计量名经济学词和论述Word下载.doc
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用确定的函数关系,近似的描写(拟合)不确定性的相关关系,并测定变量之间密切的联系程度。
7、经济变量:
用来描述经济因素数量水平的指标.
8、模型参数:
模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,同城是一些相对稳定的量.
9、前定变量:
在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量与外生变量一起称为前定变量。
10、间序列的平稳性,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
11、最小平方法:
用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。
Thenβ^2=∑xiyi/∑xi2;
β^1=Y(Y上面加一横)-β^2X(X上面加一横)onlythus,cantheresiduesumofsquares残差平方和RSS=∑(Yi-Yi^)2IsLeast最小。
(故称最小平方差)
12、异方差:
定义:
若线性回归模型Yi=β1+β2Xi+ui(i=1、2……n)中方差Var(ui)=σui2=f(Xi)不等于常数则称此模型具有异方差性
13、自相关:
若相信回归方程中随机项ut之间的某个协方差Cov(ut,ut’)不等于0(t不等于t’;
t’不等于1,2,…,n)
14、多重共线性:
等价于完全多重共线性+不完全多重共线性若齐次线性方程组λ2X2i+λ3X3i+……+λkXki=0i=1,2,…,n存在不完全为零的解λ2,λ3,……λk则称线性回归模型Yi=β1+β2X2i+…+βkXki+ui具有完全多重共性
15、不完全多重共线性:
若含随机项vi齐次线性方程组λ2X2i+λ3X3i+…+λkXki+vi=0存在不完全为零的解λ2,λ3,…λk则称线性回归模型Y=Xβ+U存在不完全多重共线性
16、结构模型:
根据经济理论和行为规律,描述经济变量间关系结构的一组含随机项的方程。
17、简化式模型:
每个内生变量都只用前定变量和随机项解释的联立方程模型。
18、联立方程模型:
描写某个经济系统复杂关系的多个随机数学方程,叫联立方程计量经济模型。
19、内生变量:
既影响模型系统,又受模型系统影响的随机经济变量。
如Ct、It、Yt17、17、外生变量:
能影响模型系统,但不受模型系统影响的变量。
如政府消费Gt等经济变量,条件变量或政政策变量。
18、前定内生变量:
内生变量的滞后值,如Yt-1,Pt-1。
19、前定变量:
=前定内生变量+外生变量如GDP的前期值Yt-1,政府消费G。
20、可识别性:
必要条件:
若方程J可识别,则Dj>
=M-1(M=方程个数=内生变量个数。
21、不可识别性:
若Dj<
M-1则方程不可识别。
22、恰好识别:
若结构式参数被简化式参数确定,则称此结构式方程恰好识别。
23、过度识别:
若结构式参数能被简化式参数确定,但不唯一,则称此结构式方程过度识别。
24、虚拟变量:
是人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量,一般用字母D(或dummy的缩写DUM)表示。
25、工具变量:
若解释变量x与随机项u不独立,某一前定变量z与u相互独立,且z与x高度相关,则z作为x的工具变量。
26、虚拟变量:
用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1。
27、伪回归:
把相关关系密切等同因果关系显著。
论述题:
一、计量经济学的联立方程模型
1.概念联立方程指的是用若干个相互关系的单一方程,同时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型,即用一个联立方程组去表现多个变量相互为因果的联立关系。
2.种类
(1)描述经济变量之间现实经济结构关系的模型成为结构型模型。
结构型模型表现变量间直接的经济联系,将某内生变量直接表示为内生变量和前定变量的函数。
(2)把每个内生变量都只表示为前定变量及随机干扰项函数的联立方程模型,称为简化模型。
简化模型能直接用于对内生变量的预测。
(3)第一个方程的内生变量Y1仅有前定变量表示,而无其他内生变量,第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数;
第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1Y2的函数,按此规律,最后一个方程内生变量Ym可以表示成前定变量和m-1个内生变量Y1Y2....Ym-1的函数;
这类型模型称之为递归模型。
它的特点是直接用OLS方法对模型中的方程依次进行估计。
3.联立方程的识别
(1)对模型识别的理解:
可以从方程中是否具有确定的统计形式去认识,也可以从方程中是否排除了必要的变量去理解,但是最直观的理解是看能否从简化模型参数估计值中合理求解出结构模型参数的估计值。
(2)识别的类型:
恰好识别过度识别不可识别(3)识别方法:
阶条件识别如果模型中有M个方程,共有M个内生变量和K个前定变量;
其中第i个方程包含Mi个内生变量和Ki个前定变量。
由模型的阶识别条件可以判断:
当K-Ki>
Mi―1时,第i个方程可能是过度识别;
当KKi=Mi―1时,第i个方程可能是恰好识别;
当K-Ki<
