計量經(jīng)濟學(xué)名詞解釋與簡答(共6頁)

1、1、完全(wnqun)共線性：對于多元線性回歸模型，其基本(jbn)假設(shè)之一是解釋變量，是相互獨立的，如果(rgu)存在，i=1，2，n，其中c不全為0，即某一個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。2、虛假序列相關(guān)：由于隨機干擾項的序列相關(guān)往往是在模型設(shè)定中遺漏了重要的解釋變量或?qū)δＰ偷暮瘮?shù)形式設(shè)定有誤時而導(dǎo)致的序列相關(guān)。3、殘差項：是指對每個樣本點，樣本觀測值與模型估計值之間的差值。4、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立的。如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為多重共線性。5、無偏性：是指參數(shù)估計量的均值（期望）等于模型的參數(shù)值。6、

2、工具變量：是在模型估計過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機誤差項相關(guān)的隨機解釋變量的變量。7、結(jié)構(gòu)分析：經(jīng)濟學(xué)中所說的結(jié)構(gòu)分析是指對經(jīng)濟現(xiàn)象中變量之間關(guān)系的研究。8、虛假回歸（偽回歸）：如果兩列時間序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一致的變化趨勢（非平穩(wěn)），即它們之間沒有任何經(jīng)濟關(guān)系，但進行回歸也會表現(xiàn)出較高的可決系數(shù)。9、異方差性：即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差。10、計量經(jīng)濟學(xué)：它是經(jīng)濟學(xué)的一個分支學(xué)科，以揭示經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科。11、計量經(jīng)濟學(xué)模型：揭示經(jīng)濟活動中各種因素之間的定量關(guān)系，用隨機性的數(shù)學(xué)方程加以描述。12、截面數(shù)據(jù)

3、：是一批發(fā)生在同一時間截面上的數(shù)據(jù)。13、回歸分析：是研究一個變量關(guān)于另一個（些）變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論，其目的在于通過后者的已知和設(shè)定值，去估計和（或）預(yù)測前者的（總體）均值。14、隨機誤差項：觀察值圍繞它的期望值的離差就是隨機誤差項。15、最佳線性無偏估計量（高斯-馬爾可夫定理）：普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性和有效性等優(yōu)良性質(zhì)，是最佳線性無偏估計量，這就是著名的高斯-馬爾可夫定理。16、虛擬變量：根據(jù)定性因素的屬性類別，構(gòu)造的只取“0”或“1”的人工變量，通常稱為虛擬變量。17、差分平穩(wěn)過程：一個具有隨機性趨勢的序列，通過差分可以消除，使之變?yōu)槠椒€(wěn)的時間序列，則稱原序列為差

4、分平穩(wěn)過程。18、廣義最小二乘法與廣義差分法:變換原模型為不存在序列相關(guān)的新模型，再采用普通最小二乘法。19、一階序列相關(guān)：如果模型的隨機誤差項存在，則稱為一階序列相關(guān)。20、K階單整：如果一個時間序列經(jīng)過k次差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱原序列是k階單整的（如果一個時間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，就稱原序列是1階單整）。21、隨機解釋變量問題：如果存在一個或多個隨機變量作為解釋變量，則稱原模型存在隨機解釋變量問題。22、平穩(wěn)序列：P262三個條件。23、時間序列數(shù)據(jù)：是一批按照時間先后順序排列的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。24、相關(guān)分析：主要研究隨機變量間的相關(guān)形式及相關(guān)程度。25、最小樣本容量：樣本容量必須不少于

5、模型中解釋變量的數(shù)目（包括常數(shù)項），這就是最小樣本容量。26、序列相關(guān)性：如果模型的隨機干擾項違背了相互獨立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。27、調(diào)整的可決系數(shù)：在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得自由度減少，所以調(diào)整的思路是將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。28、虛假回歸：一些非平穩(wěn)的經(jīng)濟時間序列往往表現(xiàn)出共同的變化趨勢，而這些序列間本身不一定有直接的關(guān)聯(lián)關(guān)系，這時對這些數(shù)據(jù)進行回歸，盡管有較高的R2，但其結(jié)果是沒有任何實際意義的。這種現(xiàn)象我們稱之為虛假回歸。 29、序列相關(guān)穩(wěn)健估計法：采用普通最小二乘法估計原模型(mxng)，之后再對參

6、數(shù)估計量的方差或標(biāo)準差進行修正，稱為序列穩(wěn)健估計法。30、模型(mxng)施加約束條件后進行回歸，稱為受約束回歸。不加任何約束的回歸稱為無約束回歸。31、加權(quán)最小二乘法是對原模型加權(quán)，使之變成一個(y )新的不存在異方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計其參數(shù)。32、所謂模型設(shè)定誤差是指所設(shè)定的模型“不正確”，主要表現(xiàn)在模型中丟掉了重要的解釋變量或模型函數(shù)形式有偏誤。33、內(nèi)生解釋變量和外生解釋變量：隨機誤差項的條件零均值假設(shè)意味著的期望不依賴于X的變化為變化，且總為常數(shù)零。該假設(shè)表明與X不存在任何形式的相關(guān)性，因此該假設(shè)成立時也往往稱X為外生解釋變量，否則稱X為內(nèi)生解釋變量。34、經(jīng)典假設(shè)

