怎么快速学会计量经济学

A. 计量经济学课 到底怎么学啊 好难

计量经济学是数学统计学和经济学三门课程的交叉学科，要学好计量经济学，就一定要把数学统计学（数理统计学）经济学分别学好，在此基础上，认真听老师讲课（不能缺勤，这门课认真听讲都不一定听懂，何况不认真听？）然后多做配套练习，多向老师同学请教，总之一个字，这门课的确有些难，但是，只要认真对待，会苦尽甘来的。

B. 如何学习计量经济学

计量经济学我觉得有两种学习方法，把两种结合起来是比较好。

1. 系统地学习

参考书目：入门看Wooldridge的《计量经济学导论：现代方法》，进阶看Greene的《Econometric Analysis》。而且建议进阶开始看英文的，因为我的经验是看懂了英文的计量书对你查阅国外文献非常有帮助。

如果你不做计量理论的研究，上述的书就够了。但若你要做计量理论研究，我也不知道要看什么书了……因为我不太懂(ಥ_ಥ)

但是系统性学习有个盲区，就是从你懂到你会用，中间有个无比巨大的鸿沟，大到你根本想像不到。我现在博士第四年马上结束，我系统性学习的计量知识和我本科时没什么区别，博士计量考试也是水水就随便拿A了。但是我这几年基本只努力了几件事，其中一件就是如何去运用这些计量知识解决问题。这个过程太太太痛苦了。

所以，结合个人经历，我还要介绍第二个学习方法。

2. 动手去做课题

课题可以是老师布置的，也可以是你自己感兴趣的。这个过程会让你更加明白“原来书本上讲的东西是这么一回事”。这个过程，不要偷懒去放过任何细节，因为在各种细节上你都可以学到意想不到的计量知识。

而且你会发现，做课题的过程中，你会针对性地学很多内容，甚至有些是书本上没有的（更多可能是被你忽略的）。同时，你的编程能力和你数据处理能力会有质的飞跃。

最后，计量经济学学习的过程是漫长的，需要大量对社会现象的观察，以及人生经历的增长对计量建模也至关重要。千万不要想一蹴而就，不可能的。或是说，计量知识可以一学期精通，但计量本领却是长期积累来的。

C. 怎样才能学好计量经济学

计量是被包含与统计学之中的一门学科 它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下 你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多 应用计量 金融计量 微观计量 宏观计量 时序分析 贝叶斯计量以及计量经济学原理等等等等一系列东西，很多方向之间是有共性的
当你打好基础往下学习的情况下 可能会碰到某一个方向比较难理解 比如你学金融计量的时候会发现可能你不知道什么是Order of Integrating 一本书或者一个方向通常不可能面面俱到 这时候你可以多查查文献
计量经济的学习理解程度我觉得对我来说就像一个一个开口向下的二次函数，一开始是很感兴趣的但是很多东西理解的不好 后来学的内容越来越多了发现很多东西是想通的 发现其实不是难 而是你有很多东西不知道 了解多了自然对后续学习有帮助了 比如说应用计量，时间序列加上计量经济学原理的学习就对金融计量的学习很有帮助，金融计量的学习又对应用计量很有帮助，他们是相辅相成的。但是parametric model玩儿多了 你就想玩儿高端的 比如贝叶斯计量和金融计量后期 包括 semi 或者 non parametric 这时候难度又上来了 因为他对你的抽象思维和数学能力又有很大的要求 所以又开始比较痛
关于书籍，计量经济学习我觉得 建议学习计量用英文版教材而不要用中文版 说实话用中文学有些时候表达会更复杂且难理解 因为我所在学校的计量专业还不错 所以很多时候一门课的教材都不是来自一本书 有时候是好几本书的几部分加上一部分文献 这都取决于老师的习惯
如果有时间和能力的话 多度一些文献并作出总结 和提出问题 会对你今后的学习与研究做出非常大的帮助
计量学到后面对programming有很大的需求 如果你想在计量或者数量方面长期发展的话 建议开始就从STATA或者R来入手， eviews简单易上手可以满足基础需求 但是可塑性比较差 早早的建立良好的编程习惯对你日后是有很大帮助的 也节省时间 SAS对金融方向的学生也是很powerful的，stata貌似经济方向的使用比较多 例如微观计量。
可能有说的不到位的地方 但是这就是目前我学了三年计量的感受

D. 如何学好计量经济学

看你自己的定位。
若你只是想成为计量经济学菜鸟，建议学SPSS软件，市面上有很多SPSS的书籍，教你针对各种数据类型，如何用SPSS一步步操作，如何解读数据输出结果。大致一个月之内就能见效。
但若你想成为计量经济学高手，首先你必须得有线性代数、概率论与数理统计和高等数学这三门功课的功底，这样你才能弄明白计量经济学课本上每一条数学公式，从算法的角度深入了解计量经济学模型的原理。其次，有足够的编程功底，用R之类的编程软件自己编写复杂计量经济学模型的算法代码，对数据进行验证。

