粮食产量论文计量经济学的研究对象有

经济计量学是经济学分支，是经济学，数学，统计学的交集学科。它的研究对象是经济现象内容是经济现象的内部数量关系

如果仅仅是从统计数据上找到了三个变量的数据，再来做对Y的回归的话，确实是简单了些。但是基本计量经济学的线性回归，按照你说其实也足够了。如果你想使其复杂一些，就多找几个变量，或者加入时间的虚拟变量，对比前后情况，再或者，对你的a b c进行进一步的精修。比如寻找去掉价格因素的真实值等等。

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。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。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。

粮食产量论文计量经济学的研究对象

计量经济学根据研究对象的不同，可以分为宏观计量经济学和微观计量经济学。计量经济学根据研究目的和内容侧重面不同，可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。

应该选D 这道题在《经济计量学》这本书的第一章，第三节：经济计量分析工作中第二段第一句话提到了！

答案为D很明显，因为计量经济学有一个最基础、最重要的分析工具—最小二乘法，其中有双变量和多变量的。为什么会出项多变量，而且非常多呢？因为研究对象的影响因素太多了，为了准确地衡量这些影响因素，所以要将研究对象置于一个经济系统当中，分析其各种影响因素，然后再进行多变量的数据分析、验证。从这个研究方法我们可以很明显的认识到经济计量分析工作的研究对象是社会经济系统。

粮食产量论文计量经济学的研究对象是什么

应该选D 这道题在《经济计量学》这本书的第一章，第三节：经济计量分析工作中第二段第一句话提到了！

计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。

粮食产量论文计量经济学的研究内容有

经济学研究要查一下经济学研究的范围里面这个方面是研究相关内容。

计量经济学它研究的主要内容其实是集中在前面两个字计量，也就是在经济学中，主要是运用各种方法进行数字统计来进行验证的一个方法。

粮食产量论文计量经济学的研究意义

计量经济学的应用领域。结构分析。即利用模型对经济变量之间的相互关系作出研究，也就是分析当其他条件不变时，模型体系中的解释变量发生一定的变动，对被解释变量的影响程度。经济预测。就是运用已建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值作出预测估计或推算。政策评价。即利用估计好的计量经济模型在许多不同政策方案之间进行选择。检验和发展经济理论。即按照经济理论建立模型，用实际样本数据检验模型。用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型。这是在领域内的用处。然后由它得到的预测可以实施的经济政策被执行，继而影响我们的生活。比如下调银行存款储备金率，流通资金增加，企业有更多的钱可以运作，当然也可以给职工多发放点工资。

设立计量经济模型的四个步骤：设定模型、估计参数、模型检验、应用模型记忆：为姚明建个卧室门（设立计量经济模型），先买来一个可调整上边门框高度的门（设立模型），想一下姚明的身高，估计个高度把门框上边固定（估计模型），拉姚明来试试能不能走进去（模型检验），姚明进去没障碍，以后就这么使用了（应用模型）计量经济模型应用方向：用于经济预测、用于政策评价、用于结构分析、用于检验和发展经济理论记忆：模型应用要用金鸡（经济）预测结构，用政策发展金鸡（经济）理论结构分析：用已估计的计量经济模型，对所研究的经济活动关系进行定量考察，以说明经济变量之间的数量比例关系经济预测：用已估计的计量经济模型，对经济活动未来现象进行推测和估计检验模型一般包括内容：经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验、预测检验可用于估计参数的数据：横截面数据、时间序列数据、虚拟变量数据、面板数据等常用的三类样本数据：截面数据、时间序列数据、虚拟变量数据计量经济学概念：是以揭露经济活动中客观存在的数量关系的学科，可以理解为经济理论、数学、统计学三者结合数理经济模型揭露的是经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性数学方程加以描述；计量经济模型揭露的是经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述计量经济学根据研究对象和内容侧重点不同，可以分为理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学模型包括单方程模型和联立方程模型客观存在的定性现象或特征人们通常用虚拟变量来表示模型检验：对模型和所估计的参数加以评判，评判在理论上是否有意义和统计上是否有足够的可靠性经济变量从所描述的经济活动形态来看，可以分为存量和流量存量：某一时间节点的某物积累量流量：指定时间范围内某物的积累量对实际的经济活动做经济计量分析设立的模型应包括：经济变量、设定的参数、随机误差项计量经济模型中，参数估计的原则是尽可能的接近总体参数的真实值计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，借助计算机建立计量经济模型，以揭示经济数量和经济规律的一门经济学科虚拟变量数据：通常人为取值为1或0，用来表征政策等定性事实的数据计量经济学检验：检验设立的模型是否符合计量经济方法的基本假定计量经济方法的基本假定：线性回归模型指对参数线性回归、随机误差项方差恒定均值为0、随机干扰项之间不存在自相关、随机误差项与解释变量不相关政策评价：用计量经济模型对可供选择的政策方案的实施后果进行模拟预测，从而对政策方案作出评价建立计量经济模型应注意的问题：用科学的理论依据、模型选择恰当的形式、方程中的变量具有可观测性经济变量之间的相互关系类型：行为关系、技术（或工艺）关系、制度关系、定义关系行为关系：经济活动当事人的经济行为和经济变量的关系

