1樓：雨露見精神
單項數值與平均值之間的差稱為離差，它是乙個不可觀測的隨機變數，又稱為隨機干擾項或隨機誤差項。一般計算離差平方和來表示資料分佈的集中程度，反映了估計量與真實值之間的差距。可能出現結果與平均預期的偏離程度，代表風險程度的大小。
在總體迴歸函式中引入隨機干擾項，主要有以下幾個方面的原因：（1）代表未知的影響因素。由於對所考察總體認識上的非完備性，許多未知的影響因素還無法引入模型，因此，只能用隨機干擾項代表這些未知的影響因素。
2）代表殘缺資料。即使所有的影響變數都能夠被包括在模型中，也會有某些變數的資料無法取得。（3）代表眾多細小影響因素。
有一些影響因素已經被認識，而且其資料也可以收集到，但它們對被解釋變數的影響卻是細小的。考慮到模型的簡潔性，以及取得諸多變數資料可能帶來的較大成本，建模時往往省掉這些細小變數，而將它們的影響綜合到隨機干擾項中。（4）代表資料觀測誤差。
由於某些主客觀的原因，在取得觀測資料時，往往存在測量誤差，這些觀測誤差也被歸入隨機干擾項。（5）代表模型設定誤差。由於經濟現象的複雜性，模型的真實函式形式往往是未知的，因此，實際設定的模型可能與真實的模型有偏差。
隨機干擾項包括了這種模型的設定誤差。（6）變數的內在隨機性。即使模型沒有設定誤差，也不存在資料觀測誤差，由於某些變數所固有的內在隨機性，也會對被解釋變數產生隨機性影響。
總之，隨機干擾項具有非常豐富的內容，在計量經濟學模型的建立中起著重要的作用。
2樓：荊棘鳥
因為真實值總是圍繞**值上下波動的，並不是絕對的，因此需要干擾項來減小誤差。
計量經濟學模型的引數估計，從數學上講，是用從母體中隨機抽取的個體樣本估計母體的引數，那麼要求母體與個體必須是一致的。例如，估計煤炭企業的生產函式模型，只能用煤炭企業的資料作為樣本，不能用煤炭行業的資料。那麼，截面資料就很難用於一些總量模型的估計，例如，建立煤炭行業的生產函式模型，就無法得到合適的截面資料。
為什麼需要在計量經濟學模型中加入隨機擾動項？或者說，隨機擾動項反映了什麼
3樓：曉曉休閒
因為在計量經濟模型中不可能窮盡或找出所有的變數對被解釋變數的影響，因此加入擾動項表示其它未知變數對被解釋變數的影響，擾動項也可以用來估量誤差的大小。具體如下：
隨機擾動項在計量經濟學模型中佔據特別重要的地位，也是計量經濟學模型區別於其它經濟數學模型的主要特徵。李子奈將計量經濟學應用研究的總體模型設定歸納為：將影響被解釋變數的因素集進行有效分解，按照與被解釋變數關聯關係的恆常性和顯著性兩個維度。
分解為顯著的恆常性因素集、顯著的偶然性因素集和無數單獨影響可以忽略的非顯著因素集，所有顯著的恆常性因素作為解釋變數，顯著的偶然性因素對被解釋變數的影響，則通過對資料進行奇異點診斷後採用技術手段予以消除，而無數非顯著因素對被解釋變數的影響。
則用乙個隨機擾動項表示並引入模型。 指出沒有什麼模型可以期望處理經濟現實的無數偶然因素，因此在經驗模型中納入隨機因素是必須的，被解釋變數的觀察值不僅要歸於已經清楚瞭解的變數，也要考慮來自人們並不清楚瞭解的偶然性和無數微弱因素的影響。
4樓：匿名使用者
sphericaldisturbance翻譯過。
抄來就是球形擾。
bai動。。球形擾動的假設是說du擾動間的協方差為0，且各個擾動方差相zhi同在這dao個假設下，擾動的方差-協方差矩陣為只有對角線上有元素並且各個元素相同的矩陣，這樣的矩陣在代數中為標準球體方程的二次型，因此把這樣的假設叫球形假設，服從該假設的擾動稱為球形擾動。x^2+y^2=4就是標準圓，也就是二維的球，它的二次型為同理，三維是x^2+y^2+z^2=4，它的二次型為。
5樓：快來為自己
隨機擾動覆在經濟生活制中是客觀存在的，比如統計居民月bai支出du，突然一家家裡發生大事了zhi，他家這個dao月的開支就特別大，甚至是透支了幾個月的支出，這就是乙個隨機的特例。它的出現拉昇這個月的居民總支出。但這和實際情況又不相符，每一家並沒有多支出。
所以在計量經濟學中用數學計算時要加入隨機擾動項。加入隨機擾動項使數學計算更準確的反映了經濟規律。在經濟意義中我們要對隨機擾動有認識，從而準確的指導經濟活動。
計量經濟模型為什麼要引入隨機誤差項?
