大學生計量經(jīng)濟學心得體會

1、大學生計量經(jīng)濟學心得體會計量經(jīng)濟學表示經(jīng)濟學和數(shù)學以及統(tǒng)計學的有機統(tǒng)一，計量經(jīng)濟學心得體會有哪些呢?下面是的計量經(jīng)濟學心得體會資料，歡迎閱讀。計量經(jīng)濟學心得體會篇1經(jīng)過一個學期對計量經(jīng)濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經(jīng)濟學為核心，以統(tǒng)計學，數(shù)學，經(jīng)濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。通過學習計量經(jīng)濟學，我發(fā)現(xiàn)：計量經(jīng)濟學便是用精簡的文字概括內(nèi)容要點，用樸實的語言聯(lián)系現(xiàn)實生活，讓我們體會到計量經(jīng)濟學就在我們的身邊。參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經(jīng)濟學也是如此。學習計量

2、經(jīng)濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點：一：對EVIES軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候，我學會了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二：對于計量經(jīng)濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協(xié)作的力量。以下我將著重從六個方面闡述我對計量經(jīng)濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經(jīng)驗與心得。一：計量經(jīng)濟學教我了我很多。在學習計量經(jīng)濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有

3、意思的啟發(fā)，因為即將面臨考研的抉擇，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矗在認識計量經(jīng)濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，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，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協(xié)作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。在整個辯論賽的工程中，我主要負責推陳出新這一板塊的設計，開始的時候我覺得自己的任務很重，肩上的擔子也很重，為此我們一個大組中的一個小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大

4、家的眼球從而更進一步的讓大家了解我們的團隊，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個人都有表現(xiàn)的機會，這一點是很不錯的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時候來一首詩朗誦，當然了，一開始的時候我是不同意的，因為我個人覺得辯論就應該更加的學術嚴謹，嚴密科學，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。綜合來看我們的小組辯論，我個人覺得是很成功的，因為這畢竟體現(xiàn)出了一個團隊的風貌，尤其是在現(xiàn)在這個社會中，團隊的協(xié)作尤為重要，就如同在一個足球團隊中，只有一個英雄是不可以的，只有當大家有足夠的團隊意識時，方能夠在比賽中取得勝利，

5、而不可以程一時之勇而輸?shù)粽麄€比賽。二：計量經(jīng)濟學的系統(tǒng)知識計量經(jīng)濟學的定義為：用數(shù)學方法探討經(jīng)濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經(jīng)濟學混為一談。計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟統(tǒng)計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟理論，盡管經(jīng)濟理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計量經(jīng)濟學也不應視為數(shù)學應用于經(jīng)濟學的同義語。經(jīng)驗表明，統(tǒng)計學、經(jīng)濟理論和數(shù)學這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟生活的數(shù)量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經(jīng)濟學。克萊因(R.Klein)：“計量經(jīng)濟學已經(jīng)在經(jīng)濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學和學院中，計量經(jīng)濟學的講授已經(jīng)成為

6、經(jīng)濟學課程表中最有權威的一部分”計量經(jīng)濟學關心統(tǒng)計工具在經(jīng)濟問題與實證資料分析上的發(fā)展和應用，經(jīng)濟學理論提供對于經(jīng)濟現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經(jīng)濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經(jīng)濟學即為檢驗不同的理論和經(jīng)濟模型的估計提供統(tǒng)計工具。在計量經(jīng)濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的關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)估計及其統(tǒng)計檢驗與應用，包括：這個公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機形式 。總的說來，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，

7、估計總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數(shù)的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應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法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應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)估計方法。即：1.一元回歸模型：關于擬合優(yōu)度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。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部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的

8、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。這個比例，我們也較它可決系數(shù)，它的取值范圍是0=R2=1。關于變量的顯著性檢驗，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。所應用的方法是數(shù)理統(tǒng)計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關于置信區(qū)間估計。當我們要判斷樣本參數(shù)的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數(shù)的估計值為中心的“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)檢驗的置信區(qū)間估

9、計。當我們希望縮小置信區(qū)間時，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不同：關于修正的可絕系數(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)。關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯(lián)合性F檢驗。F檢驗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系是否顯著成立。3. 放寬基本假定模型異方差性，即相對

10、于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經(jīng)驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續(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性。多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計量經(jīng)濟學模型一旦出現(xiàn)多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列的不良

