计量经名次解和简答题打印20.doc

1：普通最小二乘法 为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。 2：总平方和、回归平方和、残差平方和的定义 TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化。 RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和。RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分。 ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。 3： 计量经济学 计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。 4：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。 即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。 5：序列相关性。模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况，称之。 1、截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。 2、时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。 3、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。 1、总体回归函数：是指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说将 总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 2、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本 回归函数的方法。 3、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。 4、残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外 的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 5、拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用表示，该值越接近1表示拟合程度越好。 1、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量影响的现象，表现在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称做多元线性回归模型，多元是指多个解释变量 2、调整的可决系数：又叫调整的决定系数，是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，克服了随解释变量的增加而增大的缺陷，与的关系为。 3、偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1单位对被解释变量带来的平均影响程度。 5、方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出判断。 1、随机解释变量：指在现实经济现象中，解释变量不是可控的，即解释变量的观测值具有随机性，并且与模型的随机干扰项可能有相关关系，这样的解释变量称为随机解释变量 2、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量。 1、异方差性：指对于不同的样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。 2、广义最小二乘法：（GLS）是最具有普遍意义的最小二乘法，可用来处理模型存在异方差或序列相关时的估计问题 1、序列相关性：指对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。 2、差分法：是克服序列相关性的有效方法，它是将原计量经济学模型变换为差分模型后再进行OLS估计，分为一阶差分法和广义差分法。 3、DW检验：全称杜宾—瓦森检验，适用于一阶自相关的检验。该法构造一个统计量： ，计算该统计量的值，根据样本容量和解释变量数目查D.W.分布表，得到临界值和，然后按照判断准则考察计算得到的D.W.值，以判断模型的自相关状态。 2、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，使用的统计量是可决系数，?（0，1），越接近1，模型拟合程度越好 3、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量序列相关性：指对于不同的样本点，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。 三.简答 1：随机扰动项产生的原因 （1）客观现象的随机性。引入e的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，因此不可能像科学实验那样精确。 （2）此外还有社会环境和自然环境