1、欔揌肺什么是计量经济学？;计量经济学是一门神秘而又令人着迷的学科。说它神秘是因为计量经济学门槛极高，而后续深入的模型和理论更是如读天书。这是因为计量经济学所运用的数学的语言。说它令人着迷是因为学习计量经济学是一个突破自我的过程，每学一个新的模型，数据处理方法，或者是统计理论，学习者都要付出巨大的努力，而换来的是一次次质的飞跃，对于学习者来说是一个非常满足的过程。 说到底，计量经济学就是运用统计学和数学作为理论背景，产生基于现实问题的模型，最后再运用现实的数据去解答现实生活中的各种问题。这些问题包括预测与决策。这个学科的理论核心就是发掘数据的特性和数据之间的关联性来解答现实问题。为此，计量学家们
2、创造出了数据分析的模型。在这套发掘数据特性与关联性的方法的后面存在着一整套严谨的理论。因为这套理论的存在，我们才可以放心地使用计量学的模型，即使有人问到计量学背后的道理和逻辑时，计量学家就可以用一大套的理论来解释为什么这套方法是正确的。 最早的计量经济学还要溯源到高尔顿（Francis Galton）发表在人类学期刊上的一篇论文。在这里，高尔顿想要研究基因的遗传关系：父母的身高能不能决定孩子的身高？这篇论文发表于1886年。这篇论文首次提到了“回归”这个词。对于大多数学生来说，计量应该都是从回归开始的。为什么会回归呢？因为高尔顿发现了身高基因遗传背后的平稳性（stationarity），高个子
3、父母会生出低于他们身高的孩子，而矮个子的父母会生出高于他们身高的孩子。在宏观层面来说，下一代的身高会“回归”到平均值。那么，若干代之后，人类的身高都会趋于平均值。 可惜，这个结论完全站不住脚。人类各代身高的平稳性自然是没得说，可是要说回归到平均值就有点牵强了。因为，如果每下一代的身高都回归到平均值的话，那为什么到现在人类还有如此大的身高的差别？可是数据就摆在大家的面前，如果不说是回归的话似乎又说不过去。 终于，计量学家找出了一个令人信服的理论，那就是数据的残差项。正是因为数据的残差项，产生了人类身高的差异。从此，计量学家们把测量不到，估计不了的误差称为残差项。 放远一点来说，每一次计量经济学的
4、突破也是因为在过去，研究者们从某套方法的得出的结论匪夷所思才开始的，比如工具变量就是一种解决内生性（也是各种模型结论匪夷所思的总称）的问题。 高尔顿的论文所使用的方法有很多的错误，这因为发表论文的时候才是19世纪。比如，当时的人们计算数据都是手动算的。所以为了方便计算，高尔顿使用单变量回归的方法，把母亲的身高乘以1.08，然后和父亲的身高取平均数，最后才用这个平均的变量去和孩子的身高进行回归。现在的计量经济学会直接用多变量加控制变量回归的方法。或者说，不同家庭的有不同数量的兄弟姐妹，而这些兄弟姐妹都有共同的父母，那么最终的结果会受到影响。现代计量学会使用加权的方法或者其他的形式去更准确地测量我
5、们想要的结论。可见，现代计量学会使用更复杂的方法去得到更复杂的理论。 为了使回归能有更广泛的应用，计量学家们对回归进行了更深入的分析。重点在于，回归到底能告诉我们什么样的信息？总结来说有两点，第一点是预测，也就是在新的数据面前，这些数据通过模型的关联性能不能告诉我们关于另外一组数据的信息。第二点是对经济学的解释。比如，在发展经济学里，通过数据，我们得知，增加老师的数量使得某地区识字率大大提高，通过识字率使得当地居民长期收入增加。所以得出结论，我们需要增加对教育的投资。 在确立的基本的线性模型之后，计量学家们并不满足于此。很多时候，某些效应并不是线性的。有些时候，这些模型很简单，只需要把数据处理
