❶ 计量经济学都有哪些模型啊，具体怎样运用
#计量经济学的定义
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
#计量经济学的研究步骤和方法
确定变量和数学关系式-模型设定；分析变量间具体的数量关系-估计参数；检验所得结论的可靠性-模型检验；经济分析和预测-模型应用
#分布滞后模型估计的困难有哪几个
A．自由度问题。自由度过分损失，到时估计偏差增大，显著性检验失效。
B．多重共线性问题。滞后变量常存在多重共线性。
C．滞后长度难以确定。
#工具变量法
1．与所代替的解释变量高度相关
2．与随机扰动项不相关
3．与其他解释变量不相关，以免出现多重共线性
#虚拟变量的基本概念
虚拟变量是人工构造的取值为0和1的作为属性变量代表的变量
#联立方程模型的区别
A．联立方程组模型由几个单一方程组成。被解释变量不只一个。
B．模型里有随机方程，也有确定性方程，但必含有随机方程。
C．被解释变量和解释变量之间不仅是单向因果关系，也可能互为因果。
D．解释变量可能与随机扰动项相关。
#非完全多重共线性后果：
1.参数估计量方差增大
2.对参数区间估计时，置信区间趋于变大
3.严重时，假设检验容易作出错误判断
4.严重时，可能r2较大和f检验显著性高，但t检验可能不显著，得出错误结论
#多重共线性检验：
1．简单相关系数检验
2．方差扩大因子法
3．直观判断，如回归系数标准差大，或与经济理论背离
4．逐步回归法
#自相关：
经济系统的惯性。经济活动滞后效应。数据处理造成的相关。蛛网现象。模型设定偏误。零均值，低估参数估计值的方差，对模型预测的影响，高估t，f，r2不可靠，对模型影响，降低预测精度。
#异方差：
模型中省略某些重要解释变量。模型设定误差。测量误差的变化。截面数据中总体各单位的差异。无偏，一致，非有效，夸大估计参数的统计显著性，对预测影响，Y的预测非有效。
❷ 计量经济学在实际中有用吗
金融一般都要学计来量的，其实不源用你会用，可你必须能看懂。如果你将来从事的是行业分析研究等研究岗位，你看不懂计量模型是绝对不行的。另外，有些证券的定价方面也要用到计量，研究市场波动也要用到计量……
只要你计量学得好，可应用的地方很多。希望你喜欢它，因为它确实不怎么好学
❸ 如何运用计量经济学研究经济问题
经济计量学(Econometrics) 是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。这两种译名的区别在于，前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科，后者试图通过名称强调它是一门经济学科。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的，只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家克莱因等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到20世纪60年代形成一个向企业出售经济计量预测服务的兴旺行业。
经济计量学的具体计量方法主要包括四个连续工作步骤：
建造模型
把经济学在论述某一特定问题时，对有关的主要经济变量之间存在相互关系的理论作为假说，表述成结构方程式体系，作为研究对象的缩影，便于分析处理，就叫做模型。在每个结构方程式中，列作自变量的只能是起主要作用的少数几个经济变量，但实际影响因变量数值发生变化的，还有未列入方程式的、为数众多但影响细微的其他因素，它们的联合作用往往形成一个随机干扰因素，使得因变量的每一次数值变动不可能全部由列入方程式的自变量的数值变动来解释，而必然留下一个残差由这样的随机干扰因素来承担，从而使因变量成为随机变量。经济变量分为因变量和自变量，只是就它们在一个结构方程式以内的相互关系来说的，如果按照它们的数值在整个模型范围以内如何决定来看，又分为内生变量和外生变量，前者的数值是在模型的范围以内决定的，例如研究某地某时某种农产品的市场局部均衡问题时，该产品的供给量、需求量、价格等都是，后者的数值是在模型的范围以外决定的，它们的数值变化影响前者的数值，但不受前者的影响，例如影响该农产品产量而不反过来受其影响的因素有：自然因素，如雨量；内生变量的过去时期的数值，如该农产品前一年度的价格；政府政策，如政府对生产该种产品的限制或鼓励措施等。内生变量在各个结构方程式内不一定都处于因变量的地位，但全部内生变量的数值最终是由整个模型的全体方程式共同决定的，所以又称联合因变量；建造模型就是要用全体外生变量和随机干扰因素作为已知条件来解释全部内生变量的数值最终是怎样决定的。
