计量经济学二

⑴ 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。

(1)计量经济学二扩展阅读：

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。

⑵ 计量经济学问题

②分析回归结果：根据图中数据，模型估计的结果写为：

LNY =-2.755367+0.451234LNX2+0.627133LNX3+0.010136X4

1)拟合优度：由上图专数据可以得到，可属决系数可决系数0.987591，

修正的可决系数为0.986159，这说明模型对样本的拟合很好。

2)F检验： 由于F=689.751148>8.63，说明回归方程显著，即国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数对中国税收收入有显著影响。

3）t检验： LNX2和LNX3的系数对应t值为3.174831和3.881590，均大于t（15）=2.131，系数都是显著的，X4的系数对应t值为1.795567，小于t(15)=2.131,说明此系数不显著的。

③评估参数的经济意义:

国内生产总值每增加1%，中国税收收入增加0.451234%。

财政支出每增加1%，中国税收收入增加0.627133%。

商品零售价格指数每增加1%，中国税收收入增加0.010136%。

⑶ 1、计量经济学与经济学的区别2、计量经济学模型的特征3、什么叫残差项

计量经济学是经济学的一个分支，主要为验证经济理论提供工具。
计量模型的特征这个太宽泛了， 基本无从谈起。但是有一个特点就是，都是数学模型，可以检验。
残差指的是真实值与估计值之间的差。

⑷ 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在线等

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

⑸ 跪求《计量经济学》第二版 （美） 詹姆斯.H.斯托克著 中文版pdf 英文版也可。。。

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