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随着互联网和移动设备融入日常生活，公司收集、存储和使用数据的方式发生了革命性的变化。前所未有的速度和数量意味着公司现在需要有新的方法来快速有效地分析和使用这些信息，以推动业务成功。计量经济学利用数学和统计学原理来分析和解释这些数据，为经济和商业决策提供信息。在本文中，你将深入了解计量经济学的研究方法。

1.提出解释数据的理论或假设

该模型确定解释变量，并明确指出每个解释变量与因变量之间关系的符号和/或大小。在分析的这一阶段，应用计量经济学家在很大程度上依赖经济理论来提出假设。例如，在国际经济学中，有这样一条原则，即不同国家的商品价格随名义汇率(购买力平价)的变化而变化。国内价格和国外价格(根据名义汇率的变化进行调整)之间的经验关系应该是正的，它们应该大致一比一地共同变动。

2.构建一个统计模型

抓住经济学家正在检验的理论的本质。该模型提出了因变量与解释变量之间的特定数学关系，遗憾的是，经济理论通常不处理这种关系。迄今为止，最常见的方法是线性假设，即解释变量的任何变化总会引起因变量的相同变化(即线性依赖)。

由于不可能考虑到因变量的所有影响因素，因此在统计模型中需要加入一个额外的变 量，以完善模型的规格。替代变量的作用是考虑所有因复杂性或缺乏数据而无法考虑的影响因变量的因素。经济学家通常假设这个 "误差 "项平均为零且不可预测，以便与统计模型考虑所有重要解释变量的假设相一致。

3.使用适当的统计程序和计量经济学软件包

根据经济数据估算模型的未知参数(系数)。由于经济数据容易获得，而且有优秀的计量经济学软件，这部分分析通常是最简单的。然而，著名的计算机原理 GIGO(垃圾进，垃圾出)也适用于计量经济学。可以计算的东西并不意味着它具有经济意义。

4.嗅觉测试

估计模型是否具有经济意义，即是否能做出有意义的经济预测?例如，因变量与解释变量之间的估计参数的符号是否与传统经济理论的预测相符(例如，就家庭消费而言，如果一个统计模型预测消费者支出会随着收入的增加而下降，那么该模型的有效性就值得怀疑)。如果估计的参数不合理，计量经济学家应如何修改统计模型以得出合理的估计值? 更合理的估计值是否意味着具有重大的经济影响?在这个阶段尤其需要计量经济学家的专业知识。

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