上海江湾化工装备: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

作为一名数量经济学专业的博一研究生，我就自己的经历来谈谈如何学好计量经济学。我不知道你学习计量经济学的主要目的是什么，但是要像你说的“稳扎稳打、效率较高地掌握计量知识”，我觉你可以这么做：由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识（比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等），我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。

推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》（个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本）。有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。

入门教材有很多。国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。

国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。而且在学习过程中要边看书学习边操作，这样学习效率会比较高。

至于要使用哪种软件的话，入门的话可以用用Eviews和Stata。

如果你学有余力或者致力于读数量经济学专业的研究生的话，你可以这么做：中级和高级的计量经济学中会常常涉及到用矩阵的描述问题或模型，你可以补充一下这放那个面的知识，比如《线性代数》和《矩阵分析》这样的教材。
如果还想进一步提高的话，可以看看濮晓龙版本的《高等数理统计》或者陈希孺版本的《高等数理统计》。接着就可以看看格林版本的《计量经济分析》这本书，它几乎包括了计量经济学的方方面面。国内的话，李雪松的《高级经济计量学》也不错有了以上两方面的基础以后，再学习计量经济学就需要按照你的兴趣来专研了。计量经济学大致可以分为以下几类：时间序列计量经济学、面板数据计量经济学和微观计量经济学。时间序列方面，首推汉密尔顿的《时间序列分析》和蔡瑞胸的《金融时间序列分析》这两本书。面板数据方面，至今还没发现比较好的教材。微观计量经济学方面，首推卡梅隆《微观计量经济学：方法与应用》。以上仅是个人观点，如有不对请亲拍！

【王也】:
Bruce Hansen的讲义，入门不二之选；后面看走哪条路吧，搞搞基本因果推断念念基本无害，翻翻Imbens和Wooldridge2007年的NBER讲义怎么也够了
【周彬】:
不建议从李子奈的那本书开始学，虽然很多国内高校的计量经济学是从那本书起步的。学习计量经济学，建议从矩阵运算开始学，也就是线性代数。掌握最基本的矩阵变换法则，然后从矩阵起步，循序渐进学习OLS, MLE，再逐步进阶。事实上，各种estimation是需要不断推导的，假设前提以及达成最优化的条件要加以系统性总结，这样才能看懂模型，进而运用模型。同时为了避免出现spurious model, 建议不要放松对理论的学习，理解变量之间的相互关系。从软件上看，国内通常是从Eviews起步，北美是Minitab; 前后者对入门学者来说差距不大。在往后，针对非计量经济学专业的经济系同学，建议Stata, SAS, R等等都用用，用熟一个，其他也都会一些；计量专业的同学，建议学通Matlab, 这是立身之本。

【王帅】:
如果有统计基础的话，可以看Introductory Econometrics: A Modern Approach

【lukelly】:
国内的话。李子奈的《计量经济学》做基础开始，里面理论知识很多。他的《高级应用计量经济学》也可以读读。微观应用的初级模型logit、tobit、probit打好基础，宏观就是时间序列相关的内容为主。软件应用有eviews，stata，一些东西也会应用到Matlab。

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。

计量经济学在中国只有一个地方用，搞花哨的学术研究，金融界是用不上的，因为计量里都假设有某种分布，而中国的行情都是人造的。你搞出的结果和实际相差八万里，谁会用你啊？

　　计量经济学用处如下；
　　计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
　　理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
　　应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。

主要是宏观上面为金融决策提供相应的统计数据,作为决策的辅助数据,研究依据