计量经济学中，对不同的数据要用不同的方法。从经济社会中收集的数据主要有三种：1、横截面数据 2、时间序列数据 3、集合数据 横截面数据是指某一时间内对不同对象进行调查所得来的数据，如人口普查数据。
使经济学的分析更加量化，科学化。计量经济学家是依靠对经济数据的研究来验证经济理论、分析经济现状、预测未来。经济数据在计量经济学中的作用是非常重要的。
一个好的计量经济学模型应当具有如下性质：1.随机干扰项的期望值为0；2.消除了异方差，即总体回归函数中的随机误差项满足同方差性；3.解释变量无多重共线性；4.消除了模型中由于惯性、设定偏误、滞后等带来的自行关。
计量经济学方法有十分重要的特点和意义：研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
一、数据特点不同 1、面板数据是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，
计量经济学引入了自然科学的分析方法：用实际数据来论证其理论的正确性，使经济学的分析更加量化，科学化。计量经济学家是依靠对经济数据的研究来验证经济理论、分析经济现状、预测未来。
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缺点：1、简单地用数学公式描述经济运行规律,对社会经济问题中难以量化的因素无法表现和处理 2、忽视运用计量经济模型进行实证分析的理论基础,直接将模型应用于经济分析之中 3、建立计量经济模型的数据有限或数据质量不高 4、
1、主题说明；2、对方法的描述。二、回顾现有文献 其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。三、描述概念或理论框架 计量经济学的应用研究不同于统计分析，
模型导向：以经济理论为导向建立模型。 模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。 数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，
扩展资料 计量经济学特点：1、模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的'关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。2
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