計量名經(jīng)濟學詞和論述

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一、名詞解釋：1、計量經(jīng)濟學:根據(jù)經(jīng)濟理論，和統(tǒng)計觀測數(shù)據(jù)，用隨機數(shù)學模 型的方法，研究經(jīng)濟學定量問題的科學。 1、 計量經(jīng)濟學模型:在一定假設(shè)條件下，描述經(jīng)濟變量之 間數(shù)量關(guān)系的一個或一組隨機數(shù)學方程。2、 解釋變量:影響研究對象結(jié)果的因素變量:如資本、勞 力、技術(shù)。3、 被解釋變量:作為研究對象的變量。即因果關(guān)系中的結(jié)果 變量：產(chǎn)量。4、 狹義回歸分析:用確定性的函數(shù)關(guān)系，近 似的描寫（擬合）不確定性的相關(guān)關(guān)系。 5、 相關(guān)分析:在相關(guān)關(guān)系中，測定變量之間聯(lián)系的密切 程度。6、 回歸變量:用確定的函數(shù)關(guān)系，近似的描寫（擬 合）不確定性的相關(guān)關(guān)系，并測定變量之間密切

2、的聯(lián)系程度。 7、 經(jīng)濟變量：用來描述經(jīng)濟因素數(shù)量水平的指標.8、 模型參數(shù):模型中表現(xiàn)經(jīng)濟變量相互依存程度的那些因素,同城是一些相對穩(wěn)定的量.9、 前定變量： 在模型中滯后內(nèi)生變量或更大范圍的內(nèi)生變量與外生變量一起稱為前定變量。10、 間序列的平穩(wěn)性，是指時間序列的統(tǒng)計規(guī)律不會隨著時間的推移而發(fā)生變化11、 最小平方法:用使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)。 Then 2 =xiyi/xi2 ; 1 =Y(Y 上面加一橫)-2 X(X 上面加一橫) only thus ,can the residue sum of squares 殘差平方和 RSS=(Yi-Yi)2 Is Lea

3、st 最小。（故稱最 小平方差） 12、 異方差:定義：若線性回歸模型 Yi=1+2Xi+ui (i=1、 2n)中方差 Var(ui)= ui2=f(Xi)不等于常數(shù)則稱此模型具有異方差性 13、 自相關(guān):若相信回歸方程中 隨機項 ut 之間的某個協(xié)方差 Cov(ut ,ut)不等于 0 (t 不等于 t; t不等于 1,2,n) 14、 多重共線性:等價于完全多重共線性+不完全多重共線性若 齊次線性方程組 2X2i+3X3i+kXki=0 i=1,2,n 存在不完全為零的解 2,3,k 則稱線性回歸模型 Yi=1+2X2i+kXki+ui 具有完全多重共性 15、 不完全多重共線性: 若含

4、隨機項 vi 齊次線性方程組 2X2i+3X3i+kXki+vi=0 存在不完全為零的解 2,3,k 則稱線性回歸模型 Y=X+U 存在不完全多重共線性 16、 結(jié)構(gòu)模型:根據(jù)經(jīng)濟理論和行為規(guī)律，描述經(jīng)濟變量間關(guān)系 結(jié)構(gòu)的一組含隨機項的方程。 17、 簡化式模型:每個內(nèi)生變量都只用前定變量和隨機項解 釋的聯(lián)立方程模型。 18、 聯(lián)立方程模型:描寫某個經(jīng)濟系統(tǒng)復(fù)雜關(guān)系的 多個隨機數(shù)學方程，叫聯(lián)立方程計量經(jīng)濟模型。 19、 內(nèi)生變量：既影響模型系統(tǒng)，又受模型系統(tǒng)影響的 隨機經(jīng)濟變量。如 Ct、It、Yt 17、17、外生變量：能影響模型系統(tǒng)，但不受模型系統(tǒng)影響的變 量。如政府消費 Gt 等經(jīng)濟變量

