計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)心得體會(huì)范文
經(jīng)過(guò)一個(gè)學(xué)期對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，我收獲了很多，也懂得了很多。通過(guò)以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科為指導(dǎo)，輔助以一些軟件的應(yīng)用，從這些之中我都學(xué)到了很多的知識(shí)。
通過(guò)學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，我發(fā)現(xiàn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)便是用精簡(jiǎn)的文字概括內(nèi)容要點(diǎn)，用樸實(shí)的語(yǔ)言聯(lián)系現(xiàn)實(shí)生活，讓我們體會(huì)到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就在我們的身邊。
參觀一個(gè)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(jìn)每一個(gè)房間。各起一半作用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也是如此。
學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)給我印象和幫助最大的主要有兩點(diǎn)：一：對(duì)EVIES軟件的熟練操作與應(yīng)用，記得以前學(xué)運(yùn)籌學(xué)的時(shí)候，我學(xué)會(huì)了Lindo軟件，而現(xiàn)在我又學(xué)會(huì)了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運(yùn)，因?yàn)楫吘褂行┸浖菍儆谀欠N有價(jià)無(wú)市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場(chǎng)上或是從思想上認(rèn)識(shí)到它;二：對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)辯論賽的認(rèn)識(shí)我是很深刻的，在這一場(chǎng)沒有硝煙但卻處處充滿著科學(xué)理論的睿智辯論中，我提高了膽識(shí)，增長(zhǎng)了見識(shí)，也學(xué)會(huì)了團(tuán)隊(duì)與協(xié)作的力量。
以下我將著重從六個(gè)方面闡述我對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的一些認(rèn)識(shí)以及個(gè)人從中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)與心得。
一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教我了我很多。
在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的過(guò)程中，我可以旁征博引，同時(shí)老師也給了我很多有意思的啟發(fā)，因?yàn)榧磳⒚媾R考研的抉擇，這門課也是我考研過(guò)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(duì)一些重要的知識(shí)做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基矗
在認(rèn)識(shí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)并不斷提高自己對(duì)它的認(rèn)識(shí)過(guò)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(huì)我很多有用的知識(shí)，從一個(gè)辯題的準(zhǔn)備到辯論的過(guò)程，從推陳出新到完美的放映，從團(tuán)隊(duì)協(xié)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(gè)辯論賽的工程中，我主要負(fù)責(zé)推陳出新這一板塊的設(shè)計(jì)，開始的時(shí)候我覺得自己的任務(wù)很重，肩上的擔(dān)子也很重，為此我們一個(gè)大組中的一個(gè)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(jìn)一步的讓大家了解我們的團(tuán)隊(duì)，包括出新，課件展示，問題競(jìng)答。除此以外，我們還以兩個(gè)人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個(gè)人都有表現(xiàn)的機(jī)會(huì)，這一點(diǎn)是很不錯(cuò)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(shí)候來(lái)一首詩(shī)朗誦，當(dāng)然了，一開始的時(shí)候我是不同意的，因?yàn)槲覀�(gè)人覺得辯論就應(yīng)該更加的學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)，嚴(yán)密科學(xué)，不過(guò)最終也沒有拗過(guò)大家，只好做一回英雄了。
綜合來(lái)看我們的小組辯論，我個(gè)人覺得是很成功的，因?yàn)檫@畢竟體現(xiàn)出了一個(gè)團(tuán)隊(duì)的風(fēng)貌，尤其是在現(xiàn)在這個(gè)社會(huì)中，團(tuán)隊(duì)的協(xié)作尤為重要，就如同在一個(gè)足球團(tuán)隊(duì)中，只有一個(gè)英雄是不可以的，只有當(dāng)大家有足夠的團(tuán)隊(duì)意識(shí)時(shí)，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時(shí)之勇而輸?shù)粽麄�(gè)比賽。
二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的系統(tǒng)知識(shí)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義為：用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事;它也不同于我們所說(shuō)的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語(yǔ)。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō)，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來(lái)，就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。
克萊因(R.Klein)：“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位”，“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最有權(quán)威的一部分”
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心統(tǒng)計(jì)工具在經(jīng)濟(jì)問題與實(shí)證資料分析上的發(fā)展和應(yīng)用，經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提供對(duì)于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象邏輯一致的可能解釋。因?yàn)槿祟愋袨楹蜎Q策是復(fù)雜的`過(guò)程，所以一個(gè)經(jīng)濟(jì)議題可能存在多種不同的解釋理論。當(dāng)研究者無(wú)法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)時(shí)，一個(gè)理論必須透過(guò)其預(yù)測(cè)與事實(shí)的比較來(lái)檢驗(yàn),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)即為檢驗(yàn)不同的理論和經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)提供統(tǒng)計(jì)工具。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一元線性回歸模型，我認(rèn)識(shí)到：變量間的關(guān)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(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與應(yīng)用，包括：
這個(gè)公式得給出，以及樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式�？偟恼f(shuō)來(lái)，這一節(jié)留給我印象最深刻的，便是根據(jù)樣本回歸函數(shù)SRF，估計(jì)總體回歸函數(shù)PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關(guān)系。除此以外，我也學(xué)會(huì)了參數(shù)的最大似然估計(jì)法語(yǔ)最小二乘法。對(duì)于最小二乘法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的擬合樣本數(shù)據(jù)，而對(duì)于最大似然估計(jì)法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發(fā)的兩種參數(shù)估計(jì)方法。即：
1.一元回歸模型：
關(guān)于擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)，也就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測(cè)值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個(gè)部分：一部分來(lái)自于回歸線，另一部分來(lái)自于隨機(jī)勢(shì)力。所以，我們用來(lái)自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來(lái)判斷樣本回歸線與樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度。這個(gè)比例，我們也較它可決系數(shù)，它的取值范圍是0<=R2<=1。
關(guān)于變量的顯著性檢驗(yàn)，是要考察所選擇的解釋變量是否對(duì)被解釋變量有顯著的線性影響。所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)。我們?cè)谶M(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)時(shí)所應(yīng)用的方法主要是t檢驗(yàn)。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的課程中都有所涉及，不算是新的知識(shí)。
關(guān)于置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們要判斷樣本參數(shù)的估計(jì)值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要通過(guò)構(gòu)造一個(gè)以樣本參數(shù)的估計(jì)值為中心的“區(qū)間”，來(lái)考察它以多大的概率包含這真是的參數(shù)值。這樣的方法就是我們所說(shuō)的參數(shù)檢驗(yàn)的置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們希望縮小置信區(qū)間時(shí)，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優(yōu)度。
2.多元回歸模型
多元回歸分析與一元回歸分析的幾點(diǎn)不同：
關(guān)于修正的可絕系數(shù)。我們可于發(fā)現(xiàn)，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(diào)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(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們這里說(shuō)的調(diào)整的可絕系數(shù)。
關(guān)于對(duì)多個(gè)解釋變量是否對(duì)被解釋變量有顯著線性影響關(guān)系的聯(lián)合性F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)的思想來(lái)自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過(guò)比較F值與臨界值的大小來(lái)判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。
3.放寬基本假定模型
異方差性，即相對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，也就是相對(duì)于不同的解釋變量觀測(cè)值，隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差，那么檢驗(yàn)異方差，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性。
序列相關(guān)性，如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。一般經(jīng)驗(yàn)告訴我們，對(duì)于蠶蛹時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來(lái)它們對(duì)被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。
多重共線性，如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生下列的不良后果：
1.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在;
2.近似共線性下普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大;
3.參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理;
4.變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)能力失去意義。
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