计量经济学-名词解释及简答

.一、名词解释第一章1、计量经济学：计量经济学是根据经济理论和经济数据的事实，运用数学、统计学方法，以计算机为辅助工具，构建数学模型，研究经济数量关系和规律的经济学科。2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为结构，通常值为1或0，取表现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满足计量经济方法的基本假设。4、政策评价：政策评价利用计量经济模型，模拟推算各种可选择的政策方案的实施结果，评价各种政策方案第二章1、回归平方和：回归平方和由ESS表示，是被解释的变量的样本估计及其平均值的方差平方和。2、拟和优先级检验：拟和优先级检验表示模型对样本观测值的拟合程度，该值越接近1，模型对样本观测值的拟合越好。3、关系：当一个或多个变量x取一定数值时，与其对应的另一个变量y的值未确定，但是依照一定律则在一定范围内变化，并且变量之间的这种关系可被称为不确定性的统计关系或关系，并且可被表示为Y=f(X，u )。 其中，u是随机变量。4、高斯-马尔可夫定理：在经典假设条件下，OLS估计公式是其总体参数的最佳线性无估计公式。第三章1、偏振回归系数：在多维线性回归模型中，回归系数(j=1，2，k )表示在控制其它解释变量的同时，第j个解释变量的单位变动对被解释变量的平均值产生的影响，将这样的回归系数称为偏振回归系数。2、多重决定系数：“回归平方和”与“总方差平方和”之比用表示。3、修正后的决定系数：用自由度修正多重决定系数的残差平方和和回归平方和。4、回归方程的有效性检验(f检验):估计模型中的被解释变量和所有解释变量之间的线性关系是否总体有效。5、回归参数有效性检验(t检验):如果其他解释变量不变，则估计对应于某个回归系数的解释变量是否对被解释变量有效。6、无多重协方差假设：假定各解释变量间不存在线性关系，或者各解释变量观测值间不存在线性关系，在该条件下，解释变量观测值矩阵x列为秩Rank(X)=k，此时，方阵XX为秩，Rank(XX)=kx x是可逆的，存在(x xx )。7、正规方程式：正规方程式是指，用OLS法推定线性回归模型时，在残差平方和中求各参数的偏导，使偏导为零而得到的方程式，矩阵形式如下。第四章单重共线性：解释变量之间的正确线性关系和解释变量之间的近似线性关系。2全复用共线性：在解释变量的数据矩阵中，可以用剩馀的列向量线性地表示至少一个列向量。 或者，这意味着对于解释变量1，存在不完全0的整数。3、辅助回归：多线性回归模型将各个解释变量作为被解释变量，进行向其他解释变量的回归。4、方差扩大因子VIFj:1除以(1-辅助回归的多重决定系数)，决定方差和协方差增大的速度。或者5、逐次回归法：将变量逐个导入模型，每导入一个解释变量，进行f检验，对已经选择的解释变量逐个进行t检验。 通过逐步回归，可以筛选和去除导致多共轭线性的解释变量。6、不完整的多重共线性：由于对于解释变量1，存在不完整的零的数目，所以其中有随机变量。第五章1 .异方差性：随机变量的方差不是确定的常数，说明变量的观测值的方差程度随说明变量的变化而变化。2 .戈德场权重(G-Q )检验法：用解释变量对样本进行排序，除去约四分之一的数据，分为两个部分，对两个样本进行回归，计算两个回归的馀数平方和是否有显着差异，判断是否有差异方差。3. Wight检验：在大样本的情况下，将OLS估计后的残差平方对数、解释变量、解释变量的平方及其交叉积等作为一个辅助回归，利用辅助回归建立相应的检验统计量，判断异方差性。 如果存在差异方差，则该方差与解释变量相关，并且通过分析该方差是否与解释变量具有某种形式的关系来确定差异方差。4 .加权最小二乘法：求使加权残差平方和最小的参数估计公式的方法第六章1 .序列相关性：指整体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。2 .隐含量下降的替代方法：依次迭代求得更满意的自相关系数的估计值，采用广义的差分法。3 .差分法：从被解释的变量和被解释的变量的当前期间值减去前期值，消除随机误差项的自相关的方法。