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中南财经政法大学计量经济学复习总结引言计量经济学是一门应用统计学和数学工具来分析经济数据的学科，它在经济预测、政策评估和经济理论检验中发挥着重要作用。
本复习总结旨在帮助中南财经政法大学的学生系统地回顾和巩固计量经济学的核心知识点。
第一部分：计量经济学基础1. 计量经济学的定义和目的定义：计量经济学是经济学的一个分支，它利用数学和统计学方法来分析经济数据。
目的：旨在建立经济理论的实证模型，进行经济预测和政策评估。
2. 经济数据的特点时间序列数据：数据点按时间顺序排列。
横截面数据：同一时间点上不同个体的数据集合。
面板数据：结合了时间序列和横截面数据的特点。
第二部分：经典线性回归模型1. 简单线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon )参数估计：通常使用最小二乘法估计参数。
2. 多元线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n + \epsilon )参数估计：同样使用最小二乘法。
3. 模型假设线性：因变量与自变量之间存在线性关系。
独立性：误差项相互独立。
同方差性：误差项具有恒定的方差。
正态分布：误差项呈正态分布。
第三部分：模型的诊断和改进1. 异方差性问题：当误差项的方差与自变量相关时，最小二乘估计的标准误差会受到影响。
解决方法：使用异方差稳健的标准误或加权最小二乘法。
2. 自相关问题：时间序列数据中误差项可能存在相关性。
解决方法：使用广义最小二乘法或差分方法。
3. 多重共线性问题：自变量之间高度相关，导致模型参数估计不稳定。
解决方法：增加样本量，剔除相关性高的变量。
第四部分：动态模型和时间序列分析1. 自回归模型（AR）模型形式：( y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + ... + \phi_p y_{t-p} + \epsilon_t )2. 移动平均模型（MA）模型形式：( y_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + ... + \theta_q \epsilon_{t-q} )3. 自回归移动平均模型（ARMA）模型形式：结合AR和MA模型的特点。
1.普通最小二乘法Ordinary Least Squares,OLS ：已知一组样本观测值{}n i Y X i i ,2,1:),(⋯=,普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值,即样本回归线上的点∧i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小;普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小;2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义,或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况;从此意义看,加权最小二乘法也称为广义最小二乘法;3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数;4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法;5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程,以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法;6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数,得到简化式参数估计量,然后过通参数关系体系,计算得到结构式参数的估计量的一种方法;7.异方差性Heteroskedasticity ：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;8.序列相关性Serial Correlation ：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;9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++⋯+++=i k 22110i ,其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 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,则称为存在多重共线性;10.时间序列数据:时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据;11.截面数据：截面数所是一批发生在同一时间截面上调查数据;12.虚拟数据：也称为二进制数据,一般取0或1.13.内生变量Endogenous Variables ：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;内生变量是由模型系统决定的,同时也对模型系统产生影响;内生变量一般都是经济变量;14.外生变量Exogenous Variables ：外生变量一般是确定性变量,或者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;15.先决变量Predetermined Variables ：外生变量与滞后内生变量Lagged EndogenousVariables 统称为先决变量;16.总离差平方和： 称为总离差平方和,反映样本观测值总体离差的大小; 17.残差平方和： 称为残差平方和,反映样本观测值与估计∑∑-==22)(Y Y y TSS i i ∑∑-==22)ˆ(ii i Y Y e RSS值偏离的大小,也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小;18.