计量经济学术语.docx
《计量经济学术语.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学术语.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
计量经济学术语
A
校正R2（AdjustedR-Squared）：
多元回归分析中拟合优度量度，在估计误差方差时对添加解释变量用一个自由度来调整。
对立假设（AlternativeHypothesis）：
检验虚拟假设时相对假设。
AR
（1）序列相关（AR
（1）SerialCorrelation）：
时间序列回归模型中误差遵循AR
（1）模型。
渐近置信区间（AsymptoticConfidenceInterval）：
大样本容量下近似成立置信区间。
渐近正态性（AsymptoticNormality）：
适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布估计量。
渐近性质（AsymptoticProperties）：
当样本容量无限增长时适用估计量和检验统计量性质。
渐近标准误（AsymptoticStandardError）：
大样本下生效标准误。
渐近t统计量（AsymptotictStatistic）：
大样本下近似服从标准正态分布t统计量。
渐近方差（AsymptoticVariance）：
为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量平方值。
渐近有效（AsymptoticallyEfficient）：
对于服从渐近正态分布一致性估计量，有最小渐近方差估计量。
渐近不相关（AsymptoticallyUncorrelated）：
时间序列过程中，随着两个时点上随机变量时间间隔增加，它们之间相关趋于零。
衰减偏误（AttenuationBias）：
总是朝向零估计量偏误，因而有衰减偏误估计量期望值小于参数绝对值。
自回归条件异方差性（AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity,ARCH）：
动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项方差线性依赖于过去误差平方。
一阶自回归过程[AR
（1）]（AutoregressiveProcessofOrderOne[AR
（1）]）：
一个时间序列模型，其当前值线性依赖于最近值加上一个无法预测扰动。
辅助回归（AuxiliaryRegression）：
用于计算检验统计量——例如异方差性和序列相关检验统计量——或其他任何不估计主要感兴趣模型回归。
平均值（Average）：
n个数之和除以n。
B
基组、基准组（BaseGroup）：
在包含虚拟解释变量多元回归模型中，由截距代表组。
基期（BasePeriod）：
对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为衡量标准时期。
基期值（BaseValue）：
指定基期值，用以构造指数数字；通常基本值为1或100。
最优线性无偏估计量（BestLinearUnbiasedEstimator,BLUE）：
在所有线性、无偏估计量中，有最小方差估计量。
在高斯—马尔科夫假定下，OLS是以解释变量样本值为条件BLUE。
贝塔系数（BetaCoef?
cients）：
见标准化系数。
偏误（Bias）：
估计量期望参数值及总体参数值之差。
偏误估计量（BiasedEstimator）：
期望或抽样平均及假设要估计总体值有差异估计量。
向零偏误（BiasedTowardsZero）：
描述是估计量期望绝对值小于总体参数绝对值。
二值响应模型（BinaryResponseModel）：
二值因变量模型。
二值变量（BinaryVariable）：
见虚拟变量。
两变量回归模型（BivariateRegressionModel）：
见简单线性回归模型。
BLUE（BLUE）：
见最优线性无偏估计量。
Breusch-Godfrey检验（Breusch-GodfreyTest）：
渐近正确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回归元。
Breusch-Pagan检验（Breusch-PaganTest）：
将OLS残差平方对模型中解释变量做回归异方差性检验。
C
因果效应（CausalEffect）：
一个变量在其余条件不变情况下变化对另一个变量产生影响。
其余条件不变（CeterisParibus）：
其他所有相关因素均保持固定不变。
经典含误差变量（ClassicalErrors-in-Variables,CEV）：
观测量度等于实际变量加上一个独立或至少不相关测量误差测量误差模型。
经典线性模型（ClassicalLinearModel）：
全套经典线性模型假定下复线性回归模型。
经典线性模型（CLM）假定（ClassicalLinearModel（CLM）Assumptions）：
对多元回归分析理想假定集，对横截面分析为假定MLR.1至MLR.6，对时间序列分析为假定TS.1至TS.6。
假定包括对参数为线性、无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。
科克伦—奥克特（CO）估计（Cochrane-Orcutt（CO）Estimation）：
估计含AR
（1）误差和严格外生解释变量多元线性回归模型一种方法；及普莱斯—温斯登估计不同，科克伦—奥克特估计不使用第一期方程。
置信区间（CI）（Con?