6、好了就可以变成线性模型，比如，宏观经济学里研究宏观数据的增长率之间的关系，比如GDP和失业率，那么很多时候GDP都是取对数，使得增长模型之间的各组数据变成是线性的关系。但是有些时候，数据结构本身就不能通过预先处理使其变成线性模型。比如，因变量的值域受到限制，输出值是0或者是1。或者研究的模型是某种深层次的神经网络，那么就要用到非线性的模型。计量经济学利用函数的连续性，使得非线性模型的某个参数可以通过不断的迭代得到最优的结果。通过分析参数和模型来得到结论。其中最有名的就是高斯-牛顿迭代（Gauss Newtonian）法。计量学里有一大套理论也是关于解释某种迭代算法的合理性。 无论是线性的模型，
7、还是非线性的模型，背后都有一个随机因子。如果研究者们坚信些随机变量服从于某种分布的话，那么计量学还有一种更高效的模型，那就是最大似然法。上面提到的模型对于分布是可以没有任何假设的，只是简单发掘数据之间的关系而已。而通过这套方法，研究者们会让数据去切合某个模型。在某些条件下，这套方法可以最大效率的挖掘出数据隐含的信息。相对的，模型背后的假设是很苛刻的。 如果研究者们不知道这个随机变量背后是个什么分布，甚至是什么模型，但是知道这个模型对于研究者们来说很重要的话，有一种比较另类，也可以说比较暴力，那就是非参数估值法（non-parametrics）。比如，画直方图（histogram）就是一种非参数
8、估值法。之前所提到的模型，为了确立数据的关系，往往会有参数，比如，期望值，方差，协方差，甚至是概率分布里面的参数等。 通过非参数估值法，我们可以绕过这些繁琐的步骤，用一种近乎于万能的方法去挖掘数据里的信息。核心就是把数据之间的关系总结成一个个函数。因为函数无法用参数来表达，所以才叫非参数估值法。其缺点在于，非参数估值法的结论不直观。所以更多时候非参数估值法是为了找出某种参数所需要的函数假设，这就是半参数估值法。或者是通过非参数进行回归分析，寻找条件期望等等。计量学家们也通过某些条件来解释非参数分析的合理性，甚至在某些时候，非参数或者半参数估值法比参数估值法还要好。 上面主要介绍了计量经济学的所
9、用到的挖掘数据信息方法，那么计量经济学的数据有什么性质呢？计量经济学主要面对三种数据，横向数据，时间序列数据和面板数据。横向数据是在同一个时期采集的多个个体的数据。时间序列是单个个体在不同时期的数据。面板数据则是多个个体和多个时期的数据。不同数据结构所用到的模型和处理方法都不一样，比如时间序列会用到自回归，判断数据的平稳性和弱相关性，再比如面板数据会抽出不同个体或者不同时期的固定效应和随机效应等。 再抽象一点来说，数据结构有着两大判断标准，第一是这些数据有没有相同的分布，第二是这些数据互相有没有关联。计量学对于这两个特性进行理论上的分析。通过这些分析，研究者们就可以知道某种估值方法的可行性所要
10、求的最低限度的条件。上面提到的弱相关，就是推翻了数据互相无关的假设。 解释某个模型的合理性主要分成有限数据分析和无限数据分析。意思就是说某个模型在有限数据下的特性是怎么样的，和某个模型在无限数据下的特性是怎么样的。计量学里经常用的证明参数的条件非偏性和有限数据下的分布特性等就属于有限数据分析。可是这些分布特性在越来越多的数据面前也同样如此吗？为了解答这个问题，计量学家们创造出解释无限数据下的模型合理性的理论。统计学和计量学常用的大数定律和中央极限定理就是为了解释无限数据背后的一致性和正态分布状况。 当研究者们了解这些模型和数据的特性后，他们就可以通过这些数据特性进行推断（inferencing
