計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋

1、1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門從數(shù)量上研究物質(zhì)資料的生產(chǎn)、交換、 分配、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì) 關(guān)系和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律及其應(yīng)用的科學(xué)。2、數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)滿足明確或隱含需求程度的指標(biāo)3、相關(guān)分析主要研究變量之間的相互關(guān)聯(lián)程度， 用相關(guān)系數(shù)表示。 包括簡(jiǎn)單相關(guān)和多重 相關(guān)（復(fù)相關(guān)）。4、回歸分析（ Regression Analys）is研究一個(gè)變量（因變量）對(duì)于一個(gè)或多個(gè)其他變量（解釋變量）的數(shù)量依存 關(guān)系。其目的在于根據(jù)已知的解釋變量的數(shù)值來估計(jì)或預(yù)測(cè)因變量的總體平均值。5. 內(nèi)生變量指由模型系統(tǒng)內(nèi)決定的變量，取值在系統(tǒng)內(nèi)決定6、面板數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的混合7.異方差 :總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同

2、方差性，即它們都有相同的方差。 如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。8.自相關(guān)自相關(guān)是在時(shí)間序列資料中按時(shí)間順序排列的觀測(cè)值之間的相關(guān)或在橫截 面資料中按空間順序排列的觀測(cè)值之間的相關(guān)9.多重共線性解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或近似的線性關(guān)系。 解釋變量存在完全的 線性關(guān)系叫完全多重共線； 解釋變量之間存在近似的線性關(guān)系叫不完全多重共線。 10.虛擬變量虛擬變量：在建立模型時(shí)，有一些影響經(jīng)濟(jì)變量的因素?zé)o法定量描述構(gòu)造只取“ 0 ”或“ 1 ”的人工變量，通常稱為虛擬變量，記為D 11.平穩(wěn)序列是指時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)規(guī)律不會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。12.偽回歸所謂“偽回歸”，是指變

3、量間本來不存在相依關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在 相依關(guān)系的錯(cuò)誤結(jié)論。13.協(xié)整所謂協(xié)整，是指多個(gè)非平穩(wěn)變量的某種線性組合是平穩(wěn)的14.前定變量所有的外生變量和滯后的內(nèi)生變量。前定變量 =外生變量滯后內(nèi)生變量精選滯后外生變量 15恰好識(shí)別恰好識(shí)別：能夠唯一地估計(jì)出結(jié)構(gòu)參數(shù)值。16結(jié)構(gòu)式模型體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)理論中經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)的聯(lián)立方程模型，稱為結(jié)構(gòu)式模型17過度識(shí)別過度識(shí)別：結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)值具有多個(gè)確定值18 自回歸模型自回歸模型：指模型中的解釋變量?jī)H是 X的當(dāng)期值與被解釋變量 丫的若干期 滯后值，它由于被解釋變量的滯后期值對(duì)被解釋變量現(xiàn)期做了回歸， 故叫做自 回歸模型。利用前期若干時(shí)刻的隨機(jī)變量

4、的線性組合來描述以后某時(shí)刻隨機(jī)變量的線性回歸模型。19擬合優(yōu)度R2：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：指檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度ESS Y -Y)2 RSS TSS 一- Yf _ TSS20修正的擬合優(yōu)度R2n -11什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的工作步驟含義：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門從數(shù)量上研究物質(zhì)資料的生產(chǎn)、交換、分配、消費(fèi)等經(jīng) 濟(jì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律及其應(yīng)用的科學(xué)。它以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)推斷為工具，在經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)下對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行分析，并 對(duì)經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行檢驗(yàn)和發(fā)展的一門綜合性學(xué)科。其內(nèi)容涉及經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)理經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等。研究的主體（出發(fā)點(diǎn)、歸宿、核心）：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其變化規(guī)律研究的工具（手段）：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)

