计量经济学的名词解释及简答题复习.docx

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计量经济学的名词解释及简答题复习

名词解释

判定系数

计量经济学就是在经济理论的指导下，根据实际观测的统计数据（或以客观事实为依据），运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。

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。

被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。

估计标准误差是说明实际值与其估计值之间差异程度的指标,主要用来衡量回归方程的代表性。

①它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小;②它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度;③它可以反映两变量之间相关的密切程度;④它可以表明回归方程实用价值的大小。

异方差性：

设线性回归模型为:

自相关性：

多重共线性

虚拟变量：

在计量经济学中，我们把反映定性（或属性）因素变化，取值为0和1的人工变量称为虚拟变量（DummyVariable），或称为哑变量、虚设变量、属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量、名义变量等，习惯上用字母D表示。

滞后变量（laggedvariable），是指过去时期的、对当前因变量产生影响的变量。

滞后变量可分为滞后解释变量与滞后因变量两类。

把滞后变量（滞后解释变量与滞后因变量）引入回归模型，这种回归模型称为滞后变量模型。

含有滞后解释变量的模型，又称为动态模型。

平稳时间序列：

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。

也就是说，生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。

单位根：

单整：

协整：

简答题

1.经典假设条件的内容是什么，为什么要对回归模型规定经典假设条件？

原因：

为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设。

2.最小二乘估计量有哪些性质？

高斯马尔科夫定理的内容是什么？

性质：

（1）线性。

即它是否是另一个随机变量的线性函数；

（2）无偏性。

即它的均值或期望是否等于总体的真实值；

（3）有效性。

即它是否在所有的线性无偏估计量中具有最小方差；

（4）渐近无偏性。

即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列趋于总体的真值；

（5）一致性。

即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；

（6）渐近有效性。

即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。

这里，前三个准则也称作估计量的小样本性质，因为一旦某估计量具有该类性质，它是不以样本的大小而改变的。

拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（BLUE：

bestlinearunbiasedestimators）。

后三个准则称为估计量的大样本或渐近性质。

如果小样本情况下不能满足估计的准则，则应该扩大样本容量，考察参数估计量的大样本性质。

高斯马尔科夫定理的内容：

普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。

3.最小二乘法原理

4.异方差产生原因,造成的后果

（1）对模型参数估计值无偏性的影响

由此可见，随机误差项存在异方差性，并不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性。

（2）对模型参数估计值有效性的影响

由此可见，当线性回归模型的随机误差项存在异方差时，参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量。

（3）对模型参数估计值显著性检验的影响

（4）对模型估计式应用的影响

5.自相关产生原因,造成的后果

6.虚拟变量的设置规则

（1）一个因素多个属性

若定性因素有m个不同属性或相互排斥的类型，在模型中则只能引入m-1个虚拟变量，否则会产生完全多重共线性。

（2）多个因素各两种属性

如果有m个定性因素，且每个因素各有两个不同的属性类型，则引入m个虚拟变量。

（3）虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定

一般地，“1”表示这种属性或特征存在，“0”表示这种属性或特征不存在。

而且设置虚拟变量时，基础类型、否定类型通常取值为0，而将比较类型、肯定类型取值为1。

（4）虚拟变量在单一方程中，可以作为解释变量，也可以作为因变量。