❶ 计量经济学经典一元回归模型的假定有哪些
不需要这样去思考。你如果在矩阵代数的框架下去证明，就会很简单。因为在矩阵语言中，不用区分常数项和斜率项。
❷ 学过计量经济的进。。 简述经典计量经济模型和非经典计量经济模型有何区别 最好能详细点
经典计量经济学一般指20世纪70年代一切发展并广泛应用的计量经济学，回他们具有显著的答共同特征：
模型类型：采用随机模型。
模型导向：以经济理论为导向建立模型。
模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。
数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。
估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。
非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。经典计量经济学一般指20世纪70年代一切发展并广泛应用的计量经济学
❸ 计量经济学中回归分析的经典假设
E(U) = 0 正态
E(XU) = 0 外生性
Var(U|X)= Sigma^2 同方差
E(X1X2) = 0 多重共线性
E(XX(-1)) = 0 序列相关性
怎么表示我及不太清楚了
但是只有异方差，序列相关和内生性最重要.
❹ 经典计量经济学的核心是什么 知乎
核心是数学和统计学吧 我不明白核心是什么意思 计量经济学的核心目的我觉得是参数估计和假设检验 最核心的问题我觉得是如何做到无偏、一致、有效
❺ 在经典计量经济学模型中，通常选择哪些类型的
计量经济学中，对不同的数据要用不同的方法。从经济社会中收集的数据主要有三种：
1、横截面数据
2、时间序列数据
3、集合数据
横截面数据是指某一时间内对不同对象进行调查所得来的数据，如人口普查数据。
时间序列数据是指对同一对象在不同时间连续观察所取得的数据，如改革开放以来的GDP的数值。
面板数据是指对同一组对象在不同时间中连续跟踪观察所得来的数据。
❻ 计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件是什么
计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：
1、解释变量是确定变量，不是随机变量。
2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。
3、随机误差项与解释变量之间不相关。
4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。
通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
(6)经典计量经济学扩展阅读：
在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程。
在回归过程中，回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点（x1，y1，x2，y2...xm，ym），为了判断关联式的好坏，可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。
R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}
m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别为任意一组实验数据X、Y的数值。
❼ 求经典的博弈论和计量经济学教材。入门的，最好是浅显易懂。
博弈论张维迎的《博弈论和信息经济学》，计量经学，古亚拉提的《经济计量精要》。
❽ 在经典计量经济学中,对被解释变量数据样本有哪些假定
1、X非随机
2、残差u服从正态分布——独立同分布，iid（u，Δ²）（打不出。。。）
3、E（u）=0
4、cov（u1，u2）=0
❾ 建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点有哪些
1、经抄济学理论分析，提出可能存在影响的变量
2、建立模型，模型选择，是线性还是非线性？还是用Log？
3、找数据
4、用计量软件回归分析（回归方法选择，OLS?还是MLE？）
5、检验结果分析
模型参数就是模型中的X、Y，还有残差。我们要分别讨论他们的系数和显著性。