計量經濟學最小二乘准則是指

1. 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

2. 計量經濟學最小二乘估計 這一步是怎麼來的

如圖

3. 計量經濟學的判斷題。。。如果模型中存在多重共線性，則可採用廣義最小二乘法對模型進行補救。求金融界大

^這個是錯誤的，廣義最小二乘法可用於修正異方差的情況
在最小二乘法估內計中，參數容估計值＝（x'x)^(-1)x'y, 參數方差為＝sigma＊（x'x)^(-1)
其中sigma是誤差項的協方差矩陣
如果是多重共線性，（x'x) 的逆不存在，或者非常大，估計參數不穩定，精度差
如果存在虛列相關和異方差，sigma就不是對角線元素完全相同的對角陣，這時候可以通過變換將其轉變成滿足經典假設的形式，同時對數據x、y進行變換，然後再用OLS，這種方法稱為GLS
GLS無法處理多重共線問題，多重共線只能通過減少回歸元進行處理
還是多看看教材吧。書上面講的很清楚

4. 怎麼用EXCEL做計量經濟學的那些統計，什麼P值，F值啊，最小二乘估計這些。

都有，但只限於一元回歸

5. 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

6. 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。

(6)計量經濟學最小二乘准則是指擴展閱讀：

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。

7. 在計量經濟學中，利用最小二乘法得到的參數，其具有線性、無偏性和有效性三個統計性質

線性是ols的基本假設之一 不滿足線性就會有偏和不一致

8. 計量經濟學eviews軟體中的加權最小二乘法如何操作

有兩種方法：
1、首先打開文件，到Quick-Estimate Equation打開窗口，Specificaton窗口填寫公式 ，Options 窗口中專有一個 LS選項（屬也就是默認選項），選中，再點擊Specificaton旁邊的Options，對Weights進行選擇，Weights series就是權重，最後確定，就可以了。
2、直接在Eviews8.0的那個空白區（編程區）輸入：以y對x進行一元線性回歸為例：ls (w=你設置的權重) y c x回車，就可以了。如圖所示：