.經(jīng)驗(yàn)預(yù)期：

平均受教育年限分別跟學(xué)生平均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)、人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系，跟平均生師比呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.散點(diǎn)圖分析：

學(xué)生平均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)和平均受教育水平成正比，人均GDP和受教育水平成正比，平均生師比和平均受教育水平成反比。(六)參數(shù)估計(jì)

設(shè)定經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型：Yi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i+B6X4i+ui 參數(shù)估計(jì)：進(jìn)行OLS回歸

圖6-1

圖5-1 根據(jù)參考文獻(xiàn)，廣東和西藏是強(qiáng)影響點(diǎn)，所以我們把兩地的數(shù)據(jù)去除，剩下29個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)。于是，我們對剩下的29個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸，得出這個(gè)回歸結(jié)果：

圖6-2 回歸結(jié)果：

22Yi=23.2406-24.6626X2i+0.2296X3i-1.6477X4i+59.1341X2i2+0.0516X4i2(七)顯著性檢驗(yàn)

H0：B2=B3=B4=B5=B6=0 H1：B2,B3,B4 ,B5, B6不全為0 P=0.000000<0.01 故拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為學(xué)生平均教育經(jīng)費(fèi)、人均GDP、平均生師比對平均受教育年限有顯著影響。

(八)正態(tài)性檢驗(yàn)

圖8-1 根據(jù)JB檢驗(yàn)，得到其值為0.431311，接近于零，殘差接近正態(tài)分布。

(九)MWD檢驗(yàn)

對數(shù)-線性模型：Yi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i+B6X4i 線性模型：LnYi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i+B6X4i H0：線性模型：Y是X的線性函數(shù) H1：對數(shù)-線性模型：lnY是X的線性函數(shù)

2圖9-1

圖9-2 由圖9-2可得，Z1的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)不顯著的，則不拒絕H0, 則說明線性模型是可行的。

圖9-3 由圖9-3可得，Z2的系數(shù)也是統(tǒng)計(jì)不顯著的，則不拒絕H1, 則說明對數(shù)線性模型也是可行的。

MWD檢驗(yàn)的結(jié)論是：最后的結(jié)果是兩個(gè)模型都是合理的。

(十)相關(guān)系數(shù)

圖10-1 由圖10-1可得，X2和X3，X4的相關(guān)程度低。另外X22 ,X42分別是X2、X4的非線性函數(shù),所以將它們同時(shí)包含在一個(gè)模型中沒有違反經(jīng)典線性模型中“解釋變量之間不能存在精確的線性關(guān)系”的假定。由此可得，多重共線性的程度較低

（其中X22用X5來表示，,X42用X6來表示。）

(十一)虛擬變量

設(shè)立含虛擬變量的模型：

Yi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i2 +B6X4i2+B7D1+B8D2+ui

其中 D1：（1-中部，0-其他）D2：（1-西部，0-其他）

圖11-1 回歸結(jié)果表明：虛擬變量D1、D2回歸系數(shù)統(tǒng)計(jì)不顯著，即中國東、中、西部的平均受教育年限沒有顯著不同，可能因?yàn)橹袊逃龣C(jī)制日趨完善，教育資源趨于均衡，所以地區(qū)差異縮小

(十二)異方差檢驗(yàn)、修正

1.圖形檢驗(yàn)：

圖12-1殘差平方對教育經(jīng)費(fèi)

圖12-2殘差平方對人均GDP

圖12-3殘差平方對平均生師比

由圖形檢驗(yàn)結(jié)果可知：數(shù)據(jù)存在相當(dāng)大的變異性，表明回歸模型和可能存在異方差。

2.格萊澤檢驗(yàn)：

類型1：H0：B2=0｜ei｜=B1+B2X2+vi

圖12-4 回歸結(jié)果表明：X2的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的，所以拒絕原假設(shè)，回歸模型中部存在異方差

類型2：H0：B3=0｜ei｜=B1+B3X3+vi

圖12-5 回歸結(jié)果表明：X3的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的，所以拒絕原假設(shè)，回歸模型中部存在異方差。綜上所述,回歸模型中存在異方差。

3.帕克檢驗(yàn)：

圖12-6 由于Y的估計(jì)值的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的，因此帕克檢驗(yàn)表明，回歸模型存在異方差。

通過以上三種異方差的檢驗(yàn)，我們得出該回歸模型存在異方差的理論。

4.異方差的修正：加權(quán)最小二乘法

圖12-7 經(jīng)過多次的試驗(yàn)，我們最終選擇1/X23作為權(quán)重，其能有效地消除異方差。

5.異方差修正后的檢驗(yàn)

圖12-8 由圖12-8可知，帕克檢驗(yàn)中，得出Y的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)不顯著的，因此，回歸方程不存在異方差。

(十三)自相關(guān)檢驗(yàn)

1.圖形法

圖13-1 由圖13-1可知，對et及et-1作回歸，殘差的遞差之間沒有關(guān)系。2.德賓-沃森d檢驗(yàn)

圖13-2 由圖13-2可知，d=2.206761，根據(jù)D-W表，對于n=29，k=6，在5%的顯著水平下，dL=1.050，dU=1.841，由于d位于2.159和2.95之間，所以，我們無法判斷是否存在自相關(guān)。

綜合以上兩種自相關(guān)的檢驗(yàn)，我們得出該模型不存在自相關(guān)的結(jié)論。

(十四)最終結(jié)果

Yi/X2i3=67.3323+2.4598/X2i2+0.3444X3i/X2i3-7.9644X4i/X2i3-3.239358X22i/X2i3+0.25936X4i2/X2i3