11、）。这种推断也是计量学为什么能成为科学的原因。推断的核心就是测试假设（hypothesis testing）是否成立。比如说，在某个假设成立的前提下，如果现在观测到某个结论的可能性非常低的话，那么这个假设就不成立。之所以称其为科学，是因为科学对世界的认知就是在不断推翻假设中扩大的。 以上是我认知里的计量经济学。总结来说，计量经济学是一门使用了数学作为工具，通过分析数据，应用到解决经济学问题，发现经济学规律的学科。我有一个在四大工作的朋友，我和这位朋友谈论到计量经济学时，这位朋友对此嗤之以鼻。相信很多人对模型预测也是持着怀疑的态度。这是因为计量经济学无法完美地去解释数据的规律，任何经济数据都存在
12、着随机性。除了上帝，没有人可以完美地去预测，去解释数据之间的关联。或者是因为计量理论背后的条件不成立，还是因为模型没有足够的数据去给出解释，抑或是因为他们都被计量经济学背后的一大套理论和公式给吓怕了。总之，计量经济学在应用上面受到非常多的限制。可是计量经济学作为一门学科，在研究经济数据规律后面做出了非常大的努力，最大限度的从经济数据里发现有价值的信息。计量经济学是一门非常有价值的学科。 计量学永无止境。原文地址：什么是计量经济学？本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网
13、https:/ 1走进统计学的世界1.1什么是统计学？统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。1.2了解统计学的意义作为大数据时代炙手可热的学问，统计学可以解决很多实际问题。只有了解了统计学你才能知道在大数据意义下生存的游戏法则。一般意义上的统计学包括了：概率学、数理统计学两个部分，它们都是以概率论为基础。2统计学核心定律及概念通过分析数据推断事物的本质，预测它未来的发展，分析数据的第一步就是找出那些看似偶然的发生的事件，背后隐藏着哪些
14、必然性的统计规律。核心内容：大数定律、中心极限定理、随机抽样、回归分析、常犯的概率学错误等。今天，就让小编和大家一起认识和了解整个概率学的基础-大数定律。2.1 什么是大数定律？比如说，我们在学生时代经常会有一些单元测验的考试，对你来说每次考试的分数肯定是会上下浮动的，可能有几次的分数比较高，有几次的分数比较低，但经过了很多次测验以后这些分数应该能够反映你的真实能力了，这就是大数定律的主要内涵。用数学术语来表达就是：当实验次数足够多的时候，实验结果的平均值会无限接近一个数值，这个数值一般叫做期望值。它的意义在于我们可以通过研究概率来看清风险，做出决定，尤其是在理财和投资的时候体现的特别明显。举
15、个栗子：常常有人幻想一夜暴富，最有可能的方法就是买彩票或则进赌场。博彩行业就是依靠概率理论来发财的，让大家觉得自己会是那个幸运儿。如果按照每期奖金的数额除以彩票的发行量，每张彩票的实际价值都不到1分钱。但是，人们都热衷于用2元钱来交换1分钱，就算是某期彩票爆出的大奖掏空了奖池，那从长远来看的话，发行彩票业是稳赚不赔的。为什么呢？根据大数定律，对于长期发行销量稳定的彩票，奖金总额的期望值是恒定的，发行机构只要保证发行彩票的销售额大于彩金期望值，就肯定能够赚钱。赌场也是一样的，只要能够吸引到足够数量的赌客，不管幸运儿赢走多少钱，赌场永远是最后的赢家。所以，一夜暴富的事情发生在我们身上的概率微乎其微
16、，沉溺其中的结果就是让赌场老板和彩票发行机构大赚了一笔。在我们生活中也有很多相似的案例，例如积分抽奖，我们每天都使用饿了么来订外卖，每笔订单完成评价后都会奖励一定的积分，这些积分可以在饿了么商城兑换商品和抽奖，但我们发现积分可直接兑换的商品价值都是很低的，要么就是需要加钱购买的，总体来看性价比不高，而参与抽奖的商品可能都是价值较高的数码产品，我们当然愿意使用积分去抽取这些价值较高的奖品，虽然我们也知道中奖的几率很低。当然积分抽奖的最终目的在于快速的消耗用户账户中沉淀的积分而不是赚钱。2.2通过研究概率，明智的选择理财方式对于一些期望值比较高的投资，我们也要用到大数定律。比如一个投资门槛是100
