計量經濟學估計

A. 計量經濟學中的「OLS」是什麼意思

OLS是ordinary least square的簡稱，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估計就是尋版找參數β1、β2……的估計值，使上式的離差平方權和Q達極小。式中每個平方項的權數相同，是普通最小二乘回歸參數估計方法。在誤差項等方差、不相關的條件下，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。
用這種方法可以算出計量模型中的參數，它是計量經濟學中最基本，也是用的最多的方法。計算很復雜，你只要把原理搞清楚就可以了。現在都是將數據輸入軟體，由程序來計算的。
如果我沒有記錯的話，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，當代的數學家又發明了一些新方法，比OLS要復雜很多。

B. 計量經濟學模型估計結果符號怎麼打

題主說的是在字母上方加^和~之類的符號吧，word里找到「插入」最右邊會有插入公式，裡面版有這個權編輯功能，Latex 里用指令\widehat{}和\widetilde{}也能做到，但是要貼到別的地方可能就不那麼容易了

C. 計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件是什麼

計量經濟學中的普通最小二乘法（OLS）的4個基本假設條件分別為：

1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。

2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。

3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。

4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布。

通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。

最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

(3)計量經濟學估計擴展閱讀：

在我們研究兩個變數（x,y）之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；將這些數據描繪在x -y直角坐標系中，若發現這些點在一條直線附近，可以令這條直線方程。

在回歸過程中，回歸的關聯式不可能全部通過每個回歸數據點（x1，y1，x2，y2...xm，ym），為了判斷關聯式的好壞，可藉助相關系數「R」，統計量「F」，剩餘標准偏差「S」進行判斷；「R」越趨近於 1 越好；「F」的絕對值越大越好；「S」越趨近於 0 越好。

R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}

m為樣本容量，即實驗次數；Xi、Yi分別為任意一組實驗數據X、Y的數值。

D. 計量經濟學ols法估計值的原理和估計值的性質是什麼

OLS是ordinary least square的簡稱，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估計就是尋找參數內β1、β2……的估計值，使上容式的離差平方和Q達極小。式中每個平方項的權數相同，是普通最小二乘回歸參數估計方法。在誤差項等方差、不相關的條件下，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 估計量的性質

1、 線性： 、 線性：

(1)斜率系數估計量 β 是Y的線性函數。

(2)截距系數估計量 α 是Y的線性函數。

2、無偏： 、無偏：

(1)是β的無偏估計量。

(2)是α的無偏估計量

3、有效性： 、有效性：

E. 計量經濟學 有什麼分析方法

1、最小二乘法

這是最簡單的線性回歸模型，只要有一個參數、一個誤差項就好了。但是它存在很多弊病，比如無法消除內生性（endogeneity）問題，因而經濟學界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要滿足幾大假設，條件非常苛刻。

2、工具變數法

工具變數法是現今經濟學界很流行的一種計量方法，它採用一種和自變數X無關的外生變數Z來作為一種「工具」，從而解決了內生性的問題。

3、雙重差分法

雙重差分法用時間和實驗、對照組兩個維度的變數，進行雙重差分，這種方法分析非常有效，不過數據收集量大，對數據質量要求高。

(5)計量經濟學估計擴展閱讀：

計量經濟學的學習方法：

1、研究對象發生了較大變化

即從研究確定性問題轉向非確定性問題，其對象的性質和意義將發生巨大的變化。因此，在方法的思路上、方法的性質上和方法的結果上，都將出現全新的變化。

2、研究方法發生根本變化

計量經濟學方法的基礎是概率論和數理統計，是一種新的數學形式。學習中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分認識其方法與其它數學方法的根本不同之處。

3、研究的結果發生了變化

理論計量經濟學和應用‎計量經濟學 理論計量經濟學（Theoretical Econometrics）以介紹、研究計量經濟學的理論與方法為主要內容，側重於理論與方法的數學證明與推導，與數理統計聯系極為密切。

理論計量經濟學除了介紹計量經濟學模型的數學理論基礎和普遍應用的計量經濟學模型的參數估計方法與檢驗方法外，還研究特殊模型的估計方法與檢驗模型。

參考資料來源：網路—計量經濟學

F. 計量經濟學參數估計量有偏無偏怎麼看

由無偏估計的定義可知：無偏估計是參數的樣本估計量的期望值等於參數的內真實值，估計量的數容學期望等於被估計參數，則稱此為無偏估計，?θ=?θ（X1，X2，…，Xn）是參數θ的一個估計量，若E（∧θ）=θ，則稱?θ是θ的無偏估計量．

G. 計量經濟學β^方差估計量值怎麼算

假設你所謂的表中其它數據指的是eviews里回歸估計的輸出表
S.E. of regression=[Sum of Squared Resials/(T-k)]^(1/2)
Sum of Squared Resials是表中數據
T是觀測數，k是變數數，包括常數項
回歸標准差反映的是各變數值與其平均數的平均差異程度，表明其平均數對各變數值的代表性強弱；公式：各變數值與其平均數的差的平方和然後再求平均數，是方差，方差開平方就是標准差。

回歸標准差等於RSS/(n-k)，即 RSS dividend by degree of freedom
RSS是指resials of sum squares,
n 指樣本量，即observations
k 指估計的parameters,包括截距，引入兩個 explanatory variables, k=3

H. 計量經濟學中的OLS是什麼意思

OLS是ordinary least square的簡稱，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、β2……的估計值，使專上式屬的離差平方和Q達極小。式中每個平方項的權數相同，是普通最小二乘回歸參數估計方法。在誤差項等方差、不相關的條件下，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。
用這種方法可以算出計量模型中的參數，它是計量經濟學中最基本，也是用的最多的方法。計算很復雜，你只要把原理搞清楚就可以了。現在都是將數據輸入軟體，由程序來計算的。
如果我沒有記錯的話，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，當代的數學家又發明了一些新方法，比OLS要復雜很多。

I. 計量經濟學產生BLUE估計量的基本假定是什麼

最優線性無偏性(best linear unbiasedness property，BLUE)指一個估計量具有以下性質:
(1)線性，即版這個估計量是隨機變數權。
(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。
具有上述性質的估計量，被稱為最優線性無偏估計量。
高斯-馬爾科夫定理
在給定經典線性回歸模型的假定下，最小二乘估計量，在無偏線性估計量一類中，有最小方差，即它們滿足最優線性無偏性。