更多精彩内容请关注211统计课堂计量经济学是分析啥的？
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计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：1.理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。2.预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测(包括政策评价)当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据(Cross-sectionalData)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。涉及到的相关学科：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学、非参量计量经济学、半参量计量经济学等。常运用的软件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS等.Eviews是用来干嘛的？
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准确点说 Eviews是计量经济学软件。从分析层面上说 计量经济学更重视建立模型 也就是用数据来验证模型。Eviews在联立模型求解上 有独特的优势。你如果只做一些应用的计量经济模型和经验分析，用eviews就挺好，简单易操作，全是菜单和对话框，建议数学基础不是很高，以经济学研究为主的朋友学习Eviews。平衡面板和非平衡面板的区别是啥？
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“平衡的意思是，如果按截面成员堆积数据，每个截面成员应包括正好相同的时期；如果按日期堆积数据，每个日期应包含相同数量的截面成员观测值，并按相同顺序排列。特别要指出的是，基础数据并不一定是平衡的，只要在输入文件中有表示即可。如果观测值中有缺失数据，一定要保证文件中给这些缺失值留有位置。”——from 高铁梅根据这段话，我的理解：有缺失的面板数据不一定就是非平衡数据。平衡数据实际只是一种转换的比较规整的结构，用于更方便的表示成堆积数据。标准差和标准误的区别在哪？
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1、概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；2、用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等。3、它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比。变异系数到底有啥用？
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标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。从入门到精通
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面板数据，面板数据的输入又怎么做呢？
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首先要明确是做平衡面板数据分析还是非平衡面板数据分析，先介绍前者：1.准备平衡面板数据集(如xls.txt文件)2.file/new/workfile 建立工作文件3.选择unstructed/undated 填上时间序列数据的个数(observations)4.选object/newobject/pool输入横截面个体的ID5.导入数据集导入数据后即可按照你的需要做各种面板数据分析首先将数据在excel表中按企业排序，第一列为企业标识fcode，第二列为时间1199011991119922199021991……然后在eviews中分别通过object/new object/series 建立fcode 和year 两个序列，将上述已排序的数据导入。下一步，双击菜单栏下方的range,在出现的对话框中左边选择workfile structure type为dated panel, 在ID series后输入fcode, 在date series后输入year, 右边的对话框中保持上半部分不变，下半部分去掉所有的勾，然后点ok. 这样会自动生成dateid序列，建立面板数据。其他变量的数据按一般方法输入即可。模型需要做哪些检验？
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要考虑经济意义(符号是否正确，系数大小是否合理)，模型前期要根据其特点做相关关系检验、平稳、协整检验、因果检验等，建完模型之后要对拟合度，系数显著性检验方程显著性和共线性检验，如有共线性，需要通过删选变量或逐步回归或主成分分法等进行修正，还要对残差做自相关和异方差的检验。您还想了解更多Eviews吗！？今天的《Eviews统计建模实战》便要帮你快速掌握Eviews应用技能！《Eviews统计建模与实用操作》《Eviews‖VAR分析向量自回归模型》
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Eviews统计建模与实用操作
本课程从大家熟知的eviews软件出发，给大家讲解了计量中最常遇到，并且用eviews建模比较好的几个模型，包括经典线性回归，时间序列分析，var模型，arch模型及garch模型和面板回归分析等模型，每个模型除了讲解一些基本的操作步骤外，还包括了自己在数据分析过程中遇到的一些常见问题和相关回答建议，以及自己觉得比较好的书目推荐。且各个章节之间是相互独立的，大家可以选取自己需要的模型进行针对性的学习。
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Eviews||VAR分析向量自回归模型
本课程主要讲述了向量自回归(VAR)模型的理论和Eviews软件操作，包括向量自回归的理论基础、变量平稳性检验、模型滞后阶数选择、模型稳定性检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析、预测误差的方差分解、协整关系检验、向量误差修正模型、Eviews软件操作等内容。每一节内容都从思想出发，由理论到实操，希望能够启迪学员思维。
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