计量经济学名词解释和简答题汇总
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与简答
计量经济学复习题题型：选择2*10；填空2*10；名词解释4*5；综合题10*4一选择填空考点1.截面数据，时间序列，面板数据定义。
P12/1.3.3截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。
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（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。
时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。
面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
如在具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。
2.有限分布滞后模型定义P184/7.1.3被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。
根据滞后长度 s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。
3.设定误差定义P244/9.1计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。
但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。
4.时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1所谓时间序列的平稳性，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。
直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。
从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。
5.有效，无偏含义P35/2.2.4有效性一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时,成这个估计式为有效估计式.无偏估计式可能有多个,但在所有无偏估计式中,只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式.6.t，F检验统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2ESS(-1)~F(-1,)RSS(-)kF k n-kn k=7.协整定义P273/10.3所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。
计量经济学名词解释与简答
计量经济学复习题题型：选择2*10；填空2*10；名词解释4*5；综合题10*4一选择填空考点1.截面数据，时间序列，面板数据定义。
P12/1.3.3截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。
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（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。
时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。
面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
如在具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。
2.有限分布滞后模型定义P184/7.1.3被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。
根据滞后长度 s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。
3.设定误差定义P244/9.1计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。
但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。
4.时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1所谓时间序列的平稳性，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。
直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。
从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。
5.有效，无偏含义P35/2.2.4有效性一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时,成这个估计式为有效估计式.无偏估计式可能有多个,但在所有无偏估计式中,只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式.6.t，F检验统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2ESS(-1)~F(-1,)RSS(-)kF k n-kn k=7.协整定义P273/10.3所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。
计量经济学重点(简答论述题)
计量经济学重点(简答论述题)计量经济学简答题重点一、计量经济学的定义及作用计量经济学，又称经济计量学，是基于经济理论和实际统计资料，利用数学、统计学和计算机技术建立模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系的学科。
其作用在于提供科学的方法和工具，帮助经济学家和政策制定者更好地理解和预测经济现象，评估政策效果，推动经济理论的发展。
二、计量经济学研究步骤计量经济学研究步骤包括理论模型的设计、数据获取、模型参数估计、模型检验和模型应用。
其中，理论模型的设计需要明确理论或假说的陈述，建立数学模型和计量经济模型。
数据获取需要注意完整性、准确性、可比性和一致性。
模型参数估计采用普通最小二乘法。
模型检验包括经济学检验、统计学检验和计量经济学检验。
模型应用包括结构分析、经济预测、政策评价和经济理论的检验与发展。
三、统计数据的类别及注意事项统计数据的类别包括时间序列数据、截面数据、混合数据和虚变量数据。
时间序列数据是按时间先后排列收集的数据，需要注意样本区间的经济行为一致性、可比性和集中性以及随机误差项序列相关问题。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据，需要注意样本与母体的一致性和随机误差项的异方差问题。
混合数据既有时间序列数据又有截面数据。
虚变量数据只能取和1两个值，表示某个对象的质量特征。
四、模型的检验内容及含义模型的检验包括经济学检验、统计学检验和计量经济学检验。
经济学检验主要检验参数的符合和大致取值。
统计学检验包括拟合优度检验、模型的显著性检验和参数的显著性检验。
计量经济学检验包括序列相关性、异方差检验和多重共线性检验。
模型的预测检验可通过扩大样本容量或变换样本重新估价模型，或利用模型对样本期以外的某一期进行预测。
五、回归分析和相关分析的联系与区别回归分析是一种数学方法，用于研究变量之间的依赖关系，以解释变量和解释变量为基础。
相关分析也是研究变量间关系的方法，但不考虑因果关系，只关注变量之间的相关程度。
计量经济学简答题经典)
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学整理重点
