计量经济学中回归模型交叉项是怎么回事

1. 计量经济学中回归模型交叉项是怎么回事

交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了

2. 在设计计量经济学模型时，怎么判断是否应该设计交叉项

y等于x1+x2+x1*x2
就等于x1+(1+x1)*x2
对x2求偏导，则等于
1+x1
所以交叉项意味着一个变量影响了另一个变量的偏效应。
例如外商直接投资带来先进的技术和管理经验，有利于本国经济增长，所以外商直接投资对本国经济的偏效应是正的。
但是外商直接投资带来的技术和经验，不是你想学就能学的，需要一定的人力资本积累来消化吸收。
这时候加入人力资本和外商直接投资的交叉项，如果结果交叉项的系数为正，则意味着人力资本提高了外商直接投资对经济增长的拉动效果，人力资本越高的地方，外商直接投资越能够促进经济增长。

3. 魔方的三色定律里提到了交叉项，请问什么是交叉项？

二色定律：还原状，相邻的四块底棱与中心块只有二种颜色；
三色定律：当相邻的四块底棱与中心块有二块颜色相同且不在同一面，而另二块为对应色时，位置正确；
四色定律：当相邻的四块底棱与中心块为四种颜色，且同一面的为对应色时，位置正确。

4. 计量经济学中怀特检验法，为什么有交叉项算出来存在异方差 无交叉项算出来不存在异方差

说明误差项的方差水平与交叉项有关，存在异方差。

5. 做回归时，若自变量中取了两个变量的交叉项，是不是构

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。（南心网 SPSS调节效应回归分析）

6. 计量经济学中X与x的区别是什么

小写x=大写X-X的平均数

7. 计量经济学中Homoskedasticity与Heteroskedasticity

一、异方差性（Heteroskedasticity）：给定解释变量，误差项的方差不为常数。 
1.异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。
2.假设线性回归模型 中，扰动项 ε 的分量  是均值为零，彼此独立的，但 不全相等，在这种情况下。OLS 估计虽然具有无偏性和一致性，却不是最优线性无偏估计。因此在预测时  波动较大。为此，在应用 OLS 方法之前要对模型的异方差性进行检验，并设法消除异方差性。 
二、同方差性（Homoskedasticity）：回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。
1.同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。
2.计量经济学中，一组随机变量具备同方差即指线性回归的最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）的残值服从均值为0，方差为σ^2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ^2的正态分布。

扩展资料
计量经济学
1.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。
2.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。
3.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。
参考资料来源：百度百科-异方差性
参考资料来源：百度百科-同方差性
参考资料来源：百度百科-计量经济学

8. 计量经济学问题

不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。
1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？
答：可以考虑以下几种情形。
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育投资回报率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？
答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程
y = 1 + 2x + u
其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x 对 y 的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ 为正数，则 x 对 y 的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ 为负数，则 x 对 y 的边际效应随着z 的增加而减少。
3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？
答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。
4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？
答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。
5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？
答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。
对于时间效应也同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x 与 y 的相关性只是因为二者都随时间而增长）。
6、如何决定应使用二阶段最小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？
答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。
7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x  会被去掉）？
答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：
（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。
（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。