实证研究中7大计量经济学误区！！！

实证研究中7大计量经济学误区

前不久，社群讨论了1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”，2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”，3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”，4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?，5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢？6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么？9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者，１０.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性，11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论，12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等，14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论，15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢？17.解释变量提升一个标准差，被解释变量提升几个百分比呢？18.关于DID中对照组与处理组的比例问题？19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗？

22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异？

24.X与Y负相关但回归系数却为正? OLS不显著但2SLS却显著？

25.一定要控制时间固定效应吗？26.经济学家说论文是讲故事, 具体是啥意思啊? 最高点赞答案！27.在机制分析中必须是正向的中间影响路径吗?负向的影响路径可以吗？28.回归中所有变量的系数都应该符合

预期吗？若一变量的系数不符合预期是否可以呢？29.自变量X是微观层面的, 而因变量Y是宏观层面的, 可以放入同一模型回归分析吗？等等。这些讨论中有很多非常高质量的内容值得被记录起来，因此后面会形成一个计量圈社群讨论专栏。

社群能坚持4-5年依然如初，还是在于对

学术问题的讨论、分享和互助的精神存在。Question：实证研究中7大计量经济学误区

1. 假设检验的误区：不能拒绝就接受

除了像两点分布那样的理论探讨之外，在目前数理统计教科书的内容范畴中，当p值被认为不够小而不能拒绝零假设时，只能够说“目前没有足够证据拒绝零假设”，而绝对不能说“接受零假设”。在实际数据分析中，人们只能够得到“拒绝零假设时可能犯错误的风险”（相应于P值）而得不到“接受零假设时可能犯错误的概率”（这是不可能得到的概率）。国内某些“权威”教科书长期错误使用“接受零假设”的说法，其原因可能是觉得任何统计分析一定要有结论, 实际上，在给出任何统计结论时，必须给出相应于该结论可能产生的风险。提供决策建议而又不说明风险是不负责任的。无法给出风险的“接受零假设”的决策是绝对不能做的。无论“权威”如何说，我们都应该运用自己的大脑来思考。“接受零假设”的说法已经成为中国特色，近40多年来没有见到国外教科书有这种说法。

下面我们用一个数值例子来说明“接受零假设”说法的荒谬。对自然数列（当然不是正态分布）做两种正态性检验：一种是对从1到50的自然数列做Shapiro-Wilk正态性检验；另一种是对从1到500的自然数列做Kolmogorov- Smimov正态性检验。它们的p值分别为0.05809及0.0667，结果是两种正态性检验在0.05的显著性水平下都无法拒绝（正态性的）零假设。

2. 假设检验的误区：p值小于0.05就显著

“P值是多少才算小概率”取决于显著性水平的取值，也就是说，给定显著性水平a，当p值小于a时应拒绝零假设。a取多少完全依赖

于问题本身。对于80年前的Fisher时代，对于农业试验，概率为0.05可以认为很小，就算显著，这不会引起任何争议。那么为什么不取0.048,或者0.053?这可能是人们习惯的“洁癖”所致，其实没有多大区别，不必太纠结。

关于显著性水平取多少，看下面例子：如果1000对父子(父女)做亲子鉴定，有50个鉴定错了(误差0.05)，或者有5个鉴定错了(误差0.005)，你能按照显著性水平0.05来认为这是小概率事件吗？显然不能，即使是0.001，也不能算是小概率事件，鉴定机构肯定脱不了干系。不能让“0.05”这个数字把自己的头脑禁锢了。任何时候都要以问题的性质为出发点，绝对不能盲目跟随某些定式思维教科书的并非负责任的暗示。

此外，p值仅仅是由一个样本计算出来的，对其含义的任何夸大或过分理解都是不可取的。

3. 置信区间的误区

如果从数据根据公式算出来的均值的置信区间为(2.3，4.5)，那么能不能说区间(2.3，4.5)以概率1-a覆盖?上述说法显然不对，因为和区间(2.3，4.5)都是固定的数，没有随机性可言，不能出现任何概率.区间(2.3，4.5)是否覆盖,不可能知道.人们只能够说“对于无穷多个不同样本(样本量均为n)，根据公式算出来的无穷多个区间中大约有1-a比例的置信区间覆盖,但到底哪些覆盖，谁也不知道”。或者能够说“对于随机变量X而言，随机区间以概率1-a覆盖，但这个结论和用具体数据算出来的数字区间意义不一样，和具体样本无关。此外，上面的置信区间论述是假定样本为独立同正态分布的。你敢保证样本满足这个条件吗？

4. 最小二乘线性回归中的误区

4.1. 大多是主观的假定

对于普通最小二乘线性回归：

·往往假定了模型的线性形式。但是，大家考虑一下，世界上有多少关系是线性的呢？这种线性假定不仅存在于回归当中，而且几乎存在于所有统计方向。这是因为数学对于线性假定的情况最有办法，即

使对应于非线性假定的情况，也常常要利用诸如Taylor展开一类的方法把问题转换成线性的来处理。这也说明了目前人们掌握的数学工具的局限性以及使用和开发机器学习一类方法的必要性。

·往往假定了样本点是独立同分布的。人们不禁要问：世界上有多少关系是独立的？有多少变量在抽样时可以假定分布不变？这种假定也大多是为了数学上的方便。

·往往假定了样本点有正态分布或者样本量“足够大”。前面说过，没有任何人能够证明某一实际数据来自于任何分布。而假定“大样本”是为了使用需要正态假定的各种数学结论。但谁又能说你的样本量足够大呢？

·采用“最小二乘法”本身意味着你选择的损失是对称的二次函数形式。请考虑下面问题的损失对称性：一包西洋参的分量多一些或者少一些对于顾客和对于卖家的损失一样吗？把一个癌症病人说成正常和把正常人说成患癌症损失一样吗？为什么损失函数取二次函数，而不是绝对值？而不是非对称函数？

4.2. 对回归结果缺乏根据的“解释”

·误区：“当其他变置不变时，某变置系数的大小是该变量增加一个单位时因变量所增加的部分（对因变量的贡献广）。这种说法仅仅在变量独立以及模型的一大堆假定正确时有效。或者对在干预情况下的实验数据近似有效。如果对于一般的观测数据你也非要这么说，那么请问：你能证明变量的独立性和模型假定正确吗？永远无法证明，也没有人能够证明！不幸的是，这种说法经常出现在“经济统计”的教科书中，而各种经济指标恰恰大多是不独立的。这和下面的不恰当叙述是等价的：“做线性回归拟合可以从系数大小知道各个变量对因变量的影响大小。下面例1.1表明这种说法是谬误的(略)。

