关于计量经济学的一些基本概念,给出一些典型的实例,最好是实际生活的例子,方便理解

2025年02月28日 23:20
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网友(1):

异方差性;(heteroscedasticity )是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。 自相关性 ;对于模型 y t= b0 +b1x1t+b2x2t+……bkxkt+ut 如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系,即 cov(ut,us)=E(utus) =/= 0 (t,s=1,2,……k) 这时,称随机误差项之间存在自相关性(autocorrelation)或序列相关 随机误差... 多重共线性的概念 所谓多重共线性(Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

网友(2):

异方差性;(heteroscedasticity )是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。

网友(3):

异方差性;(heteroscedasticity )是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。
自相关性 ;对于模型 y t= b0 +b1x1t+b2x2t+……bkxkt+ut 如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系,即 cov(ut,us)=E(utus) =/= 0 (t,s=1,2,……k) 这时,称随机误差项之间存在自相关性(autocorrelation)或序列相关 随机误差...
多重共线性的概念 所谓多重共线性(Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。