文档介绍：名词解释
虚假序列相关 : 虚假序列相关是指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的序列相关
性
无偏性 : 所谓无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
工具变量 : 、工具变量是在模型估计取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。
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”。
内生变量与外生变量：内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响
的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型
系统产生影响的变量，是确定性的变量。
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）
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。
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。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。
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。
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 R2 随解释变量的增加而增大的缺陷，与 R2 的
关系为

R2

1 (1

R2 )

n 1

。
n k 1
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。
正规方程组：采用

OLS方法估计线性回归模型时，对残差平方和关于各参数求偏导，
并令偏导数为

0 后得到的方程组，其矩阵形式为

X X ?

X Y 。
方程显着性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显着所作的检验，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着成立作出判断。
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。
多重共线性：指两个或两个以上解释变量之间存在某种线性相关关系。
不完全多重共线性：在实际经济活动中，多个解释变量之间存在多重共线性问题，
但解释变量之间的线性关系是近似的，而不是完全的。
最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
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