17、万的项目，成功率只有30%，但是预期回报达到了500%，这么诱人该不该投呢？这个时候如果你把注意力都放在了高回报率上就比较危险。我们要注意大数定律成立的前提在于实验次数足够多。投资100万可不是买2元钱的彩票。如果你是个工薪阶层，你用来投资的100万是你的全部家当，那你显然没有多次投资的资本。这个时候如果你孤注一掷，那么你会有70%概率会血本无归。反过来，如果你是投资机构或则富二代，那这样的项目肯定是来的越多越好。因为你投资的几百个项目里面，肯定有一些能够成功。平均来看的话一定能够像开赌场一样赚到大钱，所以面对理财投资中的高期望，我们首先应该考虑的因素就是：风险倾向。根据大数定律你的风险承受能
18、力越强，就意味着允许实验的次数越多，也就越有可能赚到期望的投资回报。风险投资机构每年投资那么多项目的意义在哪里？为什么有钱的人赚钱比穷人更容易？2.3 理性面对风险生活中最常见的，依靠大数定律来赚钱的其实是保险行业。比如你在网上购买某个电子产品的时候，网站经常会向我们推销延长保修的服务。比如一台2000元的洗衣机，多花100块钱可以延保一年，如果你掌握了大数定律就很容易想到。厂家对这台洗衣机维修服务的预期成本肯定少于100元，否则厂家就要赔钱了。但是有些时候，这种钱还必须得花。大家都知道，保险公司利润很高，假设一种人身意外险的赔偿额度是100万，发生意外的概率是百万分之一，那么预期损失就是1元
19、钱。如果你花10元钱来买，保险公司就能赚到10倍的利润，基本和开赌场没什么区别。但是你要知道，买这类保险的意义并不是为了省钱，而是当你遭受一些难以承受的巨大损失时，帮你渡过难关。因为人身意外的损失是不能和2000元的洗衣机来比较的。这个时候保险更多的是一种规避风险的理性工具。大数定律反映了一个自然规律：在一个包含众多个体的大群体中，由于偶然性而产生的个体差异，但看个体，每一个个体都是毫无规律、难以预测的，但由于大数定律，整个群体能呈现出稳定的形态。但要注意的是，大数定律仅在样本数量足够多的情况下才成立。原文地址：数据分析中的统计规律之大数定律本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于
20、学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网 https:/ the police arrest you, you should find a legal counsel.如果警察逮捕你，你就应该找个律师。Theyre too fat to walk properly so they roll.他们肥得不能正常走路，所以只能往前滚了。She sticks her arms out for the exercises.她做伸展手臂的运动。The actress was slandered by people for her so
21、cial media post.女演员因为社交软件上的发文而被诽谤。The worker transferred the box to another place.工人把箱子转移到另一个地方。The dog ran alongside us while we jogged.狗狗一路上和我们并排慢跑。内容来源：百词斩 文库网 https:/ BI 市场为什么再次选择了派可数据 ？気;2020年2月22日，用友 ERP 明星产品 U8 正式官宣 OEM 派可数据商业智能 BI 分析平台，面向全国渠道、客户市场推出了包括：经营分析模型（ 财税分析、供应链分析）、可视化设计平台、商业智能分析平台 三个
