《计量经济学及Stata应用》学习笔记2

最新推荐文章于 2024-07-17 18:44:23 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-17 18:44:23 发布 · 2.8k 阅读 · 25 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#线性代数 #矩阵 #概率论

这篇内容介绍了计量经济学中的一元线性回归模型，如明瑟方程，以及普通最小二乘法(OLS)在估计回归系数中的应用。通过正规方程组和样本回归线的概念，阐述了如何最小化残差平方和。此外，讨论了OLS的正交性、平方和分解公式、拟合优度(R^2)及其在评估模型显著性中的作用。还涉及无常数项的回归、Stata的实际操作以及通过蒙特卡洛模拟理解总体回归函数与样本回归函数的关系。

参考陈强老师的《计量经济学及Stata应用》视频及书籍

Part2学习内容：
（一元线性回归）

4.1一元线性回归模型

  • 劳动经济学中的明瑟方程
    lnw=α+βs+ϵln w=\alpha+\beta s+\epsilonlnw=α+βs+ϵ

  • 一元线性回归模型
    yi=α+βxi+ϵy_i=\alpha+\beta x_i+\epsilonyi​<

最低0.47元/天 解锁文章
计量经济学名词解释
qq_47326711的博客
05-17 1万+
计量经济学名词解释第二章第三章第四章第五章第六章第七章第八章第九章第十章 第二章 普通最小二乘法（OLS）：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 广义最小二乘法（GLS）：通过对原始模型的变换，解释了误差方差的方差已知结构（异方差性）、误差中的序列相关形式或同时解释二者的估计量。 加权最小二乘法（WLS）：用了对某种已知形式的异方差进行调整的估计量。其中，每个残差的平方都用一个等于误差的（估计的）方差的倒数作为权数。 解释平方和（SSE）：多元回归模型中度量拟合值的样本变异。 高斯马尔科夫假定（横
【计量经济学及Stata应用】第 4 章 一元线性回归
weixin_46155316的博客
04-30 8011
由于无常数项的回归必然经过远点，故也称为“经过原点的回归”。在有常数项的情况下，根据平方和分解公式，可将被解释变量的离差平方和分解为。将被解释变量的平方和分成两部分：可由模型解释的部分，模型不可解释的部分。OLS估计量要有意义，分母必须有意义，不为零，解释变量。残差相加会出现正负相抵的现象，残差绝对值相加不易运算。被解释变量的均值恰好等于拟合值的均值，即。被解释变量可分解为相互正交的两个部分，即。根据一元回归的结果，教育投资的回报率为。，即每增加一年教育，平均可提高收入。是变的，不能是常数。
《计量经济学及Stata应用》学习笔记3
ZFour_X的博客
03-12 2103
参考陈强老师的《计量经济学及Stata应用》视频及书籍 Part3学习内容： （多元线性回归、大样本OLS、异方差、自相关）
计量经济学及Stata应用 第一章 绪论
qq_38920340的博客
06-24 1509
1.1 什么是计量经济学 2020年6月4日 10:57 ”计量经济学"(econometrics<D , 也译为“ 经济计量学")'顾名思义，是运用概率统计方法对经济变量之间的（因果）关系进行定量分析的科学。 相关关系和因果关系的区别 可能存在 逆向因果关系 或 双向因果关系 遗漏变量的考虑： 一般遗漏变量都会呗纳入到随机扰动项中，而且变量的测量误差也会被放入扰动项。计量经济学的很多玄妙之处就在于扰 动项，真正理解扰动项，就加深了对计量经济学的理解。要尽可...
陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
wzixuan1的博客
04-12 3172
解释变量explanatory variable=regressor=自变量independent variable=协变量covariate。unobservable的误差项error term=随机扰动项stochastic disturbance。相关关系、因果关系、逆向因果关系reverse causality、双向因果关系。1.1 什么是计量经济学econometrics。被解释变量dependent variable。遗漏变量omitted variables。1.2 经济数据的特点与类型。
《计量经济学及Stata应用》学习笔记1
ZFour_X的博客
03-06 3243
参考陈强老师的《计量经济学及Stata应用》视频及书籍 Part1学习内容：导论+Stata入门+数学回顾
面板空间计量应用之Stata_学习笔记 （数据）.zip
04-29
这篇学习笔记将围绕如何在Stata中应用面板空间计量模型进行阐述，主要包括以下几个方面： 1. **面板数据的基本概念**：面板数据结合了横截面数据（不同个体在某一时间点的观测）和时间序列数据（同一个体在多个时间...
stata：应用stata学习计量经济学原理 practice 5 多元线性回归推断
qq_47805483的博客
04-01 799
应用stata学习计量经济学原理 Practice 5 多元线性回归推断 Practice 5 多元线性回归推断 clear all cd "F:\stata与计量经济学\week 5 计量实验" dir * Q1 use food.dta, replace * (1) reg food_exp income * (2) scalar tc90 = invttail(38,.05) scalar ub2 = _b[income] + tc90*_se[income] scalar lb2 =
面板空间计量之Stata应用 学习笔记 2016.04.20.pdf
04-29
【面板空间计量】是经济学和地理学等领域中用于分析具有空间相关性的数据的统计方法。在Stata中，虽然官方提供的空间计量命令相对有限，但通过用户编写的扩展包，可以进行更深入的空间数据分析。本笔记主要介绍了...
