計量經濟參數怎麼求

A. 怎麼用excel求計量經濟學中的 一元線性回歸方程的參數

選擇「工具」按鈕，在下拉菜單中選「載入宏」，在彈出的窗口中選中「分析工具庫」然後確定，接著單擊「數據」按鈕，在下拉菜單中選「數據分析」，在彈出的窗口中選你要的功能，比如一元線性回歸啊，多遠線性回歸啊什麼的，在excel表格上選中你要分析的數據。我不記得選中要分析的數據是在最後還是最前面，但是大致就是這樣的沒錯。不過還有一點，有些電腦里裝的excel軟體缺少一個什麼東西，然後是不能載入宏的，不能載入宏的話這個回歸分析就做不了了，我電腦上的就是這樣。還有這個操作是要在office2003上的，2007的我就不知道了，wps應該是沒有這個功能的，我曾經試過了

B. 計量經濟學中怎麼估計參數的符號

1、經濟學直覺
2、算出參數，再看符號

C. 計量經濟學 怎麼求最佳線性無偏估計量

求最佳線性無偏估計量的方法如下：

例如，設總體X的均值𝜇及方差σ²都存在但均未知，因為

則稱θ 是θ的漸進無偏估計量。

(3)計量經濟參數怎麼求擴展閱讀：

在實際應用中，對整個系統（整個實驗）而言無系統偏差，就一次實驗來講，可能偏大也可能偏小，實質上並說明不了什麼問題，只是平均來說它沒有偏差，所以無偏性只有在大量的重復實驗中才能體現出來。

另一方面，無偏估計只涉及一階矩（均值），雖然計算簡便，但往往會出現一個參數的無偏估計有多個，而無法確定哪個估計量好。因此，無偏性的作用在於可以把重復估計中的各次誤差通過平均來消除。這並不意味著該估計量在一次使用時並能獲得良好的結果。

在具體問題中，無偏性是否合理，應當結合具體情況來考慮。在有些問題中，無偏性的要求可能會導出不同的結果來。

D. 求懂計量經濟學的幫個忙 告訴我計算方法

1、？=-4.8135*0.000112=-0.0005391
2、從個變數參數的prob值可以看出，在0.005的水平上，married和tenursq是不顯著的其餘為顯著的。
3、F統計量為58.75519，其prob值為0，方程整體是顯著的。說明各變數對對數工資有解釋能力，修正後的判別系數為0.435050
4、lwage=0.42+0.08ec+0.03exper-0.0005expersq-0.29*female+0.05*married+0.03tenure-0.0006*tenursq
5、工作經歷和教育年限的參數都是統計顯著的，在其餘變數不變的情況下，工作經歷上升一個單位，會帶來0約.03單位對數工資上升，教育年限上升會帶來0.08單位對數工資上升，故結果不支持早讀書不如早工作的說法。
6、性別變數為負，說明女性的對數收入顯著低於男性的對數收入，相差約0.29個單位
7、tenureaq的上升會帶來對數回報的下降，說明隨著服務年限的增加，對數收入的增長率在下降，比較符合預期。
8、異方差性主要使用懷特檢驗，用懷特檢驗做殘差序列關於自變數的回歸。在得到顯著性結論後，利用所得到懷特檢驗的方程作為異方差修正。
9.數據屬於截面數據，一般不需要做序列相關檢驗。

E. 計量經濟學里R-squared 和 F 要怎麼算

1、R-squared是採用最小二乘法進行參數估計，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F統計量是指在零假設成立的情況下，符合F分布的統計量。

(5)計量經濟參數怎麼求擴展閱讀：

R平方為1，則基金與業績評價基準是完全相關的。R平方為0，意味著兩者是不相關的。R平方越低，β系數作為基金波動性指標的可靠性越低。R平方越接近1，β系數則越能體現基金的波動性。在晨星的基金評價體系中，同時列示了β系數和R平方。

用統計工具作為風險衡量指標，是一種較好的考察基金風險的的手段，但投資者應當記住，不能僅僅根據一個風險衡量指標來做決策。低的風險衡量指標並不能保證投資的百分之百安全，因為沒有任何指標能完全准確地預測基金未來的風險。

F. 計量經濟學計算統計量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，該如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差，簡稱SD。

TSS：Total sum of squares，即原始數據和均值之差的平方和。

TSS與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回歸平方和： ESS (explained sum of squares)即預測數據與原始數據均值之差的平方和，這部分差異是回歸可解釋的部分。

三者之間的關系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(6)計量經濟參數怎麼求擴展閱讀：

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差。標准差（Standard Deviation），是離均差平方的算術平均數的平方根，是方差的算術平方根。S.D dependent var反映被解釋變數Y的離散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始數據和均值之差的平方和。與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、決定系數是因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

