計量很明顯屬於定量，只是計量主要涉及建模，其實你上面列的這些都是可以通過計量來實現的，當然層次分析法屬於非參數估計；而定量還包括其他的統計分析，包括簡單的圖表、指標等等，一句話，它不必建模，也可以做些簡單的分析。
⑵ 計量型測量系統分析的方法有哪幾種
「計量型」測量系統分析通常包括偏倚(Bias)、穩定性(Stability)、線性(Linearity)、以及重復性和再現性(Repeatability&Reprocibility，簡稱R&R)。在測量系統分析的實際運作中可同時進行，亦可選項進行，根據具體使用情況確定。
⑶ 文獻計量分析怎麼寫
1.在知網上搜10篇計量分析的文章
2.下載
3.分析計量分析原理
4.提出新的idea
5.寫論文：用計量分析原理，實現你的idea
⑷ 計量分析法
很高興能遇見同樣學經濟學的樓主，計量經濟學本身就是一種經濟分析方法。
在經濟分析方法中，計量和建模就是比較基礎的分析方法。
往往計量和建模都是在一起來講的，相信樓主的書里也一定有建模的東西。
----------------《原創團隊專用標志》-------------
支持原創，反對拷貝！
⑸ 計量分析的論文怎麼寫什麼叫計量分析
如果是綜述性的論文，就是要寫上有什麼樣的計量方法，每個方法的特點和最後得出的數據說明了什麼問題。如果是研究性的論文，那就要用具體的數據來建模進行計量，然後說明你用這個方法得出的結論。
⑹ 如何用計量經濟學方法分析影響因素大小
一、理論模型的設計對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變數來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變數間的關系，設定描述這些變數之間關系的數學表達式，即理論模型。例如上節中的生產函數就是一個理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變數、確定變數之間的數學關系、擬定模型中待估計參數的數值范圍。1.確定模型所包含的變數在單方程模型中，變數分為兩類。作為研究對象的變數，也就是因果關系中的「果」，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變數；而作為「原因」的變數，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變數。確定模型所包含的變數，主要是指確定解釋變數。可以作為解釋變數的有下列幾類變數：外生經濟變數、外生條件變數、外生政策變數和滯後被解釋變數。其中有些變數，如政策變數、條件變數經常以虛變數的形式出現。嚴格他說，上述生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為「因素」，這些因素間存在著因果關系。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變數來表徵這些因素，這些變數必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固走資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變數來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變數之間關系的數學表達式。下面，為了敘述方便，我們將「因素」與「變數」間的區別暫時略去，都以「變數」來表示。關鍵在於，在確定了被解釋變數之後，怎樣才能正確地選擇解釋變數。首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。從這里可以看出，建立模型的第一步就已經體現了計量經濟學是經濟理論、經濟統計學和數學三者結合的思想。在選擇變數時，錯誤是容易發生的。下面的例子都是從已有的計量經濟學應用研究成果中發現的，代表了幾類容易發生的錯誤。例如農副產品出口額＝-107.66＋0.13×社會商品零售總額十0.22×農副產品收購額這里選擇了無關的變數，因為社會商品零售總額與農副產品出口額無直接關系，更不是影響農副產品出口額的原因。再如生產資料進口額＝0.73×輕工業投資＋0.21×出口額＋0.18×生產消費＋67.60×進出口政策這里選擇了不重要的變數，因為輕工業投資對生產資料進口額雖有影響，但不是重要的，或者說是不完全的，重要的是全社會固定資產投資額，應該選擇這個變數。