计量名词解释总结
计量经济学名词解释1
1.经济变量: 经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
2.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”。
3.被解释变量:是作为研究对象的变量。
它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。
）4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。
5.外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。
它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。
6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,前期的内生变量称为滞后内生变量;前期的外生变量称为滞后外生变量。
7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
8.控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量,它一般属于外生变量。
9.计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型, 是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
10.函数关系:如果一个变量y 的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定,则y 与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。
11.相关关系:如果一个变量y 的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们惟一确定,则y 与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。
12.最小二乘法:用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,称为最小二乘法。
13.高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS 估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。
14.总变差（总离差平方和）:在回归模型中,被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。
15•回归变差(回归平方和):在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，也就是由解释变量解释的变差。
计量经济学名词解释与简答
1、完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。
3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
6、工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
7、结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
8、虚假回归（伪回归）：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。
9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。
10、计量经济学：它是经济学的一个分支学科，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。
11、计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
12、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。
15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。
计量经济学名词解释
1.总体回归函数是指在给定X i下Y分布的总体均值与X i所形成的函数关系。
样本回归函数指从总体中抽搐的关于Y，X的若干组形成的样本所建立的回归函数。
随机的总体回归函数指相对条件期望而言含有随机干扰项的总体回归函数。
线性回归模型指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以它们的1次方出现。
随机干扰项也称随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
残差项是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
2.回归系数的估计量指用β0，β1等表示的用已知样本提供的信息所估计出来的总体未知参数的结果。
回归系数或回归参数之回归模型中β0，β1最小二乘法是指根据是估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
条件期望又称条件均值，指X取特定值X i时Y的期望值。
估计量的标准差是度量一个变量变化大小的测量度。
最大似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。
3.总离差平方和TTS表示，用以度量被解释变量的总变动。
回归平方和用ESS表示，用以度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
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，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
协方差用Cov（X，Y）表示，是用来度量X，Y两个变量关联程度的统计量。
拟合优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R 表示，该制约接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
4.t检验是针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。
异方差性指对于不同的样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。
序列相关性指对于不同样本值，随机干扰项之间不再是完全相互独立，而是存在某种相关性。
多重线性指两个或多个解释变量之间存在某种线性相关关系。
D.W.检验：全称杜宾-瓦森检验，适合用于一阶自相关的检验，该法构造一个统计量。
5.完全多重共线性指在有多个解释变量模型中，解释变量之间的线性关系是准确的。
计量经济学(重要名词解释)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
计量名词解释
计量名词解释什么是测量：通过实验获得并可合理赋予某一个或多个量值的过程。
什么是计量学：测量及其应用的科学。
什么是测量重复性：在一组重复性条件下的测量精密度。
什么是测量复显性：在复现性条件下的测量精密度什么是测量不确定度：根据所用信息，表征赋予被测量量值分散性的非负参数。
什么是标准不确定度：以标准偏差表示的测量不确定度。
什么是扩展不确定度：合成不确定度与一个大于1的数字因子的乘积。
什么是法制计量：为满足法定要求，由有资格的机构进行的涉及测量、测量单位、测量仪器、测量方法和测量结果的计量活动，它是计量学的一部分。
什么是计量法：定义法定计量单位、规定法制计量任务及其运作的基本架构的法律。
什么是计量保证：法制计量中用于保证测量结果可信任的所有法规、技术手段和必要的活动。
什么是法定计量机构：负责在法制计量领域实施法律或法规的机构。
什么是计量监督：为了检查测量仪器是否遵守计量法律、法规要求并对测量仪器的制造、进口、安装、使用、维护和维修所实施的控制。
什么是计量鉴定：以举证为目的的所有操作，例如参照相应的法定要求，为法庭证实测量仪器的状态并确定其计量性能，或者评价公证用的检测数据的正确性。
