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。下面是小编带来的有关计量经济学实验心得500字，希望大家喜欢
《计量经济学》是一门现代数量分析方法论课程，是经济管理类专业必须掌握的分析工具，具有很强的应用性，学完该课程后，要求学生应掌握计量经济学方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和研究的基本能力，能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经济问题。随着计量经济学理论与方法的发展，其数学过程也越来越复杂，于是需要大量使用计算机应用软件来完成复杂的计算和建模过程。《计量经济学》实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合课堂教学专门设计的教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。所有的经济类专业培养目标都要求学生能够具备对经济问题和现象进行分析和研究的基本能力，成为具有创新精神和应用能力的高级专门人才。因此设置《计量经济学》实验教学环节是与经济类专业的培养目标要求相符合的，是应用性人才培养的需要。目前青海大学财经学院《计量经济学》课程教学中已经设置了综合性实验教学环节，但是系统地设计实验教学体系，结合实验教学进行应用性人才培养模式的设计与研究尚在起步阶段，还需进行深入的研究。并且还应结合青藏高原区域问题的定量研究，建立区域模型数据库，进行相关课题研究，提高教学质量，锻炼学生的科研能力，实现应用性人才培养的目标。
1 加强《计量经济学》实验教学的必要性
1.1 课程性质要求推广实验教学
《计量经济学》是经济类各专业的专业基础课之一，学完该课程后，学生应掌握计量经济学关于回归相关分析�统计学�数学与经济学相结合的方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和研究的基本能力。本课程是数学�统计学�经济学的结合，是经济学的一个分支学科，是一门方法论及其应用课程，具有很强的应用性，要求培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。
现代计量经济理论和方法在不断发展，其数学过程也越来越复杂，于是需要大量使用计算机应用软件来完成复杂的计算和建模过程。Eviews是目前世界上最流行的计量经济学软件之一，是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，俗称计量经济学软件包。具有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟等功能，在建模分析方面，包括单方程的线性和非线性模型，联立方程计量经济学模型，时间序列分析模型，分布滞后模型等多种估计方法。为了更好地完成计量经济学课程中的建模任务，需要配套开设实验课进行实践操作，培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。现代计量方法的掌握和运用只有在学习相关理论知识的基础上通过实验教学来实现。模型参数估计、检验等计算和大量样本数据的处理只有在实验室中才能完成。建立系统的实验教学体系，通过实验教学让学生掌握定量分析方法在实际经济问题分析中的应用，体现了本课程性质和教学特点。
1.2 有利于提高学生学习兴趣和教学效果
实验教学是在教师的引导下，学生自主完成实验。这样，更有利于提高实验教学效果，培养学生自主学习能力、实践动手能力和创新精神。为了保证实验课内容与理论课的进度相符，课程实验项目按一定的时段开设。《计量经济学》实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合课堂教学专门设计的教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容，增强学生实际动手操作能力和提高学生对专业课程的学习兴趣和教学效果。实践证明，经过实验课的上机训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews 软件操作，具有了用计量经济软件做实证性经济分析的初步能力。学生认为上机实习的收获较大，在对经济问题进行定量分析方面的实际操作和动手能力有所增强。
2 计量经济学探索性实验教学模式设计
