大學生計量經濟學心得體會范文

　　計量經濟學表示經濟學和數學以及統計學的有機統一，計量經濟學心得體會有哪些呢?下面是的計量經濟學心得體會資料，歡迎閱讀。

　　計量經濟學心得體會篇1

　　經過一個學期對計量經濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經濟學為核心，以統計學，數學，經濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。

　　通過學習計量經濟學，我發現：計量經濟學便是用精簡的文字概括內容要點，用樸實的語言聯系現實生活，讓我們體會到計量經濟學就在我們的身邊。

　　參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經濟學也是如此。

　　學習計量經濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點：一：對EVIES軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候，我學會了Lindo軟件，而現在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二：對于計量經濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協作的力量。

　　以下我將著重從六個方面闡述我對計量經濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經驗與心得。

　　一：計量經濟學教我了我很多。

　　在學習計量經濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發，因為即將面臨考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基矗

　　在認識計量經濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。

　　在整個辯論賽的工程中，我主要負責推陳出新這一板塊的設計，開始的時候我覺得自己的任務很重，肩上的擔子也很重，為此我們一個大組中的一個小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大家的眼球從而更進一步的讓大家了解我們的團隊，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個人都有表現的機會，這一點是很不錯的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時候來一首詩朗誦，當然了，一開始的時候我是不同意的，因為我個人覺得辯論就應該更加的學術嚴謹，嚴密科學，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。

　　綜合來看我們的小組辯論，我個人覺得是很成功的，因為這畢竟體現出了一個團隊的風貌，尤其是在現在這個社會中，團隊的協作尤為重要，就如同在一個足球團隊中，只有一個英雄是不可以的，只有當大家有足夠的團隊意識時，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時之勇而輸掉整個比賽。

　　二：計量經濟學的系統知識

　　計量經濟學的定義為：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征;計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活的數量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經濟學。

　　克萊因(R.Klein)：“計量經濟學已經在經濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數大學和學院中，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程表中最有權威的一部分”

　　計量經濟學關心統計工具在經濟問題與實證資料分析上的發展和應用，經濟學理論提供對于經濟現象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的.過程，所以一個經濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經濟學即為檢驗不同的理論和經濟模型的估計提供統計工具。

　　在計量經濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的關系及回歸分析的基本概念，主要包括：

　　其次有一元線形回歸模型的參數估計及其統計檢驗與應用，包括：

　　這個公式得給出，以及樣本回歸函數的隨機形式 。總的說來，這一節留給我印象最深刻的，便是根據樣本回歸函數SRF，估計總體回歸函數PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數據，而對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種參數估計方法。即：

　　1.一元回歸模型：

　　關于擬合優度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優度。這個比例，我們也較它可決系數，它的取值范圍是0<=R2<=1。

　　關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數理統計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。

　　關于置信區間估計。當我們要判斷樣本參數的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數的估計值為中心的“區間”，來考察它以多大的概率包含這真是的參數值。這樣的方法就是我們所說的參數檢驗的置信區間估計。當我們希望縮小置信區間時，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優度。

　　2.多元回歸模型

　　多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同：

　　關于修正的可絕系數。我們可于發現，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優度的影響。這樣就引出了我們這里說的調整的可絕系數。

　　關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。

　　3. 放寬基本假定模型

　　異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。

　　序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數據作樣本的計量經濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續性，所以往往存在序列相關性。

　　多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計量經濟學模型一旦出現多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計模型參數，會產生下列的不良后果：1.完全共線性下參數估計量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量的方差變大;3.參數估計量經濟含義不合理;4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義。

　　計量經濟學心得體會篇2

　　首先聲明我的觀點，計量是工具也是理論，它不是普通計算機軟件，不懂背后的道理也可以用，我個人強烈反對不掌握扎實的理論就去“應用”計量經濟學，那絕對是強奸數據。

　　本人學習經歷:讀過大多數國際流行的各種“級別”的計量教科書(除了HAYASHI那本，沒借到)，熟悉SAS，做過大量計算機練習，“蹂躪”過不少中國的數據，現在讀paper，參考手冊。

　　開始篇(不是入門，那是很往后的事情了)

