以下是引用confch在2008-4-23 12:15:00的发言:数理统计都学过的了,不知时间序列、实验设计分析、随机过程、马氏过程等在这里会不会用到呢?
当然很有用!
计量经济学大的分两块:经典计量和非经典计量
经典计量或者说基础计量是一最小二乘为主线展开的,讨论了Guass-Markov定理,然后再讨论G-M定理假设每一个放松的情况下的后果和如何处理,比如序列相关、异方差、联立方程、非线性模型、非球形扰动、反向回归和离散因变量问题等等;以及假设检验的基本原理等。
非经典计量涉及到方法、数据和模型三个方面:
在方法上,经典计量以最小二乘(OLS)为主;非经典计量方法涉及到极大似然估计(ML)、广义矩方法(GMM)半参数和非参数方法、贝叶斯估计和分位数估计
在数据上,经典计量以横截面数据为主;非经典计量数据涉及到时间序列分析和面板数据(Panel Data)分析。时间序列分析相对完善,在宏观和金融中应用较多;面板分析还不是很成熟,在微观中应用比较普遍。
在模型上,主要就是分线性和非线性。
我觉得有数学基础的入门容易,一些基本的原理看看都明白了。只是要找个好的入口,从某一方面开始,先把这一方面做好,计量虽然从数学角度并不是很难,但想在短时间内把计量全都搞清楚也不是很容易的。可能还要针对性的补补经济学。