根据教育部对实验类型的划分，《计量经济学》实验可以分为验证性实验和设计性实验。验证性实验是对研究对象有一定的了解，并形成了一定认识或提出了某种假说，为了验证这种认识或假说是否正确而进行的一种实验。而设计性实验(也称探索性实验或综合性实验)是根据学生的专业特点或者学生自己关注的问题，让学生利用所学的知识，独立自主地利用所学的理论和方法开展实验。在《计量经济学》教学改革中加强实验教学改革，学生通过探索性实验，达到熟练应用经济计量方法研究实际经济问题，解决课堂教学中计量经济学方法和经济实践脱节的问题，提高学生的创新实践能力。探索性实验内容需要学生发挥主观能动性，创造性地使用经济计量方法解决实际经济问题。
计量经济学探索性实验教学模式实施如下：根据实验内容，学生在进行探索性实验时，要完成如下几个实验步骤:实验题目设计、理论研究、文献检索、数据检索、实证研究和经济现象分析。
(1)理论研究。理论研究要求学生掌握所研究实际经济问题的经济理论和假设前提。在经济理论的指导下分析经济关系，利用经验数据检验经济关系，进而进行模型的总体设定。
(2)文献检索。学生通过文献检索，了解前人在研究该实际经济问题的方法和结论，利用“中国知网”等文献数据库，检索相关学术文献，为理论研究和实证研究奠定基础。文献检索，有助于提高学生对实际经济现象的理解和分析的能力。
(3)数据检索。经济学是问题导向型学科。好的经济理论要揭示经济发展的基本规律，反映实际经济现象出现的机制。经济现象是通过数据信息表现出来的。例如经济增长是由GDP、人均国民收入等数据体现出来，通货膨胀则是由CPI、PPI等指数体现出来。这个实验内容中，学生通过使用国家统计局的统计年鉴、地区统计年鉴以及其他类型数据库，学会检索研究中需要的经济数据，熟练使用各种数据库。
(4)实证研究。实证研究部分要求学生基于理论研究中的模型和假设，利用课堂教学中所学的经济计量方法，通过对数据的实证建模和检验，找出经济现象中隐含的规律。实证研究过程包括数据的处理和分析、数据的经济计量建模、模型的统计检验以及模型的对比选择等多个环节。通过实证研究，学生不但要掌握数据筛选、数据技术处理等基础的方法，更要掌握模型建立、检验和选择的经济计量技术。数据准确加上模型正确，才能正确反映经济发展规律，才能正确地对实际经济现象进行分析。
(5)经济现象分析。经济现象分析是探索性实验的最后环节。理论和实证研究的最终目的是了解经济现象，分析经济现象发生的机理，进而为政府制定政策提供理论依据。例如研究通货膨胀问题，就要通过模型分析通货膨胀的原因：成本推动型、需求拉动型还是混合型。正确分析经济现象的成因，才能找到解决经济问题的根本办法，才能提出正确的政策建议。学生通过分析经济现象，进一步提高解决经济问题的能力。
《计量经济学》课程实验教学的成果是形成实验报告与论文，在实验教学期间，要求学生有针对性的选定题目，建立模型并分析模型，鼓励部分学生将所研究问题撰写成学术论文公开发表。并通过教师和学生的科研活动积累教学素材和案例，进行系统教学研究和应用性人才培养模式研究。
3 结束语
《计量经济学》作为经济类专业的核心专业基础课，在人才培养上更显露出它的特殊性和重要性。根据经济、管理类专业的人才培养目标，《计量经济学》是现代经济学的重要体现，是高素质的、具有创新精神和实践能力的复合型现代经济管理人才必须掌握的方法论基础，具有很强的应用性，对于现实经济问题的定量实证分析，《计量经济学》作为方法论基础发挥着越来越重要的作用。正是基于这样的认识，承担《计量经济学》教学的教师结合多年的计量经济学实验教学经验，提出一种基于创新能力培养的探索性实验教学模式改革，结合学生专业特长和计量经济学方法，发挥学生的主观能动性，培养学生的创新能力，提高学生解决实际经济管理问题的能力，实现应用性人才培养的目标。
通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;二：对于计量经济学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。
以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。
一：计量经济学教我了我很多。
在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。
二：计量经济学的系统知识
计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。
计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。
在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：
其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：
我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：
1.一元回归模型：
