计量经济学名词解释及简答

计量经济学复习题题型：选择2*10；填空2*10；名词解释4*5；综合题10*4一选择填空考点1.截面数据，时间序列，面板数据定义。

P12/1.3.3截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。

时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。

时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。

面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

如在具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

2.有限分布滞后模型定义P184/7.1.3被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。

根据滞后长度 s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。

3.设定误差定义P244/9.1计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。

但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。

4.时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。

从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。

5.有效，无偏含义P35/2.2.4有效性一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时,成这个估计式为有效估计式.无偏估计式可能有多个,但在所有无偏估计式中,只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式.6.t，F检验统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2ESS(-1)~F(-1,)RSS(-)kF k n-kn k=7.协整定义P273/10.3所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。

计量经济学名词解释和简答计量经济学名词解释和简答1.计量经济学：是经济学的一个分支学科，是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。

2.计量经济模型：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。

3.回归分析：是研究一个变量关于另一个（一些）变量的依赖关系的计算方法和理论。

4、最优线性无偏估计：线性性、无偏性和有效性称为小样本性质，拥有这类性质的估计称为最优线性无偏估计。

5计量经济学检验：在进行计量经济学模型的回归分析时，必须对所研究对象是否满足普通最小二乘法下的基本假定进行检验，即检验是否存在一种或多种违背基本假定的情况，这种检验称为计量经济学检验。

6.异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。

7序列相关性：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关，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。

8.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出现的，这种情形称为虚假序列相关。

9模型设定偏误：在模型的设定中由于遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误而引起的虚假序列相关，称为模型的设定偏误。

10多重共线性：如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性则称为存在多重共线性。

11随机解释变量：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。

12工具变量：是指在模型估计过程中被作为工具使用，以替代与随机干扰项相关的随机解释变量的另一个变量。

13虚拟变量：根据因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D.14虚拟变量陷阱：一般称由于引入虚拟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"15滞后变量：某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。

一、名词解释（每小题3分）1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。

（3分）2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。

（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。

（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。

（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。

（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。

（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。

（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。

（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。

（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。

（2分）8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。

（1分）9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。

（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。

（3分）11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y 与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。

（3分）12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。

（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。

计量经济学名词解释与简答计量经济学复习题题型：选择2*10；填空2*10；名词解释4*5；综合题10*4⼀选择填空考点1.截⾯数据，时间序列，⾯板数据定义。

P12/1.3.3截⾯数据：同⼀时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。

时间序列数据：把反映某⼀总体特征的同⼀指标的数据，按照⼀定的时间顺序和时间间隔（如⽉度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。

时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。

⾯板数据：指时间序列数据和截⾯数据相结合的数据。

如在具名⼿指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

2.有限分布滞后模型定义P184/7.1.3被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。

根据滞后长度 s取为有限和⽆限，模型分别称为有限分布滞后模型和⽆限分布滞后模型。

3.设定误差定义P244/9.1计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。

但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令⼈满意，这时应把注意⼒集中到模型的设定⽅⾯：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。

4.时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移⽽发⽣变化。

直观上，⼀个平稳的时间序列可以看作⼀条围绕其均值上下波动的曲线。

从理论上，有两种意义的平稳性，⼀是严格平稳，另⼀种是弱平稳。

5.有效，⽆偏含义P35/2.2.4有效性⼀个估计式若不仅具有⽆偏性⽽且具有最⼩⽅差性时,成这个估计式为有效估计式.⽆偏估计式可能有多个,但在所有⽆偏估计式中,只有最⼩的最佳⽆偏估计式才是有效估计式.6.t，F检验统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2ESS(-1)~F(-1,)RSS(-)kF k n-kn k=7.协整定义P273/10.3所谓协整，是指多个⾮平稳变量的某种线性组合是平稳的。

计量经济学 第一部分：名词解释第一章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01,ββ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：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

一、名词解释第一章1、计量经济学：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。

2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。

3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。

4、政策评价：政策评价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价第二章1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。

2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。

4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。

第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。

2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。

3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。

4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。

5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。

6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。

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。

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。

计量经济学: 是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。

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。

截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。

时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

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）。

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。

随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。

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。

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确定样本回归函数的方法。

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。

总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。

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。

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。

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。

R表示，该值越接近1，模型拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2对样本观测值拟合得越好。

名词解释：异方差性；在线性回归模型中，经典假设要求随机误差项具有0均值和同方差。

所谓异方差性是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布序列相关性；是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。

虚假序列相关；是指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的序列相关性。

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，则称为多重共线性随机解释变量；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。

