计量经济学
##什么是计量经济学？
计量经济学是使用统计和数学模型来发展理论或检验经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它将真实世界的数据进行统计试验，然后将结果与正在测试的理论进行比较。
根据您是否有兴趣测试现有理论或使用现有数据来开发新假设，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。经常从事这种做法的人通常被称为计量经济学家。
理解计量经济学
计量经济学使用统计方法分析数据，以测试或发展经济理论。这些方法依赖于统计推断，通过利用频率分布、概率和概率分布、统计推断、相关分析、简单和多元回归分析、联立方程模型和时间序列方法等工具来量化和分析经济理论。
计量经济学由Lawrence Klein 、Ragnar Frisch 和Simon Kuznets开创。三人都因他们的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。今天，它在学术界以及华尔街交易员和分析师等从业者中经常使用。
应用计量经济学的一个例子是使用可观察数据研究收入效应。经济学家可能会假设，随着一个人收入的增加，他们的支出也会增加。
如果数据显示存在这种关联，则可以进行回归分析以了解收入与消费之间关系的强度以及该关系是否具有统计显着性——也就是说，它似乎不太可能只因偶然。
计量经济学方法
计量经济学方法的第一步是获取和分析一组数据，并定义一个特定的假设来解释该组的性质和形状。例如，这些数据可能是股票指数的历史价格、从消费者财务调查中收集的观察结果，或者不同国家的失业率和通货膨胀率。
标准普尔 500 指数的年度价格变化与失业率之间的关系感兴趣，您将收集两组数据。然后，您可能会测试更高的失业率会导致股市价格下跌的想法。在这个例子中，股票市场价格是因变量，失业率是自变量或解释变量。
最常见的关系是线性的，这意味着解释变量的任何变化都将与因变量呈正相关。这种关系可以用一个简单的回归模型来探索，这相当于在两组数据之间生成一条最佳拟合线，然后进行测试以查看每个数据点与该线的平均距离。
请注意，您的分析中可以有几个解释变量——例如，在解释股市价格时，除了失业率之外，GDP 和通货膨胀的变化。当使用多个解释变量时，称为多元线性回归。这是计量经济学中最常用的工具。
包括约翰·梅纳德·凯恩斯在内的一些经济学家批评了计量经济学家过度依赖统计相关性来代替经济思维。
不同的回归模型
根据所分析数据的性质和所问问题的类型，有几种不同的回归模型进行了优化。最常见的例子是普通最小二乘(OLS) 回归，它可以对几种类型的横截面或时间序列数据进行。如果你对二元（是-否）结果感兴趣——例如，根据你的生产力，你被解雇的可能性有多大——你可以使用逻辑回归或概率模型。今天，计量经济学家有数百个模型可供使用。
计量经济学现在使用为这些目的设计的统计分析软件包进行，例如 STATA、SPSS 或 R。这些软件包还可以轻松地测试统计显着性，以确定相关性可能偶然出现的可能性。 R 平方、 t 检验、 p 值和零假设检验都是计量经济学家用来评估其模型结果有效性的方法。
计量经济学的局限性
计量经济学有时被批评为过于依赖对原始数据的解释，而没有将其与既定的经济理论联系起来，也没有寻找因果机制。至关重要的是，数据中揭示的发现能够被理论充分解释，即使这意味着发展你自己的潜在过程理论。
回归分析也不能证明因果关系，仅仅因为两个数据集显示了关联，它可能是虚假的。例如，游泳池溺水死亡人数随着 GDP 的增加而增加。经济增长会导致人们淹死吗？这不太可能，但也许在经济繁荣时会有更多的人购买游泳池。计量经济学主要关注相关性分析，重要的是要记住相关性不等于因果关系。
底线
计量经济学是一门将统计工具和经济数据建模相结合的流行学科，政策制定者经常使用它来预测政策变化的结果。与其他统计工具一样，如果不小心使用计量经济学工具，就有很多可能出错。计量经济学家必须谨慎地用合理的推理和统计推论来证明他们的结论是正确的。
＃＃ 强调
计量经济学也可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
一些经济学家批评计量经济学领域将统计模型置于经济推理之上。
计量经济学依赖于回归模型和零假设检验等技术。
计量经济学是使用统计方法来发展理论或检验经济学或金融学中的现有假设。
与其他统计工具一样，计量经济学家应注意不要从统计相关性中推断出因果关系。
＃＃ 常问问题
什么是计量经济学中的自相关？
自相关测量不同时间段的单个变量之间的关系。出于这个原因，它有时被称为滞后相关或序列相关，因为它用于衡量某个变量的过去值如何预测同一变量的未来值。自相关是交易者的有用工具，尤其是在技术分析中。
什么是计量经济学的内生性？
内生变量是受另一个变量变化影响的变量。由于经济系统的复杂性，很难确定不同因素之间的所有微妙关系，一些变量可能部分内生，部分外生。在计量经济学研究中，研究人员必须小心考虑误差项可能与其他变量部分相关的可能性。
计量经济学中的估计量是什么？
估计量是一种统计量，用于估计有关更大总体的某些事实或测量值。估计量经常用于测量整个人口不切实际的情况。例如，不可能在任何特定时间测量确切的就业率，但可以根据随机选择的人口样本来估计失业率。
