A. 计量经济学各种使用的模型要怎么学习
找一本计量经济的书, 顺着目录看, 一般都是从简单到复杂.
或者换种想法回, 计量的模型是为了答解决计量遇到的实际问题, 比如说对于 时间序列有arima var arch等, 解决autocorrelation, heterosk可以用FGLS, HC的ols等.
所以你可以想一个问题, 自己找数据做个ols看看有什么问题, 搜素下有什么解决的方法
B. 计量经济学模型有哪些
截面数据模型、时间序列模型和面板数据模型
不同数据有不同的假定继而衍生出不同的模型
C. 计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件是什么
计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：
1、解释变量是确定变量，不是随机变量。
2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。
3、随机误差项与解释变量之间不相关。
4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。
通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
(3)计量经济学中lip模型扩展阅读：
在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程。
在回归过程中，回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点（x1，y1，x2，y2...xm，ym），为了判断关联式的好坏，可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。
R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}
m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别为任意一组实验数据X、Y的数值。
D. 计量经济学中还可以对模型进行如何改进
舅舅的话，当然可以通过模型来，我改变他的嗯，经济计量的能力，这样是非常很好的
E. 在经典计量经济学模型中，通常选择哪些类型的
计量经济学中，对不同的数据要用不同的方法。从经济社会中收集的数据主要有三种：
1、横截面数据
2、时间序列数据
3、集合数据
横截面数据是指某一时间内对不同对象进行调查所得来的数据，如人口普查数据。
时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据，如改革开放以来的GDP的数值。
面板数据是指对同一组对象在不同时间中连续跟踪观察所得来的数据。
F. 计量经济学中的ARMA模型的具体用途，可以运用到哪些方面
ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均内模型（简称MA模型）为基础容“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
G. 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。
H. 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。
I. 计量经济学中的模型参数是如何得到的
根据不来通的模型类型使用不同的自估计方法。
二元一次符合所有假定的经典模型用普通最小二乘法
不符合假定的有 异方差 序列相关 多重共线性 分布滞后等模型 还有联立模型 分别需要采用调整后的最小二乘法或其他估计方法估计出参数
J. 计量经济学中arch模型如何
这计量经济学中，因为这个模型的话是需要一定程度的技巧和基础来进行一个讲解，所以说推动模型还是比较有难度的