·误区：“进行t检验或F检验时，p值较小的变量就较显著你能证明数据是独立同正态分布的吗？你能证明模型是线性的吗？你能证明是“大样本”吗？如果不能，最好别这样说。

·误区：“越接近于1，说明模型越合适你用铅笔信手把所有观测值用任何曲线（或折线）连接起来作为回归线时，必然有 = 1，但这

可能仅仅是过拟合的毫无意义的“回归”。

4.3. 增加无关的（“错误的”）自变量对预测会不会有影响

某国家机关科研所的一位负责人说：即使自变量采取了与因变量无关的周期变量，利用拟合数据所得到的模型做出的预测结果也会出现周期性。是这样的吗？

5. 样本量是多少才算大样本

“大样本”经常用来表示可以使用中心极限定理来说明线性回归的F检验和t检验有效（因为均值渐近正态）。但在实际数据分析中，有的教科书说样本量是30就可以认为是大样本。这种说法不负责任，会严重误导读者。

6. 用31个省、直辖市、自治区数据能做什么这一议题引起了很大的争议，说的是做不了什么。

7. 汇总数据（比如部分均值）和原始观测值的区别

很多人喜欢用汇总数据，比如用各地区变量的均值来做诸如回归那样的推断。这时会出现很多问题。下面把一个有600个观测值的原始数据分成4组、12组及30组，然后求出每组的均值，看各组的相关系数的差别，并点出均值的散点图（图1.2）。图1.2显示，原来基本独立的（相关系数为0.01）两组数据在分组并取均值之后，它们的相关系数从4个均值的0.91, 12个均值的0.22到30个均值的-0.17。事实上，当只有两组时，相关系数为1，随着组的个数增加，各组均值的相关系数应该接近原始数据的相关系数。从这个例子可以看出，无论在什么情况下，都最好使用原始数据。如果使用原始数据分组后的各组均值来替代原始数据，则组的数目越少，结果越不可靠。

参考:复杂数据统计方法——基于R的应用(吴喜之教授)

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4年，计量经济圈近1000篇不重类计量文章，

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Econometrics Circle

计量经济学模型方法论的若干问题

计量经济学模型方法论的若干问题李子奈（清华大学经济管理学院） Some Discussion about the Methodology of Econometric Models Li Zinai (School of Economics and Management, Tsinghua University) 摘要伴随着计量经济学模型方法的广泛应用，错误也屡屡发生，对计量经济学方法论基础的研究与宣传十分重要。本文结合计量经济学模型的数据依赖性、总体设定、变量设定、假设检验、随机扰动项以及应用局限性，从逻辑学、经济学、数学和统计学角度，对计量经济学方法论基础进行了探讨。一、引言计量经济学自20世纪20年代末30年代初步诞生以来，经过40-50年代的发展、60年代的扩张、70年代的批评与反思、80年代以来的新发展，迅速成为经济学中一个最活跃的分支学科。克莱因（R.Klein）称，“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲

授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”；萨缪尔森（P.Samuelson）认为，“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。有10位经济学家因为对计量经济学发展的贡献而获得诺贝尔经济学奖，居所有经济学分支学科之首。计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国后，迅速为经济学界广泛接受，使得中国的经济学教学与研究发生了迅速而深刻的变化。从80年代中开始，高等院校经济学科相继开设了系统的计量经济学课程，1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会成立，在第一次会议上，讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括《计量经济学》。将《计量经济学》列入经济类专业核心课程，是我国经济学学科教学走向现代化和科学化的重要标志，必将对我国经济学人才培养质量产生重要影响。同时，计量经济学模型在经济理论研究和经济问题分析中被迅速广泛采用，已经成为一种主流的实证研究方法。以《经济研究》发表的论文为例，一般认为，《经济研究》的论文反映了中国经济理论研究和学术研究的最高水平。对1984—2006年《经济研究》发表的3100余篇论文进行统计分析，以计量经济学模型方法作为主要分析方法的论文占全部论文的比例，1984年为0，2005、2006年超过50%；而且研究对象遍及经济的各个领域，所应用的模型方法遍及计量经济学的各个分支。

经济学与医学的实证研究

经济学与医学的实证研究实证研究是经济学与医学等领域中一种重要的研究方法，通过观察和收集数据，运用统计学和计量经济学等方法对现实世界中的经济和医学现象进行科学的分析与解释。本文将从两个角度探讨经济学与医学的实证研究。一、经济学的实证研究 1. 实证研究的定义与特点实证研究是经济学领域的一种重要研究方法，其主要特点是通过观察和收集数据，使用定量的模型和统计方法对经济学中的问题进行分析和解释。 2. 实证研究的应用领域经济学的实证研究广泛应用于宏观经济学和微观经济学等领域。在宏观经济学中，实证研究可以用于对国家经济增长、通货膨胀等宏观经济现象进行分析。在微观经济学中，实证研究可以用于对企业决策、市场行为等微观经济问题进行研究。 3. 实证研究的方法与工具实证研究常用的方法包括回归分析、时间序列分析等，而实证研究的工具主要包括计量经济学、统计学等。二、医学的实证研究 1. 实证研究在医学领域的意义

医学的实证研究对于指导医学决策、改善医疗质量具有重要意义。通过实证研究，可以对疾病的预防、治疗和康复进行科学的评估和分析，提供实证依据。 2. 实证研究的应用领域医学的实证研究广泛应用于临床医学、公共卫生学等领域。在临床医学中，实证研究可以用于评估特定治疗方法的疗效和安全性；在公共卫生学中，实证研究可以用于疾病预防和健康政策的制定。 3. 实证研究的方法与工具医学的实证研究常用的方法包括随机对照试验、队列研究等，而实证研究的工具主要包括临床流行病学、生物统计学等。结论经济学与医学的实证研究是两个领域中一种重要的研究方法，通过对现实世界中的经济和医学现象进行科学分析，可以提供实证依据，指导决策并改善实践。实证研究的方法与工具为经济学家和医学家提供了有力的科学手段，但也需要注意数据的选择和合理性，以及研究结果的解释和推广的限制。只有在遵循科学规范、致力于提高实证研究的质量，才能充分发挥实证研究在经济学和医学领域中的作用，推动相关领域的发展。

金融风险控制的计量经济学方法及实证研究

金融风险控制的计量经济学方法及实证研究在现代金融体系中，风险控制是一个极为重要的方面。由于金融市场的不确定性与不稳定性，金融机构和投资者需要采取有效的措施来控制风险。计量经济学方法作为一种研究变量间关系的科学方法，可用于金融风险控制中。本文旨在从计量经济学角度探讨金融风险的控制，并结合实证研究进行讨论。一、计量经济学在金融风险控制中的应用计量经济学方法涵盖了众多统计学、经济学和数学学科的理论和方法，可以帮助金融机构分析金融市场的变化趋势，掌握市场的动态变化规律，从而制定合理的风险控制策略。具体说，计量经济学方法可以用来对金融时序数据进行建模和预测。例如，利用时间序列分析方法对金融资产的价格走势进行预测，可以帮助金融机构制定合理的投资策略，从而降低风险。计量经济学方法还可以用来构建金融市场模型，分析市场的基本面变化和外部环境的影响，预测不同金融市场之间的相关性和联动性。这对于金融机构和投资者来说，有助于降低投资风险，优化资产配置，提高收益回报率。在金融风险控制领域，计量经济学方法可以用来分析金融风险的来源和传递方式，从而制定合理的风险管理策略。例如，利用多元时间序列分析方法对股票市场、债券市场、货币市场等不同金融市场之间的关联关系进行建模，可以有效降低金融风险传递的风险，从而提高金融机构和投资者的风险管理能力。二、实证研究：计量经济学方法在金融风险控制中的应用案例大量实证研究表明，计量经济学方法在金融风险控制中具有广泛的应用前景。以中国股票市场为例，利用VAR模型将股票价格指数、成交量指数、货币供应量和利率等变量进行联合建模，可以对股票市场的价格和成交量做出较为准确的

