计量经济学自己总结的概念

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1、计量概念一元线性回归1.相关系数:屹疋-心）2•驱八足才2.回归分析：是研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论.口的在于通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者的均值3.冋归分析和相关分析1）共同点：都是研究菲确定性变量间的统计依赖关系2）不同点：A.相关分析中，变量x变量y处丁-平等的地位；回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，x称为口变量，用于预测因变量的变化B.相关分析中所涉及的变量x和y都是随机变量；冋归分析中，因变量y是随机变量，白变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量c.相关分析主要是描述两个变量

2、Z间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响人小,还可以由回归方程进行预测和控制4.总体回归线：在给定解释变量X条件下被解释变量Y的期望轨迹5.随机干扰项的存在原因:代表未知的影响因素;代表残缺数据;代表众多细小影响因素；代表数据观测谋差;代表模型设定误差浚量的内在随机性6.对模型的基本假设：1）对模型设定的假设：回归模型是正确的即选择了正确的变量和函数形式2）对解释变量的假设:X是确定型变最不是随机变最;X在所抽取的样木中具有变异性，随着样本容量的无线增加X的样本方差趋于非零的有限常数.3）对随机干扰项的假定：误差项£是

3、一个期望值为0的随机变量，即E（£）=0。对丁一个给定的x值,y的期望值为E（y）=0+lx对于所有的x值，£的方差。2都相同；误差项£是一个服从正态分布的随机变量，且相独立。即£~N（0,。2），对于一个特定的x值，它所对应的£与其他x值所对应的£不相关7.最小二乘法（0LS）:使因变暈的观祭里阴计值之间的离差平方和达到最小来求得和的方法£5_莎=£®一恥肚）2*律・M1-1必;-D2.如何考察总体估计量的优劣性：线性性、无偏性、有效性、渐近无偏性、一致性、渐近有效性3.最小二乘法和最人似然法的比较：对于普通最小二乘法，当从模型总体随机抽取

4、n组样本观测值后，最合理的参数佔计量应该使得模型能最好地拟合样本数据；而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样木观测值的概率最大。4.B样木方差的估计：（书P42）11・拟合优度：检验模型对样本观测值得拟合程度12.变差：因变量y的取值是不同的，y取值的这种波动称为变差。变差来源于两个方面：由于自变量x的収值不同造成的；除x以外的其他因素（如x对y的非线性影响、测量谋差等）的影响13.离差平方和的分解：工（X—予尸/=1/-I[11总平方和回归*方和残差*方和(SS7)(SSR)(

5、SSE)SS7■二SSR+SSE•SST：反映因变量的n个观察值与其均值的总离差-SSR：反映白变量x的变化对因变量y取值变化的影响，或者说，是由于x与yZ间的线性关系引起的y的取值变化，也称为可解释的平方和•SSE：反映除x以外的其他因素对y取值的影响，也称不可解释的平方和或剩余平方和14.判定系数:ssr書位一疔

6、歌y厂汀SSTZ(y.-y)2t(yi-y)2•判定系数：就模型而言；说明解释变量对因变量的解释程度；具佇非负性•相关系数：就两个变量而言；说明两变量线性依存程度；可正可负15.影响置信区间宽度的因素：1）置信水平1-«:区间宽

7、度随置信水平的增大而增人2）数据的离散程度（s）:区间宽度随离散程度的增大而增大3）样本容量:区间宽度随样本容量的增大而减小4）用于预测的xp与x的差异程度：区间宽度随xp与x的差异程度的增大而增大16.判定系数的实际童义是：在不良贷款取值的变差屮，有71.16%可以由不良贷款与贷款余额之间的线性关系来解禅，或者说，在不良贷款取值的变动中，有71.16%是

8、+1贷款余额所决定的。17.置信区间：由样本统计量所构造的总体参数的估计区I'可称为置信区I'可置信水平：将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水

9、平15.如何缩小置信区间：1）增大样本容量n2）提高模型的拟合优度3）（提高样本观测值得分散度一一多元）16.OLS求出的是估计值而不是预测值的原因:一是模型中的参数估计量是不确定的二是随机十扰项的彩响多元线性回归1.多元线性回归最小二乘法求回归系数:斤_工竝y工£厂工）【工竝兀和'工汇工兀:-（工兀1必2）n_为x・iiy,工Xi,—工Xh工x”x?i"工XmEX；-（工xiX2）2.修正判定系数：/?；=l~（l-/?2）xn~t（丿IJ样木容量n和自变量的个数p去修正，避免增加自变暈而高估R2,数值小）（1）n很大，k较时，约等于；（

10、2）在k与n相比鮫大时，小于R2,要考虑修正的样本决定系数。（3）校正的判定系数即川自由度进行平均，用“单位”拟合课差进行比较，从而提高了可比性。（4）虽然非校正的