計量經濟學交互作用權

『壹』 統計學的「交互作用」是什麼意思

「交互作用」：是指一個因素各個水平之間反應量的差異隨其他因素的不同水平而發生變化的現象。

說明同時研究的若干因素的效應非獨立。交互作用的效應可度量一個因素不同水平的效應變化依賴於另一個或幾個因素的水平的程度。

交互作用（interaction），在心理學中的解釋為，當實驗研究中存在兩個或兩個以上自變數時，其中一個自變數的效果在另一個自變數每一水平上表現不一致的現象。 某一因素的真實效應隨著另一因素的改變而改變。

注意事項：當交互作用存在時，單純研究某個因素的作用沒有意義，必須分別探討另一個因素不同水平上該因素的作用模式。若所有實驗設計的單元格內都只有一個影響因素時，則無法衡量自變數之間的交互作用。

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交互作用的研究方法：

當存在交互作用時，單純研究某個因素的作用是沒有意義的，必須分另一個因素的不同水平研究該因素的作用大小。

如果所有單元格內都至多有一個元素，則交互作用無法測量，只能不予考慮，最典型的例子就是配伍設計的方差分析。

實驗設計方法中交互作用表示當兩種或幾種因素水平同時作用時的效果較單一水平因素作用的效果加強或者減弱的作用。

交互作用是研究中必須考慮的因素。正交試驗設計中，有專門的列指標表達交互作用。

表示方法：A×B、A×B×C等

計算方法：分手動計算和計算機軟體計算，如SPSS。

『貳』 計量經濟學問題

不知從何時起，解答計量問題成了我日常生活的一部分。天南海北的讀者與同道提出了各種各樣的計量問題。這里摘取少量的典型問題，希望對從事實證研究的朋友有幫助。
1、在什麼情況下，應將變數取對數再進行回歸？
答：可以考慮以下幾種情形。
，如果理論模型中的變數為對數形式，則應取對數。比如，在勞動經濟學中研究教育投資回報率的決定因素，通常以工資對數為被解釋變數，因為這是從Mincer模型推導出來的。
第二，如果變數有指數增長趨勢（exponential growth），比如 GDP，則一般取對數，使得 lnGDP 變為線性增長趨勢（linear growth）。
第三，如果取對數可改進回歸模型的擬合優度（比如 R2 或顯著性），可考慮取對數。
第四，如果希望將回歸系數解釋為彈性或半彈性（即百分比變化），可將變數取對數。
第五，如果無法確定是否該取對數，可對兩種情形都進行估計，作為穩健性檢驗（robustnesscheck）。若二者的回歸結果類似，則說明結果是穩健的。
2、如何理解線性回歸模型中，交互項（interactive term）系數的經濟意義？
答：在線性回歸模型中，如果不存在交互項或平方項等非線性項，則某變數的回歸系數就表示該變數的邊際效應（marginal effect）。比如，考慮回歸方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 為隨機擾動項。顯然，變數x 對 y 的邊際效應為 2，即 x 增加一單位，平均而言會使 y 增加兩單位。考慮在模型中加入交互項，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 與 z 為解釋變數，而 xz 為其交互項（交叉項）。由於交互項的存在，故x 對 y 的邊際效應（求偏導數）為β + δz，這說明 x 對 y 的邊際效應並非常數，而依賴於另一變數z 的取值。如果交互項系數 δ 為正數，則 x 對 y 的邊際效應隨著 z 的增加而增加（比如，勞動力的邊際產出正向地依賴於資本）；反之，如果δ 為負數，則 x 對 y 的邊際效應隨著z 的增加而減少。
3、在一些期刊上看到回歸模型中引入控制變數。控制變數究竟起什麼作用，應該如何確定控制變數呢？
答：在研究中，通常有主要關心的變數，其系數稱為 「parameterof interest」 。但如果只對主要關心的變數進行回歸（極端情形為一元回歸），則容易存在遺漏變數偏差（omittedvariable bias），即遺漏變數與解釋變數相關。加入控制變數的主要目的，就是為了盡量避免遺漏變數偏差，故應包括影響被解釋變數 y 的主要因素（但允許遺漏與解釋變數不相關的變數）。
4、很多文獻中有 「穩健性檢驗」 小節，請問是否每篇實證都要做這個呢？具體怎麼操作？
答：如果你的論文只匯報一個回歸結果，別人是很難相信你的。所以，才需要多做幾個回歸，即穩健性檢驗（robustness checks）。沒有穩健性檢驗的論文很難發表到好期刊，因為不令人信服。穩健性檢驗方法包括變換函數形式、劃分子樣本、使用不同的計量方法等，可以參見我的教材。更重要的是，向同領域的經典文獻學習，並模仿其穩健性檢驗的做法。
5、對於面板數據，一定要進行固定效應、時間效應之類的推敲么？還是可以直接回歸？我看到很多文獻，有的說明了使用固定效應模型的原因，有的則直接回歸出結果，請問正確的方法是什麼？
答：規范的做法需要進行豪斯曼檢驗（Hausman test），在固定效應與隨機效應之間進行選擇。但由於固定效應比較常見，而且固定效應模型總是一致的（隨機效應模型則可能不一致），故有些研究者就直接做固定效應的估計。
對於時間效應也同時考慮，比如，加入時間虛擬變數或時間趨勢項；除非經過檢驗，發現不存在時間效應。如果不考慮時間效應，則你的結果可能不可信（或許x 與 y 的相關性只是因為二者都隨時間而增長）。
6、如何決定應使用二階段最小二乘法（2SLS）還是廣義矩估計（GMM）？
答：如果模型為恰好識別（即工具變數個數等於內生變數個數），則GMM完全等價於2SLS，故使用2SLS就夠了。在過度識別（工具變數多於內生變數）的情況下，GMM的優勢在於，它在異方差的情況下比2SLS更有效率。由於數據或多或少存在一點異方差，故在過度識別情況下，一般使用GMM。
7、在面板數據中，感興趣的變數x 不隨時間變化，是否只能進行隨機效應的估計（若使用固定效應，則不隨時間變化的關鍵變數 x 會被去掉）？
答：通常還是使用固定效應模型為好（當然，可進行正式的豪斯曼檢驗，以確定使用固定效應或隨機效應模型）。如果使用固定效應，有兩種可能的解決方法：
（1）如果使用系統GMM估計動態面板模型，則可以估計不隨時間而變的變數x 的系數。
（2）在使用靜態的面板固定效應模型時，可引入不隨時間而變的變數 x與某個隨時間而變的變數 z 之交互項，並以交互項 xz （隨時間而變）作為關鍵解釋變數。