對回歸得結(jié)果解釋如下：B2= 2.4598表明，如果學(xué)生平均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)提高1個(gè)單位，則實(shí)際的地區(qū)平均受教育年限平均提高2.4598年，但其不是特別顯著。B3= 0.3444表明，如果人均提高1個(gè)單位，則實(shí)際的地區(qū)平均受教育年限平均提高0.3444年，其效果小于教育經(jīng)費(fèi)的提高帶來的影響。B4=-7.9644表明，如果平均生師比提高1個(gè)單位，則實(shí)際的地區(qū)平均受教育年限平均下降7.9644年。

R2約為0.8739，表明這幾個(gè)解釋變量解釋了地區(qū)平均受教育年限87.39%的變異，R2值相當(dāng)高。

這個(gè)模型的現(xiàn)實(shí)意義就是，要想提高地區(qū)的教育水平，加大對教育的投入是關(guān)鍵。同時(shí)，也應(yīng)該提高對教師資源的重視程度，合理分配地區(qū)的教師，減低生師比，讓教育資源得到最有效地配置。

第五篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)習(xí)心得

經(jīng)過一個(gè)學(xué)期對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科為指導(dǎo)，輔助以一些軟件的應(yīng)用，從這些之中我都學(xué)到了很多的知識。

通過學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，我發(fā)現(xiàn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)便是用精簡的文字概括內(nèi)容要點(diǎn)，用樸實(shí)的語言聯(lián)系現(xiàn)實(shí)生活，讓我們體會到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就在我們的身邊。

參觀一個(gè)城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進(jìn)每一個(gè)房間。各起一半作用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也是如此。

學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)給我印象和幫助最大的主要有兩點(diǎn)：一：對EVIEWS軟件的熟練操作與應(yīng)用，記得以前學(xué)運(yùn)籌學(xué)的時(shí)候，我學(xué)會了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學(xué)會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運(yùn)，因?yàn)楫吘褂行┸浖菍儆谀欠N有價(jià)無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認(rèn)識到它;二：對于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)辯論賽的認(rèn)識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學(xué)理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學(xué)會了團(tuán)隊(duì)與協(xié)作的力量。

以下我將著重從六個(gè)方面闡述我對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識的一些認(rèn)識以及個(gè)人從中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)與心得。

一：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教我了我很多。

在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的過程中，我可以旁征博引，同時(shí)老師也給了我很多有意思的啟發(fā)，因?yàn)榧磳⒚媾R考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎(chǔ)。

在認(rèn)識計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)并不斷提高自己對它的認(rèn)識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個(gè)辯題的準(zhǔn)備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團(tuán)隊(duì)協(xié)作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。

二：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的系統(tǒng)知識

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義為：用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。克萊因(R.Klein)：“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心統(tǒng)計(jì)工具在經(jīng)濟(jì)問題與實(shí)證資料分析上的發(fā)展和應(yīng)用，經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提供對于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因?yàn)槿祟愋袨楹蜎Q策是復(fù)雜的過程，所以一個(gè)經(jīng)濟(jì)議題可能存在多種不同的解釋理論。當(dāng)研究者無法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)時(shí)，一個(gè)理論必須透過其預(yù)測與事實(shí)的比較來檢驗(yàn),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)即為檢驗(yàn)不同的理論和經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)提供統(tǒng)計(jì)工具。

在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一元線性回歸模型，我認(rèn)識到：變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念，主要包括：

其次有一元線形回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與應(yīng)用，包括： 這個(gè)公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式?？偟恼f來，這一節(jié)留給我印象最深刻的，便是根據(jù)樣本回歸函數(shù)SRF，估計(jì)總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關(guān)系。除此以外，我也學(xué)會了參數(shù)的最大似然估計(jì)法語最小二乘法。對于最小二乘法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的擬合樣本數(shù)據(jù)，而對于最大似然估計(jì)法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發(fā)的兩種參數(shù)估計(jì)方法。即：

1.一元回歸模型：

關(guān)于擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)，也就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個(gè)部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機(jī)勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優(yōu)度。這個(gè)比例，我們也較它可決系數(shù)，它的取值范圍是0<=R2<=1。

關(guān)于變量的顯著性檢驗(yàn)，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)。我們在進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)時(shí)所應(yīng)用的方法主要是t檢驗(yàn)。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關(guān)于置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們要判斷樣本參數(shù)的估計(jì)值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過構(gòu)造一個(gè)以樣本參數(shù)的估計(jì)值為中心的“區(qū)間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數(shù)值。這樣的方法就是我們所說的參數(shù)檢驗(yàn)的置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們希望縮小置信區(qū)間時(shí)，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優(yōu)度。

2.多元回歸模型

多元回歸分析與一元回歸分析的幾點(diǎn)不同：

關(guān)于修正的可絕系數(shù)。我們可于發(fā)現(xiàn)，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個(gè)數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們這里說的調(diào)整的可絕系數(shù)。

關(guān)于對多個(gè)解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關(guān)系的聯(lián)合性F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。

3.放寬基本假定模型

異方差性，即相對于不同的樣本點(diǎn)，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性。

序列相關(guān)性，如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。一般經(jīng)驗(yàn)告訴我們，對于蠶蛹時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。

多重共線性，如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列的不良后果：1.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大;3.參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理;4.變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測能力失去意義。