计量经济学模型系数解释

① 计量经济学中DW统计量是什么意思在N多模型检验中，DW统计量的结果反映什么问题，求简单明了的解释

Durbin Watson 统计量用来检验残差一阶自相关 只能检验一阶不能检验高阶自相关

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)

r表示相邻残差之间的相关系数

如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性

如果r > 0 也就是说接近0的DW值表示正相关

如果r < 0 也就是说接近4的DW值表示负相关

一般DW统计量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相关

d_l <DW < d_u 该检验不确定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相关

4 - d_u < DW < 4 - d_l 该检验不确定

DW > 4 - d_l 负相关

(1)计量经济学模型系数解释扩展阅读：

自相关性产生的原因：

线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。

1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关

2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关

3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关

4.模型设定误差引起随机误差项自相关

5.观测数据处理引起随机误差项序列相关

自相关的后果：

线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。

这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。

1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性

2.自相关的系数估计量将有相当大的方差

3.自相关系数的T检验不显著

4.模型的预测功能失效

② 半弹性模型系数解释

根据半对数模型,x1每增加一个单位,y是增加0.3%个单位

③ 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

④ 计量经济学中的相关系数与模型参数表示的意义一样吗

一般EVIEWS会给你系数的F值和概率值，然后你可以取不同的可信水平下进行检查是否通过检查，一般用1，5，10作为检验水平

⑤ 计量经济学半弹性模型系数精确值求解

半弹性模型的系数表示的是自变量每变化一个单位，因变量的百分比变化。

⑥ 计量经济学中对设计的模型中的参数如何理解

计量经济学中对设计的模型中的参数的理解：
一是样本与母体的一致性问题专。计量经济学模型的参数属估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。
例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计。
例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。

计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或 方程组成，方程由变量和 系数组成。其中，系统也是由 方程组成。 计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的 定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
广义地说，一切包括经济、 数学、统计三者的模型；
狭义地说，仅只用 参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。

⑦ 计量经济学中的相关系数与模型参数表示的意义一样吗

嗯 其实并不一样 从意思上不太好区分 但从数学上来看的话就会很容易了：一回般我们常见的相答关系数是两个随机变量X Y的协方差除以他们两个的标准差乘积 而如果你计算一下一个Y=a*X这样形式的X和Y协方差 就会发现COV=a*X的方差 所以系数a便是COV除以单独X的方差了 所以这两个还是不一样的

接下来看看你说的意思 其实这也有一定的区别 相关程度和影响程度其实并不一样 相关系数的取值范围是-1到1 得0的话就说明完全没关系了 这里最关键的一点 是这个相关关系并不牵扯影响大小 而系数则不一样 他的取值范围可不止-1到1 它可以去取得无限大 因此他描述的是影响大小 所以说这两个其实描述的是两个维度的特征
举个例子：Y=aX 假设a=2 说明X对Y影响是2 可以说影响程度是2 a越大的话说明影响程度越大 但相关系数一直都是1 不论系数是多少
P.S. 看到计量经济有些激动 写了一大堆……思考的方向很好 希望你在计量的道路上越走越给力

⑧ 计量经济学中的多项式模型该怎么解释

解释变量变化1%，能够造成被解释变量变化（解释变量前的系数）%。。。

⑨ 计量经济学 帮我用规范语言解释一个系数

不同量纲的变量之间的回归意义不大，我建议改写为研发支出和销内售额之间的关系
销售额一容般是增长的，研发支出的比重更可能是固定的，甚至是递减的。我严重怀疑它的解释力
你的log好像应该是ln

表述上：
“也就是0.0032%”的说法不对，直接写：
研发支出占销售额的百分比就增加0.0032
一般更多使用这个说法：
研发支出占销售额的比重就增加0.0032个百分点

比如百分比从10%变为11%，叫增加1个百分点，或者百分比增加10%

⑩ 什么是“样本决定系数” 是计量经济学方面的名词来的 求达人解释！

样本决抄定系数...(r^2 或者 R^2)
就是传说中的R-square...
它是用ESS/TSS 即:解释平方和(Explained Sum of Squares)/总平方和(Total Sum of Squares)
R-square测度了在Y的总变异中,由回归模型解释的那个部分占的比例...
所以R-square反应了回归方程的拟合优度...