denceInterval,CI）：
用于构造随机区间规则，以使所有数据集中某一百分比（由置信水平决定）给出包含总体值区间。
置信水平（Con?
denceLevel）：
我们想要可能样本置信区间包含总体值百分比，95%是最常见置信水平，90%和99%也用。
不变弹性模型（ConstantElasticityModel）：
因变量关于解释变量弹性为常数模型；在多元回归中，两者均以对数形式出现。
同期外生回归元（ContemporaneouslyExogenous）：
在时间序列或综列数据应用中，及同期误差项不相关但对其他时期则不一定回归元。
控制组（ControlGroup）：
在项目评估中，不参及该项目组。
控制变量（ControlVariable）：
见解释变量。
协方差平稳（CovarianceStationary）：
时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中任意两个随机变量之间协方差仅及它们间隔有关。
协变量（Covariate）：
见解释变量。
临界值（CriticalValue）：
在假设检验中，用于及检验统计量比较来决定是否拒绝虚拟假设值。
横截面数据集（Cross-SectionalDataSet）：
在给定时点上从总体中收集数据集
D
数据频率（DataFrequency）：
收集时间序列数据区间。
年度、季度和月度是最常见数据频率。
戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnonTest）：
用于检验相对于非嵌套对立假设模型检验：
它可用相争持模型中得出拟合值t检验来实现。
自由度（df）（DegreesofFreedom,df）：
在多元回归模型分析中，观测值个数减去待估参数个数。
分母自由度（DenominatorDegreesofFreedom）：
F检验中无约束模型自由度。
因变量（DependentVariable）：
在多元回归模型（和其他各种模型）中被解释变量。
除趋势（Detrending）：
从时间序列中除去趋势做法。
斜率级差（DifferenceinSlopes）：
所描述是模型中某些斜率参数，因组或时期不同而不同。
向下偏误（DownwardBias）：
估计量期望值低于参数总体值。
虚拟变量（DummyVariable）：
取值为0或1变量。
虚拟变量陷阱（DummyVariableRegression）：
自变量中包含了过多虚拟变量造成错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。
德宾—沃森（DW）统计量（Durbin-Watson（DW）Statistic）：
在经典线性回归假设下，用于检验时间序列回归模型误差项中一阶序列相关统计量。
动态完整模型（DynamicallyCompleteModel）：
设更多滞后因变量，或设更多滞后解释变量都无助于解释因变量均值时间序列模型。
E
计量经济模型（EconometricModel）：
将因变量及一组解释变量和未观测到扰动联系起来方程，方程中未知总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下效应。
经济模型（EconomicModel）：
从经济理论或不那么正规经济原因中得出关系。
经济显著性（EconomicSigni?
