計量經濟學求OLS估計值例題

『壹』 計量經濟學ols法回歸結果中"值"指的哪個數值

這個問題說實話，模糊的讓人不知道如何回答。

OLS 回歸結果有很多值，每一個專值都有不同的檢屬驗意義。
籠統的說，
1. 一般會看R 值，或者是有調整的R值。這個是數值是檢驗整個模型擬合的好壞。
2. 各個自變數的 系數值，這些數值是否在方向上是合乎預期的。其給出了這個自變數對因變數的影響的大小。
3. 系數值的P值。得到系數值後，在統計上是否顯著，也是要考量的。如果P值一般大於0.1 就說明，自變數與因變數在統計上是沒有聯系。
4.有特別考察需要的，會看標准差值，如果標准差值過大，可能數據有需要調整的地方，如處理離群值。
5. 其他檢驗數據值，如 D-W 值，這個數值一般接近於2 是最好，如果過小或者過大，都說明模型存在自相關的問題。

以上僅是大多數實證分析會在文章中有說明的數值。

『貳』 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在線等

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

『叄』 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

『肆』 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：

『伍』 計量經濟學 OLS模型問題

1.如果該變抄量與剩餘的變數相關，小樣本襲下，系數OLS估計量是有偏的，大樣本也是非一致性的，主要是因為被剔除的解釋變數包含在隨機誤差項里，這時解釋變數與隨機誤差項相關，產生內生性問題；如果變數與剩餘的變數無關，斜率項系數滿足無偏性和一致性，但截距項系數卻是有偏的2.我認為不對，雖然可決系數是判斷模型總體擬合程度好壞的貫用方法，但在經濟計量分析中，一個模型被估計出來後，衡量它質量高低最重要的是考察它的經濟關系是否合理，有時即使可決系數很低，但模型一樣可以通過顯著性水平95%下的F檢驗，各解釋變數系數估計通過t檢驗，且符合經濟預期，只要滿足古典假設條件，這樣的回歸方程還是可取的，所以在實際應用中，不必對可決系數過分苛求

『陸』 ols估計量的統計特性及其含義 計量經濟學考試題目求解

ols估計量包括f、t、p、R2、adj R2等很多，不同指標含義不一樣

『柒』 計量經濟學題庫 什麼是ols估計

Ordinary Least Square
普通最小二乘

『捌』 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。

(8)計量經濟學求OLS估計值例題擴展閱讀：

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。

『玖』 計量經濟學中OLS估計量的總體斜率B2的估計量b2是怎麼得的

小xy是大XY減去均值的記號，具體推導可以看李子奈老師的計量經濟學書。