计量经济学报告数据的特点有什么

模型导向：以经济理论为导向建立模型。 模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。 数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，

一、数据特点不同 1、面板数据是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，

一个好的计量经济学模型应当具有如下性质：1.随机干扰项的期望值为0；2.消除了异方差，即总体回归函数中的随机误差项满足同方差性；3.解释变量无多重共线性；4.消除了模型中由于惯性、设定偏误、滞后等带来的自行关。

计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。

两者主要的区别在于：研究方向不同、学习内容不同、发展特点不同。1、不同的研究方向:计量经济学是以一定的经济理论和统计数据为基础，运用数学、统计方法和计算机技术，以建立计量经济模型为主要手段。

古典经济学家注重的是经济要素之间的实质性的关系，而计量经济学则主要注重经济要素之间量的变化关系。计量经济学引入了自然科学的分析方法：用实际数据来论证其理论的正确性，使经济学的分析更加量化，科学化。

缺点：1、简单地用数学公式描述经济运行规律,对社会经济问题中难以量化的因素无法表现和处理 2、忽视运用计量经济模型进行实证分析的理论基础,直接将模型应用于经济分析之中 3、建立计量经济模型的数据有限或数据质量不高 4、

1、主题说明；2、对方法的描述。二、回顾现有文献 其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。三、描述概念或理论框架 计量经济学的应用研究不同于统计分析，