11、后果：1.完全共線性下參數(shù)估計量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計量的方差變大;3.參數(shù)估計量經(jīng)濟含義不合理;4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義。計量經(jīng)濟學心得體會篇2首先聲明我的觀點，計量是工具也是理論，它不是普通計算機軟件，不懂背后的道理也可以用，我個人強烈反對不掌握扎實的理論就去“應用”計量經(jīng)濟學，那絕對是強奸數(shù)據(jù)。本人學習經(jīng)歷:讀過大多數(shù)國際流行的各種“級別”的計量教科書(除了HAYASHI那本，沒借到)，熟悉SAS，做過大量計算機練習，“蹂躪”過不少中國的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在讀paper，參考手冊。開始篇(不是入門，那是很往后的事情了)個人認為只有wooldridge那本

12、書是值得反復讀的(是那個初級本，國內(nèi)譯本也很好)，古扎拉弟就算了，很多理論上的原因大家學到后來就明白了。古的書我讀了兩遍，現(xiàn)在早就扔了。但現(xiàn)在依然常常翻閱WOO.對于開始的人，woo書上的海量例子太寶貴了，而且絕大多數(shù)取材于著名論文，值得仔細品味。學習方法:用隨便那個軟件(我用SAS)把書中的例子幾乎全部做一遍，知道你用的軟件所報告的結果中那些重要的東西是怎么來的(不用知道的太精確)，該怎么解釋。DDD書上后來那幾章不懂也沒關系。數(shù)學要求:基礎數(shù)理統(tǒng)計學(就是一般初級書上附錄那些內(nèi)容)，不用懂大樣本理論，知道有一致性這個概念就行了，并且記住它是計量經(jīng)濟學中幾乎唯一重要的評價統(tǒng)計量的標準。什么無

13、偏啊有效啊都幾乎是空中樓閣，達不到的標準。忠告:1、別管 R square，幾乎不用管多重共線性，知道異方差和自相關的概念就行了，知道大概怎么診斷，至于糾正嘛，不用太在意。不過對于GLS還是要有個認識。2、對于簡單二元模型中OLS相關的重要推導全部背下來，不多，但很重要。3、這個階段不要陷入公式推導。4、如果你是初學者，不要指望把woo的書處處看懂，差不多就行了。 &5、可以拿中國的數(shù)據(jù)“蹂躪”一下。入門篇 xbY4:數(shù)學要求:矩陣，大樣本理論，稍微再難一點的統(tǒng)計學ig4H0B矩陣書很多，GREEN附錄也可以(推薦Dhrymes -mathematics for econometrics,這本

14、書對大多數(shù)人來說需要看的也就大概三四十頁吧)。大樣本理論有難度，需要做比較嚴肅的準備，有比較好的概率背景的同學大概也需要時間來適應其中繁瑣的推導，white-asympotic theory for econometricians前三四章是值得花時間的。數(shù)理統(tǒng)計學教材多如牛毛，不說了，大致GREEN附錄的那些內(nèi)容是要了解的(尤其MLE)。 o基本讀完這本書之后，對計量差不多就有個認識了，可以真正開始深入學習了，wooldridge(2001)和Hamilton的很多章節(jié)是必讀的。學到這個階段的朋友就不需要我多羅嗦了。估計手冊和必讀的精彩論文都已經(jīng)有所認識了。忠告:1、要時不時的作個圖看看，不看

15、圖(尤其是時間序列)是瘋子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然總有一天你得回來重新再學，嘿嘿。 2、學好OLS的相關內(nèi)容實在是太重要了，不要見了更高深的方法就以為OLS沒用了，多學幾遍OLS吧?；镜木仃囃茖б獱€熟爛熟爛熟!大樣本的結論堅持都推一遍。3、可以嘗試著用計量了，記住如果你只有二三十個樣本點，最好不要計量。如果你有50個左右，解釋變量別超過三個。學得挺悶吧，JEP 2001 FALL整整一本講計量應用的，全是頂尖大牛，每人講一個方法，要求文章中公式不超過三個，巨精彩。什么非參半?yún)?，GMM(Wooldridge)，IV(angristkruger), VAR, GARCH(granger

16、),等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。計量經(jīng)濟學心得體會篇3經(jīng)過一個學期對計量經(jīng)濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經(jīng)濟學為核心，以統(tǒng)計學，數(shù)學，經(jīng)濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。通過學習計量經(jīng)濟學，我發(fā)現(xiàn):計量經(jīng)濟學便是用精簡的文字概括內(nèi)容要點，用樸實的語言聯(lián)系現(xiàn)實生活，讓我們體會到計量經(jīng)濟學就在我們的身邊。參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經(jīng)濟學也是如此。學習計量經(jīng)濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點:一:對EVIES軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候