什么是型式批准：根据型式评价报告所做出符合法律规定的决定，确定该测量仪器的型式符合相关的法定要求并适用于规定领域，以期它能在规定的期间内提供可靠的测量结果。
什么是计量检定：查明和确认测量仪器符合法定要求的活动，它包括检查、加标记、和出具检定证书什么是首次检定：对未被检定过的测量仪器进行的检定。
后续检定：测量仪器在首次检定后的一种检定，包括强制周期检定和修理后检定。
强制周期检定：根据规程规定的周期和程序，对测量仪器定期进行的一种后续检定。
仲裁检定：用计量基准或社会公用计量标准进行的以裁决为目的的检定活动。
检定证书：证明计量器具已经检定并符合相关法定要求的文件。
不合格通知书：说明计量器具被发现不符合或不再符合相关法定要求的文件。
计量经济学名词解释和简答题
计量经济学 第一部分：名词解释第一章1、模型：对现实的描述和模拟。
2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
第二章1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。
8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。
9、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10、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。
11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。
17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
计量经济学名词解释
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：解释变量也称自变量，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。
它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的“因”。
被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。
它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。
内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。
外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因素的影响，表现为非随机变量，但影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
滞后变量：滞后变量是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，前期的内生变量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。
前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
控制变量：控制变量是为满足描绘和深入研究经济活动的需要，在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，它一般属于外生变量。
计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
函数关系与相关关系线性回归模型总体回归模型与样本回归模型最小二乘法:在残差满足VPV为最小的条件下解算测量估值或参数估值并进行精度估算的方法。
其中V为残差向量，P为其权矩阵高斯－马尔可夫定理:在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
回归变差（回归平方和）剩余变差（残差平方和）估计标准误差样本决定系数:将回归平方和与总离差平方和之比称为判定系数其值界于0~1之间,R²越大，残差平方和所占的比重就越小，回归直线与样本数据拟合的越好。
相关系数显著性检验t检验经济预测点预测区间预测拟合优度:指回归直线对观测值的拟合程度残差.偏回归系数：在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度总变量（总离差平方和）:用TSS表示。
计量名词解释
计量名词解释
计量名词是指可以用数字或度量单位来表示数量的名词。
这些名词通常指代能够被计算、度量、统计或记录的事物、物体、观念或概念。
计量名词可以用来描述数量、容量、质量、时间、距离等。
举例来说，计量名词包括：
- 数量：三个苹果、五百元、十只鸟、七部电影
- 容量：一升水、一吨煤、十二米布料
- 质量：五公斤大米、二千克苹果、三百克土豆
- 时间：两小时、十分钟、三个月
- 距离：五公里、二百米、十英里
计量名词是科学、商业、工程以及其他领域中常用的词汇，用来准确描述事物的数量或度量。
在许多情况下，计量名词需要与计量单位一起使用，以便更精确地表示数量。
计量经济学的名词解释
1.回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关 系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，其目的是要根 据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。 2.总体回归函数：因变量Y的条件期望值E(y/Xi)随着解释变量X的变化而有规律地变化。 把这种变化关系用函数表示出来，就是总体回归函数E（ ）= f( ). 3.样本回归函数：因变量Y的样本观测值的条件均值表示成解释变量X的某种函数，即为 样本回归函数。公式为： 4.线性性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值如果能够被表示为Yi 的线性形式， 即 ，则表示 有线性性。 5。无偏性：如果参数的估计量 的期望等于参数的真实值 ，即 。则称 是参数 的无偏估计量。 6.最小方差性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值的方差，比其他方法估计出来 的方差来的小，即 则表示估计出来的 估计值有最小方差性。 7.可决系数：由样本回归作出解释的离差平方在总离差平方和占的比重。 ，可以作为综合度量回归模式对样本观测值拟合优度的指标。 8.偏回归函数：在多元线性回归模型中，回归系数 表示的是当控制 其他解释变量不变的条件下，第 j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这 样的回归系数称为偏回归系数。 9.异方差：设模型 如果其他假定条件均 不变，但模型中随机误差项 的方差为 ，则称 具有异 方差性。 10.加权最小二乘法：原模型中存在异方差，对方程加一个权重，权重为 使原方程 变为不存在异方差的模式，再采用OLS方法估计。
计量经济学期末考试名词解释
1. 总体回归函数：在给定解释变量X i 条件下被解释变量Y i 的期望轨迹称为总体回归线，或更一般地称为总体回归曲线。
相应的函数：E(Y 〡X i ) = f (X i ) 称为（双变量）总体回归函数（population regression function, PRF ）2. 样本回归函数：样本散点图近似于一条直线，画一条直线以尽好地拟合该散点图，由于样本取自总体，可以该线近似地代表总体回归线。
该线称为样本回归线。
记样本回归线的函数形式为： i i i X X f Y 10ˆˆ)(ˆββ+== 称为样本回归函数（sample regression function ，SRF ）。
3. 随机的总体回归函数：函数 Y =E(Y 〡X)=μ 或者在线性假设下，Y =β0+β1+μ式称为总体回归函数（方程）PRF 的随机设定形式。
表明被解释变量除了受解释变量的系统性影响外，还受其他因素的随机性影响。
由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为总体回归模型。
4. 线性回归模型：假设1、回归模型是正确设定的。
假设2、解释变量X 是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值。
