计量经济学名词解释
计量经济学名词解释

1、计量经济学计量经济学是一个分支学科,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,统计学,经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子,是原因变量,记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量,记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据,又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据,又称横向数据。
8、平行数据(面板数据)时间序列数据与截面数据的合成体,又称面板数据。
9、回归分析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。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差,是一个不可观测的随机变量,称为随机误差项,或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量,称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度,即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有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做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断,换言之,是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发,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。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时,才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时,需求量保持不变,这就是所谓的消费者无货币幻觉。
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经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
函数关系与相关关系线性回归模型总体回归模型与样本回归模型最小二乘法:在残差满足VPV为最小的条件下解算测量估值或参数估值并进行精度估算的方法。
其中V为残差向量,P为其权矩阵高斯-马尔可夫定理:在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
回归变差(回归平方和)剩余变差(残差平方和)估计标准误差样本决定系数:将回归平方和与总离差平方和之比称为判定系数其值界于0~1之间,R²越大,残差平方和所占的比重就越小,回归直线与样本数据拟合的越好。
相关系数显著性检验t检验经济预测点预测区间预测拟合优度:指回归直线对观测值的拟合程度残差.偏回归系数:在多元回归分析中,随机因变量对各个自变量的回归系数,表示各自变量对随机变量的影响程度总变量(总离差平方和):用TSS表示。
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计量经济学名词解释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。
(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。
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计量经济学名词解释全 Last revised by LE LE in 2021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,模型对样本拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度,用2观测值拟合得越好。
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计量经济学名词解释全Newly compiled on November 23, 2020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,模型对样本拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度,用2观测值拟合得越好。
计量经济学名词解释

名词解释:1、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:是人为构造的,用来表征政策等定性事实的数据。
3.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。
4、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。
5、偏回归系数:在多元线性回归模型中,回归系数j β(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。
6. 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。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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,并令偏导数为零后得到的一组方程,其矩阵形式为X X X Y β''= 。
11、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。
12、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。
13、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。
14、方差扩大因子VIF j: 1除以(1-多重可决系数的平方),决定了方差和协方差增大的速度。
15、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。
计量经济学 名词解释

1内生变量又叫做联合决定变量,它的值是在与模型中其他变量的相互作用、相互影响中确定的。
更具体地说,内生变量受模型中的其他内生变量和前定变量的影响,同时又影响其他内生变量,他们具有一定的概率分布,它们的数值是由模型自身决定的。
2拟合优度是指样本回归直线与样本观测值之间的拟合优度,拟合优度的高低,通常用判定系数2r 表示。
3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。
(任务:以经济学、统计学、数学之间的统一为工具,分析经济中的数量关系)4回归模型中的随机误差项的方差不是常数,即Var(ui)=22σ ,如果回归模型中的随机误差项的方差不是常数,则陈随机误差系那个的方差非齐性或异方差性。
5工具变量是用来解决解释变量与随机误差项相关问题的变量。
工具变量必须具备两个条件:一是与模型中的解释变量高度相关;二是不与随机误差项相关。
6由模型的简化式参数取得结构式参数的解只有一个,称为恰好识别,如果解不只一个,则称为过度识别。
7需求的收入弹性是用来说明收入的相对的变动与由此引起的需求量相对变动之间的关系。
8两种生产要素之间相对价格每变动1%所引起的两种生产要素使用比率变动的百分比,称为这两种生产要素之间的替代弹性。
9联立方程模型就是两个或两个以上相互联系的单一方程构成的经济计量模型,它能够比较全面地反映经济系统的运行过程,因而已成为政策模拟和经济预测的重要依据。
10ηs<ηd 称为蛛网稳定条件,这种蛛网称为收敛性蛛网。
11经济伦理准则是指由经济理论决定的判别标准,即用经济学的原则、定理、规律等准则来判别模型估计结果合理性程度。
12所谓供给导向,在模型中表现为总产量或国民收入是由社会各物质生产部门的总产出或净产出所形成。
13宏观经济计量模型是在总量水平上把握和反映宏观经济主要变量用之间的相互依存关系,并用包含有随机方程的联立方程组来描述宏观经济活动的经济数学模型。
计量经济学 名词解释

