计量经济学随机误差项

❶ 计量经济模型为什么要引入随机误差项

因为由于建模过程中诸多因素随机作用而形成的具有抵偿性的误差。它是不内可避免的，容只能设法将其减少，引入随机误差项可以使模型获得一个概率上的修正，从而使模型更加精确。

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；

2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；

3、随机误差项彼此不相关；

4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；

(1)计量经济学随机误差项扩展阅读：

在经济活动中，有多种原因会引起误差。在经济计量模型的行为方程和技术方程中，随机误差项所体现的误差，主要包括以下若干方面：即由于模型所包含的变量不完全所引起的误差。实际的经济系统要同时受众多因素的影响，在建立模型时，最理想的作法是将所有影响因素无一遗漏地反映到模型中去。但这在实际上既不可能，又无必要。

因为，要将所有因素不分主次地包罗到模型中去，势必将使模型臃肿、庞杂，失去其抽象、概括的能力，况且由于条件的限制，实际上也准以完全把握所有的影响因素。

❷ 为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项

单项数值与平均值之间的差称为离差，它是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰项或随机误差项。一般计算离差平方和来表示数据分布的集中程度，反映了估计量与真实值之间的差距。可能出现结果与平均预期的偏离程度，代表风险程度的大小。在总体回归函数中引入随机干扰项，主要有以下几个方面的原因：（1）代表未知的影响因素。由于对所考察总体认识上的非完备性，许多未知的影响因素还无法引入模型，因此，只能用随机干扰项代表这些未知的影响因素。（2）代表残缺数据。即使所有的影响变量都能够被包括在模型中，也会有某些变量的数据无法取得。（3）代表众多细小影响因素。有一些影响因素已经被认识，而且其数据也可以收集到，但它们对被解释变量的影响却是细小的。考虑到模型的简洁性，以及取得诸多变量数据可能带来的较大成本，建模时往往省掉这些细小变量，而将它们的影响综合到随机干扰项中。（4）代表数据观测误差。由于某些主客观的原因，在取得观测数据时，往往存在测量误差，这些观测误差也被归入随机干扰项。（5）代表模型设定误差。由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的，因此，实际设定的模型可能与真实的模型有偏差。随机干扰项包括了这种模型的设定误差。（6）变量的内在随机性。即使模型没有设定误差，也不存在数据观测误差，由于某些变量所固有的内在随机性，也会对被解释变量产生随机性影响。总之，随机干扰项具有非常丰富的内容，在计量经济学模型的建立中起着重要的作用。

❸ 计量经济学回归分析中，随机扰动项的经济意义是什么

随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显著因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项（stochastic disturbance term）表示，并引入模型。
随机扰动项具有源生性。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学模型中，这个源生的随机扰动项满足Gauss假设和服从正态分布。
在确定性模型中引入随机扰动，并不是为了掩盖确定性模型的不足之处。因此，如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，模型就是不适当的。
随机扰动项，习惯称之为随机误差项，包含的是模型主要变量以外的信息。

❹ 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。

(4)计量经济学随机误差项扩展阅读：

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。

❺ 计量经济学中随机误差项为什么一定是同方差的

这是个基本假设来
但事实源上不一定是同方差，也就是可能存在异方差
所以，计量经济学有一部分专门讲如何解决异方差

同方差就是方差是相同的，经济含义可以这么想，某些数据，其波动范围基本是一致的，比如说某一地区的天气温度
更多的是统计含义，数据有了同方差，基本假定符合，统计推断合理，经济预测有效

❻ 计量经济学中随机误差项为什么一定是同方

应该包含却又未来包含该变量和不正自确的函数形式都会产生设定误差。
一个好的计量经济学模型应当具有如下性质：
1.随机干扰项的期望值为0；2.消除了异方差，即总体回归函数中的随机误差项满足同方差性；3.解释变量无多重共线性；4.消除了模型中由于惯性、设定偏误、滞后等带来的自行关。

❼ 计量经济学怎么理解“每个Xi对应的随机误差项ui具有相同的常数方差”

xi ui 都是一个随机变量 而不是一个数。 多元回归里有多个变量y=a+bx1+bx2+e。 x1 x2都是随机变量。你可能回理解成了x1里面的答样本叫x1 x2 。 在同方差的假设里每个随机变量对应的残差需要具有方差为恒定常数

❽ 请说明计量经济学中为什么要纳入随机误差项的理由

单项数值与平均值间差称离差观测随机变量称随机干扰项或随机误差项般计算离差平表示数据布集程度反映估计量与真实值间差距能现结与平均预期偏离程度代表风险程度总体归函数引入随机干扰项主要几面原:(1)代表未知影响素由于所考察总体认识非完备性许未知影响素引入模型能用随机干扰项代表些未知影响素(2)代表残缺数据即使所影响变量都能够包括模型某些变量数据取(3)代表众细影响素些影响素已经认识且其数据收集解释变量影响却细考虑模型简洁性及取诸变量数据能带较本建模往往省掉些细变量影响综合随机干扰项(4)代表数据观测误差由于某些主客观原取观测数据往往存测量误差些观测误差归入随机干扰项(5)代表模型设定误差由于经济现象复杂性模型真实函数形式往往未知实际设定模型能与真实模型偏差随机干扰项包括种模型设定误差(6)变量内随机性即使模型没设定误差存数据观测误差由于某些变量所固内随机性解释变量产随机性影响总随机干扰项具非丰富内容计量经济模型建立起着重要作用

❾ 从经济学的角度说明，为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项

1、在分析被解释变量（因变量）的影响因素时，不可能囊括所有的解释变量版（自变量），只权能选取一个或几个重要的解释变量，这样，就把剩下的未解释因素用随机误差来表示。
2、被解释变量和解释变量之间的关系本来就是不准确的关系或含随机因素、扰动因素的关系，随机误差则表达了这种随机因素、扰动因素的影响。

❿ 从经济学的角度说明，为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项

单项数值与平均值复间差称离制差观测随机变量称随机干扰项或随机误差项般计算离差平表示数据布集程度反映估计量与真实值间差距能现结与平均预期偏离程度代表风险程度总体归函数引入随机干扰项主要几面原:(1)代表未知影响素由于所考察总体认识非完备性许未知影响素引入模型能用随机干扰项代表些未知影响素(2)代表残缺数据即使所影响变量都能够包括模型某些变量数据取(3)代表众细影响素些影响素已经认识且其数据收集解释变量影响却细考虑模型简洁性及取诸变量数据能带较本建模往往省掉些细变量影响综合随机干扰项(4)代表数据观测误差由于某些主客观原取观测数据往往存测量误差些观测误差归入随机干扰项(5)代表模型设定误差由于经济现象复杂性模型真实函数形式往往未知实际设定模型能与真实模型偏差随机干扰项包括种模型设定误差(6)变量内随机性即使模型没设定误差存数据观测误差由于某些变量所固内随机性解释变量产随机性影响总随机干扰项具非丰富内容计量经济模型建立起着重要作用