5、方法過程：（1）模型的設(shè)定 確定模型必須包含的因變量（被解釋變量）和解釋變量； 選定模型的數(shù)學(xué)形式 根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論確定模型中參數(shù)的符號(hào)和大小。（2）估計(jì)參數(shù) 數(shù)據(jù)的收集與整理：時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)和混合數(shù)據(jù) 模型條件分析（異方差、自相關(guān)、多重共線）； 選擇恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)參數(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法。（ 3）模型檢驗(yàn) 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)； 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)； 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。（ 4）模型應(yīng)用 結(jié)構(gòu)分析；結(jié)構(gòu)分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力 分析。 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)；以模擬歷史、從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律為主要技 術(shù)手段。 政策評(píng)價(jià)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型有“經(jīng)濟(jì)政策實(shí)驗(yàn)室”功能 檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。實(shí)踐是檢驗(yàn)真

6、理的唯一標(biāo)準(zhǔn)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型提供 了一種檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論的好方法；對(duì)理論假設(shè)的檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)和發(fā)展理論。2、多元線性回歸基本假定1、u 零均值。所有的 ui 均值為 0，E（ui） =0。2、u 同方差。Var （u） =（?, i=1 , 2,，n3、w無(wú)自相關(guān)，Cov (吟 Mj) = -Eujfuj - Ewj= (UjUj) = 0 i h j4、解釋變量兀(I二、p)與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)，即C兀.Ui) = 0、盤服從正態(tài)分布，utN (Oj 32)6.無(wú)多重共線，設(shè)(兀；+乙屮，為(X】，兀，的第，個(gè)觀測(cè)值文記：XU氏A：畑 則二X為nx(j?+l)矩陣，且R期斤(X) = p+13. 簡(jiǎn)

7、述多元線性回歸分析的步驟多元回歸分析總結(jié)；1、根據(jù)樣本觀測(cè)值寫袒陣r, Y；2. 計(jì)算:XrX XtY9 (JCtX)3、計(jì)算：B = QXtX)XtY4. 計(jì)算 z TSS ESS RSS SE1 =竺4.普通最小二乘性質(zhì)1. 線性性 2.無(wú)偏性 3最小方差性5、什么是異方差性？異方差性產(chǎn)生的原因有那些？異方差性產(chǎn)生的后果是什 么？（一）什么是異方差性：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即它們都有相同的方差。 如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性（二）、異方差的原因：1、省略了重要的解釋變量引起異方差。2、模型形式設(shè)定不當(dāng) ,引起異方差。3、統(tǒng)計(jì)資料誤差引起異方差。（時(shí)間序

8、列數(shù)據(jù)中，觀測(cè)技術(shù)的缺陷引起的觀測(cè)值的誤差）（三）異方差的后果基于 CLRM 假定的 OLS 估計(jì)參數(shù)結(jié)果將受到影響。1、考慮異方差性的 OLS 估計(jì)，估計(jì)量是線性無(wú)偏的，但不是最優(yōu)估計(jì)量（具有 最小方差性）。2、參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失去意義， t、F 檢驗(yàn)都是在同方差下推出的， 出現(xiàn)異方差， 將失去意義。3、預(yù)測(cè)精度降低（預(yù)測(cè)結(jié)果不可信）6.簡(jiǎn)述用戈德菲爾德一夸特（Goldfeld-Quandt）檢驗(yàn)異方差的步驟。G-Q檢驗(yàn)適用于大樣本、隨機(jī)項(xiàng)的方差與某異解釋變量存在正相關(guān)的情況。檢驗(yàn)的前提條件是：隨機(jī)項(xiàng)服從正態(tài)分布；無(wú)序列相關(guān)。步驟:K把樣本按解釋變量 兀觀測(cè)值大小順序排列。2、略去居中的個(gè)樣

9、本，把樣本分為兩 頭的 兩個(gè)子樣本。（略去的樣本數(shù)f以總樣本數(shù)的1/4為宜）3. 分別對(duì)兩個(gè)子樣本進(jìn) 行少S回歸，并分別 計(jì)算出RSS- 4、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量:若顯著（超過臨界值） ，則說明存在異方差性如果同方差，則F 1;如果存在以方差性，根據(jù)正相關(guān)的假設(shè)，F(xiàn)1。F越大（超過臨界值），說明存在以方差性的可能性就越大。7什么是自相關(guān)？自相關(guān)產(chǎn)生的原因和后果是什么?含義:自相關(guān)是在時(shí)間序列資料中按時(shí)間順序排列的觀測(cè)值之間的相關(guān)或在橫截面 資料中按空間順序排列的觀測(cè)值之間的相關(guān)精選原因：1、經(jīng)濟(jì)慣性大多數(shù)經(jīng)濟(jì)變量都有沿某一目標(biāo)狀態(tài)延續(xù)變化的趨勢(shì)。2、模型設(shè)定不當(dāng)，造成自相關(guān) 模型形式設(shè)定不當(dāng)引起自相關(guān)；