表達式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

G. 計量經濟學中的模型參數是如何得到的

根據不通的模型類型使用不同的估計方法。

二元一次符合所有假定的經典模型用普通最小二乘法

不符合假定的有 異方差 序列相關 多重共線性 分布滯後等模型 還有聯立模型 分別需要採用調整後的最小二乘法或其他估計方法估計出參數

H. 計量經濟學中對設計的模型中的參數如何理解

計量經濟學中對設計的模型中的參數的理解：
一是樣本與母體的一致性問題。計量經濟學模型的參數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的參數，那麼要求母體與個體必須是一致的。
例如，估計煤炭企業的生產函數模型，只能用煤炭企業的數據作為樣本，不能用煤炭行業的數據。那麼，截面數據就很難用於一些總量模型的估計。
例如，建立煤炭行業的生產函數模型，就無法得到合適的截面數據。

計量經濟模型包括一個或一個以上的隨機方程式，它簡潔有效地描述、概括某個真實經濟系統的數量特徵，更深刻地揭示出該經濟系統的數量變化規律。是由系統或 方程組成，方程由變數和 系數組成。其中，系統也是由 方程組成。 計量經濟模型揭示經濟活動中各個因素之間的 定量關系，用隨機性的數學方程加以描述。
廣義地說，一切包括經濟、 數學、統計三者的模型；
狹義地說，僅只用 參數估計和假設檢驗的 數理統計方法研究經驗數據的模型。

I. 經濟計量學的計量方法

經濟計量學的具體計量方法主要包括四個連續工作步驟： 估算出參數值的模型，主要用於三個方面：①對所研究的經濟體系內潛在的相互關系進行結構分析，以便了解和解釋有關的經濟現象。常用的方法是利用偏微分原理進行所謂比較靜態分析，即對模型的兩個均衡點進行對比：一個是原來假定達到的均衡點，另一個是假定只有一個外生變數（或結構參數）的數值發生變化而其他情況不變時，模型達到的新的均衡點，兩點對比可以看出外生變數或參數值變化時對內生變數發生多大影響。通常所謂各種彈性和乘數等都是用的這種分析方法。②用於預測。可利用已經估算出系數值的簡化式進行，因為簡化式的因變數都是內生變數，自變數都是外生變數，把預期將來某時期外生變數可能達到的數值代入簡化式，就可以得到有關的內生變數在將來同時期的預測值。③用於規劃政策。即對各種政策方案的後果進行評價，以供決策人擇優採納。常用辦法是把代表各種政策方案的外生變數（又稱政策變數，如稅收）在將來某時期的各種不同數值代入模型，然後計算作為因變數的內生變數（即政策目標，如國民收入）的各種相應預測值，以便對比。這叫做模擬運算，實際上是一種以政策變數的給定數值為條件的預測。

J. 計量經濟學方法論的主要步驟

概括而言，計量經濟分析分為模型設定、參數估計和模型檢驗3個步驟。

1）模型設定

模型是對所研究的某種現象、某種關系或某種過程的一種模擬。 模型的類型很多，例如：物理模型、圖形、數學模型（如方程式）計量經濟學中用的主要是數學模型。 經濟模型是對實際經濟現象或過程的一種數學模擬，是對復雜經濟現象的簡化與抽象。 經濟現象或過程變化的規律性是客觀存在的，但卻很可能是未知的，模型實際是研究者對這種規律性的某種認識和某種界定。

計量經濟模型的基本要素主要由3部分構成：經濟變數、經濟參數和隨機誤差項。 經濟變數是表現經濟變數相互依存程度、決定經濟結構和特徵、具有相對穩定性的因素（通常不能直接觀測）。 隨機誤差項是模型中沒有包含的所有因素的代表，而包含隨機誤差是經濟模型與計量經濟模型的根本區別。 例如：Y＝α＋βX＋μ，Y——消費支出，X——收入，μ——隨機誤差項，α、β——參數，這里的β是邊際消費傾向。

2）參數估計

經濟參數是變數間數量關系和經濟數量規律性的具體體現，獲取經濟參數的數值是經濟計量分析的主要目的。 為什麼要對參數作估計呢？ 一般來說參數都是未知的，參數又不可直接觀測，由於經濟關系有一定不確定性，存在隨機誤差，參數也不能通過變數值去精確計算。只能依據變數的觀測值，選擇適當的方法，去對參數加以估計。 如何通過變數的樣本觀測值，科學、合理地去估計和檢驗總體模型中的參數，是計量經濟學的核心內容。

3）模型檢驗

對模型加以檢驗，主要是因為：①建立模型的理論依據可能並不充分；②用於模型估計的統計數據或其他信息可能並不可靠；③樣本可能較小，所得結論可能只是抽樣的某種偶然結果；④可能違反計量經濟方法的某些基本前提（或假定）。 模型檢驗的主要內容有：對模型和所估計的參數加以評判；判定模型及所估計的參數在經濟理論上是否有意義；判定用於估計參數的方法是否符合其假定前提；判定所得估計結論在統計意義上是否可靠。