cance）：
见实际显著性。
弹性（Elasticity）：
给定一个变量在其余条件不变下增加1%，另一个变量百分比变化。
经验分析（EmpiricalAnalysis）：
用正规计量分析中数据检验理论、估计关系式或确定政策效应研究。
内生解释变量（EndogenousExplanatoryVariable）：
在多元回归模型中，由于遗漏变量、测量误差或联立性原因而及误差项相关解释变量。
内生样本选择（EndogenousSampleSelection）：
非随机样本选择，其选择直接地或通过方程中误差项及因变量相联系。
误差项（ErrorTerm）：
在简单或多元回归方程中，包含了未观测到影响因变量因素变量。
误差项也可能包含被观测因变量或自变量中测量误差。
误差方差（ErrorVariance）：
多元回归模型中误差项方差。
事件研究（EventStudy）：
事件（例如政府规制或经济政策变化）对结果变量效应计量分析。
排除一个有关变量（ExcludingaRelevantVariable）：
在多元回归分析中，遗漏了一个对因变量有非零偏效应变量。
排斥性约束（ExclusionRestrictions）：
说明某些变量被排斥在模型之外（或具有零总体参数）约束。
外生解释变量（ExogenousExplanatoryVariable）：
及误差项不相关解释变量。
外生样本选择（ExogenousSampleSelection）：
或者依赖外生解释变量，或者及所感兴趣模型中误差项不相关样本选择。
实验数据（ExperimentalData）：
通过进行受控制实验获得数据。
试验组（ExperimentalGroup）：
见处理组。
解释平方和（SSE）（ExplainedSumofSquares,SSE）：
多元回归模型中拟合值总样本变异。
被解释变量（ExplainedVariable）：
见因变量。
解释变量（ExplanatoryVariable）：
在回归分析中，用于解释因变量中变异变量。
指数趋势（ExponentialTrend）：
有固定增长率趋势。
F
F统计量（FStatistic）：
在多元回归模型中，用于检验关于参数多重假设统计量。
可行GLS（FGLS）估计量（FeasibleGLS（FGLS）Estimator）：
方差或相关参数未知，因而必须先进行估计GLS程序。
（又见广义最小二乘估计量。
）
有限分布滞后（FDL）模型（FiniteDistributedLag（FDL）Model）：
允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应动态模型。
一阶差分（FirstDifference）：
对相邻时期做差分所构成对时间序列转换，即用后一时期减去前一时期。
一阶条件（FirstOrderConditions）：
用于求解OLS估计值一组线性方程。
拟合值（FittedValues）：
在各观测中将自变量值插入OLS回归线时，所得到因变量估计值。
函数形式错误设定（alFormMisspeci?
cation）：
当模型中有被遗漏解释变量函数（例如二次项），或者对一个因变量或某些自变量用了错误函数时产生问题。
G
高斯—马尔科夫假定（Gauss-MarkovAssumptions）：
一组假定（假定MLR.1至MLR.5或假定TS.1至TS.5），在这之下OLS是BLUE。
高斯—马尔科夫定理（Gauss-MarkovTheorem）：
该定理表明，在五个高斯—马尔科夫假定下（对于横截面或时间序列模型），OLS估计量是BLUE（在解释变量样本值条件下）。
广义最小二乘（GLS）估计量（GeneralizedLeastSquares（GLS）Estimator）：
通过对原始模型变换，说明了已知结构误差方差（异方差性）和误差中序列相关形式或两者兼有估计量。
拟合优度度量（Goodness-of-FitMeasure）：
概括一组解释变量有多好地解释了因变量或响应变量统计量。
增长率（GrowthRate）：
时间序列中相对于前一时期比例变化。
可将它近似为对数差分或以百分比形式报导。
H
异方差性（Heteroskedasticity）：
给定解释变量，误差项方差不为常数。
未知形式异方差性（HeteroskedasticityofUnknownForm）：
以一未知任意形式依赖于解释变量异方差性。
异方差—稳健F统计量（Heteroskedasticity-RobustFStatistic）：
对未知形式异方差性而言（渐近）稳健F统计量。
异方差—稳健LM统计量（Heteroskedasticity-RobustLMStatistic）：
对未知形式异方差性而言（渐近）稳健LM统计量。
异方差—稳健标准误（Heteroskedasticity-RobustStandardError）：
对未知形式异方差性而言（渐近）稳健标准误。
异方差—稳健t统计量（Heteroskedasticity-RobusttStatistic）：
对未知形式异方差性而言（渐近）稳健t统计量。
高持续性过程（HighlyPersistentProcess）：
时间序列过程，其中遥远将来结果及当前结果高度相关。
同方差性（Homoskedasticity）：
回归模型中误差在解释变量条件下具有不变方差。
I
即期弹性（ImpactElasticity）：
在分布滞后模型中，给定自变量增加1%因变量即时百分比变化。
即期乘数（ImpactMultiplier）：
见即期倾向。
即期倾向（ImpactPropensity）：
在分布滞后模型中，自变量增加一个单位因变量即时变化。
包含一个无关变量（InclusionofanIrrelevantVariable）：
用OLS估计方程时，回归模型中包含了总体参数为零解释变量。
指数（IndexNumber）：
关于经济行为（例如生产或价格）总量信息统计量。
影响重大观测值（In?
