学习计量经济学有什么用，具体的实际的应用领域，我的专业是电子金融

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icameisaw:计量的原理很简单。有人比喻经济学家是在看反光镜开车，说透了计量的本质。许多计量出来的结果很好，可信度很高，是百分之九十几，误差也很小，按说这样的结果没有什么问题了。其实这样的结果往往毫无意义。我们来看计量使用的过程：如果司机开车已经走过的路是一个半圆，而整条路可能"基本上"是圆形，也可能"基本上"是S形，当然还可能有无数其它形状，我们权且就考虑这两种吧。说"基本上"，是因为实际的路不一定就那么标准的圆形或S形，总会有些细微的摆动吧。如何用计量方法来预测未来的路呢？首先计量学家看已经走过的路，取出一些点，通过数据回归拟合（所谓回归拟合，无论方法多么复杂吓人，简单形象地说，其实质就在取出的点之间用笔连起来，看看是条什么线，怎么连都可以，原则上优先选择漂亮好看又简单的连线）。根据司机的数据，计量学家很快判断出这些点连线最像半圆（就是取半圆时方差拟合度最高），于是就确定是半圆。可计量学家的任务不是对司机以前走过的路画线啊，那个是半圆谁都知道，还要你来拟合（笑）？问题是你要告诉我以后该怎么走。计量学家在连线时，也看到了以前的路围绕半圆的摆动情况。计量学家首先要假设这个摆动服从的是高斯分布还是其它分布。什么是分布呢？就是一套一套既定的误差偏离规律。一旦分布定，那么你偏离正轨多少，就必定对应着你这个越轨行为的可能性是多少。对应关系有很多套，可以选择最像的那套，但是不选择就不行，你要说一套都不像，或者说现在虽然有点像，但是以后不一定还像，那我们的计量学家就会哭的。好了，计量学家根据以前的数据选好了一套分布，并天真地假设司机以后要走的路也服从这个分布。换句话说，以后的路可以胡来，但是必须要按照计量学家那个分布的规定胡来。这样，计量学家就可以预测未来的路怎么走了。但是要注意，确定了分布，还完全没有未来的路将向何方的任何信息。分布好比是毛，未来的路是皮。毛有了，没有皮的话，毛也不知道该附在哪里。但是计量学家会根据自己的爱好，得出路是圆形的结论。读者要迷惑的问了，他怎么判断就不是S形的？我可以很负责任的告诉大家：任何计量学家都不能判断未来的路是圆形还是S形。假使还有其它前半截是半圆，后半截是任意稀奇古怪形状的无数多路，他们也没有任何办法选出或者排除其中一条。他们只能随便地选出一个好分析比较容易偷懒的圆（如果说有判断标准，偷懒是唯一的标准），认为路就是圆形。OK,函数形式现在选择结束.下面进行第二步.先前不是已经得到分布了吗？那个分布就被认为是整个路程围绕现在这个圆形摆动的情况——注意，是围绕圆形摆动的情况.当然倘若先前认为路是S形的话，那个分布就是整个路程围绕S形摆动的情况。一切OK。现在只要你指出未来路程的任何一个方向，我们的计量学家就可以根据圆形周围的既定分布，计算出这个方向偏离圆形的可能性。于是就可以对未来进行预测了。可是老天，司机睁开眼，看见前面分明是S形的路，或者其他乱七八糟的路,要按计量学家指出的圆形开车，非翻车不可！那个什么可信度没有半点用处.我们要问了,整个过程中，计量学家计算出来的拟合度都很高，可信度很高，偏差都很小。综合整个过程，为什么事实上一点都不"可信"呢？大家看出来了，所谓可信度、拟合度这些东西，都是既有数据与假设模型之间相似程度的量度，与未来的数据会怎么样毫不搭界。计量中预测未来的数据误差分布，是在假设分布的基础上，计算出的与假设模型的偏差。如果未来数据的实际分布不是假设分布，或者实际模型不是假设模型，则计算出来的数据再好，也不过是假设，根本就不能反映实际问题。所以完美的数据不过是游戏而已。别看数字一大堆挺吓人，说它是占星术一点也不冤枉。计量的作用有三个，一个是用计量检验已有模型；一个是用计量把已有的数据乱拼，不定能侥幸找到什么规律，然后还是需要另找理论证明此规律。典型的如元素周期表的发现。门捷列夫把元素位置乱排,事实上就是跟计量中乱选函数一样。他真幸运，瞎猫碰上死耗子，睡梦里面碰上了一个。最后一个作用是根本就没有理论时，计量可以生造个模型出来，虽然不可信，但聊胜于无，作个心理安慰。以上关于计量的1500来字，应当把计量最本质的东西展现给大家了。所有的计量学都不会更高明，那些所谓的协整理论之类吹的神乎其神，好象真的能从计量本身搞出什么能自证的规律出来似的，都是瞎胡闹。总之，没有理论的指导，计量就没有意义。