2010-011第二学期计量经济学思考题.docVIP

2010—2011第二学期计量经济学复习资料 一、名词解释（英文缩写+解释） 1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点与真实观测点Yt的“总体误差”尽可能地小。普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。P33 2.广义最小二乘法GLS：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。P114 3.加权最小二乘法WLS：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 P113 4.工具变量法IV：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。它并没有改变原模型，只是在原模型的参数估计过程中用工具变量“替代”随机解释变量。P147 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。P211 6.间接最小二乘法ILS：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。P209 7.异方差性Heteroscedasticity：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。P107 8.序列相关性Serial Correlation：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。P120 9.多重共线性Multicollinearity：对于模型，其基本假设之一是解释变量X1,X2,…,Xk是相互独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。P134 10.时间序列数据：时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。P12 11.截面数据：截面数所是一批发生在同一时间截面上调查数据。P13 12.虚拟数据：也称为二进制数据，一般取0或1。P13 13.内生变量Endogenous Variables：内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素。内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。P190 14.外生变量Exogenous Variables：外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。P191 15.先决变量Predetermined Variables：外生变量与滞后内生变量(Lagged Endogenous Variables)统称为先决变量。P191 注意：滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系统的 动态性和连续性。 16.总离差平方和： 称为总离差平方和，反映样本观测值总体离差的大小。 P45 17.残差平方和： 称为残差平方和，反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小。P45 18.回归平方和： 反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小。P45 19.可决系数coefficient of determination ：可决系数R2是检验模型拟合优度的指标，越接近于1，模型的拟合优度越高。P45 20.随机干扰项stochastic disturbance:记 ，称为观察值Y围绕它的期望值E(Y |X)的离差（deviation），它是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项（stochastic error），通常又不加区别地称为随机干扰项（stochastic disturbance）。P26 21.结构式模型Structural Model：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系的计量经济学方程系统称为结构式模型。P191 22.简化式模型Reduced-Form Mo