文档介绍：. 经济变量 : 经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
.解释变量: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。它对
因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。
.被解释变量:是作为研究差中所占的比重。
19点预测:给定自变量的某一个值时利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因
变量实际值和其均值的估计值。
.拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
.残差:样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。
.显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。
.回归变差简称ESS表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分，表示x对y的线性影响。
.剩余变差简称RSS是未被回归直线解释的部分，是由解释变量以外的因素造成的影响。
25多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值，也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用
R2表不。
2
：又称修正后的决定系数，记为R2 ,是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，
2
-2et /(n k 1)
其公式为：R2 1 匚(1分)。
(yt y)/(n 1)
27偏相关系数：在Y、Xi、X2三个变量中，当Xi既定时(即不受Xi的影响，表示丫与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，
.异方差性：在线性回D3模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测
值彼此不同，则称随机项ui具有异方差性。
.戈德菲尔特-匡特检验：该方法由戈德菲尔特()和匡特()于196处提
出 , 用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。
.怀特检验该检验由怀特（White）在198W提出，通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差
性。
.戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于 1969年提出,其基本原理都是通过建
立残差序列对解释变量的（辅助）回归模型 ,判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在
着较强的相关关系,进而判断是否存在异方差性。
.序列相关性：对于卞^型yi 0ixii2X2i…kXkii i 1,2，…，n
随机误差项互相独立的基本假设表现为Cov（ i，j） 0 i j,i,j 1,2，…,n（1分）
如果出现Cov（ i, j） 0 i j,i, j 1,2，…,n
即对于不同的样本点,随机误差项之间不再是完全互相独立,而是存在某种相关性,则认为出
现了序列相关性（Serial Correlation）。
.虚假序列相关:是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而导致的。
.差分法:差分法是一类克服序列相关性的有效方法,被广泛的采用。差分法是将原模型变换
为差分模型,分为一阶差分法和广义差分法。
.广义差分法:广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题,一阶差分法是它的一
个特例。
.自回归模型: ytyt 1 t
.广义最小二乘法:是最有普遍意义的最小二乘法,普通最小二乘法和加权最小二乘法是它
的特例。
. DW 检验 :德宾和瓦特