學習計量經濟學需要掌握哪些前置知識？

01-06

包括數學，經濟學和編程方面的知識。
數學主要是數理統計，矩陣這些對嗎？
經濟學方面要求掌握什麼？
計量經濟學作為一門課，對於編程知識需要掌握多少？

謝兩位邀請。 @iGuo說的差不多了，多說幾句。

數學方面，數學分析、高等代數和概率統計是必須的。目前據我了解國內很多的本科計量經濟學課程推導部分以一元的回歸分析為主，主要原因可能是數學分析對於向量的微積分並沒有太多介紹，然而其實這並不難。建議學有餘力把格林的Econometric Analysis的附錄看懂就可以了。

學習計量要不要學習推導？我的建議是要的。即使是最基礎的推導，也能加強你對計量方法的理解。讀文獻的時候，經常會碰到有些文章用奇奇怪怪的回歸辦法，熟悉推導你可以輕易識破他們玩的tricks，自己寫論文的時候也可以知道怎麼做有意義，怎麼做沒意義。

經濟學方面，越多越好。多數人學計量是要做應用而非做統計理論的，所以計量經濟學最終是要跟經濟學理論緊密結合的。無論是微觀的消費者行為、廠商行為、博弈還是宏觀、產業、國際貿易，所有這些領域都可以跟計量聯繫起來。很多模型，比如比較簡單的SUR、聯立方程、自選擇等的問題，如果沒有經濟學的背景是很難理解這些模型的motivation。

至於編程，我贊同我媽從小對我的教育，叫做「技不壓身」。比如我經常用到的軟體有stata, julia, C, python，每個語言有每個語言的優勢，做不同的問題用最好用的工具。可以先從比較簡單的語言開始學。編程是需要動手訓練的，不是看書就能學會的，沒事寫點小項目練練手，很快就學會了。

此外經常有人有個誤區，就是把學習計量經濟學跟學習軟體等同起來。這是非常非常非常錯誤的。學會了軟體並不能告訴你碰到什麼樣的問題要用什麼樣的工具，更不能告訴你你的計量模型究竟有什麼問題，在學術方面，懂個軟體算個p。

而反過來，計量理論學好了，像stata這種軟體根本沒必要專門去學，花一下午時間學一下基本語法，help可以解決一切問題，剩下的就是練習了。

摘自我去年這會寫的一個專欄

作者：金超
鏈接：為什麼要以及如何學計量經濟學 - 經濟學與金融學雜貨鋪 - 知乎專欄
來源：知乎
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先修課有哪些
比起先修課，我更願意列知識點。下面這些知識點都是你在大學裡能找到資源學，並且在學習計量經濟學時有用的。
你需要知道什麼是線性方程組，並且知道這個東西並不是總有解的，以及為什麼並不是總有解。
你需要知道矩陣及其相關概念和矩陣運算的基本規則。前者包括：秩、正定性。後者包括：矩陣加法、矩陣乘法（點乘和Kronecker乘積）、矩陣求逆、矩陣微分。

你需要知道什麼是隨機變數——不是所有的計量教材都會給你講清楚它的概念。另外你需要知道什麼是隨機變數的概率分布。
你需要知道大數定律、中心極限定理和增量方法（delta mothod）——不是所有的計量教材都會給你講清楚、講明白這幾個漸近理論最基本的結論，但這幾個結論對於傳統計量經濟學非常重要。它們告訴你為什麼你可以做回歸，為什麼你可以對回歸得到的係數做統計檢驗。
你需要知道凸規劃的概念，以及庫恩-塔克條件（KKT條件）。當然，很多時候知道無約束的最優化問題怎麼解就足夠了。
你需要知道矩的概念以及熟悉最常用的兩個矩——均值（一階中心矩）和方差（二階中心矩）的意義。
你需要知道什麼是投影。
你需要知道，上面列出的這些概念，在一些計量經濟學教材的某個章節或「數學附錄」里能找到。如果你手邊的教材沒有相關章節或附錄，你需要知道英文維基上對上面這些東西都有不錯的講解。
你需要知道，當本科高年級學生或研究生告訴你「學計量之前要學好線性代數和統計」時，他們試圖說明的是「你需要掌握這些知識點來幫助你理解老師和教科書在講什麼」。

