計量經濟學
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計量經濟學（英語：Econometrics），又譯經濟計量學，是以數理經濟學和數理統計學為方法論基礎，對於經濟問題，試圖以理論上的數量接近和經驗（實證研究）上的數量接近這兩者進行綜合，而產生的經濟學分支。
傳統的經濟學研究通過觀察經濟現象、建立經濟模型，來分析單個或多個經濟變數與其他經濟變數之間的相互關係，這種研究方法的局限在於，很難對經濟現象進行量化分析，而計量經濟學的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往的定性研究，擴展到同時可以進行定量研究的新階段[1]。
「計量」的意思是「以統計方法做定量研究」，「量」字為名詞，構成動賓結構，這從其英文metric的含義亦可看出（與數學名詞「度量空間metric space」情況類似），所以「量」字應讀作「亮」（中國大陸《現代漢語辭典》2012年6月第6版「計量」條）。設若「計量」的「量」字讀為「良」，則是兩個動詞詞素的並列結構，含義略簡。另如測智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–Binet Intelligence Scale），按其內涵則應讀「量」字為「良」，此亦可從英文scale的含義窺得。
計量經濟學
[編輯]計量經濟學是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟數據作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典迴歸（Classical Regression）分析方法為出發點。依據數據形態分為：橫截面數據迴歸分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、時間序列分析（Time Series analysis）、縱橫資料分析（Panel Data Analysis）等。依據模型假設的強弱分為：參數計量經濟學（Parametric Econometrics）、非參數計量經濟學（Nonparametric Econometrics）、半參數計量經濟學（Semiparametric Econometrics）等。
理論計量經濟學和應用計量經濟學
[編輯]理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯繫極為密切。理論計量經濟學，除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎，和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。
應用計量經濟學（Applied Econometrics）則以建立與應用計量經濟學模型為主要內容，強調應用模型的經濟學和經濟統計學基礎，側重於建立與應用模型過程中實際問題的處理。
古典計量經濟學
[編輯]古典計量經濟學，一般指1970年代以前發展並廣泛應用的計量經濟學；非古典計量經濟學，則指該年代以後所發展的計量經濟學理論、方法及應用模型，也稱現代計量經濟學。
古典計量經濟學具有顯著的共同特徵，如下：
- 模型類型：採用隨機模型。
- 模型導向：以經濟理論為導向建立模型。
- 模型結構：變數之間的關係表現為線性，或可以化為線性，屬於因果分析模型，解釋變數具有同等地位，模型具有明確的形式和參數。
- 數據類型：以時間序列數據或者截面數據為樣本，被解釋變數為服從正態分佈的連續隨機變量。
- 估計方法：僅利用樣本資訊，採用最小平方法或者最大似然法估計變數。
計量經濟學的研究物件
[編輯]計量經濟學的兩大研究物件：橫截面數據（Cross-sectional Data）和時間序列數據（Time-series Data）。前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性，以模型參數估計結果顯現相關性；後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料，以展現研究對象的動態行為。
新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料（Panel data，或稱面板資料分析）。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。例如諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑指出，在迴歸模型中對一組檢驗進行詮釋，進而揭示因果關係是可行的，其所提出的格蘭傑因果關係檢驗不只在經濟學上使用，也廣受實證社會科學援用，以強化迴歸分析的說明力，提出更精緻的因果關係論述。
計量經濟學軟件
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參見
[編輯]參考文獻
[編輯]- 《經濟計量學精要》達莫達爾.N.古亞拉提
- 《計量經濟學》李子奈、潘文卿 高等代數出版社
| 基本概念 | |
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| 消費者理論 | |
| 企業理論 | |
| 市場分析 | |
| 研究分支 | |