回归平方和： 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小;19.可决系数coefficient of determination ：可决系数R2是检验模型拟合优度的指标,22,1R TSSRSS TSS ESS R -==越接近于1,模型的拟合优度越高; 20.随机干扰项stochastic disturbance: μ称为观察值Y 围绕它的期望值EY X 的离差deviation ,记)|(i i i X Y E Y -=μ,它是一个不可观测的随机变量,称为随机误差项stochastic error,通常又不加区别地称为随机干扰项;21.结构式模型Structural Model ：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模型;22.简化式模型Reduced-Form Model ：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数,即用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量,所形成的模型称为简化式模型;23.恰好识别Just Identification ：如果某一个随机方程具有一组参数估计量,称其为恰好识别;24.过度识别Over identification ：如果某一个随机方程具有多组参数估计量,称其为过度识别;15．格兰杰因果检验可能存在有四种检验结果：1X 对Y 有单向影响,表现为1式X 各滞后项前的参数整体不为零,而2式Y 各滞后项前的参数整体为零；2Y 对X 有单向影响,表现为2式Y 各滞后项前的参数整体不为零,而1式X 各滞后项前的参数整体为零；3Y 与X 间存在双向影响,表现为Y 与X 各滞后项前的参数整体不为零；4Y 与X 间不存在影响,表现为Y 与X 各滞后项前的参数整体为零;分别做包含与不包含X 滞后项的回归,记前者与后者的残差平方和分别为RSSU 、RSSR ；再计算F 统计量：k 为无约束回归模型的待估参数的个数;如果: F>F m, n-k ,则拒绝原假设,认为X 是Y 的格兰杰原因;21、DW 检验假设条件：1解释变量X 非随机；2随机误差项i 为一阶自回归形式：i=i-1+i3回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量,即不应出现下列形式：Yi=0+1X 1i +……k X ki +Y i -1+i4回归含有截距项针对原假设：H0: =0, 构如下造统计量：∑∑-==22)ˆ(ˆY Y y ESS i i计算DW 值,给定,由样本容量n 和解释变量个数k 的大小查DW 分布表,得临界值dL 和dU 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;22、White 检验 见11题怀特检验不需要排序,且适合任何形式的异方差;其基本思想与步骤：i i i i X X Y μβββ+++=22110然后做辅助回归：ii i i i i i i X X X X X X e εαααααα++++++=215224213221102~可以证明,在同方差性假设下,从该辅助回归得到的可决系数R 2与样本容量n 的乘积,渐近地服从自由度为辅助回归方程中解释变量个数的22nR 分布：χ~2χ,则可在大样本下,对统计量检验。
计量经济学知识点总结计量经济学知识点总结通货膨胀是指纸币的发行量超过流通中所需要的数量，从而引起纸币贬值，物价上涨的经济现象，其实质是社会总需求大于社会总供给；通货紧缩是指物价总水平在较长时间内持续下降的经济现象，其实质是社会总需求小于社会总供给。
…1、通货膨胀与通货紧缩的关系（1）联系：①二者都是由社会总需求与社会总供给不平衡造成的，亦即流通中实际需要的货币量与发行的数量不平衡造成的。
②二者都会影响正常的经济生活和社会经济秩序。
因此，必须采取切实有效的措施予以抑制。
（2）区别：①含义及实质不同：通货膨胀是指纸币的发行量超过流通中所需要的数量，从而引起纸币贬值，物价上涨的经济现象，其实质是社会总需求大于社会总供给；通货紧缩是指物价总水平在较长时间内持续下降的经济现象，其实质是社会总需求小于社会总供给。
②表现不同：通货膨胀表现为纸币贬值、物价上涨、经济过热的现象；通货紧缩则表现为物价持续下降、市场疲软、经济萎缩的现象。
③原因不同：通货膨胀主要是纸币的发行量大大超过流通中所需要的货币量引起的。
另外，经济结构不合理、固定资产投资规模过大、生产资料价格大幅调整、需求膨胀等因素也是引发通货膨胀的重要原因；通货紧缩主要是宏观经济环境的变化，由卖方市场转变为买方市场引起的，另外，货币供应增长乏力、金融危机等因素也是引发通货紧缩的重要原因。
④危害性不同：通货膨胀的出现，直接引起纸币贬值，物价上涨，如果人们的实际收入没有增长，生活水平就会出现下降，购买力降低，商品销售困难，造成社会经济生活秩序混乱；通货紧缩，物价下降在一定程度上对人民生活有好处，但物价总水平长时间、大范围下降，会影响企业生产和投资的积极性，导致市场销售不振，对经济的长远发展和人民的长远利益不利。
⑤解决办法不同：抑制通货膨胀主要是实行适度从紧的货币政策和量入为出的财政政策，控制货币供应量和信贷规模；抑制通货紧缩主要是采取积极的财政政策和稳健的货币政策，加大投资力度，扩大内需，调整出口结构，努力扩大出口。
绪论计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。
计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。
目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。
