計量經濟學理論/資料

如果沒有資料，計量經濟學將不存在。所有資料都可以分類，這很重要，因為好的計量經濟學工作的成功取決於所使用資料的性質、來源和侷限性。計量經濟學是經濟學的一個分支，它利用數學方法來處理資料。

opal 劃分的資料型別

資料有三種類型：**時間序列資料**、**橫截面資料**，以及它們的組合，稱為**合併資料**。

**時間序列資料**是指一個變數在不同時間點的觀測值集。它們通常以固定的間隔收集，例如每日、每週、每月、每年、季度等。時間序列計量經濟學在宏觀經濟學中有很多應用，但在金融經濟學中應用更為廣泛，它被用於股票、衍生品、貨幣等價格分析。

**橫截面資料**是在同一時間點對多個個體收集的。例如民意調查、收入分配、所有歐洲國家的國民生產總值人均資料等等。

**合併資料**是時間序列資料和橫截面資料的混合。一個例子是所有歐洲國家在十年內的國民生產總值人均資料。

**面板資料、縱向資料或微觀面板資料**是一種類似於合併資料的型別。不同之處在於，我們對個體、家庭、企業等相同的橫截面單位進行測量。計量經濟學這一分支被稱為**微觀計量經濟學**。

資料來源有很多，找到所有需要的資料可能非常耗時。事實上，在一個專案中，找到資料可能比分析更耗時。一些來源包括政府機構（Eurostat）、國際機構（國際貨幣基金組織（IMF）、世界銀行、世界衛生組織（WHO）等）、企業等等。

在過去十年中，**網際網路**已成為最新資訊來源。可以獲得大量經濟和金融資料。

由於社會科學中的資料很少在受控條件下產生，因此總會有一些未知的影響。這使得獲得用於研究的定性資料變得困難。上一節已經提到了這一點。

**測量規模**資料分為四類，瞭解這些分類非常重要。

**比例尺度**指的是比率，例如 $X_{2}/X_{1}$ 和距離 $X_{2}-X_{1}$ 。資料可以排序，比較是有意義的，例如 $X_{2}\leq X_{1}$ 。基本上，這可以用引數統計方法來測量。
**區間尺度**指的是上面提到的距離，它也可以用引數統計方法來測量。
**順序尺度**指的是一種非數量化的順序，而是定性的。我們也可以說，不同類別之間存在“自然順序”。例如，不同的收入等級（高、中、低）、大小（大、中、小）等等。順序尺度可以用引數統計和非引數統計兩種方法來測量。
**名義尺度**指的是狀態，但狀態之間沒有排序。例如，性別（男、女）、材料（紙張、塑膠、木材）等等。名義尺度只能用非引數統計方法來測量。

{references/}

Gujarati, D.N. (2003). Basic Econometrics, International Edition - 4th ed. McGraw-Hill Higher Education. pp. 25–31. ISBN 0-07-112342-3.