『壹』 經典假設的提出是計量經濟學模型本身要求的么
是統計學和最小二乘法的要求。。
你不用最小二乘法就沒有那些假設了。。
『貳』 計量經濟學中為什麼要對回歸模型規定典假設條件
不光是計量。經濟學，乃至所有科學的一切定理以及計演算法則，都是建立在一些特定的假設條件前提下的。比如物理力學中分析速度，就是假設沒有摩擦力、空氣阻力。
計量經濟學的大量假設都是針對所謂的誤差項進行假設。道理也很簡單，如果誤差項極端的不規則，或者經常爆表，那任何一個estimator都無法做到consistency.
『叄』 計量經濟學中對經典假設條件的名詞解釋
單位根，數學術語，是指設n是正整數，當一個數的n次乘方等於1時，稱此數為n次「單位根」計量經濟學考試就是數學除了名詞解釋之外
『肆』 計量經濟學的經典假定
呵呵，多重共線性，異方差，自相關性的修正貌似大家還從來沒考慮過殘差的期望不為0的情況，你再想想最小二乘原則，可能出現殘差的期望不為0的情況嗎？
『伍』 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
『陸』 計量經濟學的基本假設
計量經濟學的來基本假設包括以下自個：
1，線性回歸模型是指對參數而言為線性的回歸模型。
2，隨機干擾項的條件均值為零。
3，隨機干擾項的條件方差恆定。
4，隨即干擾項之間不存在自相關性。
5，隨機干擾項與解釋變數不相關。
6，正確地設定了回歸模型。
『柒』 計量經濟學中經典線性回歸的5個基本假定是什麼
零均值、同方差、無自相關、隨機擾動項與解釋變數不相關、正態性
『捌』 計量經濟學中回歸分析的經典假設
E(U) = 0 正態
E(XU) = 0 外生性
Var(U|X)= Sigma^2 同方差
E(X1X2) = 0 多重共線性
E(XX(-1)) = 0 序列相關性
怎麼表示我及不太清楚了
但是只有異方差，序列相關和內生性最重要.
『玖』 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。
(9)計量經濟學的經典經濟假設條件擴展閱讀：
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。
『拾』 經濟計量學中隨機項u的經典假設條件是什麼
1.誤差項ui 的均值為零。對於給定的X 值，隨機誤差項ui 的均值或期望值為零，即ui 的條件均值為零，記為E(ui / Xi )=0 這一假定的實際意義為：凡是模型中不顯含的並因而歸屬於ui 的因素，對Y 的均值都沒有系統的影響，正的ui 值抵消了負的ui 值，它們對Y 的平均影響為零。
2.同方差性或ui 的方差相等。對所有給定的Xi，ui 的方差都是相同的。就是說，ui 的條件方差是恆定的，該假定表示對應於不同Xi 值，ui 的方差都是某個等於σ2 的正的常數。
3.各個誤差項之間無自相關，ui 和uj（i≠j）之間的相關為零。 二者的協方差為0
4.ui 和Xi 的協方差為零或E（ui Xi）=0該假定表示誤差項u 和解釋變數X 是不相關的。也就是說在總體回歸模型中，X 和u 對Y 有各自的影響。但是，如果X 和u 是相關的，就不可能評估他們各自對Y 的影響。
5.正確地設定了回歸模型，即在經驗分析中所用的模型沒有設定偏誤。
6.對於多元線性回歸模型，沒有完全的多重共線性。就是說解釋變數之間沒有完全的線性關系。