类型：理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究步骤：（一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性（二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的（三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验（四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是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。
计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据第二章简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数。
总体相关系数 Var 方差 Cov 协议方差r rr =∑（r −r ̅̅̅）(r −r ̅̅̅)√∑（r r −r ̅̅̅）∑（r r −r ̅̅̅）总体回归函数：将总体被解释函数Y 的条件期望表现为解释变量X 的函数总体 r (r |r r )=r 1+r 2r r个体 r r =r 1+r 2r r +r r 随机扰动项μ引入随机扰动项的原因？①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。
简单线性回归的基本假定？（1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi 得到条件下，随机扰动项Ui 的条件期望或条件均值为零。
计量经济个人总结范文引言作为计量经济学这门课程的学习者，我认为通过这门课程的学习，我对经济学和统计学的知识有了更深入的了解，并学会了如何运用这些知识进行实证分析和预测。
在这篇文章中，我将总结我在学习计量经济学过程中所学到的知识和技能，并对自己的学习效果进行评估。
学习内容在计量经济学的学习过程中，我学习了一系列重要概念和技术，包括：- 统计学基础知识：学习了统计学的基本概念、概率分布和假设检验等内容，为后续的实证分析打下了基础。
- 线性回归模型：了解了线性回归模型的原理和假设，并学会了如何通过最小二乘法估计模型参数。
- 模型诊断和残差分析：学习了如何通过观察残差、检验模型的假设前提以及检验模型的正确性。
学习方法在学习计量经济学的过程中，我采用了以下几种学习方法，以帮助我更好地掌握知识和技能：1. 认真听讲：在课堂上，我始终保持专注，认真听讲，并尽量做好笔记，以确保对老师所讲内容的全面理解。
2. 练习题目：在课后，我会针对老师布置的练习题进行复习和练习，并在课下积极思考和解决遇到的问题。
3. 参考资料：除了课堂讲授的资料外，我还阅读了相关的教材和论文，以加深对知识点的理解和应用。
学习成果通过这门课程的学习，我取得了以下几方面的学习成果：1. 理论知识：掌握了计量经济学的基本概念和模型，了解了如何对经济问题进行实证分析和预测，并能够独立处理和解决实际问题。
2. 数据分析能力：通过实际的数据分析项目，我学会了如何运用统计软件和编程语言进行数据处理和分析，提高了自己的实证研究能力。
3. 团队合作能力：在课堂项目和小组作业中，我与同学们积极合作，相互学习和帮助，提高了自己的团队合作能力。
学习反思在学习计量经济学的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，由于计量经济学需要较强的数理基础，有时我在理解一些数学推导和统计方法时会感到吃力。
其次，对于一些复杂的实证分析案例，我还需要进一步提高自己的数据分析能力和解决问题的能力。
欢迎共阅绪论计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。
计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。
目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。
类型：理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究步骤：（一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性相关系数总体相关系数Var总体回归函数：将总体被解释函数Y总体个体随机扰动项引入随机扰动项的原因？表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。
简单线性回归的基本假定？（1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。
（2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。
（3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的协方差为零。
（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管（5）正态性假定，即假定随机扰动项ui 服从期望为零、方差为的正态分布。
最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。
统计特性：线性特性、无偏性、有效性。
P28拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
可决系数及其作用。
解答：2R （1自身的原因（1（1（3（4）当多重共线性严重时，可能造成可决系数较高多重共线性检验方法？ （1）简单相关系数检验法（2）方差膨胀因子法（3）直接观测法（4）逐步回归检测法 降低多重共线性的经验方法？（1）利用外部或经验信息（2）横截面与时间序列数据并用（3）剔除高度共线性的变量（4）数据转换（5）获取补充数据或新数据（6）选择有偏估计量异方差性：其他假设均不变，但模型中随机误差项的方差Var （）=（i=1,2..n ）则具有异方差性异方差性产生的原因？（1）模型设定误差（2）测量误差的变化（3）截面数据中总体名单的差异异方差性产生的后果？（1）对参数估计式统计特性的影响：参数的OLS 估计仍然具有无偏性。
