经济计量学中随机项u的经典假设条件是什么？
因为扰动是完全随机的,也就是和自变量无关, 向上偏和向下偏的概率是一样的,所以均值是0.如果不是零,就有了固定的方向性
如果不等于零,假设他的均值为u,U-u的均值就是零,还是形成了均值是0的扰动,u就作为参数相当于y=ax+b+u+均值为零的扰动
假设是为了让模型简化，易于求解，它本身并不是模型的本质特征。在经典计量经济学模型中，随机干扰项的正态性假设可以解决参数估计，假设检验等许多问题。而一旦随机干扰项不符合经典假设时，解决的方法都是想尽办法调整随机干扰项让他满足经典要求，比如“加权最小二乘法”等。
总结一下就是：计量经济学中对随机干扰项的假设目的在于简化模型的分析。
2.同方差性或ui 的方差相等。对所有给定的Xi，ui 的方差都是相同的。就是说，ui 的条件方差是恒定的，该假定表示对应于不同Xi 值，ui 的方差都是某个等于σ2 的正的常数。
3.各个误差项之间无自相关，ui 和uj（i≠j）之间的相关为零。 二者的协方差为0
4.ui 和Xi 的协方差为零或E（ui Xi）=0该假定表示误差项u 和解释变量X 是不相关的。也就是说在总体回归模型中，X 和u 对Y 有各自的影响。但是，如果X 和u 是相关的，就不可能评估他们各自对Y 的影响。
5.正确地设定了回归模型，即在经验分析中所用的模型没有设定偏误。
6.对于多元线性回归模型，没有完全的多重共线性。就是说解释变量之间没有完全的线性关系。
1.误差项ui 的均值为零。对于给定的X 值，随机误差项ui 的均值或期望值为零，即ui 的条件均值为零，记为E(ui / Xi )=0 这一假定的实际意义为：凡是模型中不显含的并因而归属于ui 的因素，对Y 的均值都没有系统的影响，正的ui 值抵消了负的ui 值，它们对Y 的平均影响为零。
2.同方差性或ui 的方差相等。对所有给定的Xi，ui 的方差都是相同的。就是说，ui 的条件方差是恒定的，该假定表示对应于不同Xi 值，ui 的方差都是某个等于σ2 的正的常数。
3.各个误差项之间无自相关，ui 和uj（i≠j）之间的相关为零。 二者的协方差为0
4.ui 和Xi 的协方差为零或E（ui Xi）=0该假定表示误差项u 和解释变量X 是不相关的。也就是说在总体回归模型中，X 和u 对Y 有各自的影响。但是，如果X 和u 是相关的，就不可能评估他们各自对Y 的影响。
5.正确地设定了回归模型，即在经验分析中所用的模型没有设定偏误。
6.对于多元线性回归模型，没有完全的多重共线性。就是说解释变量之间没有完全的线性关系。
在计量经济学简单线性回归的假定中,为什么Yi的性质取决于ui
因为X是确定的，只有u是随机的，所以y的分布当然和u是一样的
计量经济学中的自相关指什么啊?
自相关指的是被解释变量与其自身前期滞后的相关性。在计量中，通常用随机干扰项的自相关来衡量，即u(t)=a*u(t-1)
计量经济学中的回归直线和总体回归方程的区别
总体回归函数prf后面有随机扰动项u,而总体回归直线却没有u，其他的部分两者都一样。
随机扰动项和残差项的定义和区别是什么?
随机扰动项和残差项是统计学、计量经济学和数据分析中常见的概念。它们都是模型中未被解释的部分，但它们的来源、含义和用途有所不同。随机扰动项通常出现在理论模型中，它代表了所有未被模型包含的影响因素，包括测量误差、遗漏变量、模型设定错误等。随机扰动项是一个理论上的概念，它假设所有的未观测...
计量经济学问题
其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如 y = α + βx + γz + δxz+ u 其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏...
经济计量分析估计参数
参数估计的实质，是利用历史数据，通过数学统计手段来推测这些常数的具体数值。在众多的参数估计方法中，最小平方法是最常见的工具。其核心思想是，针对因变量y与自变量x的一系列观测数据，我们寻找一个回归公式y = α + βx + u，其中y与x之间存在线性关系，u是一个零均值的随机变量。具体操作中，...
计量经济学中的自相关指什么啊?
称之为p 阶自回归形式，或模型 存在 p 阶自相关 由于无法观察到误差项 u t,只能通过残差项 e t来判断 u t 的行为。如果 u t或 e t呈出下图(a) -(d) 形式，则表示u t 存在自相关，如果 ut 或et 呈现图中 (e) 形式，则 表示 u t不存在自相关 线性回归模型中的随机误差项的序列...
