A. 计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。检验内容包括
模拟的话，当然是符合那个计量经济学的基本家境的，因为它可以通过对经济学的发展，然后引申出很多的道理
B. 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）
C. 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。
(3)计量经济学假定扩展阅读：
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。
D. 计量经济学中经典线性回归的5个基本假定是什么
零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性
E. 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
F. 计量经济学的经典假定
呵呵，多重共线性，异方差，自相关性的修正貌似大家还从来没考虑过残差的期望不为0的情况，你再想想最小二乘原则，可能出现残差的期望不为0的情况吗？
G. 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。
H. 计量经济学为什么要对回归模型作基本假定基本假定的作用是什么
是为了使最小二乘估计量满足一致性，无偏性和有效性。所以必须做这些假定。
I. 计量经济学产生BLUE估计量的基本假定是什么
最优线性无偏性(best linear unbiasedness property，BLUE)指一个估计量具有以下性质:
(1)线性，即版这个估计量是随机变量权。
(2)无偏性，即这个估计量的均值或者期望值E(a)等于真实值a。
(3)具有有效估计值，即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。
具有上述性质的估计量，被称为最优线性无偏估计量。
高斯-马尔科夫定理
在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计量一类中，有最小方差，即它们满足最优线性无偏性。