計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋和簡(jiǎn)答-wenkub
2023-05-29 02:57:01 本頁(yè)面
【正文】 近似的線性關(guān)系，稱解釋變量L1,該模型可稱為對(duì)數(shù)—對(duì)數(shù)線性模型，簡(jiǎn)稱為對(duì)數(shù)線性模型。2對(duì)i+對(duì)數(shù)線性模型：(Yi22的229。/(n的計(jì)算式中229。)，所謂調(diào)整，就是指多元線性回歸模型：在模型中將包含二個(gè)以上的解釋變量的多元線性回歸模型。)pkt+Xr2)+b2r1rr2Yt2為經(jīng)典誤差項(xiàng)，則可以將模型變換為Ytpr1ut1ktb2如果YtDWL(不包括常數(shù)項(xiàng))，查和解釋變量的數(shù)目r187。DWrvt隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自回歸形式為ut1951檢驗(yàn)：DWk之下，若此統(tǒng)計(jì)量Ｆ的值大于臨界值k))該統(tǒng)計(jì)量服從自由度為)RSS22s12=RSS1?2en1i=121in2i=122i，從而可計(jì)算出各段模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量分別為s=229。則兩段的殘差平方和分別為兩段樣本回歸殘差分別為和戈德菲里特—匡特檢驗(yàn)則我們稱隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在著序列相關(guān)現(xiàn)象，也稱為自相關(guān)自相關(guān)的補(bǔ)救方法：（一）差分法：一階差分法、廣義差分法、隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)系數(shù)的估計(jì)（如迭代法和德賓兩步法）（二）廣義最小二乘法。)如果一個(gè)回歸模型不滿足上式，即Cov(uiij序列相關(guān)j當(dāng)同不項(xiàng)隨模：的總變異中由回歸模型解釋的那個(gè)部分所占的比例或百分比。)22=ESSTSS，是對(duì)回歸線擬合優(yōu)度的度量。(Yi有效估計(jì)量：在所有線性無偏估計(jì)量中具有最小方差的無偏估計(jì)量叫做有效估計(jì)量。XXiXi總體回歸函數(shù)：E(Y/Xi)是時(shí)序數(shù)據(jù)：指某一經(jīng)濟(jì)變量在各個(gè)時(shí)期的數(shù)值按時(shí)間先后順序排列所形成的數(shù)列。內(nèi)生變量：具有一定概率分布的隨機(jī)變量，由模型自身決定，其數(shù)值是求解模型的結(jié)果。三、名詞解釋經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)：是經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交叉學(xué)科。外生變量：是非隨機(jī)變量，在模型體系之外決定，即在模型求解之前已經(jīng)得到了數(shù)值。截面數(shù)據(jù)：指在同一時(shí)點(diǎn)或時(shí)期上，不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)。Xi下有函數(shù)關(guān)系，就是說它給出了值的變化而變化的。判定系數(shù)：(YiR2異在型機(jī)u1…具的即Var(uiVar(ui時(shí)：在進(jìn)行回歸分析時(shí)，我們總假定其隨機(jī)誤差項(xiàng)是不相關(guān)的，即Cov(ui)185。,185。加權(quán)最小二乘法：首先將樣本按某個(gè)解釋變量的大小順序排列，并將樣本從中間截成兩段；然后各段分別用普通最小二乘法擬合回歸模型。n2e1iRSS1?1=2RSS1n1k，由此可構(gòu)造出檢驗(yàn)s/(n1/(n2(n1和)Fak,)檢驗(yàn)是年提出的一種適用于小樣本的檢驗(yàn)方法。=為了檢驗(yàn)序列的相關(guān)性，構(gòu)造的原假設(shè)是H=統(tǒng)計(jì)量首先要求出回歸估計(jì)式的殘差)kDW和值，以決定模型的自相關(guān)狀態(tài)。=X+++++pYt(r1XX2,t +bkr2X+調(diào)整的判定系數(shù)：=e/(nRYYLnYib+a是線性關(guān)系，LnYi對(duì)多重共線性X,X1,X：1j1X的方差的影響。：分布滯后模型一般定義為,如果一個(gè)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(gè)回歸模型就是分布滯后模型。b++…+tk+tt1=aXXkut中，變化一個(gè)單位對(duì)同期被解釋變量Yt0b1b+XYt0b1b+bi=+==0b1Lb稱為分布滯后的衰減率，λ值的影響就越小。+tt1X+XL這就是分段線性回歸。給定某一質(zhì)量變量某屬性的出現(xiàn)為截距變動(dòng)模型：在模型+i表示虛擬變量，D=0截距斜率同時(shí)變動(dòng)模型+2b3+X之間存在某種線**聯(lián)立方程模型：聯(lián)立方程模型是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和某些假設(shè)條件，區(qū)分各種不同的經(jīng)濟(jì)變量，建立一組方程式來描述經(jīng)濟(jì)變量間的聯(lián)立關(guān)系。前定變量：外生變量和滯后內(nèi)生變量合稱為前定變量。簡(jiǎn)化式模型：把模型中每個(gè)內(nèi)生變量表示為前定變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)，得到的模型稱為簡(jiǎn)化式模型。四、簡(jiǎn)答題。模型估計(jì)之后，必須驗(yàn)證模型參數(shù)估計(jì)值在經(jīng)濟(jì)上是否有意義，在統(tǒng)計(jì)上是否令人滿意。第一，經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則；第二，統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則；第三，經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則。