一、名词解释53分=15分斜体表明仅供参考计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,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;最小二乘法：指在满足古典假设的条件下,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,简称OLS随机扰动项：总体回归函数中,各个Y值与条件期望的Y值的偏差,又称随机误差项;是代表那些对Y有影响但又未纳入模型的诸多因素的影响;总体回归函数：在给定解释变量Xi 条件下,总体被解释变量Yi的期望轨迹,函数式表示为EYi∣Xi=fXi=β0+β1Xi样本回归函数：在总体中抽取若干个样本构成新的总体,然后在新的总体下,给定解释变量Xi,被解释变量Yi 的期望轨迹,函数式表示为EYi∣Xi=Yi^= β^+β1^Xi系数显着性检验:t检验对回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显着影响的统计学检验方法方程显着性检验:F检验对模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显着的统计学检验方法高斯-马尔可夫定理：在古典假设的条件下,OLS估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量,即BULE;拟合优度：为说明多元线性回归模型中对观测值的拟合情况,可以考察在Y的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重,即回归平方和与总体平方和的比值,R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS.调整的可决系数:是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量,相对可决系数而言,克服了随解释变量的增加而变大的缺陷;表达式为R—2=1-n-1RSS/n-kTSS多重共线性:指解释变量之间存在的完全或近似的线性关系异方差：模型中随机误差项不再满足经典假设的同方差假定,其方差随观测个体的变化而变化,即Dεi =σi2加权最小二乘法：在拟合存在异方差的模型中,对不同的σi 2区别对待重小轻大原则,构造权数Wi=1/σi2,根据最小二乘原理,使加权的残差平方和最小,从而估计参数,这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法;自相关：又称序列相关,是指在总体回归模型的随机误差项ui 之间存在相关关系就,即covui,uj≠0.i≠j判断题101分=10分1、随机误差项ui 与残差项ei是一回事; 乂2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值; 乂3、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数;乂4、在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果; √5、在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释;乂6、尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量;乂7、在高度多重共线的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的个别显着性是不可能的;乂8、如果有某一辅助回归显示出高的2iR值,则高度共线性的存在是肯定无疑的了; √9、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性; 乂10、如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的; √11、在多元回归中,根据通常的t检验,每个参数都是统计上不显着的,你就不会得到一个高的2R值;乂12、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性; 乂13、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性; 乂14、当异方差出现时,常用的t检验和F检验失效; √15、在异方差情况下,通常OLS估计一定高估了估计量的标准差; 乂16、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中有异方差性; √17、如果回归模型遗漏一个重要的变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势; √18、在异方差情况下,通常预测失效; √19、当模型存在高阶自相关时,可用D-W 法进行自相关检验; 乂20、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时,D-W 检验就不适用了; √21、DW 值在0和4之间,数值越小说明正相关程度越大,数值越大说明负相关程度越大;√22、假设模型存在一阶自相关,其他条件均满足,则仍用OLS 法估计未知参数,得到的估计量是无偏的,不再是有效的,显着性检验失效,预测失效; √23、当存在自相关时,OLS 估计量是有偏的,而且也是无效的; 乂 24、消除自相关的一阶差换变换假定自相关系数必须等于－1; 乂25、发现模型中存在误差自相关时,都可以利用差分法来消除自相关; √26、在自回归模型中,由于某些解释变量是被解释变量的滞后变量,如t t t t u y x y +++=-1321βββ 那么杜宾—沃森D —W 检验法不适用; √27、在杜宾—沃森D —W 检验法中,我们假定误差项的方差是同方差; √28、模型t t t u x y ++=21ββ中的2R 与t t t t t v x x y y +-=---)(121β中的2R 不可以直接进行比较; √ 三、汉译英15分 1、Autocorrelation also known asserial correlation, is theof awith itself, in linear regression analysis, if the errors are serially dependent => autocorrelation/serial correlation Likely causes: 1. Omit variable that ought to be included. 2. Misspecification of the functional form. This is most obvious where a straight line is put through a curve of dots. This would clearly show up in plots of residuals. 3. Errors of measurement in the dependent variable. If the errors are not random then the error term will pick up any systematic mistakes. The Problem ：OLS is not the best estimation method.is unbiased, consistent, inefficient It will underestimate the true variance. So the t values will look too good, will reject H0 when it is trueTests ：1. Plot the residuals over time or against a particular variable and see if there is a . Durbin Watson Statistic:Solutions ：increase number of observations specify correctly GLS1、自相关又称序列相关,在线性回归分析中,如果随机误差是连续相关的,自相关是μ1,μ2,…,μn 序列自身的相关; 产生原因：1.忽略了遗漏变量2.函数形式的设定偏误;例如,将本应该是曲线的模型设定为线性曲线的模型,这将会在残差图中明确地表现出来;3.相关变量的处理错误;如果误差不是随机的,那么将会产生系统误差;后果：普通最小二乘法OLS 不是最好的估计方法无偏的,一致的,无效的 它将低估参数估计值的真实方差,从而过高估计t 统计量的值,当H 0为真时,拒绝H 0;检验：1.