A. 計量經濟學各種使用的模型要怎麼學習
找一本計量經濟的書, 順著目錄看, 一般都是從簡單到復雜.
或者換種想法回, 計量的模型是為了答解決計量遇到的實際問題, 比如說對於 時間序列有arima var arch等, 解決autocorrelation, heterosk可以用FGLS, HC的ols等.
所以你可以想一個問題, 自己找數據做個ols看看有什麼問題, 搜素下有什麼解決的方法
B. 計量經濟學模型有哪些
截面數據模型、時間序列模型和面板數據模型
不同數據有不同的假定繼而衍生出不同的模型
C. 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼
計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件分別為：
1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。
2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。
3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。
4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布。
通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
(3)計量經濟學中lip模型擴展閱讀：
在我們研究兩個變數（x,y）之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；將這些數據描繪在x -y直角坐標系中，若發現這些點在一條直線附近，可以令這條直線方程。
在回歸過程中，回歸的關聯式不可能全部通過每個回歸數據點（x1，y1，x2，y2...xm，ym），為了判斷關聯式的好壞，可藉助相關系數「R」，統計量「F」，剩餘標准偏差「S」進行判斷；「R」越趨近於 1 越好；「F」的絕對值越大越好；「S」越趨近於 0 越好。
R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}
m為樣本容量，即實驗次數；Xi、Yi分別為任意一組實驗數據X、Y的數值。
D. 計量經濟學中還可以對模型進行如何改進
舅舅的話，當然可以通過模型來，我改變他的嗯，經濟計量的能力，這樣是非常很好的
E. 在經典計量經濟學模型中，通常選擇哪些類型的
計量經濟學中，對不同的數據要用不同的方法。從經濟社會中收集的數據主要有三種：
1、橫截面數據
2、時間序列數據
3、集合數據
橫截面數據是指某一時間內對不同對象進行調查所得來的數據，如人口普查數據。
時間序列數據是指對同一對象在不同時間連續觀察所取得的數據，如改革開放以來的GDP的數值。
面板數據是指對同一組對象在不同時間中連續跟蹤觀察所得來的數據。
F. 計量經濟學中的ARMA模型的具體用途，可以運用到哪些方面
ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱AR模型）與滑動平均內模型（簡稱MA模型）為基礎容「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究，如：Panel研究中，用於消費行為模式變遷研究；在零售研究中，用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的預測等。
G. 急求一個計量經濟學模型案例思路。
這個裡面那個城鎮居民的數據不平穩，因為是時間序列數據，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的數據建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。
H. 計量經濟學都有哪些模型啊，具體怎樣運用
#計量經濟學的定義
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
#計量經濟學的研究步驟和方法
確定變數和數學關系式-模型設定；分析變數間具體的數量關系-估計參數；檢驗所得結論的可靠性-模型檢驗；經濟分析和預測-模型應用
#分布滯後模型估計的困難有哪幾個
A．自由度問題。自由度過分損失，到時估計偏差增大，顯著性檢驗失效。
B．多重共線性問題。滯後變數常存在多重共線性。
C．滯後長度難以確定。
#工具變數法
1．與所代替的解釋變數高度相關
2．與隨機擾動項不相關
3．與其他解釋變數不相關，以免出現多重共線性
#虛擬變數的基本概念
虛擬變數是人工構造的取值為0和1的作為屬性變數代表的變數
#聯立方程模型的區別
A．聯立方程組模型由幾個單一方程組成。被解釋變數不只一個。
B．模型里有隨機方程，也有確定性方程，但必含有隨機方程。
C．被解釋變數和解釋變數之間不僅是單向因果關系，也可能互為因果。
D．解釋變數可能與隨機擾動項相關。
#非完全多重共線性後果：
1.參數估計量方差增大
2.對參數區間估計時，置信區間趨於變大
3.嚴重時，假設檢驗容易作出錯誤判斷
4.嚴重時，可能r2較大和f檢驗顯著性高，但t檢驗可能不顯著，得出錯誤結論
#多重共線性檢驗：
1．簡單相關系數檢驗
2．方差擴大因子法
3．直觀判斷，如回歸系數標准差大，或與經濟理論背離
4．逐步回歸法
#自相關：
經濟系統的慣性。經濟活動滯後效應。數據處理造成的相關。蛛網現象。模型設定偏誤。零均值，低估參數估計值的方差，對模型預測的影響，高估t，f，r2不可靠，對模型影響，降低預測精度。
#異方差：
模型中省略某些重要解釋變數。模型設定誤差。測量誤差的變化。截面數據中總體各單位的差異。無偏，一致，非有效，誇大估計參數的統計顯著性，對預測影響，Y的預測非有效。
I. 計量經濟學中的模型參數是如何得到的
根據不來通的模型類型使用不同的自估計方法。
二元一次符合所有假定的經典模型用普通最小二乘法
不符合假定的有 異方差 序列相關 多重共線性 分布滯後等模型 還有聯立模型 分別需要採用調整後的最小二乘法或其他估計方法估計出參數
J. 計量經濟學中arch模型如何
這計量經濟學中，因為這個模型的話是需要一定程度的技巧和基礎來進行一個講解，所以說推動模型還是比較有難度的