工具变量：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。

工具变量法；选择一个变量，作为模型中某随机解释变量的工具变量，与模型中的其他变量一起构造出相应参数的一个一致估计量，这种估计方法称为工具变量法。

虚拟变量；根据因素属性的类型，构造只取0或1的人工变量，叫做虚拟变量结构式模型；根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程统称结构式模型简化式模型；用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。

完备的结构模型；伪回归；又称虚假回归，即如果有两列数据表现出一致的变化趋势，即使它们之间没有任何经济关系，如果进行回归也可以表现出较高的可绝系数。

内生变量；是具有某种概率分布的随机变量。

它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是有系统模型决定的，同时也对模型系统产生影响，内生变量一般都是经济变量。

外生变量；外生变量一般是确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。

外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。

外生变量一般是经济变量，条件变量，政策变量，虚变量。

先决变量；是外生变量和内生变量的滞后变量单整；如果一个时间序列经过D次差分后变成平稳序列，则称原序列是D阶单整协整：简答题：序列相关性产生的原因三方面；1经济变量固有的惯性。

2 模型设定的偏误。

计量经济学 第一部分：名次解释第一章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01,ββ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CovX,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：检验模型对样本观测值的拟合程度,用2R 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着性检验,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β=令偏导数为0后得到的一组方程,其矩阵形式为''X X X Y4、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着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的回归;第四章1、异方差性：对于不同的解释向量,被解释变量的随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性;2、序列相关性：如果对于不同的解释向量,随机误差项之间不再是不相关的,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性;3、多重共线性：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;4、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,则称原模型出现随机解释变量问题;第五章1、虚拟变量：同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型或者方差分析模型;2、滞后变量模型：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;3、动态模型：含有滞后解释变量的模型,又称动态模型4、分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量,仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值,则成为分布滞后模型;5、自回归模型：解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值的模型;第二部分：简答题第一章1、什么是计量经济学答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学,本课程中的计量经济学模型,就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学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主要内容,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科;2、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系,它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系,更多地用确定性的数学方程加以描述;3、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位当代计量经济学的基本特点答：计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来,无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速,尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段,计量经济学在经济学科中占据了重要的地位,主要表现在：①;在西方大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具权威性的一部分；②;在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有关,居经济学各分支学科之首;此外,绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法;③;计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展;从当代计量经济学的发展动向看,其基本特点包括：⑴;非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；⑵;计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑶;计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域,从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；⑷;计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准,人们更喜欢建立一些简单的模型,从总量上和趋势上说明经济现象;4、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；③估计模型参数；④检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验;5、计量经济学模型主要有哪些应用领域各自的原理是什么答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴;结构分析,其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；⑵;经济预测,其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找出变化规律；⑶;政策评价,是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；⑷;检验与发展经济理论,其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据;6、模型的检验包括哪些方面答：模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面;第二章1、简述相关分析和回归分析的联系和区别;答：相关分析与回归分析既有联系又有区别;首先,两者都是研究非确定性变量间的的统计依赖关系,并能测度线性依赖程度的大小;其次,两者间又有明显的区别;相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度,而无需考察两者间是否有因果关系,因此,变量的地位在相关分析中式对称的,而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析,变量的地位是不对称的,有解释变量和被解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量;再次,相关分析只关注变量间的联系程度,不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系,因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化,达到深入分析变量间依存关系,掌握其运动规律的目的;2、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计答：假设1、解释变量X 是确定性变量,不是随机变量；假设2、随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E