计量经济学ols法估计值的原理和估计值的性质是什么
提示：
计量经济学 OLS模型问题
提示：
计量经济学ols法估计值的原理和估计值的性质是什么
OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。 估计值的性质： OLS 估计量的性质 1、 线性： 、 线性： (1)斜率系数估计量 β 是Y的线性函数。 (2)截距系数估计量 α 是Y的线性函数。 2、无偏： 、无偏： (1)是β的无偏估计量。 (2)是α的无偏估计量 3、有效性： 、有效性：
计量经济学 OLS模型问题
1.如果该变量与剩余的变量相关，小样本下，系数OLS估计量是有偏的，大样本也是非一致性的，主要是因为被剔除的解释变量包含在随机误差项里，这时解释变量与随机误差项相关，产生内生性问题；如果变量与剩余的变量无关，斜率项系数满足无偏性和一致性，但截距项系数却是有偏的2.我认为不对，虽然可决系数是判断模型总体拟合程度好坏的贯用方法，但在经济计量分析中，一个模型被估计出来后，衡量它质量高低最重要的是考察它的经济关系是否合理，有时即使可决系数很低，但模型一样可以通过显著性水平95%下的F检验，各解释变量系数估计通过t检验，且符合经济预期，只要满足古典假设条件，这样的回归方程还是可取的，所以在实际应用中，不必对可决系数过分苛求