什麼是計量經濟學(econometrics)？

計量經濟學是統計和數學模型的定量應用，利用資料發展理論或檢驗經濟學中現有的假設，並根據歷史資料預測未來的趨勢。它將真實世界的資料進行統計試驗，然後將結果與被測試的一個或多個理論進行比較和對比。

根據你是否有興趣檢驗現有的理論或利用現有的資料來發展一個基於這些觀察的新假設，計量經濟學可以分為兩大類：理論和應用。那些經常從事這項工作的人通常被稱為計量經濟學者。

關鍵要點

• 計量經濟學是利用統計方法，利用定量資料來發展理論或檢驗經濟學或金融學中現有的假設。
• 計量經濟學依賴於回歸模型和零假設檢驗等技術。
• 計量經濟學也可以用來預測未來的經濟或金融趨勢。

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理解計量經濟學

計量經濟學用統計方法分析資料，以檢驗或發展經濟理論。這些方法依賴於統計推斷，透過利用諸如頻率分佈、概率和概率分佈、統計推斷、相關分析、簡單和多元回歸分析、聯立方程模型和時間序列方法等工具來量化和分析經濟理論。

計量經濟學是由勞倫斯·克萊因、拉格納·弗裡希和西蒙·庫茲涅茨開創的。這三人的貢獻都獲得了1971年的諾貝爾經濟學獎。如今，學術界以及華爾街交易員和分析師等從業者都經常使用這種方法。

計量經濟學應用的一個例子是利用可觀測資料研究收入效應。經濟學家可能會假設，隨著一個人收入的增加，他的支出也會增加。如果資料表明存在這種關聯，則可以進行回歸分析，以瞭解收入和消費之間關係的強度，以及這種關係是否具有統計意義——也就是說，似乎不太可能僅僅是由於偶然性。

計量經濟學方**

計量經濟學方法學的第一步是獲取和分析一組資料，並定義一個特定的假設來解釋資料集的性質和形狀。例如，這些資料可能是股票指數的歷史價格、從消費者金融調查中收集的觀察資料，或者不同國家的失業率和通貨膨脹率。

如果您感興趣的關係，每年的價格變化的S&amp；p500和失業率，你要收集這兩組資料。在這裡，你想測試失業率上升導致股市價格下跌的觀點。因此，股票市場價格是因變數，失業率是自變數或解釋變數。

最常見的關係是線性的，這意味著解釋變數的任何變化都將與因變數呈正相關，在這種情況下，通常使用簡單的回歸模型來探索這種關係，這相當於在兩組資料之間生成一條最佳擬合線，然後測試每個資料點與該線的平均距離。

請註意，在您的分析中可以有幾個解釋變數，例如，在解釋股市價格時，除了失業率外，還可以解釋GDP和通貨膨脹的變化。當使用多個解釋變數時，稱為多元線性回歸，這是計量經濟學中最常用的工具。

不同的回歸模型

存在幾種不同的回歸模型，根據分析資料的性質和問題的型別進行最佳化。最常見的例子是普通最小二乘法（OLS）回歸，它可以在幾種型別的橫截面或時間序列資料上進行。如果你對一個二元結果感興趣，比如說，根據你的工作效率，你被解僱的可能性有多大，你可以使用邏輯回歸或probit模型。今天，有數百個模型，一個計量經濟學有他的處置。

計量經濟學現在是使用統計分析軟體包來進行的，這些軟體包是為這些目的而設計的，如STATA、SPSS或R。這些軟體包還可以很容易地測試統計顯著性，以支援這些模型產生的實證結果不僅僅是偶然的結果。R平方檢驗、t檢驗、p值檢驗和零假設檢驗都是計量經濟學用來評估模型結果有效性的方法。

計量經濟學的侷限性

計量經濟學有時被批評過於依賴原始資料的解釋，而沒有將其與既定的經濟理論聯絡起來或尋找因果機制。重要的是，資料中揭示的結果能夠用一種理論來充分解釋，即使這意味著你要發展自己的基本過程理論。

回歸分析也不能證明因果關係，僅僅因為兩個資料集顯示了關聯，就可能是虛假的。例如，游泳池溺水死亡人數隨著GDP的增加而增加。經濟增長會導致人們溺水嗎？當然不是，但在經濟繁榮的時候，也許會有更多的人購買游泳池。計量經濟學主要關註相關性分析，記住，相關性並不等於因果關係。