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1、LS最小二乘法，可以用于线性回归模型、ARMA等模型2、TSLS两阶段最小二乘法3、GMM广义矩估计方法4、ARCH自回归条件异方差，还可以估计其他各种ARCH模型，如 GARCH、T- GARCH5、BINARY用于估计二元选择模型，包括 Logit、 Probit和 Extreme value模型6、ORDERED用于估计有序选择模型7、CENSORED用于估计删截模型8、COUNT用于估计计数模型9、OREG分位数回归分析方法10、GLM义线性模型分析方法11、STEPLS分段最小二乘分析方法12、ROBUSTLS稳健最小二乘分析方法13、HECKIT赫克曼备择模型14、BREAKLS带断点的最小二乘分析方法15、THRESHOLD门限回归分析16、SWTCHREG转换回归17、ARDL自回归分布滞后模型18、IDAS混合数据抽样1TSLS两阶段最小二乘法一个典型的线性回归模型:y= β0 + β1x1+ βX + ε(1)，这里y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因”。大写的 X为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。然而，如果一个重要变量x2被模型(1) 遗漏了，且x1和x2也相关，那么对β1的OLS 估计值就必然是有偏的。此时，x1被称作“内生”的解释变量，这就是 “内生性”问题。遇到“内生性”问题肿木办？有一个方法就是找工具变量Z。如果存在内生性，则称解释变量为 “内生变量”(endogenousvariable)；反之，则称为 “外生变量”(exogenous variable)。内生性的严重后果是使得 OLS估计量不一致(inconsistent)，即无论样本容量多大，OLS 估计量也不会收敛至真实的参数值。在计量经济学中，把所有与扰动项相关的解释变量都称为“内生变量”。这与一般经济学理论中的定义有所不同。1。与误差项相关的变量称为内生变量(endogenous variable)。2。与误差项不相关的变量称为外生变量(exogenous variable)。二阶段最小二乘法Eviews操作介绍：二阶段最小二乘法的第一阶段就是利用原模型的内生解释变量对工具变量进行OLS，得到解释变量的拟合值；第二步，利用得到解释变量的拟合值对原模型进行最小二乘法，从而得到方程模型的估计值，这样就可以消除内生性的影响。原文阅读：一文读懂内生性问题之二阶段最小二乘法(TSLS)Eviews操作2THRESHOLD门限回归分析阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。 TR规范很受欢迎，因为它们很容易。 估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。 在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。 非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen 1999, 2011;波特2003)。在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews 估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。并对变化和回归参数的估计。门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。门限回归模型很容易估计和解释，再加上它具备动态性，所以应用比较广泛。门限回归能够应用于多种模型中。门限变量qt和解释变量Xt、Zt的特征决定了门限函数的类型。如果qt是yt的d期滞后值，则称为自激励(SE)模型；如果门限变量不是被解释变量的滞后变量，则为一般的门限回归(TR)模型。如果解释变量Xt、Zt中仅包含截距项和滞后的被解释变量，则表示自回归(AR)模型。在此基础上易于得出，自激励门限自回归(SETAR)模型中则包括自回归设定和滞后被解释变量两类要素。 Graph and Table If you select View/Model Selection Summary from an estimated threshold equation you will be offered a choice of displaying a Criteria Graph or a Criteria Table:带断点的最小二乘分析方法基本普通最小二乘法假设模型的参数不随观测值的变化而变化。尽管这种假设。结构的变化，以及样本区间参数的变化 ，在应用时间序列分析中起着重要的作用。因此，有大量的研究针对回归方程中参数结构变动的问题。EViews 8提出了结构变动的线性回归估计工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的断点都是已知，先前指定的。