var計量經濟學

『壹』 計量經濟學中什麼叫「mean dependent var 和 S.D. dependent var」

Mean dependent var表示被解釋變數的均值。S.D dependent var 表示被解釋變數的標准差=the root of [TSS/(N-1)]。

第一，單方程模型、非線性動態模型、診斷與識別檢驗的小樣本性質等方面的研究將會愈來愈受到計量經濟學家們的重視。

第二，隨著計算機技術的突飛猛進，現代模擬推斷技術在計量經濟學中的應用將會越來越廣泛，尤其是在受限因變數模型、貝葉斯計量經濟學以及非線性計量經濟學更會引人注目。

第三，金融計量經濟學將會是一個最活躍的研究領域。金融數據的大量性及其非正態性對計量經濟學家們來說既是機遇也是挑戰。該領域的研究重點將有可能放在隨機波動模型及其應用方面。

(1)var計量經濟學擴展閱讀

計量經濟學發展的第三個里程碑是1987年Engle-Granger發表論文「協整與誤差修正，描述、估計與檢驗」。該論文正式提出協整概念，從而把計量經濟學理論的研究又推向一個新階段。Granger定理證明若干個一階非平穩變數間若存在協整關系，那麼這些變數一定存在誤差修正模型表達式。反之亦成立。

1988-1992年Johansen（丹麥）連續發表了四篇關於向量自回歸模型中檢驗協整向量，並建立向量誤差修正模型（VEC）的文章，進一步豐富了協整理論。

『貳』 誰懂stata，計量經濟學，有個一個PVAR模型需要人幫忙，數據有，沒有顯著性效果付費。

題主的Y變數有四個類型：不付股利，支付現金，回購，和兩者結合，所以可以用專多項probit回歸（Multinomialprobitregression）。在屬Stata軟體裡面使用mprobit命令就可以。具體就是：mprobityx1x2x3x4

『叄』 求問在計量經濟學中，同方差假定下這個推導怎麼來的

因為在X給定情況下，除了u項，其餘項都是一個常數，常數方差均為0，Y/X的方差實際上就是u的方差。即：var（Y/X）=var（u/X）

『肆』 計量經濟學計算統計量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，該如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差，簡稱SD。

TSS：Total sum of squares，即原始數據和均值之差的平方和。

TSS與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回歸平方和： ESS (explained sum of squares)即預測數據與原始數據均值之差的平方和，這部分差異是回歸可解釋的部分。

三者之間的關系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(4)var計量經濟學擴展閱讀：

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差。標准差（Standard Deviation），是離均差平方的算術平均數的平方根，是方差的算術平方根。S.D dependent var反映被解釋變數Y的離散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始數據和均值之差的平方和。與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、決定系數是因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

表達式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

『伍』 計量經濟學 證明 E（（β1-β1帽子）^2)=Var（β1帽子）

不難。因為B1冒的期望值就是B1，根據方差的定義，右邊就等於左邊了

『陸』 計量經濟學中VAR模型和聯立方程模型有什麼不同嗎

現在一般都用VAR模型啦

『柒』 在線等啦 計量經濟學 var模型 形式

其實就是中括弧啊，它把線性方程組表示成為矩陣的形式而已，你把它寫回線性方程組的形式再看看就懂了

『捌』 不會計量經濟學的VAR模型操作，哪位大神會啊，求助

現在做VAR的步驟一般是這樣的：
第一步：UNIT ROOT TEST 對全部的變數
第二步：檢查協整，在兩個變數的情況下，用Engle-Granger method和Johansen或者Stock and Watson方法是完全一樣的，但是在多個變數的情況下，最好不要用Engle-Granger的方法，直接檢查Johansen方法中回歸出來的矩陣的rank, 如果滿秩，則所有的變數都為穩定的序列，直接使用VAR，如果是0秩，則所有的序列都進行一階差分之後VAR（前提應該是全部的序列都是I（1）），如果處於這兩者的中間，那麼就用error correction model。
第三步：確定滯後的數量，保證所有的殘差都不存在自相關性，即white noise。
然後你就可以做你想要的東西了。