計量經濟學心得體會范文
經過一個學期對計量經濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經濟學為核心，以統計學，數學，經濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。
通過學習計量經濟學，我發現：計量經濟學便是用精簡的文字概括內容要點，用樸實的語言聯系現實生活，讓我們體會到計量經濟學就在我們的身邊。
參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經濟學也是如此。
學習計量經濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點：一：對EVIES軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候，我學會了Lindo軟件，而現在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二：對于計量經濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協作的力量。
以下我將著重從六個方面闡述我對計量經濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經驗與心得。
一、計量經濟學教我了我很多。
在學習計量經濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發，因為即將面臨考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基矗
在認識計量經濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。
在整個辯論賽的工程中，我主要負責推陳出新這一板塊的設計，開始的時候我覺得自己的任務很重，肩上的擔子也很重，為此我們一個大組中的一個小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大家的眼球從而更進一步的讓大家了解我們的團隊，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個人都有表現的機會，這一點是很不錯的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時候來一首詩朗誦，當然了，一開始的時候我是不同意的，因為我個人覺得辯論就應該更加的學術嚴謹，嚴密科學，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。
綜合來看我們的小組辯論，我個人覺得是很成功的，因為這畢竟體現出了一個團隊的風貌，尤其是在現在這個社會中，團隊的協作尤為重要，就如同在一個足球團隊中，只有一個英雄是不可以的，只有當大家有足夠的團隊意識時，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時之勇而輸掉整個比賽。
二、計量經濟學的系統知識
計量經濟學的定義為：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征;計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活的數量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經濟學。
克萊因(R.Klein)：“計量經濟學已經在經濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數大學和學院中，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程表中最有權威的一部分”
計量經濟學關心統計工具在經濟問題與實證資料分析上的發展和應用，經濟學理論提供對于經濟現象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的`過程，所以一個經濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經濟學即為檢驗不同的理論和經濟模型的估計提供統計工具。
在計量經濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的關系及回歸分析的基本概念，主要包括：
其次有一元線形回歸模型的參數估計及其統計檢驗與應用，包括：
這個公式得給出，以及樣本回歸函數的隨機形式�？偟恼f來，這一節留給我印象最深刻的，便是根據樣本回歸函數SRF，估計總體回歸函數PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數據，而對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種參數估計方法。即：
1.一元回歸模型：
關于擬合優度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優度。這個比例，我們也較它可決系數，它的取值范圍是0<=R2<=1。
關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數理統計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。
關于置信區間估計。當我們要判斷樣本參數的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數的估計值為中心的“區間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數值。這樣的方法就是我們所說的參數檢驗的置信區間估計。當我們希望縮小置信區間時，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優度。
2.多元回歸模型
多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同：
關于修正的可絕系數。我們可于發現，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優度的影響。這樣就引出了我們這里說的調整的可絕系數。
關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。
3.放寬基本假定模型
異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。
序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數據作樣本的計量經濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續性，所以往往存在序列相關性。
多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。
計量經濟學模型一旦出現多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計模型參數，會產生下列的不良后果：
1.完全共線性下參數估計量不存在;
2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量的方差變大;
3.參數估計量經濟含義不合理;
4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義。
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