计量经济学模型中的随机误差项包含哪些内容

⑴ 什么是随机误差项和残差，它们之间的区别是什么

一、性质不同来

1、随机误差自项：不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。

2、残差：残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。

二、作用不同

1、随机误差项：各种随机因素对模型的影响，反映了未纳入模型中的其他各种因素的影响。

2、残差：“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话，可以将残差看作误差的观测值。

三、特点不同

1、随机误差项：模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

2、残差：应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

⑵ 请说明计量经济学模型中为什么要纳入随机误差项的理由

言以蔽之来,在计量经济学自的线性回归模型中,比如人的身高、体重等等,想象一下,当其他的参数都确定了以后。可是,即便所有的解释变量都可以同时取0,常数项的变化在图像上表现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动,当曲线浮动到某一位置,常数项依然是基本无意义的。我们回到线性回归的本质上来讲的话,常数项在很多情况下并无实际的解释意义。
要论含义,解释变量的定义域并不一定包括0,因为在很多时候,常数项的数学含义是?但是在计量经济学的实证模型中,这通常是无意义的,使得在该位置上,所有参数的确定都为了一个目的:让残差项的均值为0,而且残差项的平方和最小。所以,平均来讲,当所有解释变量的值为0的时候,残差项的均值为0,曲线与y轴所确定的截距即为常数项,被解释变量的值是几,原因很简单

⑶ 什么是随机误差项

随机误差项(random errorterm)亦称“随机扰动项”，简称 “随机误差”、“随机项”、“误差项”、 “扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。随机误差项一般包括：1)模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素 (解释变量)；2)解释变量和被解释变量的观测误差；3)经济系统中无法控制、不易度量的随机因素。模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

随机误差存在的原因
在经济活动中，有多种原因会引起误差。在经济计量模型的行为方程和技术方程中，随机误差项所体现的误差，主要包括以下若干方面：

变量误差
即由于模型所包含的变量不完全所引起的误差。实际的经济系统要同时受众多因素的影响，在建立模型时，最理想的作法是将所有影响因素无一遗漏地反映到模型中去。但这在实际上既不可能，又无必要。因为，要将所有因素不分主次地包罗到模型中去，势必将使模型臃肿、庞杂，失去其抽象、概括的能力，况且由于条件的限制，实际上也准以完全把握所有的影响因素。因此，通常的作法就是从简化出发，强调抓主要矛盾，力求使模型在尽可能反映实际经济运行情况的前提下，包含尽可能少的经济变量，把某些暂时尚未认识到或无法观察计量到以及认为影响力极小的经济变黾予以忽略。这种忽略就必然产生一定的误差，即变量误差。 ·

模型误差
模型误差，又称拟合误差，这是由于模型选择不当造成的误差。这里有两种情况：一是对单一方程计量模型而言，一般是依据样本数据散点分布趋势，选择与其逼近的拟合方程。无论这种拟合如何逼近，终究都是一种近似，这必然存在拟合误差，二是对联立方程模型而言，尽管可以靠扩大模型的规模，用尽可能多的方程去描述复杂的经济系统，但模型规模总是有限制的，必须省略一些方程，这又会造成误差。这些来源于模型的数学表达式是否得当，方程个数是否适度等引起的误差，统称为模型误差。

样本误差
就是由于样品数据不准、不全而造成的计量误差。这种误差来源于两个方面：一是所谓测量误差，即在获取变量数据的过程中， 由于数据观察者的主观条件或客观因素造成的测量失真，或因收集、处理、加工原始数据的方法不同，使样本数据不能完全真实地反映其真值；二是所谓归并误差，即某些反映总量的样本数据是由若干个分量加总得到的，其中包括不同时间，不同空间或同一时点上的不同来源数据的加总归并，在此过程中，同样会使原始数据产生扭曲变形，造成样本误差。