论文中的实证研究方法的局限性与改进

论文中的实证研究方法的局限性与改进在学术研究领域中，实证研究方法是一种常用的研究手段。然而，实证研究方法也存在一定的局限性。本文将探讨实证研究方法的局限性，并提出相应的改进方法。 1. 局限性一：样本选择偏差实证研究方法通常需要依赖样本来进行数据收集和分析。然而，样本选择的偏差可能会导致结果的不准确性。比如，在社会科学研究中，研究者常常仅仅选择符合自己预设观点的样本进行分析，而忽视了其他观点的代表性样本。这样得出的结论可能具有一定的主观性和片面性。改进方法：为了避免样本选择偏差，研究者可以采用随机抽样的方法来选择样本，确保样本的代表性。此外，可以采用多样本来源和多元方法相互补充的方式，以提高结果的可靠性和可信度。 2. 局限性二：数据收集不完整实证研究方法依赖于数据的收集和分析。然而，实际数据收集的过程中，可能会存在数据不完整的情况。例如，在问卷调查中，受访者可能因为各种原因而选择不回答某些问题，或者提供不准确的信息。这可能导致研究结果的偏差和不准确。改进方法：为了确保数据的完整性和准确性，研究者可以在数据收集过程中加强对受访者的说明和引导，确保其理解问题的含义和目的，

并鼓励他们提供真实和完整的信息。此外，可以借助其他数据来源来进行数据的交叉验证，以提高结果的可信度。 3. 局限性三：因果关系难以确定实证研究方法主要关注因果关系的分析。然而，在实际研究中，因果关系的确定是十分困难的。研究者可能无法排除其他潜在的因素和干扰因素对结果的影响，从而无法准确判断因果关系。改进方法：为了解决因果关系的难题，研究者可以运用实验研究设计，通过对干预和控制组的对比研究，来确定因果关系。此外，可以采用倾向得分匹配、断点回归等方法来处理潜在因素和干扰因素的影响，以增加因果关系的可信度。 4. 局限性四：数据分析方法的选择实证研究方法需要使用合适的数据分析方法来对数据进行处理和解读。然而，研究者在选择数据分析方法时可能存在主观性和误导性的问题。不同的数据分析方法可能导致不同的结果和结论。改进方法：为了选择合适的数据分析方法，研究者应该在研究设计之初就充分考虑数据的类型和要解决的问题。可以从统计学和计量经济学等领域借鉴相应的数据分析方法，确保分析方法的科学性和准确性。综上所述，实证研究方法在学术研究中具有一定的局限性。然而，通过合理的改进方法，可以克服这些局限性，提高实证研究的科学性

计量经济学含义与性质研究

计量经济学含义与性质研究计量经济学是一门研究如何运用数理统计方法和计算机技术来分析和解释经济现象的学科，它以经济学原理为基础，在理论分析的基础上，运用实证分析的方法对经济问题进行量化分析，可以为制定经济政策提供科学依据。计量经济学的研究对象是经济现象，包括生产、消费、投资、贸易等方面。通过观测经济现象，建立数学模型，运用统计分析的方法，从而揭示经济规律和经济变量之间的关系。计量经济学的研究成果主要包括经济定量模型、经济指数、经济预测、经济政策的评估等方面。计量经济学的性质是实证性和定量性。它的主要任务是利用实证数据和数理统计方法来检验或证伪经济理论和假设，从而揭示经济现象内在的本质规律。计量经济学强调量化分析，即将经济变量转化为数值，进行计算和比较，使得经济问题更具有可比性和精度。计量经济学在实证研究中离不开经济数据，好的数据质量对计量经济学研究的结果有着至关重要的作用。只有对数据进行充分的筛选、加工和分析，才能得到准确、可靠的分析结果。同时，计量经济学的研究方法和技术不断更新，需要不断更新自身的知识和技能，掌握新的研究方法和技术，以保持研究的领先优势。计量经济学的研究成果在实践中得到广泛应用，可以用于国民经济核算、政策制定、营销研究、金融风险管理、企业决策等

方面。比如，国民生产总值、物价指数、消费者信心指数等经济指标都是计量经济学研究的成果。在金融领域，计量经济学可以帮助投资者识别风险、制定投资策略；在企业决策中，计量经济学可以帮助企业对市场进行分析，确定定价策略、生产策略等。总之，计量经济学是经济学的一个重要分支，以实证和定量分析为特点，成果得到广泛应用。随着经济理论和计量技术不断更新，计量经济学研究将不断深入，为实现经济发展和社会进步做出更大的贡献。

计量经济学理论与实证分析

计量经济学理论与实证分析计量经济学是将统计学、数学、经济学及计算机科学结合起来，对经济问题进行定量分析的一门学科。任何一个领域的经济问题，都要先建立数学模型，然后对其进行实证分析。计量经济学理论基础为数理经济学，它将经济学与数学结合起来，并采用严谨的数学方法对各种经济现象进行分析和预测。计量经济学是现代经济学的重要组成部分，是经济研究中不可或缺的工具。计量经济学的理论基础主要包括回归分析、时间序列分析以及面板数据模型。其中，回归分析是计量经济学理论的基础，也是最为常用的方法之一。回归分析是确定原因和结果之间关系的一种方法。以一元回归分析为例，假设存在一种因果关系，即自变量x对因变量y有影响。通过回归分析，我们可以得到自变量x 对因变量y的影响程度，并用方程y=a+bx表示该关系。其中，a 为截距，b为斜率，a和b可以通过数学方法求得。时间序列分析则是对时间序列数据进行分析的方法。时间序列数据是某一目标量随时间变化的数据。时间序列分析可以帮助我们了解该目标量的趋势、规律以及周期性变化等。时间序列分析通常包括建立时间序列模型、模型检验和模型选择等步骤。面板数据模型则是一种同时考虑个体和时间特征的数据模型。它通常包括固定效应模型与随机效应模型两种。固定效应模型假

