1樓：匿名使用者
解釋變數具有確定性；隨機擾動項的期望為0，且各解釋變數之間不存在相關性；解釋變數與隨機擾動項不相關；解釋變數服從正態分佈
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件是什麼？**等
2樓：匿名使用者
1. 解釋變數是確定變數，不是隨機變數
2. 隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性3. 隨機誤差項與解釋變數之間不相關
4. 隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分佈
3樓：匿名使用者
1、解釋變數
是確定變數，不是隨機變數。
2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。
3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。
4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分佈。
一、原理
工具變數法對於恰好識別的結構方程是有效的。但對過度識別方程雖然能夠給出過度識別結構方程的引數估計，但這種方法不是有效的。其原因在於選擇工具變數的任意性和失去了未被選用的前定變數所提供的資訊。
那麼如何解決在模型中選取前定變數來構造內生說明變數的工具變數呢?
二、特性
在實際應用二階段最小二乘法時，第一階段對約簡型方程應用ols法只需求出我們所需要的，並不需要求出相應的εit的值。第二階段只需用代替所估計方程右邊的yit即可應用ols法，只不過這裡的ε*it已不是原來uit罷了。綜上所述，二階段最小二乘法第一階段的任務是產生一個工具變數。
第二階段的任務是通過一種特殊形式的工具變數法得出結構引數的一致估計量。
三、實現
一個很自然的想法是，如果模型中每個內生說明變數的工具變數都在前定變數中選取，那麼工具變數的最普遍的形式便是模型中所有前定變數的線性組合，也就是我們可以利用間接最小二乘法將約簡型方程估計式作為工具變數。這就解決了選擇工具變數的唯一性和合理性的問題。所謂合理就是指工具變數與它所代表的內生說明變數相關性最強。
四、應用
在eviews軟體中，二階段最小二乘法，選擇工具變數可以直接應用tsls來實現。
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件是什麼？
4樓：angela韓雪倩
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件分別為：
1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。
2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。
3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。
4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分佈。
通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料，並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。
最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
5樓：匿名使用者
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件是什麼？寫回答
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件是什麼？
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angela韓雪倩
lv.22019-06-08
計量經濟學中的普通最小二乘法（ols）的4個基本假設條件分別為：
1、解釋變數是確定變數，不是隨機變數。
2、隨機誤差項具有零均值、同方差何不序列相關性。
3、隨機誤差項與解釋變數之間不相關。
4、隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分佈。
通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料，並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。
最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
6樓：light光光
隨機變數服從正態分佈
零均值同方差
違背基本假設的計量經濟學模型是否就不可估計？
7樓：雪琳戀庚
可以估計。
違背基本假設進行引數估計，這樣估計出來的擬合方程有兩點:
1.引數係數不符合先驗性預期
比如消費收入模型中收入的係數為負；或者係數在統計上不顯著；或者r-square非常小。
2.模型擬合程度很好，但是沒有解釋能力
比如你做一個魔獸dps-天氣模型。假設你的方程擬合度非常好，但是這樣的模型毫無意義。
違背基本假設的計量經濟學模型可以估計，但是所估計的引數的方差變大，引數不具有有效性，相關檢驗失效，**精度下降。
而且不能使用普通最小二乘法進行估計，用最大似然估計法線性迴歸模型的基本假設有：
第一，隨機誤差項均值為零；
第二，隨機誤差方差常數；
第三，隨機誤差項之間無序列相關性；
第四，解釋變數之間無多重共線性；
第五，解釋變數與隨機誤差項不相關；
第六，隨機誤差項服從正態分佈。
8樓：匿名使用者
線性迴歸模型的基本假設就2個：多重共線性和內生性
平時主要遇到的就是內生性問題。如果解決不了這個問題，就沒有必要估計了，強行估計出來也是錯的。
解決內生性問題現在主要採用panel data的方法
9樓：段峰軍
違背基本假設的計量模型是可以估計的，尤其是用最大似然估計法。但這些假設原本是針對普通最小二乘法的，當假設不成立時，再用普通最小二乘法去估計就沒多大意義了
10樓：向葳答書易
不管有沒有違背基本假設...都可以進行引數估計...