　　個人認為只有wooldridge那本書是值得反復讀的(是那個初級本，國內譯本也很好)，古扎拉弟就算了，很多理論上的原因大家學到后來就明白了。古的書我讀了兩遍，現在早就扔了。但現在依然常常翻閱WOO.對于開始的人，woo書上的海量例子太寶貴了，而且絕大多數取材于著名論文，值得仔細品味。

　　學習方法:用隨便那個軟件(我用SAS)把書中的例子幾乎全部做一遍，知道你用的軟件所報告的結果中那些重要的東西是怎么來的(不用知道的太精確)，該怎么解釋。―――書上后來那幾章不懂也沒關系。

　　數學要求:基礎數理統計學(就是一般初級書上附錄那些內容)，不用懂大樣本理論，知道有一致性這個概念就行了，并且記住它是計量經濟學中幾乎唯一重要的評價統計量的標準。什么無偏啊有效啊都幾乎是空中樓閣，達不到的標準。

　　忠告:1、別管 R square，幾乎不用管多重共線性，知道異方差和自相關的概念就行了，知道大概怎么診斷，至于糾正嘛，不用太在意。不過對于GLS還是要有個認識。

　　2、對于簡單二元模型中OLS相關的重要推導全部背下來，不多，但很重要。

　　3、這個階段不要陷入公式推導。

　　4、如果你是初學者，不要指望把woo的書處處看懂，差不多就行了。 &

　　5、可以拿中國的數據“蹂躪”一下。

　　入門篇 xbY4:

　　數學要求:矩陣，大樣本理論，稍微再難一點的統計學ig4H0

　　B

　　矩陣書很多，GREEN附錄也可以(推薦Dhrymes --mathematics for econometrics,這本書對大多數人來說需要看的也就大概三四十頁吧)。大樣本理論有難度，需要做比較嚴肅的準備，有比較好的概率背景的同學大概也需要時間來適應其中繁瑣的推導，white---asympotic theory for econometricians前三四章是值得花時間的。數理統計學教材多如牛毛，不說了，大致GREEN附錄的那些內容是要了解的(尤其MLE)。 < JN@s

　　教材:買一本GREEN的書放著，看完附錄就算了，可以以后時不時的'查閱其中其他內容。讀過這本書的同學我相信會有很多人認為它是不值得通讀的，沒有重點，全面鋪開，很惡心的做法。而且這本書例子不多，實際上我認為思想也很膚淺，沒有著重捕捉回歸的思想，計量模型中的因果含義等等。

　　建議:讀Golderberg(懷疑又拼錯了)吧，個人認為和GREEN功力的差距是本質的，又短又好的一本書，某些地方值得反復讀啊讀。起碼他會真正告訴你OLS假設的含義，呵呵。 $E7>o

　　基本讀完這本書之后，對計量差不多就有個認識了，可以真正開始深入學習了，wooldridge(2001)和Hamilton的很多章節是必讀的。學到這個階段的朋友就不需要我多羅嗦了。估計手冊和必讀的精彩論文都已經有所認識了。

　　忠告:1、要時不時的作個圖看看，不看圖(尤其是時間序列)是瘋子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然總有一天你得回來重新再學，嘿嘿。 \

　　2、學好OLS的相關內容實在是太重要了，不要見了更高深的方法就以為OLS沒用了，多學幾遍OLS吧。基本的矩陣推導要爛熟爛熟爛熟!大樣本的結論堅持都推一遍。

　　3、可以嘗試著用計量了，記住如果你只有二三十個樣本點，最好不要計量。如果你有50個左右，解釋變量別超過三個。

　　學得挺悶吧，JEP 2001 FALL整整一本講計量應用的，全是頂尖大牛，每人講一個方法，要求文章中公式不超過三個，巨精彩。什么非參半參，GMM(Wooldridge)，IV(angrist@kruger), VAR, GARCH(granger),等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。

　　計量經濟學心得體會篇3

　　經過一個學期對計量經濟學的學習，我收獲了很多，也懂得了很多。通過以計量經濟學為核心，以統計學，數學，經濟學等學科為指導，輔助以一些軟件的應用，從這些之中我都學到了很多的知識。

　　通過學習計量經濟學，我發現:計量經濟學便是用精簡的文字概括內容要點，用樸實的語言聯系現實生活，讓我們體會到計量經濟學就在我們的身邊。

　　參觀一個城市，先站在最高處俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走進每一個房間。各起一半作用。計量經濟學也是如此。