设不同个体之间存在固定的差异，而随机效应模型假设个体差异是随机的。通过面板数据模型，我们可以在考虑个体间差异的同时，分析时间变化对目标量的影响。以上是计量经济学的理论基础，接下来我们将重点介绍计量经济学的实证分析方法。计量经济学的实证分析方法主要包括假设检验、参数估计、模型选择以及数据处理等。假设检验是一种通过观测数据来检验某个假设的方法。例如，我们可以用假设检验来检验某种政策对经济增长是否有显著影响。假设检验需要设定零假设和备择假设，通过计算显著性水平来判断是否拒绝零假设。在计量经济学中常用的假设检验方法包括t检验、F检验以及卡方检验等。参数估计则是对经济模型中未知参数进行估计的方法。在实践中，我们往往无法得到全部数据，只能通过采样抽取部分样本数据进行估计。常用的参数估计方法包括最小二乘估计、极大似然估计和广义矩估计等。模型选择是指在众多模型中选择最优的一个模型。通常我们会用信息准则，如AIC、BIC等，来比较不同模型的拟合效果和解释能力，从而选择最优模型用于分析。

经济学实证研究方法

经济学实证研究方法经济学实证研究方法是经济学研究中的一种常用方法，用于通过实证数据和统计分析来验证经济理论和经济模型的有效性和准确性。它可以帮助经济学家了解经济现象、预测经济趋势以及制定经济政策。本文将介绍几种常用的经济学实证研究方法，包括实证经济学、计量经济学、实证研究的步骤以及一些常见的实证研究技巧。一、实证经济学实证经济学是经济学研究中的一种基于实证数据的方法，通过对现实经济世界的观察和实证数据的分析，来验证和检验经济理论和模型。它以实证验证为重点，通过实证分析来检验经济理论和模型的有效性、确定经济政策的效果以及预测未来的经济趋势。实证经济学的核心在于数据的采集和分析。经济学家通过对现实经济现象的观察，选择适当的实证数据，并运用统计学的方法进行分析。常见的数据来源包括政府统计局、调查机构、研究报告等。在数据的选择和分析过程中，经济学家需要考虑数据的质量、可靠性和代表性，以确保结果的准确性和可靠性。二、计量经济学计量经济学是实证经济学的一个重要分支，是运用数理统计学和经济理论工具对经济现象进行量化分析和实证研究的方法。计量经济学主要通过构建经济模型，对经济变量之间的关系进行定量分析。

计量经济学的核心在于建立经济模型和进行参数估计。经济学家首先根据经济理论和现实经济现象，选择适当的经济模型，并提出相应的经济假设。然后，利用实证数据，运用计量经济学的方法，对模型的参数进行估计，并进行假设检验和模型拟合度的分析。通过这一过程，经济学家可以验证和检验经济理论和模型的有效性，并进行政策效果的评估。三、实证研究的步骤实证研究通常包括以下几个步骤：问题的确定、数据的收集、模型的建立、参数的估计、结果的分析和解释。首先，经济学家需要确定研究的问题和目标。问题的确定需要明确研究的目的、假设和变量关系。其次，经济学家需要收集相关的实证数据。数据的选择和收集需要考虑数据的质量、可靠性和代表性，以确保结果的准确性和可靠性。然后，经济学家需要建立适当的经济模型，并进行参数的估计。模型的建立需要基于经济理论和现实经济现象，选择适当的函数形式和经济假设。接下来，经济学家可以利用计量经济学的方法，对模型的参数进行估计，并进行假设检验和模型拟合度的分析。这一过程可以验证和检验经济理论和模型的有效性。

计量经济学心得

计量经济学心得导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数理统计方法，对经济现象进行建模与实证分析，从而揭示经济规律和进行政策评估。在这门课程的学习过程中，我深刻认识到计量经济学的重要性和应用价值，同时也领悟到了它的一些方法和技巧。通过课堂学习和实践操作，我对计量经济学的理论知识和实证研究方法有了更深入的理解和掌握。下面我将就我在计量经济学学习中的心得与感悟进行详细介绍。一、计量经济学的重要性计量经济学是经济学中的一个重要分支，它研究经济现象的实证规律，通过检验经济理论的有效性和政策的成效，为经济决策提供科学依据。计量经济学可以帮助我们回答一系列有关经济问题的关键性因果问题，如政府政策对经济增长的影响、货币政策对通货膨胀的影响等。计量经济学还可以帮助我们预测未来经济走势和风险，并进行政策评估和优化。因此，计量经济学在经济理论研究和实证分析中具有重要的应用价值。二、计量经济学的方法和技巧在计量经济学的学习中，我学到了一系列的方法和技巧，这些方法和技巧可以帮助我们进行经济数据的分析和模型的建立。首先，我学会了如何选择适当的模型。计量经济学中有多种模型，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。在实

证分析中，我们需要根据研究问题和数据特点选取合适的模型。通过学习和实践，我可以根据数据类型和研究的目的选择适当的模型进行分析。其次，我学会了如何进行经济变量的测量。在实证研究中，我们需要对经济变量进行量化，以便于进行统计分析和建模。在计量经济学的学习中，我们学习了如何测量经济变量，如如何计算GDP、CPI、失业率等经济指标，以及如何构建合适的变量。通过这些学习，我可以更准确地描述和分析经济现象。再次，我学会了如何进行模型的估计和检验。在计量经济学中，我们需要通过样本数据对模型进行估计，并进行统计检验以判断模型的有效性。通过学习和实践，我学会了如何应用最小二乘法进行参数估计，以及如何进行异方差性和多重共线性等问题的检验。这些方法和技巧对实证研究和政策评估非常重要。最后，我学会了如何进行实证分析的解读和报告。在实证分析中，我们需要通过统计分析和模型估计得到的结论来回答研究问题，并将结果进行解读和报告。通过课堂上的实践操作，我学到了如何解读回归系数、拟合优度、统计显著性等统计指标，并如何进行有效的报告和展示。这些方法和技巧对于准确传达实证分析结果和结论非常重要。三、实践应用与心得体会

微观经济学实证研究

微观经济学实证研究微观经济学是经济学中的一个重要分支，通过对个别经济行为进行研究，以揭示个体决策对整体经济运行的影响。实证研究是在现实世界中进行数据采集和分析，运用经济理论对现象进行解释和预测的过程。本文将介绍微观经济学实证研究的重要性、目标和方法，并通过实例来说明其在解决经济问题中的应用。一、实证研究的重要性实证研究在微观经济学中具有重要的地位。它通过对现实世界中的经济行为进行系统观察、数据收集和分析，能够提供客观、准确的经济证据。实证研究可以验证或修正经济理论，帮助经济学家和政策制定者更好地了解经济运行机制，制定科学、有效的经济政策。实证研究对于改善经济效率、提高社会福利具有重要的意义。二、实证研究的目标实证研究的主要目标是解决实际经济问题和验证经济理论。通过收集和分析大量的数据，研究者可以重新评估现有理论的效度，并提出新的理论假设。实证研究还可以通过探索实际经济现象的特征和关系，为经济政策提供科学依据。实证研究的目标是在理论和实践之间建立起有效的桥梁，以促进经济学的发展和社会的进步。三、实证研究的方法实证研究的方法通常包括实地观察、实验设计和计量经济学等。实地观察是指研究者直接观察和记录经济行为，并通过实地访谈和调查

