計量經濟學模型中的隨機誤差項包含哪些內容

⑴ 什麼是隨機誤差項和殘差，它們之間的區別是什麼

一、性質不同來

1、隨機誤差自項：不包含在模型中的解釋變數和其他一些隨機因素對被解釋變數的總影響項。

2、殘差：殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。

二、作用不同

1、隨機誤差項：各種隨機因素對模型的影響，反映了未納入模型中的其他各種因素的影響。

2、殘差：「殘差」蘊含了有關模型基本假設的重要信息。如果回歸模型正確的話，可以將殘差看作誤差的觀測值。

三、特點不同

1、隨機誤差項：模型數學形式的誤差，如用線性模型近似非線性經濟關系，不屬於隨機誤差。將隨機誤差項引入模型，是經濟計量學與數理經濟學的根本區別。

2、殘差：應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的信息，來考察模型假設的合理性及數據的可靠性稱為殘差分析。

⑵ 請說明計量經濟學模型中為什麼要納入隨機誤差項的理由

言以蔽之來,在計量經濟學自的線性回歸模型中,比如人的身高、體重等等,想像一下,當其他的參數都確定了以後。可是,即便所有的解釋變數都可以同時取0,常數項的變化在圖像上表現出來的就是擬合曲線的上下整體浮動,當曲線浮動到某一位置,常數項依然是基本無意義的。我們回到線性回歸的本質上來講的話,常數項在很多情況下並無實際的解釋意義。
要論含義,解釋變數的定義域並不一定包括0,因為在很多時候,常數項的數學含義是?但是在計量經濟學的實證模型中,這通常是無意義的,使得在該位置上,所有參數的確定都為了一個目的:讓殘差項的均值為0,而且殘差項的平方和最小。所以,平均來講,當所有解釋變數的值為0的時候,殘差項的均值為0,曲線與y軸所確定的截距即為常數項,被解釋變數的值是幾,原因很簡單

⑶ 什麼是隨機誤差項

隨機誤差項(random errorterm)亦稱「隨機擾動項」，簡稱 「隨機誤差」、「隨機項」、「誤差項」、 「擾動項」。不包含在模型中的解釋變數和其他一些隨機因素對被解釋變數的總影響項。隨機誤差項一般包括：1)模型中省略的對被解釋變數不重要的影響因素 (解釋變數)；2)解釋變數和被解釋變數的觀測誤差；3)經濟系統中無法控制、不易度量的隨機因素。模型數學形式的誤差，如用線性模型近似非線性經濟關系，不屬於隨機誤差。將隨機誤差項引入模型，是經濟計量學與數理經濟學的根本區別。

隨機誤差存在的原因
在經濟活動中，有多種原因會引起誤差。在經濟計量模型的行為方程和技術方程中，隨機誤差項所體現的誤差，主要包括以下若干方面：

變數誤差
即由於模型所包含的變數不完全所引起的誤差。實際的經濟系統要同時受眾多因素的影響，在建立模型時，最理想的作法是將所有影響因素無一遺漏地反映到模型中去。但這在實際上既不可能，又無必要。因為，要將所有因素不分主次地包羅到模型中去，勢必將使模型臃腫、龐雜，失去其抽象、概括的能力，況且由於條件的限制，實際上也准以完全把握所有的影響因素。因此，通常的作法就是從簡化出發，強調抓主要矛盾，力求使模型在盡可能反映實際經濟運行情況的前提下，包含盡可能少的經濟變數，把某些暫時尚未認識到或無法觀察計量到以及認為影響力極小的經濟變黽予以忽略。這種忽略就必然產生一定的誤差，即變數誤差。 ·

模型誤差
模型誤差，又稱擬合誤差，這是由於模型選擇不當造成的誤差。這里有兩種情況：一是對單一方程計量模型而言，一般是依據樣本數據散點分布趨勢，選擇與其逼近的擬合方程。無論這種擬合如何逼近，終究都是一種近似，這必然存在擬合誤差，二是對聯立方程模型而言，盡管可以靠擴大模型的規模，用盡可能多的方程去描述復雜的經濟系統，但模型規模總是有限制的，必須省略一些方程，這又會造成誤差。這些來源於模型的數學表達式是否得當，方程個數是否適度等引起的誤差，統稱為模型誤差。

樣本誤差
就是由於樣品數據不準、不全而造成的計量誤差。這種誤差來源於兩個方面：一是所謂測量誤差，即在獲取變數數據的過程中， 由於數據觀察者的主觀條件或客觀因素造成的測量失真，或因收集、處理、加工原始數據的方法不同，使樣本數據不能完全真實地反映其真值；二是所謂歸並誤差，即某些反映總量的樣本數據是由若干個分量加總得到的，其中包括不同時間，不同空間或同一時點上的不同來源數據的加總歸並，在此過程中，同樣會使原始數據產生扭曲變形，造成樣本誤差。