5、，條件變量或政政策變量。 18、 前定內(nèi)生變量:內(nèi)生變量的滯后值，如 Yt-1,Pt-1。 19、前定變量: =前定內(nèi)生變量+外生變量 如 GDP 的前期值 Yt-1,政府消費 G。 20、 可識別性:必要條件：若方程 J 可識別，則 Dj>=M-1(M= 方程個數(shù)=內(nèi)生變量個數(shù)。 21、 不可識別性:必要條件：若 Dj<M-1 則方程不可識別。 22、 恰好識別:若結(jié)構(gòu)式參數(shù)被簡化式參數(shù)確定，則稱此結(jié)構(gòu) 式方程恰好識別。 23、 過度識別：若結(jié)構(gòu)式參數(shù)能被簡化式參數(shù)確定，但不 唯一，則稱此結(jié)構(gòu)式方程過度識別。 24、 虛擬變量：是人工構(gòu)造的取值為 0 或 1 的作為屬性變量 代表

6、的變量，一般用字母 D(或 dummy 的縮寫 DUM)表示。 25、 工具變量：若解釋變量 x 與隨機項 u 不獨立，某一 前定變量 z 與 u 相互獨立，且 z 與 x 高度相關(guān)，則 z 作為 x 的工具變量。 26、 虛擬變量：用以反映質(zhì)的屬性的一個人工變量, 是量化了的質(zhì)變量，通常取值為0或 1。 27、 偽回歸：把相關(guān)關(guān)系密切等同因果關(guān)系顯著。論述題： 一、計量經(jīng)濟學的聯(lián)立方程模型 1. 概念 聯(lián)立方程指的是用若干個相互關(guān)系的單一方程，同時表示一個經(jīng)濟系統(tǒng)中經(jīng)濟 變量相互聯(lián)立依存性的模型，即用一個聯(lián)立方程組去表現(xiàn)多個變量相互為因果 的聯(lián)立關(guān)系。 2. 種類（1）描述經(jīng)濟變量之間現(xiàn)實經(jīng)

7、濟結(jié)構(gòu)關(guān)系的模型成為結(jié)構(gòu)型模型。結(jié)構(gòu) 型模型表現(xiàn)變量間直接的經(jīng)濟聯(lián)系，將某內(nèi)生變量直接表示為內(nèi)生變量和前定 變量的函數(shù)。（2）把每個內(nèi)生變量都只表示為前定變量及隨機干擾項函數(shù)的聯(lián) 立方程模型，稱為簡化模型。簡化模型能直接用于對內(nèi)生變量的預(yù)測。（3）第 一個方程的內(nèi)生變量 Y1 僅有前定變量表示，而無其他內(nèi)生變量，第二個方程內(nèi) 生變量 Y2 表示成前定變量和一個內(nèi)生變量 Y1 的函數(shù)；第三個方程內(nèi)生變量 Y3 表示成前定變量和兩個內(nèi)生變量 Y1 Y2 的函數(shù)，按此規(guī)律，最后一個方程內(nèi) 生變量 Ym 可以表示成前定變量和 m-1 個內(nèi)生變量 Y1 Y2 .Ym-1 的函數(shù)；這 類型模型稱之為遞歸模

8、型。它的特點是直接用 OLS 方法對模型中的方程依次進 行估計。 3. 聯(lián)立方程的識別 （1）對模型識別的理解：可以從方程中是否具有確定的統(tǒng)計形式去認識，也可 以從方程中是否排除了必要的變量去理解，但是最直觀的理解是看能否從簡化 模型參數(shù)估計值中合理求解出結(jié)構(gòu)模型參數(shù)的估計值。 （2）識別的類型： 恰好識別 過度識別 不可識別 （3）識別方法： 階條件識別 如果模型中有 M 個方程，共有 M 個內(nèi)生變量和 K 個前定變量；其中第 i 個方程包含 Mi 個內(nèi)生變量和 Ki 個前定變量。由模型的 階識別條件可以判斷：當 K-Ki>Mi1 時，第 i 個方程可能是過度識別；當 KKi=Mi1

