计量经济学判断解释

1. 请教几个计量经济学的判断题！

第一题应该是错的，因为我们不可能得到一个问题的整个总体数据，我内们只能得到其容样本值，估计样本回归方程。
第二个题应该是错的，就算是总体回归函数给出的也不是对应于每一个自变量的因变量的值，而是给出的估计值，或说理论值、期望值。
第三题是应该是错误的，单纯的回归模型里，就算相关系数很高，统计很显著，也可能存在“伪回归”现象，即因变量不一定是因变量的因。

2. 这个计量经济学看不懂，求解释，这rank是什么

矩阵的秩，可参考线性代数

3. 计量经济学解释变量包含什么类型

线性代数研究的一个对象，向量空间到自身的保运算的映射。例如，对任回意线性空间V，位似σk：答aka是V的线性变换，平移则不是V的线性变换，若a1，…，an是V的基，σ（aj）＝a1ja1＋…＋anj（j＝1，2，…，n），则称为σ关于基｛a：｝的矩阵。对线性变换的讨论可藉助矩阵实现。σ关于不同基的矩阵是相似的。Kerσ＝｛a∈V｜σ（a）＝θ｝（式中θ指零向量）称为σ的核，Imσ＝｛σ（a）｜a∈V｝称为σ的象，是刻画σ的两个重要概念。对于欧几里得空间，若σ关于标准正交基的矩阵是正交（对称）矩阵，则称σ为正交（对称）变换。正交变换具有保内积、保长、保角等性质，对称变换具有性质：〈σ(a)，β〉＝〈a，σ（β）〉。

4. 计量经济学中DW统计量是什么意思在N多模型检验中，DW统计量的结果反映什么问题，求简单明了的解释

Durbin Watson 统计量用来检验残差一阶自相关 只能检验一阶不能检验高阶自相关

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)

r表示相邻残差之间的相关系数

如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性

如果r > 0 也就是说接近0的DW值表示正相关

如果r < 0 也就是说接近4的DW值表示负相关

一般DW统计量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相关

d_l <DW < d_u 该检验不确定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相关

4 - d_u < DW < 4 - d_l 该检验不确定

DW > 4 - d_l 负相关

(4)计量经济学判断解释扩展阅读：

自相关性产生的原因：

线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。

1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关

2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关

3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关

4.模型设定误差引起随机误差项自相关

5.观测数据处理引起随机误差项序列相关

自相关的后果：

线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。

这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。

1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性

2.自相关的系数估计量将有相当大的方差

3.自相关系数的T检验不显著

4.模型的预测功能失效

5. 计量经济学 解释系数的含义

就是解释变量变化一个单位，会引起被解释变量变化几个单位的意思

6. 计量经济学解释变量个数k包括虚拟变量吗

许多经济变量是可以定量度量。 一些影响经济变量的因素是无法定量度量。 为了在模型中版能够权反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们“量化”。 这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D。 虚拟变量只作为解释变量。

7. 哪位大神给我讲解一下，计量经济学eviews中，这些字母什么的都代表什么。感激不尽！！！

计量经济学中，“eviews”这些字母的意思如下：

1. R-SQUARED 判定系数，越近1越好。
   

2. ADJUSTED R-SQUARED 调整的判定系数，大多情况下略小于判定系数。
   

3. S.E. OF REGRESSION 回归标准差，越小越好。
   

4. LOG LIKELIHOOD 似然估计值，暂可不考虑。
   

5. DURBIN-WATSON STAT 杜宾-瓦特森统计量，检验是否存在一阶自相关的指标。
   

6. MEAN DEPENDENT VAR 被解释变量的均值。
   

7. S.D. DEPENDENT VAR 被解释变量的标准差。
   

8. AKAIKE INFO CRITERION 赤迟信息准则。
   

9. SCHWARZ CRITERION施瓦茨准则，以上两者都是用来确定最优滞后期的指标，（AIC常用）。
   

10. F-STATISTIC 为F统计量，检验方程整体显著性的指标。
    

11. PROB(F-STATISTIC)是F统计量的伴随概率，如果小于0.05表明所有的待估参数不全为零。

8. 计量经济学名词解释+异方差和序列相关的区别

异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常专数，而互不属相同，则认为出现了异方差性。序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。对比OLS回归的假设就明白啦：异方差因为违反了残差序列同方差的假定序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定

9. 计量经济学中利用Eviews得到的回归结果的那张表里的那些数字是什么意思

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
变量 系数 标准差 T统计量 P值
一般在5%显著水平下，选择 ABS(T统计量)>2的 P<0.05的 变量才能留下
R-squared 判决系数 表示变量可以解释被解释变量多少的因素 都是小于1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除变量个数的解释变量对被解释变量的贡献
S.E. of regression 回归的标准差
Sum squared resid 残差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW统计量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 两个也是判决系数在确定滞后项的时候用 越小越好
F-statistic 做联合检验的f值
Prob(F-statistic) 越小越好