因数据类型的不同，计量有了经典和现代的分别。
常见的数据类型有：
- 截面数据 Cross-sectional Data
- 时间序列数据 Time-series Data
- 面板数据 Panel Data
Cross-sectional Data
对于Stochastic Sampling Cross-sectional Data（随机抽样截面数据），适用经典计量模型理论
对于Limited Sampling Cross-sectional Data（有限抽样截面数据）
- Selective Sampling Data
- Truncation Data
- Censored Data
- Duration Data
对于Discrete Cross-sectional Data（离散截面数据） - Discrete Choice Data
- Count Data
以上经典计量模型不再适用，这也导致了微观计量经济学模型方法的发展。
Time-series Data
对于Stationary Time Series，适用经典计量模型
而对于Nonstationary Time Series，不再适用，导致了现代时间序列计量经济学的发展。
Panel Data
一般不适用经典计量模型，形成了独立的计量经济学分支。
一、经典计量经济学
（一）发展过程
经典
由R.Frish创立，T.Haavelmo建立了其概率论基础，L.R.Klein成为其理论和应用的集大成者。
（二）理论特征
理论
（三）遭遇挑战
20世纪70年代的世界经济问题，如滞涨、石油危机等；Lucas批判
（四）改进与发展
- 非线性模型
- 变参数模型
- 虚拟变量模型
- 滞后变量模型
- 模型设定
- 工具变量方法
二、现代计量经济学
现代
现代计量经济学有微观计量经济学、时间序列计量经济学、非参数计量经济学、估计方法、模型检验等
（一）微观计量经济学
2000年正式提出微观计量经济学，旨在对个人和家庭的经济行为进行经验分析。微观数据的显著增加使得微观计量经济学得到发展，其中J.J.Heckman和D.L.Mcfadden提供了基础性的贡献。
1.面板数据模型
它是独立的计量经济学分支，包括宏观和微观面板数据模型。形成了与截面数据相对应的完整体系。其更多的应用于宏观领域。
2.受限数据模型
受限
3.离散数据模型
离散
（二）时间序列计量经济学
1.现代宏观计量经济学
格兰杰
格兰杰的贡献已经被经济学家广泛用于经济时间序列分析。成为宏观经济分析的常用理论方法，成为宏观计量经济学的主流。在一个经济系统中，经济变量之间既存在长期均衡关系，又存在短期动态关系，格兰杰的协整分析已经成为建立动态计量经济学模型的基石。
2.动态计量经济学
动态
DGP-ADL
ADL-ECM
3.金融计量经济学
金融
ARCH
（三）非参数计量经济学
非参数
估计
（四）其他内容
估计方法，模型检验和数据诊断
1.估计方法
GMM
2.模型检验
模型检验
3.数据诊断
数据诊断，就是通过适当的理论方法，发现对研究结果的可靠性产生显著不良影响的数据。
数据诊断
参考资料：
绪论 现代计量经济学的内容体系
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