計量經濟學判斷解釋

1. 請教幾個計量經濟學的判斷題！

第一題應該是錯的，因為我們不可能得到一個問題的整個總體數據，我內們只能得到其容樣本值，估計樣本回歸方程。
第二個題應該是錯的，就算是總體回歸函數給出的也不是對應於每一個自變數的因變數的值，而是給出的估計值，或說理論值、期望值。
第三題是應該是錯誤的，單純的回歸模型里，就算相關系數很高，統計很顯著，也可能存在「偽回歸」現象，即因變數不一定是因變數的因。

2. 這個計量經濟學看不懂，求解釋，這rank是什麼

矩陣的秩，可參考線性代數

3. 計量經濟學解釋變數包含什麼類型

線性代數研究的一個對象，向量空間到自身的保運算的映射。例如，對任回意線性空間V，位似σk：答aka是V的線性變換，平移則不是V的線性變換，若a1，…，an是V的基，σ（aj）＝a1ja1＋…＋anj（j＝1，2，…，n），則稱為σ關於基｛a：｝的矩陣。對線性變換的討論可藉助矩陣實現。σ關於不同基的矩陣是相似的。Kerσ＝｛a∈V｜σ（a）＝θ｝（式中θ指零向量）稱為σ的核，Imσ＝｛σ（a）｜a∈V｝稱為σ的象，是刻畫σ的兩個重要概念。對於歐幾里得空間，若σ關於標准正交基的矩陣是正交（對稱）矩陣，則稱σ為正交（對稱）變換。正交變換具有保內積、保長、保角等性質，對稱變換具有性質：〈σ(a)，β〉＝〈a，σ（β）〉。

4. 計量經濟學中DW統計量是什麼意思在N多模型檢驗中，DW統計量的結果反映什麼問題，求簡單明了的解釋

Durbin Watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 約= 2(1 - r)

r表示相鄰殘差之間的相關系數

如果r = 0 也就是說近似於2的DW值表示殘差不存在相關性

如果r > 0 也就是說接近0的DW值表示正相關

如果r < 0 也就是說接近4的DW值表示負相關

一般DW統計量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相關

d_l <DW < d_u 該檢驗不確定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相關

4 - d_u < DW < 4 - d_l 該檢驗不確定

DW > 4 - d_l 負相關

(4)計量經濟學判斷解釋擴展閱讀：

自相關性產生的原因：

線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多，但主要是經濟變數自身特點、數據特點、變數選擇及模型函數形式選擇引起的。

1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關

2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關

3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關

4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關

5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關

自相關的後果：

線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用OLS（普通最小二乘法）進行參數估計，會造成以下幾個方面的影響。

從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，OLS估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，OLS估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。

這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的參數估計方法，其估計誤差小於OLS估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的參數。

1.自相關不影響OLS估計量的線性和無偏性，但使之失去有效性

2.自相關的系數估計量將有相當大的方差

3.自相關系數的T檢驗不顯著

4.模型的預測功能失效

5. 計量經濟學 解釋系數的含義

就是解釋變數變化一個單位，會引起被解釋變數變化幾個單位的意思

6. 計量經濟學解釋變數個數k包括虛擬變數嗎

許多經濟變數是可以定量度量。 一些影響經濟變數的因素是無法定量度量。 為了在模型中版能夠權反映這些因素的影響，並提高模型的精度，需要將它們「量化」。 這種「量化」通常是通過引入「虛擬變數」來完成的。根據這些因素的屬性類型，構造只取「0」或「1」的人工變數，通常稱為虛擬變數，記為D。 虛擬變數只作為解釋變數。

7. 哪位大神給我講解一下，計量經濟學eviews中，這些字母什麼的都代表什麼。感激不盡！！！

計量經濟學中，「eviews」這些字母的意思如下：

1. R-SQUARED 判定系數，越近1越好。
   

2. ADJUSTED R-SQUARED 調整的判定系數，大多情況下略小於判定系數。
   

3. S.E. OF REGRESSION 回歸標准差，越小越好。
   

4. LOG LIKELIHOOD 似然估計值，暫可不考慮。
   

5. DURBIN-WATSON STAT 杜賓-瓦特森統計量，檢驗是否存在一階自相關的指標。
   

6. MEAN DEPENDENT VAR 被解釋變數的均值。
   

7. S.D. DEPENDENT VAR 被解釋變數的標准差。
   

8. AKAIKE INFO CRITERION 赤遲信息准則。
   

9. SCHWARZ CRITERION施瓦茨准則，以上兩者都是用來確定最優滯後期的指標，（AIC常用）。
   

10. F-STATISTIC 為F統計量，檢驗方程整體顯著性的指標。
    

11. PROB(F-STATISTIC)是F統計量的伴隨概率，如果小於0.05表明所有的待估參數不全為零。

8. 計量經濟學名詞解釋+異方差和序列相關的區別

異方差性：對於不同的解釋向量，被解釋變數的隨機誤差項的方差不再是常專數，而互不屬相同，則認為出現了異方差性。序列相關性：如果對於不同的解釋向量，隨機誤差項之間不再是不相關的，而是存在某種相關性，則認為出現了序列相關性。對比OLS回歸的假設就明白啦：異方差因為違反了殘差序列同方差的假定序列自相關違反了殘差序列獨立不相關的假定

9. 計量經濟學中利用Eviews得到的回歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
變數 系數 標准差 T統計量 P值
一般在5%顯著水平下，選擇 ABS(T統計量)>2的 P<0.05的 變數才能留下
R-squared 判決系數 表示變數可以解釋被解釋變數多少的因素 都是小於1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除變數個數的解釋變數對被解釋變數的貢獻
S.E. of regression 回歸的標准差
Sum squared resid 殘差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW統計量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 兩個也是判決系數在確定滯後項的時候用 越小越好
F-statistic 做聯合檢驗的f值
Prob(F-statistic) 越小越好