matlab一元线性回归分析_Stata|②一元线性回归
weixin_39918043的博客
11-23 1810
一、一元线性回归模型（一）引例Mincer（1958）基于效用最大化的理性选择模型——明瑟方程：工资对数与教育年限的线性关系。 1.是不是线性关系（1）数据观察. use grilic.dta,clear . list s lnw in 1/10（2）为了更直观考察两者关系，画散点图. twoway scatter lnw s || lfit lnw s（其中，lfit表示“linear fit”...
计量经济学|学习笔记以及学习感悟
weixin_63253486的博客
12-28 5009
本博文介绍了初级和中级计量经济学的不同内容和重点。初级计量经济学注重介绍基本的统计工具和经济模型，帮助人们理解经济数据和经济现象之间的关系。这包括回归分析、假设检验和预测方法等。中级计量经济学则更加深入研究这些方法的理论基础和实际应用，探讨更复杂的模型和技术，如面板数据分析、时间序列分析和因果推断等。同时，中级课程还会涉及更多计量经济学理论，比如内生性问题、工具变量和因果推断的困难等。通过学习中级计量经济学，人们可以更全面地理解。 该博文旨在通过系列更改搭建起计量经济学的大厦。
回归平方和怎么计算_计量经济学复习笔记（三）：如何使用回归结果
weixin_39805364的博客
01-14 7400
计量经济学复习笔记（三）：如何使用回归结果根据我们之前的讨论，任意给定一组 的观测值，都可以计算回归。但是否回归都是有效的？直观说来，我们会将回归方程直接绘制在图像上，看样本点围绕回归方程的偏差程度大不大。但是绘图、看图说话总要动脑，直接给一个指标告诉大家好还是不好就能省掉许多的工作，这篇文章首先来探究这样的指标，再讨论回归方程的使用。1、拟合优度与可决系数如果一个回归方程的效果很好，残差就应该...
回归模型评价指标-SST、SSR、SSE、R-square
吟游诗人——吟唱生命的不朽
01-27 2万+
本文介绍了回归模型在模型选择上的常见评估指标：SST、SSR、SSE和R-square。 SST：The sum of squares total SSR：The sum of squares regression SSE：The sum of squares error SST The sum of squares total. SST是观测到的真实值与真实值的均值之间的差的平方和。 ∑i=1n(yi−y‾)2\sum_{i=1}^{n}{(y_i - \overline{y})^2}∑i=1n​(yi​
大样本 OLS 模型及 Stata 具体操作步骤
最新发布
a519573917的博客
07-17 3547
在统计学和计量经济学中，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）是一种广泛应用的线性回归方法，用于估计线性模型中的参数。本文将详细介绍大样本 OLS 模型的理论原理，并结合 Stata 软件进行具体的操作演示，同时补充小样本 OLS 和大样本 OLS 的区别。运行上述代码后，我们将得到不同模型的回归结果输出，包括系数估计值、标准误差、t 值、p 值等。OLS 的基本思想是通过最小化残差平方和来估计模型的参数，使得观测值与模型预测值之间的差异最小。是待估计的参数向量，
分位数回归原理_分位数回归与Stata基本命令
weixin_39533361的博客
01-14 1万+
在经典回归模型中，最小二乘估计法(Ordinary Least Square，OLS)是实证中最常用到的回归估计方法，没有之一。其中，标准OLS关注解释变量 x 对被解释变量 y 在有条件下的均值变化，一般称为条件均值 E(Y|X) ，即均值回归：OLS 回归估计得到的是解释变量对被解释变量的条件均值变化情况，其估计有效准确的前提是干扰项服从正态分布(Normal distributio...
SSR、SSE、SST、R-square比较与联系
qq_41643920的博客
04-28 2万+
1.基础概念 SSR:回归平方和 SSE:残差平方和 SST:总离差平方和 R-square:拟合优度 注：表示真实的观测值，表示真实观测值的平均值，表示拟合值 SSE,SSR,SST在线性回归模型的直观表示如下 2.SSR、SSE、SST关系的数学证明 ...
【统计学】基本Stata使用手册（2）：OLS回归
招财猫qwq的博客
07-27 4万+
本篇为自己总结的基本Stata使用手册~今天更新的是第一部分：OLS回归~
stata学习笔记|最大似然估计
Clytie_Lion的博客
11-02 4419
最大似然估计一般在回归模型出现非线性时使用，此时，最大似然估计或非线性最小二乘法均可。
Stata 回归结果详解
热门推荐
raphero
04-06 5万+
详细解释stata回归结果的各项指标
计量经济学及stata应用
05-19
计量经济学是经济学中的一个分支，它的主要研究内容是在实际经济活动中采用数据和数理方法进行经济分析和预测。计量经济学的主要工具包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，这些工具可以用于解决诸如市场需求预测、价格变动分析、政策效果评估等实际问题。 Stata是一种常用的计量经济学软件，它具有强大的数据管理、统计分析、绘图和编程功能，可以帮助用户更快、更准确地进行计量经济学分析。Stata的应用范围广泛，包括经济学、金融学、社会学、医学、生物统计学等领域。 在实际应用中，计量经济学和Stata经常被用于解决一些实际问题，例如评估政策效果、研究市场需求、分析收入分配等。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ZFour_X

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值