計量經濟學標准誤是

Ⅰ 計量經濟學中，我在做實證分析時，模型既有異方差又有自相關，怎麼處理這個問題是怎麼處理的呢

首先，若是橫截面數據主要考慮異方差，若是時間序列主要考慮自相關。

你現在的情況同時存在異方差和自相關，建議你先考慮產生自相關的原因是模型誤設還是純粹的自相關。如果只是純粹的自相關，可以用FGLS解決自相關的問題。
而你在解決了自相關後發現，還存在異方差的問題。但是通常情況下方差都是未知的，我們不方便再做加權最小二乘了。這時要解決異方差的問題，可以採用懷特的「異方差穩健標准誤」，基於這個標准誤構造出的統計量可以做出有效的統計推斷。
再說一種方法吧，當同時存在異方差和自相關時，你可以直接使用HAC，也就是異方差自相關一致標准誤，基於這個標准誤構造的統計量可以做出正確的推斷。它的前提是你的樣本需要足夠大。
最後，還需要你根據自己的情況構造出一個合適的模型，上面那些只是理論上的參考。

Ⅱ 計量經濟學線性回歸同方差和異方差常數項標准誤怎麼求

用matlab假設用下面簡單的模型來做的話，代碼可以簡單的寫一下。

%% model y=c+c1*x;
y=rand(100,1);c=ones(size(y));x=rand(size(y));%生成數回據
X=[c x];%把常數項和x合並答成一個X
[b,bint,r]=regress(y,X);%用regress線性回歸得到系數b，殘差向量r

RSS=r'*r;%求RSS
S2=RSS/(length(y)-2);%回歸的標准誤差S2 分母是數據個數-1（常數項）-1（獨立變數x）
Q=S2.*inv((X'*X));%求常數項c，系數c1的var和cov行列

var_b=diag(Q);%取出對角成分，分別是常數項c和系數c1的方差

var_c=sqrt(var_b(1));var_c1=sqrt(var_b(2));%開根號後就得到標准誤差；

比如

>> var_c
var_c =
0.0543
>> var_c1
var_c1 =
0.0921

Ⅲ 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

計算公式為 RSS 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。

S.E of regression的計算方法為：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K為解析變數個數。

1）從經濟發展的形態來看，經濟模型分為靜態數理經濟模型和動態數理經濟模型；

2）從經濟的波動形態來看，經濟模型分為隨機經濟模型和確定性經濟模型；

3）從經濟的數學描述形式來看，經濟模型分為線性經濟模型和非線性經濟模型；

4）從經濟模型描述的范圍來看，經濟模型有微觀經濟模型、中觀經濟模型和宏觀經濟模型。

(3)計量經濟學標准誤是擴展閱讀

計量經濟模型至少含有三個主要部分：數理經濟為主體，經濟統計為識別和經濟過程為主線。選擇正確的數理經濟模型是計量經濟模型建立的主體，這也是反映各經濟變數之間所存在的本質關系，具有經濟理論基礎；

經濟統計識別則是計量經濟模型賴於應用的基礎，只有在統計上有顯著意義的模型才可能保證各經濟變數之間的關系是具有統計基礎的；經濟過程描述了經濟體系中解釋變數和被解釋變數之間所存在的統計關系。

Ⅳ 計量經濟學估計標准誤差等於零，相關系數怎麼變

不太懂你的問題，通常變數相關性檢驗最直觀的就是做相關系數矩陣，專矩陣會做么？相屬關系數在-1到1之間，絕對值越大說明兩個變數越相關，正的就是正相關，負的就是負相關，0就是不相關。一般來說相關性越大，才有做模型的價值，如果相關性太小，那麼做出的模型系數就會很小，R方也會比較小，建議剔除該變數。

Ⅳ 計量經濟學（關於標准誤的問題）

表示的是b1和b2的standard error呀~

Ⅵ 計量經濟學回歸結果中，S.D dependent var是被解釋變數的標准差，s.e. of regression也就是回歸標准誤，

s.e.of regression是殘差的標准差，是隨機誤差項u的估計量的標准差；s.d.dependent var是因變數y的樣本內標准差，二者不相等。也就容是，u的標准差和y的標准差相等，但是y的樣本標准差與u的估計量標准差不相等。

Ⅶ 計量經濟學中對被解釋變數個別觀測值預測時，為什麼標准誤差用的是殘差的標准誤差，而不是那個觀測值的

觀測值y是用來估計b的，模型估計出來以後，進行預測的時候觀測值就沒用內了。
但這時容要注意利用估計出來的模型Y=Xb進行預測的時候，b雖然有確定的估計值，但它本質上是一個隨機變數，只是在確定樣本下的一個值而已，也有自己的方差和分布，是在第一步的OLS估計中由誤差項帶來的，因此你所預測的Y本質上也是隨機變數，是由b帶來的，歸根結底還是誤差項的。

Ⅷ 計量經濟學課件中，4.4 OLS估計量的方差與標准誤，

tr求的是矩陣的跡，也就是矩陣對角線元素之和