一、Estimating Least Squares with Breakpoints in EViews案例所需数据介绍，本节以hansen_jep为例，具体数据如下：要估计一个具有断点的最小二乘方程，请选择Object/New Object….../ Equation or Quick/Estimate Equation，或者从EViews主菜单中选择BREAKLS - Method下拉菜单中带有断点的最小二乘法，或者在命令窗口中简单输入关键字BREAKLS:接下来，单击Options选项卡，显示计算系数协方差矩阵、断点说明、权重和系数名的附加设置。 Specification包括如下选项：The Break specification section of the dialog contains a Method drop-down where you may specify the type of test you wish to perform. You may choose between: • Sequential L+1 breaks vs. L • Sequential tests all subsets • Global L breaks vs. none • L+1 breaks vs. global L • Global information criteria • Fixed number - sequential • Fixed number - global • User-specified这些选项在结构突变检验章节将再次介绍。为了说明断点方程估计的输出，我们使用Han- sen’s (2001)劳动生产率的例子。Hansen的示例使用了1947年2月至2001年4月美国劳动生产率在制造业耐用品行业的测量。工业生产指数与每周平均工时之比增长率。我们估计一个断点模型，使用DDUR与DDUR(-1)和一个常数的回归。输出如下: Specification View显示一个断点回归的总结,该方法用于确定断点。输出的顶部显示断点摘要以及剩下的部分显示了断点确定的中间结果:二、Example为了说明这些工具在实践中的使用，我们采用了美国出口实际利率的数据(from Garcia and Perron (1996) that is used as an example by Bai and Perron (2003a).)选择对象/新对象…从主菜单中 或在命令行中输入命令断点并单击enter。, click on the Options tab and specify HAC (Newey-West) standard errors, check Allow error distributions to differ across breaks, choose the Bai-Perron Global L breaks vs. none method using the Unweighted-Max F (UDMax) test to determine the number of breaks, and set a Trimming percentage of 15, and a Significance level of , to match the test example in Bai and Perron (2003a), we click on the HAC Options button and set the options to use a Quadratic-Spectral kernel with Andrews automatic bandwidth and single pre-whitening lag:输出结果为：点击视图/实际，拟合，剩余/实际，拟合，残差图，在原始序列和残差的旁边，查看样本内的拟合数据:未完待续！◆◆◆◆精彩回顾点击上图查看：计量经济学小白必修课--网课《高级计量经济学及Eviews应用》震撼上架！点击上图查看：《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》点击上图查看：《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》相关资源：柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型_柯布道格拉斯生产函数...点击阅读全文 打开CSDN，阅读体验更佳参与评论 请先 登录 后发表或查看评论matlab进行道格拉斯筛选,柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型.doc...α , β—— K 和 L 的产出弹性. 经济学中著名的柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数的一般形式为 Q(K , L) = aK α Lβ , 0 < α , β < 1 (1-1) 其中Q, K , L 分别表示产值、资金、劳动力,式中α , β ...[渝粤教育] 九江学院 计量经济学 参考 资料_wx_yuyueshool的博客-CSDN博...B、在柯布—道格拉斯生产函数中,检验规模报酬是否不变。 C、在回归方程中,检验结构是否存在变化。 D、在回归方程中,检验误差项是否服从正态分布。 E、在回归方程中,检验某一参数是否异于零。柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型，齐微，，柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数Eviews实现ARDL的步骤.docxEviews实现ARDL 自回归分布滞后模型 EViews 9及以上版本提供了ARDL，自回归分布滞后模型的工具，变量包括了滞后变量和常规解释变量。 其中，EViews 内置了滞后阶数的选择；协整估计；长期趋势的Bounds检验。CD案例分析本文是对CD案例的一个总结，主要是根据用户消费记录，分析用户消费行为，建立RFM模型，分析复购率、回购率等关键指标。希望对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值。 分析过程 准备工作（数据集观察与数据清洗） 用户消费趋势分析（按月）——每月消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数、用户平均消费金额、用户平均消费次数 用户个体消费分析——用户消费金额，产品购买量的描述性统计、用户消费金额和产品购买量分布、用户累计消费金额占比 用户消费行为分析——用户第一次消费（首购）时间分布、用户最后一次消费时间分布继续访问回归系数b的经济含义_计量经济学常见问题汇总来源| 本文由计量经济学服务中心整理转载请联系计量经济学相关问题1计量经济学是分析啥的？包含些什么内容？计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：1、理论检验。2、预测应用。研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据(Cross-sectional Data)和时间序列数据(Time-series Data)。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计...继续访问[Day2]计量经济学之ARDL模型ARDL模型模型结构建模步骤 模型结构 ARDL(p,q1，q2)的结构是ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut\phi(L,p)y_{t}=\beta1_{t}(L,q1)x_{1t}+\beta2_{t}(L,q2)x_{2t}+\delta W_{t}+u_{t}ϕ(L,p)yt=β1t(L,q1)x1t+β2t(L,q2)x2t+δWt+ut 建模步骤 第一步，建立与该ARDL模型想对应的的ECM模型，并计算其下统计量，以此判断是否存在长期的继续访问eviews怎么回归道格拉斯生产函数_【干货分享】Eviews估计方法汇总1最小二乘法(1)普通最小二乘估计(OLS)：这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。(2)加权最小二乘估计(WLS) Eviews路径：LS模型设定对话框-----options OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。 在解释变量...继续访问ardl模型stata命令_小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）#文章首发于公众号“如风起”。原文链接：小白学统计|面板数据分析与Stata应用笔记（三）面板数据分析与Stata应用笔记整理自慕课上浙江大学方红生教授的面板数据分析与Stata应用课程，笔记中部分图片来自课程截图。笔记内容还参考了陈强教授的《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》长面板数据分析上两篇笔记我们讲到了短面板数据分析。短面板数据分析主要关注对不可观...继续访问面板数据分析复习总结一、混合回归和固定效应模型和随机效应模型 类型、特点、基本假定、模型估计、模型设定检验、检验判定 二、固定效应模型和随机效应模型的不同点 三、SUR模型、SWAMY模型、HSiao模型 类型、特点、基本假定、模型估计、特点 四、平均个体回归模型和平均时间回归模型 五、各种检验的优缺点 ...继续访问ardl模型stata命令_二值模型的Stata命令二值模型的 Stata 命令为probit y x1 x2 x3,r (probit 模型) logit y x1 x2 x3,r or (logit 模型) 选择项“r”表示使用稳健标准误(默认为普通标准误)；选择项“or”表示显示几率比(odds ratio)，不显示回归系数。完成 Probit 或 Logit 估计后，可进行预测，计算准确预测的百分比，或计算边际效应：predict y1 (...继续访问ardl模型stata命令_Stata新命令快讯: 有向无环图、模糊倍分法等Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云连享会 最新专题 直播编者按： 自今日起，Stata 连享会 (公众号 StataChina) 将开设「Stata新命令快讯」专栏，定期推送 SSC 网站上发布的最新命令，对于我们认为重要的命令进行标注。 