統計學和計量經濟學有什麼區別？
我無法真正掌握統計學和計量經濟學之間的異同。
計量經濟學是否包含其中的每個統計模型？或者是否存在計量經濟學範圍之外的統計領域，或者相反？
根據克里斯·布魯克（Chris Brook）的觀點，計量經濟學意味著經濟學中的測量，因此在這個問題的背景下，計量經濟學可以被視為將統計數據應用於經濟數據/現象。絕大多數計量經濟學都涉及回歸，主要是時間序列分析，但也包括面板/橫截麵類型的方法；但它也可以使用可能不是純粹意義上的統計技術。
所以大多數計量經濟學是統計學，但統計學是一個更普遍的學科，在許多學科都有應用。時間序列在經濟或金融環境中更常見，但時間序列是一個更普遍的主題，在許多領域都有應用，例如氣候研究、信號進動、天文學等。
計量經濟學是將統計方法應用於經濟數據，其目的是應用、檢驗或改進經濟理論。這些數據可能涉及宏觀經濟總量（國內生產總值、家庭消費、商業投資、就業等）、金融市場（收盤價、交易量等）或微觀經濟數據集（個人收入、就業狀況、婚姻狀況、學術背景等）。
計量經濟學的很大一部分集中在回歸分析上。如果您曾經參加過經濟學的介紹性講座，那麼您就會接觸到供需模型。這些模型將成對的交易數量和價格視為均衡值，並通過它們各自對商品或服務需求者的行為和提供者的行為的影響來分配對價格和數量的影響。這種模型天生就有一個問題：供需共同決定價格和數量，這意味著如果你想孤立地研究需求或供給，你必須解開它們。這裡的訣竅是，如果你能找到可能使供應而不是需求移動的東西，你可以使用它的變化來“追踪”需求計劃。
在回歸框架中，根據價格對數量進行回歸，價格恰好是一個內生的回歸變數——通過供需模型的設計，它們與數量共同確定。對於橙汁市場的例子，佛羅里達州的冰凍天數將是一個工具變數……在經濟學中，我們有很多涉及同時性和內生性問題的模型，這就是為什麼你會在計量經濟學中看到大量關於回歸的論文著眼於具體解決這些問題的分析。
因此，總的來說，您可以說計量經濟學是一種特殊的統計數據，旨在解決特定類型的問題。我只談到了在橫截面數據和時間序列數據中都可能出現的一種問題，但顯然由於我們在經濟學中所做的那種研究會出現更多的問題。計量經濟學家在回歸分析方面做了很多工作，因為我們需要工具來幫助我們分析經濟數據。