題主是本科生，那就以本科生階段的計量的要求回答吧。

經濟學：微觀經濟學、宏觀經濟學（其實經濟學原理都可以……）

數學：微積分、線性代數、概率論、數理統計

編程：任何一個能做統計or計量的軟體，比如R、Stata、Eviews等等。不過一般會和計量一起學。

主要還是數學課……

為了複試突擊了伍德里奇的《計量經濟學導論》和古扎拉蒂的《計量經濟學基礎》各有八百多頁，而且要看很多遍的那種，以前沒接觸過計量，看起來很是煎熬。但是看完之後對計量就有了近距離的認識。兩本書個人認為算是互補的，看完之後大概就會知道自己欠缺什麼了。其實人從來不可能準備好了才去做一件事，有一些事要先去做才知道自己需要什麼。

ps：其實微積分和數理統計了解了，計量就可以上手了。假設性檢驗那一塊一定要熟，然後就可以開始計量入門了。

計量作為工具還是作為研究方向？

計量作為經濟工具學習目標，使用數學分析＋矩陣(矩陣知識比較重要)，基礎的泛函知識有利於提高直覺但不必要。軟體上主要使用stata.當然編程比較相通，任意的編程基礎課都差不多。

計量作為研究方向。。。數學上準備:Royden的《real analysis》和Billingsley 的《probability》至少line by line, problem by problem 1-2遍吧。軟體主要用matlab/mathematica。有空把演算法或者離散運籌學一學，不然就會像我寫程序走simulation經常性地把matlab跑癱了。

但是本科的第一門計量很看老師去的。個人認為培養直覺和數據處理思維比數理推導更有意義。

比較重要的前置課程是線性代數，還有假設檢驗參數估計。尤其是假設檢驗的原理以及統計三大分布的一些性質和自由度的意義一定要有內化的理解。

在這一基礎上學習計量是比較好的。

軟體的話學習R語言是比較合適，專為統計作圖而生。

大神們都答過了，然而我的水準還停留在本科囫圇吞棗學的那點東西上，不過開學要學高計了，所以最近重新看計量的教材了，也算重新學習一下。

首先大家最擔心的應該是數學基礎吧？我自己感覺倒不用一下子把高數、線代、概率論都拿出來複習一番，特別是像我這種時間拖越長毅力消耗越快的人。像我就是直接把教材後面的數學附錄拿出來過一遍的，書中用到的數學知識基本就已經覆蓋了，這樣你自己去學計量也不用背負太大負擔。

然後經濟學基礎，我感覺也真的沒必要去特別學習宏微觀啊（天，我怎麼好像意思是啥都不用看），教材里用到的例子，都很簡單，可以看懂的，例子都很通俗。實在遇到不懂的，再去翻書查資料好了，這樣你不用在學習計量之前先倒在經濟學的門前了。

然後就是計量分析會用到的軟體了，像SPSS，STATA，EVIEWS，好像都是比較常用的吧？感覺本科裡面會教SPSS，EVIEWS的比較多，不過如果自己看的話可以直接學STATA，感覺挺好用的= =各類學習資源也非常多的，人大經濟論壇上就有許多。這個可以根據計量教材上的例子練習，也可以在過完一遍計量以後買一門專門的STATA書來看，書目的推薦好多的，大家自己去找吧。

教材的話，好像一些國內教材沒有數學附錄的，例子也少。可以看看下面兩本中的一本：

Stock, J. and Waston, M. Introduction to Economertrics.

Wooldridge, J. Introductory Economertrics.

所以想學計量就去學吧，不要擔心什麼基礎和前置知識了，你需要的東西一本比較好的教材都可以提供給你，別計量還沒開始學，先被一堆前置書籍弄趴下了。所以我的感覺就是，準備工作盡量簡單夠用就就很好，不要去求大求全了。

大神們輕噴。

把概率論完全掌握啊！！！

專業財管，輔修金融，學了兩次計量經濟～說實話這東西學好了特別牛，隨時能拉出去泡妞裝逼，當年我輔修作業，商業決策分析大作業，全都用的計量模型，用stata輔助～

其實上手不難，統計假設檢驗那塊多注意點就好～

跟著學校的課程走就行了，不需要有多少條件（起碼高中數學就夠用了）。就我的情況來看，本科第一學期學《統計學入門》，第二個星期學《計量經濟入門》（課程前置要求統計學入門），第三學期學《金融計量經濟》（前置要求計量經濟入門）。循序漸進很容易的，要不然學校也不會這樣安排。

軟體方面，三門課程分別用了minitab，gretl，eview。目前在自學python，個人覺得入門簡單以及用於金融數據分析上很便利（不需要專業程序員的水平）。