关于计量经济学中协整检验的问题
这样确实不能做协整。GDP的增长主要不是取决于RI，所以你的方程本身没有太大意义。你可以看看是不是RI在98-07这10年间数据有“断层”-比如由于国家政策变化，01年前后的RI情况发生了根本变化。如果有这种情况，那就分段分析。实在不行可以采用工具变量的思想来调整数据。
计量经济学中为什么误差项u服从正态分布,则系数也服从正态分布_百度...
系数由数据计算出来的到，可以推出其是自变量和误差的线性函数，因为误差服从正态分布，故也服从正态分布。总体回归函数表明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。至于具体的函数形式，是由所考察总体固有的特征来决定的。总体回归函数（Population regression function）计量经济学用语，...
计量经济学论文
u是随机误差项。 对Y做回归 利用eviews最小二乘估计结果如下 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.264646 0.045525 -5.813154 0.0000...10.庞皓:计量经济学.科学出版社,2008-1 追问 大神能帮我分析老师给我的16个案列中的一个吗 ...万分感激 本回答被网友采纳 已赞过 已踩过< 你...
哀贸夫西： 1.误差项ui 的均值为零.对于给定的X 值,随机误差项ui 的均值或期望值为零,即ui 的条件均值为零,记为E(ui / Xi )=0 这一假定的实际意义为:凡是模型中不显含的并因而归属于ui 的因素,对Y 的均值都没有系统的影响,正的ui 值抵消了负的ui 值,它们对Y 的平均影响为零. 2.同方差性或ui 的方差相等.对所有给定的Xi,ui 的方差都是相同的.就是说,ui 的条件方差是恒定的,该假定表示对应于不同Xi 值,ui 的方差都是某个等于σ2 的正的常数. 3.各个误差项之间无自相关,ui 和uj(i≠j)之间的相关为零.
营口市19112578881： 最小二乘法对随机误差项u做了哪些假定 - ？
哀贸夫西： e(u)=0,期望值为0. var(u)=s2,且方差值相同. cov(u1,u2)=0,即相互之间不相关.
营口市19112578881： 经典计量经济学中,为什么假定随机扰动项u的均值等于0啊,有不等于零的情况吗?如果不等于零,情况会怎样呢? - ？
哀贸夫西：[答案] 因为扰动是完全随机的,也就是和自变量无关,向上偏和向下偏的概率是一样的,所以均值是0.如果不是零,就有了固定的方向性 如果不等于零,假设他的均值为u,U-u的均值就是零,还是形成了均值是0的扰动,u就作为参数相当于y=ax+b+u+均值为...
营口市19112578881： 对随机扰动项u的假定包括 - 上学吧普法考试？
哀贸夫西： X为外生解释变量,如果相关,X则为内生解释变量. 切入同时具有横截面及时间序列的资料,换言之,每个横截面都同时具有时间序列的观测值,这种资料称为追踪资料(Panel data,或称面板资料分析).追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异,可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论. 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.
营口市19112578881： 在计量经济学中,为什么能假设干扰项u为的均值为 - ？
哀贸夫西： 假设随机误差项具有给定解释变量X条件下的零均值,意味着其期望不随X的变化而变化,这个时候X即为外生变量.
营口市19112578881： 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? - ？
哀贸夫西： 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...
营口市19112578881： 计量经济学的基本假设 - ？
哀贸夫西： 计量经济学的基本假设包括以下个:1,线性回归模型是指对参数而言为线性的回归模型.2,随机干扰项的条件均值为零.3,随机干扰项的条件方差恒定.4,随即干扰项之间不存在自相关性.5,随机干扰项与解释变量不相关.6,正确地设定了回归模型.
营口市19112578881： 计量经济学里关于随机扰动项假设的推导问题计量经济学里关于随机扰动项假设的问题cov(ui,Xi)= E(ui - E(ui))(Xi - E(Xi)) =E(uiXi)=0书上是这么写的,我不明白... - ？
哀贸夫西：[答案] 这个是在另一个假设即E(ui)=0条件下成立的,单纯的X与随机扰动项不相关只能说明Cov(ui,Xi)=0
营口市19112578881： 计量经济学中随机误差项为什么一定是同方差的 - ？
哀贸夫西： 这是个基本假设 但事实上不一定是同方差,也就是可能存在异方差 所以,计量经济学有一部分专门讲如何解决异方差同方差就是方差是相同的,经济含义可以这么想,某些数据,其波动范围基本是一致的,比如说某一地区的天气温度 更多的是统计含义,数据有了同方差,基本假定符合,统计推断合理,经济预测有效
