计量经济学名词解释(1)
计量经济学名词解释
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D11.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。
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。
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：虚拟变量数据是人为构造的，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：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
4、政策评价：政策评价是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第二章1、回归平方和：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、拟和优度检验：拟和优度检验指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-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。
第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （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。
计量经济学名词解释
1.总体回归函数是指在给定X i下Y分布的总体均值与X i所形成的函数关系。
样本回归函数指从总体中抽搐的关于Y，X的若干组形成的样本所建立的回归函数。
随机的总体回归函数指相对条件期望而言含有随机干扰项的总体回归函数。
线性回归模型指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以它们的1次方出现。
随机干扰项也称随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
残差项是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
2.回归系数的估计量指用β0，β1等表示的用已知样本提供的信息所估计出来的总体未知参数的结果。
回归系数或回归参数之回归模型中β0，β1最小二乘法是指根据是估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
条件期望又称条件均值，指X取特定值X i时Y的期望值。
估计量的标准差是度量一个变量变化大小的测量度。
最大似然法指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
3.总离差平方和TTS表示，用以度量被解释变量的总变动。
回归平方和用ESS表示，用以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，用以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，是用来度量X，Y两个变量关联程度的统计量。
拟合优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R 表示，该制约接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
4.t检验是针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。
异方差性指对于不同的样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。
序列相关性指对于不同样本值，随机干扰项之间不再是完全相互独立，而是存在某种相关性。
多重线性指两个或多个解释变量之间存在某种线性相关关系。
D.W.检验：全称杜宾-瓦森检验，适合用于一阶自相关的检验，该法构造一个统计量。
5.完全多重共线性指在有多个解释变量模型中，解释变量之间的线性关系是准确的。
计量经济学名词解释
计量经济学：是一门利用经济学、数学、统计学从数量上研究宏观和微观经济行为关系的综合性经济学学科计经学研究过程：1理论模型设定2样本数据的取得3参数估计4模型检验5模型应用时间序列数据：一个变量在不同时间取值的一组观测结果虚拟变量：根据属性类型，构造只取“0”或“1”非此即彼的人工变量，通常记为D样本数据的数据质量要求：完整性、准确性、可比性、一致性模型检验的内容：1经济意义检验2统计检验3计量经济学检验4模型预测检验移动平均：对时间序列数据的前后数据求平均，将不必要的变动平滑，也即剔除这些变动，从而发现长期变化方向的一种方法变动系数（变异系数）=标准差/算术平均数标准化变量=（X-算术平均数）/标准差回归现象：当自变量既定，因变量在依概率在一定范围内向期望值靠拢现象随机扰动项产生的原因：1客观现象的随机性质2模型中省略的变量3测量与归并误差4数学模型形式设定造成的误差经典线性回归模型的基本假定：1线性回归模型，即回归模型就参数而言是线性的2在每次重复抽样中，解释变量X的取值具有确定性3 X的值具有变异性 4对于给定的任一个Xi，相应的的随机扰动项ui的均值等于零5对于所有的观测对象，ui的方差都是相等的6随机扰动项之间不存在自相关7 ui 和uj的协方差为零8解释变量之间不存在完全的线性关系9观察次数n必须大于估计参数的个数10正确设定了回归模型最小二乘法：是一种参数估计方法，确定估计参数的准则是使全部观察值的残差平方和最小，即∑ei2 →min, 由此得出选择回归参数b0 , b1 的最小二乘估计式。
最小二乘估计量的统计性质：1线性性2无偏性3有效性4一致性多元线性回归模型：因变量Y依赖于两个或更多解释变量的线性回归模型多重共线性产生的原因：1经济变量之间的相互依存关系2时间趋势影响（时间序列样本建立线性模型时，往往存在多重共线。
）3样本资料方面的原因4滞后变量的引入5虚拟变量设置不合理6变量设置过多。
计量经济学名词解释和简答题
计量经济学 第一部分：名词解释第一章1、模型：对现实的描述和模拟。
2、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。
3、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。
第二章1、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）。
2、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。
3、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）。
4、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。
5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。
8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。
9、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10、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。
11、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。
12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
14、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。
15、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。
16、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。
17、拟合优度检验：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。
计量经济学的名词解释
1.回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关 系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，其目的是要根 据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。 2.总体回归函数：因变量Y的条件期望值E(y/Xi)随着解释变量X的变化而有规律地变化。 把这种变化关系用函数表示出来，就是总体回归函数E（ ）= f( ). 3.样本回归函数：因变量Y的样本观测值的条件均值表示成解释变量X的某种函数，即为 样本回归函数。公式为： 4.线性性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值如果能够被表示为Yi 的线性形式， 即 ，则表示 有线性性。 5。无偏性：如果参数的估计量 的期望等于参数的真实值 ，即 。则称 是参数 的无偏估计量。 6.最小方差性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值的方差，比其他方法估计出来 的方差来的小，即 则表示估计出来的 估计值有最小方差性。 7.可决系数：由样本回归作出解释的离差平方在总离差平方和占的比重。 ，可以作为综合度量回归模式对样本观测值拟合优度的指标。 8.偏回归函数：在多元线性回归模型中，回归系数 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。 9.异方差：设模型 如果其他假定条件均 不变，但模型中随机误差项 的方差为 ，则称 具有异 方差性。 10.加权最小二乘法：原模型中存在异方差，对方程加一个权重，权重为 使原方程 变为不存在异方差的模式，再采用OLS方法估计。
计量经济学名词解释
名词解释1．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客观存在的数量关系为内容的分支学科。
是经济理论、统计学和数学三者的结合。
2．相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量3．因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
4.正规方程组根据最小二乘原理得到的关于参数估计值的线性代数方程组。
5.最小样本容量从最小二乘原理和最大或然原理出发，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。
样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项），即n ≥k+1。
6.最小二乘法使全部观测值的残差平方和为最小的方法就是最小二乘法。
7内生变量由模型系统内决定的变量，也就是它取值是由系统范围内决定的。
8.随机误差项9、线性回归模型36．判定系数:是用来反映样本回归直线与样本观测值之间的拟合程度,也就是指拟合优度.37．外生参数:一般是指依据经济法规人为确定的参数,或者凭经验估计而得到的参数31.函数关系:如果给定解释变量X 的值,被解释变量Y 的值就唯一地确定了，Y 与X 的关系就是函数关系。
32.序列相关：对于时间序列资料，由于经济发展的惯性等原因，经济变量的前期水平往往会影响其后期水平，从而造成其前后期随机误差项的序列相关，即有cov （ui ，uj ）≠0，i ≠j ，则称序列相关或自相关。
^43．设样本回归方程为ki ki 1i 10i X ˆ...ˆˆY ˆβββ+++=X 则被解释变量的实际值Y 与回归值Yˆ离差为e=Y-Y ˆ最小二乘法就是寻找0ˆβ，1ˆβ…ki ˆβ的一组值，使得残差平方和 e 2= Y −Y 2的值达到最小36. 反映样本观测值拟合的优劣。
R 2越接近1 拟合优度越高，R 2=0时表示变量之间不存在线性关系。
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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
阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。
——培根
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
学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。
——阿卜·日·法拉兹。