計量經濟學計算

㈠ 統計計量經濟學中自由度及變數個數的計算

k 是變數個數。一般都包括常數項。鮮有不算常數項的（但不是絕對沒有）。

正常的F distribution應該是你寫的第一個，自由度是（k-1, n-k）。你寫第二個很詭異。我估計是第二個定義的k，沒有包括常數項。

DW里定義的k絕對包括常數項。

你的rho 是什麼？correlation? 原始定義中的DW TEST，跟correlation沒啥關系。一般DW TEST statistic都用d來表示。因為d是強調，error term之間正負autocorrelation的，所以有時候會被人拿來和rho比較。

㈡ 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

SE of regression 是標准誤，其計算公式為RSS除以（n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號.

RSS是殘差平方和即Sum squared resid=342.5486

由此內可得標准容誤為6.9954

例如：

R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810

Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984

S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098

Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576

Log likelihood -45.30353 F-statistic

Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(

(2)計量經濟學計算擴展閱讀：

對數據標准化，即將原始數據減去相應變數的均數後再除以該變數的標准差，計算得到的回歸方程稱為標准化回歸方程，相應得回歸系數為標准化回歸系數。

比如說，雖然我們不能絕對地說出教育和年資在決定收入上那一個一定是重要的，但如大家的教育程度比較相似，那麼在收入的決定上，工作年數就是決定因素；反之，如果工作年數沒有太大區別，那麼教育就成為了重要原因。這里的重要性是相對的，是根據不同情況而改變的。

㈢ 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

計算公式為 RSS 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。

S.E of regression的計算方法為：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K為解析變數個數。

1）從經濟發展的形態來看，經濟模型分為靜態數理經濟模型和動態數理經濟模型；

2）從經濟的波動形態來看，經濟模型分為隨機經濟模型和確定性經濟模型；

3）從經濟的數學描述形式來看，經濟模型分為線性經濟模型和非線性經濟模型；

4）從經濟模型描述的范圍來看，經濟模型有微觀經濟模型、中觀經濟模型和宏觀經濟模型。

(3)計量經濟學計算擴展閱讀

計量經濟模型至少含有三個主要部分：數理經濟為主體，經濟統計為識別和經濟過程為主線。選擇正確的數理經濟模型是計量經濟模型建立的主體，這也是反映各經濟變數之間所存在的本質關系，具有經濟理論基礎；

經濟統計識別則是計量經濟模型賴於應用的基礎，只有在統計上有顯著意義的模型才可能保證各經濟變數之間的關系是具有統計基礎的；經濟過程描述了經濟體系中解釋變數和被解釋變數之間所存在的統計關系。

㈣ 計量經濟學計算求幫忙

讓經濟學我們還是可以幫忙的，跟你計量經濟學也是我的特長。

㈤ 計量經濟學里R-squared 和 F 要怎麼算

1、R-squared是採用抄最小二乘法襲進行參數估計，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F統計量是指在零假設成立的情況下，符合F分布的統計量。

(5)計量經濟學計算擴展閱讀：

R平方為1，則基金與業績評價基準是完全相關的。R平方為0，意味著兩者是不相關的。R平方越低，β系數作為基金波動性指標的可靠性越低。R平方越接近1，β系數則越能體現基金的波動性。在晨星的基金評價體系中，同時列示了β系數和R平方。

用統計工具作為風險衡量指標，是一種較好的考察基金風險的的手段，但投資者應當記住，不能僅僅根據一個風險衡量指標來做決策。低的風險衡量指標並不能保證投資的百分之百安全，因為沒有任何指標能完全准確地預測基金未來的風險。

㈥ 計量經濟學計算統計量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，該如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差，簡稱SD。

TSS：Total sum of squares，即原始數據和均值之差的平方和。

TSS與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回歸平方和： ESS (explained sum of squares)即預測數據與原始數據均值之差的平方和，這部分差異是回歸可解釋的部分。

三者之間的關系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(6)計量經濟學計算擴展閱讀：

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差。標准差（Standard Deviation），是離均差平方的算術平均數的平方根，是方差的算術平方根。S.D dependent var反映被解釋變數Y的離散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始數據和均值之差的平方和。與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、決定系數是因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

表達式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

㈦ 計量經濟學，（3)問中t是如何計算的

直接查表。一個n，顯著性水平，和t會對應一個p

㈧ 跪求計量經濟學F統計量F-statistic計算

S.E. of regression是擾動項的標准差，Sum squared resid是殘差平方和，也等於統計學中所說的RSS，而F-statistic是F分布下的統計量，計算內公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩餘平方和以及回歸平方和，三者有這樣的關系：S.E. of regression等於Sum squared resid除以（n-k）的商再開方，F統計量你看上面的公式，少了一項ESS，而你所說的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有關系，不於ESS產生關系，你應該還加入一項，比如說判定系數R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所說的三者中，的確存在計算關系，但是多了一個ESS...
祝你好運