再如農業總產值＝0.78＋0.24×糧食產量＋0.05×農機動力—0.21×受災面積這里選擇了不獨立的變數，因為糧食產量是受農機動力和受災面積影響的，它們之間存在相關性。值得注意的是上述幾個模型都能很好地擬合樣本數據，所以絕對不能把對樣本數據的擬合程度作為判斷模型變數選擇是否正確的主要標准。變數的選擇不是一次完成的，往往要經過多次反復。2.確定模型的數學形式選擇了適當的變數，接下來就要選擇適當的數學形式描述這些變數之間的關系，即建立理論模型。選擇模型數學形式的主要依據是經濟行為理論。在數理經濟學中，已經對常用的生產函數、需求函數、消費函數、投資函數等模型的數學形式進行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。需要指出的是，現代經濟學尤其注重實證研究，任何建立在一定經濟學理論假設基礎上的理論模型，如果不能很好地解釋過去，尤其是歷史統計數據，那麼它是不能為人們所接受的。這就要求理論模型的建立要在參數估計、模型檢驗的全過程中反復修改，以得到一種既能有較好的經濟學解釋又能較好地反映歷史上已經發生的諸變數之間關系的數學模型。忽視任何一方面都是不對的。也可以根據變數的樣本數據作出解釋變數與被解釋變數之間關系的散點圖，由散點圖顯示的變數之間的函數關系作為理論模型的數學形式。這也是人們在建模時經常採用的方法。在某些情況下，如果無法事先確定模型的數學形式，那麼就採用各種可能的形式進行試模擬，然後選擇模擬結果較好的一種。3.擬定理論模型中待估參數的理論期望值理論模型中的待估參數一般都具有特定的經濟含義，它們的數值，要待模型估計、檢驗後，即經濟數學模型完成後才能確定，但對於它們的數值范圍，即理論期望值，可以根據它們的經濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。擬定理論模型中待估參數的理論期望值，關鍵在於理解待估參數的經濟含義。例如上述生產函數理論模型中有4個待估參數和α、β、γ和A。其中，α是資本的產出彈性，β是勞動的產出彈性，γ近似為技術進步速度，A是效率系數。根據這些經濟含義，它們的數值范圍應該是於集中的問題。經濟變數在時間序列上的變化往往是緩慢的，例如，居民收入每年的變化幅度只有5%左右。如果在一個消費函數模型中，以居民消費作為被解釋變數，以居民收入作為解釋變數，以它的時間序列數據作為解釋變數的樣本數據，由於樣本數據過於集中，所建立的模型很難反映兩個變數之間的長期關系。這也是時間序列不適宜於對模型中反映長期變化關系的結構參數的估計的一個主要原因。四是模型隨機誤差項的序列相關問題。用時間序列數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生序列相關。這個問題後面還要專門討論。截面數據是一批發生在同一時間截面上的調查數據。例如，工業普查數據、人口普查數據、家計調查數據等，主要由統計部門提供。用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據，應注意以下幾個問題。一是樣本與母體的一致性問題。計量經濟學模型的參數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計，例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。二是模型隨機誤差項的異方差問題。用截面數據作樣本，容易引起模型隨機誤差項產生異方差。這個問題後面還要專門討論。虛變數數據也稱為二進制數據，一般取0或1。虛變數經常被用在計量經濟學模型中，以表徵政策、條件等因素。例如，建立我國的糧食生產計量經濟學模型，以糧食產量作為被解釋變數，解釋變數中除了播種面積、化肥使用量、農機總動力、成災面積等變數外，顯然，政策因素是不可忽略的。1980年前後，由於實行了不同的政策，即使上述變數都沒有變化，糧食產量也會發生大的變化。於是必須在解釋變數中引人政策變數，用一個虛變數表示，對於1980年以後的年份，該虛變數的樣本觀測值為1，對於1980年以前的年份，該虛變數的樣本觀測值為0。也可以取0、l以外的數值，表示該因素的變化程度。例如，在工業生產模型中用虛變數表示氣候對工業生產的影響，可以將不同年份氣候的影響程度，分別用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不過，這種方法應慎用，以免違背客觀性。