什么是计量经济学？
计量经济学是利用统计和数学模型来发展理论或检验经济学中现有的假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较。
根据您是想检验现有理论还是想利用现有数据提出新假设，计量经济学可细分为两大类：理论和应用。经常从事这一实践的人通常被称为计量经济学家。
重点摘要
- 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。
- 计量经济学依赖于回归模型和零假设检验等技术。
- 计量经济学还可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
- 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推断因果关系。
- 一些经济学家批评计量经济学领域优先考虑统计模型而不是经济推理。
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。这些方法依靠统计推断，利用频率分布、概率和概率分布、统计推断、相关性分析、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。
计量经济学的先驱是劳伦斯·克莱因、拉格纳·弗里施和西蒙·库兹涅茨。他们三人都因其贡献而获得了诺贝尔经济学奖。如今，它不仅在学术界，而且在华尔街交易员和分析师等从业者中也经常使用。
计量经济学应用的一个例子是利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，他的支出也会增加。
如果数据显示存在这种关联，就可以进行回归分析，以了解收入和消费之间关系的强度，以及这种关系是否具有统计意义，也就是说，它不太可能仅仅是由于偶然因素造成的。
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数据集的性质和形状。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到的观察结果，或者不同国家的失业率和通货膨胀率。
如果您对标准普尔 500 指数年度价格变化与失业率之间的关系感兴趣，您可以收集这两组数据。然后，您可以测试失业率上升会导致股市价格下跌这一观点。在这个例子中，股市价格是因变量，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会与因变量呈正相关。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，然后测试每个数据点与该线的平均距离。
请注意，您的分析中可以有多个解释变量，例如，除了失业率，GDP 和通货膨胀的变化也可以解释股票市场价格。当使用多个解释变量时，这被称为多元线性回归。这是计量经济学中最常用的工具。
一些经济学家，包括约翰·梅纳德·凯恩斯，批评计量经济学家过度依赖统计相关性而不是经济思维。
不同的回归模型
有几种不同的回归模型，它们根据所分析数据的性质和所提出问题的类型进行优化。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分析。如果您对二元（是-否）结果感兴趣——例如，根据您的工作效率，您被解雇的可能性有多大——您可以使用逻辑回归或概率模型。如今，计量经济学家有数百种模型可供使用。
现在，计量经济学使用专为此目的而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测试统计显著性，以确定相关性偶然出现的可能性。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
计量经济学有时会受到批评，因为它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或寻找因果机制。至关重要的是，数据中揭示的发现能够通过理论得到充分解释，即使这意味着要开发你自己的底层过程理论。
回归分析也不能证明因果关系，仅仅因为两组数据显示出关联，它就可能是虚假的。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溺水吗？这不太可能，但也许当经济繁荣时，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并不等于因果关系。
计量经济学中的估计量是什么？
估计量是一种统计数据，用于估计较大人口的某些事实或测量值。估计量通常用于无法测量整个人口的情况。例如，不可能测量任何特定时间的准确就业率，但可以根据随机选择的人口样本估计失业率。
计量经济学中的自相关是什么？
自相关衡量的是单个变量在不同时间段之间的关系。因此，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。自相关是交易者的一个有用工具，尤其是在技术分析中。
计量经济学中的内生性是什么？
内生变量是指受其他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，有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。
综述
计量经济学是一门融合了统计工具和经济数据建模的热门学科，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，如果使用不当，计量经济学工具也很容易出错。计量经济学家必须小心谨慎，用合理的推理和统计推断来证明其结论的合理性。