计量经济学估计

A. 计量经济学中的“OLS”是什么意思

OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻版找参数β1、β2……的估计值，使上式的离差平方权和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。
用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。计算很复杂，你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件，由程序来计算的。
如果我没有记错的话，这是数学家高斯发明的方法，距今将近两百年历史，这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性，当代的数学家又发明了一些新方法，比OLS要复杂很多。

B. 计量经济学模型估计结果符号怎么打

题主说的是在字母上方加^和~之类的符号吧，word里找到“插入”最右边会有插入公式，里面版有这个权编辑功能，Latex 里用指令\widehat{}和\widetilde{}也能做到，但是要贴到别的地方可能就不那么容易了

C. 计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件是什么

计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：

1、解释变量是确定变量，不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

(3)计量经济学估计扩展阅读：

在我们研究两个变量（x,y）之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据（x1，y1，x2，y2... xm，ym）；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中，若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程。

在回归过程中，回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点（x1，y1，x2，y2...xm，ym），为了判断关联式的好坏，可借助相关系数“R”，统计量“F”，剩余标准偏差“S”进行判断；“R”越趋近于 1 越好；“F”的绝对值越大越好；“S”越趋近于 0 越好。

R = [∑XiYi - m （∑Xi / m）（∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m （∑Xi / m)2][∑Yi2 - m （∑Yi / m)2]}

m为样本容量，即实验次数；Xi、Yi分别为任意一组实验数据X、Y的数值。

D. 计量经济学ols法估计值的原理和估计值的性质是什么

OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数内β1、β2……的估计值，使上容式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。

OLS 估计量的性质

1、 线性： 、 线性：

(1)斜率系数估计量 β 是Y的线性函数。

(2)截距系数估计量 α 是Y的线性函数。

2、无偏： 、无偏：

(1)是β的无偏估计量。

(2)是α的无偏估计量

3、有效性： 、有效性：

E. 计量经济学 有什么分析方法

1、最小二乘法

这是最简单的线性回归模型，只要有一个参数、一个误差项就好了。但是它存在很多弊病，比如无法消除内生性（endogeneity）问题，因而经济学界很少直接用它。如果要直接用最小二乘法，需要满足几大假设，条件非常苛刻。

2、工具变量法

工具变量法是现今经济学界很流行的一种计量方法，它采用一种和自变量X无关的外生变量Z来作为一种“工具”，从而解决了内生性的问题。

3、双重差分法

双重差分法用时间和实验、对照组两个维度的变量，进行双重差分，这种方法分析非常有效，不过数据收集量大，对数据质量要求高。

(5)计量经济学估计扩展阅读：

计量经济学的学习方法：

1、研究对象发生了较大变化

即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。

2、研究方法发生根本变化

计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。

3、研究的结果发生了变化

理论计量经济学和应用‎计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。

理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。

参考资料来源：网络—计量经济学

F. 计量经济学参数估计量有偏无偏怎么看

由无偏估计的定义可知：无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的内真实值，估计量的数容学期望等于被估计参数，则称此为无偏估计，?θ=?θ（X1，X2，…，Xn）是参数θ的一个估计量，若E（∧θ）=θ，则称?θ是θ的无偏估计量．

G. 计量经济学β^方差估计量值怎么算

假设你所谓的表中其它数据指的是eviews里回归估计的输出表
S.E. of regression=[Sum of Squared Resials/(T-k)]^(1/2)
Sum of Squared Resials是表中数据
T是观测数，k是变量数，包括常数项
回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和然后再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。

回归标准差等于RSS/(n-k)，即 RSS dividend by degree of freedom
RSS是指resials of sum squares,
n 指样本量，即observations
k 指估计的parameters,包括截距，引入两个 explanatory variables, k=3

H. 计量经济学中的OLS是什么意思

OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值，使专上式属的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。
用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。计算很复杂，你只要把原理搞清楚就可以了。现在都是将数据输入软件，由程序来计算的。
如果我没有记错的话，这是数学家高斯发明的方法，距今将近两百年历史，这个过程后来经过很多数学家改进。当然也有其局限性，当代的数学家又发明了一些新方法，比OLS要复杂很多。

I. 计量经济学产生BLUE估计量的基本假定是什么

最优线性无偏性(best linear unbiasedness property，BLUE)指一个估计量具有以下性质:
(1)线性，即版这个估计量是随机变量权。
(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。
具有上述性质的估计量，被称为最优线性无偏估计量。
高斯-马尔科夫定理
在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计量一类中，有最小方差，即它们满足最优线性无偏性。