9、時，第 i 個方程可能是恰好識別；當 K-Ki<Mi-1 時，方程可能是不可 識別。 秩條件識別 步驟 第一，將結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)模型的標準形式；第二，考察 第 i 個方程的識別問題；第三，計算 Rank，檢驗所余系數(shù)矩陣的秩是否等于 M1，或者檢驗所余系數(shù)矩陣是否能構(gòu)成非零 M-1 行列式；第四,判斷，當且僅當 一個方程所排斥的變量的參數(shù)矩陣的秩 Rank=M-1 時，方程可以識別，Rank 不 等于 M-1 時，方程不可識別，若 Rank<M-1，則方程不可識別。當只有一個 M1 階非零行列式時，方程恰好識別；當不止一個 M-1 階非零行列式時，方程過 度識別；當不存在 M-1

10、 階行列式時，方程不可識別。 二、計量經(jīng)濟學模型的異方差1. 概念 在基本假定中，要求對所有的 i 都有 V（ui)=a2,也就是 ui 也有同方差， 假設(shè)標準多元模型中其他假設(shè)不變，但是 V(ui）=ai2，則稱 Ui 具有異方差。即 模型中隨即誤差項的方差不是常量，而且它的變化與解釋變量變動有關(guān)。2. 原因 模型中省略了一些重要變量；模型設(shè)定誤差；測量誤差的變化；截面 數(shù)據(jù)中總體各單位的差異 3.后果 參數(shù)的 OLS 估計仍然具有無偏性，但是參數(shù) OLS 估計式的方差不再最?。粚?shù)的顯著性檢驗有影響；預(yù)測的精確度降低 4.檢驗 圖式檢驗法 a 相關(guān)圖形分析 b 殘差圖形分析；戈德菲爾德-

11、夸特檢驗；前提條件1大樣本2除了同方差其他假定滿足 做法：將觀測值按大小順序排列，再將排列在中間的1/54/1刪掉將剩余部分分成兩部分，每部分個數(shù)（n-c）/2。提出假設(shè) H,兩部分數(shù)據(jù)方差相等H1不等。構(gòu)造F統(tǒng)計量。 White 檢驗；ARCH 檢驗；Glejser 檢驗 5.補救措施 模型變換；加權(quán)最小二乘；模型的對數(shù)變換 三虛擬變量 1.概念 虛擬變量是人為構(gòu)造的取值為 0 和 1 的作為屬性變量代表的變量，一般 用字母 D 表示。屬性因素通常具有若干類型或水平，一般虛擬變量取值 0 和 1，當虛擬變量取值為 0，即 D=0 時，便是某種屬性或狀態(tài)不出現(xiàn)或不存在，即 不是某種類型；當虛擬

12、變量取值為 1 時，即 D=1,表示某種屬性或狀態(tài)存在，即 是某種類型。 2.設(shè)置規(guī)則 虛擬變量的設(shè)置規(guī)則是若定性因素有 m 個相互排斥的類型（或?qū)?性水平），在有截距項的模型中只能引入 m-1 個虛擬變量，否則會陷入虛擬變 量陷阱，產(chǎn)生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有 m 個相互 排斥的類型時，引入 m 個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變 量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是 D=1 的樣本均值。 從理論上說，虛擬變量去 0 通常代表基礎(chǔ)類型，取 1 通常代表與基礎(chǔ)類型相比 較的類型。 3.作用 可以作為屬性因素的代表，如性別；作為某些非精確計量的數(shù)量因素的 代表，如受教

