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本文目录一览：

• 1、经济学中模型的作用和意义
• 2、经济学模型的意义？
• 3、在计量经济学中题目说对估计的回归方程解释其经济意义是什么意思？
• 4、回归模型的经济意义解释，求指导
• 5、分析比较两个模型参数估计结果的经济意义有什么不同

经济学中模型的作用和意义

便于我们将抽象的东西化简成具体的东西，就象大楼的模型一样。

经济学模型的意义？

经济学模型的意义：从最大程度上简化经济世界的现象，方便我们探究经济现象之间存在的规律与共性。同时，有效的经济模型有助于我们预测未来经济走势或者制定有效的经济政策。

经济学是研究价值的生产、流通、分配、消费的规律的理论。经济学的研究对象和自然科学、社会科学的研究对象是同一的客观规律。

在计量经济学中题目说对估计的回归方程解释其经济意义是什么意思？

不会出现任何影响。做回归时，常数项一般总是需要放进去的，这是为了避免模型误设的问题，也就是说，假设真实的状况是截距项不为0，回归时你取消了截距，则肯定就不对了。如果真实的截距为0，这时候取消截距做回归当然是对的，但问题的关键是你根本不知道到底真实截距是不是0。其实，即使真是截距是0，回归中放入截距不会对其他的估计量带来不利影响，所以，回归分析中，截距项总是要放进去的。当然，我不知道你研究什么问题，在我所接触的关于回归的研究中，截距项根本不是关注的重点，它显著与否没人关心，我们关心的是斜率系数是否显著的问题。

回归模型的经济意义解释，求指导

回归系数的经济意义是说明x每变化一个单位时，影响y平均变动的数量。即x每增加1单位，y变化b个单位。就是通过影响一个可变的经济意义的值，来预测我们产生的经济结果。通过以前阶段的经济发展状况的分析，预测未来经济发展，对经济发展规划，达到经济利益最大化有重大意义。

拓展资料:

1.回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

2.回归分析的几种常用方法:

1）Linear Regression线性回归:线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。关系式为:Y=a+b×X+e

2）Logistic Regression逻辑回归:逻辑回归是用来计算“事件成功”和“事件失败”的概率。这里，Y的值从0到1，它可以用下方程表示。Y=p/（1-p）

3.Polynomial Regression多项式回归

y=a+bx^2

4.Stepwise Regression逐步回归

在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。

向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显着性的变量。

5.. Ridge Regression岭回归

岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。岭回归通过给回归估计上增加一个偏差度，来降低标准误差。

分析比较两个模型参数估计结果的经济意义有什么不同

比较静态模型是在一个已经处于均衡的模型中，保持其他变量不变，一个变量变化后，又出现一个均衡，来比较这两个均衡的不同和新的均衡是如何形成，比如著名的宏观经济学里的索罗模型，或者是IS-LM模型，AS-AD模型