計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋xxx公司計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋文件編號(hào)：文件日期：修訂次數(shù)：第1.0次更改批準(zhǔn)審核制定方案設(shè)計(jì)，管理制度1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一個(gè)分支學(xué)科，以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科，統(tǒng)計(jì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述。3、解釋變量影響被解釋變量的因素或因子，是原因變量，記為“X”.4、被解釋變量結(jié)果變量稱為被解釋變量，記為“Y”。5、結(jié)構(gòu)分析結(jié)構(gòu)分析是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間相互關(guān)系的研究。所采用的主要方法是彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力分析。6、時(shí)間序列數(shù)據(jù)按照時(shí)間先后順序排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，又稱為縱向數(shù)據(jù)。7、截面數(shù)據(jù)一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)，又稱橫向數(shù)據(jù)。8、平行數(shù)據(jù)（面板數(shù)據(jù)）時(shí)間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)的合成體，又稱面板數(shù)據(jù)。9、回歸分析回歸分析是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。10、隨機(jī)誤差項(xiàng)被解釋變量數(shù)值與其條件期望之間的離差，是一個(gè)不可觀測(cè)的隨機(jī)變量，稱為隨機(jī)誤差項(xiàng)，或隨機(jī)干擾項(xiàng)。11、最小二乘法通過(guò)最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。12、最佳線性無(wú)偏估計(jì)量擁有有限樣本性質(zhì)或小樣本性質(zhì)這類性質(zhì)的估計(jì)量，稱為最佳線性無(wú)偏估計(jì)量。13、擬合優(yōu)度是SRF對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度，即樣本回歸直線與觀測(cè)散點(diǎn)之間的緊密程度。14、方程顯著性檢驗(yàn)對(duì)所有被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立做出推斷的檢驗(yàn)。15、變量顯著性檢驗(yàn)是對(duì)模型中某一個(gè)具體的解釋變量X與被解釋變量Y之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立做出判斷，換言之，是考察所選擇的X在總體上是否對(duì)Y有顯著的線性影響。16、最小樣本容量是指從最小二乘原理和最大似然原理出發(fā)，欲得到參數(shù)估計(jì)量，不管其質(zhì)量如何，所要求的樣本容量的下限。17、滿足基本要求的樣本容量當(dāng)n30或者至少n3(k+1)時(shí)，才能說(shuō)滿足模型估計(jì)的基本要求。18、需求函數(shù)的零階齊次性當(dāng)所有商品價(jià)格和消費(fèi)者貨幣支出總額按照同一比例變動(dòng)時(shí)，需求量保持不變，這就是所謂的消費(fèi)者無(wú)貨幣幻覺(jué)。19、規(guī)模報(bào)酬不變產(chǎn)量增加的比例等于各種生產(chǎn)要素增加的比例，稱之為規(guī)模報(bào)酬不變。20、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)檢驗(yàn)是否存在一種或多種違背基本假定的情況，這種檢驗(yàn)成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。21、異方差性對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是同一個(gè)常數(shù)，而互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。22、序列相關(guān)性是對(duì)線性模型誤差項(xiàng)不相關(guān)假定的違背，即不同樣本點(diǎn)的誤差項(xiàng)之間出現(xiàn)了線性相關(guān)性，23、虛假序列相關(guān)模型設(shè)定的偏誤導(dǎo)致的序列相關(guān)性叫做虛假序列相關(guān)。24、多重共線性如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為存在多重共線性。25、方差膨脹因子容忍度的倒數(shù)，值越大說(shuō)明共線性越嚴(yán)重。26、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題如果存在一個(gè)或多個(gè)隨機(jī)變量作為解釋變量，則稱原模型出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量問(wèn)題。27、工具變量在模型估計(jì)過(guò)程中被作為工具使用，以替代與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量的變量。28、模型設(shè)定偏誤是指所設(shè)定的模型“不正確”，主要表現(xiàn)在模型中丟失了重要的解釋變量或模型函數(shù)形式有偏誤。