国产在线观看免费AV,亚洲欧美日韩国产成人精品影院

相關(guān)推薦

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋和簡答

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，是以揭示經(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。

2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各種因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述。

3.回歸分析：是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（一些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。

4、最優(yōu)線性無偏估計(jì)：線性性、無偏性和有效性稱為小樣本性質(zhì)，擁有這類性質(zhì)的估計(jì)稱為最優(yōu)線性無偏估計(jì)。

5計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)：在進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的回歸分析時(shí)，必須對所研究對象是否滿足普通最小二乘法下的基本假定進(jìn)行檢驗(yàn)，即檢驗(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)。

6.異方差性：對于不同的樣本點(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。

7序列相關(guān)性：多元線性回歸模型的基本假設(shè)之一是模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)相互獨(dú)立或不相關(guān)，如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，稱為存在序列相關(guān)性。

8.虛假序列相關(guān)：由于隨機(jī)干擾項(xiàng)的序列相關(guān)往往是在模型設(shè)定中遺漏了重要的解釋變量或?qū)δＰ偷暮瘮?shù)形式設(shè)定有誤時(shí)出現(xiàn)的，這種情形稱為虛假序列相關(guān)。 9模型設(shè)定偏誤：在模型的設(shè)定中由于遺漏了重要的解釋變量或?qū)δＰ偷暮瘮?shù)形式設(shè)定有誤而引起的虛假序列相關(guān)，稱為模型的設(shè)定偏誤。

10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。

11隨機(jī)解釋變量：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)解釋變量問題。

12工具變量：是指在模型估計(jì)過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)解釋變量的另一個(gè)變量。

13虛擬變量：根據(jù)因素的屬性類型，構(gòu)造只取“0”或“1”的人工變量，通常稱為虛擬變量，記為D.

14虛擬變量陷阱：一般稱由于引入虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素個(gè)數(shù)相同出現(xiàn)的模型無法估計(jì)的問題，稱為"虛擬變量陷阱"

15滯后變量：某些經(jīng)濟(jì)變量不僅受到同期各種因素的影響，而且也受到過去某些時(shí)期的各種因素甚至自身的過去值的影響。通常把這種過去時(shí)期的具有滯后作用的變量叫做滯后變量。

16.滯后變量模型：含有滯后被解釋變量的模型叫做滯后變量模型。

分析滯后模型：如果滯后模型中，沒有滯后被解釋變量僅有解釋變量的當(dāng)期值及其若干期的滯后值，成為分布滯后模型。

17短期乘數(shù)：表示本期X變化一個(gè)單位對Y平均值的影響程度。

18長期乘數(shù)：表示X變動(dòng)一個(gè)單位，由于滯后效應(yīng)而形成的對Y平均值總影響的大小。

19格蘭杰因果關(guān)系：因果關(guān)系是指變量間的一種依賴性，原因變量的變化將引起結(jié)果的變化。

X的過去或滯后值包括進(jìn)來能顯著改善對Y的預(yù)測，則可以認(rèn)為X是Y的格蘭杰原因。

21單整：如果一個(gè)時(shí)間序列經(jīng)過一次差分變成平穩(wěn)的，則稱原序列是1階單整

的，記為I（1）。一般地，如果時(shí)間序列經(jīng)過d次差分后變成平穩(wěn)序列，則稱原序列是d階單整序列，記為I（d）

22協(xié)整：如果所考慮的時(shí)間序列具有相同的單整階數(shù)，且某種線性組合（協(xié)整向量）使得組合時(shí)間序列的單整階數(shù)降低，則稱這些時(shí)間序列之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系

1.序列的平穩(wěn)性：假定某個(gè)時(shí)間序列由某一隨機(jī)過程生成，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)得到的。如果經(jīng)由該隨機(jī)過程所生成的時(shí)間序列滿足下列條件：1.均值E(Xt)=u是與時(shí)間t 無關(guān)的常數(shù)；

2.方差Var(Xt)=s^2是與時(shí)間t 無關(guān)的常數(shù)；3.協(xié)方差Cov(Xt, Xt+k)=r k 是只與時(shí)期間隔k有關(guān)，與時(shí)間t 無關(guān)的常數(shù)；則稱經(jīng)由該隨機(jī)過程而生成的時(shí)間序列是平穩(wěn)的（stationary)。

2建立經(jīng)典單方城計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟：1.理論模型的設(shè)計(jì)2.樣本數(shù)據(jù)的收集

3.模型參數(shù)的估計(jì)4.模型的檢驗(yàn)

3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功地三要素1.理論，及經(jīng)濟(jì)理論，所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的行為理論2.方法，主要包括模型方法和計(jì)算方法，是研究的工具和手段3.數(shù)據(jù)，及反應(yīng)研究對象的活動(dòng)水平，相互間聯(lián)系及外部環(huán)境數(shù)據(jù)。

4計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用1，結(jié)構(gòu)分析2.經(jīng)濟(jì)預(yù)測3.政策評價(jià)4，檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。

5相關(guān)分析與回歸分析聯(lián)系與區(qū)別1，聯(lián)系①皆為研究非確定性變量間的統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系，并能度量線性依賴程度大小2.區(qū)別①相關(guān)分析僅從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上度量變量間的相關(guān)程度，而無需考察兩者間是否有因果關(guān)系，且變量地位是對稱的，都是隨機(jī)變量，只關(guān)注變量間的聯(lián)系程度，而不關(guān)注具體的依賴關(guān)系②回歸分析則更關(guān)注變量間的因果關(guān)系。變量的衛(wèi)視不對稱的，有解釋與被解釋之分，而解釋變量通常為非隨機(jī)變量，更加關(guān)注變量之間的具體依賴關(guān)系。