　　學習計量經濟學給我印象和幫助最大的主要有兩點:一:對EVIES軟件的熟練操作與應用，記得以前學運籌學的時候，我學會了Lindo軟件，而現在我又學會了Eviews軟件，我感覺自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認識到它;二:對于計量經濟學辯論賽的認識我是很深刻的，在這一場沒有硝煙但卻處處充滿著科學理論的睿智辯論中，我提高了膽識，增長了見識，也學會了團隊與協作的力量。

　　以下我將著重從六個方面闡述我對計量經濟學知識的一些認識以及個人從中學到的經驗與心得。

　　一:計量經濟學教我了我很多。

　　在學習計量經濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老師也給了我很多有意思的啟發，因為即將面臨考研的抉擇，這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，雖然是一門限選課，但是我仍然很用心得聽講，并對一些重要的知識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎。

　　在認識計量經濟學并不斷提高自己對它的認識過程中，我感觸最深的便是那一次的辯論賽，真的，一次辯論可以教會我很多有用的知識，從一個辯題的準備到辯論的過程，從推陳出新到完美的放映，從團隊協作再到完美的配合，這一切，我覺得我們小組都做到了。

　　在整個辯論賽的工程中，我主要負責推陳出新這一板塊的設計，開始的時候我覺得自己的任務很重，肩上的擔子也很重，為此我們一個大組中的一個小組激烈討論了半天，最終敲定了以Flah這樣一種方式吸引大家的眼球從而更進一步的讓大家了解我們的團隊，包括出新，課件展示，問題競答。除此以外，我們還以兩個人為主持，作為一條貫穿始終的一條主線，讓大家每個人都有表現的機會，這一點是很不錯的。而且，我們也提議由我作為其中的一分子在辯論一開始的時候來一首詩朗誦，當然了，一開始的時候我是不同意的，因為我個人覺得辯論就應該更加的學術嚴謹，嚴密科學，不過最終也沒有拗過大家，只好做一回英雄了。

　　綜合來看我們的小組辯論，我個人覺得是很成功的，因為這畢竟體現出了一個團隊的風貌，尤其是在現在這個社會中，團隊的協作尤為重要，就如同在一個足球團隊中，只有一個英雄是不可以的，只有當大家有足夠的團隊意識時，方能夠在比賽中取得勝利，而不可以程一時之勇而輸掉整個比賽。

　　二:計量經濟學的系統知識

　　計量經濟學的定義為:用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經濟學混為一談。計量經濟學與經濟統計學絕非一碼事;它也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征;計量經濟學也不應視為數學應用于經濟學的同義語。經驗表明，統計學、經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活的數量關系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量經濟學。

　　克萊因(R.Klein):“計量經濟學已經在經濟學科中居于最重要的地位”，“在大多數大學和學院中，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程表中最有權威的一部分”

　　計量經濟學關心統計工具在經濟問題與實證資料分析上的發展和應用，經濟學理論提供對于經濟現象邏輯一致的可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢驗,計量經濟學即為檢驗不同的理論和經濟模型的估計提供統計工具。

　　在計量經濟學一元線性回歸模型，我認識到:變量間的關系及回歸分析的基本概念，主要包括:

　　其次有一元線形回歸模型的參數估計及其統計檢驗與應用，包括:

　　這個公式得給出，以及樣本回歸函數的隨機形式 。總的說來，這一節留給我印象最深刻的，便是根據樣本回歸函數SRF，估計總體回歸函數PRF，即總體回歸線與樣本回歸線之間的關系。除此以外，我也學會了參數的最大似然估計法語最小二乘法。對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數據，而對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種參數估計方法。即:

　　1.一元回歸模型:

　　關于擬合優度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方和可分解為兩個部分:一部分來自于回歸線，另一部分來自于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的擬合優度。這個比例，我們也較它可決系數，它的取值范圍是0<=R2<=1。

　　關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數理統計學中的假設檢驗。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的方法主要是t檢驗。這在之前我們的概率論與統計學的課程中都有所涉及，不算是新的知識。

　　關于置信區間估計。當我們要判斷樣本參數的估計值在多大程度上可以“近似”的替代總體參數的真值，往往需要通過構造一個以樣本參數的估計值為中心的“區間”，來考察它以多大的`概率包含這真是的參數值。這樣的方法就是我們所說的參數檢驗的置信區間估計。當我們希望縮小置信區間時，可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優度。

