计量经济学的心得与体会
经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多的知识。
通过学习计量经济学，我发现：计量经济学便是用精简的文字概括内容要点，用朴实的语言联系现实生活，让我们体会到计量经济学就在我们的身边。
参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。各起一半作用。计量经济学也是如此。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，记得以前学运筹学的时候，我学会了Lindo软件，而现在我又学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;二：对于计量经济学辩论赛的认识我是很深刻的，在这一场没有硝烟但却处处充满着科学理论的睿智辩论中，我提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。
以下我将着重从六个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。
一：计量经济学教我了我很多。
在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，虽然是一门限选课，但是我仍然很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基矗
在认识计量经济学并不断提高自己对它的认识过程中，我感触最深的便是那一次的辩论赛，真的，一次辩论可以教会我很多有用的知识，从一个辩题的准备到辩论的过程，从推陈出新到完美的放映，从团队协作再到完美的配合，这一切，我觉得我们小组都做到了。
在整个辩论赛的工程中，我主要负责推陈出新这一板块的设计，开始的时候我觉得自己的任务很重，肩上的担子也很重，为此我们一个大组中的一个小组激烈讨论了半天，最终敲定了以Flah这样一种方式吸引大家的眼球从而更进一步的让大家了解我们的团队，包括出新，课件展示，问题竞答。除此以外，我们还以两个人为主持，作为一条贯穿始终的一条主线，让大家每个人都有表现的机会，这一点是很不错的'。而且，我们也提议由我作为其中的一分子在辩论一开始的时候来一首诗朗诵，当然了，一开始的时候我是不同意的，因为我个人觉得辩论就应该更加的学术严谨，严密科学，不过最终也没有拗过大家，只好做一回英雄了。
综合来看我们的小组辩论，我个人觉得是很成功的，因为这毕竟体现出了一个团队的风貌，尤其是在现在这个社会中，团队的协作尤为重要，就如同在一个足球团队中，只有一个英雄是不可以的，只有当大家有足够的团队意识时，方能够在比赛中取得胜利，而不可以程一时之勇而输掉整个比赛。
二：计量经济学的系统知识
计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事;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的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。
克莱因(R.Klein)：“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”
计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。
在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：
其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：
这个公式得给出，以及样本回归函数的随机形式 。总的说来，这一节留给我印象最深刻的，便是根据样本回归函数SRF，估计总体回归函数PRF，即总体回归线与样本回归线之间的关系。除此以外，我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：
1.一元回归模型：
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
多元回归分析与一元回归分析的几点不同：
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。
3. 放宽基本假定模型
异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验异方差，也就是检验随机干扰项的方差与解释变量观测值之间的相关性。
序列相关性，如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。一般经验告诉我们，对于蚕蛹时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。
多重共线性，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则成为存在多重共线性。分为完全共线和近似共线两类。计量经济学模型一旦出现多重共线性，如果仍然采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生下列的不良后果：1.完全共线性下参数估计量不存在;2.近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大;3.参数估计量经济含义不合理;4.变量的显著性检验和模型的预测能力失去意义。
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