10、 遺漏重要解釋變量引起自相關(guān)； 忽略經(jīng)濟(jì)變量的滯后作用引起自相關(guān)；3、數(shù)據(jù)處理造成自相關(guān)。數(shù)據(jù)“編造” 。數(shù)據(jù)的加工過程（如季度數(shù)據(jù)）或 推算過程（根據(jù)某種假定）獲得未調(diào)查數(shù)據(jù)）引起自相關(guān)。4、隨機(jī)項(xiàng)自身可能存在“真正自相關(guān)”性5、蛛網(wǎng)現(xiàn)象：應(yīng)變量對(duì)解釋變量的反應(yīng)滯后自相關(guān)產(chǎn)生的后果（忽略自相關(guān)使用 OLS 估計(jì)的后果）：1、最小二乘估計(jì)的方差變大，不再具有最小方差性（但仍滿足無(wú)偏性）2、顯著性檢驗(yàn)失效（不知其服從什么分布， t、F 檢驗(yàn)失效）3、模型預(yù)測(cè)失效8簡(jiǎn)述用杜賓瓦特森（Durbi n-Wats on）方法檢驗(yàn)自相關(guān)的假定條件和步驟?；炯俣ǎ?1) 回歸式中有截距項(xiàng)(2) 解釋變量是

11、非隨機(jī)的(3) 干擾項(xiàng)的模式為一階自回歸模式ut=putA+vt(4) 回歸模型中，無(wú)滯后因變量被當(dāng)作解釋變量(即在解釋變量中不能出現(xiàn) 丫(5) 沒有缺損數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)步驟：(1) 做OLS回歸，得殘差。(2) 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量DW(3) 對(duì)給定的樣本數(shù)量和解釋變量數(shù)目，在給定顯著水平下，找出臨界值的 下界和上界dL、du(4)根據(jù)下表的決策規(guī)則決定是否接受原假設(shè)原假設(shè)決策條件無(wú)正自相關(guān)擔(dān)絕0ddL無(wú)負(fù)自相關(guān)拒絕無(wú)正或負(fù)的自相關(guān)接受無(wú)正或負(fù)的自相關(guān)不聽確定di vd V drWVw4 一 clLi B -_DW檢驗(yàn)的缺陷是存在兩個(gè)不確定域。如果統(tǒng)計(jì)量落入不確定域中時(shí)，無(wú)法判斷是否存在自相關(guān)。9.計(jì)量經(jīng)濟(jì)

12、模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)分別包括哪些內(nèi)容？（一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)主要是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的符號(hào)和大小是否符合經(jīng)濟(jì)理論。（二）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)1擬合優(yōu)度R2檢驗(yàn)2、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)3、F檢驗(yàn)（總體回歸方程顯著性檢驗(yàn)4、t檢驗(yàn)（解釋變量的顯著性檢驗(yàn)）10什么是多重共線性？多重共線性產(chǎn)生的原因和后果是什么？多重共線：解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或近似的線性關(guān)系。解釋變量存在完全的 線性關(guān)系叫完全多重共線；解釋變量之間存在近似的線性關(guān)系叫不完全多重共線。多重共線性產(chǎn)生的原因：1經(jīng)濟(jì)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系引起多重共線2、經(jīng)濟(jì)變量在時(shí)間上有同方向變化的趨勢(shì)3、模型中引入滯后變量引起多重共線。多重共線性的后果：1、參數(shù)估計(jì)值的方差增大，估計(jì)量的精度大大降低。影響預(yù)測(cè)結(jié)果（準(zhǔn)確度 和置信區(qū)間）。2參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差增大，使的t檢驗(yàn)值變小，增大了接受H。，舍棄對(duì)因變量有顯著影響的變量。3、盡管 t