計量經(jīng)濟學名詞解釋

計量經(jīng)濟學名詞解釋計量經(jīng)濟學名詞解釋計量經(jīng)濟學名詞解釋資料僅供參考文件編號：2022年4月計量經(jīng)濟學名詞解釋版本號：A修改號：1頁次：1.0審核：批準:發(fā)布日期：名詞解釋1．經(jīng)濟變量：經(jīng)濟變量是用來描述經(jīng)濟因素數(shù)量水平的指標。?2．解釋變量：是用來解釋作為研究對象的變量（即因變量）為什么變動、如何變動的變量。?它對因變量的變動做出解釋，表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系中的“因”。?3．被解釋變量：是作為研究對象的變量。?它的變動是由解釋變量做出解釋的，表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系的果。?4．內(nèi)生變量：是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，?表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機變量，是模型求解的結(jié)果。?5．外生變量：是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機變量。?它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。?6．滯后變量：是滯后內(nèi)生變量和滯后外生變量的合稱，?前期的內(nèi)生變量稱為滯后內(nèi)生變量；?前期的外生變量稱為滯后外生變量。?7．前定變量：通常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量，?即是在模型求解以前已經(jīng)確定或需要確定的變量。?8．控制變量：在計量經(jīng)濟模型中人為設(shè)置的反映政策要求、決策者意愿、經(jīng)濟系統(tǒng)運行條件和狀態(tài)等方面的變量，?它一般屬于外生變量。?9．計量經(jīng)濟模型：為了研究分析某個系統(tǒng)中經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機代數(shù)模型，?是以數(shù)學形式對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象所作的描述和概括。?10．函數(shù)關(guān)系：如果一個變量y的取值可以通過另一個變量或另一組變量以某種形式惟一地、精確地確定，則y與這個變量或這組變量之間的關(guān)系就是函數(shù)關(guān)系。?11．相關(guān)關(guān)系：如果一個變量y的取值受另一個變量或另一組變量的影響，但并不由它們惟一確定，則y與這個變量或這組變量之間的關(guān)系就是相關(guān)關(guān)系。?12．最小二乘法：用使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法，稱為最小二乘法。?13．高斯－馬爾可夫定理：在古典假定條件下，OLS估計量是模型參數(shù)的最佳線性無偏估計量，這一結(jié)論即是高斯－馬爾可夫定理。?14．總變差（總離差平方和）：在回歸模型中，被解釋變量的觀測值與其均值的離差平方和。?15．回歸變差（回歸平方和）：在回歸模型中，因變量的估計值與其均值的離差平方和，?也就是由解釋變量解釋的變差。?16．剩余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀測值與估計值之差的平方和，?是不能由解釋變量所解釋的部分變差。?17．估計標準誤差：在回歸模型中，隨機誤差項方差的估計量的平方根。?18．樣本決定系數(shù)：回歸平方和在總變差中所占的比重。?19．點預測：給定自變量的某一個值時，利用樣本回歸方程求出相應(yīng)的樣本擬合值，以此作為因變量實際值和其均值的估計值。?20．擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測數(shù)據(jù)之間的擬合程度。?21．殘差：樣本回歸方程的擬合值與觀測值的誤差稱為回歸殘差。?22．顯著性檢驗：利用樣本結(jié)果，來證實一個虛擬假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗程序。?23．回歸變差：簡稱ESS,表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部分?，表示x對y的線性影響?。24．剩余變差：簡稱RSS，是未被回歸直線解釋的部分?，是由解釋變量以外的因素造成的影響?。25．多重決定系數(shù)：在多元線性回歸模型中，回歸平方和與總離差平方和的比值?，也就是在被解釋變量的總變差中能由解釋變量所解釋的那部分變差的比重，我們稱之為多重決定系數(shù)，仍用R2表示?。26．調(diào)整后的決定系數(shù)：又稱修正后的決定系數(shù)，記為，是為了克服多重決定系數(shù)會隨著解釋變量的增加而增大的缺陷提出來的，?其公式為：?。27．