i =0 i=1,2, …,nVar i =2 i=1,2, …,nCov i, j =0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3、随机误差项与解释变量X 之间不相关：CovX i , i =0 i=1,2, …,n假设4、服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i ~N0, 2 i=1,2, …,n假设5：随着样本容量的无限增加,解释变量X 的样本方差趋于一有限常数;即 假设6：回归模型是正确设定的这些假设都是针对普通最小二乘法的;在违背这些基本假设的情况下,普通最小二乘法就不再是最佳线性无偏估计量,因此使用普通最小二乘法进行估计已无多大意义;但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计;3、简述最大似然法和最小二乘法依据的不同原理;答：对于最小二乘法,当从模型总体随机抽取n 组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据；而对于最大似然法,当从模型总体随机抽取n 组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n 组样本观测值的概率最大;在满足一系列基本假设的情况下,模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的;4、简述最小二乘估计量的性质;答：1线性性,即它是否是另一随机变量的线性函数；2无偏性,即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；3有效性,即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差;4渐近无偏性,即样本容量趋于无穷大时,是否它的均值序列趋于总体真值；5一致性,即样本容量趋于无穷大时,它是否依概率收敛于总体的真值；6渐近有效性,即样本容量趋于无穷大时,是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差;注意：1－3准则也称作估计量的小样本性质,拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量BLUE;4－6准则考察估计量的大样本或渐进性质;高斯—马尔可夫定理：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质,是最佳线性无偏估计;5、简述变量显着性检验的步骤;答：1对总体参数提出假设： H0：1=0, H1：10; 2以原假设H0构造t 统计量,并由样本计算其值： 1ˆ1ˆββS t =3给定显着性水平,查t分布表得临界值t /2n-24比较,判断若 |t|> t /2n-2,则拒绝H0 ,接受H1 ；若 |t| t /2n-2,则接受H0 ,拒绝H1 ；对于一元线性回归方程中的0,也可构造如下t统计量进行显着性检验第三章1、多元线性回归模型的基本假设是什么提示：一般表达式式和矩阵符号表达式;2、为什么说对模型参数施加约束条件后,其回归的残差平方和一定不比未加约束的残差平方和小在什么样的条件下,受约束回归与无约束回归的结果相同答：模型施加约束条件后进行回归称为受约束回归;而不加任何约束的回归称为无约束回归;对模型参数施加约束条件后,就限制了参数的取值范围,寻找到的参数估计值也是在此条件下使残差平方和达到最小,它不可能比未施加约束条件时找到的参数估计值使得残差平方和达到最小值还要小;这意味着,通常情况下,对模型施加约束条件会降低模型的解释能力;但当约束条件为真时,受约束回归与无约束回归的结果就相同;3、怎样选择合适的样本容量答：1必须保证最小样本容量;样本最小容量必须不少于模型中解释变量的数目包括常数项,即n k+1,因为,无多重共线性要求：秩X=k+1;2满足基本要求的样本容量;虽然当n k+1时可以得到参数估计量,但除了参数估计量质量不好外,一些建立模型必须的后续工作也无法进行;所以,一般经验认为,当n30或者至少n3k+1时,才能说满足模型估计的基本要求;第四章1、不满足基本假定基本假设违背的情况有哪些答：1随机误差项序列存在异方差性；2随机误差项序列存在序列相关性；3解释变量之间存在多重共线性；4解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题；5模型设定有偏误；6解释变量的方差不随样本容量的增而收敛;2、使用加权最小二乘法必须先进行异方差性检验吗答：在实际操作中人们通常采用如下的经验方法：不对原模型进行异方差性检验,而是直接选择加权最小二乘法,尤其是采用截面数据作样本时;如果确实存在异方差性,则被有效地消除了；如果不存在异方差性,则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法; 3、简述.检验的步骤;答：1计算DW值2给定,由n和k的大小查DW分布表,得临界值dL和dU3比较、判断若0<.<dL,存在正自相关dL<.<dU,不能确定dU <.<4－dU,无自相关4－dU <.<4－dL,不能确定4－dL <.<4 , 存在负自相关当.值在2左右时,模型不存在一阶自相关;第五章1.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么有哪几种基本的引入方式,它们各适用于什么情况答：在模型中引入虚拟变量,主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响;加法方式与乘法方式是最主要的引入方式,前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况;除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况;2.滞后变量模型有哪几种类型分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类,前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量,不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量;分布滞后变量有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见;分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：1对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计σ;2对于有限期的分布滞后模型,使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度,对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长,由于样本容量有限,当滞后变量数目增加时,必然使得自由度减少,将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后期之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性;3.请列出分布滞后模型估计的几种主要方法;答：分布滞后模型的估计主要需解决滞后期长度的问题;其基本的解决思路就是减少模型中解释变量的个数;常用的估计方法有：经验加权法Almon多项式法,以及Koyck方法,前两者主要用于估计有限期分布滞后模型,第三者主要用于估计无限期分布滞后模型;4.分布滞后模型估计时遇到的主要问题有哪些自回归模型估计时遇到的主要问题答：分布滞后模型估计时遇到的主要问题有：对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计;而对于有限期的分布滞后模型,普通最小二乘回归会遇到如下问题：（1）没有先验准则确定滞后期长度；（2）如果滞后期较长,将缺乏足够的自由度进行统计检验；（3）同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性;自回归模型估计时遇到的主要问题有：滞后被解释变量的存在可能导致它与随机干扰项相关,以及随机干扰项出现序列相关性;例如,Koyck模型与自适应预期模型就存在着与随机干扰项的同期相关性,同时,随机干扰项还是自相关的;而局部滞后被解释变量Yt-1调整模型则存在着滞后被解释变量Y随机干扰项的异期相关性;t-15.模型设定时,如果遗漏了相关变量,OLS估计会出现什么后果而在包含了无关变量时,后果又如何答：如果遗漏相关变量,则OLS估计结果在小样本下是有偏的,在大样本下也不具有一致性,随机干扰项的方差估计2也是有偏的,同时估计的参数的方差也是有偏的,从而不再能够保证最小方差性;在多选无关解释变量的情形下,OLS估计量仍是无偏的、一致的,随机干扰项的方差σ2也能被正确估计,但OLS估计量却往往是无效的;也就是说,包含无关变量的偏误主要表现为“错误”模型的OLS估计量的方差一般会大于“正确”模型相应参数估计量的方差;6.什么是“虚拟变量陷阱”答：一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量,只在模型中引入m-1个虚拟变量;否则,如果引入m个虚拟变量,就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况;我们一般称由于引入的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的问题,称为“虚拟变量陷阱“;。