关于拟合优度的检验，也就是检验模型对样本观测值的拟合程度。被解释变量Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解为两个部分：一部分来自于回归线，另一部分来自于随机势力。所以，我们用来自回归线的回归平方和占Y的总离差的平方和的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度。这个比例，我们也较它可决系数，它的取值范围是0<=R2<=1。
关于变量的显着性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显着的线性影响。所应用的方法是数理统计学中的假设检验。我们在进行变量显着性检验时所应用的方法主要是t检验。这在之前我们的概率论与统计学的课程中都有所涉及，不算是新的知识。
关于置信区间估计。当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这真是的参数值。这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。当我们希望缩小置信区间时，可以采用的方法有增大样本容量和提高模型的拟合优度。
2.多元回归模型
多元回归分析与一元回归分析的几点不同：
关于修正的可绝系数。我们可于发现，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。这样就引出了我们这里说的调整的可绝系数。
关于对多个解释变量是否对被解释变量有显着线性影响关系的联合性F检验。F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。通过比较F值与临界值的大小来判定原方程总体上的线性关系是否显着成立。
3. 放宽基本假定模型
异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验异方差，也就是检验随机干扰项的方差与解释变量观测值之间的相关性。
还有序列相关性和多重共线性
经过这次对于案例回归分析，老师的指导，使得自己对于论文的查找和内容的筛选也得了不少学习，通过案例的分析中可以用最小二乘法，很好的分析出各种不同因素对我们国内税收的增长情况，让我们的开阔了自己的视野和学习了更多的知识
本次比赛的收获、体会、经验、问题和教训通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。 这次操作后，对Eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。 计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。
学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有对EVIES软件的熟练操作与应用的同时增长了见识，学会了团队与协作的力量。 计量经济学期末实验报告 实验名称中国交通邮政运输仓储 业发展对工业影响的研究 姓名学号班级指导教师 时间二○一一年六月 中国交通邮政运输仓储业发展对工业影响的研究 一、经济理论背景 交通邮政运输仓储业作为第三产业中的领头行业，是国民经济的重点战略产业，是整个联系整个国民经济的纽带，他的发展对于国民经济的运行起着至关重要的作用。而工业作为整个国民经济的命脉，他的发展对于一个国家经济实力的壮大有着极其重要的作用。那么如此重要的两个产业之间究竟存在着何种关系本文试图从实证角度，利用计量经济法，根据年度资料建立我国交通邮政运输业与工业关系模型，来阐述二者究竟存在着何种关系。 二、指标选取和数据搜集 中国交通邮政运输仓储业发展对工业的影响的选择和指标的选取 中国交通邮政运输仓储业。交通邮政运输仓储业在现代社会的地位日益重要，他成为了贯通整个国民经济发展的纽带，是这一行业将整个工业体系的各个部门相互联系起来，将其构建成一个整体，推动着整个国家的工业向前发展。
本文考虑了两个影响因素，共有二个时序变量即中国交通邮政运输仓储业、工业产值。 本文采用线性回归的方法，建立直线模型，对中国交通邮政运输仓储业与工业之间关系进行线性回归分析，通过对整个模型的分析，来判断中国交通邮政运输仓储业对工业影响程度的大小，最后得出结论，提出政策意见。 数据资料 表1中国交通邮政运输业及其影响因素数据表单位 注数据 建立模型 Yb0b1XU 三、实验过程 回归模型参数估计 表2中国交通邮政运输仓储业对工业影响的回归分析 估计结果为 iY R2 该模型可决系数为R2，R2可决系数很高，数据的拟合优度很好。F检验值，明显显著。 处理异方差 根据怀特检验，white统计量为，p值为<，模型存在异方差，如上图所示。
