计量经济学名词解释和简答

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1、三、名词解释经济计量学：是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科。理论经济计量学：是寻找适当的方法，去测度由经济计量模型设定的经济关系式。应用经济化量学：以经济理论和事实为出发点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题。内生变量：具有一定概率分布的随机变量，由模型自身决定，其数值是求解模型的结果。外生变量：是非随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值。随机方程：根据经济行为构造的函数关系式。非随机方程：根据经济学理论或政策、法规而构造的经济变量恒等式。时序数据

2、：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。截面数据：指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析方法。总体回归函数：E(Y/Xi)是Xi的一个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。它表明在给定Xi下Y的分布的总体均值与Xi有函数关系，就是说它给出了Y的均值是怎样随X值的变化而变化的。随机误差项：为随

3、机或非系统性成份，代表所有可能影响Y，但又未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。有效估计量：在所有线性无偏估计量中具有最小方差的无偏估计量叫做有效估计量。判定系数：，是对回归线拟合优度的度量。R2测度了在Y的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的比例或百分比。异方差：在回归模型中，随机误差项，，…，不具有相同的方差，即，当时，则称随机误差的方差为异方差。异方差的补救方法：已知时，用加权最小二乘法；未知时，用普通最小二乘法。序列相关：在进行回归分析时，我们总假定其随机误差项是不相关的，即上式表示不

4、同时点的误差项之间不相关。如果一个回归模型不满足上式，即，则我们称随机误差项之间存在着序列相关现象，也称为自相关自相关的补救方法：（一）差分法：一阶差分法、广义差分法、随机误差项相关系数的估计（如迭代法和德宾两步法）（二）广义最小二乘法。加权最小二乘法：为了克服方差非齐性，所采用的方法即加权最小二乘法。基本思想是变换原来的模型，使经过变换的模型具有同方差的随机项，然后再应用普通最小二乘法进行估计。戈德菲里特—匡特检验：首先将样本按某个解释变量的大小顺序排列，并将样本从中间截成两段；然后各段分别用普通最小

5、二乘法拟合回归模型。令第一段为高方差段，第二段为低方差段，并记两段的样本容量分别为和，模型参数个数为，两段样本回归残差分别为和，则两段的残差平方和分别为和，从而可计算出各段模型的随机误差项的方差估计量分别为和，由此可构造出检验统计量为该统计量服从自由度为和的Ｆ分布。在给定的显著性水平之下，若此统计量Ｆ的值大于临界值，则可认为有异方差的存在。DW检验：DW检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法。DW检验只能用于检验随机误差项具有一阶自回归

6、形式的序列相关问题。随机误差项的一阶自回归形式为，为了检验序列的相关性，构造的原假设是。为了检验上述假设，构造DW统计量首先要求出回归估计式的残差，，根据样本容量和解释变量的数目(不包括常数项)，查DW分布表，得临界值和，然后依下列准则考察计算得到的DW值，以决定模型的自相关状态。广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题。如果　　　　　　　为经典误差项，则可以将模型变换为　　　　此模型即为广义差分模型，该模型不存在序列相关问题。采用普通最小二乘法估计该模型得到的参数估计量，即为原模型参

7、数的无偏、有效的估计量。多元线性回归模型：在模型中将包含二个以上的解释变量的多元线性回归模型。调整的判定系数：，所谓调整，就是指的计算式中的和都用它们的自由度（n－k）和（n－1）去除。对数线性模型：，该模型中LnYi对,是线性关系，LnYi对LnXi也是线性关系。该模型可称为对数—对数线性模型，简称为对数线性模型。多重共线性：在多元线性回归模型中，解释变量之间存在完全或近似的线性关系，称解释变量之间存在完全或近似多重共性线，也称为复共线性。方差扩大因子：度量了由于与其它解释变量之间的线性关联程度对估计

8、量的方差的影响。称其为方差扩大因子，定义为。分布滞后模型：分布滞后模型一般定义为,如果一个回归模型不仅包含解释变量的现期值，而且还包含解释变量的滞后值，则这个回归模型就是分布滞后模型。它的一般形式为：=+X+X+…+X+或=+X+X+…+短期影响乘数：在分布滞后模型：=+X+X+…+X+中，称为短期影响乘数，它表示解释变量X变化一个单位对同期被解释变量Y产生的影响。延期影响乘数：在分布滞后模型=+X+X+…+X+中，，，…称为延期过渡性影响