uentialObservations）：
见奇异值。
INTRODUCTORYECONOMETRICS
一阶自积［I
（1）］（IntegratedofOrderOne[I
（1）]）：
需要做一阶差分来得到I（0）过程时间序列过程。
零阶自积［I（0）］（IntegratedofOrderZero[I（0）]）：
平稳、弱独立时间序列过程，当用于回归分析时，它满足大数定律和中心极限定理。
交互作用（InteractionEffect）：
回归模型中为两个解释变量乘积自变量。
截距参数（InterceptParameter）：
复线性回归模型中，给出当所有自变量都为零时因变量期望值参数。
截距变动（InterceptShift）：
回归模型中截距，因组或时期不同而不同。
J
联合假设检验（JointHypothesisTest）：
一个模型中包含不止一个对参数约束检验。
联合统计显著性（JointlyStatisticallySigni?
cant）：
两个或多个解释变量具有零总体系数虚拟假设以一个选定显著性水平被拒绝。
L
滞后分布（LagDistribution）：
在无限或有限分布滞后模型中，把滞后系数表示为滞后长度函数。
滞后因变量（LaggedDependentVariable）：
等于以前时期因变量解释变量。
拉格朗日乘数统计量（LagrangeMultiplierStatistic）：
仅在大样本下为正确检验统计量，它可用于在不同模型设定问题中检验遗漏变量、异方差性和序列相关。
大样本性质（LargeSampleProperties）：
见渐近性质。
水平值—水平值模型（Level-LevelModel）：
因变量及自变量均为标准（或原始）形式回归模型。
水平值—对数模型（Level-LogModel）：
因变量为标准形式、自变量（至少是其中一部分）为对数形式回归模型。
线性概率模型（LPM）（LinearProbabilityModel,LPM）：
响应概率对参数为线性二值响应模型。
线性时间趋势（LinearTimeTrend）：
为时间线性函数趋势。
线性无偏估计量（LinearUnbiasedEstimator）：
在多元回归分析中，是因变量值一个线性函数那些无偏估计量。
对数—水平值模型（Log-LevelModel）：
因变量以对数形式出现，而自变量是水平（或原始）形式一种回归模型。
对数—对数模型（Log-LogModel）：
因变量和（至少一部分）解释变量都是以对数形式出现回归模型。
长期弹性（Long-RunElasticity）：
因变量和自变量都是对数形式出现分布滞后模型中长期倾向。
即，长期弹性是在给定解释变量增长了1%时，被解释变量最终变化百分比。
长期乘数（Long-RunMultiplier）：
参见长期倾向。
长期倾向（Long-RunPropensity）：
在一个分布滞后模型中，给定自变量一个永久性、一个单位增长，因变量最终变化量。
M
配对样本（MatchedPairsSample）：
每个观测值都及另一个观测值相匹配一种样本，如由丈夫和妻子或一对兄妹组成样本。
测量误差（MeasurementError）：
观测到变量及多元回归方程中变量之间差。
微数缺测性（Micronumerosity）：
由ArthurGoldberger首先提出一个概念，用以描述容量样本较小时计量经济学估计量性质。
最小方差无偏估计量（MinimumVarianceUnbiasedEstimator）：
在所有无偏估计量中方差最小那个估计量。
数据缺失（MissingData）：
当我们没有观测到样本中某些观测（个人、城市、时期等）所对应一些变量值时，发生一类数据问题。
一阶移动平均过程[MA
（1）]（MovingAverageProcessofOrderOne[MA
（1）]）：
是由某个随机过程当期值及一期滞后线性函数所产生一种时间序列过程。
这个随机过程是0均值、固定方差和不相关。
多重共线性（Multicollinearity）：
指多元回归模型中自变量之间相关性。
当某些相关性“很大”时，就会发生多重共线性，但对实际大小尺度并没有明确规定。
多重假设检验（Multicollinearity）：
涉及到参数多个约束条件虚拟假设检验。
多元线性回归（MLR）模型（MultipleLinearRegression（MLR）Model）：
