计量经济学复习.doc

名词解释1、计量经济学: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: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:检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。 4、政策评价: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。 1、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、拟合优度检验；检验模型对样本观测值的拟合程度，用表示，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－马尔可夫定理; 在古典假定条件下，OLS估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计 1、偏回归系数: 在多元线性回归模型中，回归系数（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，用表示。 3、修正的可决系数; 用自由度修正多重可决系数 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。7、正规方程组：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，并令偏导数为零后得到的一组方程，其矩阵形式为。 1、多重共线性 ：解释变量之间精确的线性关系和解释变量之间近似的线性关系。 2、完全的多重共线性: 解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。或者指对解释变量1，，存在不全为0的数，使得 。 3、辅助回归: 多元线性回归模型，分别以每个解释变量为被解释变量，做对其他解释变量的回归。 4、方差扩大因子VIFj : 1除以（1-辅助回归的多重可决系数），决定了方差和协方差增大的速度。 5、逐步回归法:将变量逐个的引入模型，每引入一个解释变量后，都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验。通过逐步回归可筛选和剔除引起多重共线性的解释变 6、不完全的多重共线性: 对解释变量1，，存在不全为0的数，使得 ，其中，为随机变量。 1. 异方差性：随机变量的方差不是确定的常数，即被解释变量观测值的分散程度随解释变量的变化而变化。 2．戈德菲尔德-夸特（G-Q）检验法：将样本按解释变量排序，去掉中间约四分之一个数据后分成两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显差异，以此判断是否存在异方差。 3. White检验法; 在大样本的情况下，将OLS估计后的残差平方对常数、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积等所构成一个辅助回归，利用辅助回归建立相应的检验统计量来判断异方差性。如果存在异方差，其方差与解释变量有关系，分析方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差性。 4．加权最小二乘法；使得加权的残差平方和最小的求解参数估计式的方法。 1. 序列相关性; 总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。 2．科克伦-奥克特迭的代法: 通过逐次迭代寻求更为满意的自相关系数的估计值，然后再采用广义差分法。 3．差分法: 利用被解释变量与解释变量的现期值减去前期值消除随机误差项自相关的方法。 4．DW检验法: 杜宾和沃特森于1951年提出的一种适用于小样本的检验自相关的方法。 1．行为方程: 描述决策者经济行为的某些变量与其他变量的方程。 2．参数关系体系：描述联立方程模型的简化式参数与结构式参数之间关系的方程组。 3．前定变量：在模型中滞后内生变量与外生变量一起称为前定变量。 4．联立方程偏倚：由于联立方程模型中内生变量作为解释变量与随机误差项相关，而引起的OLS估计的参数有偏倚且不一致，称为联立方程偏倚性。 5．恰好识别：如果结构型模型中某个方程的参数能够由简化型模型参数值唯一解出，则称该方程恰好识别。 6．过度识别：如果结构型模型中某个方程的参数能够由简化型模型参数估计值解