偏相關(guān)系數(shù):在Y、X1、X2三個變量中，當X1既定時（即不受X1的影響），表示Y與X2之間相關(guān)關(guān)系的指標，稱為偏相關(guān)系數(shù)，記做。?28.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性。?29.戈德菲爾特-匡特檢驗:該方法由戈德菲爾特（）和匡特（）于1965年提出，用對樣本進行分段比較的方法來判斷異方差性。?30.懷特檢驗:該檢驗由懷特（White）在1980年提出，通過建立輔助回歸模型的方式來判斷異方差性。?31.戈里瑟檢驗和帕克檢驗:該檢驗法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通過建立殘差序列對解釋變量的（輔助）回歸模型，判斷隨機誤差項的方差與解釋變量之間是否存在著較強的相關(guān)關(guān)系，進而判斷是否存在異方差性。?32．序列相關(guān)性：對于模型隨機誤差項互相獨立的基本假設(shè)表現(xiàn)為?如果出現(xiàn)即對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在某種相關(guān)性，則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(SerialCorrelation)。?33．虛假序列相關(guān)：是指模型的序列相關(guān)性是由于省略了顯著的解釋變量而導致的。34.差分法：差分法是一類克服序列相關(guān)性的有效方法，被廣泛的采用。差分法是將原模型變換為差分模型，分為一階差分法和廣義差分法。35.廣義差分法：廣義差分法可以克服所有類型的序列相關(guān)帶來的問題，一階差分法是它的一個特例。36.自回歸模型：37.廣義最小二乘法：是最有普遍意義的最小二乘法，普通最小二乘法和加權(quán)最小二乘法是它的特例。38.DW檢驗：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗方法。DW檢驗法有五個前提條件。39.科克倫-奧克特迭代法：是通過逐次跌代去尋求更為滿意的的估計值，然后再采用廣義差分法。具體來說，該方法是利用殘差去估計未知的。40.Durbin兩步法：當自相關(guān)系數(shù)未知，可采用Durbin提出的兩步法去消除自相關(guān)。第一步對一多元回歸模型，使用OLS法估計其參數(shù)，第二步再利用廣義差分。41．相關(guān)系數(shù)：度量變量之間相關(guān)程度的一個系數(shù)，一般用ρ表示。，，越接近于1，相關(guān)程度越強，越接近于0，相關(guān)程度越弱。42.多重共線性：是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。43.方差膨脹因子：是指解釋變量之間存在多重共線性時的方差與不存在多重共線性時的方差之比。44．把質(zhì)的因素量化而構(gòu)造的取值為0和1的人工變量。45．在設(shè)定模時如果模型中解釋變量的構(gòu)成．模型函數(shù)的形式以及有關(guān)隨機誤差項的若干假定等內(nèi)容的設(shè)定與客觀實際不一致，利用計量經(jīng)濟學模型來描述經(jīng)濟現(xiàn)象而產(chǎn)生的誤差。46．是指與模型中的隨機解釋變量高度相關(guān)，與隨機誤差項不相關(guān)的變量。47．用工具變量替代模型中與隨機誤差項相關(guān)的隨機解釋變量的方法。48．由于引進虛擬變量，回歸模型的截距或斜率隨樣本觀測值的改變而系統(tǒng)地改變。49.這是虛擬變量的一個應(yīng)用，當解釋變量低于某個已知的臨界水平時，我們?nèi)√摂M變量設(shè)置而成的模型稱之為分段線性回歸模型。50．分布滯后模型：如果滯后變量模型中沒有滯后因變量，因變量受解釋變量的影響分布在解釋變量不同時期的滯后值上，則稱這種模型為分布滯后模型。51．有限分布滯后模型：滯后期長度有限的分布滯后模型稱為有限分布滯后模型。52．無限分布滯后模型：滯后期長度無限的分布滯后模型稱為無限分布滯后模型。53．幾何分布滯后模型：對于無限分布滯后模型，如果其滯后變量的系數(shù)bi是按幾何級數(shù)列衰減的，則稱這種模型為幾何分布滯后模型。54．聯(lián)立方程模型：是指由兩個或更多相互聯(lián)系的方程構(gòu)建的模型。55．結(jié)構(gòu)式模型：是根據(jù)經(jīng)濟理論建立的反映經(jīng)濟變量間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計量方程系統(tǒng)。56．簡化式模型：是指聯(lián)立方程中每個內(nèi)生變量只是前定變量與隨機誤差項的函數(shù)。57．結(jié)構(gòu)式參數(shù)：結(jié)構(gòu)模型中的參數(shù)叫結(jié)構(gòu)式參數(shù)58．簡化式參數(shù)：簡化式模型中的參數(shù)叫簡化式參數(shù)。59．識別：就是指是否能從簡化式模型參數(shù)估計值中推導出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)估計值。60．不可識別：是指無法從簡化式模型參數(shù)估計值中推導出結(jié)構(gòu)