29、虛擬變量一種人為構(gòu)造的、取值僅為“1”或“0”的變量。30、虛擬變量陷阱在一個(gè)包含截距的線性回歸模型中，所引入的虛擬變量數(shù)不小于定性變量數(shù)，從而導(dǎo)致完全的多重共線性。31、滯后變量通常把過(guò)去時(shí)期的、表達(dá)滯后作用的變量稱為滯后變量。32、滯后變量模型含有滯后變量的模型稱為滯后變量模型。33、短期乘數(shù)又叫即期乘數(shù)，表示本期解釋變量X變化一單位對(duì)被解釋變量Y平均值的影響程度。34、長(zhǎng)期乘數(shù)又叫動(dòng)態(tài)乘數(shù)或延遲系數(shù)，表示各滯后期X的變動(dòng)對(duì)Y平均值影響的大小。35、格蘭杰原因一般地，如果X是Y的格蘭杰原因，則X的變化應(yīng)先于Y的變化，因此，在做Y對(duì)其它變量（包括自身過(guò)去值）的回歸時(shí)，如果把X的過(guò)去或滯后值包括進(jìn)來(lái)能顯著改善對(duì)Y的預(yù)測(cè)，則可以認(rèn)為X是Y的格蘭杰原因。36、離散選擇模型可供選擇的方案可以用離散的數(shù)據(jù)表示，以這樣的決策結(jié)果作為被解釋變量建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，稱為離散被解釋變量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，或離散選擇模型。37、二元離散選擇模型被解釋變量只能存在兩種選擇的離散選擇模型，稱為二元離散選擇模型。38、多元離散選擇模型被解釋變量存在多種選擇的離散選擇模型，稱為多元離散選擇模型。39、平穩(wěn)序列（序列平穩(wěn)性）假定某個(gè)時(shí)間序列是由某一隨機(jī)過(guò)程生成的，即假定時(shí)間序列{Xt}（t=1,2,…）的每一個(gè)數(shù)值都是從一個(gè)概率分布中隨機(jī)得到，如果滿足下列條件：1）均值E(Xt)=是與時(shí)間t無(wú)關(guān)的常數(shù)；2）方差Var(Xt)=2是與時(shí)間t無(wú)關(guān)的常數(shù)；3）協(xié)方差Cov(XtXt+k)=k是只與時(shí)期間隔k有關(guān)，與時(shí)間t無(wú)關(guān)的常數(shù)；則稱該隨機(jī)時(shí)間序列是平穩(wěn)的。40、單整一般地，如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過(guò)d次差分后變成平穩(wěn)序列，則稱原序列是d階單整序列。41、協(xié)整如果變量之間有著長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系，即它們之間是協(xié)整的。42、非均衡誤差是變量X與Y的一個(gè)線性組合。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科：①?gòu)挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義看②計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國(guó)家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位③計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是有嚴(yán)格區(qū)別的④從建立與運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過(guò)程看理論模型的設(shè)計(jì)：1、確定模型所包含的變量2、確定模型的數(shù)學(xué)形式3、擬定理論模型中待估參數(shù)的理論期望值模型的檢驗(yàn)：1、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)2、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)4、模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)成功的三要素：理論、方法和數(shù)據(jù)理論：即經(jīng)濟(jì)理論，所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的行為理論，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基礎(chǔ)方法：主要包括模型方法和計(jì)算方法，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的工具和手段，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不同于其他經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科的主要特征。數(shù)據(jù)：就是信息，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的原料。政策評(píng)價(jià)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用于政策評(píng)價(jià)，主要有三種方法：一是工具目標(biāo)法，二是政策模擬，三是最優(yōu)控制方法。檢驗(yàn)與發(fā)展理論：一是按照某種經(jīng)濟(jì)理論去建立模型，然后用表現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的樣本數(shù)據(jù)去擬合，如果擬合的好，這種經(jīng)濟(jì)理論就得到了檢驗(yàn)，這就是檢驗(yàn)理論，二是用表現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的樣本數(shù)據(jù)去擬合各種模型，擬合最好的模型所表現(xiàn)出來(lái)的數(shù)量關(guān)系，就是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所遵循的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，即理論，這就是檢驗(yàn)與發(fā)展理論?