1、什么是计量经济学？2、计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。

而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。

2、异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。

3、序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。

4、多重共线性：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、虚拟变量：在模型中表示本质因素的变量，通常用1和0表示。

6、所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。

7、内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。

8、拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。

1、修正frisch法（逐步回归法）：1）用被解释变量分别对每个解释变量进行回归，根据经济理论和统计检验从中选择一个最合适的回归方程作为基本方程，通常选取拟合优度r2最大的回归方程。

2）在基本回归方程中逐个增加其他解释变量，重新进行线性回归。

2、dw检验的局限性：1）dw统计量只适于检验一阶自相关形式。

2）应用dw检验，样本容量不应太小。

3）若原回归式的解释变量中含有因变量的滞后项，不能使用dw检验。

3、普通最小二乘法假设条件：1.）解释变量是确定变量，不是随机变量。

2.）随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3. ）随机误差项与解释变量之间不相关。

4. ）随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布4、序列相关的后果：1）参数估计的非有效。

2）变量的显著性检验失去意义。

3）模型的预测失效5、加权最小二乘法：是回归模型中存在异方差时的补救措施。

（完整版）计量经济学名词解释和简答三、名词解释经济计量学：是经济学、统计学和数学合流⽽构成的⼀门交叉学科。

理论经济计量学：是寻找适当的⽅法，去测度由经济计量模型设定的经济关系式。

应⽤经济化量学：以经济理论和事实为出发点，应⽤计量⽅法，解决经济系统运⾏过程中的理论问题或实践问题。

内⽣变量：具有⼀定概率分布的随机变量，由模型⾃⾝决定，其数值是求解模型的结果。

外⽣变量：是⾮随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值。

随机⽅程：根据经济⾏为构造的函数关系式。

⾮随机⽅程：根据经济学理论或政策、法规⽽构造的经济变量恒等式。

时序数据：指某⼀经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。

截⾯数据：指在同⼀时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。

回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其⽬的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。

相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析⽅法。

总体回归函数：E (Y /X i )是X i 的⼀个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。

它表明在给定X i 下Y 的分布的总体均值与X i 有函数关系，就是说它给出了Y 的均值是怎样随X 值的变化⽽变化的。

随机误差项：为随机或⾮系统性成份，代表所有可能影响Y ，但⼜未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。

有效估计量：在所有线性⽆偏估计量中具有最⼩⽅差的⽆偏估计量叫做有效估计量。

判定系数：TSS ESS Y Y Y Y R i i=--=∑∑222)()?(，是对回归线拟合优度的度量。

R 2测度了在Y 的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的⽐例或百分⽐。

异⽅差：在回归模型中，随机误差项1u ，2u ，…，n u 不具有相同的⽅差，即 ()()≠i j Var u Var u ，当j i ≠时，则称随机误差的⽅差为异⽅差。

异⽅差的补救⽅法：已知时，⽤加权最⼩⼆乘法；未知时，⽤普通最⼩⼆乘法。

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1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，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：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。

一、名词解释第一章1、计量经济学：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。

2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。

3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。

4、政策评价：政策评价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价第二章1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。

2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。

4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。

第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。

2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。

3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。

4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。

5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。

6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。

计量经济学第一部分：名次解释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。

4、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）。

5、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。

6、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。

7、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。

8、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。

9、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。

10、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。

11、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。

12、回归系数的估计量：指用01,ββ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。

13、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确定样本回归函数的方法。

14、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。

15、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。

16、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。

17、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。

18、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。

19、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。

20、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。

名词解释判定系数计量经济学就是在经济理论的指导下，根据实际观测的统计数据（或以客观事实为依据），运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。

