1、名词解释判定系数 计量经济学就是在经济理论的指导下,根据实际观测的统计数据(或以客观事实为依据),运用数学和统计学的方法,借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究,并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。解释变量也称自变量,是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。被解释变量也称因变量或应变量,是作为研究对象的变量。估计标准误差是说明实际值与其估计值之间差异程度的指标,主要用来衡量回归方程的代表性。它可以说明回归方程的理论值代表相应实际值的代表性大小;它可以说明以回归直线为中心的所有相关点的离散程度; 它可以反映两变量之间相关的密切程度; 它可以表
2、明回归方程实用价值的大小。 异方差性:设线性回归模型为:自相关性:多重共线性虚拟变量:在计量经济学中,我们把反映定性(或属性)因素变化,取值为0和1的人工变量称为虚拟变量(Dummy Variable),或称为哑变量、虚设变量、属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量、名义变量等,习惯上用字母D表示。滞后变量(lagged variable),是指过去时期的、对当前因变量产生影响的变量。滞后变量可分为滞后解释变量与滞后因变量两类。把滞后变量(滞后解释变量与滞后因变量)引入回归模型,这种回归模型称为滞后变量模型。含有滞后解释变量的模型,又称为动态模型。平稳时间序列:所谓时间序列的平稳性
3、,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。也就是说,生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。单位根:单整:协整:简答题1.经典假设条件的内容是什么,为什么要对回归模型规定经典假设条件?原因:为保证参数估计量具有良好的性质,通常对模型提出若干基本假设。2.最小二乘估计量有哪些性质?高斯马尔科夫定理的内容是什么? 性质: (1)线性。即它是否是另一个随机变量的线性函数; (2)无偏性。即它的均值或期望是否等于总体的真实值; (3)有效性。即它是否在所有的线性无偏估计量中具有最小方差; (4)渐近无偏性。即样本容量趋于无穷大时,它的均值序列趋于总体的真值; (5)一致性。
4、即样本容量趋于无穷大时,它是否依概率收敛于总体的真值; (6)渐近有效性。即样本容量趋于无穷大时,它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。这里,前三个准则也称作估计量的小样本性质,因为一旦某估计量具有该类性质,它是不以样本的大小而改变的。拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量(BLUE:best linear unbiased estimators)。后三个准则称为估计量的大样本或渐近性质。如果小样本情况下不能满足估计的准则,则应该扩大样本容量,考察参数估计量的大样本性质。高斯马尔科夫定理的内容:普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质,是最佳线性无偏估计量。3.最小二乘法
5、原理4. 异方差产生原因,造成的后果(1)对模型参数估计值无偏性的影响由此可见,随机误差项存在异方差性,并不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性。(2)对模型参数估计值有效性的影响由此可见,当线性回归模型的随机误差项存在异方差时,参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量。(3)对模型参数估计值显著性检验的影响(4)对模型估计式应用的影响5.自相关产生原因,造成的后果6.虚拟变量的设置规则(1)一个因素多个属性若定性因素有m个不同属性或相互排斥的类型,在模型中则只能引入m-1个虚拟变量,否则会产生完全多重共线性。(2)多个因素各两种属性如果有m个定性因素,且每个因素各有两个不同的属性类型,则引入m个虚拟变量。(3)虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定一般地,“1”表示这种属性或特征存在,“0”表示这种属性或特征不存在。而且设置虚拟变量时,基础类型、否定类型通常取值为0,而将比较类型、肯定类型取值为1。(4)虚拟变量在单一方程中,可以作为解释变量,也可以作为因变量。