17、，我學會了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二:對于計量經(jīng)濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協(xié)作的力量。以下我將著重從六個方面闡述我對計量經(jīng)濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經(jīng)驗與心得。一:計量經(jīng)濟學教我了我很多。在學習計量經(jīng)濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發(fā)，因為即將面臨考研的抉擇，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，

18、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。在認識計量經(jīng)濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，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，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協(xié)作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。在整個辯論賽的工程中，我主要負責推陳出新這一板塊的設計，開始的時候我覺得自己的任務很重，肩上的擔子也很重，為此我們一個大組中的一個小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大家的眼球從而更進一步的讓大家了解我們的團隊，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個

19、人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個人都有表現(xiàn)的機會，這一點是很不錯的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時候來一首詩朗誦，當然了，一開始的時候我是不同意的，因為我個人覺得辯論就應該更加的學術嚴謹，嚴密科學，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。綜合來看我們的小組辯論，我個人覺得是很成功的，因為這畢竟體現(xiàn)出了一個團隊的風貌，尤其是在現(xiàn)在這個社會中，團隊的協(xié)作尤為重要，就如同在一個足球團隊中，只有一個英雄是不可以的，只有當大家有足夠的團隊意識時，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時之勇而輸?shù)粽麄€比賽。二:計量經(jīng)濟學的系統(tǒng)知識計量經(jīng)濟學的定義為:用數(shù)學方法探討經(jīng)濟

20、學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經(jīng)濟學混為一談。計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟統(tǒng)計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經(jīng)濟理論，盡管經(jīng)濟理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計量經(jīng)濟學也不應視為數(shù)學應用于經(jīng)濟學的同義語。經(jīng)驗表明，統(tǒng)計學、經(jīng)濟理論和數(shù)學這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟生活的數(shù)量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經(jīng)濟學?？巳R因(R.Klein):“計量經(jīng)濟學已經(jīng)在經(jīng)濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學和學院中，計量經(jīng)濟學的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟學課程表中最有權威的一部分”計量經(jīng)濟學關心統(tǒng)計工具在經(jīng)濟問題與實證資料分析上的發(fā)展和應用，經(jīng)

21、濟學理論提供對于經(jīng)濟現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經(jīng)濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經(jīng)濟學即為檢驗不同的理論和經(jīng)濟模型的估計提供統(tǒng)計工具。在計量經(jīng)濟學一元線性回歸模型，我認識到:變量間的關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)估計及其統(tǒng)計檢驗與應用，包括:這個公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機形式 ?？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，估計總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數(shù)的最大似然估

22、計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應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法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應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)估計方法。即:1.一元回歸模型:關于擬合優(yōu)度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。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部分:一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。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。這個比例，我們也較

23、它可決系數(shù)，它的取值范圍是0=R2=1。關于變量的顯著性檢驗，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。所應用的方法是數(shù)理統(tǒng)計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。關于置信區(qū)間估計。當我們要判斷樣本參數(shù)的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數(shù)的估計值為中心的“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)檢驗的置信區(qū)間估計。當我們希望縮小置信區(qū)間時，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

24、型多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同:關于修正的可絕系數(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)。關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯(lián)合性F檢驗。F檢驗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，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也

25、就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經(jīng)驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續(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性。多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計量經(jīng)濟學模型一旦出現(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)估計量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計量的方差變大;3

26、.參數(shù)估計量經(jīng)濟含義不合理;4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義三:計量經(jīng)濟學的未來發(fā)展1.現(xiàn)代統(tǒng)計和數(shù)學方法的廣泛應用可以這么說，現(xiàn)代統(tǒng)計和數(shù)學一旦有新的理論和方法，就會被計量經(jīng)濟理論所引用和被計量經(jīng)濟實證所應用，我們已經(jīng)知道，最優(yōu)化理論、控制理論不僅在計量經(jīng)濟理論研究中得到引用，而且在政策評價的計量經(jīng)濟模型中得到了有效的應用。一般均衡理論、非線性理論、貝葉斯方法等內(nèi)容多年來一直是計量經(jīng)濟理論和應用研究中比較活躍的課題。最近幾年，基于80年代后期發(fā)展起來的非穩(wěn)定單位根過程、協(xié)整過程和協(xié)整系統(tǒng)、面板數(shù)據(jù)分析和廣義矩方法等重要理論與現(xiàn)代方法，很大程度上改變了傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學的理論和方法。