下面进行异方差的修正。 用模型对数变换对异方差进行修正，重新进行回归估计 方程表达式为Y1u R2,DW,F 其中，Y1log，X1logX 根据上述分析结果，运用White检验，得出如下分析 由此看出，异方差已经得到修正。自相关的处理 根据DW检验决策规则，dL,Du，DW,所以，0iterion-Hannan-Quinncriter.Durbin-Watsonstat 图1-2 -2- 由上表可知货物运输量随国内生产总值变化的一元线性回归方程为Y_GDP 其中斜率表示国内生产总值每增加一元,货物运输量平均增长万辆。
3.对所建立建立的回归方程进行检验)⑴经济学意义上的检验 从回归方程来看，国内生产总值每增加一元，货物运输量平均增长万辆。系数为正，符合经济发展规律，是具有经济意义的模型。⑵统计学意义上的检验 可决系数R-squared，说明被解释变量的变异中有76以上 可由方程解释，模型总体拟合程度还不错。 F统计量，其伴随概率F，回归方程显著。t检验，t统计量分别为，，-，-，均大于t，所以这些系数都是显著的。3、检验依据 可决系数越大，说明拟合程度越好; F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的;若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显著; t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著的;若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。 经济意义X2的参数估计值为,表明随着经济的增长,人均地区生产总值每增加1万元,平均说来百户拥有家用汽车量将增加辆。由于城镇公共交通的大力发展,有减少家用汽车的必要性,X3的参数估计值为-,表明随着城镇化的推进,“城镇人口比重”每增加1,平均说来百户拥有家用汽车量将减少辆。汽车价格和使用费用的提高将抑制家用汽车的使用,X4的参数估计值为-,表明随着家用汽车使用成本的提高,“交通工具消费价格指数”每增加1个百分点,平均说来百户拥有家用汽车量将减少辆。
改进1 用EViews在命令栏输入“LSYCX2LNX3LNX4”，回车即出现回归结果 DependentVariableYLeastSquaresDate06/24/15Time1648Sample131Includedobservations31 CoefficientStd.Errort-StatisticC X2 LNX3--LNX4--R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared dependentvarofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihood-Hannan-Quinncriter.F-statisticDurbin-WatsonstatProbF-statistic 根据上图中数据，模型估计结果写为 YX2LNX3LNX4 此分析得出的可决系数为，拟合程度得到了提高，可这样改进。 改进2模型的可决系数为,说明模型中解释变量变解释了百户拥有家用汽车量变动的,还有未被解释。影响百户拥有家用汽车量的因素可能还有交通状况、社会环境、政策因素等，还可以考虑纳入一些解释变量。但是使用更多解释变量或许会面临某些基本假定的违反,需要采取一些其他措施。
四、实验总结 多元线性回归模型的将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。多元统计分析中，为了检验当其他解变量不变时，各个变量是否对被解释变量有显著影响，需要对所估计的各个回归系数做t检验。
五、实验心得 多元线性回归模型中对随机扰动项的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要满足无多重共线性假定。 利用多元线性回归模型做解释变量平均值预测与个别值预测的方法。
目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。
的事。而不安则是因为深怕达不到老师的要求，辜负了老师的期望。
吴老师学识渊博、治学严谨、要求严格，能成为他的学生，我一直深感荣幸。首先，很感谢老师对我在这门课程的悉心指导，通过这一学期的学习，我收获了很多，懂得了很多，同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我国经济的发展有重要的影响。计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。下面我先简单介绍一下这门程。
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。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。
