计量经济学名词解释与简答.doc

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1、1、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。2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。6、工具变量：

2、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。7、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。8、虚假回归（伪回归）：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。9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。10、计量经济学：它是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。11、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。12、截面

3、数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：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，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。16、虚拟变量：根据定性因素的属性类别，构造的只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量。17、差分平稳过程：一个具有随机性趋势的序列，通过差分可以消除，使之变为平稳的时间序

4、列，则称原序列为差分平稳过程。18、广义最小二乘法与广义差分法:变换原模型为不存在序列相关的新模型，再采用普通最小二乘法。19、一阶序列相关：如果模型的随机误差项存在，则称为一阶序列相关。20、K阶单整：如果一个时间序列经过k次差分后变为平稳序列，则称原序列是k阶单整的（如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的，就称原序列是1阶单整）。21、随机解释变量问题：如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型存在随机解释变量问题。22、平稳序列：P262三个条件。23、时间序列数据：是一批按照时间先后顺序排列的统计数据。24、相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。25、

5、最小样本容量：样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项），这就是最小样本容量。26、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，称为存在序列相关性。27、调整的可决系数：在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。28、虚假回归：一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联关系，这时对这些数据进行回归，尽管有较高的R^2，但其结果是没有任何实际意义的。这种现象我们称之为虚假回归。29、序列相关稳健估计法：采用普

6、通最小二乘法估计原模型，之后再对参数估计量的方差或标准差进行修正，称为序列稳健估计法。30、模型施加约束条件后进行回归，称为受约束回归。不加任何约束的回归称为无约束回归。31、加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。32、所谓模型设定误差是指所设定的模型“不正确”，主要表现在模型中丢掉了重要的解释变量或模型函数形式有偏误。33、内生解释变量和外生解释变量：随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ的期望不依赖于X的变化为变化，且总为常数零。该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，因此该假设成立时也往往称X为外生解释变量，否则

7、称X为内生解释变量。34、经典假设与经典线性回归模型：随机误差项服从零均值，同方差的正态分布的假设称为线性回归模型的经典假设，满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型。由于引入虚假变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题称为虚拟变量陷阱。35、把过去时期的具有滞后作用的变量叫做滞后变量，含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。2、线性回归模型基本假设包括：（一元）（1）解释变量，，…，是确定性变量，不是随机变量；而且解释变量之间互不相关。（2）随机误差项具有0均值和