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文檔簡介
三、名詞解釋
1.經(jīng)濟計量學(xué):是經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交叉學(xué)科。
2.理論經(jīng)濟計量學(xué):是查找適當?shù)姆椒?,去測度由經(jīng)濟計量模型設(shè)定的經(jīng)濟關(guān)系式。
3.應(yīng)用經(jīng)濟化量學(xué):以經(jīng)濟理論和事實為動身點,應(yīng)用計量方法,解決經(jīng)濟系統(tǒng)運行
過程中的理論問題或?qū)嵺`問題。
4.內(nèi)生變量:具有肯定概率分布的隨機變量,由模型自身打算,其數(shù)值是求解模型的
結(jié)果。
5.外生變量:是非隨機變量,在模型體系之外打算,即在模型求解之前已經(jīng)得到了數(shù)
值。
6.隨機方程:依據(jù)經(jīng)濟行為構(gòu)造的函數(shù)關(guān)系式。
7.非隨機方程:依據(jù)經(jīng)濟學(xué)理論或政策、法規(guī)而構(gòu)造的經(jīng)濟變量恒等式。
8.時序數(shù)據(jù):指某一經(jīng)濟變量在各個時期的數(shù)值按時間先后挨次排列所形成的數(shù)列。
9.截面數(shù)據(jù):指在同一時點或時期上,不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)%
三、名詞解釋
1.回歸分析;就是討論被解秤變量對解釋變量的依靠關(guān)系,其目的就是通過解種變量
的已知或設(shè)定值,去估量或猜測被解釋變量的總體均值。
2.相關(guān)分析:測度兩個變量之間的線性關(guān)聯(lián)度的分析方法。
3.總體回歸函數(shù):E(y/M)是必的一個線性函數(shù),就是總體回歸函數(shù),簡稱總體回歸。
它表明在給定X下丫的分布的總體均值與x,有函數(shù)關(guān)系,就是說它給出了y的均值是怎樣
隨X值的變化而變化的。
4.隨機誤差項:為隨機或非系統(tǒng)性成份,代表全部可能影響匕但又未能包括到回歸
模型中來的被忽視變量的代理變量。
5.有效估量量:在全部線性無偏估量量中具有最小方差的無偏估量量叫做有效估量量。
6.判定系數(shù):*=平=饗,是對回歸線擬合優(yōu)度的度量。片測度了在
Z(匕-丫-—RTSS
y的總變異中由回歸模型解釋的那個部分所占的比例或百分比。
三、名詞解釋
1.異方差:在回歸模型中,隨機誤差項%,%,…,%不具有相同的方差,即
當時,則稱隨機誤差的方差為異方差。
2.序列相關(guān):在進行回歸分析時,我們總假定其隨機誤差項是不相關(guān)的,即
&,□(%,%)=0,i工j
上式表示不同時點的誤差項之間不相關(guān)。假如一個回歸模型不滿意上式,即
伏叫,勺)工0,則我們稱隨機誤差項之間存在著序列相關(guān)現(xiàn)象,也稱為自相關(guān)
3.加權(quán)最小二乘法:為了克服方差非齊性,所采納的方法即加權(quán)最小二乘法。基本思
想是變換原來的模型,使經(jīng)過變換的模型具有同方差的隨機項,然后再應(yīng)用一般最小二乘法
進行估量。
4.戈德菲里特一匡特檢驗:首先將樣本按某個解釋變最的大小挨次排列,并將樣本從
中間截成兩段;然后各段分別用一般最小二乘法擬合同歸模型。令第一段為高方差段,其次
段為低方差段,并記兩段的樣本容量分別為々和“2,模型參數(shù)個數(shù)為4,兩段樣本回歸殘
.叱
差分別為匕和02i,則兩段的殘差平方和分別為RSS|和RSS?,從而可計
1=1/=1
算出各段模型的隨機誤差項的方差估量量分別為3;=和不=萼_,由此可構(gòu)造出
n-k-n2-k
3:二RSS\Kn「k)
檢驗統(tǒng)計量為
RSS2/(n2-k)
該統(tǒng)計量聽從自由度為(勺-幻和(的-幻的尸分布。在給定的顯著性水平。之下,若
此統(tǒng)計量尸的值大于臨界值Fa(%-k,4-k),則可認為有異方差的存在。
5.DW檢驗:檢驗是J.Durbin(杜賓)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一種適
用于小樣本的檢驗方法。Dll-檢驗只能用于檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關(guān)
問題。隨機誤差項的一階芻回歸形式為ut=put_x+vt,為了檢驗序列的相關(guān)性,構(gòu)造的
原假設(shè)是Ho:p=0
為了檢驗上述假設(shè),構(gòu)造〃/統(tǒng)計量首先要求出回歸估量式的殘差e,,
DW?2(l-p),依據(jù)樣本容量〃和解釋變量的數(shù)目/(不包括常數(shù)項),查加分布表,得
