计量经济学核心名词解释
计量经济学核心名词解释
计量经济学核心重点：1.计量经济学2.计量经济学模型成功的三要素3.建立计量经济学模型的步骤4.最小二乘原理5.最小二乘估计量的性质6.总体回归模型7.总体回归函数8.总体回归函数的随机设定形式9.样本回归函数 10.样本回归模型 11.最小样本容量12.异方差性 13.异方差性的后果 14.异方差性的检验方法 15.异方差性的修正16.序列相关性 17.序列相关性的后果 18.序列相关性的检验方法 19.序列相关性的补救20.多重共线性 21.多重共线性的后果 22.多重共线性的检验 23.克服多重共线性的方法24.随机解释变量的克服方法25.工具变量法26.虚拟变量27.单方程计量经济学模型与联立计量经济学模型的区别28.变量 29.内生变量 30.外生变量 31.先决变量 32.结构是模型 33.简化式模型 34.联立方程计量经济学模型的估计方法以下是具体的名词解释，你背背，在回答的时候能用得上。
1、计量经济学: 是经济学的一个分支学科，是已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。
2.计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。
3.建立计量经济学模型的步骤:(1)理论模型的设计(2)样本数据的收集(3)模型参数的估计(4)模型的检验。
4.最小二乘原理：样本回归线上的点Yi（上有盖）与真实观测点Yi之查可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度，这就是最小二乘原理。
5.最小二乘估计量的性质：(1)线形性(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有效性。
Yi=E(Y|Xi)+Ui或Yi=Bo+B1Xi+Ui即给定可支配收入水平Xi，个别家庭的消费支出可表示为两部分之和:(1)该收入水平下所有家庭的平均消费支出E（Y|Xi）,称为系统性部分或确定性部分：(2)其他随机部分或非系统部分Ui，6.总体回归模型:Yi=E(Y|Xi)+Ui或Yi=Bo+B1Xi+Ui式称为总体回归函数的随机设定形式，它表明被解释变量Y除了受解释变量X的系统性影响外，还受其他未包括在模型中的诸多因素的随机性影响，U即为这些影响因素的综合代表。
计量经济学核心概念
计量经济学核心概念一、变量与数据1.变量：在计量经济学中，变量是用来描述经济现象或经济行为的一种度量指标。
例如，收入、消费、投资等都可以作为变量。
2.数据：数据是用于研究经济现象或经济行为的一组数值。
在计量经济学中，数据通常包括观察值、样本数据和时间序列数据等。
二、模型与假设1.模型：模型是用于描述变量之间关系的数学方程或统计模型。
在计量经济学中，模型通常用于解释经济现象或预测未来经济行为。
2.假设：假设是模型建立的基础，它规定了模型中变量的性质和关系。
例如，假设变量之间存在线性关系、误差项是随机且独立同分布等。
三、估计与检验1.估计：估计是指根据样本数据对模型参数进行估计的过程。
在计量经济学中，常用的估计方法包括最小二乘法、最大似然法等。
2.检验：检验是指对模型的假设进行检验的过程。
常用的检验方法包括统计检验、图形分析和模型诊断等。
四、预测与决策1.预测：预测是指根据模型对未来经济现象或经济行为进行预测的过程。
在计量经济学中，常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析和模拟分析等。
2.决策：决策是指根据预测结果进行决策的过程。
在计量经济学中，决策通常涉及选择最优方案、制定政策或策略等方面。
五、实证与应用1.实证：实证是指对实际经济现象或行为进行调查和研究的过程。
在计量经济学中，实证研究通常涉及收集数据、建立模型和分析结果等方面。
2.应用：应用是指将计量经济学理论和方法应用于实际经济领域的过程。
在计量经济学中，应用通常涉及政策制定、市场分析和企业决策等方面。
计量经济学(重要名词解释)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
经济学考研计量经济学核心知识
经济学考研计量经济学核心知识计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数理统计方法和经济理论来分析经济现象和经济行为的关系。
在经济学考研中，计量经济学是必修内容之一，对于候选人们来说，掌握计量经济学的核心知识是非常重要的。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基本的方法之一。
其通过建立经济模型，通过样本数据对模型进行估计，并利用估计结果进行经济问题的预测和对经济政策的评估。
回归分析包括单元根检验、OLS估计、假设检验等内容。
1. 单元根检验单元根检验是回归分析中的一个重要步骤，用于检验一个时间序列是否具有平稳性。
常用的单元根检验方法有ADF检验、PP检验等。
2. OLS估计OLS估计是回归分析中最常用的估计方法，通过最小化残差平方和来估计模型中的参数。