2.樣本數據的質量樣本數據的質量問題大體上可以概括為完整性、准確性、可比性和一致性四個方面。完整性，即模型中包含的所有變數都必須得到相同容量的樣本觀測值。這既是模型參數估計的需要，也是經濟現象本身應該具有的特徵。但是，在實際中，「遺失數據」的現象是經常發生的，尤其在中國，經濟體制和核算體系都處於轉軌之中。在出現「遺失數據」時，如果樣本容量足夠大，樣本點之間的聯系並不緊密的情況下，可以將「遺失數據」所在的樣本點整個地去掉；如果樣本容量有限，或者樣本點之間的聯系緊密，去掉某個樣本點會影響模型的估計質量，則要採取特定的技術將「遺失數據」補上。准確性，有兩方面含義，一是所得到的數據必須准確反映它所描述的經濟因素的狀態，即統計數據或調查數據本身是准確的；二是它必須是模型研究中所准確需要的，即滿足模型對變數口徑的要求。前一個方面是顯而易見的，而後一個方面則容易被忽視。例如，在生產函數模型中，作為解釋變數的資本、勞動等必須是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分生產要素，以勞動為例，應該是投入到生產過程中的、對產出量起作用的那部分勞動者。於是，在收集樣本數據時，就應該收集生產性職工人數，而不能以全體職工人數作為樣本數據，盡管全體職工人數在統計上是很准確的，但其中有相當一部分與生產過程無關，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所說的數據口徑問題，在計量經濟學模型研究中可以說無處不在。而人們容易得到的經濟統計數據，一般可比性較差，其原因在於統計范圍口徑的變化和價格口徑的變化，必須進行處理後才能用於模型參數的估計。計量經濟學方法，是從樣本數據中尋找經濟活動本身客觀存在的規律性，如果數據是不可比的，得到的規律性就難以反映實際。不同的研究者研究同一個經濟現象，採用同樣的變數和數學形式，選擇的樣本點也相同，但可能得到相差甚遠的模型參數估計結果。為什麼？原因在於樣本數據的可比性。例如，採用時間序列數據作為生產函數模型的樣本數據，產出量用不變價格計算的總產值，在不同年份間是可比的；資本用當年價格計算的固定資產原值，在不同年份間是不可比的。對於統計資料中直接提供的這個用當年價格計算的固定資產原值，有人直接用於模型估計，有人進行處理後再用於模型的估計，結果當然不會相同。一致性，即母體與樣本的一致性。上面在討論用截面數據作為計量經濟學模型的樣本數據時已經作了介紹。違反一致性的情況經常會發生，例如，用企業的數據作為行業生產函數模型的樣本數據，用人均收入與消費的數據作為總量消費函數模型的樣本數據，用31個省份的數據作為全國總量模型的樣本數據，等等。三、模型參數的估計模型參數的估計方法，是計量經濟學的核心內容。在建立了理論模型並收集整理了符合模型要求的樣本數據之後，就可以選擇適當的方法估計模型，得到模型參數的估計量。模型參數的估計是一個純技術的過程，包括對模型進行識別（對聯立方程模型而言）、估計方法的選擇、軟體的應用等內容。在後面的章節中將用大量的篇幅討論估計問題，在此不重復敘述。四、模型的檢驗在模型的參數估計量已經得到後，可以說一個計量經濟學模型已經初步建立起來了。但是，它能否客觀揭示所研究的經濟現象中諸因素之間的關系，能否付諸應用，還要通過檢驗才能決定。一般講，計量經濟學模型必須通過四級檢驗，即經濟意義檢驗、統計學檢驗、計量經濟學檢驗和預測檢驗。1.經濟意義檢驗經濟意義檢驗主要檢驗模型參數估計量在經濟意義上的合理性。主要方法是將模型參數的估計量與預先擬定的理論期望值進行比較，包括參數估計量的符號、大小、相互之間的關系，以判斷其合理性。首先檢驗參數估計量的符號。例如，有下列煤炭行業生產模型：煤炭產量＝-108.5427＋0.00067×固定資產原值＋0.01527×職工人數-0.00681×電力消耗量＋0.00256×木材消耗量在該模型中，電力消耗量前的參數估計量為負，意味著電力消耗越多，煤炭產量越低，從經濟行為上無法解釋。模型不能通過檢驗，應該找出原因重新建立模型。不管其他方面的質量多麼高，模型也是沒有實際價值的。2.統計檢驗統計檢驗是由統計理論決定的，目的在於檢驗模型的統計學性質。通常最廣泛應用的統計檢驗准則有擬合優度檢驗、變數和方程的顯著性檢驗等。3.計量經濟學檢驗計量經濟學檢驗是由計量經濟學理論決定的，目的在於檢驗模型的計量經濟學性質。通常最主要的檢驗准則有隨機誤差項的序列相關檢驗和異方差性檢驗，解釋變數的多重共線性檢驗等。4.