克莱因
估算参数数值
通常是用普通最小平方法对观测统计资料配合线性回归方程式。这种方法要求回归方程式的因变量是随机变量，自变量是作为已知条件的外生变量。因此要按照代数学解联立方程式的原理，将原模型的结构方程式体系化为以内生变量为因变量、以外生变量为自变量的简化式才能进行。因而要求原模型的结构方程式互相独立，不相矛盾，其数目必须等于内生变量数目，而且能从简化式的系数估算值还原成结构式的参数值，即具备能够被识别的条件。
验证理论
即检验估算结果是否符合模型根据的经济理论，主要是运用数理统计学关于统计假设检验的原理，检验估算的参数值是否显著地大于零。只有大于零，有关变量之间存在相互关系的理论，才得到证明；否则须继续收集资料，再进行估算；或修改模型，甚至修订根据的理论，再进行估算，直到得出显著的参数估算值为止。
库普曼斯
使用模型
估算出参数值的模型，主要用于三个方面：①对所研究的经济体系内潜在的相互关系进行结构分析，以便了解和解释有关的经济现象。常用的方法是利用偏微分原理进行所谓比较静态分析，即对模型的两个均衡点进行对比：一个是原来假定达到的均衡点，另一个是假定只有一个外生变量（或结构参数）的数值发生变化而其他情况不变时，模型达到的新的均衡点，两点对比可以看出外生变量或参数值变化时对内生变量发生多大影响。通常所谓各种弹性和乘数等都是用的这种分析方法。②用于预测。可利用已经估算出系数值的简化式进行，因为简化式的因变量都是内生变量，自变量都是外生变量，把预期将来某时期外生变量可能达到的数值代入简化式，就可以得到有关的内生变量在将来同时期的预测值。③用于规划政策。即对各种政策方案的后果进行评价，以供决策人择优采纳。常用办法是把代表各种政策方案的外生变量（又称政策变量，如税收）在将来某时期的各种不同数值代入模型，然后计算作为因变量的内生变量（即政策目标，如国民收入）的各种相应预测值，以便对比。这叫做模拟运算，实际上是一种以政策变量的给定数值为条件的预测。
❹ 违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计
可以估抄计。
违背基本假设袭进行参数估计，这样估计出来的拟合方程有两点:
1.参数系数不符合先验性预期
比如消费收入模型中收入的系数为负；或者系数在统计上不显著；或者R-square非常小。
2.模型拟合程度很好，但是没有解释能力
比如你做一个魔兽dps-天气模型。假设你的方程拟合度非常好，但是这样的模型毫无意义。
违背基本假设的计量经济学模型可以估计，但是所估计的参数的方差变大，参数不具有有效性，相关检验失效，预测精度下降。
而且不能使用普通最小二乘法进行估计，用最大似然估计法
线性回归模型的基本假设有：
第一，随机误差项均值为零；
第二，随机误差方差常数；
第三，随机误差项之间无序列相关性；
第四，解释变量之间无多重共线性；
第五，解释变量与随机误差项不相关；
第六，随机误差项服从正态分布。
❺ 计量经济学模型
搜集数据先
❻ 急求一个计量经济学模型案例思路。
这个里面那个城镇居民的数据不平稳，因为是时间序列数据，进行单位根检验后，二阶差分都平稳，而且汽车产量也是不平稳的，是一阶单整，就连因变量私家车数也是二阶单整，所以直接建模得出的是伪回归，需要用修正后的数据建模。最后建模后再进行经典假设的检验。
❼ 计量经济学模型主要有哪些应用领域，各自
1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？
1-10．试...?
习题参考答案
第一章
绪论
1-1．答：计量经济学是经济学的一个分支...