27、還有，對策論、分形理論、混沌理論、離散隨機過程等內(nèi)容與計量經(jīng)濟理論與方法的結合也成為一個熱門的研究方向。2.應用重點已經(jīng)轉向，預測功能有所拓寬計量經(jīng)濟模型應用的重點從80年代起就逐步轉向了檢驗經(jīng)濟理論和宏觀經(jīng)濟政策假設，轉向了結構分析、政策模擬和政策評價，并由此成為計量經(jīng)濟模型應用的主流方向之一，因為無論是經(jīng)濟理論還是政策假設，只有它成功地解釋了過去，特別是歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)之后，才能為人民所普遍接受，而這正是計量經(jīng)濟模型的優(yōu)勢。另外一方面，對企業(yè)與個人的各種行為的微觀計量經(jīng)濟分析從80年代末起開始活躍起來，并成為現(xiàn)代計量經(jīng)濟學最具活力與生命力的一個方向。3.應用方向正在轉向新的領域80年代以前，計

28、量經(jīng)濟模型的應用主要集中在生產(chǎn)、需求、消費和投資等宏觀經(jīng)濟分析問題上。進入到80年代，計量經(jīng)濟模型的應用更多地集中在貨幣、工資、就業(yè)、福利和國際貿(mào)易等問題。到了90年代以后，由于金融對各國經(jīng)濟作用的加強，計量經(jīng)濟模型的應用又側重于金融風險與控制、投資風險與控制和信用風險與控制以及國際收支等現(xiàn)實問題的研究，大量的此類論文出現(xiàn)在國際著名學術刊物上。同時，非線性計量經(jīng)濟模型、非參數(shù)計量經(jīng)濟模型、小波理論應用與經(jīng)濟轉折點的分析與應用以及微觀層次的離散選擇模型、受限應變量模型的應用也越來越普遍，成為計量經(jīng)濟學研究前沿的一個新亮點。通過計量模型得到參數(shù)(邊際系數(shù)，彈性系數(shù)，技術系數(shù)，比率，速率等)的可靠估

29、計值，從而為制定政策，實施宏觀調(diào)控提供依據(jù)。研究改革開放前后，現(xiàn)金需求與經(jīng)濟發(fā)展之間關系的變化。定性研究可能可以得到改革開放后，現(xiàn)金的需求量會大于改革開放前的需求量。 其中:M0表示現(xiàn)金需求量，GDP 為國內(nèi)生產(chǎn)總值0 = 0.062 + 0.0781 (1952-1998) (1.3)(2.4) (3.0)2 = 0.99, = 0.670 = 0.062 (1952-1978, 1 = 0) (1.4)0 = 0.140 (1979-1998, 1 = 1) (1.5)通過圖1.3和模型(1.3)-(1.5)可知 :(1)市場經(jīng)濟與計劃經(jīng)濟有明顯不同。改革開放后，許多支出進入商品領域(如住

30、房，醫(yī)療費等)。(2)改革開放后，對現(xiàn)金的邊際需求比改革開放前增加了1.26倍。(3)根據(jù)規(guī)模，為確定年度的現(xiàn)金投放量提供科學依據(jù)。五:模型示范:山東消費品零售總額(2007年01月)單位:億元1月比上年同月增長%社會消費品零售總額7488.3 12.7(一)按地區(qū)分市5037.3 13.0縣842.5 13.6縣 以 下1608.5 11.6(二)按行業(yè)分批發(fā)和零售業(yè)6284.4 12.4住宿和餐飲業(yè)1083.9 16.0其 他120.0 3山東消費品零售總額(2007年06月)單位:億元6月比上年同月增長%1-6月累計比上年同期增長%社會消費品零售總額7026.016.042043.815

31、.4(一)按地區(qū)分市4808.016.428524.715.9縣758.716.84621.215.6縣 以 下1459.314.28897.913.6(二)按行業(yè)分批發(fā)和零售業(yè)5940.815.935494.515.2住宿和餐飲業(yè)950.018.55813.718.0其 他135.24.4735.65.3社會消費品零售總額(2007年10月)10月比上年同月增長%1-10月累計比上年同期增長%社會消費品零售總額8263.018.172090.016.1(一)按地區(qū)分市5598.318.648928.916.6縣934.418.87958.216.5縣 以 下1730.316.115202.914.