计量经济学名词解释和简答题.doc

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1、计量经济学计量经济学考试题题型：单选题20题×2’多选题5题×2’简答题共四题，2题×5’，2题×10’计算题2题×10’期末复习总结第一章（单选题）1.2和1.3节第二章2.1节（简答及选择）相关分析和回归分析计量经济学模型的四种表达方式2.2节（选择）最小二乘的基本假定2.3节（简答）参数估计的OLS：原理及推导最小二乘估计量的统计性质2.4节（选择及计算）拟合优度检验的含义可决系数统计量的公式变量的显著性检验（原理、检验结果的判断）置信区间的估计（计算公式、缩小置信区间的方法）第三章3.1节（选择）多元线性回归模型

2、的基本假定3.2节（简答）最小二乘原理及参数估计最小二乘估计量的统计性质3.3节（选择及计算）拟合优度检验方程显著性的F检验（原理、统计量、检验结果的判断）变量显著性的t检验（原理、统计量、检验结果的判断）参数置信区间（计算公式、缩小置信区间的方法）3.5线性化为非线性的方法有几种（选择）第四章（选择题和计算题）四种违背基本假定的情况，需要掌握其定义、产生的原因（实际经济问题中）、后果、检验的方法、修正的方法。第五章虚拟变量的引入方法和设置原则（选择）分布滞后模型及自回归模型的估计困难及修正方法（选择）第一部分：名词解释

3、第一章1、模型：对现实的描述和模拟。2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。第二章1、总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归

4、函数（是相对于条件期望形式而言的）。4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。5、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。6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。7、条件期望：即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。8、回归系数：回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。9、回归系数的估计量：指用等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则

5、确定样本回归函数的方法。11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。13、总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。14、回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。15、残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。16、协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。17、拟合优度检验：检验模型对

6、样本观测值的拟合程度，用表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。18、t检验时针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。19、相关分析：研究随机变量间的相关形式20、回归分析：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。第三章1、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的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。2、偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量

7、前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1个单位对解释变量带来的平均影响程度。3、正规方程组：指采用OLS法估计线性回归模型时，对残差平方和关于各参数求偏导，并令偏导数为0后得到的一组方程，其矩阵形式为4、调整的多元可决系数：又称多元判定系数，是一个用于描述伴随模型中解释变量的增加和多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的量。它与有如下关系：5、多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。如果存在完全的线性相关性，则模型的参数就无法求出，OLS回归无法进行。6、联合假设检验：是相对于单个假

8、设检验来说的，指假设检验中的假设有多个，不止一个。如多元回归中的方程的显著性检验就是一个联合假设检验，而每个参数的t检验就是单个假设检验。7、受约束回归：在实际经济活动中，常常需要根据经济理论对模型中变量的参数施加一定的约束条件，对模型参数施加约束条件后进行回归。8、无约束回归：无需对模型中变量的参数施加约束条件进行