计量经济学重点总结计量经济学的研究方法可以分成以下几个步骤：建立模型、收集数据、估计参数、模型检验和模型运用。
上个一学期课，觉得初级计量经济学课程主要关注估计参数和模型检验这两个部分。
话不多说，先开始吧。
因为一元和多元很相似，所以放在一起总结了。
1.估计参数1.1回归方程1.1.1 一元回归线性模型总体回归方程（PRF）E(Y|Xi)=f(Xi)=β0+β1Xi ( β0 、β1 为回归系数，是要估计的参数)设μi=Yi−E(Y|Xi) ,上式代入，可求得总体回归模型为Yi=β0+β1Xi+μi样本回归模型（SRF）和总体回归模型的差别在于样本回归模型是由于取的是样本，所以β0 、β1 、Yi 都是估计值因此，可以建立样本回归方程Y^i=β^0+β^1Xi 。
设残差ei=Yi−Y^i ，原方程带入可求得样本回归模型为Yi=β^0+β^1Xi+ei1.1.2 多元回归线性模型一样的道理，构建总体回归方程与样本回归模型，解释变量为k个。
总体回归方程（PRF），，，E(Y|Xi1，Xi2，……，Xik))=β0+β1Xi1+β2Xi2+……+βkXik所以总体回归模型为Yi=E(Y|Xi1,……+Xik)+μi=β0+β1Xi1+……+βkXik+μi样本回归方程同理样本观察值带入总体回归模型得Y1=β0+β1X11+……+βkX1k+μ1Y2=β0+β1X21+……+βkX2k+μ2可以得到总体回归模型的矩阵表示为Y=Xβ+U样本回归模型的矩阵表示为Y=Xβ^+e1.2 基本假定1）模型假设正确2）解释变量具有变异性，方差趋向于一个非零常数（所以多元函数的列满秩）3）随机误差项零均值、条件同方差、不同随机误差项彼此独立，是零均值同方差的正态分布1.3 OLS估计法1.3.1 一元回归线性方程样本回归方程中残差为ei=Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi因此残差平方和为（Q=Σei2=Σ（Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi)2分别对β0 、β1 求偏导。
计量经济学知识点总结基本概念：变量与参数：变量是可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是在模型中不变的常量。
线性关系与非线性关系：线性关系是两个变量之间的关系可以用一条直线来表示，而非线性关系则不符合这一特点。
动态关系与静态关系：动态关系是指变量之间的关系随着时间的推移而变化，而静态关系则在一个时间点上成立。
研究内容：理论计量经济学：研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学：在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
主要原理：样本与总体：样本是从总体中选取的一部分个体或观测值，用于进行研究和分析。
总体指全部个体或观测值的集合。
样本必须具有代表性、随机性和独立性，才能保证统计推断的准确性。
回归分析：常用的统计工具，用于研究变量之间的关系，以及预测某个变量的取值。
包括简单线性回归、多元线性回归等。
假设检验：用于检验某个假设是否成立的重要方法。
多重共线性：回归方程中自变量之间存在高度相关关系的问题，可能导致回归系数的不准确性和不同自变量的解释能力的降低。
异方差性：回归模型中误差项方差不同的现象，可能导致回归系数的偏误和统计推断的不准确性。
特点与意义：研究对象发生变化：从确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。
研究方法发生根本变化：基于概率论和数理统计，是一种新的数学形式。
研究结果发生变化：计量经济学模型的结论是概率意义上的，不太确定。
应用领域：金融市场分析：研究金融市场中的价格变动、波动性和流动性等。
风险管理：评估金融风险，并开发相应的风险管理策略。
资产定价：解释金融资产价格的变动和波动性，并预测未来的价格走势。
市场微观结构分析：研究金融市场的微观结构和市场行为。
经济政策分析：评估经济政策对金融市场的影响，并提供相应的政策建议。
以上总结仅供参考，计量经济学是一个涉及多个领域的复杂学科，如需更详细或更深入的理解，建议参考相关教材或咨询经济学专家。
3.5回归模型的其他函数形式一、模型的类型与变换1.倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法2.幂函数模型、指数函数模型与对数变换法3.复杂函数模型与级数展开法 二、非线性回归实例 三、非线性最小二乘估计 1.普通最小二乘原.2.高斯－牛顿迭代法（对原始模型展开台劳级数，取一阶近似值）⒊ 牛顿－拉夫森迭代法大部分非线性关系又可以通过一些简单的数学处理, 使之化为数学上的线性关系, 从而可以运用线性回归模型的理论方法。
⒋应用中的一个困难如何保证迭代所逼近的是总体极小值（即最小值）而不是局部极小值？一般方法是模拟试验：随机产生初始值→估计→改变初始值→再估计→反复试验, 设定收敛标准（例如100次连续估计结果相同）→直到收敛。
⒌非线性普通最小二乘法在软件中的实现给定初值 写出模型 估计模型 改变初值 反复估计1一般情况下, 线性化估计和非线性估计结果差异不大。
如果差异较大, 在确认非线性估计结果为总体最小时, 应该怀疑和检验线性模型。
2非线性估计确实存在局部极小问题。
3根据参数的经济意义和数值范围选取迭代初值。
4NLS 估计的异方差和序列相关问题。
NLS 不能直接处理。
应用最大似然估计。
3.6受约束回归– 在建立回归模型时, 有时根据经济理论需要对模型中的参数施加一定的约束条件。
例如: – 需求函数的0阶齐次性条件 – 生产函数的1阶齐次性条件模型施加约束条件后进行回归, 称为受约束回归（restricted regression ）; 未加任何约束的回归称为无约束回归（unrestricted regression ）。
一、模型参数的线性约束 1.参数的线性约束2.参数线性约束检验具体问题能否施加约束？需进行相应的检验。
