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找个教材中的经济学例子，用统计学软件处理一下不就可以了
计量经济学它研究的主要内容其实是集中在前面两个字计量，也就是在经济学中，主要是运用各种方法进行数字统计来进行验证的一个方法。
经济学研究要查一下经济学研究的范围里面这个方面是研究相关内容。
“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学从诞生之日起，就显示了极强的生命力，经过20世纪40、50年代的大发展和60年代的大扩张，以及70年代以来现代计量经济学理论方法的研究与应用，它已经在经济学科中占据极重要的地位。正如著名计量经济学家、诺贝尔经济学奖获得者克莱因所评价的，“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”。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨谬尔森甚至说，“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。 计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。第一届诺贝尔经济学奖获得者、计量经济学的创始人、挪威经济学家弗里希将它定义为经济理论、经济统计学和数学三者的结合。……总体来说，计量经济学还是比较难的，其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力。但是，另外一个最大的体会，是计量经济学的重要性。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找到其中的脉络，进而分析得更加清晰。供参考。
计量经济学中，R^2是决定系数，表示Y的变动中可以由X的变动来解释的比例，它是回归线对各观测点拟合紧密程度的测度。R^2=1时，表示完全拟合；R^2=0时，表示X与Y不存在线性关系。 R^2的值越高，拟合得越好，但是也要根据具体问题而定。比如，对时间序列数据来说，R^2的值在8、9以上是很常见的，而在横截面数据的情况下，R^2值为4、5也不能算低。
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的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。书名计量经济学又名Econometrics隶属经济学学科研究方向具有随机性特性的经济变量关系方法数理经济学和数理统计学快速导航特点 发展 研究对象 学习方法 理论计量经济学和应用计量经济学 趋势简介计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。计量经济学基础“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学
所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系
最好有以下几块东西 1、选定研究对象 （确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。） 2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。 （作出相应的说明） 3、确定理论模型或函数式 （根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。） （二）数据的收集和整理 （三）数据处理和回归分析 （先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。） （四）回归结果分析和检验 （写出模型估计的结果） 1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？ 2、统计检验，t检验F检验R2—拟合优度检验 3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。 4、模型的稳定性检验。 （五）模型的修正 （对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。） （六）确定模型 （七）预测 实验三多元回归模型 【实验目的】 掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。 【实验内容】 建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。 表3-1我国国有独立核算工业企业统计资料 年份时间 工业总产值 Y（亿元）职工人数 L（万人）固定资产 K（亿元） 70 34 81 90 19 76 95 79 25 05 90 71 79 35 25 77 34 资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理 【实验步骤】 一、建立多元线性回归模型 一建立包括时间变量的三元线性回归模型； 在命令窗口依次键入以下命令即可： ⒈建立工作文件：CREATEA7894 ⒉输入统计资料：DATAYLK ⒊生成时间变量：GENRT=@TREND(77) ⒋建立回归模型：LSYCTLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-252)(672)(781)(433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为6667，资金的边际产出为7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的统计量值为433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。 二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LSYCLK 则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2剔除时间变量后的估计结果 因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-922)(427)(533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为2085，资金的边际产出为8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的检验值都比较大，显著性概率都小于05，因此模型2较模型1更为合理。 三建立非线性回归模型——C-D生产函数。 C-D生产函数为：，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。 方式1：转化成线性模型进行估计； 在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令： GENRLNY=log（Y） GENRLNL=log（L） GENRLNK=log（K） LSLNYCLNLLNK 则估计结果如图3-3所示。 图3-3线性变换后的C-D生产函数估计结果 即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝(-172)(217)(310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。 方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程： ①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4生产函数估计结果 此时，函数表达式为： （模型4） ＝(313)(－023)(647) 可以看出，模型4中劳动力弹性＝-01161，资金的产出弹性＝0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。 ②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5生产函数估计结果 从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。 ③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6生产函数估计结果 此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(581)(267)(486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。 ④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7生产函数估计结果 此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。 比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。 二、比较、选择最佳模型 估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型： 一回归系数的符号及数值是否合理； 二模型的更改是否提高了拟合优度； 三模型中各个解释变量是否显著； 四残差分布情况 以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。 分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted,ResidualTable（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。 可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。 模型1的各期残差中大多数都落在的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。 模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。 最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。
什么呀？
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北京农业职业学院学报主办单位：北京农业职业学院出版周期：双月这种地方性的小专科学校学报，什么核心期刊也不是的，就是最低档最普通的省级期刊。
中国人民大学占地面积为696462平方米，校舍建筑总面积510459平方米。
国际 journal of econometrics; journal of applied econometrics国内好像没有
出发点错误。经济计量方法应该是为了一个经济理论收集相关数据验证它，不能是找到某个数据而去寻找合适的理论，这犯了“数据挖掘”错误，很危险，不可用。建议你选定某个理论，然后找数据验证它。
1：《美国经济评论》（AER）2：《计量经济学杂志》（ECA）3：《政治经济学杂志》（JPE）4：《经济学季刊》（QJE）5：《经济研究评论》（RES）6:《国富论》7:《经济学原理》