计量经济学计算

㈠ 统计计量经济学中自由度及变量个数的计算

k 是变量个数。一般都包括常数项。鲜有不算常数项的（但不是绝对没有）。

正常的F distribution应该是你写的第一个，自由度是（k-1, n-k）。你写第二个很诡异。我估计是第二个定义的k，没有包括常数项。

DW里定义的k绝对包括常数项。

你的rho 是什么？correlation? 原始定义中的DW TEST，跟correlation没啥关系。一般DW TEST statistic都用d来表示。因为d是强调，error term之间正负autocorrelation的，所以有时候会被人拿来和rho比较。

㈡ 计量经济学的S.E of regression怎么算

SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.

RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486

由此内可得标准容误为6.9954

例如：

R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810

Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984

S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098

Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576

Log likelihood -45.30353 F-statistic

Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(

(2)计量经济学计算扩展阅读：

对数据标准化，即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差，计算得到的回归方程称为标准化回归方程，相应得回归系数为标准化回归系数。

比如说，虽然我们不能绝对地说出教育和年资在决定收入上那一个一定是重要的，但如大家的教育程度比较相似，那么在收入的决定上，工作年数就是决定因素；反之，如果工作年数没有太大区别，那么教育就成为了重要原因。这里的重要性是相对的，是根据不同情况而改变的。

㈢ 计量经济学的S.E of regression怎么算

计算公式为 RSS 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。

S.E of regression的计算方法为：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K为解析变量个数。

1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和动态数理经济模型；

2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型；

3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型；

4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型。

(3)计量经济学计算扩展阅读

计量经济模型至少含有三个主要部分：数理经济为主体，经济统计为识别和经济过程为主线。选择正确的数理经济模型是计量经济模型建立的主体，这也是反映各经济变量之间所存在的本质关系，具有经济理论基础；

经济统计识别则是计量经济模型赖于应用的基础，只有在统计上有显著意义的模型才可能保证各经济变量之间的关系是具有统计基础的；经济过程描述了经济体系中解释变量和被解释变量之间所存在的统计关系。

㈣ 计量经济学计算求帮忙

让经济学我们还是可以帮忙的，跟你计量经济学也是我的特长。

㈤ 计量经济学里R-squared 和 F 要怎么算

1、R-squared是采用抄最小二乘法袭进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。

(5)计量经济学计算扩展阅读：

R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。

用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。

㈥ 计量经济学计算统计量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，该如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。

TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。

TSS与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。

三者之间的关系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(6)计量经济学计算扩展阅读：

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数的平方根，是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。

表达式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

㈦ 计量经济学，（3)问中t是如何计算的

直接查表。一个n，显著性水平，和t会对应一个p

㈧ 跪求计量经济学F统计量F-statistic计算

S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算内公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS...
祝你好运