对于您感兴趣的命令，可以直接在 Stata 命令窗口中输入 ssc install 命令名称, replace 进行下载。下载完成...继续访问ARDL模型笔记毕业论文打算用ARDL模型做，所以查了一些资料，虽然以后可能不会再用了，说到底也是一个经验。可能有错误，还望赐教。 ：Autoregressive distributed lagged model Yt= a*Yt-1 +b*Xt + c*Xt-1 + ...+ d 是基于自回归的拓展，加入了其他滞后项，在模型的构建上是格兰杰因果的进一步发展，但对于回归结果的显著性并没继续访问8145v5 参数_参数估计一、估计量与估计值、点估计、区间估计1、参数估计：用样本统计量去估计总体的参数。2、估计量：用于估计总体参数的统计量的名称如样本均值，样本比例，样本方差等例如：样本均值就是总体均值 的一个估计量3、参数用 表示4、估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值 =80，则80就是 的估计值5、点估计用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值例如：用样本均值直接作为总体均值的估...继续访问浙江大学【面板数据分析与STATA应用】——第三讲内生性与工具变量法解释变量和误差项存在内生性问题 内生性问题来源 内生性问题主要来自于三个方面，分别为：遗漏变量、联立性以及度量误差 遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但却没有控制的变量。这些变量最后进入了误差项，从而导致误差项与解释变量相关，进而导致了内生性问题。 联立性 联立性是指一个计量方程中的核心解释变量A对被解释变量B产生影响，反过来，被解释变量B又对A产生影响。 如果B对A有正向的影响，正向冲击就会导致A增加，从而导致核心解释变量A与误差项正相关。 如果B对A有负向的影响，正向继续访问最新发布 eviews怎么回归道格拉斯生产函数_受限因变量模型及Eviews应用1前言在现实生活中，有时候会遇到这样的额问题，因变量是连续的，但是会受到某种限制，这时候就不能按照一般的模型进行估计。有时候所谓的因变量的观测值来源于总体的一个受限制的子集，但是却不能完全的反应总体的实际特征，此时需要用到建立首先因变量模型俩腿短总体的特征。例如我们在对居民收入做调查时候，通常会有一个区间，例如大于5万的取一个值，然后小于2000的取一个值。这个时候这个最低的和最高的我们...继续访问基于柯布-道格拉斯生产函数的煤矿产能分析研究正确的产能分析方法对于煤矿优化人员结构,提升效率极为重要。基于柯布-道格拉斯生产函数,以美国井工矿为例,分析了人员投入与产能之间的关系,得出美国井工矿现有人员条件下合理产能区间。对于我国西部优质煤炭产能释放过程中人员结构规划提供了有益借鉴。eviews教程之CES生产函数比较方便快的计算CES生产函数计算步骤及过程。ARDL模型 eviews操作详细分析评论留言说明你的需要。 ARDL模型 eviews操作详细分析继续访问Eviews ＆界面新功能介绍Eviews ＆界面新功能介绍 本文其中一些是自己的整理，也有一些是经管之家论坛中一位热心、好学坛友的整理，其中只是简单介绍一下这两个新版本的部分特性，分享出来，有兴趣的看客可以一起学习、进步。 Eviews 8 一、变量显示 估计参数界面得到加强，打入头几个词，会有相关关联字段的出现，方便写入变量。 二、工作表的详继续访问热门推荐 使用Eviews做简单线性回归写论文过程中，发现管理类哟呵发文，大多数是写数理模型，一般刊物上的文章都是提出一个模型，然后使用算例来证明模型的可行性和有效性。但是管理类论文的这套老做法已经很难行的通了。相比之下，经济类的论文发表在一般刊物上的做法就是使用计量经济模型对一些经济现象或规律进行实证研究，相对来讲这套做法仍旧是行得通的。以前轻视回归的我，现在再也不敢轻视回归模型了。因为计量经济学数理模型方法的核心就是回归模型。以前正继续访问eviews命令本命令集几乎涵盖了 Eviews 中所有命令，视图和过程的完整列表我们分为基本命令、矩阵和字符串函数以及编程语言三个面加以介绍，在每一个面的列表按照字母顺序排。eviews柯布道格拉斯生产函数。
如果有自相关，那可以考虑ARMA或VAR模型来做，譬如像下面的回归ls y y(-1) y(-2) x c在模型中加入因变量的前1-2个时期的值，至于项数，可以用Q统计量或自相关图来检验
我觉得自相关问题是其次，因为时间序列都会有些自相关，但严重到无法估计，应该是多重共线性的问题。多重共线性，就是你的变量“经济建设支出、科教文卫支出、国防、行政管理，资本、劳动”这六个变量可能相互之间几乎可以线性表示，这样就没法求解逆矩阵，当然就没法估计啦。 解决办法我想到几种：1.要么把这些不变价格的变量都去下对数，研究它们变化率的关系，而不是单纯水平数值上的关系，这样会减少共线性和自相关性。2.要么想把所有的解释变量求解自相关系数矩阵，看看那两个变量相关性程度接近1，去掉一个变量，应该为结果也会改善不少。3.还有就是工具变量法，这个还要找其他变量，做宏观的时候偏误可能会比较大，也就不推荐了。 我是学计量专业的，现在正为论文数据发愁，能不能告诉我这些数据1978年开始就有，是从哪来找来的。我只能找到GDP的，别的都没有那么细呃。。。谢谢你啦。
