计量经济学名词解释

.1、计量经济学计量经济学是定量研究材料资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动法及其应用的科学。2、数据质量数据满足明确或隐含要求级别的指标3、关联主要研究变量之间的相互关联性程度用相关系数表示。包括简单互依关系和多个互依关系(复合相关)。4、回归分析(Regression Analysis)检阅变数(变数)对一个或多个其他变数(变数解析)的数量相依性。其目的是根据解释变量的已知数值估计或预测原因变量的总体平均值。5.内生变量表示在模型系统内确定的变量，其值在系统内确定6、面板数据时间序列数据和截面数据的混合7.二分法：整体回归函数的随机误差项均满足相同的平方差，即均满足相同的方差。如果此假设不满足，则线性回归模型中存在异方差。8.自相关自相关与时间序列数据中按时间顺序排列的观测有关，或与横断面数据中按空间顺序排列的观测有关9.多重共线性说明变量之间存在完全线性关系或近似线性关系。描述变量存在的完全线性关系称为完全多重共线。描述变量之间近似的线性关系称为不完全多共线。10.虚拟变量虚拟变量：创建模型时，无法定量描述影响经济变量的某些因素通常称为虚拟变量，仅使用以d记录的手动变量“0”或“1”11.固定序列也就是说，时间序列的统计规律不会随着时间而变化。12.伪回归“伪回归”错误地得出了变量之间没有原始从属关系，但回归结果具有从属关系的结论。13.公愤公共分”意味着几个异常变量的一种线性组合是稳定的14.预设变量所有外生变量和延迟内生变量。预变量=外部变量延迟内生变量延迟外生变量15.正确识别精确识别：可以唯一估计结构参数值。16.结构模型在经济理论中，表示经济变量之间关系结构的联立方程模型称为结构模型17.超额识别过度标识：结构参数的估计值具有多个确定值18.自回归模型自回归模型：称为自回归模型，因为所解释变量的延迟期值是所解释变量当前期间的回归，所以模型中所解释的变量只是x的当前期间值和所解释变量y的特定期间延迟值。使用前期随机变量的线性组合描述后续随机变量的线性回归模型。19.拟合优度：拟合优度检查：指示样例观测的检验模型的拟合优度20.修改后的拟合优度第二，什么是计量经济学？计量经济学工作阶段简述意义：计量经济学是定量研究材料资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动法及其应用的科学。是以数学和统计推断为工具，在经济理论的指导下分析经济现象，对经济理论进行测试和发展的综合性学科。其内容包括经济理论、水利经济、经济统计、水利统计等。研究主体(起点、归宿、核心):经济现象及其变化规律研究工具(手段):数学和统计方法进程：(1)模型设置确定模型必须包含的变量(解析的变量)和解析变量。选定模型的数学形式根据经济理论确定模型中参数的符号和大小。(2)估计参数数据收集和整理：时间序列数据、剖面数据和混合数据。模型条件分析(异方差、自相关、多共线)；计量经济学方法选择适当的估计参数。(3)检查型号经济重要性考试；统计检验；计量经济学检查。(4)应用模型结构分析；结构分析的主要方法有弹性分析、乘数分析和比较静态分析。经济预测；以模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。政策评价；计量经济学模型具有“经济政策实验室”的功能检验和发展经济理论。实践是检验真理的唯一标准。计量经济学模型为检验经济理论提供了很好的方法。对理论假设的测试可以发现和发展理论。2、多元线性回归基本假设1，u 0平均值。所有ui平均值为0，E(ui)=0。2、u东方差异。Var(ui)=2，i=1，2，n3、3.简述多元线性回归分析4.一般最小平方性质1.线性2.无偏3.最小方差5、什么是易分散性？异方差的原因是什么？异方差的结果是什么？(a)什么是易分散性：整体回归函数的随机误差项均满足相同的平方差，即均满足相同的方差。如果此假设不满足，则线性回归模型具有方差性(b)，异方差的原因：1，如果省略重要的解释变量，则会发生方差。2、设置导致不一致的不适当模型形式。3、统计误差引起离差。(时间序列数据中观测技术缺陷导致的观测错误)(c)异方差的后果基于CLRM假设的OLS估计参数结果受到影响。1、考虑偏差的OLS估计，估计没有线性偏差，但不是最佳估计(具有最小方差)。2、参数的重要性测试失去了意义。t，f测试都在同侧差下推，发生异方差，失去意义。3、预测准确度下降(预测结果不可靠)6.简述了利用黄金场夸特检查离差的步骤(英文)。G-Q测试适用于大样本、随机项的方差与特定解释变量的正相关的情况。测试的前提是随机项遵循正态分布。与序列无关。步骤：如果同一当事方不同，则f1；如果有分散性，则根据正相关假设F1。f越大(超过阈值)，方差存在的可能性越大。7.什么是自己的上司？自相关的原因和结果是什么？含义：自相关与时间序列数据中按时间顺序排列的观测有关，或与横断面数据中按空间顺序排列的观测有关原因：1、经济惯性大部分经济变量倾向于沿着目标状态继续变化。2、模型设置错误，引起自相关不适当的模型形态设置引起自相关。自相关引起的重要解释变量的缺失；无视自相关引起的经济变量的歇斯底里。3、数据处理引起自相关。“编造”资料。数据处理过程(如季度数据)或基于特定假设获取未调查数据的估计过程，导致了自我关联。4、随机项本身可以有“真正的自相关”。5，蛛网现象：变量对变量解释的反应延迟自相关的结果(忽略在自相关中使用OLS估计的结果):1、最小二乘估计的方差增大，不再有最小方差(但仍满足偏狭)2，重要测试失败(不知道遵循什么分布，t，f测试失败)3、模型预测失败8.简述了用杜宾-沃森方法测试自相关的假设条件和步骤。基本假设：(1)回归样式具有终止点(2)解释变量是随机的(3)干涉项目的模式为一阶自回归模式(4)在回归模型中，无延迟原因变量被视为解析变量。也就是说，分析变量不能出现Yt-1。(5)没有缺陷数据。检查阶段：(1) OLS回归，残差。(2)统计计算DW(3)针对给定样本数和分析变量数，在给定重要程度级别上查找阈值下限和上限的dL，dU。(4)根据下表中的决定规则，确定是否接受原始假设DW测试的缺点是有两个不确定域。如果统计属于不确定域，就不能判断自相关的存在。9.计量经济模式的统计检查和计量经济检查分别包括什么？(a)经济重要性测试主要是检查模型参数的符号和大小是否符合经济理论。(b)统计检查1、拟合优度R2测试2、相关系数检查3，f检验(整体回归方程显著性检验4，t测试(描述变量的重要测试)10.什么是多重线性？多重共线性的原因和结果是什么？多个共线：说明变量之间存在完全线性关系或近似线性关系。描述变量存在的完全线性关系称为完全多重共线。描述变量之间近似的线性关系称为不完全多共线。产生多重共线的原因：1、经济变量之间的内部连接是多共线的原因经济变量在时间上倾向于相同的方向3，在模型中引入迟滞变量导致多个共线。多重共线性的结果：1、参数估计值的方差增加，估计值的准确度明显下降。影响预测结果(准确度和置信区间)。2、参数估计的标准差增加，t检查值减小，接受H0，舍弃因变数而影响重大的变数。3，t测试并不重要，但R2可能仍然很高。4、OLS估计对观测的微小