常用的检验有: F 检验、x2检验与t 检验。
F 检验: 1构造统计量；2检验施加约束后模型的解释能力是否发生显著变化。
第一步：给出参数估计值 β的初值 ()β0，将f x i(, )β在 ()β0处展开台劳级数， 取一阶近似值；第二步：计算 z df x d i i =(, ) ()βββ0和 ~(, ) ()()y y f x z i i i i =-+⋅ββ00的样本观测值； 第三步：采用普通最小二乘法估计模型 i i i z y εβ+=~，得到β的估计值 ()β1； 第四步：用 ()β1代替第一步中的 ()β0，重复这一过程，直至收敛。
一、名词解释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。
2、解释变量：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。
它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的因。
3、被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。
它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。
4、内生变量：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颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。
5、外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因素的影响，表现为非随机变量，但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。
6、滞后变量：滞后变量是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，前期的内生变量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。
7、前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
8、控制变量：控制变量是为满足描绘和深入研究经济活动的需要，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，它一般属于外生变量。
9、计量经济模型：计量经济模型是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。
10、经济计量学：经济计量学是以数理经济学和数理统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
11、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。
12、时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。
13、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。
是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。
14、总体回归函数：是指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）15、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
16、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。
17、残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
18、拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用表示，该值越接近1表示拟合程度越好。
19、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影响的现象，表现在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称做多元线性回归模型，多元是指多个解释变量20、调整的可决系数：又叫调整的决定系数，是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，克服了随解释变量的增加而增大的缺陷，与的关系为。
21、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单位对被解释变量带来的平均影响程度。
22、正规方程组：采用OLS方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后得到的方程组，其矩阵形式为。
23、方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。
24、随机解释变量：指在现实经济现象中，解释变量不是可控的，即解释变量的观测值具有随机性，并且与模型的随机干扰项可能有相关关系，这样的解释变量称为随机解释变量25、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量。
26、多重共线性：指两个或两个以上解释变量之间存在某种线性相关关系。
27、不完全多重共线性：在实际经济活动中，多个解释变量之间存在多重共线性问题，但解释变量之间的线性关系是近似的，而不是完全的28、异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性。
29、广义最小二乘法：（GLS）是最具有普遍意义的最小二乘法，可用来处理模型存在异方差或序列相关时的估计问题30、序列相关性：指对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。