4.DW检验法：杜宾和沃特森于1951年提出的检验小样本自相关的方法第九章1 .行为方程式：描述决策者经济行为的变量和其他变量的方程式。2 .参数关系体系：描述联立方程模型简化式参数与结构式参数关系的方程式。3 .预定变量：模型中滞后内生变量和外生变量一起称为预定变量。4 .联立方程偏差：由于联立方程模型的内生变量作为解释变量与随机误差项相关，所以OLS估计的参数有偏差，不一致称为联立方程偏差。5 .精确识别：如果可以通过简化模型中的参数值唯一地解决结构模型中的某个方程式的参数，则可以精确地识别该方程式。6 .过识别：结构模型的某个方程的参数可以用简化模型的参数估计求解，但求解的值不唯一时，称该方程为过识别。二、简单的解答第一章1、数理经济模式与计量经济模式的区别数理经济模型揭示了经济活动各要素之间的理论关系，用确定性的数学方程式来描述。 计量经济模型揭示了经济活动各要素之间的定量关系，并用随机数学方程来描述。2 .简述经济结构分析的含义经济结构分析是指利用已估计参数的模型，对研究的经济关系进行定量考察，说明经济变量之间的数量比例关系。3、设定合理的计量经济学模式，应注意哪些问题？(1)必须有科学的理论依据的(2)模型必须选择合适的数学形式的(3)方程式的变量必须可以观测。4 .简述变量之间的相互关系类型。(1)行为关系(2)技术(或过程)关系(3)制度关系(4)定义关系。第二章1、给定的一元线性回归模型(一)阐述模型的基本假设；(1)零平均假设、同方差假设、无自相关假设、随机扰动项与解释变量无关、正则性假设。(2)写出和的最小二乘估计公式，(3)说明满足基本假设的最小二乘估计量的统计性质不偏不倚，最小色散性，线性。(4)写出随机摄动项的方差无偏差的推定式2、随机误差项主要包括哪些因素的影响？随机错误项目主要包括以下因素的影响：(1)未知因素的影响(二)不能获取数据的已知因素的影响；(三)许多细节因素的综合影响；(4)模型设定误差的影响(5)变量观测误差的影响(六)经济现象内在随机性的影响。3 .一般最小二乘法参数估计量的统计性质及其意义。普通最小二乘参数估计量的统计性质主要有线性、无偏和最小方差。 线性是指参数估计量是线性函数的无偏差是指参数估计量的平均值(期待值)等于模型参数值，即参数估计量的最小方差是指，在全部无线性偏差的估计量中，该参数估计量的方差最小。4、(1)收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响出生率的重要因素，在上述简单回归模型中包括在随机摄动项目中。 收入水平与教育水平呈正相关，年龄大小与教育水平呈负相关等，可能有与教育水平相关的因素。(2)当归因于随机扰动项的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关联时，上述回归模型不能揭示教育不会改变出生率的其他条件的影响。 在这种情况下，出现解释变量与随机扰动项相关联的情况。5、为什么不把残差平方和作为评价基准，用决定系数评价适合度？决定系数是指样本回归解释的方差平方和在总方差平方和中所占的比重，拟合程度越好，各样本观测点和回归线越接近，越接近1，拟合程度越差，越小。 残差平方和没有反映拟合程度的优劣。第三章1、什么是多元线性回归模型的经典假设？多元回归分析需要假定模型中的随机扰动项和解释变量，以寻找有效的参数方法并统计验证模型。 多线性回归模型的基本假设如下：1 )零平均假设2 )同方差和无自相关的假设3 )假设随机扰动项与说明变量没有关系4 )无多重共线性假设5 )正规性假设2 .在经典假设成立的条件下，多线性回归模型的参数最小二乘估计具有什么性质？1 )线性2 )无偏差3 )最小分散性。3、在多元线性回归分析中，为什么要修正决策系数？随着模型中说明变量的增加，多重决定系数的值变大。 如果解释变量相同而解释变量的数目不同，则比较两个模型在复用确定系数的同时有缺陷。 通过自由度校正计算的恶化，可校正因变量个数的差异造成的比较困难，因此，通过自由度校正多重决定系数的残差平方和和、回归平方和，可导入校正决定系数。4、多元线性回归分析中，f检验与决策系数有什么关系？5、一维线性回归分析中，f检定和t检定的关系是什么在一元回归模型中，f检验与t检验等价，F=6、在多元线性回归分析中，为什么f检定后必须进行t检定？