1楼：匿名用户
用matlab假设用下面简单的模型来做的话，**可以简单的写一下。
%% model y=c+c1*x;
y=rand(100,1);c=ones(size(y));x=rand(size(y));%生成数据
x=[c x];%把常数项和x合并成一个x
[b,bint,r]=regress(y,x);%用regress线性回归得到系数b，残差向量r
rss=r'*r;%求rss
s2=rss/(length(y)-2);%回归的标准误差s2 分母是数据个数-1（常数项）-1（独立变量x）
q=s2.*inv((x'*x));%求常数项c，系数c1的var和cov行列
var_b=diag(q);%取出对角成分，分别是常数项c和系数c1的方差
var_c=sqrt(var_b(1));var_c1=sqrt(var_b(2));%开根号后就得到标准误差；
比如>> var_c
var_c =
0.0543
>> var_c1
var_c1 =
0.0921
计量经济学中，我在做实证分析时，模型既有异方差又有自相关，怎么处理？这个问题是怎么处理的呢？ 5
2楼：江湖·少侠·剑
首先，若是横来截面数据主源要考虑异方差，若bai是时间序列
du主要考虑自相
zhi关。
你现在的情况dao
同时存在异方差和自相关，建议你先考虑产生自相关的原因是模型误设还是纯粹的自相关。如果只是纯粹的自相关，可以用fgls解决自相关的问题。
而你在解决了自相关后发现，还存在异方差的问题。但是通常情况下方差都是未知的，我们不方便再做加权最小二乘了。这时要解决异方差的问题，可以采用怀特的“异方差稳健标准误”，基于这个标准误构造出的统计量可以做出有效的统计推断。
再说一种方法吧，当同时存在异方差和自相关时，你可以直接使用hac，也就是异方差自相关一致标准误，基于这个标准误构造的统计量可以做出正确的推断。它的前提是你的样本需要足够大。
最后，还需要你根据自己的情况构造出一个合适的模型，上面那些只是理论上的参考。
3楼：匿名用户
异方差使用加权最小二乘 或广义最小二乘
自相关使用广义差分方法
一般来说，时间序列中自相关比较突出，截面数据中异方差比较突出。你根据你的数据**，先处理主要矛盾，然后再处理次要矛盾。
回归系数的标准误（s.e）就是它的标准差吗？另外，回归的标准误（s.e of regression）又是什么意思？
4楼：匿名用户
回归系数的标准误差就是它的标准差，统计量的标准差一般叫做标准误差，回归系数的估计其实就是均值估计哦。回归的标准误应该是模型中随机扰动项（误差项）的标准差的估计值。它的平方实际上就是随机扰动项（误差项）的方差的无偏估计量，它实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/（样本容量-待估参数的个数）。
可以参考一下张晓峒老师的《计量经济学基础》，讲的很清晰！
计量经济学中，简述经典线性回归模型中的同方差性假定并判断何种情况为异方差
5楼：我的首页吧
d(ut) = e[ut - e(ut) ]^2=常数。称误差项ui 具有同方差性，就是模型具有同方差。当其不为常数时，即存在异方差，一般用white检验，序列取对数可以消除异方差。
计量经济学已知样本容量，估计值，标准误，如何求f统计量
6楼：
回归bai系数的标准误差就是它的标准差du，统计
zhi量的标准差一般叫做标准误dao差，回归系数的估计
回其实答就是均值估计哦。回归的标准误应该是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值。它的平方实际上就是随机扰动项(误差项)的方差的无偏估计量，它实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个数)。
可以参考一下张晓峒老师的《计量经济学基础》，讲的很清晰!
集群标准误为什么比异方差稳健性标准误大 10
7楼：外挂找我
我是学经济的 我很奇怪lz你怎么判断出上述回归存在异方差 上面一个问题只是20个样本的时专间序列属 而且你的回归拟合优度相当的好 99.85% 所有变量都是显著 dw指标又拒绝了自相关 但是我觉得这个回归结果很可疑 因为时间序列我们一般通过取自然对数。
计量经济学异方差性，这个回归的eviews结果是这样，从图上看标准差是623那个，为什么下面写的那个se不是
8楼：abc我是教科书
se是标准误差，就是y的回归拟合值与其均值做的标准差。望采纳。
9楼：匿名用户
sd是标准差 se是标准误差 ok
计量经济学中随机误差项为什么一定是同方差的
10楼：天蝎神经侠侣
这是个基本假
bai设
但事实上不一定du是同方差，也zhi就是可能存在异dao方差所以，计量经专济学有一部属分专门讲如何解决异方差同方差就是方差是相同的，经济含义可以这么想，某些数据，其波动范围基本是一致的，比如说某一地区的天气温度
更多的是统计含义，数据有了同方差，基本假定符合，统计推断合理，经济**有效
11楼：叁仟鸦殺
保证误差项是随机分布的
12楼：bamboo阿姨
应该包bai含却又未包du
含该变量和不正确的函数形zhi式都会产生设定dao误差专。一个好的计量经济学模型属应当具有如下性质：
1.随机干扰项的期望值为0；2.消除了异方差，即总体回归函数中的随机误差项满足同方差性；3.解释变量无多重共线性；4.消除了模型中由于惯性、设定偏误、滞后等带来的自行关。
13楼：匿名用户
这是个基复本假设
但事实制上不一定是同方差，也就是可能存在异方差所以，计量经济学有一部分专门讲如何解决异方差同方差就是方差是相同的，经济含义可以这么想，某些数据，其波动范围基本是一致的，比如说某一地区的天气温度
更多的是统计含义，数据有了同方差，基本假定符合，统计推断合理，经济**有效
14楼：匿名用户
不一定是同方差的，但是在经典假设的条件下是同方差
多元回归ols估计量的方差与标准误需要记忆吗
15楼：
这种说法应该复是在一定条件制下成立的。
同方bai
差时标准误不du
随自变量变化，异方zhi差时是变
dao化的。
但是大小是和你的抽样有关。如果x都比较小，那算出来的就偏大；否则就偏小。
普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和q达极小.式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计.
用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法.计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了.现在都是将数据输入,由程序来计算的.
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