E. 初学者如何学习计量经济学

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

F. 计量经济学怎么学可以最快的应付考试分给写的最详细的

第一，不要开始去就看国外的计量经济学教材，国外的教材基本上都是难以短时间看完的大部头书籍，看完要很长时间，而且对于翻译过来的东西，不一定翻译的都对。要看国内的书，看国内一些相对比较出名的计量学者写的是书，这里推荐两本，一本书是南开大学张小峒写的计量经济学基础，一是复旦大学谢编的，还有北大原ccer有个叫黄什么的老师编的计量经济学，还有一本比较薄的时间序列分析，不过不是人大王燕编写的那本，都很薄，看着都非常舒服，可以短时间看完，我个人刚开始学习计量经济学的时候，看南开大学编写的那本，看了好几遍，关于清华李子奈编写的计量经济学，个人没有看，以为刚开始学的时候，是拿着他的书学的，发现他用了矩阵的东西，加深了理解难度，而来发现有些地方解释的不清楚，不如南开编写的（个人认为）我推荐的几本书，对于南开的可以看个两三遍，然后再看一本时间序列分析，不看魏武雄编写的，那本太厚，随便到图书馆找一本，我个人看的是潘红宇编的，感觉比人大编的简单了些。看完这些后，再飞快的把ccer那个叫黄小敏老师编的计量经济学入门看一遍，那本书个人认为变得非常好，非常简洁。看完这些书之后，再看高一级的，如写谢识予编写的高级计量和高铁梅编写计量经济分析方法与建模，或者格林的那本。个人认为高铁梅编的那一本不好，也许书如其名吧机灵经济分析方法与建模，而没有叫计量经济学教材呢？这本书编写的有拼凑的感觉，很不好，但可以参考。本人看的是谢编写的，不是很厚，看着挺舒服。李子奈和叶啊忠编写的高级计量因个人水平有限，看得很痛苦。看了两天不看了。重新换书再看。在刚开始看书学习的过程中，不要过于纠缠于一个问题，把初级教材多看几遍，有些东西就慢慢理解了。
第二，看完初级教材后，用两天时间捣鼓下计量软件，做到学以致用。本人没有在学习计量的时候，学完一章，就用下计量软件，觉得那样浪费时间，不如集中学习软件有效。学习软件时候不要去就学习高级的计量软件如sas和matlab等，要从容易上手学习。我是从eviews入手。每天都捣鼓个把小时，不出半个月或20天，eviews就可以上手应用了。

G. 怎么学好计量经济学

计量是被包含与统计学之中的一门学科，它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下，你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多，应用计量、金融计量、微观计量、宏观计量、时序分析、贝叶斯计量以及计量经济学原理等等等等一系列东西，很多方向之间是有共性的。

当你打好基础往下学习的情况下，可能会碰到某一个方向比较难理解，比如你学金融计量的时候会发现可能你不知道什么是Order of Integrating 一本书或者一个方向通常不可能面面俱到 这时候你可以多查查文献。

计量经济的学习理解程度我觉得对我来说就像一个一个开口向下的二次函数，一开始是很感兴趣的但是很多东西理解的不好。后来学的内容越来越多了发现很多东西是想通的，发现其实不是难，而是你有很多东西不知道。了解多了自然对后续学习有帮助了。比如说应用计量，时间序列加上计量经济学原理的学习就对金融计量的学习很有帮助，金融计量的学习又对应用计量很有帮助，他们是相辅相成的。但是parametric model玩儿多了你就想玩儿高端的，比如贝叶斯计量和金融计量后期，包括 semi 或者 non parametric 这时候难度又上来了，因为他对你的抽象思维和数学能力又有很大的要求，所以又开始比较痛苦。

H. 如何自学学好计量经济学｝

理解，理解，还是理解 重要的事情说三遍 要学通计量经济学，一定要用矩阵计算，所有都用矩阵计算，因为矩阵计算简单且可以帮助理解 对矩阵的性质熟悉，比如正交，正定，相似等等，建议拿一本高等代数备查 对数理统计熟悉，比如假设检验，正态分布，建议拿一本数理统计备查 在中国计量经济学基础后，什么微观计量，时间序列，金融计量，空间计量都是水水

I. 如何能够快速学会几种计量经济学的模型学哪几种

你可以试试“灰色关联度法”。灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。灰色系统理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。 迅雷上可以下载。输入数据，既可得出关联度。一般情况，关联系数设为0.5。另外还有灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析，你都可以尝试下。