宏观经济如何投资？
谢邀！宏观经济的分析方法和微观经济一样多，但是应用时所面对的数据和信息更为抽象和广泛。我这里主要介绍关于宏观经济分析和预测的常见方法——宏观计量经济学的方法。 所谓“宏观”，与个体（微观）相对，是指社会总体中事物的属性。要研究宏观方面的问题，就必须将研究对象总体化、明确其边界，否则无从着手。
在经济学里，无论是研究政策还是研究市场，只要是研究涉及两个或两个以上不同个体（企业、家庭等）之间的相互作用的领域，都是宏观的范畴。 所谓的“计量经济学”，就是运用统计学和计量学的手段来研究和解决经济发展中的问题。使用计量经济学的方法来研究宏观问题，最重要的就是收集数据并进行实证分析。
常见的用于宏观分析的数据库有：国家数据库（CNDS）、世界银行数据库、商务部数据库、国家统计局数据库等等。 除了数据外，进行宏观计量经济分析还需要注意以下几个问题：
1.模型设定 在进行统计分析之前，首先要对建模的问题有一个大体上的认知。也就是说要对研究背景有个大致的了解，以便于确定需要估算的参数和解释变量，继而选择最合适的模型。
2.数据处理 数据的整理和分析是计量经济分析中最基本的内容。在分析数据的过程中应注意数据的准确性以及异常值的处理和数据处理步骤的可理解性。对于不同的数据，应该采用适当的处理方法，才能使分析的结果正确且具有可比性。
3.参数估计及检验 模型构建完成后就需要进行参数估计。通过最大似然法、最小二乘法或其他方法得到模型参数的估计值后，还要对参数进行显著性检验。只有通过了显著性检验的参数才具有经济意义。 常用的参数估计和检验方法包括：最小二乘法、最大似然法、信息准则法、样本量确定及有效估计、Hausman检验、随机影响测试、VIF检 测等。
4.模型评估与优化 一个成功的计量经济模型必须具备可解释性和预测能力。可解释性指模型对于已知数据的拟合程度以及解释力的强弱；而预测能力则体现在对新数据的预测情况上。评估一个计量经济模型的好坏应从这两个方面着手。 如果需要对模型进行优化，则需要考虑如下几个问题：模型设定是否合适？参数估计是否有偏差？是否存在异方差性问题或者序列相关问题？如果存在这些问题，该如何处理？如何处理模型的残差？ 以上内容只是对计量经济方法进行了一个简单的介绍。其实，计量经济分析的过程远比上面介绍的复杂，在分析过程中还会遇到许多未知和问题。希望本问答对您有所帮助！