計量經濟學二

⑴ 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。

(1)計量經濟學二擴展閱讀：

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。

⑵ 計量經濟學問題

②分析回歸結果：根據圖中數據，模型估計的結果寫為：

LNY =-2.755367+0.451234LNX2+0.627133LNX3+0.010136X4

1)擬合優度：由上圖專數據可以得到，可屬決系數可決系數0.987591，

修正的可決系數為0.986159，這說明模型對樣本的擬合很好。

2)F檢驗： 由於F=689.751148>8.63，說明回歸方程顯著，即國內生產總值、財政支出、商品零售價格指數對中國稅收收入有顯著影響。

3）t檢驗： LNX2和LNX3的系數對應t值為3.174831和3.881590，均大於t（15）=2.131，系數都是顯著的，X4的系數對應t值為1.795567，小於t(15)=2.131,說明此系數不顯著的。

③評估參數的經濟意義:

國內生產總值每增加1%，中國稅收收入增加0.451234%。

財政支出每增加1%，中國稅收收入增加0.627133%。

商品零售價格指數每增加1%，中國稅收收入增加0.010136%。

⑶ 1、計量經濟學與經濟學的區別2、計量經濟學模型的特徵3、什麼叫殘差項

計量經濟學是經濟學的一個分支，主要為驗證經濟理論提供工具。
計量模型的特徵這個太寬泛了， 基本無從談起。但是有一個特點就是，都是數學模型，可以檢驗。
殘差指的是真實值與估計值之間的差。

⑷ 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

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