；貧w分析：回歸分析是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論，其目的在于通過(guò)后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和（或）預(yù)測(cè)前者的（總體）均值。前一個(gè)變量稱為被解釋變量或因變量，后一個(gè)變量稱為解釋變量或自變量。經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中所涉及的線性函數(shù)，指回歸系數(shù)是線性的，即回歸系數(shù)只以它的一次方出現(xiàn)，對(duì)解釋變量則可以不是線性的。在總體回歸函數(shù)中引入隨機(jī)干擾項(xiàng)，主要有以下幾方面的原因：①代表位置的影響因素②代表殘缺數(shù)據(jù)③代表眾多細(xì)小影響因素④代表數(shù)據(jù)觀測(cè)誤差⑤代表模型設(shè)定誤差⑥變量的內(nèi)在隨機(jī)性一元線性回歸模型是最簡(jiǎn)單的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，在模型中只有一個(gè)解釋變量，其一般形式是：Y=β0+β1X+μ其中Y是被解釋變量，X為解釋變量，β0與β1為待估參數(shù)，μ為隨機(jī)干擾項(xiàng)。對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)的假設(shè)：①隨機(jī)誤差項(xiàng)μ具有給定X條件下的零均值，同方差以及不序列相關(guān)性②隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)③隨機(jī)誤差項(xiàng)服從零均值、同方差的正態(tài)分布多元線性回歸模型的基本假定：①回歸模型是正確設(shè)定的②解釋變量X1,X2，…….Xk是非隨機(jī)或固定的，且各Xj之間不存在嚴(yán)格線性相關(guān)性（無(wú)完全多重共線性）。③各解釋變量Xj在所抽取的樣本中具有變異性，而且隨著樣本容量的無(wú)限增加，各解釋變量的樣本方差趨于一個(gè)非零的有限常數(shù)。④隨機(jī)誤差項(xiàng)具有條件零均值，同方差及不序列相關(guān)性。⑤解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)。⑥隨機(jī)項(xiàng)滿足正態(tài)分布。赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茨準(zhǔn)則，這兩個(gè)準(zhǔn)則均要求僅當(dāng)所增加的解釋變量能夠減少AIC值或SC值時(shí)才在原模型中增加該解釋變量?；炯俣ㄟ`背:①、隨機(jī)干擾項(xiàng)序列存在異方差性②、隨機(jī)干擾項(xiàng)序列尋在序列相關(guān)性③、解釋變量之間存在多重共線性④、解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):檢驗(yàn)是否存在一種或多種違背基本假定的情況，這種檢驗(yàn)稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。異方差一般可歸結(jié)為三種類型：?jiǎn)握{(diào)遞增型：σi2隨X的增大而增大單調(diào)遞減型：σi2隨X的增大而減小復(fù)雜型：σi2與X的變化呈復(fù)雜形式一般驗(yàn)告訴我們，對(duì)于采用截面數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素的差異較大，所以往往存在異方差性。異方差性的后果1、參數(shù)估計(jì)非有效2、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義3、模型的預(yù)測(cè)失效檢驗(yàn)異方差性，就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性。用什么來(lái)表示隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差，一般的處理方法是首先采用普通最小二乘法估計(jì)模型，以求得隨機(jī)干擾項(xiàng)的估計(jì)量（注意該估計(jì)量是不嚴(yán)格的），之為近似估計(jì)量。實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中的序列相關(guān)性：1、經(jīng)濟(jì)變量固有的慣性2、模型設(shè)定的偏誤3、數(shù)據(jù)的“編造”檢驗(yàn)多重共線性是否存在，對(duì)于多個(gè)解釋變量的模型，采用綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法?？朔嘀毓簿€性的方法：方法一、排除引起共線性的變量方法二、差分法方法三、減小參數(shù)估計(jì)量的方法如果存在一個(gè)或多個(gè)隨機(jī)變量作為解釋變量，則稱原模型存在隨機(jī)解釋變量問(wèn)題：1、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立2、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期無(wú)關(guān)但異期相關(guān)3.隨即解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)工具變量必須具備的條件：①、與所替代的解釋變量高度相關(guān)②、與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)③、與模型中其它解釋變量不相關(guān)，以避免出現(xiàn)多重共線性④、如果同時(shí)使用