計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋簡答

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科， 以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量 關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科。相關(guān)分析主要研究隨機(jī)變量間的相關(guān)形式及相關(guān)程度?；貧w分析研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。 序列相關(guān)性 如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，則為是。 完全共線性解釋變量x1 , x2，xk是相互獨(dú)立的，如果存在CiXii C2X2i CkXki =0, i=1 , 2,，n,其中 c 不全為 0,即某一個(gè)解釋變量可以用其他解釋變量的線性組合表示，則稱為完全共線性。先決變量是外生變量和內(nèi)生變量的滯后變量虛假序列相關(guān)是指由于忽略了重要解釋變量而導(dǎo)致模型出現(xiàn)的序列相關(guān)性。需求函數(shù)

2、的零階齊次性消費(fèi)者收入、商品價(jià)格和相關(guān)商品價(jià)格均增長倍時(shí)， 商 品 的 需 求 量 不 變。 即：f （ 7，XP1，九P 2,P ）=九 f（l,R,P2,，Pn）殘差項(xiàng)是指對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)，樣本觀測(cè)值與模型估計(jì)值之間的差值。多重共線性在經(jīng)典回歸模型中總是假設(shè)解釋變量之間是相互獨(dú)立的。如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為多重共線性。過度識(shí)別是指模型方程中有一個(gè)或幾個(gè)參數(shù)有若干個(gè)估計(jì)值。要素替代彈性 要素的替代彈性定義為兩種要素的比例的變化率與邊際替代率的變化率之比。無偏性是指參數(shù)估計(jì)量的均值（期望）等于模型的參數(shù)值。恰好識(shí)別是指對(duì)聯(lián)立方程模型，我們能夠唯一地估計(jì)出模型的參數(shù)。相對(duì)資本

3、密集度假設(shè)在生產(chǎn)活動(dòng)中除了技術(shù)以外，只有資本與勞動(dòng)兩種勞動(dòng)要素，定義兩要素的產(chǎn)出彈性之比為相對(duì)資本密集度，用W表示。即W = El / Ek。行為方程是描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間行為關(guān)系的結(jié)構(gòu)式方程。工具變量是在模型估計(jì)過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量的變量。結(jié)構(gòu)分析 是指對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間關(guān)系的研究。虛假回歸 如果兩列時(shí)間序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一致的變化趨勢(shì)（非平穩(wěn)），即它們之間沒有任何經(jīng)濟(jì)關(guān)系，但進(jìn)行回歸也會(huì)表現(xiàn)出較高的可決系數(shù)。異方差性 在線性回歸模型中，經(jīng)典假設(shè)要求隨機(jī)誤差項(xiàng)具有 0均值和同方 差。所謂異方差性是指這些隨機(jī)誤差項(xiàng)服從不同方差的正態(tài)分布。簡化式模型

4、用所有先決變量作為每一個(gè)內(nèi)生變量的解釋變量，所形成的模型稱為簡化式模型。中性技術(shù)進(jìn)步技術(shù)進(jìn)步前后，相對(duì)資本密集度不變，即勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性與 資本的產(chǎn)出彈性同步增長。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一批按照時(shí)間先后順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。協(xié)整如果所考慮的時(shí)間序列具有相同的單整階數(shù)，且某種線性組合（協(xié)整向量）使得組合時(shí)間序列的單整階數(shù)降低，則稱這些時(shí)間序列之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。偽回歸如果兩列時(shí)間序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一致的變化趨勢(shì)。及時(shí)他們之間沒有任何經(jīng)濟(jì)關(guān)系，若進(jìn)行回歸亦可表現(xiàn)出較高的可決系數(shù)，則為是。虛擬變量 根據(jù)一些無法量度的影響經(jīng)濟(jì)變量的因素的屬性類型構(gòu)造只取 0 或 1 的人工變量，則為是。內(nèi)生變量 是具有某種概率分

5、布的隨機(jī)變量， 他的參數(shù)是聯(lián)立方程系統(tǒng)估計(jì) 的元素， 它由模型系統(tǒng)決定， 同時(shí)又對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生影響， 一般皆為經(jīng)濟(jì)變量。 外生變量 一般為確定性變量， 或是具有臨界概率分布的隨機(jī)變量， 他影響 系統(tǒng)，但不受系統(tǒng)的影響，一般為政策變量，虛變量。隨機(jī)誤差項(xiàng) 觀察值圍繞它的期望值的離差，則為是。生產(chǎn)函數(shù) 描述生產(chǎn)過程中投入的生產(chǎn)要素的某種組合同它可能的最 大產(chǎn)出量之間的依存關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。截面數(shù)據(jù) 是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的數(shù)據(jù)。虛擬變量的作用是什么？設(shè)置的原則又是什么？ 表現(xiàn)定性因素對(duì)被解釋變量的影響； 提高模型的說明能力與水平； 季節(jié)變 動(dòng)分析；方程差異性檢驗(yàn)。設(shè)置原則是：個(gè)數(shù)必須按一下原則確定