『叄』 計量經濟學中，我在做實證分析時，模型既有異方差又有自相關，怎麼處理這個問題是怎麼處理的呢

首先，若是橫截面數據主要考慮異方差，若是時間序列主要考慮自相關。

你現在的情況同時存在異方差和自相關，建議你先考慮產生自相關的原因是模型誤設還是純粹的自相關。如果只是純粹的自相關，可以用FGLS解決自相關的問題。
而你在解決了自相關後發現，還存在異方差的問題。但是通常情況下方差都是未知的，我們不方便再做加權最小二乘了。這時要解決異方差的問題，可以採用懷特的「異方差穩健標准誤」，基於這個標准誤構造出的統計量可以做出有效的統計推斷。
再說一種方法吧，當同時存在異方差和自相關時，你可以直接使用HAC，也就是異方差自相關一致標准誤，基於這個標准誤構造的統計量可以做出正確的推斷。它的前提是你的樣本需要足夠大。
最後，還需要你根據自己的情況構造出一個合適的模型，上面那些只是理論上的參考。

『肆』 計量經濟學。加權最小二乘修正異方差性。怎麼判斷哪個權數的效果更好「經估計檢驗發現用權數w2的效果

金剛石（C）是自然界中最硬的物質，石墨（C）是最軟的礦物之一，活性炭、木炭具有強烈的吸附

『伍』 為什麼說計量經濟學在當代經濟學科中占據重要地位

計量經濟學都在經濟學科中占據了重要的地位，主要表現在：
(1)、在西方大多專數大學和學院中屬 ，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程表中最具權威性的一部分； (2)、1969—2003年諾貝爾經濟學獎的53為獲得者中有10位與研究和應用計量經濟學有關，句經濟學各分支學科之首。除此之外，絕大多數諾貝爾經濟學獎獲獎者，即使其主要貢獻不在計量經濟學領域，但他們在研究過程中都普遍應用了計量經濟學方法。著名經濟學家、諾貝爾經濟學獎獲得者薩繆爾森曾說過：「第二次世界大戰後的經濟學是計量經濟學的時代」。
(3)、計量經濟學方法與其他經濟數學方法的結合應用得到了長足發展。
計量經濟學是經濟學的一個分支學科，是以解釋經濟活動中客觀存在的數量關系為內容的方分支學科，是由經濟學、統計學和數學三者結合而成的交叉學科。 計量經濟學方法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；一般經濟數學方法揭示經濟活動中各個因素之間的理論關系，用確定性的數學方程加以描述。

『陸』 多種因素影響一個結果，但多因素間有交互作用項和平方項，怎麼求方程呢

一般用軟體就可以算了 把交互項當成普通的變數 輸入回歸方程 軟體就會給你算出正確的回歸方程了

『柒』 計量經濟學中的權重問題。

e^2=0.2875x+v，從這個關系式可以看出，解釋變數x對殘差e有顯著影響，所以可以選用1/√x來作為權數。。。

『捌』 計量經濟學中,運用加權最小二乘法（權數為1/X）消除異方差後,經濟變數在經濟學上是否仍有意義

還是代表原來的意義,因為,方程兩邊可以同時乘以x消除權重,相當於沒有變換.變換的目的是消除隨機干擾項的異方差問題,而不是為了改變自變數和因變臉.

『玖』 計量經濟學eviews軟體中的加權最小二乘法如何操作

有兩種方法：
1、首先打開文件，到Quick-Estimate Equation打開窗口，Specificaton窗口填寫公式 ，Options 窗口中專有一個 LS選項（屬也就是默認選項），選中，再點擊Specificaton旁邊的Options，對Weights進行選擇，Weights series就是權重，最後確定，就可以了。
2、直接在Eviews8.0的那個空白區（編程區）輸入：以y對x進行一元線性回歸為例：ls (w=你設置的權重) y c x回車，就可以了。如圖所示：