按照时间顺序或者一个特定的变量绘制回归残差项的图形并且观察是否逐次有规律地变化;检验法解决方法：增大样本容量 准确定义 GLS 广义的最小二乘法回归 2、The econometrics literature focuses on use of the bootstrap in hypothesis testing,which relies on approximation of probabilities in the tails of the distributions of statistics. Other applications are to confidence intervals, estimation of standard errors, and bias education. The bootstrap is straightforward to implement for smooth √N -consistent estimators based on iid samples, though bootstraps with asymptotic refinements are underutilized. Caution is needed in other settings, including non-smooth estimators such as the median, nonparametric estimators, and inference for data that are not iid.计量经济学文献侧重于假设检验中的自举估计方法的使用,它依赖于检验统计量尾部概率分布的近似值;其他的应用是对置信区间,标准误差估计和偏差的评判;通常统计量不是渐进充分的,但对于独立同分布的自举样本,且统计量是光滑√N 一致统计量时,自举估计量较容易实现;,对于样本不是独立同分布或者统计量是非光滑估计量和非参数估计量等其它情形,自举推断较复杂; 3、The Durbin –Watsontest has become so venerable that practitioners often forget the assumptions underlying the test. In particular, the assumptions that 1 the explanatory variables are non-stochastic; 2 the error term follows the normal distribution;3 the regression models do not include the lagged values of the regressand; and 4 only the first-order serial correlation is taken into account are very important for the application of the DW test. It should also be added that a significant DW statistic may not necessarily indicate autocorrelation. Rather, it may be an indication of omission of relevant variables from the model.注：venerable 珍贵的,神圣的；regressand 回归元,在计量经济学中常指被解释变量；normal distribution 正态分布；the first-order serial correlation 一阶自相关；DW检验如此高大上以至于检验人员经常忘记相关的假设检验,特别是,如下假设1被解释变量是非随机的2误差项遵循正态分布3回归模型不包括解释变量的滞后值4在应用DW检验最重要的一点是只考虑一阶自相关;同样应该注意的是,一个重要的DW统计量可能不一定表明自相关关系,而是这个序列模型遗漏了相关变量的一个迹象而已;四、简答题4~5个共20分1、回归分析与相关分析的区别与联系联系：回归分析与相关分析都是研究变量间的统计学课题;回归分析是在相关分析和因果分析的基础上,去研究解释变量对被解释变量的影响,相关分析中相关系数的确定是建立在回归分析的基础上的,二者互相补充、相辅相成;2、经典假设的内容是什么零均值假定；同方差假定；无自相关假定；随机扰动项与解释变量不相关；正态性假定;3、影响随机误差项的主要因素有哪些模型设定误差；变量的观测误差；经济变量的内在随机性；影响因素数据无法取得4、产生多重共线性的背景判断方法处理方法对模型的主要影响产生背景：经济变量之间有共同变化的趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身的问题;判断方法：简单相关系数法、方差膨胀因子法、条件系数法、经验法、逐步回归检测法处理方法：增大样本数、剔除变量、岭回归完全多种共线性对模型的影响：参数的估计值不确定；参数估计值的方差无限大;严重多重共线性对模型的影响：参数估计的方差和协方差增大；参数估计的置信区间趋于变大；假设检验容易作出错误的判断；可能造成可决系数R^2较高,F检验的显着性很高,但t检验却可能不显着;5、异方差的影响检测手段补救措施影响：对估计参数的统计特性的影响有参数的OLS估计仍然具有无偏性但是其方差不再是最小的；古典假设下的假设检验即t、F检验不再成立；检测手段：图示法、Glejser检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验、ARGH检验；补救措施：加权最小二乘法、模型对数变换、对模型变换;怀特检验White检验的步骤了解120~121、加权最小二乘法的思想;6、自相关的后果同异方差对估计参数的统计特性的影响有参数的OLS估计仍然具有无偏性但是其方差不再是最小的；古典假设下的假设检验即t、F检验不再成立标准误被低估,t值高估7、DW检验的步骤、五个区域及其应用条件步骤：构建原假设H0：ρ=0；构建统计量DW≈21-ρ^;查DW分布表,得到相应DL和DU;判定模型自相关状态;五个区域：0≤DW≤DL 正相关；DL<DW≤DU不确定；DU<DW<4-DU无自相关；4-DU ≤DW<4-DL不能判定；4-DL≤DW≤4应用条件：解释变量X为非随机的；随机误差项为一阶自回归形式；线性模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；只适用于有常数项的回归模型；数据序列无缺失项;8、在回归模型中,如果模型的随机干扰项无自相关,但是我们错误的判定模型中有一阶自相关,并使用了广义差分模型,将会产生什么后果五、计算分析题2个30分；计算、软件输出结果的分析1、一元线性回归中相关参数估计,比如参数如何求得；R2的相关问题；t、F统计量的表达；标准误的计算;2、Eviews 案例输出结果的解释,主要就是F 值,t 值,R 2值,回归模型式,残差能否反映自相关或者异方差问题类似这些;多重共线性、异方差、自相关的判断 六、证明题一个10分第二章1、OLS 回归线的性质证明 见课本29~30页 1样本回归线通过样本均值2i i i n Y Y Y∧∧-的均值等于实际值Y 的均值3剩余项i e 的均值为零,由最小二乘准则知 4被解释变量i Y ∧与剩余项e i 不相关i ,iY e r ∧∧=因为2222222222222(y x )(x )(y x )x y x x x 0i i i i i i i i i i iiiy e y βββββββ∧∧∧∧∧∧∧∧∧∑=∑-=∑-=∑-∑=∑-∑=, 所以 i ,iY e r ∧=05解释变量i X 与剩余项e i 不相关X ,i i e X r ==由OLS 正规方程式有12()0i i i i i Y X X X e ββ∧∧∑--=∑=,所以 X ,i i e r =02、OLS 估计量的线性、无偏性、有效性的证明 见课本32~34页1线性： 2无偏性： 3有效性。
《计量》复习简答题
题型1、名词解释（5题10分）2、选择题（10题20分）3、判断题（10题10分）4、问答题（2题18分）5、计算题（3题42分）一、名词解释1.计量经济学2.数据质量3.相关分析4.回归分析5.内生变量6.面板数据7.异方差 8.自相关9.多重共线性 10.虚拟变量11.平稳序列 12.伪回归13.协整 14.前定变量15.恰好识别 16.结构式模型17.过度识别 18.自回归模型19.拟合优度2R 20.修正的拟合优度2R二、简答1.什么是计量经济学？简述计量经济学的工作步骤。
2.简述多元线性回归模型的基本假定。
3.简述多元线性回归分析的步骤。
4.简述普通最小二乘估计的性质。
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？6.简述用戈德菲尔德—夸特（Goldfeld-Quandt）检验异方差的步骤。
7.什么是自相关？自相关产生的原因和后果是什么？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。