13、育程度；作為某些偶然因。 素或政策因素的代表，如戰(zhàn)爭；還可以作為時間序列分析季節(jié)的代表；可以實 現(xiàn)分段回歸，研究斜率截距的變動，或比較兩個回歸函數(shù)的結(jié)構(gòu)差異。 在計量經(jīng)濟學中，包含有虛擬變量的模型成為虛擬變量模型：解釋變量中包含 虛擬變量，作用是在假定其他因素都不變時，至研究定性變量是否被解釋變量 表現(xiàn)出顯著差異；解釋變量中既包含定量變量又包含虛擬變量，研究虛擬變量 和定量變量同時對被解釋變量的影響；被解釋變量本身為虛擬變量的模型，是 被解釋變量本身取值為 0 或 1 的模型，適用于某些社會經(jīng)濟現(xiàn)象進行是與否的 判斷。 4.在計量經(jīng)濟學中，加入虛擬變量的途徑有兩種基本類型：以加法類型引入虛 擬

14、變量改變模型的截距；乘法變量引入虛擬變量改變模型的斜率。以乘法類型 引入虛擬變量的主要作用在于對回歸模型結(jié)構(gòu)變化的檢驗；定性因素間交互作 用的影響分析；分段線性回歸。 四、計量經(jīng)濟學模型的多重共線性1. 概念 一般來說，多重共線性是指各個解釋變量 X 之間有準確或近似的線性關(guān) 系。數(shù)學意義上: X2 X3.Xk ,如果存在不全為 0 的數(shù) N1 N2.Nk,使得 N1+N2X2+N2X3.+NkXk=0,則稱解釋變量 X2 X3.Xk 之間存在完全的多重共 線性。 2.原因 經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢；模型中包含滯后變量；利用截面數(shù)據(jù) 建立模型；樣本數(shù)據(jù)自身原因。 3.后果 如果各個解釋變量

15、 X 之間有完全的多重共線性，則他們的回歸系數(shù)是不 確定的，并且它們的方差會無窮大。如果是不完全的多重共線性，則回歸系數(shù) 的估計是可能的，但是有較大的標準誤差趨勢。結(jié)果回歸系數(shù)不能準確的加以 估計。不過，如果目的是估計這些系數(shù)的線性組合用于預(yù)測，多重共線性不是 嚴重。 4.檢驗 簡單相關(guān)系數(shù)法；方差擴大因子法；直觀判斷法；逐步回歸檢測法； 5.補救方法 剔除高度共線性的變量；增大樣本容量；變換模型形式；利用非樣本先驗信息法；橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換；逐步回歸法； 5 計量經(jīng)濟學模型的自相關(guān)性1. 概念 自相關(guān)是指總體回歸模型的隨機誤差項 Ui 之間存在相關(guān)關(guān)系。 Cov(Ui,U

16、j）=E(Ui,Uj)=0,如果該假設(shè)不能滿足，就稱 Ui 和 Uj 存在自相關(guān)。 2. 原因 經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性；經(jīng)濟活動的滯后性；數(shù)據(jù)處理造成；蛛網(wǎng)現(xiàn)象；模型設(shè)定偏誤 3. 后果 出項自相關(guān)時，OLS 依然無偏， 一致，但是已經(jīng)無效；仍用 OLS 計算參 數(shù)估計值的方差，會低估了估計值的真實方差，導(dǎo)致參數(shù)估計值方差也被低 估，最終導(dǎo)致 t 檢驗 F 檢驗無法有效的應(yīng)用，也會使得預(yù)測置信區(qū)間不可靠， 降低了預(yù)測的精度。 4. 檢驗（1） 圖式檢驗發(fā) a 散點圖 b 按照時間順序繪制回歸殘差項的圖形； （2）DW 檢驗 前提條件：解釋變量 X 為非隨機；隨機誤差項為一階自回歸形 式；線性回歸模型的

