文档介绍：名词解释5个15’
计量经济学
计量经济学是应用经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是经济理论、统计学和数学三者的结合。
普通最小二乘法
为了研究总体回归模型中变量X与Y之间的线性关系,需要求一条拟合直线。一条好的拟合直线应该是使参差平方和达到最小,以此为准则,确定X与Y之间的线性关系。
预测区间
在实际运用中,人们不仅关心被解释变量Y的估计值,而且希望能提供它所处的大致范围,即人们希望得到一个以相当大的可能性包含被解释变量Y的真值的区间。
工具变量
当随机解释变量X与随机误差项u高度相关时,设法找到另一个变量Z,要求它与X高度相关,但与u无关,从而用Z替换X,变量Z称为工具变量。
自回归模型
如果模型中包含解释变量X的本期值和被解释变量Y的若干期滞后值,即:
则称其为k阶自回归模型,也叫内生滞后变量模型。
内生变量
内生变量是其取值由联立方程模型系统内部所决定的变量。
简化式模型
将联立方程模型中的每个内生变量都表示成预定变量和随机误差项的函数,这样形成的模型称为简化式模型。
随机过程
随时间由随机变量组成的一个有序序列称为随机过程,简称过程。用{Xt,t∈T}表示,简记为{Xt}或Xt.
单整
如果一个序列Xt在成为稳定序列之前必须经过d次差分,则该序列被称为d阶单整,记为Xt~I(d)。
10、多重共线性
对于k元线性回归模型
如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系,则称模型存在多重共线性。
简答5个30’
为什么在对参数进行最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?
线性回归模型是以某些假定条件喂依据的。在一元线性回归模型中,这些假定条件主要涉及随机扰动项u的分布于解释变量X之间的关系。有了这些假定的条件,就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
回归分析与相关分析的区别、联系是什么?
相关分析主要研究随机变量间的相关形式和相关程度。
回归分析是研究变量之间的因果关系。
区别:
(1)二者的研究目的不同;
(2)二者的假设条件不同。
联系:
(1)相关分析是回归分析的基础(二者都是研究相关关系);
(2)决定系数(量化拟合优度的量)等于变量之间相关系数的平方。
3、在多元线性回归分析中,为什么要对样本可决系数进行修正?
样本可决系数R2有一个重要的性质,它是解释变量个数的递增函数。即在样本容量不变时,如果在回归模型中增加新的解释变量,并不会改变总离差平方和TSS,但是可能会增加回归平方和RSS(或可能减少残差平方和ESS),从而可能盖上模型的解释功能。所以,增加新的解释变量,不会减少R2的数值,只有可能增加R2的数值。因此,R2并不能真实的反映回归模型对观测数据的拟合优度。所以一个自然的解决办法是用平方和的自由度进行修正,以消除R2对解释变量个数的依赖性。
4、简述戈得菲尔德-夸特检验。
G-Q检验以F检验为基础,适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。
G-Q检验的步骤:
(1)将n对样本观察值(Xi,Yi)按观察值Xi的大小排队(按递增顺序)。
(2)将序列中间的c=n/4个观察值除去,并将剩下的观察值平均分成两个子样本,每个子样样本容量均为(n-c)/2。
(3)对每个子样分别进行OLS回归,并计算各