計量經濟學意義

① 計量經濟學 p與t 數值含義

某變數的t值表示這一自變數對應變數影響的顯著性，一般不超過0.05都可以看做顯著，p值在不同的地方意義不同~

② 計量經濟學的意義

計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面：
理論檢驗。這是計量經濟學用途最為版主要的權和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。
預測應用。從理論研究和方法的最終目的看，預測（包括政策評價）當然是計量經濟學最終任務，必須注意學習和了解，但其預測的可靠性或有效性是我們應十分注意的。

③ 計量經濟學r2含義

計量經濟學中，R^2是決定系數，表示Y的變動中可以由X的變動來解釋的比例，它是回版歸線對各觀測權點擬合緊密程度的測度。R^2=1時，表示完全擬合；R^2=0時，表示X與Y不存在線性關系。 R^2的值越高，擬合得越好，但是也要根據具體問題而定。比如，對時間序列數據來說，R^2的值在0.8、0.9以上是很常見的，而在橫截面數據的情況下，R^2值為0.4、0.5也不能算低。

④ F檢驗的意義（計量經濟學）

F檢驗的原假設是H0：所有回歸參數都等於0，所以F檢驗通過的話說明模型總體存在，檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有參數不顯著異於0，相當於模型不存在。

F檢驗（F-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。

它是一種在零假設（null hypothesis, H0）之下，統計值服從F-分布的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個參數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分參數是否適合用來估計母體。

)2/(n-1)

兩組數據就能得到兩個S2值

F=S2/S2'

然後計算的F值與查表得到的F表值比較，如果

F < F表表明兩組數據沒有顯著差異

F ≥ F表表明兩組數據存在顯著差異

二、注意事項

F檢驗對於數據的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，Levene檢驗, Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。

F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的數據無法滿足均是正態分布的條件時，該數據的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果數據符合正態分布，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用F檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。

⑤ E(a|b)=0在計量經濟學中表示什麼含義是什麼

在李子奈的計量經濟學P31頁中，E（u|X）=0表示隨機誤差項u的期望不依賴於X的變版化而變化，且常數總為權0.即u與X不存在任何形式的相關性，也可以稱X為外生解釋變數，如果相關，X則為內生解釋變數。
換句話說，計量經濟學中假設y=a+bX+u，E(u|X)=0,則表示X的數值不受Y和u的影響，是Y的外生解釋變數。
不知道您是否能明白，如果不懂的話，可以留言~

⑥ 計量經濟學的實際意義何在

第一個點是，以佛里德曼為代表的經濟學研究方法論，即「前提不重要，推論過程也不重要，重要的是結論符合現實」。這種方法，本質上就是把計量本身，認定是可以脫離理論，或者說認定計量本身可以推出理論。而不是說在理論的指導下進行計量。我想，經濟學方法論爭執得那麼多，這個背景，他應該也了解吧？當時在南大BBS上，關於可證偽性的爭論那麼火熱，不就是圍繞這個問題么？我記得當時南大經濟學論壇的進版畫面有一句話，大意是說越有效的理論，其前提越是不符合現實的。所以，在這樣的經濟學研究方法下，我對計量進行批評，不可謂說是輕率的。 第二個點是，隨著計量技術的進一步提高，計量本身也在開始神秘化。例如協整理論。不少介紹都說協整理論可以從數據自身推導出理論聯系，判斷變數的長期關系或者短期關系，認為「經典的計量經濟學模型是以某種經濟理論或對經濟行為的認識來確立模型的理論關系形式，而協整則是從經濟變數的數據中所顯示的關系出發，確定模型包含的變數和變數之間的理論關系。這是20世紀80年代以來計量經濟學模型理論的一個重大發展」。而我在這點上所作的努力是告訴大家：無論計量怎麼發展，它都沒有超越經典計量模型所受到的局限，不可能比經典計量更高明，其與理論的關系，不可能比經典計量有更大突破。計量只不過是起對數據進行排列組合，來看這些組合中是否湊巧給出理論啟示，或者看其是否符合理論的結果。神秘化的計量理論，註定是占星術。 第三個點是，我既然對西方經濟學特別是宏觀經濟學部分的理論大部分進行否定，那就意味著我根本不承認其理論的正確性。而其理論的正確性被否認，則其理論指導下的計量模型，就失去價值而變得毫無意義。因此，我對西方經濟學計量的批判，最大的基礎來自對西方經濟學理論的批判。當我認為西方經濟學理論本身不能成立的時候，我自然會說其建立的計量模型及其結論，無論其可信度為多少，都毫無意義。因此，豬頭非恐怕得首先為西方經濟學的那些理論進行辯護。 最後還要補充一點：即使給定正確的理論，然後使用計量來檢驗或者預測某些細微性質，我也不認為計量就是很好的辦法。相反，計量結果的統計特性，遺漏了很多圖形本身的重要性質。計量所得出的結論，往往反而掩蓋了事實真相。因此，除非作為輔助工具，或者不得已，我寧願直接去看圖形本身，並對圖形的各個階段或者整體，進行物理化的分析，而不是進行計量分析。只有這樣，才能盡可能完全地解讀圖形性質。 至於豬頭非同學說：「如果非要拿這個例子比喻計量的話，你要是能知道走過的軌跡是什麼模樣，就已經相當了不起了。況且，計量要研究的還不止是什麼形狀，還要研究這個形狀的具體參數，比如弧度多少，半徑多少等等，這就更不容易了。中級計量班的學期論文如果能夠對「走過的軌跡」有令人信服的分析和描繪，就已經圓滿地完成任務了。」 我的回答其實很簡單：1、要知道走過的軌跡是什麼模樣，這恰恰是理論分析，而不是計量。你必須先通過理論分析，獲得軌跡的種類信息，然後才談的上通過計量獲得具體參數。2、所謂半徑這些概念，是在假定軌跡為圓形的假設下才有的參數。如果只是局部數據接近半圓，但是未知數據部分根本就不是圓，何來半徑之說？你根據已有數據計算出來的半徑，有什麼意義呢？3、中級計量班的學期論文能夠對走過的軌跡進行分析，你加了個「令人信服」，這四個字說明了理論還是第一的。否則，你怎麼「令人信服」地說既有數據一定是圓的一部分？這樣，即使中級計量班畢業成績比較好看，在現實中，仍然不能解決任何問題，相反只是誤導問題而已。 至於豬頭非最後說宏觀經濟預測得准——他說即使沒有理論依據。這個恐怕就是一廂情願了吧？在宏觀經濟中，我還沒有看到西方經濟的哪個理論能以較大概率預測準的。他可以列舉例子，不管老宋也好還是其它人也好，給出預測的文章、日期，然後給出被預測實現的經濟數據。 要是這么容易被預測准，而且是在啥都不知道的情況下預測准，就不會有那麼一大群經濟學家在指點江山後被大眾臭罵，然後萬分委屈地說：「經濟學只能用來解釋世界，不能用來預測世界」。

⑦ 計量經濟學 解釋系數的含義

就是解釋變數變化一個單位，會引起被解釋變數變化幾個單位的意思

⑧ 計量經濟學中，「白雜訊」通俗的講，是什麼意思啊

就是零均值、常方差的穩定隨機序列，計量模型中的隨機誤差項必須是白雜訊，版模型才有經濟意義權