17、解釋變量中不包含滯后的被解釋變量；截距項不為零；數(shù)據(jù)序列無缺失項。 5. 補救 在自相關(guān)系數(shù)已知，廣義差分法；自相關(guān)系數(shù)未知，用科克倫-奧科特迭 代法或德賓兩部法先求出自相關(guān)系數(shù)，然后再用廣義差分法。 6 什么是計量經(jīng)濟學（計量經(jīng)濟學的步驟） 1. 概念 計量經(jīng)濟學是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)為事實為依據(jù)，運用數(shù)學，統(tǒng)計學 的方法，通過建立數(shù)學模型來研究經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學科。 2. 計量經(jīng)濟學的性質(zhì) （1）計量經(jīng)濟學所研究的主體是經(jīng)濟現(xiàn)象及其發(fā)展變化的 規(guī)律，所以它是一門經(jīng)濟學科。（2）計量經(jīng)濟學的目的是要把實際經(jīng)驗的內(nèi)容 納入經(jīng)濟理論，確定表現(xiàn)各種經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟參數(shù)，從而驗證經(jīng)濟理論，

18、預(yù)測 經(jīng)濟發(fā)展趨勢，為制定經(jīng)濟政策提供依據(jù)。為了解決達到上述目的的理論和方 法論問題，計量經(jīng)濟學分成了兩種類型：理論計量經(jīng)濟學和應(yīng)用計量經(jīng)濟學。3. 計量經(jīng)濟學的研究步驟 (1)模型設(shè)定 設(shè)定一個合理的模型，應(yīng)該注意以下 3 個 方面的問題：要有科學的理論依據(jù)；模型要選擇適當?shù)臄?shù)學形式；方程中的變 量要有可觀測性。（2）估計參數(shù) 參數(shù)與變量不同，它是計量經(jīng)濟模型中表現(xiàn) 經(jīng)濟變量相互依存程度的那些因素，通常參數(shù)在模型中式一些相對穩(wěn)定的量。 如何通過變量的樣本觀測數(shù)據(jù)正確的估計總體模型的參數(shù)，這是計量經(jīng)濟學研 究的核心內(nèi)容；如何去確定滿足計量經(jīng)濟要求的參數(shù)估計式，是理論計量經(jīng)濟 學的主要內(nèi)容之一。

19、（3)模型檢驗 對計量經(jīng)濟模型的檢驗主要應(yīng)從以下 4 個方 面進行：經(jīng)濟意義的檢驗；統(tǒng)計推斷檢驗；計量經(jīng)濟學檢驗；模型預(yù)測檢驗。 （4）模型應(yīng)用 計量經(jīng)濟模型主要可以用于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析，經(jīng)濟預(yù)測和政策評 價等幾個方面。 4. 與其他經(jīng)濟學科的關(guān)系 計量經(jīng)濟學是與經(jīng)濟學，經(jīng)濟統(tǒng)計學及數(shù)理統(tǒng)計學都 有關(guān)系的交叉學科。計量經(jīng)濟學是建立在經(jīng)濟理論的基礎(chǔ)上，對經(jīng)濟學現(xiàn)象和 關(guān)系進行分析的學科；數(shù)理統(tǒng)計學是計量經(jīng)濟學的方法論基礎(chǔ)；經(jīng)濟統(tǒng)計提供 的數(shù)據(jù)時計量經(jīng)濟學估計參數(shù)，驗證理論的基本依據(jù)；三者獨立存在，都不是 計量經(jīng)濟學，三者的有力結(jié)合才構(gòu)成了計量經(jīng)濟學。 7 簡單線性回歸的基本假定（線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)

20、）1. 零均值假定，在給定解釋變量 Xi 的條件下，隨機干擾項 Ui 的條件均值為 0 2. 同方差假定，對于給定的每一個 Xi，隨機干擾項 Ui 的條件方差都等于一個常 數(shù) 3. 無自相關(guān)假定，隨機干擾項 u 的逐次只互不相關(guān)，或者說對于所有的 i 和 j,Ui Uj 的協(xié)方差為 0 4. 隨機干擾項 Ui 與解釋變量 Xi 不相關(guān) 5.正態(tài)性假定，隨機干擾項 Ui 服從正態(tài)分布 8 回歸分析與相關(guān)分析比較 1. 概念 研究變量的相互關(guān)系時，首先要分析它們是否存在線性關(guān)系，然后明確 與其相關(guān)關(guān)系類型，還應(yīng)計量其相關(guān)關(guān)系的密切程度，在統(tǒng)計學中，稱之為相 關(guān)分析。 一個變量（被解釋）對另一個或者

