『壹』 计量经济学 解释系数的含义
就是解释变量变化一个单位，会引起被解释变量变化几个单位的意思
『贰』 计量经济学可决系数和相关系数的区别是什么
可决系数和相关系数的联系和区别：
A.
相关系数是建立在相关分析基础上的，研究的是随机变量之间的关系；可决系数则是建立在回归分析基础上，研究的是非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
B.
在取值上，可决系数是样本相关系数的平方。
C.
样本相关系数是由随机的X和Y抽样计算得到，因而相关关系是否显著，还需进行检验。
『叁』 求助，关于计量经济学中parameter与coefficient的区别
也正是因为这抄样，计量经袭济学的两个模型，一个是随机模型，一个是理论方程，区别在于一个有随机扰动项，是由自然实验得到的已经既定的数值，显然不是随机变量。
有扰动项的方程是用来估计的样本回归方程，这时x是观测值，从而是随机变量，是指总体回归方程。由于是建立的相关关系，一个没有。
没有随机项的我给你一个明确的答复，在强假定下
『肆』 计量经济学eviews中AR(1)系数为负该如何表达
计量经济学系数学富如何表
『伍』 计量经济学自相关系数，协方差系数的计算公式是什么
可决系抄数和相关系数的联系和区别：
a.
相关系数是建立在相关分析基础上的，研究的是随机变量之间的关系；可决系数则是建立在回归分析基础上，研究的是非随机变量x对随机变量y的解释程度。
b.
在取值上，可决系数是样本相关系数的平方。
c.
样本相关系数是由随机的x和y抽样计算得到，因而相关关系是否显著，还需进行检验。
『陆』 计量经济学中利用Eviews得到的回归结果的那张表里的那些数字是什么意思
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
变量 系数 标准差 T统计量 P值
一般在5%显著水平下，选择 ABS(T统计量)>2的 P<0.05的 变量才能留下
R-squared 判决系数 表示变量可以解释被解释变量多少的因素 都是小于1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除变量个数的解释变量对被解释变量的贡献
S.E. of regression 回归的标准差
Sum squared resid 残差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW统计量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 两个也是判决系数在确定滞后项的时候用 越小越好
F-statistic 做联合检验的f值
Prob(F-statistic) 越小越好
『柒』 计量经济学中,用eviews回归得系数1.47E-07中E是什么意思
表示1.45×10^-7,这个E表示位置不够,用科学计数法表示数据.
『捌』 计量经济学中 线性回归的无偏性 和 多元相关系数 是什么意思
线性回归的无偏性: 英文中简称BLUE, best linear unbiased estimate.
（1）线性，即这个估计量是随机变量。
（2）无偏性，即这个估计量的均值或者期望值E（a）等于真实值a。
（3）具有有效估计值，即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微给你解释下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那么unbiased代表E(a0)=a0, E(a1)=a1
多元相关系数: 其实你应该找的是"相关系数", 英文Correlation coefficient.
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等
『玖』 计量经济学
3.4 可决系数是回归解释变量数的非减函数 也就是说引入的解释变量越多 可决系数可能会更高 但是并不是每个解释变量都有效的 为了获得更加精简的模型 修正可决系数 对引入的解释变量个数进行惩罚 换而言之 每引入一个解释变量 首先会降低修正可决系数 如果这个解释变量contribute to explaining 被解释变量 那么会增加修正可决系数 最终的影响是降低和增加的共同结果 如果引入的解释变量没有什么用 那么修正可决系数是降低的 而不会像普通的可决系数 不变或增加一点点
F检验是联合检验 H0是所有的解释变量系数为零 也就是说否定H0只能说明所有的解释变量中至少有一个有贡献 但是可以联合检验一部分 比如检验(x2, x3, x4) 检验结果如果是无法否定H0 而x1是有用的 那么修正可决系数在x1最高 引入x2..x4都会降低修正可决系数
其实这两者之间没什么关系 问这个问题就觉得出题者很二 F检验是静态判断模型的解释能力 而修正可决系数则是一个动态的指标 用来判断是否增加或者舍弃一个解释变量
3.6 F检验是联合检验 判断所有解释变量中是否至少有一个具有解释能力 而t检验是单个检验某个解释变量是否具有解释能力 因为有解释变量非共线性的假设 所以如果模型中有一个t指标是显著的 那么F检验一定是通过的