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全力羽羽
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鼎御装饰

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模型选择标准1、精度原则 在实际应用中,往往用预测的准确性来评价一个模型。精度是选择模型时所考虑的十分重要的因素,众多关于预测模型选择的文献都是预测精度对各种模型进行比较。一般认为增加模型的显含变量、采取联立方程可以提高预测精度,但也不能过分精确化,否则模型可能很复杂从而无法进行实际的参数估计。实践表明,如果对内生变量的外生变量不加选择、不加分析地包含进来并不能提高精度。相反影响微弱或作用不大的变拉入模型倒影响计量模型的稳定性和使用效果,选择模型时应适当权衡。2、简单性原则 对于任意两个模型,若都能同样地表达所研究问题,具有相同的精度应选择较小模型方程、选择较简单方程形式和较少的经济变量。3、费用原则 预测的准确性与进行预测所投入的人力、物力、财力密切相关,高的预测精度常伴随着高的费用,在选择计量模型时应对提高精度所获得的利益及由此所花费的代价进行权衡,有时为较低费用不得不牺牲一些精度,选择较简单的模型4、建模目的原则 到底选择哪一类计量模型,往往取决于模型将具体用于什么目的,对于这个目的,模型的最优结构是什么以及怎样来衡量。一般来说,当模型用于预测时,R2及估计值方差较重要,倾向于选较复杂模型;当模型应用于结构分析和政策评价时,则模型参数偏差程度及标准误差较重要,在样本一定的情况下倾向于选较简单的模型。

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贝贝781213

计量经济学的主要内容建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。大家不妨来看看推送的计量经济学的主要内容,希望给大家带来帮助!计量经济学的主要内容本书定位于使学生掌握计量经济研究的最基本方法,并能够运用这些方法解决实际的经济问题。主要包括满足经典假设条件的回归分析计量经济学模型、放宽经典假设条件的计量经济学模型、虚拟变量、联立方程组模型及时间序列计量经济学模型等内容。讲述力求简明扼要、通俗易通,尽可能避免繁琐的数学推导,并将EViews软件的学习与各章案例分析有机结合,使学生在实际运用中学习EViews的操作方法。本书在编写中借鉴了国内外优秀教材的优点,并结合作者多年来从事计量经济学教学的经验和体会,符合经济管理类应用型本科专业教学的实际要求。简介:计量经济学(英文:Econometrics),是以数理经济学和数理统计学为方法论基础,对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验(实证)上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生,使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究,扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”,所以“量”字应读作“[liàng]”,而不读作“[liáng]”。计量经济学基础据说在经济学中,应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世(1676年)。“计量经济学”一词,是挪威经济学家弗里希()在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会,在1933年创办了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义?弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到:“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的,但各自并非是充分条件。而三者结合起来,就有力量,这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为:计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说,计量经济学不仅是指对经济现象加以测量,而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法,属于计量经济学的“硬件”,计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面:理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看,预测(包括政策评价)当然是计量经济学最终任务,必须注意学习和了解,但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点模型类型:采用随机模型。模型导向:以经济理论为导向建立模型。模型结构:变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性,属于因果分析模型,解释变量具有同等地位,模型具有明确的形式和参数。数据类型:以时间序列数据或者截面数据为样本,被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法:仅利用样本信息,采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型,也称现代计量经济学。

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哈毛小子

t-Statistic和Prob.是用来说明回归系数的统计量,分别称为t统计量和P值,用来说明回归系数的显著性。前者>2为显著,否则不显著;后者<为显著,否者不显著。不显著的话即接受相应解释变量的回归系数为零的假设,可以将相应的解释变量从模型中删除。下面的所有统计量是用来说明模型整体的拟合效果的。其中,在一般论文中,大多只看重和解释其中的几个指标:R-squared 是说模型的拟合优度为,这个值当然越大越好,最大为1,的话只能说是一般了或较差了,不过做回归得到这样的结果也很正常了。Durbin-Watson stat 是指统计量为,这一统计量是用来说明残差是否服从正态分布的,等于2为正态分布,比2小一点,算比较理想了,可以认为残差服从正态分布,模型可用,否则模型不可用。F-statistic ,Prob(F-statistic) ,是指F统计量及其相应的P值,是用来检验模型整体显著性的,F-statistic>2、Prob(F-statistic)<为显著,否则模型整体不显著,模型无意义。你的这个检验表明模型整体是显著的。其他的统计量普通的线性回归不用做解释,如果想要具体理解的话,建议去看一本关于EVIEWS的教材,有很多。当然,如果是想做深入研究,需要的远非统计软件的机械的操作方法,计量经济学的原理是很重要的,只有多读一些相关教材、资料,懂得原理后进行软件操作是很简单的事。

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搁小浅671

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法,使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。与一般的数学方法相比,计量经济学方法有十分重要的特点和意义: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。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。研究的结果发生了变化。我们应该知道,计量经济学模型的结论是概率意义上的,也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义,并不那么简单,学习中需要始终关注这一点。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。应用‎计量经济学(Applied Econometrics)则以建立与应用计量经济学模型为主要内容,强调应用模型的经济学和经济统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

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cool100886

计量经济学它研究的主要内容其实是集中在前面两个字计量,也就是在经济学中,主要是运用各种方法进行数字统计来进行验证的一个方法。

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