我们首先对我们搜集的数据进行了估计和建立了模型，可以用我们所学的计量经济学的系统知识来进行分析。我们组的模型是多元回归模型，而多元回归模型与一元回归模型的分析一样，多元回归模型要解决的主要问题仍然是，根据观测样本估计模型中的各个参数，对估计的参数及回归方程进行统计检验，利用回归模型进行预测和经济分析。只不过多元回归模型包含多个解释变量，相应的分析过程和解释过程要相对复杂些。我们还用evies软件用最小二乘法对模型进行了回归分析，然后还可以求出二元回归中的回归分析，还分析了其经济意义。我们所做的分析中存在异方差，通过加权最小二乘法并配以white检验，消除了异方差。同时我们做了相关系数检验，辅助回归模型检验，方差膨胀因子检验。 最后谈谈我个人学习了一个学期计量经济学的感受和体会。总体来说，计量经济学还是比较难的，其中需要很好的数学基础、统计基础和自己的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力。但是，另外一个最大的体会，是计量经济学的重要性。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找到其中的脉络，进而分析得更加清晰。
随着高等教育的普及以及研究生教育的迅猛发展，我国已经主要由硕士和博士研究生从事教学和科学研究。除了一小部分教学研究人员本科毕业生并且正在继续接受研究生教育以外，绝大部分都属于硕士博士，将直接进入工作岗位。鉴于中国目前的实际情况，在本科阶段，本文认为计量经济学应当定位于基本方法的教学，使学生具备运用这些方法解决实际经济问题的能力。鉴于这种情况，本科计量经济学的教学应该重基本思想、基本方法及基本应用;应该强调现实的经济背景，增加现实的经济案例，尽量简化繁琐的数学推导;对学生的考核也不应强调其数学推导，繁琐的数学推导可以安排在研究生阶段的计量经济学教学中，使学生更多感受到计量经济学是一门经济学课程，而不是数学课程;本科教学应以经典计量经济学为主，可以概括性地介绍一些新的发展方向。而更多的计量经济学新发展、新领域应放到研究生阶段的教学中。针对本科计量经济学教学的定位，一定要加强计量经济学师资的建设，大力培养既掌握数学和计量方法又熟悉经济学的教师队伍。为了提高学生运用计量经济方法的能力，可要求每一个学生针对某些具体经济问题，独立完成模型构建，编写研究报告，积极推行案例教学、项目教学、课程论文，并将这些定为考核学生的重要内容。
三、理论教学与实验教学相结合
各层次的计量经济学教学都注重强调理论体系的完整性，而忽略理论方法的实际应用。计量经济学教学目前现状是十分注重参数估计和各种检验的理论和方法，而对应用模型分析现实经济问题的重视程度不够。经济数据通常是非实验数据，而且常常存在数据缺失的问题，如何根据已有数据去寻找相关的数据来替代缺失的数据是十分重要的。对这些问题的讲授对提高学生的实际应用能力具有很大的好处。同时，计量经济学软件(如TSP、Eview)s的实际操作训练也是薄弱环节，学生不能熟练掌握软件的应用，或不能对结果作出合理的解释，从而限制了运用计量模型分析和解决实际经济问题的能力。所以，计量经济学教学应高度重视理论教学与实验教学相结合。在教学安排上，两者要统筹规划，根据理论教学来合理安排实验教学，结合案例讲授和加强软件操作训练，以加深学生对理论知识的掌握，并使学生能够使用计量经济工具分析一些经济现实问题。
四、经济理论、经济数据和研究方法的关系处理
运用计量经济学处理经济问题通常有6个步骤：理论或假说的陈述;经济数据的收集;计量经济模型的建立;经济模型参数的估计;经济模型的假设检验;运用模型进行预测。可以看出，任何一个计量经济模型赖以成功的要素有三个：经济理论、经济数据和研究方法。经济理论是经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。经济数据是所研究对象活动水平、相互关系以及外部环境的数据反映，是计量经济学研究的原料。研究方法是计量经济学研究的工具和手段，是计量经济学区别于其他经济学科的主要特点。在计量经济学的学习和研究中，研究方法经常是重点。研究方法的水平往往是一项研究成果水平的主要衡量依据。同时方法的研究也是最难的，因为方法的研究均涉及高深的数学理论，而数学理论水平的提高是一个长期的积累过程而不是短期内能够实现的。
学习计量经济学同时要重视对经济学理论的掌握。缺乏经济学理论、不了解经济行为规律不可能建立合理的计量经济学模型和选取收集合适的数据样本。许多学生虽然数学水平比较高，但受经济理论的制约，而不能深刻领会计量经济学的精髓。经济数据同样重要。经济数据是决定研究成果的重要因素，目前数据的获取途径和数据质量已经成为制约计量经济学发展的瓶颈。虽然互联网为数据查找提供了很大便利，但许多数据是不公开或需要收费的;而在大量数据中找到对研究有用的数据则更为困难。所以，计量经济学的学习必须兼顾理论、方法与数据，任何一方面的缺失都会影响对计量经济学的掌握