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋和簡答》全文內(nèi)容當(dāng)前網(wǎng)頁未完全顯示，剩余內(nèi)容請?jiān)L問下一頁查看。

6回歸分析的主要內(nèi)容1，根據(jù)樣本觀察值對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得回歸方程2.對回歸方程，參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)3.利用回歸方程進(jìn)行分析評價(jià)及預(yù)測。

7異方差的后果（序列相關(guān)性后果）：1，參數(shù)估計(jì)量非有效2.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義3.模型的預(yù)測失效

8多重共線性的后果：1.完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在2.近似共線性下普通最下二乘法參數(shù)估計(jì)量的方差變大(非有效)3.參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理4，變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測功能失去意義。

9隨機(jī)解釋變量的后果;1隨機(jī)解釋變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)相互獨(dú)立，則無偏一致2.若同期不相關(guān)，而異期相關(guān)，則有偏一致3.若同期相關(guān)，則有偏非一致 10在總體回歸函數(shù)中引用隨機(jī)干擾項(xiàng)主要原因（可代表些什么？）

（1）代表未知的影響因素（2）代表殘缺證據(jù)（3）代表眾多細(xì)小影響因素（4）代表數(shù)據(jù)觀測誤差（5）代表模型設(shè)定誤差（6）變量的內(nèi)在隨機(jī)性。

11一元線性回歸模型的基本假設(shè)（1）回歸模型是正確設(shè)定的（2）解釋變量是確定性變量，在重復(fù)抽樣中取固定值（3）解釋變量在所抽取的樣本中具有變異性，且隨著樣本容量的無限增加，解釋變量的樣本方差趨于一個(gè)非零有限常數(shù)（4）隨機(jī)誤差項(xiàng)的零均值，同方差及不序列相關(guān)性（5）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)（6）隨機(jī)誤差項(xiàng)服從零均值，同方差的正態(tài)分布。

12虛假回歸（偽回歸）：如果兩列時(shí)間序列數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一致的變化趨勢，即使他們之間沒有任何經(jīng)濟(jì)關(guān)系，若進(jìn)行回歸亦可表現(xiàn)出較高的可決系數(shù)，則為是偽回

歸。

13為什么提出調(diào)整的可決系數(shù)？在應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn)，如果在模型中增加一個(gè)解釋變量，R的平方往往增大。由于增加解釋變量個(gè)數(shù)引起的R的平方增大與擬合好壞無關(guān)，因此在多元回歸模型之間比較擬合優(yōu)度，R的平方就不是一個(gè)合適的指標(biāo)，必須加以調(diào)整。調(diào)整的可決系數(shù)是將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個(gè)數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。

14基本假定違背：（1）隨機(jī)干擾項(xiàng)序列存在異方差性（2）隨機(jī)干擾項(xiàng)序列存在序列相關(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)。

15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)測檢驗(yàn)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)名詞解釋和簡答題2017-04-09 11:53 | #2樓

1、廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：利用經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)定量研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法的統(tǒng)稱，包括回歸分析方法、投入產(chǎn)出分析方法、時(shí)間序列分析方法等。

2、狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：以揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的因果關(guān)系為目的，在數(shù)學(xué)上主要應(yīng)用回歸分析方法。 3、總體回歸函數(shù)：指在給定Xi下Y分布的總體均值與Xi所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)）。 2、樣本回歸函數(shù)：指從總體中抽出的關(guān)于Y，X的若干組值形成的樣本所建立的回歸函數(shù)。 3、隨機(jī)的總體回歸函數(shù)：含有隨機(jī)干擾項(xiàng)的總體回歸函數(shù)（是相對于條件期望形式而言的）。 4、線性回歸模型：既指對變量是線性的，也指對參數(shù)β為線性的，即解釋變量與參數(shù)β只以他們的1次方出現(xiàn)。

5、隨機(jī)干擾項(xiàng)：即隨機(jī)誤差項(xiàng)，是一個(gè)隨機(jī)變量，是針對總體回歸函數(shù)而言的。

6、殘差項(xiàng)：是一隨機(jī)變量，是針對樣本回歸函數(shù)而言的。

7、條件期望：即條件均值指X取特定值Xi時(shí)Y的期望值。

8、回歸系數(shù)：回歸模型中βo，β1等未知但卻固定的參數(shù)。

9、回歸系數(shù)的估計(jì)量：指用等表示的用已知樣本提供的信息所估計(jì)出來總體未知參數(shù)的結(jié)果。

10、最小二乘法：又稱最小平方法，指根據(jù)使估計(jì)的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法。

11、最大似然法：又稱最大或然法，指用生產(chǎn)該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數(shù)的方法。

12、估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差：度量一個(gè)變量變化大小的測量值。

13、總離差平方和：TSS，用以度量被解釋變量的總變動(dòng)。

14、回歸平方和：ESS，度量由解釋變量變化引起的被解釋變量的變化部分。

15、殘差平方和：RSS，度量實(shí)際值與擬合值之間的差異，是由除解釋變量以外的其他因素引起的被解釋變量變化的部分。

16、協(xié)方差：Cov（X，Y），度量X,Y兩個(gè)變量關(guān)聯(lián)程度的統(tǒng)計(jì)量。