计量经济学，谁能给个多元线性回归模型哇

1. 计量经济学，谁能给个多元线性回归模型哇

Y=35+34X1+45X2+78X3

2. 计量经济学回归的本质是什么分析

回归关系，即一种用数学函数描述的因果关系。回归即因果!
有趣的是，通过观察，尔顿还注意到，尽管这是一种拟合较好的线形关系，但仍然存在例外现象:矮个父母所生的儿子比父要高，身材较高的父母所生子女的身高却回降到多数人的平均身高。换句话说,身高向极端，子女的身高不会象父母身高那样极端化,身高要比父母们的身更接近平均身高,即有"回归”到平均数去的趋势，这就是统计学上最初出现"回归”时的涵义，尔顿把这-现象叫做”向平均数方向的回归”(regression toward mediocrity)。“回归”-词证式流传下来,不过后来的统计学看重的不是"向平均数方向的回归”是高尔顿建立起来的回归方程。这个回归方程是一个函数，它不能准确反映父亲身高和子代身高的关系，但是却可以大致判断，并且在-个群体水平计算父亲身高对子女的影响的平均值,可以反映父亲身高与子女身高的因果关系。“回归”逐渐成为根据一种变量(父母身高)预测另-种变量(女身高或多种变量关系的描述方法，成为年来经久不衰的统计学方法。

3. 计量经济学模型

计量经济学模型的应用大体可以概括为四个方面：
1结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以致整个经济系统产生何种影响。其原理是弹性分析、乘数分析与比较静态分析；
2经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测。其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；
3政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的模拟仿真；
4检验与发展经济理论，即利用时机的统计资料和计量经济学模型实证分析某个理论假说正确与否。其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型能够很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，反之则表明该理论不能解释客观事实。

4. 一道计量经济学的回归方程题啦

SE (0.0114)   t值 (22.1308)
超高的t-stats，当然显著。当然了，你要去和t(9)的critical value进行比较。自由度为9，因为n - k = 11 - 2 = 9.
区间为：[-0.4795-2.262*0.0114, -0.4795+2.262*0.0114] = [-0.5053, -0.4537]

3里，没提alpha是多少，我们就假设他说的是0.95了。

5. 论述计量经济学建立模型的基本步骤

一、理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量
1.根据经济学理论和经济行为分析。
例如：同样是生产方程，电力工业和纺织工业应该选择不同的变量，为什么？

2.在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法。
例如，消费和GDP之间的因果关系。

3.考虑数据的可得性。
注意因素和变量之间的联系与区别。

4.考虑入选变量之间的关系。
要求变量间互相独立。

⑵ 确定模型的数学形式
利用经济学和数理经济学的成果
根据样本数据作出的变量关系图
选择可能的形式试模拟

⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间(符号、大小、 关系)
例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系

二、样本数据的收集

⑴ 几类常用的样本数据
时间序列数据
截面数据
虚变量离散数据
联合应用

⑵ 数据质量
完整性
准确性
可比性
一致性

三、模型参数的估计
⑴ 各种模型参数估计方法
⑵ 如何选择模型参数估计方法
⑶ 关于应用软件的使用

四、模型的检验
⑴ 经济意义检验
根据拟定的符号、大小、关系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)

⑵ 统计检验
由数理统计理论决定，包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验

⑶ 计量经济学检验
由计量经济学理论决定，包括异方差性检验、序列相关性检验、共线性检验

⑷ 模型预测检验
由模型的应用要求决定，包括稳定性检验（扩大样本重新估计）、预测性能检验（对样本外一点进行实际预测）

五、计量经济学模型成功的三要素：理论、数据、方法

6. 计量经济学中6种模型分别是什么？

经济学模型有很多，没有确定的多少种。包括宏观经济学、微观经济学、国际经济学、流通经济学、计量经济学等等，各门课中都有许多相关的经济学模型。如生产模型，索洛模型，罗默模型，IS_ID模型、是IS-LM-BP模型，总需求-总供给模型和蒙代尔弗莱明模型等等。
经济模型是一种分析方法，它极其简单地描述现实世界的情况。现实世界的情况是由各种主要变量和次要变量构成的，非常错综复杂，因而除非把次要的因素排除在外，否则就不可能进行严格的分析，或使分析复杂得无法进行。
通过作出某些假设，可以排除许多次要因子，从而建立起模型。这样一来，便可以通过模型对假设所规定的特殊情况进行分析。经济模型本身可以用带有图表或文字的方程来表示。

理论模型的设计
在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
以上内容参考：百度百科-计量经济模型

7. 计量经济学一元线性回归模型中的题目

Se是standard error，即样本统计量的标准差

t是t-test，即T检验的参数
n是样本量
（1）
因为t=X/（se/根号n），所以可以根据已知数值计算：
第一个括号——t=-261.09/（31.327/根号20）= -37.272

第二个括号——t=16.616=0.2453/（Se/根号20），所以Se=0.066
（2）
系数0.2453：当地区生产总值提高（减少）1元时，进口总额预计将会提高（减少）0.2453元
系数-261.09：当地区生产总值为0时，进口总额预计为-261.09元
（3）
用t检验进行显著性检验，已知t=16.616，自由度=20-1=19，取95%置信度，t临界值为3.174

因为16.616＞3.174，故排除斜率系数=0，所以斜率系数是统计显著的。

8. 计量经济学一元回归模型的的结论怎么写？

根据回归出来的模型和参数，表达应变量y和自变量x的关系，他们的实际意义。比如截距α，x前面的系数β的意义：说明y和x是什么关系，单位x的变化会引起y怎样的变化等。因为有error term（那个e），还可以简单分析一下可能存在的其他影响y的因素。

举个例子，Yi=-1.924+0.19Xi，Y是每个家庭上缴的所得税，X是家庭的收入，单位是千美元。
这里系数β是0.19，这个回归的意义是，保持其他变量恒定，家庭的收入每增加$1000，则上缴的所得税相应增加$190。或者也可以说，当家庭收入每增加一个单位，相应的所得税增加0.19单位。这里的截距是-1.924，在经济学概念上没有意义的（因为当x=0每个家庭收入为0对于我们的回归无意义），但是理论上来说，就是当一个家庭的收入为0时，应缴的税是(-)$1924。或者如果我们从“负所得税”的概念来解释这个数字的话，那就是说，在这种情况下，事实上政府付给该家庭$1924。

就这样分析结论，能理解么？？