怎样理解计量经济学与理论经济学，经济统计学，数学的关系
计量经济学是对理论经济学、经济统计学以及数学的综合运用及延伸。
计量是经济理论，数理经济，经济统计与数理统计的混合物，但是它值得作为一门单独的学科来研究。经济理论所做的陈述或假说大多数是定性分析的。
计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论依据；统计资料是建立和评价计量经济模型的事实依据；数理统计方法是计量经济研究过程中的主要建模工具。
理论经济学是由经济学基本概念、范畴与范畴体系组成的理论体系。
数量经济学是要用数学形式表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性；
经济统计学的问题主要是收集，加工并通过图或表的形式以展现经济数据,数理统计提供了许多研究工具。
扩展资料：
最近20年，政策评估计量经济学方兴未艾，为政策评估提供了基于实际经济数据的方法，已被应用于评估发达国家各种公共政策。
如最低工资法对就业的影响、就业再培训政策对收入的影响、反歧视法对少数族裔就业的影响、福利政策对男女工人失业持续期的影响等。
政策量化评估还可为政府精细化管理提供科学的决策依据。
比如，2000年诺贝尔经济学奖得主麦克法登在上世纪70年代通过设计调查问卷和对调查数据进行计量建模，准确预测出通勤人员使用在建的旧金山地铁系统的比例，成为城市精细化管理的成功案例。
首先计量经济学离不开经济理论，只是采用计量方法来验证、描述或者发展经济理论。
数学是建立微观和宏观经济理论大厦的基础工具。经济统计学是一种专门的数学学科，主要是采用统计学方法解决经济问题。计量经济学是三者的统一，其中经济理论是分析的框架和基础，数学是分析的推理工具，经济统计学则是计量经济学的实证工具。
特点
模型类型：采用随机模型。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，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。
以上内容参考：百度百科-计量经济学
经济理论所作的陈述或假说大多是定性分析的。例如，微观经济理论声称，在其它条件不变的情况下，一种商品的价格下降可望增加对改商品的需求量，即经济理论假设商品价格与需求量之间具有一种负的或逆向关系。但此理论并没有对这两者的关系提供任何数量度量，也就是说，它没有说出随着商品价格的某一变化，需求量将会上升或下降多少。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。
经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。这也是经济统计学家的工作。他们是收集国民生产总值，就业、失业、价格等数据的主要负责人。这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。但是，经济统计学家的工作却到此为止。他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。当然，如果他们考虑的话，他们就变成计量经济学家了。
数学在计量经济学中常要用数学形式（方程式）表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性。如前所示，计量经济学的主要兴趣在于经济理论的经验验证。我们将看到，计量经济学家常常使用数理经济学家所提出的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合经验检验的形式。这种从数学方程式到计量经济方程式的转换需要有许多的创造性和实际技巧。