1. 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。
2. 线性性,即估计量,是Y的线性组合。
3.无偏性:所谓无偏性是指参数估计量的均值(期望)等于模型的参数值。
4.有效性(最小方差性):即在所有线性无偏估计量中,普通最小二乘估计量,具有最小方差。
5.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。
6.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。
7.虚假序列相关: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。
8.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。
9.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,,…,是相互独立的,如果存在,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。
10.工具变量: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。
11.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”。
12.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。
13.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。
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1、计量经济学
计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
2、数据质量
数据满足明确或隐含需求程度的指标
3、相关分析
主要研究变量之间的相互关联程度,用相关系数表示。
包括简单相关和多重相关(复相关)。
4、回归分析(Regression Analysis)
研究一个变量(因变量)对于一个或多个其他变量(解释变量)的数量依存关系。
其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。
5.内生变量
指由模型系统内决定的变量,取值在系统内决定
6、面板数据
时间序列数据和截面数据的混合
7.异方差:
总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。
如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。
8.自相关
自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关
9.多重共线性
解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。
解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线;解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。
10.虚拟变量
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
构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量,记为D
11.平稳序列
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。
12.伪回归
所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。
13.协整
所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的
14.前定变量
所有的外生变量和滞后的内生变量。
前定变量=外生变量+滞后内生变量+滞后外生变量
15.恰好识别
恰好识别:能够唯一地估计出结构参数值。
16.结构式模型
体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型,称为结构式模型17.过度识别
过度识别: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: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。
利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。
19.拟合优度2R:拟合优度检验:指检验模型对样本观测值的拟合程度
20.修正的拟合优度2R
二、.
1、什么是计量经济学?简述计量经济学的工作步骤
含义:
计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
它以数学和统计推断为工具,在经济理论指导下对经济现象进行分析,并对经济理论进行检验和发展的一门综合性学科。
其内容涉及经济理论、数理经济、经济统计和数理统计等。
研究的主体(出发点、归宿、核心):经济现象及其变化规律
研究的工具(手段):数学和统计方法
过程:
(1)模型的设定
①确定模型必须包含的因变量(被解释变量)和解释变量;
②选定模型的数学形式
③根据经济理论确定模型中参数的符号和大小。
(2)估计参数
①数据的收集与整理:时间序列数据、截面数据和混合数据。
②模型条件分析(异方差、自相关、多重共线);
③选择恰当的估计参数的计量经济学方法。
(3)模型检验
①经济意义检验;
②统计检验;
③计量经济学检验。
(4)模型应用
①结构分析;结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
②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。
③政策评价;计量经济学模型有“经济政策实验室”功能
④检验和发展经济理论。
实践是检验真理的唯一标准;计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法;对理论假设的检验可以发现和发展理论。
2、多元线性回归基本假定
1、u零均值。
所有的u i均值为0,E(u i)=0。
2、u同方差。
Var(u i)=δ2,i=1,2,…,n
3、
3.简述多元线性回归分析的步骤
4.普通最小二乘性质
1.线性性
2.无偏性
3.最小方差性
5、什么是异方差性?异方差性产生的原因有那些?异方差性产生的后果是什么?
(一)什么是异方差性:
总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。
如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性
(二)、异方差的原因:
1、省略了重要的解释变量引起异方差。
2、模型形式设定不当,引起异方差。
3、统计资料误差引起异方差。
(时间序列数据中,观测技术的缺陷引起的观测值的误差)
(三)异方差的后果
基于CLRM假定的OLS估计参数结果将受到影响。
1、考虑异方差性的OLS估计,估计量是线性无偏的,但不是最优估计量(具有最小方差性)。
2、参数的显著性检验失去意义,t、F检验都是在同方差下推出的,出现异方差,将失去意义。
3、预测精度降低(预测结果不可信)
6.简述用戈德菲尔德—夸特(Goldfeld-Quandt)检验异方差的步骤。
G-Q检验适用于大样本、随机项的方差与某异解释变量存在正相关的情况。
检验的前提条件是:随机项服从正态分布;无序列相关。
步骤:
如果同方差,则 F ≈1 ;如果存在以方差性,根据正相关的假设,F>1。
F 越大(超过临界值),说明存在以方差性的可能性就越大。
7.什么是自相关?自相关产生的原因和后果是什么?
含义:
自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关
原因:
1、经济惯性
大多数经济变量都有沿某一目标状态延续变化的趋势。
2、模型设定不当,造成自相关
①模型形式设定不当引起自相关;
②遗漏重要解释变量引起自相关;
③忽略经济变量的滞后作用引起自相关;
3、数据处理造成自相关。
数据“编造”。
数据的加工过程(如季度数据)或推算过程(根据某种假定)获得未调查数据)引起自相关。
4、随机项自身可能存在“真正自相关”性
5、蛛网现象:应变量对解释变量的反应滞后
自相关产生的后果(忽略自相关使用OLS估计的后果):
1、最小二乘估计的方差变大,不再具有最小方差性(但仍满足无偏性)
2、显著性检验失效(不知其服从什么分布,t、F检验失效)
3、模型预测失效
8.简述用杜宾瓦特森(Durbin-Watson)方法检验自相关的假定条件和步骤。
基本假定:
(1)回归式中有截距项
(2)解释变量是非随机的
(3)干扰项的模式为一阶自回归模式
(4)回归模型中,无滞后因变量被当作解释变量(即在解释变量中不能出现Y t-1)。
(5)没有缺损数据。
检验步骤:
(1)做OLS回归,得残差。
(2)计算统计量DW
(3)对给定的样本数量和解释变量数目,在给定显著水平下,找出临界值的下界和上界d L、d U。
(4)根据下表的决策规则决定是否接受原假设
DW检验的缺陷是存在两个不确定域。
如果统计量落入不确定域中时,无法判断是否存在自相关。
9.计量经济模型的统计检验和计量经济学检验分别包括哪些内容?
(一)经济意义检验
主要是检验模型参数的符号和大小是否符合经济理论。
(二)统计检验
1、拟合优度R2检验
2、相关系数检验
3、F检验(总体回归方程显著性检验
4、t检验(解释变量的显著性检验)
10.什么是多重共线性?多重共线性产生的原因和后果是什么?
多重共线:
解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。
解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线;解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。
多重共线性产生的原因:
1、经济变量之间的内在联系引起多重共线
2、经济变量在时间上有同方向变化的趋势
3、模型中引入滞后变量引起多重共线。
多重共线性的后果:
1、参数估计值的方差增大,估计量的精度大大降低。
影响预测结果(准确度和置信区间)。
,舍弃对因 2、参数估计值的标准差增大,使的 t 检验值变小,增大了接受H
变量有显著影响的变量。
3、尽管t 检验不显著,但是R2仍可能非常高。
4、OLS估计量对观测值的轻微变化相当敏感。
、
11.修正多重共线性的方法有哪些?
1、除去不重要的变量
把回归模型中引起多重共线性,而可以剔出对因变量的影响不大的变量。
但是变量的剔除可能导致模型的设定偏误。
2、利用先验信息
3、变换模型的形式
4、增加样本容量
5、横截面数据与时间序列数据并用
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6、利用时间序列数据的差分或离差进行估计
7、逐步分析估计法。