但是這樣估計出來的擬合方程有兩點:
1.引數係數不符合先驗性預期...比如消費收入模型中...收入的係數為負...
或者係數在統計上不顯著..
或者r-square非常小...
2.模型擬合程度很好...但是沒有解釋能力...
比如你做一個魔獸dps-天氣模型..
假設你的方程擬合度非常好...
但是這樣的模型毫無意義...
計量經濟學中的模型已經採用了最小二乘法估計，為什麼還要進行擬合優度檢驗？
11樓：
計量經濟學其實是這樣的：
比如說，有很多個變數，a b c一直到z。我們想找a受到什麼變數的影響，真正的關係是，
a=常數＋2b+3c＋殘差 ，只有b和c會影響到a，其他都不影響。
但是，這個具體的模型我們並不知道，計量經濟學的任務就是去猜這個關係。我們在猜這個關係的時候，a到z所有的資料都有，但是到底哪些會影響a呢？那麼就靠我們猜咯，用計量的各種工具猜。
那麼我們猜出來的模型，比如說是這樣的，a=常數＋2b+3e。我們猜出來的這個模型和真正的模型a=常數＋2b+3c不一樣。但是也不是說都是沒用的，因為裡面有b，b可以解釋一部分a。
這時候給我們自己這個模型打分，就是擬合優度，具體說，就是看看到底解釋了多少a。
另外，用不用最小二乘和擬合優度檢驗沒關係。最小二乘是我們猜模型的方法，擬合優度就是檢驗你猜的好不好
12樓：q我
最好有以下幾塊東西
1、選定研究物件
（確定被解釋變
量，說明選題的意義和原因等。）
2、確定解釋變數，儘量完備地考慮到可能的相關變數供選擇，並初步判定個變數對被解釋變數的影響方向。
（ 作出相應的說明 ）
3、確定理論模型或函式式
（根據相應的理論和經濟關係設立模型形式，並提出假設，係數是正的還是負的等。）
（二）資料的收集和整理
（三）資料處理和迴歸分析
（先觀察資料的特點，**和輸出散點圖，最後選擇相應的變數關係式進行ols迴歸，並輸出會歸結果。）
（四）迴歸結果分析和檢驗
（寫出模型估計的結果）
1、迴歸結果的經濟理論檢驗，方向正確否？理論一致否？
2、統計檢驗，t檢驗 f 檢驗 r2— 擬合優度檢驗3、模型設定形式正確否？可試試其他形式。
4、模型的穩定性檢驗。
（五）模型的修正
（對所發現的模型變數選擇問題、設定偏誤、模型不穩定等，進行修正。）（六）確定模型
（七）**
線性迴歸的基本假設
最小二乘法的擬合,最小二乘法曲線擬合公式
對給定資料點集合，在取定的函式類中，求，使誤差的平方和最小，從幾何意義上講，就是尋求與給定點集的距離平方和為最小的曲線y p x 函式p x 稱為擬合函式或最小二乘解，求擬合函式p x 的方法稱為曲線擬合的最小二乘法。最小二乘法的矩陣形式 最小二乘法的矩陣形式為 其中 為 的矩陣，為 的列向量，為 ...
什麼是最小二乘原理，什麼是最小二乘法及其原理？
最小二乘法是一種數學優化技術 它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。最小二來乘法是一種數自學優化技術，它通過bai最小化誤差的平方du 和找到一組數zhi據的最dao 佳函式匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用於曲線擬合。很多其他...
怎樣用最小二乘法求y a bx，怎樣用最小二乘法求y a bx
例 x 19,25,31,38,44 y 19.0,32.3,49.0,73.3,97.8 fun1 inline c 1 c 2 x.2 c x 擬合函式 c lsqcurvefit fun1,0,0 x,y 求擬合係數 y num2str c 1 num2str c 2 x 2 擬合函式表示式 ...