来获得数据。实验设计通过人为构建实验环境，控制变量，观察和测量经济行为的变化，从而得出经济规律。计量经济学则通过收集和分析大量的实际数据，运用统计学工具来验证经济理论和预测经济现象。例如，对于研究消费者行为的实证研究，研究者可以选择实地观察消费者在购物场所的行为，记录他们的购买决策、价格敏感度等信息。通过实地观察，可以深入了解消费者的偏好和行为模式。此外，研究者还可以设计实验来研究特定的经济决策，例如购买商品的决策和债务选择。通过实验来控制其他变量的影响，可以更加准确地研究经济行为。实证研究还可以运用计量经济学的方法来进行数据分析。例如，研究者可以通过收集消费者的购买记录和其他相关数据，利用统计学模型来研究价格对消费者购买行为的影响。计量经济学方法的优势在于可以利用大规模的实际数据来验证经济理论，并进行政策分析和预测。综上所述，微观经济学实证研究通过对个体经济行为的观察和数据分析，可以提供客观、准确的经济证据，对于解决实际经济问题和改善经济效率具有重要意义。实证研究的目标是验证经济理论和解决经济问题，而实证研究的方法包括实地观察、实验设计和计量经济学等。通过不断的实证研究，我们可以更好地了解经济运行机制，为经济政策的制定和实施提供科学依据。

计量经济实证分析

计量经济实证分析引言计量经济学是通过使用统计方法和经济理论来进行实证分析的一门学科。它的目的是通过收集和分析数据来评估经济理论和政策的效果。计量经济实证分析是在理论和实践之间建立桥梁的重要工具。本文将介绍计量经济实证分析的基本原理和常用方法。数据收集在进行计量经济实证分析之前，首先需要收集与研究问题相关的数据。数据的选择和获取是非常关键的，因为数据的质量和可靠性会直接影响到研究结果的可信度。数据类型数据可以分为横截面数据、时间序列数据和面板数据三种类型。

•横截面数据：横截面数据是在某一时间点上收集的各个个体的数据，例如针对不同家庭的收入数据。这种数据可以用来研究不同个体间的差异和关系。 •时间序列数据：时间序列数据是在一段时间内收集的单个个体的数据，例如某个国家的 GDP 数据。这种数据可以用来研究随时间变化的经济现象和趋势。 •面板数据：面板数据是横截面数据和时间序列数据的结合，即在不同时间点上收集的多个个体的数据。这种数据可以用来研究个体间的差异和随时间的变化。数据来源数据可以从各种不同的来源获取，包括政府统计局、调查问卷、企业财务报表等。在选择数据来源时，需要考虑数据的可靠性、完整性和适用性。

在进行计量经济实证分析之前，通常需要对数据进行一定的预处理和清洗。缺失值处理数据中常常存在缺失值，这会对分析结果产生影响。处理缺失值的方法包括删除缺失值的观测、插补缺失值和将缺失值视为一个单独的类别。异常值处理异常值是指与其他观测值明显不同的值。处理异常值的方法包括删除异常值的观测、替换异常值和将异常值视为一个单独的类别。数据转换在一些情况下，需要对数据进行转换以满足实证分析的要求。常见的数据转换包括对数转换、差分转换和标准化转换。

经济学中的实证研究数据分析

经济学中的实证研究数据分析实证研究是经济学中重要的研究方法之一，它通过收集和分析数据，验证经济学理论的有效性。数据分析在实证研究中起到至关重要的作用，能够帮助经济学家洞察经济现象、发现规律，并为政策制定和经济决策提供科学依据。本文将分析经济学中的实证研究数据的重要性、常用的数据类型以及数据分析方法。一、实证研究数据的重要性在经济学中，实证研究数据的收集与分析对于验证经济理论的有效性至关重要。通过数据的收集与分析，经济学家能够验证理论模型的假设是否与实际情况相符。数据的真实性和全面性能够为经济学研究提供客观的支撑，而不仅仅是主观臆断的论述。实证研究数据的分析能够帮助经济学家发现经济现象的内在规律。通过对大量的数据进行梳理和分析，可以得出可靠的结论，并且这些结论对于了解经济现象的原因和趋势具有重要的意义。例如，通过对就业数据的分析，可以了解到就业率的波动与经济周期的关系，进而为宏观经济政策的制定提供重要参考。数据分析在经济决策中的作用也不可忽视。政府和企业在制定经济政策和战略时，往往需要借助大量的数据来进行决策。通过对数据的分析，可以帮助经济决策者洞察市场动态、预测经济走势，从而做出更为准确和科学的决策。二、常见的实证研究数据类型

在实证研究中，常用的数据类型主要包括时间序列数据和横截面数据。时间序列数据是指在一段时间内采集到的数据。它可以反映某一经济指标随时间变化的趋势，如GDP、CPI等。时间序列数据具有连续性和序列相关性的特点，在分析时需要考虑数据的处理方式，如平稳性检验、差分、滞后回归等。横截面数据是指在某一时间点上收集到的各个经济单位的数据。横截面数据可以用于研究不同经济体之间的差异和相关性，如各地方GDP、人口收入等。在分析横截面数据时，常用的方法包括回归分析、聚类分析等。此外，面板数据是时间序列数据和横截面数据的结合，即同时具有多个观察单位和多个时间点的数据。面板数据可以分析不同经济单位之间的差异和变化趋势，并且可以克服时间序列数据和横截面数据的一些局限性。三、数据分析方法在实证研究中，经济学家采用了多种数据分析方法，以达到对经济现象的深入理解。 1. 描述性统计描述性统计是对收集到的数据进行总结和展示，以揭示数据的特点和分布。例如，可以使用平均数、标准差、频率分布等来描述数据的中心趋势、离散程度和分布情况。

