计量经济学简述sem和var的区别和联系

英文SearchEngineMarketing，我们通常简称为“SEM”。就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。简单来说，搜索引擎就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标客户。搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过点击进入网站或网页，进一步了解所需要的信息。

搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题，简单来说SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。多数网络营销人员和专业服务商对搜索引擎的目标设定也基本处于这个水平。但从实际情况来看，仅仅做到被搜索引擎收录并且在搜索结果中排名靠前还很不够，因为取得这样的效果实际上并不一定能增加用户的点击率，更不能保证将访问者转化为顾客或者潜在顾客，因此只能说是搜索引擎营销策略中两个最基本的目标。

计算机语言中的var：Pascal:var在Pascal作为程序的保留字，用于定义变量。var是variable（变量，可变物）的简写。在多种计算机编程语言中，var被用作定义变量的关键字，在一些操作系统中也能见到它的身影。

基本思想

VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（beneutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。

CRAN任务视图：计量经济学

线形回归模型（Linear regression models）

ž 线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。

ž lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。

ž car包里的linear.hypothesis()可检验更一般的线形假设。

ž HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。

ž car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

ž 工具变量回归（两阶段最小二乘）由AER包中的ivreg()提供，其另外一个实现sem包中的tsls()。

微观计量经济学（Microeconometrics）

ž 许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据（choice data）的Logit和probit模型，用于计数类数据（count data）的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。

ž 负二项广义线形模型可由MASS包的glm.nb()实现。aod包提供了负二项模型的另一个实现，并包含过度分散数据的其它模型。

计量经济学，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。

该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。

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