　　2.多元回歸模型

　　多元回歸分析與一元回歸分析的幾點不同:

　　關于修正的可絕系數。我們可于發現，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數對擬合優度的影響。這樣就引出了我們這里說的調整的可絕系數。

　　關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影響關系的聯合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和的分解式:TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。

　　3. 放寬基本假定模型

　　異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性。

　　序列相關性，如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設，稱為存在序列相關性。一般經驗告訴我們，對于蠶蛹時間序列數據作樣本的計量經濟學問題，由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續性，所以往往存在序列相關性。

　　多重共線性，如果某兩個或多個解釋變量之間出現了相關性，則成為存在多重共線性。分為完全共線和近似共線兩類。計量經濟學模型一旦出現多重共線性，如果仍然采用普通最小二乘法估計模型參數，會產生下列的不良后果:1.完全共線性下參數估計量不存在;2.近似共線性下普通最小二乘法參數估計量的方差變大;3.參數估計量經濟含義不合理;4.變量的顯著性檢驗和模型的預測能力失去意義

　　三:計量經濟學的未來發展

　　1.現代統計和數學方法的廣泛應用

　　可以這么說，現代統計和數學一旦有新的理論和方法，就會被計量經濟理論所引用和被計量經濟實證所應用，我們已經知道，最優化理論、控制理論不僅在計量經濟理論研究中得到引用，而且在政策評價的計量經濟模型中得到了有效的應用。一般均衡理論、非線性理論、貝葉斯方法等內容多年來一直是計量經濟理論和應用研究中比較活躍的課題。

　　最近幾年，基于80年代后期發展起來的非穩定單位根過程、協整過程和協整系統、面板數據分析和廣義矩方法等重要理論與現代方法，很大程度上改變了傳統的計量經濟學的理論和方法。還有，對策論、分形理論、混沌理論、離散隨機過程等內容與計量經濟理論與方法的結合也成為一個熱門的研究方向。

　　2.應用重點已經轉向，預測功能有所拓寬

　　計量經濟模型應用的重點從80年代起就逐步轉向了檢驗經濟理論和宏觀經濟政策假設，轉向了結構分析、政策模擬和政策評價，并由此成為計量經濟模型應用的主流方向之一，因為無論是經濟理論還是政策假設，只有它成功地解釋了過去，特別是歷史統計數據之后，才能為人民所普遍接受，而這正是計量經濟模型的優勢。另外一方面，對企業與個人的各種行為的微觀計量經濟分析從80年代末起開始活躍起來，并成為現代計量經濟學最具活力與生命力的一個方向。

　　3.應用方向正在轉向新的領域

　　80年代以前，計量經濟模型的應用主要集中在生產、需求、消費和投資等宏觀經濟分析問題上。進入到80年代，計量經濟模型的應用更多地集中在貨幣、工資、就業、福利和國際貿易等問題。到了90年代以后，由于金融對各國經濟作用的加強，計量經濟模型的應用又側重于金融風險與控制、投資風險與控制和信用風險與控制以及國際收支等現實問題的研究，大量的此類論文出現在國際著名學術刊物上。

　　同時，非線性計量經濟模型、非參數計量經濟模型、小波理論應用與經濟轉折點的分析與應用以及微觀層次的離散選擇模型、受限應變量模型的應用也越來越普遍，成為計量經濟學研究前沿的一個新亮點。

　　通過計量模型得到參數(邊際系數，彈性系數，技術系數，比率，速率等)的可靠估計值，從而為制定政策，實施宏觀調控提供依據。

　　研究改革開放前后，現金需求與經濟發展之間關系的變化。定性研究可能可以得到改革開放后，現金的需求量會大于改革開放前的需求量。 其中:M0表示現金需求量，GDP 為國內生產總值

　　0 = 0.062 + 0.0781 (1952-1998) (1.3)

　　(2.4) (3.0)

　　2 = 0.99, = 0.67

　　0 = 0.062 (1952-1978, 1 = 0) (1.4)

　　0 = 0.140 (1979-1998, 1 = 1) (1.5)

　　通過圖1.3和模型(1.3)-(1.5)可知 :