评估报告中的实证研究方法和数据来源

评估报告中的实证研究方法和数据来源实证研究方法的应用和局限性实证研究是社会科学中常用的一种研究方法。它通过观察、实验和数据分析来验证假设，从而得出科学的结论。实证研究在各个领域都得到广泛应用，包括经济学、心理学、教育学等等。本文将从实证研究的定义、应用范围、数据来源和局限性等方面进行详细论述。一、实证研究的定义和特点实证研究又称为经验研究，是基于经验观察和数据分析的研究方法。它通过观察、实验和统计分析来验证假设，寻找因果关系，并从中得出科学的结论。实证研究的特点是客观、重现性强，严格遵循科学方法论。二、实证研究的应用范围实证研究方法适用于各个领域，如经济学、心理学、教育学等。在经济学中，通过实证研究可以了解经济变量的相互关系，预测经济走势，为政策制定提供依据。在心理学中，实证研究可以帮助了解人类行为和心理过程的规律，提高心理疾病的诊断和治疗水平。在教育学中，实证研究对于了解教育政策和教学方法的有效性至关重要。三、实证研究中的数据来源实证研究需要大量的数据支持，数据的来源可以有多种途径。首先，可以通过实地调查和观察来获得一手数据。其次，可以利用已有的调查和实验数据来进行分析。例如，经济学研究中常用的宏观经济数据可以通过政府或国际组织的统计机构获得。另外，研究人员还可以利用网络和数据库等提供的数据资源。四、实证研究方法的局限性

实证研究方法虽然在科学研究中得到广泛应用，但也存在一定的局限性。首先，实证研究只能对已有数据进行分析，无法进行实验控制变量。其次，实证研究过程中的样本选择、数据收集和分析方法等都会对研究结果产生影响。此外，实证研究只能得出概率性的结论，无法得出绝对和确定性的结论。五、实证研究方法的发展趋势随着科学技术的发展和数据的积累，实证研究方法也在不断演进和完善。例如，计量经济学和实验经济学的兴起为实证研究提供了更加精确的工具和方法。同时，大数据和人工智能的应用也为实证研究带来了新的机遇和挑战。六、实证研究的伦理问题在实证研究过程中，研究人员需要严格遵守伦理规范。首先，研究人员应保证研究对象的知情同意，并确保其个人信息和隐私的保密。其次，研究人员应尊重研究对象的权益，不得伤害研究对象的利益。另外，研究人员应确保研究过程的公正性和科学性，不得歪曲数据和结论。综上所述，实证研究方法在各个领域都发挥了重要作用，但其应用也存在一定的局限性和伦理问题。在进行实证研究时，研究人员需要选择合适的数据来源和研究方法，并严密控制研究过程中的各个环节，以确保研究结果的科学性和可信度。实证研究方法的不断发展和完善，将为我们提供更好的工具和方法来解决实际问题，推动社会科学的进步。

陆铭：把实证研究进行到底

陆铭：把实证研究进行到底编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（陆铭：把实证研究进行到底）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为陆铭：把实证研究进行到底的全部内容。

作者 : 姜天骄经济学是研究社会与人的，这一点决定了经济学必须与现实有关。理论是帮助我们寻找躲藏在社会之中的种种规律的有力的方法，特别是数理逻辑。但是，离开了实证，理论就容易成为断了线的风筝。我还想列举一些理由来说明实证研究是重要的。首先,不同的理论之间往往是竞争性的，这时,“实践是检验真理的唯一标准”，实证研究就是帮助我们寻找有关实践的证据的。一个理论正确与否，得到这个理论的假定前提是不是成立，都需要借助于实证来了解。其次,经济学理论从本质上来说是要告诉我们一些变量之间的关系是怎么的,但是这些变量的关系是不是重要，如果不做实证研究我们根本无法知道。特别重要的是，在制定政策的时候，每一种影响因素的作用到底有多大是非常重要的信息，它可以告诉政府把钱花在什么地方是最有效率的。所以，计量经济学才特别强调估计要是“无偏”的.当然，如果实证研究得到了与理论模型不同的结论并不一定是理论就错了,可能变量之间的关系有多种方向相反的可能。你可能会说，既然如此，实证就不重要了嘛。不对，当实证的结果与理论不同时，至少它提醒我们可能有新的变量之间的关系还没有在理论上被发现，这是理论向前进步的通道。这就引出了实证研究的重要性的第三个方面，可能这个原因是最重要的，──它是推动理论发展的重要力量,而且我认为是必要的力量。做理论研究最容易犯的错误就是凭自己的理解去构造所谓“新的” 理论，认为自己的理论可以解释现象就可以了。我说这是一种错误是因为，我们往往忘记了问一句,我们为什么需要一种新的理论.我的看法是，只要当既有的理论无法解释既有的现实的时候才是理论需要向前发展的时候。其实，回想一下经济学理论的发展历史就知道，历史上的一些重大理论进展，比如说凯恩斯理论、货币主义、理性预期、信息经济学，等等，都是在既有的理论不能解释现实的背景下产生的.所以，当你听到一种新的解释性的理论时，建议你先不要管它是不是数学够复杂，是不是引了权威杂志上的文献，你不妨问一问，既有的理论是不是已经不足以解释现实了.而为了了解一种理论到底是不是能够解释现实，以前人们往往借助于简单的观察，而现在就需要求助于基于统计和计量经济学的实证研究了.现在国际上的经济学研究，特别是在应用经济学领域里越来越重视实证,原因无外乎以上三个方面。事实上，很多人都认为，经济学理论的发展在很多方面已经非常丰富,与理论研究相比，实证研究的成果并不丰富。说得更为刻薄一点,经济学家关于现实到底是怎么样的知道得并不比普通老百姓多多少。我自己前些年的工作也偏重理论,而且说实话，我最终仍然是对理论比较有兴趣，但是可能也正因此，我作为一个刚刚开始做实证的初学者来为实证研究的重要性说几句话也少些“王婆卖瓜”的嫌疑吧。让我们再来说说计量经济学的“陷阱”。是的,计量经济学充满着各式各样的陷阱，从一定意义上来说,你可以利用计量经济学的外衣得到任何你想得到的结果.对于既做理论又做计量的人来说,更是不愿意看到与自己的理论不同的结论。与理论研究相比，计量经济学论文几乎不可能让读者看到研究工作的全过程。读理论论文时，至少可以自己把数学推导一遍，然后就知道了理论的问题出在什么地方。但是从“理论”上来说，计量经济学论文从概念定义到指标设定，到方法的选取,再到数据的收集，最后到结果的报告，读者看到的被报告的结果只显示了整个研究的1％的过程，而且作为读者是很难重复其过程的，一个最简单的原因就是读者往往无法获得研究者掌握的数据，谁知道这些数据不是编造的？是的，这都是实证研究的可能存在的陷阱，但是，这些问题并不是经济学研究的问题，实际上所有的实验科学和运用实证研究方法的社会科学（比如社会学和政治学）都存在类似的问题，只不过社会科学的不可重复性更强而已。但是，这并不意味着计量经济学的“陷阱”是随意的和巨大的,当代社会科学研究体制已经在很大程度上减少了人为的陷阱。首先,在数据方面，很多数据库现在都是公开的（当然，在中国这一点还做得非常不够),这就大大增强了实证研究的可重复性.即使对于