工具变量的本质特征是外生性，即工具变量与扰动项不相关，如果工具变量外生，且为强工具变量，则工具变量法的逻辑必然成立，可得到回归方程的一致估计。
由于工具变量的相关性易检验（比如，考察第一阶段回归的 F 统计量），而工具变量的外生性不易检验，故对于使用 IV 的实证论文，工具变量的外生性常常成为审稿人、主编与作者的分歧焦点。
通过排他性约束来定性探讨工具变量的外生性，在实践中需要将 影响 的所有可能渠道列出，然后将除以外的渠道全部排除（比如，通过讨论认为这些其他渠道不存在或可以忽略）。
在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。
当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量，此时如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。
根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足变量和内生解释变量存在相关性。
工具变量的本质特征是外生性，即工具变量与扰动项不相关，如果工具变量外生，且为强工具变量，则工具变量法的逻辑必然成立，可得到回归方程的一致估计。
由于工具变量的相关性易检验（比如，考察第一阶段回归的 F 统计量），而工具变量的外生性不易检验，故对于使用 IV 的实证论文，工具变量的外生性常常成为审稿人、主编与作者的分歧焦点。
通过排他性约束来定性探讨工具变量的外生性，在实践中需要将 影响 的所有可能渠道列出，然后将除以外的渠道全部排除（比如，通过讨论认为这些其他渠道不存在或可以忽略）。
在回归模型中，当解释变量与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。
当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量，此时如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。
根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足变量和内生解释变量存在相关性。
工具变量其实，即使工具变量通过检验，也不一定是个好工具变量。斯坦福大学的Xu yiqing老师最近发了一篇文章，重现了几个顶刊上几十篇论文的结论，发现工具变量存在一定程度的滥用。好的工具变量一定是先在逻辑上行得通，然后通过检验。而且题主说的检验不知道是什么检验，单个工具变量需要关注外生性、相关性两个条件，多个工具变量还需要关注过度识别等问题。因此，题主遇到的“加入工具变量后不显著”的问题，可能有两个原因：不加入工具变量时，其他因素对被解释变量的影响被错误的认为是核心解释变量的显著作用，这种情况下需要逻辑上先判断哪些因素会影响核心解释变量，是否能控制都尽量控制住了，如果没有，就有必要使用其他方法进行因果识别，例如工具变量法、倾向匹配法，如果是面板数据也要考虑更换方法加入工具变量变得不显著，有两种情况，1）当工具变量选取的合适的时候，核心解释变量对被解释变量的因果关系被正确识别，可能这个关系就是不显著的，工具边框堵上了未观测因素的“后门”；2）当工具变量选取的不合适时，加入错误的工具边框可能会扭曲因果关系，参考前文说的xu yiqing老师的文章。
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
不可以的。自变量和因变量，它们是相互对应的，一个因变量对应一个自变量，不可以自变量去对应多个因变量的。函数中一个自变量只能对应一个因变量，否则就不是函数了。
1、“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).” 是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v); 确定（u,v）.从而确定z,这不就是由（x,y）至 z的映射了吗.所以此时x,y 为自变量,u,v为中间变量 z为因变量。 2、x=f(u,v);y=g(u,v); 可转化为u=m(x,y),v=w(x,y) .从而z=h(m(x,y),w(x,y)),即z=z(x,y).这样你看“u=m(x,y),v=w(x,y),z=z(x,y)” 不就有了 u,v为自变量,x,y中间变量,z因变量。 3、其实x,y,z,u,v谁为自变量,谁为因变量,谁为中间变量都无定论。
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
你的问卷模型是什么样的,自变量因变量是哪些参考以下内容1、自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。2、因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。3、任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。4、自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。他们是对“对象将做什么”的反应。