计量经济学中什么叫“mean dependent var 和 S.D. dependent var” 在统计学当中Mean dependent var和S.D. ...

\u8ba1\u91cf\u7ecf\u6d4e\u5b66\u95ee\u9898 \u5df2\u77e5mean.dependent var, S.D dependent var,

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\u201cMean dependent var\u201d \u548c\u201cS.D. Dependent var\u201d\u5206\u522b\u662f\u56e0\u53d8\u91cfY \u7684\u5747\u503c\u3001
\u6807\u51c6\u5dee

Mean dependent var表示被解释变量的均值。

S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]。

在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中,变量分为两类:

一类是作为被解释变量的内生变量,即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。

另一类是作为解释变量的前定变量,即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量,滞后变量是某个变量的时间滞后量。

在上述模型中,假如变量X不取当期值而取其前期值,因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响,则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。

在经济模型中,外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”,是指可由决策者控制的外生变量;非政策变量又称“非可控外生变量”,是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。

扩展资料:

总体而言,计量经济学与传统的计量经济学科书相比,我们尝试了以下创新:

1.力求严谨,兼顾通俗。计量经济学作为一门专门专的方法论课程,使用了大量的数学工具。本教材对重要公式都附有必要的推导,既是为了保持教材内容的严谨性,也是为了对学生进行必要的基础训练。

2.强化基础,适当提高。计量经济学是最近几十年发展最快的经济学科之一,作为普通高校本科教科书,本教材无法做到面面俱到,包含计量经济学研究的全部内容。本教材把重点放在对经典计量经济模型等基础内容的讲授上;

同时考虑到目前学科迅速发展的实际情况,也介绍了诸如时间序列模型、协整分析、约化建模理论等比较高深的内容,兼顾了普及和提高两个方面。

3.结合案例,突出应用。作为一门工具学科,应用是计量经济学直接的和最终的目的。所以,本教材在编写中应用了大量实际的经济案例。同时,尽量将经济建模方法的介绍与计算机软件结合起来,训练读者的动手动力。

参考资料来源:百度百科-计量经济学



Mean dependent var表示被解释变量的均值;

S.D dependent var 表示被解释变量的标准差 =the root of [TSS/(N-1)]。

扩展资料

(variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。

统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。 
看这么一段文字可能有些绕,那就先从公式入手。

对于一组随机变量或者统计数据,其期望值我们由E(X)表示,即随机变量或统计数据的均值, 

然后对各个数据与均值的差的平方求和最后对它们再求期望值就得到了方差公式。



Mean dependent var表示被解释变量的均值。S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]。

第一,单方程模型、非线性动态模型、诊断与识别检验的小样本性质等方面的研究将会愈来愈受到计量经济学家们的重视。

第二,随着计算机技术的突飞猛进,现代模拟推断技术在计量经济学中的应用将会越来越广泛,尤其是在受限因变量模型、贝叶斯计量经济学以及非线性计量经济学更会引人注目。

第三,金融计量经济学将会是一个最活跃的研究领域。金融数据的大量性及其非正态性对计量经济学家们来说既是机遇也是挑战。该领域的研究重点将有可能放在随机波动模型及其应用方面。

扩展资料

计量经济学发展的第三个里程碑是1987年Engle-Granger发表论文“协整与误差修正,描述、估计与检验”。该论文正式提出协整概念,从而把计量经济学理论的研究又推向一个新阶段。Granger定理证明若干个一阶非平稳变量间若存在协整关系,那么这些变量一定存在误差修正模型表达式。反之亦成立。

1988-1992年Johansen(丹麦)连续发表了四篇关于向量自回归模型中检验协整向量,并建立向量误差修正模型(VEC)的文章,进一步丰富了协整理论。



Mean dependent var表示被解释变量的均值。

S.D dependent var 表示被解释变量的标准差=the root of [TSS/(N-1)]。

在时间序列方面,ARCH(GARCH)模型研究的势头将会继续保持。更多的单位根检验有望产生,如随机单位根检验等。协整理论的研究有可能朝非线性化方向发展。

非参数和半参数方法、向量自回归模型(VAR)的应用研究,特别是在金融领域中的应用研究,将会是一种发展趋势。

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参数估计量性质的分析:

a 小样本和大样本性质

b 无偏性

c 有效性

d 一致性

e Gauss-Markov定理

A、虚拟解释变量问题

a,加法方式:定性因素对截距的影响

b,乘法方式:定性因素对斜率项产生的影响

c,加法与乘法结合方式:定性应诉对截距和斜率项同时产生影响

B、滞后变量问题

a,分布滞后模型:经验加权法,Almon多项式法,Koyck方法---来减少滞后项的数目

b,自回归模型:工具变量法,OLS法



mean dependent var是因变量均值,S.D. dependent var是因变量标准差

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