6、，每一 定性變量所需的虛擬變量個(gè)數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少一個(gè)， 即如果一 個(gè)定性變量有 M個(gè)分類，只能在模型中引入 M-1個(gè)虛擬變量，這M-1個(gè)虛 擬變量共同來量化一個(gè)虛擬變量。建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的基本思想是什么？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法， 就是定量分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。 因此， 首先根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象， 找出經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象間因果關(guān)系及相 互間的聯(lián)系。 把問題作為被解釋變量， 影響問題的主要因素作為解釋變量， 非主要因素歸入隨機(jī)項(xiàng)。其次，按照它們之間的行為關(guān)系，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù) 學(xué)形式描述這些變量之間的關(guān)系， 一般用一組數(shù)學(xué)上彼此獨(dú)立、 互不矛盾、 完整有解的方程組表示。序列相關(guān)性產(chǎn)

7、生的原因（1 ） 慣性；（2）模型設(shè)定誤差； （3）蛛網(wǎng)現(xiàn)象； （ 4）數(shù)據(jù)加工。 回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系與區(qū)別答：聯(lián)系： 1 皆為研究非確定性變量間的統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系，并能度量線性依 賴程度大小。區(qū)別： 1 相關(guān)分析僅從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上度量變量間的相關(guān)程度，而無需考察 兩者間是否有因果關(guān)系， 且變量地位是對(duì)稱的都是隨機(jī)變量； 只關(guān)注變量 間的聯(lián)系程度， 而不關(guān)注具體的依賴關(guān)系。 2 回歸分析則更關(guān)注變量間的 因果關(guān)系。變量地位是不對(duì)稱的，有解釋與被解釋之分，而且解釋變量通 常為非隨機(jī)變量；更加關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系。線性回歸模型的基本假設(shè)1 回歸模型是正確設(shè)定的。 2 解釋變量是確定性變量， 在重

8、復(fù)抽樣中取固 定值。 3 解釋變量在所抽取的樣本中具有變異性， 且隨著樣本容量的無限 增加， 解釋變量的樣本方差趨于一個(gè)非零有限常數(shù)。 4 隨機(jī)誤差項(xiàng)的零均 值，同方差及不序列相關(guān)性。 5 隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)。 6 隨 機(jī)誤差項(xiàng)服從零均值，同方差的正態(tài)分布。影響隨機(jī)誤差項(xiàng)的主要因素 未知的影響因素；殘缺因素；眾多細(xì)小影響因素；數(shù)據(jù)觀測(cè)誤差；模型設(shè) 定誤差；內(nèi)在隨機(jī)性；異方差產(chǎn)生的原因及后果 對(duì)于采用截面數(shù)據(jù)作為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題。 由于不同的樣本點(diǎn)上解釋 變量以外的其他的因素差異較大，故此。參數(shù)估計(jì)非有效；變量的顯著性 檢驗(yàn)失去意義；模型的預(yù)測(cè)失效。序列相關(guān)產(chǎn)生的原因？經(jīng)濟(jì)變量固

9、有的慣性； 模型設(shè)定偏誤； 數(shù)據(jù)的編造； 即采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題， 由于不同樣本點(diǎn)上解釋 變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性， 帶來它們對(duì)被解釋變量的影響的 連續(xù)性，故此。多重共線性產(chǎn)生的原因及后果 經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢(shì)；滯后變量的引入；樣本資料的限制；完全共線 性下參數(shù)估計(jì)量不存在；近似共線性下普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量方差變 大；參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)意義不合理； 變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)功能失 去意義；隨機(jī)解釋變量產(chǎn)生的后果1 若相互獨(dú)立， 則參數(shù)估計(jì)量仍然無偏一致。 2 若同期相關(guān)， 異期不相關(guān)， 得到的參數(shù)估計(jì)有偏，但卻是一致的 3 若同期相關(guān)，則估計(jì)量有偏且非 一致。工具變量需要滿足的條件1 與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān) 2 與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法？就是定量分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。因 此，首先根據(jù)