計量經濟學個別值的預測區間怎麼算

① 計量經濟學中如何求置信區間

估計參數的期望、方程，判斷參數的分布...然後就可以計算了...
我不能傳圖片。沒辦法說清楚啊

② 計量經濟學問題，為什麼說預測值是個別值的無偏估計

現在都是將數復據輸入軟體制，比OLS要復雜很多，普通最小二乘估計是回歸參數的最小方差的線性無偏估計OLS是ordinary least square的簡稱。計算很復雜，由程序來計算的，它是計量經濟學中最基本。
用這種方法可以算出計量模型中的參數，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估計就是尋找參數β1，這是數學家高斯發明的方法，距今將近兩百年歷史，這個過程後來經過很多數學家改進。當然也有其局限性、β2……的估計值，使上式的離差平方和Q達極小。式中每個平方項的權數相同。
如果我沒有記錯的話，是普通最小二乘回歸參數估計方法，你只要把原理搞清楚就可以了。在誤差項等方差、不相關的條件下，也是用的最多的方法，當代的數學家又發明了一些新方法

③ 計量經濟學問題，為什麼說預測值是個別值的無偏估計

• 無偏估計是參數的樣本估計量的期望值等於參數的真實值。估計量的數學期望等於被估計參數，則稱此為無偏估計。

• 當μ=0時，即殘差為零，Y0=β0+β1X0+μ 與β0+β1X0相等。擬合值和實際值剛好相等。

④ 計量經濟學中對被解釋變數個別觀測值預測時，為什麼標准誤差用的是殘差的標准誤差，而不是那個觀測值的

觀測值y是用來估計b的，模型估計出來以後，進行預測的時候觀測值就沒用內了。
但這時容要注意利用估計出來的模型Y=Xb進行預測的時候，b雖然有確定的估計值，但它本質上是一個隨機變數，只是在確定樣本下的一個值而已，也有自己的方差和分布，是在第一步的OLS估計中由誤差項帶來的，因此你所預測的Y本質上也是隨機變數，是由b帶來的，歸根結底還是誤差項的。

⑤ 計量經濟學的預測

第4小題學習中

⑥ 計量經濟學中如何求置信區間緊急

一般 y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bkxk + u 有k個被估計系數 有n組觀察值
然後OLS估計的時候假設u服從正態分布
那麼所求的b0, b1, ... bk 都是服從正態分布的 你用計量軟體的話會得到一個估計值和一個標准差se (standard error) 但是se是其方差的估計值 並不是方差本身
對於要假設檢驗的樞mu 一般構造 sqrt(n)*(b0 - mu) / se ~ t(n-k) 也就是說~左邊的統計量是服從自由度為n-k的t分布 然後用t分布的對稱性來構造置信區間 比如95%的CI
對稱性 上下取2.5%
b0 的95%的置信區間是 [ mu + se*t_2.5%/sqrt(n), mu + se*t_97.5%/sqrt(n) ]

⑦ 利用eviews做回歸分析時，如何做模型預測重點是怎麼估計預測區間

公式你知道不？eviews里有對變數做描述統計的工具

⑧ eviews ARIMA模型預測原序列置信區間的計算 高手請進

手工算太麻煩，而且容易出錯，其實你在建模是應該用d(x) ,不需要再定義dx=d(x)，利用後者建模回作為被解釋答變數則模型的預測就只針對一階差分的序列而不是原序列預測。利用前者建模作為被解釋變數則模型的預測就可以即針對原序列，也可針對一階差分後的序列，出來後的SE變數就可以計算原序列的95%置信區間！！

⑨ 為什麼從計量經濟學模型得到的預測值不是一個確定的值

計量經濟模型設抄計應考慮的襲因素有：

1：經濟活動

2：經濟理論

3：確定模型所包含的變數

4：確定模型的數學形式

5：擬定理論模型中待估參數的理論期望值模型的檢驗對已得到參數估計值的模型要進行下列檢驗。

無偏估計是參數的樣本估計量的期望值等於參數的真實值。估計量的數學期望等於被估計參數，則稱此為無偏估計。

當μ=0時，即殘差為零，Y0=β0+β1X0+μ

與β0+β1X0相等。擬合值和實際值剛好相等。

(9)計量經濟學個別值的預測區間怎麼算擴展閱讀：

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。

⑩ 計量經濟學中求被解釋變數平均值的預測區間時，樣本均值標准誤差怎麼求

forecast裡面有選項的