计量经济学方法在金融研究中的应用研究

计量经济学方法在金融研究中的应用研究一、引言计量经济学是一种应用数学和统计学方法来解决经济学中的实证问题的学科，也是金融研究中广泛应用的一种方法。利用计量经济学方法，在金融领域可以实现对股票市场、货币政策等进行研究和分析。本文将介绍计量经济学方法在金融研究中的应用，并探讨其优缺点。二、计量经济学方法在金融研究中的应用 1.时间序列分析时间序列分析是计量经济学中最常用的方法之一，它应用广泛于金融研究中。时间序列分析的目的是找到由若干变量组成的序列的内在规律，预测未来变化趋势。一般来说，时间序列分析的步骤包括：确定时间序列的性质、拟定模型、选择估计方法、估计模型、检验模型、选择最优模型和预测未来值。时间序列分析在金融研究中的应用包括：股价预测、汇率变化预测、房地产市场分析等。 2.回归分析

回归分析是计量经济学中另一种常用的方法，它在金融研究中也有很多应用。回归分析是通过对多个相关变量的统计分析，建立一个预测模型，用于描述两个或多个变量之间的关系，进而预测未来趋势。回归分析的步骤包括：确定自变量和因变量、选择模型、估计系数、检验模型、选择最优模型和预测未来值。回归分析在金融研究中的应用包括：股息收益率和股市指数之间的关系、利率对股市和债券市场的影响、企业财务数据对股票价格的影响等。 3.面板数据分析面板数据分析是计量经济学中一种相对较新的方法，用于处理同一时间内跨越不同经济体的数据。面板数据分析将横向和纵向数据集合起来，可以更好地刻画变量之间的关系和区别不同国家和地区间的经济特征。面板数据分析在金融研究中的应用包括：贸易模型、货币政策研究、金融市场结构等。三、计量经济学方法在金融研究中的优缺点优点： 1.计量经济学方法具有较强的实证性。通过计量经济学方法可以获取有效、可重复、统计意义明确的数据。

实证经济学与计量经济学发展

实证经济学与计量经济学发展实证经济学与计量经济学是经济学领域中重要的研究方法和理论体系。实证经济学的核心思想是通过对实证数据的观察和分析来验证经济理论，以实现对经济现象的认识和解释。而计量经济学则是实证经济学的一个重要分支，通过运用数学和统计学的工具，对经济理论进行量化分析，以实现对经济现象的解释和预测。实证经济学的发展可追溯至20世纪初，当时经济学界开始认识到理论模型与现实经济现象之间存在着巨大的差距。经济学家们开始重视实证数据的收集和分析，以验证经济理论的有效性和适用性。实证经济学的兴起为经济学研究提供了更为科学的方法和理论基础。例如，以弗里德里希·哈耶克为代表的奥地利学派经济学家，通过实证数据的研究，揭示了市场机制对资源配置的影响，为经济自由主义理论提供了有力的支持。而计量经济学的发展可以追溯到20世纪30年代，在经济学和统计学领域取得了一系列重要的进展。计量经济学的研究对象主要是经济关系和经济变量之间的相关性和因果关系，通过运用数学和统计学的方法，对经济模型进行实证分析。计量经济学的发展使得经济学研究能够更加具有可信度和实用性，为政府决策和企业决策提供了重要的参考依据。在实证经济学和计量经济学的发展过程中，经济学家们提出了许多重要的理论和方法。例如，著名经济学家米尔顿·弗里德曼提出了货币量理论，并通过实证分析验证了货币供给对通货膨胀的影响。而詹姆斯·托宾则通过计量经济学的方法，提出了教育对经济增长的重要性，并通过实证分析提供了支持。此外，实证经济学和计量经济学的发展也推动了经济学与其他学科的交叉融合。例如，经济学与心理学的结合，形成了行为经济学，通过实验和实证数据的分析，揭示了个体决策行为背后的心理和行为机制。经济学与社会学的结合，则形成了经济社会学，通过对社会和经济现象之间关系的实证研究，揭示了经济发展与社会结构的相互作用。

经济学实证研究方法计量经济学导论

经济学实证研究方法计量经济学导论随着经济学研究的深入，实证研究方法在经济学中的应用越来越广泛。计量经济学作为一种重要的实证研究方法，通过运用数学和统计学工具，对经济现象进行量化和分析，以提供对经济问题的科学解释和预测。本文将介绍计量经济学的导论，包括其定义、应用领域、基本原理和方法以及未来发展趋势。一、计量经济学的定义和应用领域计量经济学是将数学和统计学方法应用于经济学研究的一门学科。它的主要任务是通过收集、整理和分析实证数据来解决经济学问题。计量经济学将理论和实证研究相结合，通过建立经济模型并进行检验，验证理论的正确性和适用性。计量经济学的应用领域非常广泛，涵盖了宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学等多个领域。例如，通过计量经济学方法，我们可以研究宏观经济变量如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等之间的关系，以及它们对经济增长的影响；可以分析劳动力市场的就业率、失业率等因素对经济发展的影响；还可以通过计量经济学方法研究金融市场的波动性、股价的变动等与经济周期相关的问题。二、计量经济学的基本原理和方法计量经济学的基本原理主要包括数理统计学原理、计量模型假设和样本选择方法等。数理统计学原理是计量经济学的基础，它们包括概

率论、数理统计学中的假设检验、回归分析等内容，为计量经济学提供了数学工具和理论基础。计量模型假设是计量经济学的核心，它们是建立计量经济模型的前提。常见的计量模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等，通过建立适当的模型，可以对经济现象进行分析和预测。样本选择方法是计量经济学的重要环节，合理的样本选择可以提高研究的准确性和可靠性。在进行计量经济学研究时，需要考虑抽样方法、样本的大小和有效性等问题，以确保研究结果的可信度。三、计量经济学的未来发展趋势随着大数据和计算能力的不断提升，计量经济学在未来的发展中将面临新的机遇和挑战。首先，计量经济学将更加关注非线性关系和非参数方法的应用，以应对经济现象复杂性的增加。其次，计量经济学将更加注重因果推断和设定实验的方法。传统的计量经济学研究主要采用观察数据，存在内生性问题，因此未来将倾向于使用实验设计和自然实验方法，以更好地进行因果推断。此外，计量经济学也将更加关注计量模型的鲁棒性和稳健性。在现实经济中，数据可能存在噪声和异常观测值等问题，因此未来的计量经济学研究将更多地考虑如何应对这些问题，提高计量模型的鲁棒性。最后，计量经济学将积极运用机器学习和人工智能等新技术，以更好地处理和分析大规模数据，挖掘出经济现象中的深层次规律和关联。

