最小二乘法計量經濟學

⑴ 計量經濟學中的模型已經採用了最小二乘法估計，為什麼還要進行擬合優度檢驗

最好有以下幾來塊東西
1、選定研究對象源
（確定被解釋變數，說明選題的意義和原因等。）
2、確定解釋變數，盡量完備地考慮到可能的相關變數供選擇，並初步判定個變數對被解釋變數的影響方向。
（ 作出相應的說明 ）
3、確定理論模型或函數式
（根據相應的理論和經濟關系設立模型形式，並提出假設，系數是正的還是負的等。）
（二）數據的收集和整理
（三）數據處理和回歸分析
（先觀察數據的特點，觀看和輸出散點圖，最後選擇相應的變數關系式進行OLS回歸，並輸出會歸結果。）
（四）回歸結果分析和檢驗
（寫出模型估計的結果）
1、回歸結果的經濟理論檢驗，方向正確否？理論一致否？
2、統計檢驗，t檢驗 F 檢驗 R2— 擬合優度檢驗
3、模型設定形式正確否？可試試其他形式。
4、模型的穩定性檢驗。
（五）模型的修正
（對所發現的模型變數選擇問題、設定偏誤、模型不穩定等，進行修正。）
（六）確定模型
（七）預測

⑵ 簡述參數估計的最小二乘法計量經濟學

最小二乘法的思想是找到一組貝塔使得殘差平方和最小，Q=e之和，偏Q偏貝塔0=0，偏Q偏貝塔1=0，導出正規方程組，解得貝塔0、貝塔1

⑶ 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼

計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件分別為：

1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。

2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。

3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。

4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布。

通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。

最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

(3)最小二乘法計量經濟學擴展閱讀：

在我們研究兩個變數（x,y）之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；將這些數據描繪在x -y直角坐標系中，若發現這些點在一條直線附近，可以令這條直線方程。

在回歸過程中，回歸的關聯式不可能全部通過每個回歸數據點（x1，y1，x2，y2...xm，ym），為了判斷關聯式的好壞，可藉助相關系數「R」，統計量「F」，剩餘標准偏差「S」進行判斷；「R」越趨近於 1 越好；「F」的絕對值越大越好；「S」越趨近於 0 越好。

R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}

m為樣本容量，即實驗次數；Xi、Yi分別為任意一組實驗數據X、Y的數值。

⑷ 計量經濟學問題，普通最小二乘法的推導過程，能詳細寫出最上面那個式子的詳細推導過程嗎到第二個等式後

等式上下同除以n-1，得到樣本方差，樣本協方差。

⑸ 計量經濟學最小二乘法離差公式怎麼推導

⑹ 統計學與計量經濟學中的最小二乘法有什麼異同急····

本質上沒有什麼差異

⑺ 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼在線等

1. 解釋變數是確定變數，不是隨機變數
2. 隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性
3. 隨機誤差項與解釋變數之間不相關
4. 隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布

⑻ 計量經濟學里最小二乘法有效性（最小方差）的證明。

求和式的變數是 i，i=1,2,...,n，而樣本容量n是不變的

⑼ 最小二乘估計法的計量經濟學

研究的直接目的抄是確襲定總體回歸函數Yi=B1+B2Xi+ui,然而能夠得到的只是來自總體的若干樣本的觀測值，要用樣本信息建立的樣本回歸函數盡可能「接近」地去估計總體回歸函數。為此，可以以從不同的角度去確定建立樣本回歸函數的准則，也就有了估計回歸模型參數的多種方法。例如，用生產該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數，成為極大似然發展；用估計的剩餘平方和的最小的原則確定樣本回歸函數，稱為最小二乘法。