㈠ 計量經濟學都有哪些模型啊，具體怎樣運用
#計量經濟學的定義
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
#計量經濟學的研究步驟和方法
確定變數和數學關系式-模型設定；分析變數間具體的數量關系-估計參數；檢驗所得結論的可靠性-模型檢驗；經濟分析和預測-模型應用
#分布滯後模型估計的困難有哪幾個
A．自由度問題。自由度過分損失，到時估計偏差增大，顯著性檢驗失效。
B．多重共線性問題。滯後變數常存在多重共線性。
C．滯後長度難以確定。
#工具變數法
1．與所代替的解釋變數高度相關
2．與隨機擾動項不相關
3．與其他解釋變數不相關，以免出現多重共線性
#虛擬變數的基本概念
虛擬變數是人工構造的取值為0和1的作為屬性變數代表的變數
#聯立方程模型的區別
A．聯立方程組模型由幾個單一方程組成。被解釋變數不只一個。
B．模型里有隨機方程，也有確定性方程，但必含有隨機方程。
C．被解釋變數和解釋變數之間不僅是單向因果關系，也可能互為因果。
D．解釋變數可能與隨機擾動項相關。
#非完全多重共線性後果：
1.參數估計量方差增大
2.對參數區間估計時，置信區間趨於變大
3.嚴重時，假設檢驗容易作出錯誤判斷
4.嚴重時，可能r2較大和f檢驗顯著性高，但t檢驗可能不顯著，得出錯誤結論
#多重共線性檢驗：
1．簡單相關系數檢驗
2．方差擴大因子法
3．直觀判斷，如回歸系數標准差大，或與經濟理論背離
4．逐步回歸法
#自相關：
經濟系統的慣性。經濟活動滯後效應。數據處理造成的相關。蛛網現象。模型設定偏誤。零均值，低估參數估計值的方差，對模型預測的影響，高估t，f，r2不可靠，對模型影響，降低預測精度。
#異方差：
模型中省略某些重要解釋變數。模型設定誤差。測量誤差的變化。截面數據中總體各單位的差異。無偏，一致，非有效，誇大估計參數的統計顯著性，對預測影響，Y的預測非有效。
㈡ 計量經濟學模型
應該沒有什麼抄問題，截距項襲在此模型中沒有實質的經濟意義。通常對於這種問題，可以用「離差」形式的模型，這樣可以把常數項直接省略。不過我建議你可以採用有約束的模型，你可以強制令截距項為0，這樣得到模型或許會更符合要求。
㈢ 計量經濟學中當簡單線性回歸模型基本假定滿足時,哪些變數服從正態分布
計量經濟學中當簡單性回歸模式基本滿足
㈣ 急求一個計量經濟學模型案例思路。
這個裡面那個城鎮居民的數據不平穩，因為是時間序列數據，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的數據建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。
㈤ 急求一個計量經濟學模型案例思路。 最好是經典計量經濟學模型，可以不附Eviews，關鍵是數據
建議看張曉峒的計量經濟學分析Eviews分析 他的書比較經典
㈥ 計量經濟學模型有哪些
截面數據模型、時間序列模型和面板數據模型
不同數據有不同的假定繼而衍生出不同的模型
㈦ 求一份 簡單線性回歸模型的計量經濟學論文
已加你QQ,能夠幫你解決這一問題
㈧ 計量經濟學各種使用的模型要怎麼學習
找一本計量經濟的書, 順著目錄看, 一般都是從簡單到復雜.
或者換種想法回, 計量的模型是為了答解決計量遇到的實際問題, 比如說對於 時間序列有arima var arch等, 解決autocorrelation, heterosk可以用FGLS, HC的ols等.
所以你可以想一個問題, 自己找數據做個ols看看有什麼問題, 搜素下有什麼解決的方法
㈨ 如何能夠快速學會幾種計量經濟學的模型學哪幾種
你可以試試「灰色關聯度法」。灰色系統理論，是一種研究少數據、貧信息不確定性問題的新方法。灰色系統理論以「部分信息已知，部分信息未知」的「小樣本」、「貧信息」不確定性系統為研究對象，主要通過對「部分」已知信息的生成、開發，提取有價值的信息，實現對系統運行行為、演化規律的正確描述和有效監控。 迅雷上可以下載。輸入數據，既可得出關聯度。一般情況，關聯系數設為0.5。另外還有灰色聚類分析、灰色預測模型、灰色決策分析，你都可以嘗試下。
㈩ 急急急！高分求一份計量經濟學模型分析，拜託了，明天要交的
首先你要把對外開放程度可量化性，採用一些數據或者虛擬變數，時間序列版什麼的。權如果按照你說的貿易總額與GDP的比值為變數，就建立單變數方程，採用Eviews或相關軟體建立模型。建立完模型要進行擬合優度分析，變數顯著性分析，方程顯著性分析等等，如果檢驗的統計量的值都比較符合要求就建立好一個計量經濟學模型了~~具體的就有點復雜了，我只能說大體步驟了~