需要注意的是，OLS估计的有效性需要满足一定的假设条件，如线性性、正态性、无多重共线性等。
3. 假设检验假设检验是回归分析中用于判断经济模型的显著性的方法。
常用的假设检验方法有t检验、F检验等。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的另一个重要内容，通过对时间序列数据的统计方法和经济理论进行结合，来评估经济现象和经济政策的影响。
时间序列分析包括平稳性检验、协整关系检验、Granger因果检验等内容。
1. 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析的首要步骤，用于判断一个时间序列是否具有平稳性。
常用的平稳性检验方法包括ADF检验、PP检验等。
2. 协整关系检验协整关系检验是时间序列分析中的一个重要内容，用于研究两个或多个非平稳时间序列之间的长期均衡关系。
常用的协整关系检验方法有Johansen检验、Engle-Granger检验等。
3. Granger因果检验Granger因果检验是时间序列分析中用于检验两个变量之间是否存在因果关系的方法。
通过引入滞后项对自变量进行延迟处理，然后进行假设检验，判断因果关系是否显著。
三、面板数据模型面板数据模型是计量经济学中用于分析横截面和时间序列数据的一种方法。
计量经济学(重要名词解释)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
计量经济学名词解释、简答
1、什么是计量经济学？2、计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。
2、异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。
3、序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。
4、多重共线性：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。
5、虚拟变量：在模型中表示本质因素的变量，通常用1和0表示。
6、所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。
7、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。
8、拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
1、修正frisch法（逐步回归法）：1）用被解释变量分别对每个解释变量进行回归，根据经济理论和统计检验从中选择一个最合适的回归方程作为基本方程，通常选取拟合优度r2最大的回归方程。
2）在基本回归方程中逐个增加其他解释变量，重新进行线性回归。
2、dw检验的局限性：1）dw统计量只适于检验一阶自相关形式。
2）应用dw检验，样本容量不应太小。
3）若原回归式的解释变量中含有因变量的滞后项，不能使用dw检验。
3、普通最小二乘法假设条件：1.）解释变量是确定变量，不是随机变量。
2.）随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。
3. ）随机误差项与解释变量之间不相关。
4. ）随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布4、序列相关的后果：1）参数估计的非有效。
2）变量的显著性检验失去意义。
3）模型的预测失效5、加权最小二乘法：是回归模型中存在异方差时的补救措施。
（完整版）计量经济学名词解释和简答
（完整版）计量经济学名词解释和简答三、名词解释经济计量学：是经济学、统计学和数学合流⽽构成的⼀门交叉学科。
理论经济计量学：是寻找适当的⽅法，去测度由经济计量模型设定的经济关系式。
应⽤经济化量学：以经济理论和事实为出发点，应⽤计量⽅法，解决经济系统运⾏过程中的理论问题或实践问题。
内⽣变量：具有⼀定概率分布的随机变量，由模型⾃⾝决定，其数值是求解模型的结果。
外⽣变量：是⾮随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值。
随机⽅程：根据经济⾏为构造的函数关系式。
⾮随机⽅程：根据经济学理论或政策、法规⽽构造的经济变量恒等式。
时序数据：指某⼀经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
截⾯数据：指在同⼀时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。
回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其⽬的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。
相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析⽅法。
