計量經濟學隨機誤差項

❶ 計量經濟模型為什麼要引入隨機誤差項

因為由於建模過程中諸多因素隨機作用而形成的具有抵償性的誤差。它是不內可避免的，容只能設法將其減少，引入隨機誤差項可以使模型獲得一個概率上的修正，從而使模型更加精確。

1、隨機誤差項是一個期望值或平均值為0的隨機變數；

2、對於解釋變數的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差；

3、隨機誤差項彼此不相關；

4、解釋變數是確定性變數，不是隨機變數，與隨機誤差項彼此之間相互獨立；

(1)計量經濟學隨機誤差項擴展閱讀：

在經濟活動中，有多種原因會引起誤差。在經濟計量模型的行為方程和技術方程中，隨機誤差項所體現的誤差，主要包括以下若干方面：即由於模型所包含的變數不完全所引起的誤差。實際的經濟系統要同時受眾多因素的影響，在建立模型時，最理想的作法是將所有影響因素無一遺漏地反映到模型中去。但這在實際上既不可能，又無必要。

因為，要將所有因素不分主次地包羅到模型中去，勢必將使模型臃腫、龐雜，失去其抽象、概括的能力，況且由於條件的限制，實際上也准以完全把握所有的影響因素。

❷ 為什麼計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機干擾項

單項數值與平均值之間的差稱為離差，它是一個不可觀測的隨機變數，又稱為隨機干擾項或隨機誤差項。一般計算離差平方和來表示數據分布的集中程度，反映了估計量與真實值之間的差距。可能出現結果與平均預期的偏離程度，代表風險程度的大小。在總體回歸函數中引入隨機干擾項，主要有以下幾個方面的原因：（1）代表未知的影響因素。由於對所考察總體認識上的非完備性，許多未知的影響因素還無法引入模型，因此，只能用隨機干擾項代表這些未知的影響因素。（2）代表殘缺數據。即使所有的影響變數都能夠被包括在模型中，也會有某些變數的數據無法取得。（3）代表眾多細小影響因素。有一些影響因素已經被認識，而且其數據也可以收集到，但它們對被解釋變數的影響卻是細小的。考慮到模型的簡潔性，以及取得諸多變數數據可能帶來的較大成本，建模時往往省掉這些細小變數，而將它們的影響綜合到隨機干擾項中。（4）代表數據觀測誤差。由於某些主客觀的原因，在取得觀測數據時，往往存在測量誤差，這些觀測誤差也被歸入隨機干擾項。（5）代表模型設定誤差。由於經濟現象的復雜性，模型的真實函數形式往往是未知的，因此，實際設定的模型可能與真實的模型有偏差。隨機干擾項包括了這種模型的設定誤差。（6）變數的內在隨機性。即使模型沒有設定誤差，也不存在數據觀測誤差，由於某些變數所固有的內在隨機性，也會對被解釋變數產生隨機性影響。總之，隨機干擾項具有非常豐富的內容，在計量經濟學模型的建立中起著重要的作用。

❸ 計量經濟學回歸分析中，隨機擾動項的經濟意義是什麼

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（stochastic disturbance term）表示，並引入模型。
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。
隨機擾動項，習慣稱之為隨機誤差項，包含的是模型主要變數以外的信息。

❹ 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。

(4)計量經濟學隨機誤差項擴展閱讀：

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。

❺ 計量經濟學中隨機誤差項為什麼一定是同方差的

這是個基本假設來
但事實源上不一定是同方差，也就是可能存在異方差
所以，計量經濟學有一部分專門講如何解決異方差

同方差就是方差是相同的，經濟含義可以這么想，某些數據，其波動范圍基本是一致的，比如說某一地區的天氣溫度
更多的是統計含義，數據有了同方差，基本假定符合，統計推斷合理，經濟預測有效

❻ 計量經濟學中隨機誤差項為什麼一定是同方

應該包含卻又未來包含該變數和不正自確的函數形式都會產生設定誤差。
一個好的計量經濟學模型應當具有如下性質：
1.隨機干擾項的期望值為0；2.消除了異方差，即總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性；3.解釋變數無多重共線性；4.消除了模型中由於慣性、設定偏誤、滯後等帶來的自行關。

❼ 計量經濟學怎麼理解「每個Xi對應的隨機誤差項ui具有相同的常數方差」

xi ui 都是一個隨機變數 而不是一個數。 多元回歸里有多個變數y=a+bx1+bx2+e。 x1 x2都是隨機變數。你可能回理解成了x1裡面的答樣本叫x1 x2 。 在同方差的假設里每個隨機變數對應的殘差需要具有方差為恆定常數

❽ 請說明計量經濟學中為什麼要納入隨機誤差項的理由

單項數值與平均值間差稱離差觀測隨機變數稱隨機干擾項或隨機誤差項般計算離差平表示數據布集程度反映估計量與真實值間差距能現結與平均預期偏離程度代表風險程度總體歸函數引入隨機干擾項主要幾面原:(1)代表未知影響素由於所考察總體認識非完備性許未知影響素引入模型能用隨機干擾項代表些未知影響素(2)代表殘缺數據即使所影響變數都能夠包括模型某些變數數據取(3)代表眾細影響素些影響素已經認識且其數據收集解釋變數影響卻細考慮模型簡潔性及取諸變數數據能帶較本建模往往省掉些細變數影響綜合隨機干擾項(4)代表數據觀測誤差由於某些主客觀原取觀測數據往往存測量誤差些觀測誤差歸入隨機干擾項(5)代表模型設定誤差由於經濟現象復雜性模型真實函數形式往往未知實際設定模型能與真實模型偏差隨機干擾項包括種模型設定誤差(6)變數內隨機性即使模型沒設定誤差存數據觀測誤差由於某些變數所固內隨機性解釋變數產隨機性影響總隨機干擾項具非豐富內容計量經濟模型建立起著重要作用

❾ 從經濟學的角度說明，為什麼計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機誤差項

1、在分析被解釋變數（因變數）的影響因素時，不可能囊括所有的解釋變數版（自變數），只權能選取一個或幾個重要的解釋變數，這樣，就把剩下的未解釋因素用隨機誤差來表示。
2、被解釋變數和解釋變數之間的關系本來就是不準確的關系或含隨機因素、擾動因素的關系，隨機誤差則表達了這種隨機因素、擾動因素的影響。

❿ 從經濟學的角度說明，為什麼計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機誤差項

單項數值與平均值復間差稱離制差觀測隨機變數稱隨機干擾項或隨機誤差項般計算離差平表示數據布集程度反映估計量與真實值間差距能現結與平均預期偏離程度代表風險程度總體歸函數引入隨機干擾項主要幾面原:(1)代表未知影響素由於所考察總體認識非完備性許未知影響素引入模型能用隨機干擾項代表些未知影響素(2)代表殘缺數據即使所影響變數都能夠包括模型某些變數數據取(3)代表眾細影響素些影響素已經認識且其數據收集解釋變數影響卻細考慮模型簡潔性及取諸變數數據能帶較本建模往往省掉些細變數影響綜合隨機干擾項(4)代表數據觀測誤差由於某些主客觀原取觀測數據往往存測量誤差些觀測誤差歸入隨機干擾項(5)代表模型設定誤差由於經濟現象復雜性模型真實函數形式往往未知實際設定模型能與真實模型偏差隨機干擾項包括種模型設定誤差(6)變數內隨機性即使模型沒設定誤差存數據觀測誤差由於某些變數所固內隨機性解釋變數產隨機性影響總隨機干擾項具非豐富內容計量經濟模型建立起著重要作用