（３）經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則是由理論經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)決定的，其目的在于研究任何特定情況下，所采用的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法是否違背了經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的假定。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的使用主要是用于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析、預(yù)測(cè)未來和制定或評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)政策。(2)規(guī)劃政策。b1iYieiYib1XYi對(duì)于給定的的盡可能地靠近觀測(cè)值e)b2229。(b1,的函數(shù)，對(duì)任意給定的一組數(shù)據(jù)229。和b1。uiui的方差都是相同的。uj（i≠j）之間的相關(guān)為零。Xi和解釋變量5：正確地設(shè)定了回歸模型，即在經(jīng)驗(yàn)分析中所用的模型沒有設(shè)定偏誤。b2b1bk高斯馬爾可夫定理的意義在于：當(dāng)經(jīng)典假定成立時(shí)，我們不需要再去尋找其它無偏估計(jì)量，沒有一個(gè)會(huì)優(yōu)于普通最小二乘估計(jì)量。檢驗(yàn)和檢驗(yàn)：(1)bjb0(3)t答：模型中存在異方差時(shí)，如果采用普通最小二乘法估計(jì)，存在以下問題：①參數(shù)估計(jì)量雖是無偏的，但不是最小方差線性無偏估計(jì)。（3）解釋變量間的相關(guān)系數(shù)較大時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題。？首先對(duì)于無限分布滯后模型，因?yàn)槠浒瑹o限多個(gè)參數(shù)，無法用最小二乘法直接對(duì)其估計(jì)，其次對(duì)于有限分布滯后模型，即使假設(shè)它滿足經(jīng)典假定條件，對(duì)它應(yīng)用最小二乘估計(jì)也存在以下困難。的各期變量之間往往是高度相關(guān)的，因而分布滯后模型常常產(chǎn)生多重共線性問題。k自適應(yīng)預(yù)期模型建立在如下的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上：影響被解釋變量tX=b1ut。tbXYt*=解釋變量在=隨機(jī)誤差項(xiàng)。個(gè)特征，只需引入（m1）個(gè)虛擬變量。m估計(jì)的后果：如機(jī)誤差參數(shù)估且是一量與隨但異估計(jì)量量與隨得到的非一致每一個(gè)方程都把內(nèi)生變量表示為其他內(nèi)生變量、前定變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)，描述經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系結(jié)構(gòu)的聯(lián)立方程組稱為結(jié)構(gòu)式模型。可識(shí)別的模型又分為恰好識(shí)別和過度識(shí)別兩種情況。M，模型包含的變量總數(shù)（包括前定變量和內(nèi)生變量）為M－1≤H－G，若則不可識(shí)別；=則為恰好識(shí)別；則為過度識(shí)別。個(gè)方程的結(jié)構(gòu)式模型中，任何一個(gè)方程可以識(shí)別的充分必要條件是：不包括在該方程中的變量（包括內(nèi)生變量和前定變量）的參數(shù)所組成的矩陣（記為M－1。間接最小二乘法有以下三條假設(shè)條件：（1）被估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程必須是恰好識(shí)別的。也就是把每一個(gè)內(nèi)生變量表示為前定變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)。工具變量法的就是用合適的預(yù)定變量作為工具變量代替結(jié)構(gòu)方程中的內(nèi)生變量，從而降低解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)程度，再利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。相關(guān)，我們就選擇一個(gè)工具變量Zt要滿足兩個(gè)條件：一是不相關(guān)，即Yt工具變量法的局限性（1）在實(shí)踐中，找到一個(gè)既有經(jīng)濟(jì)意義，又滿足兩個(gè)條件的工具變量非常困難。=237。（2）結(jié)構(gòu)式模型中的各隨機(jī)干擾項(xiàng)必須滿足最小二乘法經(jīng)典假定，即零期望值、同方差、無自相關(guān)且與全部前定變量無關(guān)。二階段最小二乘法的步驟第一階段：將待估計(jì)方程中的內(nèi)生解釋變量的估計(jì)值代替內(nèi)生解釋變量如果模型中包含截距項(xiàng)，則一個(gè)質(zhì)變量有m？例如城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費(fèi)函數(shù)不但在斜率上有差異，在截距上也是有可能不一致的，將兩個(gè)問題同時(shí)考慮進(jìn)來，我們可以得到回歸方程Yi+2b3+i=第城鎮(zhèn)居民家庭238。b+b3+0X和t若0，0，則為截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型。b1b3b3b10b++bb5其中，虛擬變量季度時(shí)為1，其余為m個(gè)特征，需引入Yib1DX(DXui式中，D0(b)uiYi+i以后，與被解釋變量的關(guān)系就會(huì)發(fā)消費(fèi)支出為快速上升趨勢(shì)。238。tb3檢驗(yàn)來判定它們之間是否有差異。年以前，我國(guó)居民的消費(fèi)支出呈緩慢上升的趨勢(shì)，從年
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