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什么是计量经济学？

计量经济学是通过使用统计模型参考并从提供的数据中获得观察值或模式来开发近似未来趋势的方式，来理解经济数据之间的关系。计量经济学是简单的经济方法，具有数学和统计学的附加功能，可通过应用统计方法来帮助进行预测和估计。

计量经济学方法

较常见的方法是：

1. 多元线性回归
2. 估计理论
3. Excel中的线性编程
4. 频率分布
5. 概率分布
6. 相关和回归
7. 时间序列分析
8. 仿真方程

金融计量经济学的例子

以下是财务计量经济学的示例

计量经济学示例1

迈克尔的收入为$ 50000。他的收入的支出方式为10000 –固定租金和其他家庭支出为该时期收入总额的50％。

多元线性回归是根据过去趋势建立关系的最佳工具之一。

通过使用等式，一个人可以得到迈克尔根据其收入所花费的金额。

• 费用= B₀ （固定租金）+ B₁ （其他家庭支出）+ e（错误项）
• = 10000 + 50% (50000)
• = 35000

误差项表明使用统计工具得出的结果几乎没有上下偏差。

计量经济学示例2

让我们根据他的工作经验来找出他的薪水

最低工资：10000美元

在对人的工资进行回归分析的基础上，发现B₁ = 2000

因此，通过应用该方法，可以理解为一个人将获得10000 +（2000 *经验年数）的最低工资。

这些10K和2K是假设值，将在t检验和F检验等统计工具上进行测试。如果它们与0的差异不显着，则假设的值不相关，因此需要再次进行测试以获得不同的值。

计量经济学在金融中如何运作？

计量经济学的优势

这是计量经济学的优势。

• 通过使用工具或应用的计量经济学，可以将数据转换为特定的模型，以做出支持经验数据的决策。
• 帮助从分散的数据中获取指定的模式或结果。
• 有益于使我们能够从信息篮子中检索相关信息。

计量经济学的缺点

计量经济学有一些缺点。

• 有时，经济工具建立的关系是虚假的，即，即使两个变量之间不存在任何关系，但是该模型根据过去的信息显示出一种模式。前任。雨水与已付股利之间的相关性
• 这表明每当四分之一的降雨，那么只有该公司才宣布该时期的股息。即使下雨也没有分红的关系，但按照趋势确定，它可能会提供错误的信号，从而导致错误的决策。
• 在简单性和准确性之间总有一个选择。模型规范是应用经济学中非常重要的任务。选择较小的变量可以帮助简化操作并提供更快的结果，但是由于信息不足以及如果人们追求较高的否定性，选择结果可能会不准确。如果变量是可变的，则该模型可能是关键的，不经济的或巨大的。
• 数据中使用的变量之间可能存在多重共线性问题。选择的变量应该是两个解释变量之间的低相关性，这一点非常重要。模型将这一部分留给了模型用户。

重要事项

• 计量经济学的工具具有很高的判断力。最终结论可能因用户而异。
• 结果取决于模型的类型和规格。结果是面向模型的。
• 节省数据，可行，应用该模型时要考虑结果的时间。
• 它既可以应用于横截面数据，也可以应用于时间序列数据。
• 应该有一个周边或测试来进行最终的有效性，例如使用工具包进行excel中的f检验，T检验，统计量表，ANOVA表分析。

结论

• 始终记得检查结果是否对做出决策具有统计学意义
• 它超出了所考虑的模型或周长
• 结果必须在经验上以及未来派上都是有利的。
• 这是一个反复的练习，不同的模型也可以应用于单个问题以获得更好的见解。
• 可以通过改进的模型规范来减少结果的过度拟合或欠拟合。