解释变量也称自变量，是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。

被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。

估计标准误差是说明实际值与其估计值之间差异程度的指标,主要用来衡量回归方程的代表性。

①它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小;②它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度; ③它可以反映两变量之间相关的密切程度; ④它可以表明回归方程实用价值的大小。

异方差性：设线性回归模型为: 自相关性：多重共线性虚拟变量：在计量经济学中，我们把反映定性（或属性）因素变化，取值为0和1的人工变量称为虚拟变量(Dummy Variable)，或称为哑变量、虚设变量、属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量、名义变量等，习惯上用字母D表示。

滞后变量(lagged variable)，是指过去时期的、对当前因变量产生影响的变量。

滞后变量可分为滞后解释变量与滞后因变量两类。

把滞后变量（滞后解释变量与滞后因变量）引入回归模型，这种回归模型称为滞后变量模型。

含有滞后解释变量的模型，又称为动态模型。

平稳时间序列：所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

也就是说，生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。

单位根：单整：协整：简答题1.经典假设条件的内容是什么，为什么要对回归模型规定经典假设条件？原因：为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设。

2.最小二乘估计量有哪些性质？高斯马尔科夫定理的内容是什么？性质：（1）线性。

即它是否是另一个随机变量的线性函数；（2）无偏性。

即它的均值或期望是否等于总体的真实值；（3）有效性。

判定系数 v （A -J ）2 ! 乞（” -疔 VC^-＞）2畏们定义回门平方和工（少-刃2在思变珪远®-刃2十所占的比重称为样本抉晁系数（也称可决系数或判定系数）.用尺‘我示，即决定东竄R '计MT y 的忌变羞中可以归因于笄和y 之间天卷的比伊h 或者说y 的变动 中可以由耗的变动来解释的比例「空是回归妄线对各观迦点拟食紧密程度的测度.决定系数 斥》说明「样本冋归克线的無释能力「决定系数应越大，工會；越小,岂 W1时* 口;” 说明在y 的总支羞中由回 归宜线或回归模型作出了解释的部分所占的比重趨大，模型拟食优廈越局.计量经济学 就是在经济理论的指导下，根据实际观测的统计数据（或以客观事实为依据），运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。

解释变量也称自变量，是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。

被解释变量也称 因变量或应变量，是作为研究对象的变量。

估计标准误差 是说明实际值与其估计值之间差异程度的指标 ，主要用来衡量回 归方程的代表性。

①它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小； ②它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度 ；③它可以反映两变量之间相关的密切程度；④它可以表明回归方程实用价值的大小名词解释(2. 3. 6)(2. 3+ 7J沪二E^L -工⑶- $$ - &工(兀-刃(刃- >) n-2估计标准课差用来反映被姐特变量的实际值％与估计强戈的且均诵差程度的指1 礼 趣 厂•则冋旧氏戟稿史越鬲，代表性趣孔异方差性：设线性回归模型为：径典回归中所谓同方差是指不同葫机课差项片"二心…讥 的方差相同,即: 如果崩机误差项的方差不是常数"则称箱机項旳具有异方差性(heterDskedasticity).即:■vnr(』® ｝二 er ：工常数(t=1 * 2* -m)异方莘件的几何自刈1表示形式，可借助观测値的甑布图表示“以一元线件回归为制.在 散布圏上•就是样本线差半方"随解程娈量的变化向变化. 自相关性:(2. 2. 29J77-2 湧机课羞项方差的fii-*<72的平方根 0 = 称为估计标准谋羞*迅为££•用- _y)a - &工(天-示)事-y)斤=b Q + 1)傀+ b 沁一…+1)皿 +岖(4 1 1)g 、E 二&二fi-2如果随机溟差项的融區更存在着相关关系・即血友羞co\（ri^i^） - E{u t—疗（卩））（“；—E（竹））二£（耳叫）二0 〔f 古雷，匸 & 二1二，…斤〉这时，称随机谓羞顶之间存在自相关性或序歹I一相关（Autocorrelation or cerial correlation!。

解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。

它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。

被解释变量：是作为研究对象的变量。

它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。

内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。

外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。

它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。

计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。

最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。

高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。

总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。

回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，也就是由解释变量解释的变差。

剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，是不能由解释变量所解释的部分变差。

拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。

残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。

显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。

多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值，也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2表示。

调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，其公式为：。

偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中，当X1 既定时（即不受X1的影响），表示Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做。