模型預測檢驗預測檢驗主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及相對樣本容量變化時的靈敏度，確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍，即模型的所謂超樣本特性。具體檢驗方法為：（1）利用擴大了的樣本重新估計模型參數，將新的估計值與原來的估計值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性；（2）將所建立的模型用於樣本以外某一時期的實際預測，並將該預測值與實際觀測值進行比較，並檢驗二者之間差距的顯著性。經歷並通過了上述步驟的檢驗後，可以說已經建立了所需要的計量經濟學模型，可以將它應用於預定的目的。五、計量經濟學模型成功三要素從上述建立計量經濟學模型的步驟中，不難看出，任何一項計量經濟學研究、任何一個計量經濟學模型賴以成功的要素應該有三個：理論、方法和數據。理論，即經濟理論，所研究的經濟現象的行為理論，是計量經濟學研究的基礎。方法，主要包括模型方法和計算方法，是計量經濟學研究的工具與手段，是計量經濟學不同於其他經濟學分支學科的主要特徵。數據，反映研究對象的活動水平、相互間聯系以及外部環境的數據，或更廣義講是信息，是計量經濟學研究的原料。這三方面缺一不可。一般情況下，在計量經濟學研究中，方法的研究是人們關注的重點，方法的水平往往成為衡量一項研究成果水平的主要依據。這是正常的。計量經濟學理論方法的研究是計量經濟學研究工作者義不容辭的義務。但是，不能因此而忽視對經濟學理論的探討，一個不懂得經濟學理論、不了解經濟行為的人，是無法從事計量經濟學研究工作的，是不可能建立起一個哪怕是極其簡單的計量經濟學模型的。所以，計量經濟學家首先應該是一個經濟學家。相比之下，人們對數據，尤其是數據質量問題的重視更顯不足，在申請一項研究項目或評審一項研究成果時，對數據的可得性、可用性、可靠性缺乏認真的推敲；在研究過程中出現問題時，較少從數據質量方面去找原因。而目前的實際情況是，數據已經成為制約計量經濟學發展的重要問題。六、相關分析、回歸分析和因果分析從上述建立計量經濟學模型的步驟中進一步看出，經典計量經濟學方法的核心是採用回歸分析的方法揭示變數之間的因果關系。但是，變數之間具有相關性並不等於具有因果性。這是建立計量經濟學模型中一個十分重要的概念，那麼首先需要對相關關系與因果關系作一簡要的說明。所謂相關關系，是指兩個以上的變數的樣本觀測值序列之間表現出來的隨機數學關系，用相關系數來衡量。如果兩個變數樣本觀測值序列之間相關系數的絕對值為1，則二者之間具有完全相關性（完全正相關或完全負相關）；如果相關系數的絕對值比較大，或接近於1，則二者之間具有較強相關性；如果相關系數的絕對值為0，或接近於0，則二者之間不具有相關性。如果一個變數與其他兩個或兩個以上變數的線性組合之間具有相關性，那麼它與每一個變數之間的相關系數稱為偏相關系數。相關關系是變數之間所表現出來的一種純數學關系，判斷變數之間是否具有相關關系的依據只有數據。所謂因果關系，是指兩個或兩個以上變數在行為機制上的依賴性，作為結果的變數是由作為原因的變數所決定的，原因變數的變化引起結果變數的變化。因果關系有單向因果關系和互為因果關系之分。例如，勞動力與國內生產總值之間具有單向因果關系，在經濟行為上是勞動力影響國內生產總值，而不是相反；但是，在國內生產總值與消費總額之間則存在經濟行為上的互為因果關系，國內生產總值既決定消費總額，反過來又受消費的拉動。具有因果關系的變數之間一定具有數學上的相關關系。而具有相關關系的變數之間並不一定具有因果關系。例如中國的國內生產總值與印度的人口之間具有較強的相關性，因為二者都以較快的速度增長，但顯然二者之間不具有因果關系。相關分析是判斷變數之間是否具有相關關系的數學分析方法，通過計算變數之間的相關系數來實現。回歸分析也是判斷變數之間是否具有相關關系的一種數學分析方法，它著重判斷一個隨機變數與一個或幾個可控變數之間是否具有相關關系。由於它的特定的功能，所以也被用來進行變數之間的因果分析。但是，僅僅依靠回歸分析尚不能對變數之間的因果關系作出最後判斷，必須與經濟行為的定性分析相結合。這就是上面強調的建立計量經濟學模型的三要素。
⑺ 求一篇計量經濟學分析的文獻以及其中計量經濟模型的分析步驟
