计量经济学名词解释93478

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1、名词解释虚假序列相关:虚假序列相关是指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的序列相关性无偏性:所谓无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。工具变量:、工具变量是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。结构分析:经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。虚假回归：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数异方差性：在线性回归模型中，经典假设要求随机误差项具有0均值和同方差。所谓异方差性是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布。过度识别:是指模型方程

2、中有一个或几个参数有若干个估计值。恰好识别:是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数相对资本密集度:假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w表示。即简化式模型:用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。中性技术进步:技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹性同步增长行为方程:描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。先决变量:外生变量和内生变量的滞后变量相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。回归分析：研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法

3、和理论。高斯马尔科夫定理：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。高斯马尔科夫假定：(1)模型设立正确(2)无完全共线性(3)可识别性(4)零均值、同方差。无序列相关假定(5)解释变量与随机项不相关计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量，，…，是相互独立的，如果存在，i=1，2，…，n，其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。最小二乘估计量的性质：(1)线形性

4、(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有效性。最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。需求函数的零阶齐次性：消费者收入、商品价格和相关商品价格均增长倍时，商品的需求量不变。要素的替代弹性：定义为两种要素的比例的变化率与边际替代率的变化率之比,记为，一般。虚拟变量陷阱：我们一般称由于引入的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱。先决变量：外生变量和内生变量的滞后变量。残差项：残差项是指对每个样

5、本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。行为方程：描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。条件期望：即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。回归系数：回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。中性技术进步：技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹性同步增长。截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据

6、。截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。内生变量与外生变量：内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量。总体回归函数：是指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形

7、成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）最大似然估计法（ML）:又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量影响的现象，表现在线性回归