22、产品模块组成的用友 U8 商业智能 BI 分析平台。原文链接：U8+V13.0商业智能分析（BI）产品正式发版上市用友网络，亚太本土管理软件、ERP软件、集团管理软件、人力资源管理软件、客户关系管理软件、小型企业管理软件、财政及行政事业单位管理软件、汽车行业管理软件、烟草行业管理软件、内部审计软件及服务提供商，也是中国领先的企业云服务、医疗卫生信息化、管理咨询及管理信息化人才提供商。2020 年中国百亿市值互联网公司中，用友网络以 136 亿美元的市值排名第 17 名。1用友商业智能 BI 深（WEI）度（YI） OEM 合作伙伴这是时隔半年继 U8 Cloud（ 原文链接： 用友 U8 Cl
23、oud ERP 正式选择 OEM 派可数据商业智能 BI 分析平台 ）之后，用友又一条绝对重量级的 ERP 产品再次选择了派可数据，并在产品、市场、渠道、营销等各个方面进行全方位的合作。在短短半年时间，用友传统 ERP 明星产品（ U8、U8 Cloud、NC、NC Cloud ）中，已经有两条市场面覆盖最广的产品线都正式选择了派可数据，凸显了派可数据在企业级商业智能 BI 领域的专业能力。 业务决定数据，数据决定分析业务系统在哪里、数据就在哪里、分析就在那哪里此次合作将有望推动用友 U8 商业智能 BI 分析平台通过全国各地几千家渠道伙伴直接触达近百万的原有 U8 企业客户，帮助各企业完成业
24、务信息化到数据信息化的转型。部分重点 U8、NC 合作客户（排名不分先后）多个项目已经进入到二期、三期合作阶段除此之外，派可数据在过去的一年也服务了众多 U8、NC 等中大型的企业客户，是目前市场上少有的可以全线、深度覆盖用友 ERP 产品的国产商业智能 BI 服务提供商。2不走捷径，就是最好的捷径 早在2019年，用友就已经开始关注国内商业智能 BI 市场，在面对广大用友 U8 客户群体日益增长的 BI 分析需求，急需一款从技术、业务等各个方面可以和用友 ERP 产品完美结合的 BI 产品进行深度融合合作。在长达近半年的、严谨的 BI 市场产品选型对比分析过程中，派可数据 BI 分析平台的财
25、务和供应链分析指标体系、分析模型、底层数据仓库、业务建模、快速原型分析设计等优势与其他 BI 工具差异化优势十分明显，一举奠定了合作基础。通过最后几个月的努力，派可数据 BI 分析平台通过了用友 U8 多个团队严格的产品、技术、测试等多环节阶段的审核，并正式 OEM 成为用友 U8 商业智能 BI 分析平台。商业智能 BI 项目只有 20% 的时间是做前端可视化报表80% 的时间是处理底层数据和建模往往只有 20% 的部分容易被用户所看见但看不见的地方更需要专业的能力这也是用户最容易忽视的地方派可数据的产品要解决的不仅仅是 BI 开发中 20% 前端可视化的部分，更是重点解决 BI 项目中 8
26、0% 最难搞定的底层数据架构部分，完成企业端对端的 BI 平台建设。同时针对用友 U8 ERP 利用前端可视化 + 底层数据分析模型构建了一个标准的财税分析、供应链分析应用。财税可视化分析 200+ 分析指标150+ 分析图表供应链可视化分析，覆盖：采购、销售、库存全模块 200+ 分析指标近百个分析图表在很多服务商快速部署实施 BI 解决方案中，基本上都采用直连数据库，以 SQL 查询或表间关联形成的数据集和最终可视化报表的方式提供给企业客户，这种方式看似部署简单、快捷，但专业度不够，后期项目维护扩展成本极高。特别针对于一些成长型企业，2-3 年整体架构可能面临推翻重构的局面：底层缺乏数据架
