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1、. .1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：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。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。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
2、数。 4.工具变量法IV：工具变量法是克制解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。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构造方程，以适用于过度识别的构造方程的单方程估计方法。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小最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，计算得到构造式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不一样，那么认为出现了异方差性。 8.序列
3、相关性Serial Correlation：多元线性回归模型的根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根本假设，称为存在序列相关性。9.多重共线性Multicollinearity：对于模型，其根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，那么称为存在多重共线性。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。 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。 12.虚拟数据：也称为二进制数据，一般取0或1. 13.内生变量Endogenous Variables：内生变量
4、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。 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。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。 16.总离差平方和： 称为总离差平方和，反映样本观测值总体
5、离差的大小。 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局部离差的大小。18.回归平方和： 反映由模型中解释变量所解释的那局部离差的大小。 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。20.随机干扰项stochastic disturbance:称为观察值Y围绕它的期望值E(Y X)的离差deviation，记，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。21.构造式模型Str
6、uctural 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构造关系的计量经济学方程系统称为构造式模型。 22.简化式模型Reduced-Form Model：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数，即用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。 23.恰好识别Just Identification：如果某一个随机方程具有一组参数估计量，称其为恰好识别。24.过度识别Over identification：如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。15格兰杰因果检验可能存在有四种检验结果：1X对Y有单向影
7、响，表现为1式X各滞后项前的参数整体不为零，而(2)式Y各滞后项前的参数整体为零；2Y对X有单向影响，表现为2式Y各滞后项前的参数整体不为零，而1式X各滞后项前的参数整体为零；3Y与X间存在双向影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零；4Y与X间不存在影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体为零。分别做包含与不包含X滞后项的回归，记前者与后者的残差平方和分别为RSSU、RSSR；再计算F统计量：k为无约束回归模型的待估参数的个数。如果: FFa (m, n-k) ，那么拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因。21、DW检验假设条件：1解释变量X非随机；2随机误差项mi为一阶自回归形式：mi=mr
8、i-1+ei3回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量，即不应出现以下形式： Yi=b0+b1X1i+bkXki+gYi-1+mi4回归含有截距项针对原假设：H0: r=0，构如下造统计量：计算DW值，给定a，由样本容量n和解释变量个数k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU比拟、判断，假设 0D.W.dL 存在正自相关 dLD.W.dU 不能确定 dU D.W.4dU 无自相关4dU D.W.4 dL 不能确定4dL D.W. Fa(k,n-k-1) 或 FFa(k,n-k-1)来拒绝或承受原假设H0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 24、t检验25、估计联立方程的参数常用哪几种
9、方法？特点？联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类：单方程估计方法与系统估计方法。单方程估计方法按其方法原理又分为两类。一类以最小二乘为原理，例如间接最小二乘法ILS, Indirect Least Square、两阶段最小二乘法(2SLS, Two Stage Least Squares)、工具变量法IV, Instrumental Variables等，称其为经典方法；一类不以最小二乘为原理，或者不直接从最小二乘原理出发，例如以最大或然为原理的有限信息最大或然法(LIML, Limited Information Maximum Likelihood)，以及仍然应用最小二乘原理、但并不
10、以残差平方和最小为判断标准的最小方差比方法(LVR, Least Variable Ration)等。工具变量法IV，Instrumental Variables工具变量法只适用于恰好识别的构造方程的估计间接最小二乘法只适用于恰好识别的构造方程的参数估计，因为只有恰好识别的构造方程，才能从参数关系体系中得到唯一一组构造参数的估计量。 间接最小二乘法也是一种工具变量方法 2SLS是一种既适用于恰好识别的构造方程，又适用于过度识别的构造方程的单方程估计方法。二阶段最小二乘法也是一种工具变量方法 26、联立方程计量经济学构造式、简化式、参数关系体系、构造识别构造式模型：根据经济理论和行为规律建立的描
11、述经济变量之间直接构造关系的计量经济学方程系统称为构造式模型。具有g个内生变量、k个先决变量、g个构造方程的模型被称为完备的构造式模型。在完备的构造式模型中，独立的构造方程的数目等于内生变量的数目，每个内生变量都分别由一个方程来描述。 完备的构造式模型的矩阵表示习惯上用Y表示内生变量，X表示先决变量，表示随机项，表示内生变量的构造参数，表示先决变量的构造参数，如果模型中有常数项，可以看成为一个外生的虚变量，它的观测值始终取1。 简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。如P195式6.2.8参数关系体系：P195式6.2.9构造式识别条件P20127、计
12、量经济学常用的数据有哪几类？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。 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。 虚拟数据：也称为二进制数据，一般取0或1.28、多远线性回归OLS,WLS,GLS,IV这几种方法的参数估计矩阵表达式普通最小二乘估计量OLS P65加权最小二乘估计量WLS广义最小二乘估计量 GLS P127IV 工具变量法 P148称为工具变量矩阵29、联立方程IV,ILS,2SLS这几种方法的参数估计矩阵表达式 及适用IV 狭义的工具变量法IV，Instrumental Variables工具变量法只适用于恰好识别的构造方程的估计ILS 间接最
13、小二乘法(ILS, Indirect Least Squares)间接最小二乘法只适用于恰好识别的构造方程的参数估计，因为只有恰好识别的构造方程，才能从参数关系体系中得到唯一一组构造参数的估计量。参数估计矩阵表达式：P2102SLS 二阶段最小二乘法(2SLS, Two Stage Least Squares)2SLS是一种既适用于恰好识别的构造方程，又适用于过度识别的构造方程的单方程估计方法步骤及表达式：P211-P21230、回归模型中引入虚变量的作用？有两个转折点的虚变量回归模型作用：许多经济变量是可以定量度量的，但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量，引入“虚拟变量 将它们“量化， 从而反映这些因素的影响，并提高模型的精度。. .word.