一元線性回歸模型的置信區間與預測 多元線性回歸模型的置信區間問題包括參數估計量的置信區間和被解釋變數預測值的置信區間兩個方面，在數理統計學中屬於區間估計問題。所謂區間估計是研究用未知參數的點估計值（從一組樣本觀測值算得的）作為近似值的精確程度和誤差范圍，是一個必須回答的重要問題。 一、參數估計量的置信區間 在前面的課程中，我們已經知道，線性回歸模型的參數估計量 是隨機變數 的函數，即： ，所以它也是隨機變數。在多次重復抽樣中，每次的樣本觀測值不可能完全相同，所以得到的點估計值也不可能相同。現在我們用參數估計量的一個點估計值近似代表參數值，那麼，二者的接近程度如何？以多大的概率達到該接近程度？這就要構造參數的一個區間，以點估計值為中心的一個區間（稱為置信區間），該區間以一定的概率（稱為置信水平）包含該參數。即回答 以何種置信水平位於 之中，以及如何求得a。 在變數的顯著性檢驗中已經知道 (2.5.1) 這就是說，如果給定置信水平 ，從t分布表中查得自由度為(n-k-1)的臨界值 ，那麼t值處在 的概率是 。表示為 即 於是得到：在（ ）的置信水平下 的置信區間是 i=0,1 （2.5.3） 在某例子中，如果給定 ，查表得 從回歸計算中得到 根據（2.5.2）計算得到 的置信區間分別為 和（0.1799,0.2401） 顯然，參數 的置信區間要小。 在實際應用中，我們當然希望置信水平越高越好，置信區間越小越好。如何才能縮小置信區間？從（2.5.3）式中不難看出：（1）增大樣本容量n。在同樣的置信水平下，n越大，從t分布表中查得自由度為（n-k-1）的臨界值 越小；同時，增大樣本容量，在一般情況下可使估計值的標准差 減小，因為式中分母的增大是肯定的，分子並不一定增大。（2）更主要的是提高模型的擬合度，以減小殘差平方和 。設想一種極端情況，如果模型完全擬合樣本觀測值，殘差平方和為0，則置信區間也為0。（3）提高樣本觀測值的分散度。在一般情況下，樣本觀測值越分散，標准差越小。置信水平與置信區間是矛盾的。置信水平越高，在其他情況不變時，臨界值 越大，置信區間越大。如果要求縮小置信區間，在其他情況不變時，就必須降低對置信水平的要求。 二、預測值的置信區間 1、 點預測 計量經濟學模型的一個重要應用是經濟預測。對於模型 ， 如果給定樣本以外的解釋變數的觀測值 ，有 因 是前述樣本點以外的解釋變數值，所以 和 是不相關的。引用已有的OLS的估計值，可以得到被解釋變數 的點預測值： (2.5.4) 但是，嚴格地說，這只是被解釋變數的預測值的估計值，而不是預測值。原因在於兩方面：一是模型中的參數估計量是不確定的，正如上面所說的；二是隨機項的影響。所以，我們得到的僅是預測值的一個估計值，預測值僅以某一個置信水平處於以該估計值為中心的一個區間中。於是，又是一個區間估計問題。 2、 區間預測 如果已經知道實際的預測值 ，那麼預測誤差為 顯然， 是一隨機變數，可以證明 而 因為 由原樣本的OLS估計值求得，而 與原樣本不相關，故有： ， 可以計算出來： (2.5.5) (2.5.6) 因和 均服從正態分布，可利用它們的性質構造統計量，求區間預測值。利用 構造統計量為： 將 用估計值 代入上式，有 這樣，可得顯著性水平 下 的置信區間為 (2.5.7) (2.5.7)式稱為 的均值區間預測。 同理，利用 構造統計量，有 將 用估計值 代入上式，有： 根據置信區間的原理，得顯著性水平 下 的置信區間： （2.5.8） 上式稱為 的個值區間預測，顯然，在同樣的 下，個值區間要大於均值區間。(2.5.7)和(2.5.8)也可表述為： 的均值或個值落在置信區間內的概率為 ， 即為預測區間的置信度。或者說，當給定解釋變數值 後，只能得到被解釋變數 或其均值 以 的置信水平處於某區間的結論。 經常聽到這樣的說法，「如果給定解釋變數值，根據模型就可以得到被解釋變數的預測值為……值」。這種說法是不科學的，也是計量經濟學模型無法達到的。如果一定要給出一個具體的預測值，那麼它的置信水平則為0；如果一定要回答解釋變數以100%的置信水平處在什麼區間中，那麼這個區間是∞。 在實際應用中，我們當然也希望置信水平越高越好，置信區間越小越好，以增加預測的實用意義。如何才能縮小置信區間？從（2.5.5）和(2.5.6)式中不難看出：（1）增大樣本容量n。在同樣的置信水平下，n越大，從t分布表中查得自由度為（n-k-1）的臨界值 越小；同時，增大樣本容量，在一般情況下可使 減小，因為式中分母的增大是肯定的，分子並不一定增大。（2）更主要的是提高模型的擬合優度，以減小殘差平方和 。設想一種極端情況，如果模型完全擬合樣本觀測值，殘差平方和為0，則置信區間長度也為0，預測區間就是一點。