計量經濟學模型系數解釋

① 計量經濟學中DW統計量是什麼意思在N多模型檢驗中，DW統計量的結果反映什麼問題，求簡單明了的解釋

Durbin Watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關

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

r表示相鄰殘差之間的相關系數

如果r = 0 也就是說近似於2的DW值表示殘差不存在相關性

如果r > 0 也就是說接近0的DW值表示正相關

如果r < 0 也就是說接近4的DW值表示負相關

一般DW統計量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相關

d_l <DW < d_u 該檢驗不確定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相關

4 - d_u < DW < 4 - d_l 該檢驗不確定

DW > 4 - d_l 負相關

(1)計量經濟學模型系數解釋擴展閱讀：

自相關性產生的原因：

線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多，但主要是經濟變數自身特點、數據特點、變數選擇及模型函數形式選擇引起的。

1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關

2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關

3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關

4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關

5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關

自相關的後果：

線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用OLS（普通最小二乘法）進行參數估計，會造成以下幾個方面的影響。

從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，OLS估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，OLS估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。

這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的參數估計方法，其估計誤差小於OLS估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的參數。

1.自相關不影響OLS估計量的線性和無偏性，但使之失去有效性

2.自相關的系數估計量將有相當大的方差

3.自相關系數的T檢驗不顯著

4.模型的預測功能失效

② 半彈性模型系數解釋

根據半對數模型,x1每增加一個單位,y是增加0.3%個單位

③ 計量經濟學中利用Eviews得到的回歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
變數 系數 標准差 T統計量 P值
一般在5%顯著水平下，選擇 ABS(T統計量)>2的 P<0.05的 變數才能留下
R-squared 判決系數 表示變數可以解釋被解釋變數多少的因素 都是小於1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除變數個數的解釋變數對被解釋變數的貢獻
S.E. of regression 回歸的標准差
Sum squared resid 殘差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW統計量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 兩個也是判決系數在確定滯後項的時候用 越小越好
F-statistic 做聯合檢驗的f值
Prob(F-statistic) 越小越好

④ 計量經濟學中的相關系數與模型參數表示的意義一樣嗎

一般EVIEWS會給你系數的F值和概率值，然後你可以取不同的可信水平下進行檢查是否通過檢查，一般用1，5，10作為檢驗水平

⑤ 計量經濟學半彈性模型系數精確值求解

半彈性模型的系數表示的是自變數每變化一個單位，因變數的百分比變化。

⑥ 計量經濟學中對設計的模型中的參數如何理解

計量經濟學中對設計的模型中的參數的理解：
一是樣本與母體的一致性問題專。計量經濟學模型的參數屬估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。
例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計。
例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。

計量經濟模型包括一個或一個以上的隨機方程式，它簡潔有效地描述、概括某個真實經濟系統的數量特徵，更深刻地揭示出該經濟系統的數量變化規律。是由系統或 方程組成，方程由變數和 系數組成。其中，系統也是由 方程組成。 計量經濟模型揭示經濟活動中各個因素之間的 定量關系，用隨機性的數學方程加以描述。
廣義地說，一切包括經濟、 數學、統計三者的模型；
狹義地說，僅只用 參數估計和假設檢驗的 數理統計方法研究經驗數據的模型。

⑦ 計量經濟學中的相關系數與模型參數表示的意義一樣嗎

嗯 其實並不一樣 從意思上不太好區分 但從數學上來看的話就會很容易了：一回般我們常見的相答關系數是兩個隨機變數X Y的協方差除以他們兩個的標准差乘積 而如果你計算一下一個Y=a*X這樣形式的X和Y協方差 就會發現COV=a*X的方差 所以系數a便是COV除以單獨X的方差了 所以這兩個還是不一樣的

接下來看看你說的意思 其實這也有一定的區別 相關程度和影響程度其實並不一樣 相關系數的取值范圍是-1到1 得0的話就說明完全沒關系了 這里最關鍵的一點 是這個相關關系並不牽扯影響大小 而系數則不一樣 他的取值范圍可不止-1到1 它可以去取得無限大 因此他描述的是影響大小 所以說這兩個其實描述的是兩個維度的特徵
舉個例子：Y=aX 假設a=2 說明X對Y影響是2 可以說影響程度是2 a越大的話說明影響程度越大 但相關系數一直都是1 不論系數是多少
P.S. 看到計量經濟有些激動 寫了一大堆……思考的方向很好 希望你在計量的道路上越走越給力

⑧ 計量經濟學中的多項式模型該怎麼解釋

解釋變數變化1%，能夠造成被解釋變數變化（解釋變數前的系數）%。。。

⑨ 計量經濟學 幫我用規范語言解釋一個系數

不同量綱的變數之間的回歸意義不大，我建議改寫為研發支出和銷內售額之間的關系
銷售額一容般是增長的，研發支出的比重更可能是固定的，甚至是遞減的。我嚴重懷疑它的解釋力
你的log好像應該是ln

表述上：
「也就是0.0032%」的說法不對，直接寫：
研發支出占銷售額的百分比就增加0.0032
一般更多使用這個說法：
研發支出占銷售額的比重就增加0.0032個百分點

比如百分比從10%變為11%，叫增加1個百分點，或者百分比增加10%

⑩ 什麼是「樣本決定系數」 是計量經濟學方面的名詞來的 求達人解釋！

樣本決抄定系數...(r^2 或者 R^2)
就是傳說中的R-square...
它是用ESS/TSS 即:解釋平方和(Explained Sum of Squares)/總平方和(Total Sum of Squares)
R-square測度了在Y的總變異中,由回歸模型解釋的那個部分佔的比例...
所以R-square反應了回歸方程的擬合優度...