运用计量经济学方法进行回归分析过程中，引进随机扰动项的原因有哪些

随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显著因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项（stochasticdisturbanceterm）表示，并引入模型。显然，随机扰动项具有源生性。在基于随机抽样的截面数据的经典计量经济学模型中，这个源生的随机扰动项满足Gauss假设和服从正态分布。在确定性模型中引入随机扰动，并不是为了掩盖确定性模型的不足之处。因此，如果所谓的未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，模型就是不适当的。牢记这一点对计量经济学是非常重要的。统计推断的理论不像确定性理论那样，会被仅仅一个不符实际的观察否定。引入随机要素后，对预期结果的描述从确切的表述转化为可能性的描述，除非有占优证据（占优本身则是很难清楚界定的），很难否定随机模型。当然，如果未被解释的随机扰动并不是真正的不能被解释的因素，即使这样的模型难以被否定，也是建模者自欺欺人。不幸的是，Greene的担忧在很多情况下成了现实：在很多计量分析中，随机误差项成了确定性模型不足之处的遮羞布。在大部分计量经济学教科书中，在第一次引入随机扰动项的概念时，都将它定义为“被解释变量观测值与它的期望值之间的离差”，并且将它与随机误差项(stochasticerrorterm)等同。一个“源生”的随机扰动项变成了一个“衍生”的误差。而且在解释它的具体内容时，一般都在“无数非显著因素对被解释变量的影响”之外，加上诸如“变量观测值的观测误差的影响”、“模型关系的设定误差的影响”等。将“源生”的随机扰动变成“衍生”的误差，有许多理由可以为此辩解。如果不对数据生成过程的理论结构作出假定，即进行模型总体设定，就无从开始模型研究。但不幸的是，相对于物理学，经济学家对经济现实所知较少，模型总体被研究者有限的知识所确定，因此误差在所难免，只能将总体原型方程的误差项设定为衍生性的。问题在于，关于随机扰动项的Gauss假设，以及一般未包括于Gauss假设之中的正态性假设，都是基于“源生”的随机扰动而成立的。如果存在模型设定误差、变量观测误差等确定性误差，并将它们归入“随机误差项”，那么它很难满足这些基本假设，进而进行的统计推断就缺少了基础。补救的方法是检验，对于实际应用模型的随机误差项进行是否满足基本假设的检验，其中最重要的是正态性检验。但是，在实际上，人们最容易忽视的正是最重要的是正态性检验。为什么？一方面是主观上的，认为正态性是由中心极限定理所保证的，无须检验。另一方面是客观上的，如果进行了正态性检验，而检验表明确实不满足正态性假设，又能怎么样？要么放弃研究，要么视而不见。

计量经济学里的LM检验是什么意思?从Eviews的回归结果来看它有什么意义?

LM检验即拉格朗日乘数检验，用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关；备选假设是：存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布，如果计算得出的P值太大则拒绝原假设，认为存在序列相关。
ARCH是误差项二阶矩的自回归过程。恩格尔（Engle 1982）针对ARCH过程提出LM检验法。
自回归条件异方差 (ARCH) 检验。这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st 2 看作是xt 的函数，而是把st 2 看作随机误差平方项ut-12 及其滞后项, ut-22 , …， 的函数。
做原假设：残差序列中知道P阶度不存在ARCH效应
做回归u2(t)=a(0)+∑α(s)u2(t-s)+ξ(t)
u(t)表示在t时刻的残差，对以上该式做P阶之后的残差回归得到两个统计量：
F统计量对所有残差平方的之后的联合显著性所做的一个省略变量检验；
（T*R2统计量是engles LM检验统计量
在原假设下的LM统计量在一般情况下渐进服从χ2（p)分布。
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

扩展资料：
学习方法
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。
理论计量经济学和应用‎计量经济学 理论计量经济学（Theoretical Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
应用‎计量经济学（Applied Econometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
参考资料：百度百科-自回归条件异方差(ARCH)检验
参考资料：百度百科-计量经济学

计量经济学根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来

计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
参考资料：eviews的百度百科

计量经济学面板logit的固定效应怎么做

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？

单项数值与平均值之间的差称为离差，它是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰项或随机误差项。一般计算离差平方和来表示数据分布的集中程度，反映了估计量与真实值之间的差距。可能出现结果与平均预期的偏离程度，代表风险程度的大小。在总体回归函数中引入随机干扰项，主要有以下几个方面的原因：（1）代表未知的影响因素。由于对所考察总体认识上的非完备性，许多未知的影响因素还无法引入模型，因此，只能用随机干扰项代表这些未知的影响因素。（2）代表残缺数据。即使所有的影响变量都能够被包括在模型中，也会有某些变量的数据无法取得。（3）代表众多细小影响因素。有一些影响因素已经被认识，而且其数据也可以收集到，但它们对被解释变量的影响却是细小的。考虑到模型的简洁性，以及取得诸多变量数据可能带来的较大成本，建模时往往省掉这些细小变量，而将它们的影响综合到随机干扰项中。（4）代表数据观测误差。由于某些主客观的原因，在取得观测数据时，往往存在测量误差，这些观测误差也被归入随机干扰项。（5）代表模型设定误差。由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的，因此，实际设定的模型可能与真实的模型有偏差。随机干扰项包括了这种模型的设定误差。（6）变量的内在随机性。即使模型没有设定误差，也不存在数据观测误差，由于某些变量所固有的内在随机性，也会对被解释变量产生随机性影响。总之，随机干扰项具有非常丰富的内容，在计量经济学模型的建立中起着重要的作用。