（3）提高樣本觀測值的分散度。在一般情況下，樣本觀測值越分散，作為分母的 的值越大，致使區間縮小。置信水平與置信區間是矛盾的。置信水平越高，在其他情況不變時，臨界值 越大，置信區間越大。如果要求縮小置信區間，在其他情況不變時，就必須降低對置信水平的要求。 四、一元線性回歸模型參數估計實例 為了幫助讀者理解一元線性回歸模型參數估計的原理，下面以我國國家財政文教科學衛生事業費支出模型為例，不採用計量經濟學應用軟體，用手工計算，進行模型的參數估計。 經分析得到，我國國家財政中用於文教科學衛生事業費的支出，主要由國家財政收入決定，二者之間具有線性關系。於是可以建立如下的模型： 其中， 為第t年國家文教科學衛生事業費支出額（億元）， 為第t年國家財政收入額（億元）， ，為隨機誤差項， 為待估計的參數。選取1991—1997年的數乏儲催肥詘堵挫瑟旦雞據為樣本，利用（2.2.6）和（2.2.7）的計算公式，分別計算參數估計值。 表2.2.1 有關數據表 年份ED FI 1991 708 3149 -551 -2351 734 -26 -0.037 1992 793 3483 -466 -2017 804 -11 -0.014 1993 958 4349 -301 -1151 1001 -43 -0.045 1994 1278 5218 19 -282 1196 82 0.064 1995 1467 6242 208 742 1424 43 0.029 1996 1704 7408 445 1908 1685 19 0.011 1997 1904 8651 645 3151 1963 -59 -0.031 有關中間計算結果如下： 由電腦計算的參數估計值為 全部統計結果如下表。 從表中可看出，判定系數 0.99，表示以國家財政收入額來解釋國家文教科學衛生事業費支出額，在1991至1997年間，擬合度相當理想。截距項 的估計值對應的t-統計量為0.47，不能通過顯著性檢驗，即不能推翻 為0的假設；而一次系數 的估計值對應的t-統計量為20.34，不用查表即可知通過顯著性檢驗，即 顯著不為0，因果關系成立。F-統計量的值為413.58，也表示方程系數顯著不為0。 表一：Eviews計算結果 Dependent Variable: ED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:22 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 30.05237 63.90691 0.470252 0.6580 FI 0.223419 0.010986 20.33659 0.0000 R-squared 0.988055 Mean dependent var 1258.857 Adjusted R-squared 0.985666 S.D. dependent var 459.8972 S.E. of regression 55.06160 Akaike info criterion 11.08974 Sum squared resid 15158.90 Schwarz criterion 11.07428 Log likelihood -36.81408 F-statistic 413.5768 Durbin-Watson stat 1.644626 Prob(F-statistic) 0.000005 表二：不含截距項的Eviews計算結果： Dependent Variable: ED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:19 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. FI 0.228304 0.003337 68.40877 0.0000 R-squared 0.987526 Mean dependent var 1258.857 Adjusted R-squared 0.987526 S.D. dependent var 459.8972 S.E. of regression 51.36364 Akaike info criterion 10.84730 Sum squared resid 15829.34 Schwarz criterion 10.83957 Log likelihood -36.96556 Durbin-Watson stat 1.630622 Dependent Variable: LED Method: Least Squares Date: 09/21/02 Time: 16:21 Sample: 1991 1997 Included observations: 7 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.522329 0.383141 -3.973290 0.0106 LFI 1.005563 0.044764 22.46341 0.0000 R-squared 0.990188 Mean dependent var 7.077084 Adjusted R-squared 0.988226 S.D. dependent var 0.382958 S.E. of regression 0.041554 Akaike info criterion -3.288701 Sum squared resid 0.008634 Schwarz criterion -3.304156 Log likelihood 13.51045 F-statistic 504.6048 Durbin-Watson stat 1.930000 Prob(F-statistic) 0.000003 多元線性回歸模型的參數估計實例 例2.3.1 建立中國消費模型。根據消費模型的一般形式，選擇消費總額為被解釋變數，國內生產總值和前一年的消費總額為解釋變數，變數之間關系為簡單線性關系，選取1981年至1996年統計數據為樣本觀測值。樣本觀測值列於表2.3.1中。 表2.3.1 中國消費數據表 年份 消費總額 國內生產總值 前一年消費額 年份 消費總額 國內生產總值 前一年消費額 1981 3309 4901 2976 1989 10556 16466 9360 1982 3638 5489 3309 1990 11362 1832 10556 1983 4021 6076 3638 1991 13146 21280 11362 1984 4694 7164 4021 1992 15952 25864 13146 1985 5773 8792 4694 1993 20182 34501 15952 1986 6542 10133 5773 1994 27216 47111 20182 1987 7451 11784 6542 1995 34529 59405 27216 1988 9360 14704 7451 1996 40172 68498 34529 以y代表消費總額， 代表國內生產總值， 代表前一年消費總額，應用計量經濟分析軟體包TSP6.5中普通最小二乘法估計模型，得到下列結果： （2.3.13） （6.83） （32.36） （5.70） 式中各項都是評價估計結果優劣的重要標准，後面將逐一介紹。這里僅討論參數估計值。兩個解釋變數前的參數估計值分別為0.4809和0.1985，都為正數，且都處於0與1之間，常數項的估計值也為正，這些參數估計值的經濟含義是合理的。隨機誤差項的方差的估計值為33739.5。 Oh，如果你是學習好的話肯定會做那麼也就不用提問了，如果你學習不怎麼樣做出來的太好反而會讓老師更加懷疑真實性，一般情況下能過關就OK了，做的太好老師問你了咋辦。所以吧能過關一切都好的
求採納
⑻ 分組計量資料統計學分析方法
數據錄入好了嗎？
我經常幫別人做這類的數據統計分析的
⑼ 如何用計量經濟學現代觀點完整的分析一個問題
優點：它首先把經濟理論表示為可計量的數學模型即經濟計量模型，然後用統計推論方法加工實際資料，使這種數學模型數值化。這種分析方法有兩個特點：①理論與觀察資料相結合，賦予理論以經驗的內容；②將隨機因素對經濟關系的影響納入分析之中，得出的結論具有概率性。缺點：1、簡單地用數學公式描述經濟運行規律,對社會經濟問題中難以量化的因素無法表現和處理2、忽視運用計量經濟模型進行實證分析的理論基礎,直接將模型應用於經濟分析之中3、建立計量經濟模型的數據有限或數據質量不高4、對當前與未來條件的一般假設不切實際
⑽ 怎樣用計量的方法分析股票
計量，這種方法應該是不會存在的。
打算用十種計量里的哪個單位？
光 核 電 磁 力 長 時 化 聲 熱，這些單位基本都不能用。
如果硬要說「時」可以，那要用時間頻率。
時間頻率計量用於測量頻率值和時間間隔。
樓主可以研究技術指標或者是周期。