计量经济学主要其实就是做一个指导作用，相当于统筹规划

改革开放以来，我国经济建设不断取得重大成就，人民生活水平持续改善，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需求和不平衡不充分的发展之间的矛盾。但另一方面，世界政治、经济形势依然动荡不安，一些发达国家的经济增长仍然没有恢复到经济危机前的水平，新兴经济体的潜在风险巨大，一系列“黑天鹅”事件在全球化背景下极易转化为世界性的政治经济危机。国内则正处于产业结构转型升级的关键阶段，在外部环境不断变化下，影子银行、房地产泡沫、地方融资平台、国有企业高杠杆等“灰犀牛”事件有可能在经济发展放缓的情况下转化为不同程度的系统性经济风险。为此，非常有必要对我国经济发展和经济金融风险进行长期的跟踪、分析和预判，对各项社会公共政策包括宏观政策、产业政策和金融政策等进行科学的量化评估与分析。因此，针对当前国家经济和社会发展的重大需求，大力发展计量经济学的前沿理论与方法，提倡以科学方法对经济管理和公共政策评估开展量化研究，对于推进国家治理体系和治理能力现代化，守住不发生系统性经济金融风险底线具有重要意义。计量经济学作为经济学领域的一个重要分支，主要以社会经济活动的实际数据为素材，以统计分析方法为手段，以预测和识别因果关系为目标，为经济管理的实证研究和量化分析提供理论基础和方法工具。由于社会经济数据的非实验性质，利用计量建模和量化分析的科学研究方法显得尤其重要。一方面，计量经济学通过对实际数据的科学分析，为各种互为竞争的经济理论提供“证伪”的可能；另一方面，通过对经济管理模型的量化分析，为政策实施和政策评估提供科学决策的基础。因此，计量经济学在推动经济学科学化过程中发挥了不可替代的关键作用。虽然计量经济学最初以社会经济数据的分析为主，但随着量化分析的重要性在各学科领域的日益凸显，计量经济学的分析工具和分析方法已逐渐渗透到心理学、医疗管理、公共管理、金融工程、能源管理、社会学和政治学等各个领域，成为发展非常活跃、应用日益普及的方法论学科和交叉学科。在大数据时代，新的数据形式和数据中变量间的新型复杂关系给计量经济学带来前所未有的挑战，但另一方面也给计量经济学的发展和原创性的理论突破带来千载难逢的机遇。在复杂数据计量建模方面我国与西方国家处在同一起跑线上。换言之，计量建模是目前国内经济学与管理学领域中少数能够进入国际前沿的学科之一，一批中国学者已经跻身国际学术前沿。在此背景下，2018年8月9～10日，国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）管理科学部、数理科学部、信息科学部与政策局联合召开了主题为“大数据时代计量经济学前沿理论、方法与应用”的第206期双清论坛，来自美国、香港等国家和地区的本领域知名专家以及自然科学基金委数理学部、信息学部和政策局等相关工作人员共50余名代表参加了论坛。论坛包括5个大会报告和3个分会场的主题小组报告。其中，美国南加州大学萧政教授、北京大学陈松蹊教授、香港城市大学马跃教授、中国科学院预测科学研究中心汪寿阳教授和美国康奈尔大学洪永淼教授分别作大会主题报告，分别围绕“宏观计量理论与应用”、“大数据理论、方法与应用”和“微观计量理论与应用”三个主题凝练和提出我国在该研究领域急需关注和解决的重要基础科学问题以及相应的跨学科资助模式，研讨今后5～10年的重点资助方向。1大数据时代下计量建模面临的机遇和挑战大数据给已有计量经济学理论和方法所带来的深刻挑战主要体现在以下几个方面：（一）大数据在具有海量信息优势的同时，又具有信息价值密度低的特点。在利用大数据进行计量经济分析时，给定样本中可供分析使用的变量维度会很高，甚至出现远远高于样本量的情况。如何更有效地筛选信息因而也成为大数据计量经济分析所面临的一个重要挑战。（二）大数据一方面表现在可得数据形式的多元化，除了传统的结构化数据外，还包括文本数据、音频数据、视频数据等非结构化数据，甚至包括任何可以电子化记录的信息；另一方面，传统的结构化数据的形式也日益多元化，从简单的点数据，扩展到区间数据、符号数据和函数型数据等。因此如何对信息含量丰富、数据形式多层次化的区间数据、符号数据和函数型数据进行计量建模，是富有挑战性的研究工作，同时也对经济预测和政策监管有着重要的现实意义。在计量经济学理论与应用中，专门针对区间数据和函数型数据建模的相应研究也是方兴未艾，引起学界和业界的更多关注。（三）大数据不仅表现为数据形式的多样化，还主要表现为变量之间关系的复杂化。大数据时代数据特征变化加快，数据收集手段多样化，收集频率愈加密集，经济变量之间更容易表现出时变性、非线性和非平稳性的特点。在宏观经济数据和金融数据分析中，时变性、非线性和非平稳性日益成为主要的特征事实。已有的计量经济建模方法不能很好地刻画经济变量之间的复杂关系，从而严重制约了计量建模在宏观经济预测和实时监控中的有效性，这也是亟需解决的研究难点之一。（四）大数据时代“互联网+”的迅猛发展也导致了新的网络型数据的产生。从微观个体的角度而言，以互联网为基础的社交媒体数据的产生对于研究个人行为，以及社交群体对于个人行为的影响提供了重要的数据基础。从宏观角度而言，随着金融科技的发展以及数据可得性的增加，以金融机构间复杂交易网络为基础的金融网络数据对于研究金融风险传染和金融风险管理具有重要的意义。但是，新兴的网络型数据给已有计量经济理论与方法带来了新的挑战，对于网络数据建模、网络形成的建模，以及网络稀疏性处理等关键问题都需要更深入的理论研究和更多的应用尝试。