計量經濟學中的“ols”是什麼意思

在計量經濟學中，"OLS" 是 "Ordinary Least Squares" 的縮寫，這是一種用來估計線性回歸模型參數的統計方法。OLS 方法旨在找到一組模型參數，使得因變量的預測值與實際值之間的誤差平方和最小。這種方法是最常用的回歸分析方法之一，因為它具有許多優點，例如：

1. OLS 估計量是有偏且一致的，這意味著它們的平均值等於真值，並且隨著樣本量的增加，估計量越來越接近真值。
2. OLS 估計量滿足無偏性、有效性和相合性的假設，這使得它們成為最佳的線性無偏估計量（BLUE）。
3. OLS 方法簡單易用，並且有許多統計軟件包提供了實現這一方法的工具。

OLS 方法的目標是找到一組模型參數，使得以下目標函數最小化：

[ \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 ]

其中 ( y_i ) 是第 ( i ) 個觀察值的因變量值，( \hat{y}_i ) 是根據模型預測的因變量值，( n ) 是觀察值數量。

通過最小化這個目標函數，OLS 方法可以估計出模型的參數，這些參數可以用來預測因變量的值，或者用來解釋自變量與因變量之間的關係。