因为在计量经济模型中不可能穷尽或找出所有的变量对被解释变量的影响，因此加入扰动项表示其它未知变量对被解释变量的影响，扰动项也可以用来估量误差的大小。具体如下：
随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。李子奈将计量经济学应用研究的总体模型设定归纳为：将影响被解释变量的因素集进行有效分解，按照与被解释变量关联关系的恒常性和显著性两个维度。
分解为显著的恒常性因素集、显著的偶然性因素集和无数单独影响可以忽略的非显著因素集，所有显著的恒常性因素作为解释变量，显著的偶然性因素对被解释变量的影响，则通过对数据进行奇异点诊断后采用技术手段予以消除，而无数非显著因素对被解释变量的影响。
则用一个随机扰动项表示并引入模型。W.H.Greene 指出没有什么模型可以期望处理经济现实的无数偶然因素，因此在经验模型中纳入随机因素是必须的，被解释变量的观察值不仅要归于已经清楚了解的变量，也要考虑来自人们并不清楚了解的偶然性和无数微弱因素的影响。
扩展资料：
随机误差项u的行为方程或技术方程进行参数估计，就应该首先具备计量方程中内生变量、外生变量和随机项。的观测数据。但实际上， u是既看不见，又摸不着的多因素的综合体，其数值是观察不到的。因此，为了推测其数值分布规律。
同时也为了简化计量工作，在经济计量过程中就对u作出了若干假设，赋予某些统计特性，这不仅简化了计量工作，而且为后面参数估计中的某些推导证明提供出一些理论前提。关于对u的假定，几乎在所有经济计量学的著述中都有阐述，虽表达方式不尽相同，但基本内容是一致的。
参考资料来源：百度百科-随机扰动项
参考资料来源：百度百科-随机误差项
因为在计量经济学模型中加入随机扰动项，更准确地反映了经济规律。在经济意义中要对随机扰动有认识，从而准确的指导经济活动。随机扰动项反映了更准确的经济规律。
随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显著因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项表示，并引入模型。
含义
随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。李子奈（2008）将计量经济学应用研究的总体模型设定归纳为：
将影响被解释变量的因素集进行有效分解，按照与被解释变量关联关系的恒常性和显著性两个维度，分解为显著的恒常性因素集、显著的偶然性因素集和无数单独影响可以忽略的非显著因素集；所有显著的恒常性因素作为解释变量；显著的偶然性因素对被解释变量的影响。
以上内容参考：百度百科-随机扰动项
本回答被网友采纳因为在计量经济学模型中加入随机扰动项，更准确地反映了经济规律。在经济意义中我们要对随机扰动有认识，从而准确的指导经济活动。随机扰动项反映了更准确的经济规律。
随机扰动项在计量经济学模型中占据特别重要的地位，也是计量经济学模型区别于其它经济数学模型的主要特征。将影响被解释变量的因素集进行有效分解，无数非显著因素对被解释变量的影响用一个随机扰动项表示，并引入模型。
扩展资料
计量经济学的模型：
计量经济学中的常见模型是时间序列。采用时间序列数据建立计量经济学模型，首先要对使用的统计数据构造的时间序列进行平稳性检验。
大多数时间序列是非平稳的，关于经典的平稳时间序列分析模型，主要是自回归模型AR，移动平均模型MA，自回归移动平均模型ARMA。时间序列模型的序列相关性，如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则认为存在序列相关性。
序列相关性的后果，是会导致参数的估计量非有效，是变量的显著性检验会失去意义，最后是会导致模型的预测失去效果。处理序列相关性的方法，包括图示法、回归检验法、DW检验法等。对时间序列数据做平稳性检验，主要用到单位根检验，包括DF检验，ADF检验，具体操作后期分析。
参考资料来源：
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