总体回归函数：E (Y /X i )是X i 的⼀个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。
它表明在给定X i 下Y 的分布的总体均值与X i 有函数关系，就是说它给出了Y 的均值是怎样随X 值的变化⽽变化的。
随机误差项：为随机或⾮系统性成份，代表所有可能影响Y ，但⼜未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。
有效估计量：在所有线性⽆偏估计量中具有最⼩⽅差的⽆偏估计量叫做有效估计量。
判定系数：TSS ESS Y Y Y Y R i i=--=∑∑222)()?(，是对回归线拟合优度的度量。
R 2测度了在Y 的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的⽐例或百分⽐。
异⽅差：在回归模型中，随机误差项1u ，2u ，…，n u 不具有相同的⽅差，即 ()()≠i j Var u Var u ，当j i ≠时，则称随机误差的⽅差为异⽅差。
异⽅差的补救⽅法：已知时，⽤加权最⼩⼆乘法；未知时，⽤普通最⼩⼆乘法。
计量经济学(重要名词解释).(精选)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
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计量经济学核心重点：
1.计量经济学
2.计量经济学模型成功的三要素
3.建立计量经济学模型的步骤
4.最小二乘原理
5.最小二乘估计量的性质
6.总体回归模型
7.总体回归函数
8.总体回归函数的随机设定形式
9.样本回归函数 10.样本回归模型 11.最小样本容量
12.异方差性 13.异方差性的后果 14.异方差性的检验方法 15.异方差性的修正
16.序列相关性 17.序列相关性的后果 18.序列相关性的检验方法 19.序列相关性的补救
20.多重共线性 21.多重共线性的后果 22.多重共线性的检验 23.克服多重共线性的方法
24.随机解释变量的克服方法
25.工具变量法
26.虚拟变量
27.单方程计量经济学模型与联立计量经济学模型的区别
28.变量 29.内生变量 30.外生变量 31.先决变量 32.结构是模型 33.简化式模型 34.联立方程计量经济学模型的估计方法
以下是具体的名词解释，你背背，在回答的时候能用得上。
1、计量经济学: 是经济学的一个分支学科，是已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。
2.计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。
3.建立计量经济学模型的步骤:(1)理论模型的设计(2)样本数据的收集(3)模型参数的估计(4)模型的检验。
4.最小二乘原理：样本回归线上的点Yi（上有盖）与真实观测点Yi之查可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度，这就是最小二乘原理。
5.最小二乘估计量的性质：(1)线形性(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有效性。
Yi=E(Y|Xi)+Ui或Yi=Bo+B1Xi+Ui即给定可支配收入水平Xi，个别家庭的消费支出可表示为两部分之和:(1)该收入水平下所有家庭的平均消费支出E（Y|Xi）,称为系统性部分或确定性部分：(2)其他随机部分或非系统部分Ui，
6.总体回归模型:Yi=E(Y|Xi)+Ui或Yi=Bo+B1Xi+Ui式称为总体回归函数的随机设定形式，它表明被解释变量Y除了受解释变量X的系统性影响外，还受其他未包括在模型中的诸多因素的随机性影响，U即为这些影响因素的综合代表。
由于方程中引入了随机干扰项，成为计量经济学模型，因此也称为总体回归模型。
7.总体回归函数:在给定解释变量Xi条件下被解释变量Yi的期望轨迹称为总体回归线，或更一般地称为总体回归曲线，相应的函数E(Y|Xi)=f(Xi)称为（双变量）总体回归函数。
8.总体回归函数的随机设定形式：Yi=E(Y|Xi)+Ui或Yi=Bo+B1Xi+Ui式称为总体回归函数的随机设定形式,即给定可支配收入水平Xi，个别家庭的消费支出可表示为两部分之和:(1)该收入水平下所有家庭的平均消费支出E（Y|Xi）,称为系统性部分或确定性部分：(2)其他随机部分或非系统部分Ui。
9.样本回归函数：样本散点图近似于一条直线，画一条直线尽可能地拟合该散点图，由于样本取自总体，可用该线近似地代表总体回归线，该线称为样本回归线，其函数形式记为Yi（上有盖）=f(Xi)=Bo （上有盖）+B1（上有盖）Xi称为样本回归函数。
10.样本回归模型：样本回归函数也有如下的随机形式：Yi=Yi（上有盖）+Ui（上有盖）=Bo（上有盖）+B1（上有盖）Xi+ei,其中ei称为（样本）残差（或剩余）项，代表了其他影响Yi的随机因素的集合，可看成是Ui的估计量Ui（上有盖），由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为样本回归模型。
