机器学习技术在计量经济学教学的应用 为适应大数据时代，计量经济学课程的教学内容和教学方式有必要进行改革
通过分析计量经济学课程的教学现状，并结合大数据的特点，文章提出应将机器学习技术引入计量经济学的教学过程中，从而提高学生处理数据的能力以及运用计量经济理论解决具体问题的能力
大数据；机器学习；计量经济学；教学改革 计量经济学作为量化讨论经济问题的重要工具，随着量化分析在各学科领域的重要性日益突显，计量经济学的分析方法与分析工具逐渐渗透到多个领域，成为进展活跃的交叉学科和方法论学科
计量经济学和机器学习过去分别在各自的轨道上表现良好
两者在讨论目的、讨论重点和讨论方法上有所不同
然而，由于大数据的丰富供给和解决复杂问题的需求，出现了计量经济学和机器学习技术结合应用的趋势
1 在计量经济学中应用机器学习技术是大数据时代的必定选择 传统计量经济学所采纳的数据是局部范围观测到的数据，所编写到的数据还需进行再次处理，数据质量有待提高
随着经济活动的日益频繁和互联网技术水平的提高，采集、处理数据的能力加强，海量数据得以生成
但传统计量经济学方法在分析大数据时有些无能为力
首先，大数据虽然具有海量信息优势，但其价值密度低
海量数据中真正具有价值的数据少
计量经济模型在利用大数据进行分析时，虽然样本容量增加了，但变量维度也在扩充，有时甚至会出现高于样本容量的情形
其次，数据的种类与来源多元化
按数据格式进行分类，大数据中除了传统的结构化数据（有固定结构）外，还包括半结构化（有基本固定结构）和非结构化数据（没有固定结构）
这是传统计量经济模型无法处理的
再次，大数据中变量间关系十分复杂
大数据的编写方式多样化，编写的频率密集化，数据特征变换加剧，经济变量间表现出时变性、非平稳性和非线性特征
传统计量经济建模方法对经济变量间的复杂关系无法很好地刻画，从而无法有效地对宏观经济进行监控与预测
