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计量经济学心得通过一个学期对计量经济学的学习，我学到了很多的知识。计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。计量经济学与理论经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。计量经济学是现代经济学的重要分支。计量经济学不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。运用计量经济学研究经济问题，一般可以分为四个步骤：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；做经济分析和经济预测——模型应用。在计量经济研究中，模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，再完美的模型也不可能将所有的因素都纳入其中，模型只不过是对可计量的复杂经济现象的一种简化与抽象。因此模型只能在一定的假设前提下，忽略众多次要因素，而突出若干所关注的主要经济变量，把有关经济变量的相互依存关系表现为方程式。模型的建立主要靠对现实经济问题的深入研究，要遵循科学的理论原则，也要运用适当的方法。1、一元回归模型：许多社会与经济现象，除了自身的变动之外，它们相互之间很可能有一定的依存关系。各种经济变量相互之间的依存关系有两种不同的类型：一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也称为相关关系。关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解为两个部分：一部分来自于回归线，另一部分来自于随机势力。所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度。这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围是0=R2=1。关于变量的显著性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显著的线性影响。所应用的方法是数理统计学中的假设检验。我们在进行变量显著性检验时所应用的方法主要是t检验。这在之前我们的概率论与统计学的课程中都有所涉及，不算是新的知识。关于置信区间估计。当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这真是的参数值。这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。当我们希望缩小置信区间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优度。2、多元回归模型社会经济现象是复杂的，通常一种社会经济现象总是和多种经济现象相联系。在计量经济学中，如果总体回归函数描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此而设定的总体回归函数就是多元线性回归模型。关于修正的可绝系数。我们可于发现，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。这样就引出了我们这里说的调整的可绝系数。关于对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验。F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通过比较F值与临界值的大小来判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。例题分析：改革开放以来随着中国经济的快速发展，居民的消费水平也不断增长。但全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。（研究范围：全国各省市2002年城市居民家庭平均每人每年消费截面数据模型。）理论分析：影响各地区城市居民人均消费支出的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入。从理论上说可支配收入越高，居民消费越多，但边际消费倾向大于0，小于1。建立模型：其中：Y—城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)X—城市居民人均年可支配收入(元)i12iY=β+βX+u表示为：模型检验：1、可决系数：r^2=0.93568整体模型上拟合好。2、系数显著性检验：给定给定a=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=29时临界值为因为t=20.44023说明“城镇人均可支配收入”对“城镇人均消费支出”有显著差异。经济意义检验：估计的解释变量的系数为0·758511，说明城镇居民人均可支配收入每增加1元，人均年消费支出平均将增加0·758511元。这符合经济理论对边际消费倾向的界定。