计量经济学最小二乘准则是指

1. 简述参数估计的最小二乘法计量经济学

最小二乘法的思想是找到一组贝塔使得残差平方和最小，Q=e之和，偏Q偏贝塔0=0，偏Q偏贝塔1=0，导出正规方程组，解得贝塔0、贝塔1

2. 计量经济学最小二乘估计 这一步是怎么来的

如图

3. 计量经济学的判断题。。。如果模型中存在多重共线性，则可采用广义最小二乘法对模型进行补救。求金融界大

^这个是错误的，广义最小二乘法可用于修正异方差的情况
在最小二乘法估内计中，参数容估计值＝（x'x)^(-1)x'y, 参数方差为＝sigma＊（x'x)^(-1)
其中sigma是误差项的协方差矩阵
如果是多重共线性，（x'x) 的逆不存在，或者非常大，估计参数不稳定，精度差
如果存在虚列相关和异方差，sigma就不是对角线元素完全相同的对角阵，这时候可以通过变换将其转变成满足经典假设的形式，同时对数据x、y进行变换，然后再用OLS，这种方法称为GLS
GLS无法处理多重共线问题，多重共线只能通过减少回归元进行处理
还是多看看教材吧。书上面讲的很清楚

4. 怎么用EXCEL做计量经济学的那些统计，什么P值，F值啊，最小二乘估计这些。

都有，但只限于一元回归

5. 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

6. 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)计量经济学最小二乘准则是指扩展阅读：

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。

7. 在计量经济学中，利用最小二乘法得到的参数，其具有线性、无偏性和有效性三个统计性质

线性是ols的基本假设之一 不满足线性就会有偏和不一致

8. 计量经济学eviews软件中的加权最小二乘法如何操作

有两种方法：
1、首先打开文件，到Quick-Estimate Equation打开窗口，Specificaton窗口填写公式 ，Options 窗口中专有一个 LS选项（属也就是默认选项），选中，再点击Specificaton旁边的Options，对Weights进行选择，Weights series就是权重，最后确定，就可以了。
2、直接在Eviews8.0的那个空白区（编程区）输入：以y对x进行一元线性回归为例：ls (w=你设置的权重) y c x回车，就可以了。如图所示：