计量经济学模型的功能与局限

计量经济学模型的功能与局限作者：陈鑫来源：《中国经贸》2014年第12期【摘要】目前国内经济学界在计量经济理论的研究与理解中存在不少认识误区与错误观念，加强对计量经济模型的功能及局限问题的研究，对我国计量经济科学的推广及应用，具有十分重要的意义和作用，发展和应用前景十分广阔。本文深入阐述了计量经济科学的主要功能，研究分析了计量经济科学存在的局限性。【关键词】计量经济学；模型；功能计量经济学指的是将经济的理论与统计的资料作为研究基础，采取统计学、数学的方法及信息技术手段，来建立相关计量经济模型，用定量分析的方法进行有着随机性特点的相关经济变量的关系进行研究。其主要的内容有理论计量的经济学与应用经济的计量学等。目前计量经济模型已经为经济学科的理论研究与实体经济的分析工作所广泛地应用，并成为进行经济实证研究的一种具有主流地位的方法。从国内的具体情况看，计量经济科学成为当代中国经济学科与管理学科专项教育不可缺少的一个重要组成部分，与微观经济科学及宏观经济科学共同构成我国高等院校经济管理专业必修的核心基础理论教程，且受到国内经济学界日益的重视与关注。计量经济模型虽然有着极其强大的基础功能，却同时存在着一定的局限。由于在我国的计量经济理论研究与发展要远比微观经济与宏观经济两个学科要落后，导致国内经济学界在计量经济理论的研究与理解中存在不少认识误区与错误观念。例如有的人觉得计量经济科学只是进行经济实证性研究时进行技术分析的工具，而未意识到其在经济理论研究的方法论方面的重要功能与作用；有的没有很好地把握计量经济和数理经济、经济统计及数理统计等学科间的不同，把计量经济科学当作应用数学及应用统计科学来看待，认为计量经济科学只是经济的数学模型加上随机的搅动项；还有的在实证分析研究当中不注意把握计量经济方法及工具需要满足的范围及前提性条件，最终致使得到错误结论。因此加强对计量经济模型的功能及局限问题的研究，对我国计量经济科学的发展、推广及应用，具有十分重要的意义和作用。本文深入阐述了计量经济科学的主要功能，研究分析了计量经济科学存在的局限性。一、计量经济学模型的主要功能 1.计量经济模型的结构分析功能经济结构的分析就是对于经济活动变量间关系进行研究。而计量经济模型的结构式能够揭示变量间直接性因果的关系，由模型来进一步对相对变化的变量间关系进行揭示，也十分便捷。所以结构分析是计量经济模型在实际应用过程中的一个主要的功能，也是计量经济模型所具有的其它类功能的存在基础。 2.计量经济模型的经济预测功能

计量经济学模型使用中的常见问题剖析-计量经济学论文-经济学论文

计量经济学模型使用中的常见问题剖析-计量经济学论文-经济学论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：建立计量经济建模的目的就是用来模拟现实，以达到经济分析。政策测定。预测与决策。理论的实证与检验等多角度的使用需求。然而在现实的应用中却存在着许多的不恰当使用问题，主要表现为模型不检验。甚至未通过检验就使用的问题。这些不恰当的使用主要是对模型及建模工具的理解偏差等原因造成的。如果不加以重视，不但达不到经济分析的目的，甚至会误导后续的研究，以及错误的决策，还会造成重大的经济损失。关键词：计量经济模型；模型检验；模型应用；协整检验。计量经济模型是对复杂的现实进行抽象和简化的有效工具。其将社会经济活动的主要关系以方程式的形式表达，让使用者一目了然。同时，这些主要关系往往都是经济社会问题的主要矛盾的反映。所以一个好的模型就应该反映出这些问题产生的因果关系，根据这些因果

关系就可以有依据的制定政策和计划方案，提高我们的管理效率。然而在现实的模型使用中，却存在着很多的问题，本文将就模型使用中常见的问题剖析如下：一、对模型的理解及其使用偏差。在学生的论文答辩或中期的检查中，经常会遇到为什么不在文章的某处建个模型？或者是我想在某处建个模型该怎么做？甚至某些高校的论文规范中要求论文中都要包含模型才能及格等等问题。产生这类问题的原因，就是对模型一词的理解偏差，即认为模型就是一个方程式，所以在文章的某处加入表明某种关系的方程式就算是建模了。这种错误可能产生的后果就是局部的关系与全局系统是否恰当问题。即局部的关系在全局中是否真的起作用并没有得到实证，甚至是局部关系与全局的关系相矛盾。如果在论文写作的制度规范中要求有模型，则这种制度规范必然会引起学生们对模型理解上的偏差。这种偏差不但会迅速扩大，还会很容易导致大量的形而上学式的分析结果。

经济学的实证研究方法与计量经济学

经济学的实证研究方法与计量经济学经济学作为一门社会科学，通过实证研究方法来分析和解决经济问题。在过去几十年里，计量经济学在经济学实证研究中扮演了重要角色。本文将介绍经济学的实证研究方法以及计量经济学的基本原理和应用。一、经济学的实证研究方法 1. 问卷调查：问卷调查是经济学实证研究的一种常用方法。研究者通过设计问卷并对受访者进行调查，收集他们的意见、态度和行为等信息。这种方法可以用于分析消费者行为、企业经营决策、宏观经济政策等方面的问题。 2. 实地观察：实地观察是经济学实证研究的另一种重要方法。通过直接观察经济现象，研究者可以获得真实的数据和信息，并从中发现规律和变化趋势。例如，经济发展水平可以通过调查城市的建设和人口流动情况等来了解。 3. 记录资料：记录资料是经济学实证研究中常用的一种方法。研究者可以通过查阅历史文献、归档数据和统计资料等来获取详细和准确的信息。这些记录资料可以帮助研究者更好地理解经济现象，并揭示经济规律。二、计量经济学的基本原理和应用 1. 基本原理：计量经济学是一种基于数理统计学和经济理论的经济学分支。它通过运用数学模型和统计方法来量化经济现象和分析经济

关系。计量经济学的基本原理包括建立经济模型、估计并验证经济模型的参数和假设、进行经济政策评估等。 2. 应用领域：计量经济学的应用非常广泛。它可以用于评估政府宏观经济政策的效果，比如货币政策和财政政策。此外，计量经济学还可以用于研究生产成本、价格变动、市场竞争等微观经济问题。近年来，计量经济学在金融领域的应用也越来越受到重视，例如分析股票市场波动、预测利率变动等。三、计量经济学的方法和工具 1. 横截面数据分析：横截面数据分析是计量经济学中常用的一种方法。它通过对同一时间点上收集的数据进行分析，以研究变量之间的关系。例如，通过分析不同地区的经济增长率和人均收入之间的关系来研究经济发展问题。 2. 时间序列数据分析：时间序列数据分析是计量经济学的另一种常见方法。它通过对一段时间内同一对象或地区的数据进行分析，以研究变量随时间的变化趋势和相关关系。例如，通过分析某国家的GDP 增长率和失业率随时间的变化来研究经济波动问题。 3. 面板数据分析：面板数据分析是计量经济学中较为复杂的一种方法。它同时考虑了横截面和时间序列的特点，通过对多个个体在一段时间内的数据进行分析来研究经济变量之间的关系。例如，通过分析不同企业生产效率和企业规模之间的关系来研究产业集中度问题。