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？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？11.修正多重共线性的方法有哪些？12.建立家庭人均消费支出对人均收入的回归方程时，可能遇到的主要问题是什么？如何克服和修正。
三、计算1.利用Eviews计算结果列出估计模型、方差分析表等。
2.利用Eviews对模型估计结果进行分析判断。
3.联立方程模型的识别。
答案：一、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，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
(2)(3)相关分析是主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示的计算方法和理论。
(4)回归分析是研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系的计算方法和理论。
(5) 内生变量：其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
计量经济学常考的名词解释
计量经济学常考的名词解释在计量经济学领域中，有一些常考的名词，理解这些名词的概念对于学习和应用计量经济学非常重要。
本文将对部分常考名词进行解释，以帮助读者更好地掌握计量经济学的核心知识。
一、假设检验（Hypothesis Testing）假设检验是计量经济学中的一项重要工具，用于评估统计模型的有效性和统计推断的可靠性。
通过对现实问题进行抽样和数据分析，我们可以根据样本数据的特征推断总体的一些性质。
假设检验涉及两个假设：原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。
通过计算样本数据的特征，我们可以对原假设进行验证或拒绝。
二、回归分析（Regression Analysis）回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，用于研究变量之间的关系。
在回归分析中，我们使用一个或多个自变量来解释一个或多个因变量的变化。
通过拟合一个数学模型，我们可以测量变量之间的关联程度，并进行预测和因果推断。
三、时间序列（Time Series）时间序列是按照时间顺序进行排序的数据序列。
在计量经济学中，时间序列数据常常用于分析和预测经济和金融变量的动态演变。
时间序列分析可以帮助我们理解和解释时间相关性、趋势、季节性和周期性等模式。
四、异方差性（Heteroskedasticity）异方差性是指随机误差项的方差在不同条件下不稳定或不均匀分布的情况。
在计量经济学中，异方差性可能导致回归分析结果的无效性和推断的误差。
通过应用稳健的标准误差估计方法，我们可以纠正异方差性并获得更准确的回归结果。
五、端点问题（Endpoint Problem）在计量经济学中，端点问题指的是当因变量或自变量的取值受限于某些边界条件时，回归分析可能产生的问题。
例如，当因变量的取值范围在0到1之间时，回归模型的预测结果可能超出这个范围，导致无法解释或使用。
解决端点问题的方法包括截尾回归（truncated regression）和双曲正切转换（hyperbolic tangent transformation）等。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释第一章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。
A A 01,ββ10、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 表示，该值越接近1，模型对样本观2R 测值拟合得越好。
名词解释以及问答题
三、名词解释（每小题3分）1．经济变量 2．解释变量3．被解释变量4．内生变量 5．外生变量 6．滞后变量7．前定变量 8．控制变量9．计量经济模型10．函数关系 11．相关关系 12．最小二乘法13．高斯－马尔可夫定理 14．总变量（总离差平方和）15．回归变差（回归平方和） 16．剩余变差（残差平方和）17．估计标准误差 18．样本决定系数 19．点预测 20．拟合优度 21．残差 22．显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数 26.调整后的决定系数27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验和帕克检验32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36.自回归模型 37.广义最小二乘法检验 39.科克伦-奥克特跌代法 两步法41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44．虚拟变量 45．模型设定误差 46．工具变量 47．工具变量法 48．变参数模型 49．分段线性回归模型50．分布滞后模型 51．有限分布滞后模型52．无限分布滞后模型 53．几何分布滞后模型54．联立方程模型 55．结构式模型 56．简化式模型 57．结构式参数 58．简化式参数59．识别 60．不可识别 61．识别的阶条件 62．识别的秩条件 63．间接最小二乘法四、简答题（每小题5分）1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2．计量经济模型有哪些应用3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项7．古典线性回归模型的基本假定是什么 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质 11．简述BLUE 的含义。
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. 计量经济学 第一部分：名次解释 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。 4、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）。 5、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。 6、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）。 7、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。 8、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。 9、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。 10、条件期望：即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。 11、回归系数：回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。
12、回归系数的估计量：指用¶µ01,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。 13、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。 14、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。 15、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。 16、总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。 17、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。 18、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。 19、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。