27、构稳定的、业务分析模型和指标集中可管理的、高度可扩展的数据仓库架构，由企业业务变化带来的分析需求的增长变化会让原有的底层数据架构时刻处于一个时刻变动的、难维护的局面，就如同在沙漠上搭积木一样危险。我们已经在很多项目上碰到这种情况，看似上线的 BI 可视化页面内容丰富炫酷，但底层却没有一个完整的、规范、可追踪的数据架构支撑，SQL 逻辑混杂，临时表一堆，无法判断哪些能改动，哪些不能改动，重复的维度建设，重复的指标逻辑等给企业造成很大的困扰。最终客户还是回到原点，选择与派可数据进行合作。通过梳理分析指标体系和分析模型，按照标准的数据仓库构建高度可扩展、灵活的模型框架，这样就可以极大的改善因业务增长
28、变化而引起的架构问题。派可数据将整个 BI 的实施方法论产品化、度配置化、业务模型化，解决的就是 BI 项目中最重点的 80% 部分，这也是我们十来年在企业级 BI 一线项目上的经验总结。3商业智能 BI 的市场空间 商业智能 BI 的发展离不开 ERP 市场的发展，现阶段商业智能 BI 在 ERP 软件行业的渗透率大概在 10% 左右。在过去的 2019 年，整体商业智能 BI 在 30 亿左右的市场规模。随着商业智能 BI 市场教育普及、传统 ERP 企业客户数字化转型的需要、BI 产品发展的多样性和各高、中、低市场的渗透和覆盖，商业智能 BI 在未来三到十年，将逐步进入一个高速发展的阶段
29、。ERP 是商业智能 BI 的市场根基据派可数据专家团队预测分析，自 2020 年起，按每年 15%-20% 的增长速度预计商业智能 BI 在国内的市场保守估计将分别达到 33.3亿、37.6亿、45.1 亿左右的规模。随着 ERP 市场的深度发展，商业智能 BI 在二、三线市场热度的逐步提升，和国内外商业智能 BI 厂商在市场上的共同推动和努力，预计在三年之后，商业智能 BI 市场每年的增速会达到 30%-40% 以上。在 2030 年，预计市场规模突破500亿，2033年前后，市场规模突破千亿级别。 商业智能 BI 市场在未来的三到十年发展迅猛本次用友市场普及率最高的 U8 产品携手派可数
30、据对商业智能 BI 市场就是一次很好的推动，让越来越多远在二、三、四线的企业客户也可以了解到商业智能 BI，逐步习惯利用数据理性的了解和分析业务现状、提升决策水平，进而逐步思考如何使用商业智能 BI 来增强企业经营管理的能力。总体来说，商业智能 BI 是可以和 ERP 软件市场规模对等的，和 ERP 市场空间比例理论上达到 1:1 水平，甚至要高出很多。除了传统的 ERP 市场，像 OA、CRM、BPM 等各个专业业务软件领域对 BI 的诉求也是一样的高，商业智能 BI 是基于所有业务软件基础之上的，打通所有业务系统的数据，还涉及到企业外部数据的使用场景，是整个终端分析的出口，因此 BI 的应
31、用场景是全行业、全领域、无处不在的。企业数据化成长之路，任重而道远，需要大家一起努力。对于越来越多的企业，在完成 ERP 的基础信息化建设之后，商业智能 BI 也是企业信息化的必经之路，那么，你们准备好了吗 ？（全文完）我不去想是否能够成功既然选择了远方，便只顾风雨兼程。.我不去想未来是平坦还是泥泞，只要热爱生命，一切都在意料之中。-热爱生命如今正在各个领域艰苦抗击肺炎的人们，最需要的也许正是这样最简单的鼓励支持。生命无价，人间有情。冰雪总会融化，春天总会到来。愿口罩早日摘下，疫情早日结束。https:/ 在期货交易，概率，分布等有重大意义。大数定理 中心极限定理 原文地址：经济逻辑|大数定律和中心极限定律本文来源网络整理，不代表本站观点。分享本文章目的在于学习，如有侵权，请邮件告知删除，本站将在收到删除告知信息的情况下，24小时内删除，并给予道歉，谢谢支持！ 文库网 https:/ style=&
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