1. 发展初期的十多年，主要用于研究微观经济。
2. 如舒尔次在消费理论和市场行为方面的研究；
3. 道格拉斯对边际生产力的研究，丁伯根在景气循环理论方面的研究，都为计量经济学拓宽了新的领域。
4. 弗里希在以经济学和统计学理论为基础来测定弹性、边际生产力以及总体经济的稳定性，是一大贡献。
5. 计量经济学家致力于经济理论的模型化与数学化的研究。
6. 威勒莫（Havelmo）、瓦尔德（Wald）将统计推断运用与计量经济学。
7. 50年代瑟尔（Theil）发明了两阶段最小二乘法。
8. 60年分布滞后新处理方法得以发表。
9. 电脑的出现和广泛地使用，使大量复杂的经济计量模型得以建立和应用，促进了计量经济学理论和应用的发展。
1. 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。
R.Frish创立
T.Haavelmo建立了它的概率论基础
L.R.Klein成为其理论与应用的集大成者
（1）经典计量经济学在理论方法方面特征是：
⑴ 模型类型——随机模型；
⑵ 模型导向——理论导向；
⑶ 模型结构——线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；
⑷ 数据类型——以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量；
⑸ 估计方法——仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。
（2）经典计量经济学在应用方面的特征是：
⑴ 应用模型方基础——实证分析、经验分析、归纳；
⑵ 应用模型的功能——结构分析、评价、经济预测、理论检验与发展；
⑶ 应用模型的领域——传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。
➢ 非经典计量经济学一般指20世纪70年代以来发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称为现代计量经济学。
➢ 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。
➢ 微观计量经济学 于2000年诺贝尔经济学奖公报中正式提出；
➢ 微观计量经济学的内容集中于“对个人和家庭的经济行为进行经验分析”；
➢ “微观计量经济学的原材料是微观数据”，微观数据表现为截面数据和平行（penal）数据；
➢ 赫克曼（J.Heckman）和麦克法登（D.McFaddan） 对微观计量经济学作出原创性贡献。
计量经济模型中的变量
1. 从变量的因果关系区分：
被解释变量（应变量）——要分析研究的变量
解释变量（自变量）—说明应变量变动主要原因的变量
（非主要原因归入随机项）
2.从变量的性质区分：
内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解
的结果
外生变量—其数值由模型以外决定的变量
（外生变量：变量和非变量；
滞后变量：滞后内生变量、滞后外生变量；
前定变量：滞后内生变量和外生变量）
关系： 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化
内生变量却不能反过来影响外生变量
3.按经济活动形态分：流量、存量；
解释：如何正确地选择解释变量
✓ 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础
✓ 例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投人
要素方面，而在当前，一般的投人要素主要是技术、资本与劳动
✓ 如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如
果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收人等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。
✓ 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解
✓ 计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭
示变量之间的定量关系
✓ 所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变
量有重要影响的变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法
✓ 第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除
➢ 变量是决策者可以控制的变量，如支出、利率、货币供应量等等。
➢ 非变量是难以控制或不能控制的变量，例如气候、自然灾害、农业收成、汇率等等。
1. 存量，指某一时点上测算出来的量；例如：
货币量，资本存量，存货，财富
1. 流量，指某一时期测算出来的量；例如：
货币支出，投资，存货变动，收入
1. 存量与流量之间的关系，例如：
I t = a（Kt – K t-1）
4.样本数据的质量
✓ 完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。
✓ 准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据。
✓ 可比性，也就是通常所说的数据口径问题。统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。
✓ 一致性，即母体与样本的一致性。例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据。
为什么要确定参数估计准则？
由于存在抽样波动，参数无法通过观测直接确定。参数要通过样本估计，估计方法及所确定的估计式不一定完备，不一定能得到总体参数的真实值
估计准则：“尽可能地接近” 原则——参数估计值应尽可能地接近总体参数的真实值
理论计量经济学主要讨论参数估计式是否符合一定的准则
选择参数估计式一般参照如下准则：
无偏性
最小方差性（有效性）
一致性
（同时具有最小方差性和无偏性的估计式称为最佳无偏估计，若同时是线性的，则称最佳线性无偏估计（BLUE））
1. 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间关系的研究。
2. 结构分析研究的是当一个变量发生变化时会对其他变量以至经济系统产生什么影响。
3. 进行经济系统定量研究的主要任务就是结构分析。
4. 主要方法：弹性分析、乘数分析分析和比较静力学分析。
评价是指从许多不同的中选择较好的予以实行，或者说是研究不同的对经济目标所产生的影响的差异。计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济作为解释变量，可以很方便的评价各种不同的对目标的影响。
主要有三种方法。一是工具—目标法。二是模拟。三是最优控制方法。
