李子奈計量經濟學指南上面對於一元線性迴歸模型隨機干擾項的證明問題

2021-05-27 15:03:24 字數 2819 閱讀 3748

1樓:匿名使用者

小寫的y是離差沒錯啊。。書上寫的也是離差。。

e[σ(beta-beta_hat)^2 x^2],x^2作為常數項不用考慮,剩下beta的二階中心矩,也就是e[(beta-beta_hat)^2]是beta的方差,這是方差的定義。。

計量經濟學一元線性迴歸模型的引數最小方差性的證明 10

2樓:匿名使用者

不需要這樣去思考。你如果在矩陣代數的框架下去證明,就會很簡單。因為在矩陣語言中,不用區分常數項和斜率項。

為什麼計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機干擾項?

3樓:曝勎

單項數值與平均值之間的差稱為離差,它是一個不可觀測的隨機變數,又稱為隨機干擾項或隨機誤差項。一般計算離差平方和來表示資料分佈的集中程度,反映了估計量與真實值之間的差距。可能出現結果與平均預期的偏離程度,代表風險程度的大小。

在總體迴歸函式中引入隨機干擾項,主要有以下幾個方面的原因:(1)代表未知的影響因素。由於對所考察總體認識上的非完備性,許多未知的影響因素還無法引入模型,因此,只能用隨機干擾項代表這些未知的影響因素。

(2)代表殘缺資料。即使所有的影響變數都能夠被包括在模型中,也會有某些變數的資料無法取得。(3)代表眾多細小影響因素。

有一些影響因素已經被認識,而且其資料也可以收集到,但它們對被解釋變數的影響卻是細小的。考慮到模型的簡潔性,以及取得諸多變數資料可能帶來的較大成本,建模時往往省掉這些細小變數,而將它們的影響綜合到隨機干擾項中。(4)代表資料觀測誤差。

由於某些主客觀的原因,在取得觀測資料時,往往存在測量誤差,這些觀測誤差也被歸入隨機干擾項。(5)代表模型設定誤差。由於經濟現象的複雜性,模型的真實函式形式往往是未知的,因此,實際設定的模型可能與真實的模型有偏差。

隨機干擾項包括了這種模型的設定誤差。(6)變數的內在隨機性。即使模型沒有設定誤差,也不存在資料觀測誤差,由於某些變數所固有的內在隨機性,也會對被解釋變數產生隨機性影響。

總之,隨機干擾項具有非常豐富的內容,在計量經濟學模型的建立中起著重要的作用。

計量經濟學的基本假設 15

4樓:落日_餘暉

計量經濟學的基本假設包括以下個:

1,線性迴歸模型是指對引數而言為線性的回版歸模型。

2,隨機干擾項權的條件均值為零。

3,隨機干擾項的條件方差恆定。

4,隨即干擾項之間不存在自相關性。

5,隨機干擾項與解釋變數不相關。

6,正確地設定了迴歸模型。

5樓:顧淇野

1.模型關係(模型設定正確、結構引數線性)2.變數(解釋變數非隨機、無完全共線性)

3.隨機干擾項(零均值假設、序列不相關假設、同方差假設)4.隨機干擾項滿足正態分佈

6樓:匿名使用者

書不在手頭,沒辦法幫你一一檢視,只能告訴你幾個我記得的:變數同分布、同方差專

、變數間協方差為零、變屬量與隨機誤差項之間的協方差為零、隨即誤差項無自相關,好像還有一個隨機誤差項方差為零(不知道是不是「基本」假設),我現在只能想起這麼多,放假中,書不在身邊,呵呵

7樓:清鳳姐姐

零均值假定

同方差假定

無自相關假定

隨機擾動項與解釋變數不相關

正態性假定

無多重共線性假定(多元線性迴歸)

關於一個計量經濟學的基本問題,為何在**變數關係的線性時候,強調的引數線性而不是變數線性

8樓:電纜

計量經濟學的基本假設包括以下個:1,線性迴歸模型是指對引數而言為線性的迴歸模型。2,隨機干擾項的條件均值為零。

3,隨機干擾項的條件方差恆定。4,隨即干擾項之間不存在自相關性。5,隨機干擾項與解釋變數不相關。

6,正確地設定了迴歸模型。

9樓:

因為變數 你最終只是用到它的一個數值而已 這個值以什麼形式出現都不太重要。

引數線性是因為 你這是在用一個叫 多元線性模型 的模型啊 這就是它假設的基礎

計量經濟學多元線性迴歸模型證明題

10樓:

高難度 找專業人士購買吧 在這裡是找不到的

計量經濟學中,一元線性迴歸模型會出現序列相關嗎

11樓:匿名使用者

一元線性迴歸模型的假設中有一個是隨機誤差項無序列相關。

多元線性迴歸模型中的常數項和隨機誤差項在含義上有什麼區別

12樓:匿名使用者

一言以來蔽之,在計量經濟學的線性源迴歸模型中bai,常數項在很多情況下並du無實際的解釋zhi意義dao。

要論含義,常數項的數學含義是,平均來講,當所有解釋變數的值為0的時候,被解釋變數的值是幾?但是在計量經濟學的實證模型中,這通常是無意義的,原因很簡單,因為在很多時候,解釋變數的定義域並不一定包括0,比如人的身高、體重等等。可是,即便所有的解釋變數都可以同時取0,常數項依然是基本無意義的。

我們回到線性迴歸的本質上來講的話,所有引數的確定都為了一個目的:讓殘差項的均值為0,而且殘差項的平方和最小。所以,想象一下,當其他的引數都確定了以後,常數項的變化在影象上表現出來的就是擬合曲線的上下整體浮動,當曲線浮動到某一位置,使得在該位置上,殘差項的均值為0,曲線與y軸所確定的截距即為常數項。

因此,可以理解為常數項是對其他各個解釋變數所留下的偏誤(bias)的線性修正。但是要說常數項具體的值所代表的解釋意義,在通常情況下是無意義的。

計量經濟學李子奈第三版課後題答案。謝謝

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