❽ 计量经济学模型主要有哪些应用领域，各自的原理是什么
计量经济学模型的应用大体可以概括为四个方面：
1结构分析，即研究一个或几个经济变版量发生变化及结构权参数的变动对其他变量以致整个经济系统产生何种影响。其原理是弹性分析、乘数分析与比较静态分析；
2经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测。其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；
3政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的模拟仿真；
4检验与发展经济理论，即利用时机的统计资料和计量经济学模型实证分析某个理论假说正确与否。其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型能够很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，反之则表明该理论不能解释客观事实。
❾ 计量经济学的实际意义何在
第一个点是，以佛里德曼为代表的经济学研究方法论，即“前提不重要，推论过程也不重要，重要的是结论符合现实”。这种方法，本质上就是把计量本身，认定是可以脱离理论，或者说认定计量本身可以推出理论。而不是说在理论的指导下进行计量。我想，经济学方法论争执得那么多，这个背景，他应该也了解吧？当时在南大BBS上，关于可证伪性的争论那么火热，不就是围绕这个问题么？我记得当时南大经济学论坛的进版画面有一句话，大意是说越有效的理论，其前提越是不符合现实的。所以，在这样的经济学研究方法下，我对计量进行批评，不可谓说是轻率的。 第二个点是，随着计量技术的进一步提高，计量本身也在开始神秘化。例如协整理论。不少介绍都说协整理论可以从数据自身推导出理论联系，判断变量的长期关系或者短期关系，认为“经典的计量经济学模型是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而协整则是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型包含的变量和变量之间的理论关系。这是20世纪80年代以来计量经济学模型理论的一个重大发展”。而我在这点上所作的努力是告诉大家：无论计量怎么发展，它都没有超越经典计量模型所受到的局限，不可能比经典计量更高明，其与理论的关系，不可能比经典计量有更大突破。计量只不过是起对数据进行排列组合，来看这些组合中是否凑巧给出理论启示，或者看其是否符合理论的结果。神秘化的计量理论，注定是占星术。 第三个点是，我既然对西方经济学特别是宏观经济学部分的理论大部分进行否定，那就意味着我根本不承认其理论的正确性。而其理论的正确性被否认，则其理论指导下的计量模型，就失去价值而变得毫无意义。因此，我对西方经济学计量的批判，最大的基础来自对西方经济学理论的批判。当我认为西方经济学理论本身不能成立的时候，我自然会说其建立的计量模型及其结论，无论其可信度为多少，都毫无意义。因此，猪头非恐怕得首先为西方经济学的那些理论进行辩护。 最后还要补充一点：即使给定正确的理论，然后使用计量来检验或者预测某些细微性质，我也不认为计量就是很好的办法。相反，计量结果的统计特性，遗漏了很多图形本身的重要性质。计量所得出的结论，往往反而掩盖了事实真相。因此，除非作为辅助工具，或者不得已，我宁愿直接去看图形本身，并对图形的各个阶段或者整体，进行物理化的分析，而不是进行计量分析。只有这样，才能尽可能完全地解读图形性质。 至于猪头非同学说：“如果非要拿这个例子比喻计量的话，你要是能知道走过的轨迹是什么模样，就已经相当了不起了。况且，计量要研究的还不止是什么形状，还要研究这个形状的具体参数，比如弧度多少，半径多少等等，这就更不容易了。中级计量班的学期论文如果能够对“走过的轨迹”有令人信服的分析和描绘，就已经圆满地完成任务了。” 我的回答其实很简单：1、要知道走过的轨迹是什么模样，这恰恰是理论分析，而不是计量。你必须先通过理论分析，获得轨迹的种类信息，然后才谈的上通过计量获得具体参数。2、所谓半径这些概念，是在假定轨迹为圆形的假设下才有的参数。如果只是局部数据接近半圆，但是未知数据部分根本就不是圆，何来半径之说？你根据已有数据计算出来的半径，有什么意义呢？3、中级计量班的学期论文能够对走过的轨迹进行分析，你加了个“令人信服”，这四个字说明了理论还是第一的。否则，你怎么“令人信服”地说既有数据一定是圆的一部分？这样，即使中级计量班毕业成绩比较好看，在现实中，仍然不能解决任何问题，相反只是误导问题而已。 至于猪头非最后说宏观经济预测得准——他说即使没有理论依据。这个恐怕就是一厢情愿了吧？在宏观经济中，我还没有看到西方经济的哪个理论能以较大概率预测准的。他可以列举例子，不管老宋也好还是其它人也好，给出预测的文章、日期，然后给出被预测实现的经济数据。 要是这么容易被预测准，而且是在啥都不知道的情况下预测准，就不会有那么一大群经济学家在指点江山后被大众臭骂，然后万分委屈地说：“经济学只能用来解释世界，不能用来预测世界”。