反向因果条件下,随机干扰项条件均值不为0

发布网友发布时间：2022-04-25 08:23

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热心网友时间：2023-11-08 20:36

摘要这一假定无非是说：凡是模型不含的因而归于Ui的因素对被解释变量的均值没有系统性的影响，正的ui 值抵消了负的ui 值，它们对被解释变量的平均影响为零。至于为什么要假定这样，是出于研究需要，因为在经典的计量经济学里，我们要判断解释变量到底对被解释变量产生了多大的影响。如果不做出这个假定，我们无法得知这个影响究竟是来自解释变量还是归结于随机扰动项！咨询记录 · 回答于2021-11-09反向因果条件下,随机干扰项条件均值不为0这一假定无非是说：凡是模型不含的因而归于Ui的因素对被解释变量的均值没有系统性的影响，正的ui 值抵消了负的ui 值，它们对被解释变量的平均影响为零。至于为什么要假定这样，是出于研究需要，因为在经典的计量经济学里，我们要判断解释变量到底对被解释变量产生了多大的影响。如果不做出这个假定，我们无法得知这个影响究竟是来自解释变量还是归结于随机扰动项！有证明过程吗数学证明过程因为扰动是完全随机的,也就是和自变量无关, 向上偏和向下偏的概率是一样的,所以均值是0.如果不是零,就有了固定的方向性如果不等于零,假设他的均值为u,U-u的均值就是零,还是形成了均值是0的扰动,u就作为参数相当于y=ax+b+u+均值为零的扰动有完整的数学证明过程吗我这边已经给您思路了我就是要找完整的证明过程的啊这一假定无非是说：凡是模型不含的因而归于Ui的因素对被解释变量的均值没有系统性的影响，正的ui 值抵消了负的ui 值，它们对被解释变量的平均影响为零。至于为什么要假定这样，是出于研究需要，因为在经典的计量经济学里，我们要判断解释变量到底对被解释变量产生了多大的影响。如果不做出这个假定，我们无法得知这个影响究竟是来自解释变量还是归结于随机扰动项