对参数是线性一类模型，其中因变量是自变量函数加上一个误差项。
多元回归分析（MultipleRegressionAnalysis）：
在多元线性回归模型中进行估计和推断一类分析。
多重约束（MultipleRestrictions）：
计量经济学模型中对参数多于一个约束条件。
乘数测量误差（MultiplicativeMeasurementError）：
观测到变量等于实际观测不到变量及一个正测量误差乘积时出现一种测量误差。
N
n-R-平方统计量（n-R-SquaredStatistic）：
参见拉格朗日乘数统计量。
名义变量（NominalVariable）：
用名义或当前美元数表示变量。
非实验数据（NonexperimentalData）：
不是通过人为控制下实验得到数据。
非嵌套模型（NonnestedModels）：
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特例两个（或更多）模型。
非平稳过程（NonstationaryProcess）：
联合分布在不同时期不是恒定不变一种时间序列过程。
正态性假定（NormalityAssumption）：
经典线性模型假定之一。
它是指以解释变量为条件误差（或因变量）有正态分布。
虚拟假设（NullHypothesis）：
在经典假设检验中，我们把这个假设当作真，要求数据能够提供足够证据才能否定它。
分子自由度（NumeratorDegreesofFreedom）：
在F检验中，所检验约束条件个数。
O
可观测数据（ObservationalData）：
参见非实验数据。
OLS（OLS）：
参见普通最小二乘法。
OLS截距估计值（OLSInterceptEstimate）：
OLS回归线截距。
OLS回归线（OLSRegressionLine）：
表示了因变量预报值及自变量值之间关系方程，它参数是用OLS估计出来。
OLS斜率估计值（OLSSlopeEstimate）：
OLS回归线斜率。
遗漏变量偏误（OmittedVariableBias）：
回归中遗漏了有关变量而产生OLS估计量偏误。
单侧对立假设（One-SidedAlternative）：
被表述为参数大于（或小于）虚拟条件下假设值一种对立假设。
单尾检验（One-TailedTest）：
及单侧对立假设相对假设检验。
序数变量（OrdinalVariable）：
通过排列顺序传达信息一种数据，它们大小本身并不说明任何问题。
普通最小二乘法（OLS）（OrdinaryLeastSquares,OLS）：
用来估计多元线性回归模型中参数一种方法。
最小二乘估计值通过最小化残差平方和得到。
INTRODUCTORYECONOMETRICS
异常数据（Outliers）：
在数据集中，及大量其他数据有明显区别观测值。
这种现象可能是由于误差造成，也可能是因为它们是由及多数其他数据不同模型产生而造成。
整体显著性（OverallSigni?
canceofaRegression）：
对多元回归方程中所有解释变量所做一种联合显著性检验。
模型过度识别（OverspecifyingaModel）：
参见含有一个无关变量。
P
p值（p-value）：
指能够拒绝虚拟假设最低显著性水平。
等价，它也指虚拟假设不被拒绝最大显著性水平。
综列数据（PanelData）：
在不同时期，横截面不断反复得到数据集。
在平衡综列中，同样单位在每个时期都出现。
在不平衡综列中，有些单位往往由于衰减现象而不会在每个时期都出现。
偏效应（PartialEffect）：
回归模型中其他因素保持不变时，某个解释变量对因变量影响。
完全共线性（PerfectCollinearity）：
在多元回归中，一个自变量是一个或多个其他自变量线性函数。
变量缺失问题插入解（Plug-InSolutiontotheOmittedVariablesProblem）：
在OLS回归中，用一个代理变量代替观测不到缺失变量。
政策分析（PolicyAnalysis）：
用计量经济学模型来评估某项政策效果一种实证分析。
混合横截面（PooledCrossSection）：
通常在不同时点收集到相互独立横截面组合而成一个单独数据集。
总体（Population）：
作为统计或计量经济分析对象一个明确定义组群（人、公司、城市等）。
总体模型（PopulationModel）：
一种描述了总体特征模型，
升级会员 