對計量經濟學模型作統計檢驗

1. 計量經濟學沒有抽樣為什麼要做假設檢驗

隨機擾動項在計量經濟學模型中占據特別重要的地位，也是計量經濟學模型區別於其它經濟數學模型的主要特徵。將影響被解釋變數的因素集進行有效分解，無數非顯著因素對被解釋變數的影響用一個隨機擾動項（stochasticdisturbanceterm）表示，並引入模型。顯然，隨機擾動項具有源生性。在基於隨機抽樣的截面數據的經典計量經濟學模型中，這個源生的隨機擾動項滿足Gauss假設和服從正態分布。在確定性模型中引入隨機擾動，並不是為了掩蓋確定性模型的不足之處。因此，如果所謂的未被解釋的隨機擾動並不是真正的不能被解釋的因素，模型就是不適當的。牢記這一點對計量經濟學是非常重要的。統計推斷的理論不像確定性理論那樣，會被僅僅一個不符實際的觀察否定。引入隨機要素後，對預期結果的描述從確切的表述轉化為可能性的描述，除非有占優證據（占優本身則是很難清楚界定的），很難否定隨機模型。當然，如果未被解釋的隨機擾動並不是真正的不能被解釋的因素，即使這樣的模型難以被否定，也是建模者自欺欺人。不幸的是，Greene的擔憂在很多情況下成了現實：在很多計量分析中，隨機誤差項成了確定性模型不足之處的遮羞布。在大部分計量經濟學教科書中，在第一次引入隨機擾動項的概念時，都將它定義為「被解釋變數觀測值與它的期望值之間的離差」，並且將它與隨機誤差項(stochasticerrorterm)等同。一個「源生」的隨機擾動項變成了一個「衍生」的誤差。而且在解釋它的具體內容時，一般都在「無數非顯著因素對被解釋變數的影響」之外，加上諸如「變數觀測值的觀測誤差的影響」、「模型關系的設定誤差的影響」等。將「源生」的隨機擾動變成「衍生」的誤差，有許多理由可以為此辯解。如果不對數據生成過程的理論結構作出假定，即進行模型總體設定，就無從開始模型研究。但不幸的是，相對於物理學，經濟學家對經濟現實所知較少，模型總體被研究者有限的知識所確定，因此誤差在所難免，只能將總體原型方程的誤差項設定為衍生性的。問題在於，關於隨機擾動項的Gauss假設，以及一般未包括於Gauss假設之中的正態性假設，都是基於「源生」的隨機擾動而成立的。如果存在模型設定誤差、變數觀測誤差等確定性誤差，並將它們歸入「隨機誤差項」，那麼它很難滿足這些基本假設，進而進行的統計推斷就缺少了基礎。補救的方法是檢驗，對於實際應用模型的隨機誤差項進行是否滿足基本假設的檢驗，其中最重要的是正態性檢驗。但是，在實際上，人們最容易忽視的正是最重要的是正態性檢驗。為什麼？一方面是主觀上的，認為正態性是由中心極限定理所保證的，無須檢驗。另一方面是客觀上的，如果進行了正態性檢驗，而檢驗表明確實不滿足正態性假設，又能怎麼樣？要麼放棄研究，要麼視而不見。

2. 計量經濟學 有什麼分析方法

1、最小二乘法

這是最簡單的線性回歸模型，只要有一個參數、一個誤差項就好了。但是它存在很多弊病，比如無法消除內生性（endogeneity）問題，因而經濟學界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要滿足幾大假設，條件非常苛刻。

2、工具變數法

工具變數法是現今經濟學界很流行的一種計量方法，它採用一種和自變數X無關的外生變數Z來作為一種「工具」，從而解決了內生性的問題。

3、雙重差分法

雙重差分法用時間和實驗、對照組兩個維度的變數，進行雙重差分，這種方法分析非常有效，不過數據收集量大，對數據質量要求高。

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計量經濟學的學習方法：

1、研究對象發生了較大變化

即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

2、研究方法發生根本變化

計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

3、研究的結果發生了變化

理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。

理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

參考資料來源：網路—計量經濟學

3. 如何對計量回歸模型進行檢驗（計量經濟學）

我當時就是按這個格式答題的

4. 結合經濟實例說明建立與應用計量經濟學模型的主要步驟

先要取得數據，然後根據公式擬合方程，然後是對方程進行檢驗（包括統計檢驗和計量經濟學檢驗），如果有異方差，序列相關，自相關。。。。。。先要剔除，讓後再擬合，得到一個好的模型，最後是預測

5. 計量經濟學回歸模型統計報告

我不玩了(ﾉಥ益ಥ)

6. 模型的檢驗包括哪幾個方面

模型的檢驗包括哪幾個方面，具體含義是什麼？模型的檢驗主要包括：經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。
①在經濟意義檢驗中，需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號、大小、參數之間的關系是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合；
②在統計檢驗中，需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統計學性質，有擬合優度檢驗、變數顯著檢驗、方程顯著性檢驗等；
③在計量經濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變數的多重共線性檢驗等；
④模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍。

請採納~

7. 下列各項中，( )屬於模型的計量經濟學檢驗。

【答案】ACE
【答案解析】計量經濟學模型必須通過四級檢驗，即經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗和模型預測檢驗。BD兩項屬於統計檢驗。