　　(1)市場經濟與計劃經濟有明顯不同。改革開放后，許多支出進入商品領域(如住房，醫療費等)。

　　(2)改革開放后，對現金的邊際需求比改革開放前增加了1.26倍。

　　(3)根據規模，為確定年度的現金投放量提供科學依據。

　　五:模型示范:

　　山東消費品零售總額(2007年01月)

　　單位:億元

　　1月比上年同月增長%

　　社會消費品零售總額7488.3 12.7

　　(一)按地區分

　　市5037.3 13.0

　　縣842.5 13.6

　　縣 以 下1608.5 11.6

　　(二)按行業分

　　批發和零售業6284.4 12.4

　　住宿和餐飲業1083.9 16.0

　　其 他120.0 3

　　山東消費品零售總額(2007年06月)

　　單位:億元

　　6月比上年同月增長%1-6月

　　累計比上年同期增長%

　　社會消費品零售總額7026.016.042043.815.4

　　(一)按地區分

　　市4808.016.428524.715.9

　　縣758.716.84621.215.6

　　縣 以 下1459.314.28897.913.6

　　(二)按行業分

　　批發和零售業5940.815.935494.515.2

　　住宿和餐飲業950.018.55813.718.0

　　其 他135.24.4735.65.3

　　社會消費品零售總額(2007年10月)

　　10月比上年同月

　　增長%1-10月

　　累計比上年同期

　　增長%

　　社會消費品零售總額8263.018.172090.016.1

　　(一)按地區分

　　市5598.318.648928.916.6

　　縣934.418.87958.216.5

　　縣 以 下1730.316.115202.914.4

　　(二)按行業分

　　批發和零售業6899.318.060657.516.0

　　住宿和餐飲業1171.021.410030.618.6

　　其 他192.75.01401.94.6

　　通過比較可以得出:今年1至10月份，山東省消費品市場在城鄉居民收入穩步提高及物價持續走高雙重因素推動下，增勢強勁，實現社會消費品零售額6846.3億元，比上年同期增長17.6%，增幅同比提高1.4個百分點。

　　分行業看，批零住餐四大行業全面興旺。批發和零售業實現零售額5752.6億元，增長17.8%，增幅同比提高1.6個百分點;住宿和餐飲業實現零售額893.3億元，增長19.8%，增幅同比提高2.2個百分點。

　　分地域看，城鄉消費市場整體走強。縣及縣以上城鎮實現零售額5158.8億元，增長18.6%，增幅同比提高1.7個百分點;縣以下農村實現零售額1687.5億元，增長14.8%，增幅同比提高0.7個百分點。

　　分規模看，限額以上企業強力領漲。限額以上企業實現零售額2167.8億元，增長33.0%，增幅同比提高6.3個百分點，比限額以下企業和個體戶高21.0個百分點。

　　分商品看，消費升級商品全面走俏。其中，家具類實現零售額50.5億元，增長48.1%;文化辦公用品類實現零售額33.7億元，增長35.2%;金銀珠寶類實現零售額29.7億元，增長38.6%;汽車類實現零售額408.7億元，增長34.6%;建筑及裝潢材料類實現零售額22.2億元，增長40.1%。

　　六:綜合來看

　　在學習計量經濟學的過程當中，我學會了很多，既有知識上的增長，也有心靈上的成長，更有對團隊精神的深深的理解。這一切都是我越發的成熟，而且看待一個問題也更加的睿智與科學。

　　在學習中，抑或是在辯論中，雖然可能會有些摩擦，但畢竟我們的本意是本著科學嚴謹的態度來看待計量經濟學的。計量經濟學已經不再僅僅局限于課本方面的知識，更有對團隊的理解，以及對模型建立的感悟，還有對自己不足的認識。

　　綜合來看，我很慶幸自己選擇了這樣一門課程。也很慶幸自己能夠在計量經濟學辯論中發揮自己的才能與大家共進退。這是一件讓人成長的樂事。

　　年輕人，站起來，在驚濤駭浪中站成會笑的譙石，在暴風驟雨中站成威嚴的山峰。

　　通過學習計量經濟學，提高了自己的認知能力，增加了自己與團隊合作的精神，而且在辯論中也展現了自己成功的一面。在這個過程里，學會了經濟學，數學，概率統計學等等學科的同意，獲得了長足的進步。

　　用精簡的文字概括內容要點，用樸實的語言聯系現實生活，計量經濟學，無處不在。

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