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雷达卡
今天再开贴探讨一个问题：
之所以可以建立截面数据模型、时间序列数据模型、面板数据模型，或微观计量模型分析现实问题，
（主要针对参数计量模型）
是基于什么样的前提假设？
或者说是，它们隐含了什么前提假设，才可以利用它们分析现实问题？
或者说是，之所以可以建立这些模型的前提条件是什么？
先谈谈我个人的看法吧，
个人认为，（主要针对参数计量模型）
一、截面数据模型，隐含了一个前提假设是：个体具有同质性，严格地说，应该是个体行为特征（模式）具有同质性。
试想，如果个体间的行为模式存在较大差异，比方说，随机抽样得到某群样本，研究他们的消费情况，如果里面有一些像马云、普通大学生的样本，尽管计量经济学研究的是一个平均行为，但该模型刻画效果仍可能比较差，因为他们的行为模式具有较大差异，像马云这类消费者的消费模式十有八九与普通大学生存在着巨大差异。
二、时间序列数据模型，隐含了一个前提假设是：历史规律会重演。
试想，如果历史规律不会重演，那么请问研究历史的意义何在（除了民族道义类意义外），尤其在预测问题上更是如此。
即便是针对建立时间序列数据模型本身，也是如此，例如，之所以可以将2000年到2016年的数据放置同一模型框架下分析，就表明该个体在2000年的行为模式，与2001年、与2002年、甚至与所有样本期间的年份中的行为模式是相同，这也就表明了假设了历史规律会重演。
三、面板数据模型，隐含的前提假设与时间序列模型相同，并多了一个允许个体间存在异质性。
四、微观计量模型，可以分为截面微观计量模型和面板微观计量模型，与上类似，故不赘述。
（主要针对参数计量模型）
绵绵雨天，闲来无事，谈谈个人愚见，盼大家多多赐教，说说自己的感悟，广开言路哈
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视频内容包括：
1. 不同类型数据输入
2. 基本操作
第一部分 条件期望模型
一、平稳时间序列
单个平稳时间序列建模技术
3. AR模型
4. MA模型
5. ARMA模型
多元平稳时间序列建模技术
6. VAR模型
7. Granger因果检验
8. ARDL自回归分布滞后模型
9. ARDL模型帮你自动选择ECM误差修正模型最优滞后阶数
二、非平稳时间序列
10. ADF单位根检验
11. Engle-Granger协整检验
12. ECM误差修正模型
13. Johansen协整检验
14. VECM向量误差修正模型
第二部分 条件波动率模型（正在进行中……）
15. ARCH模型
16. GARCH模型
17. 非对称GARCH模型
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