11.最小样本容量：即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。
12.异方差性：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。
13.异方差性的后果：(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失效
14.异方差性的检验方法：(1)图示检验法(2)帕克检验和戈里瑟检验(3)G-Q检验(4)怀特检验。
15.异方差性的修正:最常用的方法是加权最小二乘法，即对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差的模型，然后采用OLS法估计其参数。
16.序列相关性：多元线形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。
17.序列相关性的后果：(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失败。
18.序列相关性的检验方法：(1)图示法(2)回归检验法(3)杜宾—瓦森检验法 (4)拉格朗日乘法检验。
19.序列相关性的补救:(1)广义最小二乘法(2)广义差分法(3)随机干扰项相关系数的估计(4)广义差分法在计量经济学软件中的实现。
20.多重共线性:(1)对于模型Yi=Bo+B1X1i+B2X2i+...+BkXki+Ui, i=1,2,...,n 其基本假设之一是解释变量X1，X2，...，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。
21.多重共线性的后果：(1)完全共线性下参数估计量不存在(2)近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大(3)参数估计量经济含义不合理(4)变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。
22.多重共线性的检验:(1)检验多重共线性是否存在(2)判明存在多重共线性的范围。
23.克服多重共线性的方法:(1)排出引起共线性的变量(2)差分法(3)减小参数估计量的方差。
24.随机解释变量的克服方法:模型中出现随机解释变量并且与随机干扰项相关时，普通最小二乘法计量是由偏的。
如果随机解释变量与随机干扰项异期相关，则可以通过增大样本容量的办法来得到一致的估计量；但如果是同期相关，即使增大样本容量也无济于事。
这时最常用的估计方法是工具变量法。
25.工具变量法:(1)工具变量的选取(2)工具变量的应用(3)工具变量法估计量是一致估计量。
26.虚拟变量：许多经济变量是可以定量度量的，为了在模型中反映对模型的影响因素，并提高模型的精度，需要将它们“量化”，这种“量化”是通过引入“虚拟变量”来完成的。
根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量。
27.单方程计量经济学模型与联立计量经济学模型的区别:单方程计量经济学模型是用单一方程来揭
示经济变量之间的单项因果的数量关系，适用于单一经济现象的研究。
联立计量经济学模型是用一组方程来揭示经济变量之间的相互依存，相互因果的数量关系，适用于某一经济系统的研究。
28.变量:对于联立方程计量经济学模型系统而言，将变量分为内生变量和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为先决变量。
29.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。
30.外生变量:一般是确定性变量，或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。
外生便量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。
31.先决变量:外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。
32.结构是模型：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统称为结构式模型。
33.简化式模型：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。
34.联立方程计量经济学模型的估计方法:分为两大类，单方程估计方法和系统估计方法。
所谓单方程估计方法，指每次只估计模型系统中的一个方程，依次逐个估计；所谓系统估计方法，指同时对全部方程进行估计，同时得到所有方程的参数估计量。
单方程估计方法称为有限信息估计方法，按方法原理可分为(1)间接最小二乘法(2)两阶段最小二乘法(3)工具变量法(4)有限信息最大似然法(5)最小方差比方法；系统估计方法称为完全信息估计方法，主要包括三阶段最小二乘法和完全信息最大似然法。