计量经济学的基本假设,计量经济学的基本假设 15

2021-02-24 22:10:59 字数 3213 阅读 9302

1楼:落日_余晖

计量经济学的基本假设包括以下个:

1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回版归模型。

2,随机干扰项权的条件均值为零。

3,随机干扰项的条件方差恒定。

4,随即干扰项之间不存在自相关性。

5,随机干扰项与解释变量不相关。

6,正确地设定了回归模型。

2楼:顾淇野

1.模型关系(模型设定正确、结构参数线性)2.变量(解释变量非随机、无完全共线性)

3.随机干扰项(零均值假设、序列不相关假设、同方差假设)4.随机干扰项满足正态分布

3楼:匿名用户

书不在手头,没办法帮你一一查看,只能告诉你几个我记得的:变量同分布、同方差专

、变量间协方差为零、变属量与随机误差项之间的协方差为零、随即误差项无自相关,好像还有一个随机误差项方差为零(不知道是不是“基本”假设),我现在只能想起这么多,放假中,书不在身边,呵呵

4楼:清凤姐姐

零均值假定

同方差假定

无自相关假定

随机扰动项与解释变量不相关

正态性假定

无多重共线性假定(多元线性回归)

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件是什么?

5楼:angela韩雪倩

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件分别为:

1、解释变量是确定变量,不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

6楼:匿名用户

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件是什么?写回答

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件是什么?

写回答 共4个回答

angela韩雪倩

lv.22019-06-08

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件分别为:

1、解释变量是确定变量,不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

7楼:light光光

随机变量服从正态分布

零均值同方差

违背基本假设的计量经济学模型是否不可估计?

8楼:匿名用户

可以估计。

违背基本假设进行参数估计,这样估计出来的拟合方程有两点:

1.参数系数不符合先验性预期

比如消费收入模型中收入的系数为负;或者系数在统计上不显著;或者r-square非常小。

2.模型拟合程度很好,但是没有解释能力

比如你做一个魔兽dps-天气模型。假设你的方程拟合度非常好,但是这样的模型毫无意义。

违背基本假设的计量经济学模型可以估计,但是所估计的参数的方差变大,参数不具有有效性,相关检验失效,**精度下降。

而且不能使用普通最小二乘法进行估计,用最大似然估计法

线性回归模型的基本假设有:

第一,随机误差项均值为零;

第二,随机误差方差常数;

第三,随机误差项之间无序列相关性;

第四,解释变量之间无多重共线性;

第五,解释变量与随机误差项不相关;

第六,随机误差项服从正态分布。

经济学是研究人类经济活动的规律即价值的创造、转化、实现的规律——经济发展规律的理论,分为政治经济学与科学经济学两大类型。

要研究经济发展的规律就必须从整体上统一研究经济现象,宏观经济与微观经济是统一的经济体中对称的两个方面,所以在科学的对称经济学范式框架中,有宏观经济与微观经济之分,没有宏观经济学与微观经济学之别;而政治经济学总是把经济学分为宏观经济学与微观经济学。

计量经济学中的普通最小二乘法(ols)的4个基本假设条件是什么?**等

9楼:匿名用户

1. 解释变量是确定变量,不是随机变量

2. 随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性3. 随机误差项与解释变量之间不相关

4. 随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布

10楼:匿名用户

1、解释变量

是确定变量,不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

一、原理

工具变量法对于恰好识别的结构方程是有效的。但对过度识别方程虽然能够给出过度识别结构方程的参数估计,但这种方法不是有效的。其原因在于选择工具变量的任意性和失去了未被选用的前定变量所提供的信息。

那么如何解决在模型中选取前定变量来构造内生说明变量的工具变量呢?

二、特性

在实际应用二阶段最小二乘法时,第一阶段对约简型方程应用ols法只需求出我们所需要的,并不需要求出相应的εit的值。第二阶段只需用代替所估计方程右边的yit即可应用ols法,只不过这里的ε*it已不是原来uit罢了。综上所述,二阶段最小二乘法第一阶段的任务是产生一个工具变量。

第二阶段的任务是通过一种特殊形式的工具变量法得出结构参数的一致估计量。

三、实现

一个很自然的想法是,如果模型中每个内生说明变量的工具变量都在前定变量中选取,那么工具变量的最普遍的形式便是模型中所有前定变量的线性组合,也就是我们可以利用间接最小二乘法将约简型方程估计式作为工具变量。这就解决了选择工具变量的唯一性和合理性的问题。所谓合理就是指工具变量与它所代表的内生说明变量相关性最强。

四、应用

在eviews软件中,二阶段最小二乘法,选择工具变量可以直接应用tsls来实现。

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