A. 計量經濟學檢驗主要是檢驗模型是否符合計量經濟方法的基本假定。檢驗內容包括
模擬的話，當然是符合那個計量經濟學的基本家境的，因為它可以通過對經濟學的發展，然後引申出很多的道理
B. 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）
C. 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。
(3)計量經濟學假定擴展閱讀：
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。
D. 計量經濟學中經典線性回歸的5個基本假定是什麼
零均值、同方差、無自相關、隨機擾動項與解釋變數不相關、正態性
E. 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
F. 計量經濟學的經典假定
呵呵，多重共線性，異方差，自相關性的修正貌似大家還從來沒考慮過殘差的期望不為0的情況，你再想想最小二乘原則，可能出現殘差的期望不為0的情況嗎？
G. 計量經濟學經典一元回歸模型的假定有哪些
不需要這樣去思考。你如果在矩陣代數的框架下去證明，就會很簡單。因為在矩陣語言中，不用區分常數項和斜率項。
H. 計量經濟學為什麼要對回歸模型作基本假定基本假定的作用是什麼
是為了使最小二乘估計量滿足一致性，無偏性和有效性。所以必須做這些假定。
I. 計量經濟學產生BLUE估計量的基本假定是什麼
最優線性無偏性(best linear unbiasedness property，BLUE)指一個估計量具有以下性質:
(1)線性，即版這個估計量是隨機變數權。
(2)無偏性，即這個估計量的均值或者期望值E(a)等於真實值a。
(3)具有有效估計值，即這個估計量在所有這樣的線性無偏估計量一類中有最小方差。
具有上述性質的估計量，被稱為最優線性無偏估計量。
高斯-馬爾科夫定理
在給定經典線性回歸模型的假定下，最小二乘估計量，在無偏線性估計量一類中，有最小方差，即它們滿足最優線性無偏性。