6樓：網友
因為由於建模過程中諸多因素隨機作用而形成的具有抵償性的誤差。它是不可避免的，只能設法將其減少，引入隨機誤差項可以使模型獲得乙個概率上的修正，從而使模型更加精確。
7樓：網友
1.迴歸模型中省略的變數。2.人們的隨機行為。3.建立的數學模型不夠完善。4.經濟變數之間的合併誤差。5.測量誤差。
8樓：登哥啊啊啊啊
隨機誤差項(stochastic error),是指數學表示式中關於隨機誤差的描述項。在總體迴歸引數prf中，我們把個別的yi圍繞在它的期望值的離差(deviation)表述為：ui=yi-e(y|xi).
其中離差ui是乙個不可觀測的可正可負的隨機變數，在專業術語中，把ui稱為隨機干擾或隨機誤差項。
它代表：未知的影響因素，殘缺資料，資料觀察誤差，模型設定誤差及變數內在隨機性。
計量經濟模型中引進隨機擾動項的主要原因有：
9樓：金融思維
計量經濟備則模型中引進隨機擾動項的主要原因有：
a.作為未知影響因素的代表。
b.可能存在模型的設定誤差和變數的觀測誤差。
c.作為眾多帶滾兆細小蠢租影響因素的綜合代表。
d.經濟現象的內在隨機性。
e.作為無法取得資料的已知因素的代表。
正確答案：abce
經濟計量學中隨機項u的經典假設條件是什麼?
10樓：**客
1.誤差項ui 的均值為零。對於給定的x 值，隨機誤差項ui 的均值或期望值為零，即ui 的條件均值為零，記為e(ui / xi )=0 這一假定的實際意義為：
凡是模型中不顯含的並因而歸屬於ui 的因素，對y 的均值都沒有系統的影響，正的ui 值抵消了負的ui 值，它們對y 的平均影響做跡為零。
2.同方差性或ui 的方差相等。對所有給定的xi,ui 的方差都是相同的。
就是說，ui 的條件方差是恆定的，該假定表示對應於不同xi 值，ui 的方差都是某個等於σ2 的正的常數。
3.各個誤差項之間無自相關，ui 和uj（i≠j）之間的相關為零。 二者的協方差為0
和xi 的協方差為零或e（ui xi）=0該假定表示誤差項u 和解釋變數x 是不相關的。也就是說在總體回吵陪歸模型中，x 和u 對y 有各自的影響。但是，如果x 和u 是相關的，就不可能評估他們各自對y 的影響。
5.正確地設定了迴歸模型，即在經驗分析中所用的模型公升胡蠢沒有設定偏誤。
6.對於多元線性迴歸模型，沒有完全的多重共線性。就是說解釋變數之間沒有完全的線性關係。
計量經濟學回歸分析中，隨機擾動項的經濟意義是什麼？
11樓：我的春天暖洋洋
隨機擾動項在計量經濟。
學模型中佔據特別重要的地位，也是計量經濟學模型區別於其它經濟數學模型的主要特徵。將影響被解釋變數的因素集進行有效分解，無數非顯著因素對被解釋變數的影響用乙個隨機擾動項（stochastic disturbance term）表示，並引入模型。
隨機擾動項具有源生性。在基於隨機抽樣的截面資料的經典計量經濟學模型中，這個源生的隨機擾動項滿足gauss假設和服從正態分佈。
在確定性模型中引入隨機擾動，並不是為了掩蓋確定性模型的不足之處。因此，如果所謂的未被解釋的隨機擾動並不是真正的不能被解釋的因素，模型就是不適當的。
隨機擾動項，習慣稱之為隨機誤差項，包含的是模型主要變數以外的資訊。
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