计量学问题，请高手帮助解答！

紧急求助计量经济学的问题,高手请帮忙!不甚感激~

首先，在eviews中输入数据不一定非要打数学符号，例如你说的那个小三角
第二，比如三角inindex在eviews中的惯例是用D代替小三角。
3，如果你想得倒差分序列首先建立一个数列数值，在后差分即可
……
不说了，太麻烦，那你的数据发到han_men@126.com我帮你处理！

不应该有输出结果吗

系数就是估计量，B……它们就是。

最小二乘法简单点解释就是离差平方和最小的拟合曲线。至于什么事离差平方和……就是（估计值-真实值）的平方，然后加总就是所谓的离差平方和。

至于它在计量经济学里的作用，我认为是很重要的，至少它做出的估计要比极大似然估计好得多，而且应用条件少，并且完全可以做到BLUE，即，无偏性、有效性，另一个是最小方差性吧？不记得了。除此之外，从最小二乘法中派生出来的估计方法有很多，如加权最小二乘法，三阶段最小二乘法，间接最小二乘法等等，即，现代计量经济学如果脱离了最小二乘法可能很多模型都无法解得答案了。

关于楼上的说法，我个人并不同意，不知道是复制的还是您自己的观点。计量经济学的作用不仅仅是预测，而且计量经济学也绝对不是脱离理论的胡乱猜测。您的例子并不说明问题，您是将世界上所有的变化看做是布朗运动，那么无论是计量经济学还是司机本人都无法预测下面将如何发展。这样貌似您说的对，但是我认为经济社会中很多东西是符合一定规律的，比如一般来说个子比较高的父母生下来的子女很可能也个子高。如果您的父母个子高，那么我见到您之间我预测您的个子在80%的置信区间内也高，您认为错了么？经济是在此起彼伏的波动，符合一定的客观发展规律，从历史的经济发展过程看待未来的变化有问题么？当然您如果用三国时期的经济预测现在那我依然不是您的对手。
计量经济学除了预测作用外，还可以用来寻找相关性，寻找人类理论的依据。菲利普斯曲线是怎么得到的？失业率高的时候通货膨胀率就低，失业率低的时候通货膨胀率就高，这个道理大家都能想到，赚钱的人多物价就高，赚钱的人少物价就低，如同废话。但是您怎么去证明这句废话是对的？您不承认计量经济学作用的同时也就要就要同时摒弃菲利普斯曲线。
诚然，计量经济学不是万能的，脱离理论的计量经济学就是占星术。但是正常的科研程序应该是先有理论再有模型或者先有假设然后用模型来证明假设是否正确。您将顺序倒置显然不对，如同我说一个人先吃饭，然后再去做那顿已经吃进肚子的饭一样，谁看了都会捧腹。懂计量的人其实不多，请不要误导现在正在与正要学习经济学的人们。

谢谢！

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。

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