在多变量模型中，f检验和t检验的作用不同，具体地说，f检验是检验整个方程式，即所有解释变量联合对被解释变量的影响，但是t检验没有说明各个解释变量对被解释变量的影响，在其他解释变量不变的情况下，单一的解释变量第四章单重共线性的本质是什么？说明变量之间有正确的线性关系或近似的线性关系。2、为什么出现了多重共线性？1 )、经济变量之间有共同的变化趋势。 2 )，模型中包含滞后变量。 3 )即使利用截面数据建立模型，也可能出现多重共线性。 4 )、样本数据本身的原因。3、多重协方差对回归参数估计有什么影响？1 )、全复用共线性的情况：参数估计式是不定式的，参数估计值的方差是无限大的。 2 )、不完全复用共线性：参数估计值的方差变大，估计参数区间时，置信区间有变大的倾向。4、判断是否存在多重共同线性的方法是什么？单纯相关系数检定法、方差扩大(膨胀)因子法、直观的判断法、阶段性回归检定法。5、对多重共线性的纠正措施是什么？1 )、修正多重共线性的经验方法：取消变量法，增加样本容量，变换模型形式，利用样本以外的先验信息，并用横断面数据和时间序列数据进行变量变换。 2 )、分段回归法。6、具有重大多重共线性的回归方程可用于预测吗？于是，如果研究的目的只是预测，各解释变量间的多重线性关系的性质在将来也能维持。 在这种情况下，可以估计这些系数的一些线性组合。第五章1 .比较说明模型发生异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的差异有关。如果模型中存在差异方差，则典型的最小均方估计是无偏差的且一致的，但是估计方程的差异并不是最小的。 当模型中存在差异方差时，使用最小二乘法来计算加权最小二乘法，之后消除差异方差。2 .异方差性的结果是什么？1 )，参数的OLS推定式的方差不再最小。 2 )、夸大用于参数有效性检验的t统计量； 3 )、预测值的精度降低。3 .产生异方差性的主要原因是什么？1 )、模型中省略了重要的解释变量。 2 )、模型设定误差。 3 )、测量误差的变化。 4 )、截面数据中的整体各单位的差异。4 .异方差性的检查方法是什么图示检查法、godo field work检查、白色检查、ARCH检查、Glejser检查。第六章1、对于模型问题： (1)用变量的一次差分推定模型，意味着采用了什么样的自相关形式？ (2)用差分估算时，如果包含截距项，其意思是？(1)完全一次正自相关。 (2)差分可分为广义差分法。2、自相关的消除方法是什么广义差分法、柯克兰-奥克特迭代法、一阶差分法、杜宾二阶法。DW检查的界限是什么1 )、DW检定有运用的前提条件。 2 )、DW统计量的上下界一般要求。 3 )、DW检查有关不适应随机误差项的上位序列的检查。 4 )、DW检定中有两个不能确定的领域。第七章滞后现象是什么？ 原因是什么滞后：说明变量完全作用于说明变量需要花费时间。 原因：心理预期因素、技术因素和制度因素。2 .滞后分布模型的OLS估计有哪些问题？ 我应该如何在实际应用中处理这些困难？问题点：自由度问题、多重共线性问题、滞后长度的确定很困难。 利用经验加权估计法和阿蒙法。3 .每当滞后变量表现为单个解释变量时，R2通常比其不出现时高得多。 观察这个现象的原因是什么有滞后现象。第八章1 .虚拟变量数的设定规则是什么？定性元素有m个互斥类型(或属性、等级)，则在具有截矩项的模型中只能引入m-1个虚拟变量，否则将产生完全的复用共轭。 在无截距项的模型中，在定性因素存在m个互斥类型的情况下，引入m个虚拟变量不能形成全复用共轭。2 .虚拟变量的作用是什么？1 )，可以作为属性因素的代表。 2 )、作为某非精密计量的数量因素的代表。 3 )、作为某偶然因素或政策因素的代表。 4 )，作为时间序列分析中季节(月)的代表。 5 )、实现阶段回归，研究斜率、截距的变化，比较两种回归结构的差异。3、虚拟变量0和1的选择原则是什么？必须从分析问题的目的出发来决定。 理论上，虚拟变量取“0”，通常表示基础类型的虚拟变量取“1”，通常表示与基本类型进行比较的类型。第九章1 .联立方程式模型的经济变量分为什么种类，各自的意思是什么分为两类。 内