21、多個變量（解釋）依存關(guān)系研究，用適當 的數(shù)學模型區(qū)近似的表達或估計變量之間的平均變化關(guān)系，其目的是要根據(jù)已 知的或固定的解釋變量的數(shù)值，去估計所研究的被解釋變量的總體平均值，這 種分析方法叫做回歸分析。 2. 聯(lián)系 回歸分析以相關(guān)分析的結(jié)果為基礎(chǔ)，相關(guān)分析借回歸分析得到數(shù)學結(jié) 果，它們都是對變量間相關(guān)關(guān)系的研究；只有變量間存在一定程度的相關(guān)關(guān) 系，進行回歸分析去尋求相關(guān)的具體數(shù)學形式才有意義。 3. 區(qū)別 （1）從解釋變量與被解釋變量看：回歸分析的解釋變量時確定性變量， 被解釋變量時隨機變量且解釋變量時被解釋變量的“因”，被解釋變量是解釋變 量的“果”；相關(guān)分析中，解釋變量與被解釋變量都是隨機

22、變量，且二者之間部 分因果。（2）從研究目的看：相關(guān)分析是用一定的數(shù)量指標度量變量間相互聯(lián) 系的方向和程度，回歸分析確實要尋求變量間聯(lián)系的具體數(shù)學形式，是要根據(jù) 解釋變量的固定值去估計和預(yù)測被解釋變量的平均值。 九，計量經(jīng)濟學的應(yīng)用 1,結(jié)構(gòu)分析-研究經(jīng)濟系統(tǒng)變量間的因果結(jié)構(gòu)及其指標,分為:(1)靜態(tài)分析-研究 平衡狀態(tài)下,經(jīng)濟系統(tǒng)變量建的因果結(jié)構(gòu)及其指標;包含邊際分析和彈性分析.(2) 動態(tài)分析：把所有經(jīng)濟變量看做時間的函數(shù)，研究整個經(jīng)濟系統(tǒng)的變化過程， 獲得任意時點的積極狀態(tài)。（3）乘數(shù)分析：外生變量變化對內(nèi)生變量變化的影 響。 2 經(jīng)濟預(yù)測：一關(guān)于外生變量的賦值問題，way1：建立外生變

23、量 x 對時間 t 的回 歸模型；way2：建立外生變量 x 的自回歸模型；way3：主觀賦值法：1 專家賦 值，2 根據(jù)發(fā)展計劃賦值 二，關(guān)于預(yù)測不準的問題，測不準原理：不存在完全準確的預(yù)測方法，預(yù)測不 準是經(jīng)常發(fā)生的。原因如下：1，人的認識是有限的，模型對經(jīng)濟系統(tǒng)的簡化不 當，2 樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量差，3 經(jīng)濟總體結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，4 預(yù)測觀點干擾事物的發(fā) 展，（1）自毀型預(yù)測：戰(zhàn)爭，衰退，（2）自成性預(yù)測：股價，流行色，5，小 概率事件也可能發(fā)生 3 政策評價：選擇政策變量的值，使目標變量達到滿意水平，包含：技術(shù)政 策，投資政策，價格政策，工資政策 十，計量經(jīng)濟學模型成功的三要素 任何一項計量經(jīng)濟學研究、任何一個計量經(jīng)濟學模型賴以成功的要素應(yīng)該有三 個：理論、方法和數(shù)據(jù)。理論，即經(jīng)濟理論，所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象的行為理論， 是計量經(jīng)濟學研究的基礎(chǔ)。方法，主要包括模型方法和計算方法，是計量經(jīng)濟 學研究的工具與手段，是計量經(jīng)濟學不同于其它經(jīng)濟學分支學科的主要特征。 數(shù)據(jù)，反