臨界值乙和4,,然后依下列準則考察計算得到的加.值,以打算模型的自相關(guān)狀態(tài)。
6.廣義差分法:廣義差分法可以克服全部類型的序列相關(guān)帶來的問題。假如
Y產(chǎn)片+又X?+…+&X/%
wr=/¥3+0勺-2+…+0M-P+4
匕為經(jīng)典誤差項,則可以將模型變換為
匕一夕九一夕222-…-4也
二4(1一月一02-----P/J
+夕2(X2i~P\X2,t-\~P2X2J-2-----%Xz—p)+…
+月(X/-八X-T-〃2X%-2-----%)+匕
此模型即為廣義差分模型,該模型不存在序列相關(guān)問題。采納一般最小二乘法估量該模
型得到的參數(shù)估量量,即為原模型參數(shù)的無偏、有效的估量量。
三、名詞解釋
1.多元線性回歸模型:在模型中將包含二個以上的解釋變量的多元線性回歸模型。
2.調(diào)整的判定系數(shù):R?=i==------,所謂調(diào)整,就是指A?的計算
Z(匕一丫)2/(,?-1)
式中的Ze:和工化一?)2都用它們的自由度(〃一幻和(〃一])去除。
3.對數(shù)線性模型:LnYj=a+02L〃Xi+%,該模型中£〃匕對a,乩是線性關(guān)系,
£〃匕對£〃%也是線性關(guān)系。該模型可稱為對數(shù)一對數(shù)線性模型,簡稱為對數(shù)線性模型。
4.多重共線性:在多元線性回歸模型中,解釋變量X「X2,…,X8之間存在完全或
近似的線性關(guān)系,稱解釋變量X「X2,…,X8之間存在完全或近似多重共性線,也稱為復(fù)共
線性。
5.方差擴大因子:」■方度量了由于X,與其它解釋變量之間的線性關(guān)聯(lián)程度對估量
1-R;)
量公,的方差的影響。稱其為方差擴大因子,定義為VIFi=—!-5-O
}-R~i
三、名詞解釋
1.分布滯后模型:分布滯后模型一般定義為,假如一個回歸模型不僅包含解釋變量
的現(xiàn)期值,而且還包含解釋變量的滯后值,則這個回歸模型就是分布滯后模型。它的一般
形式為:
匕二a+00Xt+01xi+…+瓦X心+憂t
+?++,+
或匕:々/o^A^-i-〃f
2.短期影響乘數(shù):在分布滯后模型:Y,=a廣0\X-+…+。卜Xt_k+%中,A)
稱為短期影響乘數(shù),它表示解彈變量/變化一個單位對同期被解釋變量V產(chǎn)生的影響。
3.延期影響乘數(shù):在分布滯后模型匕=。+/?0¥產(chǎn)411+3+凡>3+/中,B\,
夕2,…稱為延期過渡性影響乘數(shù),它們度量解釋變量4的各個前期值變動一個單位對被解
釋變量廠的滯后影響。
4.長期影響乘數(shù):在分布滯后模型匕=。+為4+由才-+…+用才j+%中,全部乘
數(shù)的和2丹=4+4++…=月<8稱為長期影響乘數(shù)。
5.幾何分布滯后模型:對于無限分布滯后模型工=a+/7°X,+4X.I+…+%
庫伊克(koyck)提出了兩個假設(shè):①模型中全部參數(shù)的符號都是相同的。②模型中的參數(shù)按
幾何數(shù)列衰減的,即4二用見戶0,1,2,-
式中,0<入<1,X稱為分布滯后的衰減率,X越小,衰減速度就越快,X滯后的遠期
值對當期J'值的影響就越小。
Z+月)忒12+…+/?0兄乂1+…+%
=a+B0Xt+/?OAX/_2
就稱為幾何分布滯后模型。
三、名詞解釋
1?虛擬變量:在經(jīng)濟計量分析中,常常會遇到所建模型的被解釋變量受到諸如戰(zhàn)斗、
自然災(zāi)難、國際環(huán)境、季節(jié)變動以及政府經(jīng)濟政策變動等質(zhì)量變量的影響。給定某一質(zhì)量變
量某屬性的消失為1,未消失為0,稱這樣的變量為虛報變量。
2.截距變動模型:在模型匕=g+qO+您,+%中,D表示虛擬變量,氏0和D=1
表示兩種不同的模型,他們的截距不同,則稱其為截距變動模型。
3.截距斜率同時變動模型:例如消費函數(shù)不但在斜率上有差異,在截距上也是有可能
不全都,將兩個問題同時考慮進來,我們可以得到回歸方程
匕=自+4。+外Xj+A(OX,)+〃,
若分工0,四手0,則為截距和斜率同時變動模型
4.分段線性回歸:當解釋變量x的值達到某水平x*之前,與被解釋變量y之間存在
某種線性關(guān)系;當解釋變最¥的值達到或超過X?以后,與被解釋變量的關(guān)系就會發(fā)生變化。
假如已知I的轉(zhuǎn)折點X",可以用虛擬變量分別估量每一段的斜率。這就是分段線性回歸。
三、名詞解釋
1.聯(lián)立方程模型:聯(lián)立方程模型是依據(jù)經(jīng)濟理論和某些假設(shè)條件,區(qū)分各種不同的經(jīng)
濟變量,建立一組方程式來描述經(jīng)濟變量間的聯(lián)立關(guān)
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