计量经济学中应用的数据类型：时间序列数据、面板数据、截面数据、虚拟变量数据。
拓展知识：
一、时间序列数据：
时间序列数据是在不同时间上收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于所描述现象随时间变化的情况。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。很多计量经济学的模型也用到了时间序列数据。比如2000-2005年我国的国内生产总值数据就是时间序列数据。
二、面板数据：
面板数据，其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把panel-data译作面板数据。
但是，如果从其内在含义上讲，把panel-data译为时间序列-截面数据更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作平行数据或者TS-CS数据(Time-Series- Cross-Section)。
三、截面数据：
经济计量学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。
因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法(包括价值量的计算方法)也应当是可比的。
四、虚拟变量数据：
虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。
计量经济学中应用的数据类型有时间序列数据，截面数据和面板数据。具体如下：
1.计量经济学简介
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
2.计量经济学特点
模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。
模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。
数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。
估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。
3.计量经济学研究对象
计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectionalData）和时间序列数据（Time-seriesData）。
前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料（Paneldata，或称面板资料分析）。
追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。