悉尼大学经济学ecmt5002专业课程的大一基础知识

　　Hello~大家好，今天学姐为同学们分享计量经济学ecmt5002相关的知识概述，主要是为了帮助留学生解决学习过程中遇到的一些问题，学姐整理了非常详细的流程细节可以参考。

　　金融计量经济学主题包括：

　　高频价格观察分析

　　套利定价理论

　　资产价格动态

　　最优资产配置

　　共整合现象

　　事件研究

　　非线性金融模型

　　实现的差异

　　基金业绩分析，如基于收益的风格分析

　　的测试随机行走假说

　　这资本资产评价模型

　　利率的期限结构收率曲线

　　风险价值法

　　挥发性评估技术

　　关键要点

　　计量经济学是使用统计方法，使用定量数据来发展理论或测试经济学或金融学中现有的假设。

　　计量经济学依赖于回归模型和零假设检验等技术。

　　计量经济学也可以用来试图预测未来的经济或金融趋势。

　　计量经济学的方法论

　　计量经济学方法论的第一步是获取和分析一组数据，并定义一个特定的假设来解释该组数据的性质和形状。例如，这些数据可以是股票指数的历史价格，从消费者财务调查中收集的观察数据，或者不同国家的失业率和通货膨胀率。

　　如果你对每年价格变化的关系感兴趣标准普尔500指数和失业率，你可以收集两组数据。在这里，你想测试失业率上升导致股市价格下跌的观点。因此，股票市场价格是你的因变量，失业率是自变量或解释变量。

　　最常见的关系是线性的，这意味着解释变量的任何变化都将与因变量呈正相关，在这种情况下，通常使用简单的回归模型来探索这种关系，这相当于在两组数据之间生成一条最佳拟合线，然后进行测试，以查看每个数据点平均距离该线有多远。

　　请注意，在你的分析中可以有几个解释变量——例如，在解释股票市场价格时，除了失业之外，还有国内生产总值和通货膨胀的变化。当使用多个解释变量时，它被称为多元线性回归，这是计量经济学中最常用的工具。

　　不同的回归模型

　　存在几种不同的回归模型，这些模型根据被分析数据的性质和被问问题的类型进行优化。最常见的例子是普通的最小二乘(OLS)回归，它可以在几种类型的代表性的或者时间序列数据。如果你对二元(是-否)结果感兴趣——例如，根据你的生产率，你被解雇的可能性有多大——你可以使用逻辑回归或概率单位模型。今天，计量经济学家有数百种模型可供使用。

　　计量经济学的局限性

　　计量经济学有时被批评过于依赖对原始数据的解释，而没有将其与既定的经济理论联系起来，也没有寻找因果机制。重要的是，数据中揭示的发现能够被理论充分解释，即使这意味着发展你自己的潜在过程理论。

　　回归分析也不能证明因果关系，仅仅因为两个数据集显示出一种关联，就可能是虚假的。比如游泳池溺水死亡随GDP增长。经济增长会导致人淹死吗?当然不是，但是也许在经济繁荣的时候会有更多的人购买泳池。计量经济学主要关注相关性分析，记住，相关性不等于因果关系。

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