31、差分法：是克服序列相关性的有效方法，它是将原计量经济学模型变换为差分模型后再进行OLS估计，分为一阶差分法和广义差分法。
32、DW检验：全称杜宾—瓦森检验，适用于一阶自相关的检验。
该法构造一个统计量：，计算该统计量的值，根据样本容量和解释变量数目查D.W.分布表，得到临界值和，然后按照判断准则考察计算得到的D.W.值，以判断模型的自相关状态。
33、虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述，如职业、性别对收入的影响，教育程度，季节因素等往往需要用定性变量度量。
为了在模型中反映这类因素的影响，并提高模型的精度，需要将这类变量“量化”。
根据这类边另的属性类型，构造仅取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为“虚拟变量”34、最小样本容量：从最小二乘原理和最大或然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
样本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。
35、虚拟变量陷阱：一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，字在模型中引入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”36、分布滞后模型：指模型中的解释变量仅是解释变量X的当期值与若干期滞后值，而没有被解释变量Y的滞后期值，叫做分布滞后模型。
37、自回归模型：指模型中的解释变量仅是X的当期值与被解释变量Y的若干期滞后值，它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归，故叫做自回归模型。
38、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系统称为结构式模型。
结构式模型中的每一个方程都是结构方程，将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。
39、先决变量：模型中的外生变量和滞后内生变量被统称为先决变量，其含义是在模型求解时，这些变量已有所赋的值。
40、不可识别：如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程为不可识别。
或者说如果从参数关系体系无法求出其结构方程的参数，则称该方程为不可识别。
如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程系统是不可识别的。
41、间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到的结构式参数的估计量，这种方法称为间接最小二乘法。
42、因果关系：是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
43、自适应预期假设：经济活动主体会根据自己过去在做预期时所按错误的程度，来修正以后时期的预期，即按照过去预测偏差的某一比例对于其进行修正。
44、长期影响乘数：所有解释变量的系数之和，也称为长期乘数、总分布乘数，表示解释变量变动一个单位时，由于滞后效应而形成的对被解释变量总的影响。
45、延期过渡性乘数：各滞后期解释变量的系数，也称为中期乘数、动态乘数。
46、短期影响乘数：当期解释变量的系数，也称为即期乘数、短期乘数，表示短期影响和短期效果。
47、戈德菲尔特-匡特检验:该方法由S.M.Goldfeld和R.E.Quandt于1965年提出，用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。
48、怀特检验:该检验由White在1980年提出，通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。
49、戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通过建立残差序列对解释变量的（辅助）回归模型，判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断是否存在异方差性。
50、相关系数：相关系数：度量变量之间相关程度的一个系数，一般用ρ表示。
，，越接近于1，相关程度越强，越接近于0，相关程度越弱。
51、识别的阶条件：如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统中方程个数减1。
52.识别的秩条件：一个方程可识别的充分必要条件是：所有不包含在这个方程中的参数矩阵的秩为m-1。
二、简答题1、简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。
因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2、计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。
④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。
3、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。
答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。
4、在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。
这些因素都被归并在随机误差项中考虑。
因此，随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
5、古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。
