Ⅰ 計量經濟學為什麼要用log變成線性
答：
（1）為了使數據平穩,或者方便處理二階平穩,非平穩的時間序列計量起來非常回麻煩答。
（2）整個模型中所有變數取對數後,回歸系數直接就是彈性,解釋起來非常方便。
（3）取對數可以壓縮數據規模,解決一部分數據異方差的問題,不然很多規模宏大的數據動不動十幾位數字,看起來也很煩人。
（4）最關鍵的是,取對數不改變數據性質。
Ⅱ 計量經濟學中，關於「線性」概念的闡述，誰可以幫幫我啊，謝謝了
計量經濟學中，線性分兩種情況
1.解釋變數線性,例如y=a+bx+u
2.參數線性，例如y=a+bx^2+u
在做計量經濟學分析中常見的是第二種，即參數線性
Ⅲ 計量經濟學中 線性回歸的無偏性 和 多元相關系數 是什麼意思
線性回歸的無偏性: 英文中簡稱BLUE, best linear unbiased estimate.
（1）線性，即這個估計量是隨機變數。
（2）無偏性，即這個估計量的均值或者期望值E（a）等於真實值a。
（3）具有有效估計值，即這個估計量在所有這樣的線性無偏估計量一類中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微給你解釋下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那麼unbiased代表E(a0)=a0, E(a1)=a1
多元相關系數: 其實你應該找的是"相關系數", 英文Correlation coefficient.
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。
著名統計學家卡爾·皮爾遜設計了統計指標——相關系數。相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關系的統計指標稱為相關系數（相關系數的平方稱為判定系數）；將反映兩變數間曲線相關關系的統計指標稱為非線性相關系數、非線性判定系數；將反映多元線性相關關系的統計指標稱為復相關系數、復判定系數等
Ⅳ 計量經濟學中多元線性回歸的交乘項如果跟其他變數發生多重共線性問題怎麼辦
看你理論上怎麼解釋
如果這個變數需要留著那你就可以不用理共線性
如果無關緊要的話一方面需要考慮模型設置的合理性問題，另一方面需要運用計量軟體進行校正調試
Ⅳ 關於一個計量經濟學的基本問題，為何在探究變數關系的線性時候，強調的參數線性而不是變數線性
計量經濟學來的基本假源設包括以下個：1，線性回歸模型是指對參數而言為線性的回歸模型。2，隨機干擾項的條件均值為零。3，隨機干擾項的條件方差恆定。4，隨即干擾項之間不存在自相關性。5，隨機干擾項與解釋變數不相關。6，正確地設定了回歸模型。
Ⅵ 在計量經濟學中，怎樣判斷線性與非線性回歸函數
樓上的回答是針對數學概念上的線性與非線性講的。
在計量經濟學中，線性或非線回性，不是針答對自變數而言的，也就是X，而是針對自變數的系數參數而言的。如：
y=a+bx這是線性，y=a+bx+cx^2這也是線性，因為a b c導數都是常數，或者說都是1次的，而y=a+bcX1+dX2,這樣的模型就是非線性的，因為bc是2次的。區分其實就這么簡單。
Ⅶ 計量經濟學里的線性變換
線性代來數研究的一個對象自，向量空間到自身的保運算的映射。例如，對任意線性空間V，位似σk：aka是V的線性變換，平移則不是V的線性變換，若a1，…，an是V的基，σ（aj）＝a1ja1＋…＋anj（j＝1，2，…，n），則稱為σ關於基｛a：｝的矩陣。對線性變換的討論可藉助矩陣實現。σ關於不同基的矩陣是相似的。Kerσ＝｛a∈V｜σ（a）＝θ｝（式中θ指零向量）稱為σ的核，Imσ＝｛σ（a）｜a∈V｝稱為σ的象，是刻畫σ的兩個重要概念。
對於歐幾里得空間，若σ關於標准正交基的矩陣是正交（對稱）矩陣，則稱σ為正交（對稱）變換。正交變換具有保內積、保長、保角等性質，對稱變換具有性質：〈σ(a)，β〉＝〈a，σ（β）〉。
Ⅷ 在計量經濟學中，怎樣判斷線性與非線性回歸函數
在計量經濟學中,線性或非線性,不是針對自變數而言的,也就是X,而是針對自變數的系數回參數而言的.如：
y=a+bx這是線性答,y=a+bx+cx^2這也是線性,因為a b c導數都是常數,或者說都是1次的,而y=a+bcX1+dX2,這樣的模型就是非線性的,因為bc是2次的.區分其實就這么簡單.