其他原因造成的誤差
除上述誤差外，還有其他意想不到的偶然因素造成的誤差。在計量過程中，還會有計量方法的選擇而造成的估算誤差等等。

所有上述這些有形的和無形的，能定量表示的和不能定量表示的誤差，都統統歸於隨機誤差項之中，成為其生成的直接原因。

⑷ 從經濟學的角度說明，為什麼計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機誤差項

單項數值與平均值復間差稱離制差觀測隨機變數稱隨機干擾項或隨機誤差項般計算離差平表示數據布集程度反映估計量與真實值間差距能現結與平均預期偏離程度代表風險程度總體歸函數引入隨機干擾項主要幾面原:(1)代表未知影響素由於所考察總體認識非完備性許未知影響素引入模型能用隨機干擾項代表些未知影響素(2)代表殘缺數據即使所影響變數都能夠包括模型某些變數數據取(3)代表眾細影響素些影響素已經認識且其數據收集解釋變數影響卻細考慮模型簡潔性及取諸變數數據能帶較本建模往往省掉些細變數影響綜合隨機干擾項(4)代表數據觀測誤差由於某些主客觀原取觀測數據往往存測量誤差些觀測誤差歸入隨機干擾項(5)代表模型設定誤差由於經濟現象復雜性模型真實函數形式往往未知實際設定模型能與真實模型偏差隨機干擾項包括種模型設定誤差(6)變數內隨機性即使模型沒設定誤差存數據觀測誤差由於某些變數所固內隨機性解釋變數產隨機性影響總隨機干擾項具非豐富內容計量經濟模型建立起著重要作用

⑸ 隨機誤差項包括哪些因素

隨機誤差項一般包括的因素是：未知的影響因素，殘缺數據，數據觀察誤差，模型設定誤差及變數內在隨機性。

⑹ 隨機誤差項包含哪些因素影響

未知的影響因素，殘缺數據，數據觀察誤差，模型設定誤差及變數內在隨機性。

⑺ 隨機變數(隨機誤差項)Ui中一般包括哪些因素

全選 ABCDE

⑻ 計量經濟模型為什麼要引入隨機誤差項

因為由於建模過程中諸多因素隨機作用而形成的具有抵償性的誤差。它是不內可避免的，容只能設法將其減少，引入隨機誤差項可以使模型獲得一個概率上的修正，從而使模型更加精確。

1、隨機誤差項是一個期望值或平均值為0的隨機變數；

2、對於解釋變數的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差；

3、隨機誤差項彼此不相關；

4、解釋變數是確定性變數，不是隨機變數，與隨機誤差項彼此之間相互獨立；

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在經濟活動中，有多種原因會引起誤差。在經濟計量模型的行為方程和技術方程中，隨機誤差項所體現的誤差，主要包括以下若干方面：即由於模型所包含的變數不完全所引起的誤差。實際的經濟系統要同時受眾多因素的影響，在建立模型時，最理想的作法是將所有影響因素無一遺漏地反映到模型中去。但這在實際上既不可能，又無必要。

因為，要將所有因素不分主次地包羅到模型中去，勢必將使模型臃腫、龐雜，失去其抽象、概括的能力，況且由於條件的限制，實際上也准以完全把握所有的影響因素。

⑼ 計量經濟模型的計量經濟檢驗包括隨機誤差項的什麼檢驗

一、DF檢驗 隨機遊走序列 Xt=Xt-1+μt是非平穩的，其中μt是白雜訊。而該序列可看成是隨機模型Xt=ρXt-1+μt中參數ρ= 1時的情形。也就是說，我們對式 Xt=ρXt-1+μt （1） 做回歸，如果確實發現ρ=1，就說隨機變數Xt有一個單位根。可變形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt （2）檢驗（1）式是否存在單位根ρ=1，也可通過（2）式判斷是否有 δ=0檢驗一個時間序列Xt的平穩性，可通過檢驗帶有截距項的一階自回歸模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的參數ρ是否小於1。或者：檢驗其等價變形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的參數δ是否小於0 。 零假設 H0：δ= 0；備擇假設 H1：δ< 0 可通過OLS法估計Xt=α+ δXt-1+μt並計算t統計量的值，與DF分布表中給定顯著性水平下的臨界值比較：如果：t < 臨界值，則拒絕零假設H0：δ= 0 ，認為時間序列不存在單位根，是平穩的。 二、ADF檢驗 在DF檢驗中，實際上是假定了時間序列是由具有白雜訊隨機誤差項的一階自回歸過程AR(1)生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能由更高階的自回歸過程生成的，或者隨機誤差項並非是白雜訊，為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白雜訊特性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）檢驗。進行ADF檢驗要分3步：1 對原始時間序列進行檢驗，此時第二項選level，第三項選None.如果沒通過檢驗，說明原始時間序列不平穩；2 對原始時間序列進行一階差分後再檢驗，即第二項選1st difference，第三項選intercept,若仍然未通過檢驗，則需要進行二次差分變換；3 二次差分序列的檢驗，即第二項選擇2nd difference ，第四項選擇Trend and intercept.一般到此時間序列就平穩了。在進行ADF檢驗時，必須注意以下兩個實際問題：（1）必須為回歸定義合理的滯後階數，通常採用AIC准則來確定給定時間序列模型的滯後階數。在實際應用中，還需要兼顧其他的因素，如系統的穩定性、模型的擬合優度等。（2）可以選擇常數和線性時間趨勢，選擇哪種形式很重要，因為檢驗顯著性水平的 t 統計量在原假設下的漸近分布依賴於關於這些項的定義。