计量经济学名词解释与简答.docx

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相关分析：

主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。

回归分析：

研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。

高斯马尔科夫定理：

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。

高斯马尔科夫假定：

（1）模型设立正确

（2）无完全共线性（3）可识别性（4）零均值、同方差。

无序列相关假定（5）解释变量与随机项不相关

计量经济学模型：

揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

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。

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。

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的客观存在的数量关系为内容的分支学科。

计量经济学模型成功的三要素:

理论、方法和数据。

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。

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，则称为存在多重共线性。

多重共线性的后果：

（1）完全共线性下参数估计量不存在

（2）近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大（3）参数估计量经济含义不合理（4）变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。

多重共线性的检验:

（1）检验多重共线性是否存在

（2）判明存在多重共线性的范围。

克服多重共线性的方法:

（1）排出引起共线性的变量

（2）差分法（3）减小参数估计量的方差。

完全共线性：

对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量，，…，是相互独立的，如果存在，i=1，2，…，n，其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。

异方差性：

对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。

异方差性的后果：

（1）参数估计量非有效

（2）变量的显著性检验失去意义（3）模型的预测失效

异方差性的检验方法：

（1）图示检验法

（2）帕克检验和戈里瑟检验（3）G-Q检验（4）怀特检验。

异方差性的修正:

最常用的方法是加权最小二乘法，即对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差的模型，然后采用OLS法估计其参数。

序列相关性：

多元线形回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。

如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。

序列相关性的后果：

（1）参数估计量非有效

（2）变量的显著性检验失去意义（3）模型的预测失败。

序列相关性的检验方法：

（1）图示法

（2）回归检验法（3）杜宾—瓦森检验法 （4）拉格朗日乘法检验。

序列相关性的补救:

（1）广义最小二乘法

（2）广义差分法（3）随机干扰项相关系数的估计（4）广义差分法在计量经济学软件中的实现。

最小二乘估计量的性质：

（1）线形性

（2）无偏性（3）有效性（4）渐近无偏性（5）一致性（6）渐进有效性。

最小样本容量：

即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。

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。

无偏性：

是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。

需求函数的零阶齐次性：

消费者收入、商品价格和相关商品价格均增长倍时，商品的需求量不变。

要素的替代弹性：

定义为两种要素的比例的变化率与边际替代率的变化率之比,记为，一般。

虚拟变量：

根据定性因素的属性类别，构造的只有“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量。

虚拟变量陷阱：

我们一般称由于引入的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱“。

工具变量:

是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。

先决变量：

外生变量和内生变量的滞后变量。

内生变量：

是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量一般都是经济变量。

外生变量:

一般是确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。

外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。

外生便量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。

虚假序列相关：

是指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的序列相关性。

一阶序列相关：

如果模型的随机误差项存在，则称为一阶序列相关。

平稳序列：

是指联合概率分布函数不随时间改变的随机序列

残差项：

残差项是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。

过度识别：

是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。

恰好识别：

是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数。

差分平稳过程：

一个具有随机性趋势的序列，通过差分可以消除，使之变为平稳的时间序列，则称原序列为差分平稳过程。

相对资本密集度：

假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w表示。

即。

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、模型的预测检验。

行为方程：

描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。

结构分析：

指对经济现象中变量之间关系的研究。

条件期望：

即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。

回归系数：

回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。

虚假回归：

如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。

简化式模型：

用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量，形成的模型称为简化式模型。

中性技术进步：

技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹性同步增长。

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排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据

面板数据：

指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

协整:

是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。

K阶单整：

如果一个时间序列经过K次差分后变为平稳序列，则称原序列是K阶单整的。

简答题：

1.选择工具变量的原则是什么:

（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；

（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。

2.虚拟变量的作用是什么？

设置的原则又是什么？

为表针某些定性因素对被解释变量的影响。

设置原则是：

如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入个虚拟变量。

3.序列相关性产生的原因:

（1）惯性；

（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。

4、随机解释变量问题及其解决方法。

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。

第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。

5.随机解释变量产生的后果

1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。

2若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3若同期相关，则估计量有偏且非一致。

6.简述最小二乘估计量的性质：

（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；（3）有效性，即它是否在所有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，是否它的均值序列趋于总体真值；（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，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。

7.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？

由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。

这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。

8.、实际经济问题中的多重共线性：

（1）经济变量的趋同性

（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制

9、虚拟变量的作用：

（1）表现定性因素对被解释变量的影响

（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。

（4）方程差异性检验。

10.引入随机误差形式为了：

（1）代表未知的影响因素

（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性

11.DW检验的局限性主要有：

（1）只能检验一阶序列相关

（2）不能检验滞后应变量做解释变量的模型（3）有两个无法确定的区域（4）模型必须包含截距项（5）样本容量不得低于15个（6）解释变量必须是非随机的。

12.回归分析的主要内容有：

（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程

（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。

13.叙述原理：

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的的拟合样本数据：

最大似然法：

当从模型的总体随机抽取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。

14.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。

15.建立计量经济学模型的基本思想是什么？

计量经济学方法，就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。

因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。

把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。

其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。

16.生产函数在技术进步测定中的应用:

第一、测定技术进步的年速度；第二、测定中技术进步对增长的贡献率。

第三、比较不同行业、企业的技术进行水平比较。

17、生产函数有哪些？

意义:

它反映了生产过程中投入要素与产出量之间的技术关系。

类型：

线性生产函数模型、投入产出生产函数模型、C—D生产函数模型、不变替代弹性（CES）生产函数模型、变替代弹性（VES）生产函数模型、多要素生产函数模型、超越对数生产函数模型等。

18.线性回归模型基本假设的内容。

（1）解释变量，，…，是确定性变量，不是随机变量；而且解释变量之间互不相关。

随机误差项具有0均值和同方差。

即E[]=0，Var[]=，i=1,2,…,n。

（2）随机误差项在不同的样本点间是独立的，不存在序列相关。

即Cov（，）=0i≠ji，j=1,2,…,n;（3）随机误差项与解释变量之间不相关。

即Cov（，）=0i=1,2,…,nj=1,2,…,k;（4）随机误差项服从0均值和同方差的正态分布。

即~N（0，），i=1,2,…,n。

19.满足基本假定（基本假设违背）的情况有哪些？

（1）随机误差项序列存在异方差性；

（2）随机误差项序列存在序列相关性；（3）解释变量之间存在多重共线性；（4）解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题；（5）模型设定有偏误；（6）解释变量的方差不随样本容量的增而收敛。

20.使用加权最小二乘法必须先进行异方差性检验吗？

答：

在实际操作中人们通常采用如下的经验方法：

不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。

如果确实存在异方差性，则被有效地消除了；如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。

21.滞后变量模型有哪几种类型？

分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？

滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。

问题：

（1）对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计σ。

（2）对于有限期的分布滞后模型，使用OLS方法会遇到：

没有先验准则确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后期之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。

22.模型设定时，如果遗漏了相关变量，OLS估计会出现什么后果？

而在包含了无关变量时，后果又如何？

答：

如果遗漏相关变量，则OLS估计结果在小样本下是有偏的，在大样本下也不具有一致性，随机干扰项的方差估计ô2也是有偏的，同时估计的参数的方差也是有偏的，从而不再能够保证最小方差性。

在多选无关解释变量的情形下，OLS估计量仍是无偏的、一致的，随机干扰项的方差σ2也能被正确估计，但OLS估计量却往往是无效的。

也就是说，包含无关变量的偏误主要表现为“错误”模型的OLS估计量的方差一般会大于“正确”模型相应参数估计量的方差。