7、與經(jīng)典線性回歸模型：隨機誤差項服從零均值，同方差的正態(tài)分布的假設(shè)稱為線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)，滿足該假設(shè)的線性回歸模型，也稱為經(jīng)典線性回歸模型。由于引入虛假變量個數(shù)與定性因素個數(shù)相同出現(xiàn)的模型無法估計的問題稱為虛擬變量陷阱。35、把過去時期的具有滯后作用的變量叫做滯后變量，含有滯后變量的模型稱為滯后變量模型。2、線性回歸(hugu)模型基本(jbn)假設(shè)包括：（一元(y yun)）解釋變量，是確定性變量，不是隨機變量；而且解釋變量之間互不相關(guān)。隨機誤差項具有0均值和同方差。即E=0，Var=，i=1,2,n。隨機誤差項在不同的樣本點間是獨立的，不存在序列相關(guān)。即Cov(，)=0 ij i，j=1

8、,2,n隨機誤差項與解釋變量之間不相關(guān)。即Cov(，)=0 i=1,2,n j=1,2,k 隨機誤差項服從0均值和同方差的正態(tài)分布。即N(0，)，i=1,2,n。回歸模型是正確設(shè)立的3、隨機解釋變量問題及其解決方法：第一、隨機解釋變量與誤差項相互獨立；第二、隨機解釋變量與誤差項同期無關(guān)，而異期相關(guān)；第三、隨機解釋變量與誤差項同期相關(guān)；第四、解決方法為工具變量法。4、實際經(jīng)濟問題中的多重共線性：（1）經(jīng)濟變量的趨同性 （2分） （2）滯后變量的引入 （1分）（3）樣本資料的限制 （1分）5、建立計量經(jīng)濟學(xué)模型的基本思想：計量經(jīng)濟學(xué)方法，就是定量分析經(jīng)濟現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。因此，首先根據(jù)經(jīng)

9、濟理論分析所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象，找出經(jīng)濟現(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項。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)上彼此獨立、互不矛盾、完整有解的方程組表示。6、選擇工具變量必須滿足下列(xili)條件：工具變量(binling)必須與所替代的隨機解釋變量高度相關(guān)；工具(gngj)變量與隨機誤差項不相關(guān)；工具變量與其它解釋變量不相關(guān)，以避免出現(xiàn)多重共線性。7、虛擬變量的作用是什么？設(shè)置的原則又是什么？作用是：為表針某些定性因素對被解釋變量的影響。設(shè)置原則是：如果有定性因素共有個結(jié)果

10、需要區(qū)別，那么至多引入個虛擬變量。1、序列相關(guān)性產(chǎn)生的原因？（1）經(jīng)濟變量固有的慣性；（2）模型設(shè)定誤差；（3）蛛網(wǎng)現(xiàn)象；（4）數(shù)據(jù)的“編造”。后果：參數(shù)估計量非有效；變量的顯著性檢驗失去意義；模型的預(yù)測失效。2、異方差產(chǎn)生的原因及后果對于采用截面數(shù)據(jù)作為樣本的計量經(jīng)濟學(xué)問題。由于不同的樣本點上解釋變量以外的其他的因素差異較大，因此產(chǎn)生異方差。后果:參數(shù)估計非有效；變量的顯著性檢驗失去意義；模型的預(yù)測失效。8、計量經(jīng)濟學(xué)模型中引入隨機誤差項的原因是什么？（1）代表未知的影響因素（2）代表殘缺數(shù)據(jù)（3）代表眾多細小的影響因素（4）代表數(shù)據(jù)觀測誤差（5）代表模型設(shè)定誤差（6）變量的內(nèi)在隨機性（答對

11、5點即可）9、DW檢驗的局限性主要有？（1）只能檢驗一階序列相關(guān)（或無法檢驗高階序列相關(guān)）；（2）不能檢驗滯后應(yīng)變量做解釋(jish)變量的模型；（3）有兩個(lin )無法確定的區(qū)域；（4）模型必須(bx)包含截距項；（5）樣本容量不得低于15個；（6）解釋變量必須是非隨機的。（答對5點即可）10、回歸分析的主要內(nèi)容有？（1）根據(jù)樣本觀察值對經(jīng)濟計量模型參數(shù)進行估計，求得回歸方程；（2）對回歸方程、參數(shù)估計值進行顯著性v檢驗；（3）利用回歸方程進行分析、評價及預(yù)測。11、分別敘述最小二乘法估計和最大似然估計的原理最小二乘法：當(dāng)從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得模型

12、能最好的擬合樣本數(shù)據(jù)；最大似然法：當(dāng)從模型的總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。12、建立計量經(jīng)濟學(xué)模型的基本思想是什么？計量經(jīng)濟學(xué)方法，就是定量分析經(jīng)濟現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。因此，首先根據(jù)經(jīng)濟理論分析所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象，找出經(jīng)濟現(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項。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)上彼此獨立、互不矛盾、完整有解的方程組表示。12、虛擬變量的作用：答：（1）表現(xiàn)定性因素對被解釋變量的影響（1分） （2）提高模型的說明能力與水平。（1分） （3）季節(jié)變動分析。（1分） （4）方程差異性檢驗。（1分）回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別聯(lián)系：皆為研究非確定性變量間的統(tǒng)計依賴關(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，且變量地位是對稱的都是隨機變量，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，變量地位是不對稱的，有解釋與被解釋之分，而且解釋變量通常為非隨機變量，更加關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系。內(nèi)