【零基础学经济Ep169】进阶之一：古扎拉蒂《计量经济学基础》导引
这个系列已经快到尾声了，我们来做一下对全部学习过程的复盘吧。
从最开始对经济学是什么完全不知道，只是意识里有一个“应该”会一点经济学，随便拿了平新乔大大的《微观经济学十八讲》开始，从一个完全的局外人视角去揣测经济学究竟是什么？——因为只是记住定义，与真正认知到经济学的含义，是有差距的，可能表述一致，但是展开后的内涵应该完全不同，所谓“看山还是山”大致如是。
做着做着忽然意识到，自己完全只能“看”到数学模型，而远离了最靠近经济学的那一部分的思维与概念，果断开始整理最基础也最接近古典风格的高鸿业老师的《西方经济学》系列的知识点，中间经历up走神，忙别的事断更，以及一度感觉经济学对自己的重要度并不太大，而中途舍弃。
今年由于种种原因，把之前挖的坑再一一复更，也算是人生在世，有始有终吧。
到此为止，老碧终于算是摆脱了所谓的零基础，最近与相关专业的人讨论一些问题的时候，也可以使用一些经济学中的视角来分析，虽然对应试来说，老碧依然是无用之人，但是如果以解决实际问题本身为目的，那么这种思维潜移默化的塑造力才是真正长期的。
而学以致用的另一个关键就是把思维中的知识通过某种载体呈现出来一种产品，这种输出力带来的是终身拥有的长期能力。
老碧的理念一直是去从零开始接触一些新的领域，把整个从完全小白到有一定理解，或者从效率不可控到有条不紊的过程完全真实地展现给所有人，这样也会给学习者一个真正的参考量表，也算是为社会贡献一份价值吧。
零基础系列应该也就只会开这一个了，完全0了解程度陌生的领域来说，老碧的心愿清单上面的应该只剩下一条了。再接着就是在筛选出来的所有爱好以及特长中组合出完全属于我自己烙印的东西，但那就是个路漫漫其修远兮的历程了，无法展示，因为真正的人生目标，最短也要经数年达成。
大多数时间有的只是枯燥乏味单调地重复与习惯，起码从旁观者的角度看，不会有短线上升的爽文感，也不会有一路打怪升级的畅快感。不过，“亦余心之所善兮，虽九死其犹未悔”，在自己规划的主线上跌跌撞撞，也比在他人认知的正确中迷失自己，要远远幸福得多。
言归正传，老碧结合最近两个月思考来说，后续的学习路线，大概有这么几种选择：
在宏观和微观中选择一到两门继续加深；
以统计学为基础的计量经济学；
以研究金融市场相关的金融学
——为了方便大家找到感兴趣的部分，我们对后两个随便结合相关流行教材整理一下导论部分。
引言
0.1 什么是计量经济学？
概念：从字面上解释，计量经济学（econometrics）意谓“经济测量”。虽然策略是计量经济学的一个重要部分，但计量经济学涉及的范围要广泛得多。
0.2 为什么是一门单独的学科？
区别：
经济理论：所作的陈述或假说大多数是定性的。
数理经济学：用数学形式（方程式）来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持；
经济统计学：收集、加工并通过图表的形式来展现经济数据；
数理统计学：提供了这一行业中使用的许多工具，但由于大多数经济数据的独特性，即数据并非受控下的实验结果，计量经济学家常常需要特殊的方法；
计量经济学：在计量经济学中，建模者通常面对的是观测（observational）数据而非实验（experimental）数据，这对计量经济学中的建模有两方面的重要意义：
要求建模者掌握与分析实验数据极为不同的技巧；
数据搜集者与分析者的分离要求建模者十分熟悉所用数据的性质和结构。
0.3 计量经济学方法论
对象：至今仍在经济学及其他社会和行为科学领域研究中占统治地位的传统（traditional）或经典（classical）方法论。
路线：
理论或假说的陈述；
理论的数学模型设定；
统计或计量经济模型设定；
获取数据；
计量经济模型的参数估计；
假设检验；
预报或预测；
利用模型进行控制或制定政策。
0.4 计量经济学的类型
分类：
理论计量经济学（theoretical econometrics）：
经典方法（classical）
贝叶斯方法（Bayesian）
应用计量经济学（applied econometrics）：
经典方法（classical）
贝叶斯方法（Bayesian）
注意：这本教材只介绍经典方法，本书中广泛使用的方法之一是最小二乘法（least squares）。
0.5 数学与统计学预备知识
这本书需要微积分。
0.6 计算机的作用
作用：当今，回归分析已是计量经济学的家常便饭，没有计算机的某些统计软件是难以想象的。
本书有时要求读者用一种或多种统计软件包做蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟实验。
