var计量经济学

『壹』 计量经济学中什么叫“mean dependent var 和 S.D. dependent var”

Mean dependent var表示被解释变量的均值。S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]。

第一，单方程模型、非线性动态模型、诊断与识别检验的小样本性质等方面的研究将会愈来愈受到计量经济学家们的重视。

第二，随着计算机技术的突飞猛进，现代模拟推断技术在计量经济学中的应用将会越来越广泛，尤其是在受限因变量模型、贝叶斯计量经济学以及非线性计量经济学更会引人注目。

第三，金融计量经济学将会是一个最活跃的研究领域。金融数据的大量性及其非正态性对计量经济学家们来说既是机遇也是挑战。该领域的研究重点将有可能放在随机波动模型及其应用方面。

(1)var计量经济学扩展阅读

计量经济学发展的第三个里程碑是1987年Engle-Granger发表论文“协整与误差修正，描述、估计与检验”。该论文正式提出协整概念，从而把计量经济学理论的研究又推向一个新阶段。Granger定理证明若干个一阶非平稳变量间若存在协整关系，那么这些变量一定存在误差修正模型表达式。反之亦成立。

1988-1992年Johansen（丹麦）连续发表了四篇关于向量自回归模型中检验协整向量，并建立向量误差修正模型（VEC）的文章，进一步丰富了协整理论。

『贰』 谁懂stata，计量经济学，有个一个PVAR模型需要人帮忙，数据有，没有显著性效果付费。

题主的Y变量有四个类型：不付股利，支付现金，回购，和两者结合，所以可以用专多项probit回归（Multinomialprobitregression）。在属Stata软件里面使用mprobit命令就可以。具体就是：mprobityx1x2x3x4

『叁』 求问在计量经济学中，同方差假定下这个推导怎么来的

因为在X给定情况下，除了u项，其余项都是一个常数，常数方差均为0，Y/X的方差实际上就是u的方差。即：var（Y/X）=var（u/X）

『肆』 计量经济学计算统计量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，该如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。

TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。

TSS与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。

三者之间的关系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(4)var计量经济学扩展阅读：

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数的平方根，是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。

表达式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

『伍』 计量经济学 证明 E（（β1-β1帽子）^2)=Var（β1帽子）

不难。因为B1冒的期望值就是B1，根据方差的定义，右边就等于左边了

『陆』 计量经济学中VAR模型和联立方程模型有什么不同吗

现在一般都用VAR模型啦

『柒』 在线等啦 计量经济学 var模型 形式

其实就是中括号啊，它把线性方程组表示成为矩阵的形式而已，你把它写回线性方程组的形式再看看就懂了

『捌』 不会计量经济学的VAR模型操作，哪位大神会啊，求助

现在做VAR的步骤一般是这样的：
第一步：UNIT ROOT TEST 对全部的变量
第二步：检查协整，在两个变量的情况下，用Engle-Granger method和Johansen或者Stock and Watson方法是完全一样的，但是在多个变量的情况下，最好不要用Engle-Granger的方法，直接检查Johansen方法中回归出来的矩阵的rank, 如果满秩，则所有的变量都为稳定的序列，直接使用VAR，如果是0秩，则所有的序列都进行一阶差分之后VAR（前提应该是全部的序列都是I（1）），如果处于这两者的中间，那么就用error correction model。
第三步：确定滞后的数量，保证所有的残差都不存在自相关性，即white noise。
然后你就可以做你想要的东西了。