其他原因造成的误差
除上述误差外，还有其他意想不到的偶然因素造成的误差。在计量过程中，还会有计量方法的选择而造成的估算误差等等。

所有上述这些有形的和无形的，能定量表示的和不能定量表示的误差，都统统归于随机误差项之中，成为其生成的直接原因。

⑷ 从经济学的角度说明，为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项

单项数值与平均值复间差称离制差观测随机变量称随机干扰项或随机误差项般计算离差平表示数据布集程度反映估计量与真实值间差距能现结与平均预期偏离程度代表风险程度总体归函数引入随机干扰项主要几面原:(1)代表未知影响素由于所考察总体认识非完备性许未知影响素引入模型能用随机干扰项代表些未知影响素(2)代表残缺数据即使所影响变量都能够包括模型某些变量数据取(3)代表众细影响素些影响素已经认识且其数据收集解释变量影响却细考虑模型简洁性及取诸变量数据能带较本建模往往省掉些细变量影响综合随机干扰项(4)代表数据观测误差由于某些主客观原取观测数据往往存测量误差些观测误差归入随机干扰项(5)代表模型设定误差由于经济现象复杂性模型真实函数形式往往未知实际设定模型能与真实模型偏差随机干扰项包括种模型设定误差(6)变量内随机性即使模型没设定误差存数据观测误差由于某些变量所固内随机性解释变量产随机性影响总随机干扰项具非丰富内容计量经济模型建立起着重要作用

⑸ 随机误差项包括哪些因素

随机误差项一般包括的因素是：未知的影响因素，残缺数据，数据观察误差，模型设定误差及变量内在随机性。

⑹ 随机误差项包含哪些因素影响

未知的影响因素，残缺数据，数据观察误差，模型设定误差及变量内在随机性。

⑺ 随机变量(随机误差项)Ui中一般包括哪些因素

全选 ABCDE

⑻ 计量经济模型为什么要引入随机误差项

因为由于建模过程中诸多因素随机作用而形成的具有抵偿性的误差。它是不内可避免的，容只能设法将其减少，引入随机误差项可以使模型获得一个概率上的修正，从而使模型更加精确。

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；

2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；

3、随机误差项彼此不相关；

4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；

(8)计量经济学模型中的随机误差项包含哪些内容扩展阅读：

在经济活动中，有多种原因会引起误差。在经济计量模型的行为方程和技术方程中，随机误差项所体现的误差，主要包括以下若干方面：即由于模型所包含的变量不完全所引起的误差。实际的经济系统要同时受众多因素的影响，在建立模型时，最理想的作法是将所有影响因素无一遗漏地反映到模型中去。但这在实际上既不可能，又无必要。

因为，要将所有因素不分主次地包罗到模型中去，势必将使模型臃肿、庞杂，失去其抽象、概括的能力，况且由于条件的限制，实际上也准以完全把握所有的影响因素。

⑼ 计量经济模型的计量经济检验包括随机误差项的什么检验

一、DF检验 随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。也就是说，我们对式 Xt=ρXt-1+μt （1） 做回归，如果确实发现ρ=1，就说随机变量Xt有一个单位根。可变形式成差分形式：Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μt （2）检验（1）式是否存在单位根ρ=1，也可通过（2）式判断是否有 δ=0检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的参数ρ是否小于1。或者：检验其等价变形式Xt=α+ δXt-1+μt（**）中的参数δ是否小于0 。 零假设 H0：δ= 0；备择假设 H1：δ< 0 可通过OLS法估计Xt=α+ δXt-1+μt并计算t统计量的值，与DF分布表中给定显著性水平下的临界值比较：如果：t < 临界值，则拒绝零假设H0：δ= 0 ，认为时间序列不存在单位根，是平稳的。 二、ADF检验 在DF检验中，实际上是假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF（Augment Dickey-Fuller ）检验。进行ADF检验要分3步：1 对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None.如果没通过检验，说明原始时间序列不平稳；2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1st difference，第三项选intercept,若仍然未通过检验，则需要进行二次差分变换；3 二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了。在进行ADF检验时，必须注意以下两个实际问题：（1）必须为回归定义合理的滞后阶数，通常采用AIC准则来确定给定时间序列模型的滞后阶数。在实际应用中，还需要兼顾其他的因素，如系统的稳定性、模型的拟合优度等。（2）可以选择常数和线性时间趋势，选择哪种形式很重要，因为检验显著性水平的 t 统计量在原假设下的渐近分布依赖于关于这些项的定义。