1樓：
你所說的有效性降低是否指的是引數估計量的方差變大?如果是,那麼會影響變數的顯著性的通過.因為方差變大,則標準差變大,則t值變小,從而使t檢驗失去意義.
這就會出現主要解釋變數無法通過顯著性檢驗的情況.
計量經濟學顯著性問題
2樓：牛奶and果粒
絕對值越大，它比臨界值大的可能性越大，在二元裡面b和c的臨界值是一樣的，只要t值》臨界值，回歸係數就顯著。|tb|》|tc|，當然b顯著，c不一定顯著，但c顯著b就一定顯著 .
ps.下面的回答有問題，樣本容量是20的時候，臨界值是t（n-k-1），所以應該是t（17），而不是t（20）
3樓：匿名使用者
這個你還要有顯著度，取決於a。首先你要算出臨界值t。這個又要涉及到樣本容量，假如樣本是20，a=0.
05 t（20）=2.086 那麼tb的值如果》2.086 或者<-2.
086 都認為tb顯著 同理tc也是
tb的絕對值與tc關係不大 關鍵是和臨界值的對比
ps。我剛剛學玩計經，有什麼問題都可以問我，應該能幫你解決
計量經濟學的顯著性檢驗
4樓：匿名使用者
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。1．顯著性檢驗的含義和原理 顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。2．無效假設 顯著性檢驗的基本原理是提出「無效假設」和檢驗「無效假設」成立的機率（p）水平的選擇。
所謂「無效假設」，就是當比較實驗處理組與對照組的結果時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。經統計學分析後，如發現兩組間差異系抽樣引起的，則「無效假設」成立，可認為這種差異為不顯著（即實驗處理無效）。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則「無效假設」不成立，可認為這種差異是顯著的（即實驗處理有效）。
3．「無效假設」成立的機率水平 檢驗「無效假設」成立的機率水平一般定為5%（常寫為p≤0.05），其含義是將同一實驗重複100次，兩者結果間的差異有5次以上是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」成立，可認為兩組間的差異為不顯著，常記為p>0.05。
若兩者結果間的差異5次以下是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」不成立，可認為兩組間的差異為顯著，常記為p≤0.05。如果p≤0.
01，則認為兩組間的差異為非常顯著。
計量經濟學中, 怎麼樣使不顯著的t檢驗顯著?
5樓：匿名使用者
在5%的顯著性水平下不顯著，那就看在10%下是否顯著，仍舊無法通過顯著性檢驗則可剔除或者引入變數，或者變換函式形式
6樓：傅枋澤
根據回歸方程特點採取不同的補救措施
有哪些優質的計量經濟學講義
7樓：紫薔薇
#計量經濟學的定義
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關係。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
#計量經濟學的研究步驟和方法
確定變數和數學關係式-模型設定；分析變數間具體的數量關係-估計引數；檢驗所得結論的可靠性-模型檢驗；經濟分析和**-模型應用
#分布滯後模型估計的困難有哪幾個
a．自由度問題。自由度過分損失，到時估計偏差增大，顯著性檢驗失效。
b．多重共線性問題。滯後變數常存在多重共線性。
c．滯後長度難以確定。
#工具變數法
1．與所代替的解釋變數高度相關
2．與隨機擾動項不相關
3．與其他解釋變數不相關，以免出現多重共線性
#虛擬變數的基本概念
虛擬變數是人工構造的取值為0和1的作為屬性變數代表的變數
#聯立方程模型的區別
a．聯立方程組模型由幾個單一方程組成。被解釋變數不只乙個。
b．模型裡有隨機方程，也有確定性方程，但必含有隨機方程。
c．被解釋變數和解釋變數之間不僅是單向因果關係，也可能互為因果。
d．解釋變數可能與隨機擾動項相關。
#非完全多重共線性後果：
引數估計量方差增大
2.對引數區間估計時，置信區間趨於變大
3.嚴重時，假設檢驗容易作出錯誤判斷
4.嚴重時，可能r2較大和f檢驗顯著性高，但t檢驗可能不顯著，得出錯誤結論
#多重共線性檢驗：
1．簡單相關係數檢驗
2．方差擴大因子法
3．直觀判斷，如回歸係數標準差大，或與經濟理論背離
4．逐步回歸法
#自相關：
經濟系統的慣性。經濟活動滯後效應。資料處理造成的相關。
蛛網現象。模型設定偏誤。零均值，低估引數估計值的方差，對模型**的影響，高估t，f，r2不可靠，對模型影響，降低**精度。
#異方差：
模型中省略某些重要解釋變數。模型設定誤差。測量誤差的變化。截面資料中總體各單位的差異。無偏，一致，非有效，誇大估計引數的統計顯著性，對**影響，y的**非有效。
計量經濟學中，f檢驗就是檢驗樣本回歸方程線性關係是否顯著的一種假設檢驗
8樓：匿名使用者
首先看格蘭傑因果關係檢驗，x對y有影響，表現為x各滯後項前的引數整體不為零，而y各滯後項前的引數整體為零。格蘭傑檢驗是通過受約束的f檢驗完成的。原假設前引數整體為零。
題中f值很大，f分布表中最大的也就6106，在1%的顯著性水平下。所以可以肯定的說拒絕原假設，所以x2i和x3i對yi的聯合影響是顯著的，f的p值很小，其表示的是接受原假設的概率為零，所以百分百拒絕原假設，故影響是顯著的。另外題中沒有說f值是檢驗單個的，所以ab肯定是錯的。
計量經濟學裡如果選取的所有資料t檢驗都不顯著怎麼辦
9樓：
考慮到是不是因為有heteroskdasticity的存在。 可以用robust的回歸做檢驗 如果還是不顯著的話。。。那可能的原因有很多 比如你選取的變數之間本身有很高的相關性， 或者你資料的大小不夠。
如果實在不行，你把significance level調整到20吧。。。。
求大神解釋關於計量經濟學中的顯著性檢驗和區間估計，要詳細到整個思路和每個符號！
10樓：倦城流聲
建議找一本統計學原理的教材作為參考，主要看引數估計和假設檢驗兩章的內容，絕對夠仔細。
11樓：慧
ghjfghjghn
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