20、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。 21、t检验时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。 22、相关分析：研究随机变量间的相关形式 23、回归分析：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。 24、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。 25、偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1个单位对解释变量带来的平均影响程度。 26、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0后得到的一组方程，其矩阵形式为µ''XXXY 27、调整的多元可决系数 ：又称多元判定系数，是一个用于描述伴随模型中解释变量的增加和多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的量。它与 有如下关系： 28、多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。如果存在完全的线性相关性，则模型的参. 数就无法求出，OLS回归无法进行。 29、联合假设检验：是相对于单个假设检验来说的，指假设检验中的假设有多个，不止一个。如多元回归中的方程的显著性检验就是一个联合假设检验，而每个参数的t检验就是单个假设检验。 30、受约束回归：在实际经济活动中，常常需要根据经济理论对模型中变量的参数施加一定的约束条件，对模型参数施加约束条件后进行回归。 31、无约束回归：无需对模型中变量的参数施加约束条件进行的回归。 32、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。 33、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。 34、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。 35、随机解释变量问题：如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。 36 37、虚拟变量：同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型或者方差分析模型。 38、滞后变量模型：把过去时期的，具有滞后作用的变量叫做滞后变量，含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。 39、动态模型：含有滞后解释变量的模型，又称动态模型 40、分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值，则成为分布滞后模型。 41、自回归模型：解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值的模型。 42,什么是计量经济学？ 答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。
第二部分 问答题 1.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系，更多地用确定性的数学方程加以描述。 2、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位？当代计量经济学的基本特点？ 答：计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在： ①。在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具权威性的一部分； ②。在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。此外，绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法。 ③。计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。 从当代计量经济学的发展动向看，其基本特点包括： ⑴。非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容； ⑵。计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验； ⑶。计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究； ⑷。计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上和趋势上说明经济现象。 3、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确. 定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；③估计模型参数；④检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 4、计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？ 答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途： ⑴。结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析； ⑵。经济预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律； ⑶。政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”； ⑷。检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。 5、模型的检验包括哪些方面？ 答：模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。 、简述相关分析和回归分析的联系和区别。 答：相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中式对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量和被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的联系程度，不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。
2、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？ 答：假设1、解释变量X是确定性变量，不是随机变量； 假设2、随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性： E(i)=0 i=1,2, …,n Var (i)=
2 i=1,2, …,n
Cov(i, j)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n 假设3、随机误差项与解释变量X之间不相关： Cov(Xi, i)=0 i=1,2, …,n 假设4、服从零均值、同方差、零协方差的正态分布 i~N(0, 2 ) i=1,2, …,n 假设5：随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一有限常数。即 假设6：回归模型是正确设定的 这些假设都是针对普通最小二乘法的。在违背这些基本假设的情况下，普通最小二乘法就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进行估计已无多大意义。但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计。
3、简述最大似然法和最小二乘法依据的不同原理。 答：对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据；而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。 在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。
6、简述最小二乘估计量的性质。 答：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数； （2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；