Mi-1时,方程可能是不可识别。
秩条件识别步骤第一,将结构模型转化为结构模型的标准形式;
第二,考察第i个方程的识别问题;
第三,计算Rank,检验所余系数矩阵的秩是否等于M1,或者检验所余系数矩阵是否能构成非零M-1行列式;
第四,判断,当且仅当一个方程所排斥的变量的参数矩阵的秩Rank=M-1时,方程可以识别,Rank不等于M-1时,方程不可识别,若Rank<
M-1,则方程不可识别。
当只有一个M1阶非零行列式时,方程恰好识别;
当不止一个M-1阶非零行列式时,方程过度识别;
当不存在M-1阶行列式时,方程不可识别。
二、计量经济学模型的异方差
1.概念在基本假定中,要求对所有的i都有V(ui)=a2,也就是ui也有同方差,假设标准多元模型中其他假设不变,但是V(ui)=ai2,则称Ui具有异方差。
即模型中随即误差项的方差不是常量,而且它的变化与解释变量变动有关。
2.原因模型中省略了一些重要变量;
模型设定误差;
测量误差的变化;
截面数据中总体各单位的差异
3.后果参数的OLS估计仍然具有无偏性,但是参数OLS估计式的方差不再最小;
对参数的显著性检验有影响;
预测的精确度降低
4.检验图式检验法a相关图形分析b残差图形分析;
戈德菲尔德-夸特检验;
前提条件1大样本2除了同方差其他假定满足做法:
将观测值按大小顺序排列,再将排列在中间的1/5~4/1删掉将剩余部分分成两部分,每部分个数(n-c)/2。
提出假设H,两部分数据方差相等H1不等。
构造F统计量。
White检验;
ARCH检验;
Glejser检验5.补救措施模型变换;
加权最小二乘;
模型的对数变换
三.虚拟变量
1.概念虚拟变量是人为构造的取值为0和1的作为属性变量代表的变量,一般用字母D表示。
属性因素通常具有若干类型或水平,一般虚拟变量取值0和1,当虚拟变量取值为0,即D=0时,便是某种属性或状态不出现或不存在,即不是某种类型;
当虚拟变量取值为1时,即D=1,表示某种属性或状态存在,即是某种类型。
2.设置规则虚拟变量的设置规则是若定性因素有m个相互排斥的类型(或属性水平),在有截距项的模型中只能引入m-1个虚拟变量,否则会陷入虚拟变量陷阱,产生完全的多重共线性。
在无截距项的模型中,定性因素有m个相互排斥的类型时,引入m个虚拟变量不会导致完全多重共线性,不过这时虚拟变量参数的估计结果,实际上是D=1的样本均值。
从理论上说,虚拟变量去0通常代表基础类型,取1通常代表与基础类型相比较的类型。
3.作用可以作为属性因素的代表,如性别;
作为某些非精确计量的数量因素的代表,如受教育程度;
作为某些偶然因。
素或政策因素的代表,如战争;
还可以作为时间序列分析季节的代表;
可以实现分段回归,研究斜率截距的变动,或比较两个回归函数的结构差异。
在计量经济学中,包含有虚拟变量的模型成为虚拟变量模型:
解释变量中包含虚拟变量,作用是在假定其他因素都不变时,至研究定性变量是否被解释变量表现出显著差异;
解释变量中既包含定量变量又包含虚拟变量,研究虚拟变量和定量变量同时对被解释变量的影响;
被解释变量本身为虚拟变量的模型,是被解释变量本身取值为0或1的模型,适用于某些社会经济现象进行是与否的判断。
4.在计量经济学中,加入虚拟变量的途径有两种基本类型:
以加法类型引入虚拟变量改变模型的截距;
乘法变量引入虚拟变量改变模型的斜率。
以乘法类型引入虚拟变量的主要作用在于对回归模型结构变化的检验;
定性因素间交互作用的影响分析;
分段线性回归。
四、计量经济学模型的多重共线性
1.概念一般来说,多重共线性是指各个解释变量X之间有准确或近似的线性关系。
数学意义上:
X2X3....Xk,如果存在不全为0的数N1N2.....Nk,使得N1+N2X2+N2X3.....+NkXk=0,则称解释变量X2X3.....Xk之间存在完全的多重共线性。
2.原因经济变量之间具有共同变化趋势;
模型中包含滞后变量;
利用截面数据建立模型;
样本数据自身原因。
3.后果如果各个解释变量X之间有完全的多重共线性,则他们的回归系数是不确定的,并且它们的方差会无穷大。
如果是不完全的多重共线性,则回归系数的估计是可能的,但是有较大的标准误差趋势。
结果回归系数不能准确的加以估计。
不过,如果目的是估计这些系数的线性组合用于预测,多重共线性不是严重。
4.检验简单相关系数法;
方差扩大因子法;
直观判断法;
逐步回归检测法;
5.补救方法剔除高度共线性的变量;
增大样本容量;
变换模型形式;
利用非样本先验信息法;
横截面数据与时间序列数据并用;
变量变换;
逐步回归法;
五.计量经济学模型的自相关性
1.概念自相关是指总体回归模型的随机误差项Ui之间存在相关关系。
Cov(Ui,Uj)=E(Ui,Uj)=0,如果该假设不能满足,就称Ui和Uj存在自相关。
2.原因经济系统的惯性;
经济活动的滞后性;
数据处理造成;
蛛网现象;
模型设定偏误
3.后果出项自相关时,OLS依然无偏,一致,但是已经无效;
仍用OLS计算参数估计值的方差,会低估了估计值的真实方差,导致参数估计值方差也被低估,最终导致t检验F检验无法有效的应用,也会使得预测置信区间不可靠,降低了预测的精度。
4.检验
(1)图式检验发a散点图b按照时间顺序绘制回归残差项的图形;
(2)DW检验前提条件:
解释变量X为非随机;
随机误差项为一阶自回归形式;
线性回归模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量;
截距项不为零;
数据序列无缺失项
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- 计量 经济学 论述