假设3、解释变量X 在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数，即假设4、随机误差项?具有零均值、同方差和不序列相关性：E(?i )=0 i=1,2, …,nVar (?i )=??2 i=1,2, …,nCov(?i, ?j )=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设5、随机误差项?与解释变量X 之间不相关：Cov(X i , ?i )=0 i=1,2, …,n假设6、?服从零均值、同方差、零协方差的正态分布?i ~N(0, ??2 ) i=1,2, …,n以上假设也称为线性回归模型的经典假设，满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型5. 随机误差项（μi ）和残差项（e i ）：（1）?i 为观察值Y i 围绕它的期望值E(Y |X i )的离差，是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰项或随机误差项。
计量经济学名词解释与简答
1、完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。
3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
6、工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
7、结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
8、虚假回归（伪回归）：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。
9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。
10、计量经济学：它是经济学的一个分支学科，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。
11、计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
12、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。
15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。
计量的名词解释
计量的名词解释计量是一个广义的概念，它在生活中随处可见，涉及到物理、化学、经济、社会科学等各个领域。
本文将从不同角度解释计量的含义和应用，以展现其重要性和多样性。
一、物理计量物理计量是研究物质和能量的度量方法和规范的学科。
它基于物理学原理，通过选择和设计合适的仪器、设备和方法，来测量和表达物质的基本属性，如质量、长度、时间和温度。
物理计量的主要任务是建立标准单位，以及保证测量结果的准确性和可比性。
在国际上，国际单位制（SI）被广泛接受和应用，它统一了各个国家和地区的计量标准，促进了国际交流和科学研究的发展。
二、化学计量化学计量是研究化学物质的量和比例关系的学科。
化学反应中的物质的质量、体积、摩尔等因素对于反应速率和结果都有重要影响，因此准确而可靠的化学计量是化学研究和工业生产的基础。
在化学计量中，摩尔的概念尤为重要。
摩尔是物质质量和相对原子质量之间的比例关系，它可以用来计算物质的质量、体积和浓度。
化学计量的应用非常广泛，从基础研究中的化学反应方程式到药物的剂量计算，无一不离计量的应用。
三、经济计量经济计量是研究经济现象和变量之间关系的学科。
它结合了统计学和经济学的理论和方法，通过收集和分析大量经济数据，来揭示经济变量之间的关系和规律。
经济计量常用的技术包括时间序列分析、回归分析、面板数据分析等。
经济计量的应用范围广泛，包括宏观经济政策的评估、市场预测、金融风险管理等。
它为经济学家、政策制定者和市场决策者提供了重要的决策依据和预测方法。
四、社会科学计量社会科学计量是研究社会现象和变量之间关系的学科。
社会科学计量基于定量研究方法，通过问卷调查、实证研究等方式，来收集和分析社会数据，揭示社会现象的特点和规律。
社会科学计量涵盖了人口统计学、心理学、教育学、社会学等多个学科领域，如人口数量、心理评估、学生成绩评估和社会调查等都需要计量的支持。
社会科学计量的发展也推动了社会科学研究的数字化和定量化。
总结起来，计量作为一个跨学科的概念，涵盖了多个领域的研究方法和技术。
计量经济学 名词解释
1. 残差项是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
2. 线性性，即估计量，是Y的线性组合。
3.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。
4.有效性（最小方差性）：即在所有线性无偏估计量中，普通最小二乘估计量，具有最小方差。
5.异方差性：在线性回归模型中，经典假设要求随机误差项具有0均值和同方差。
所谓异方差性是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布。
6.序列相关性：指对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。
7.虚假序列相关：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。
8.多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
9.完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量，，…，是相互独立的，如果存在，i=1，2，…，n，其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
10.工具变量：工具变量是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
11.虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述，如职业、性别对收入的影响，教育程度，季节因素等往往需要用定性变量度量。
为了在模型中反映这类因素的影响，并提高模型的精度，需要将这类变量“量化”。
根据这类边另的属性类型，构造仅取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为“虚拟变量”。
12.内生变量：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。
13.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。
计量经济学(重要名词解释)
——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。
与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。
经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。
确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。
没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。
有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。
布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。
布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。
若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。
因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。
在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。
回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。
它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。
怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。
这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。
计量名词解释总结
名词解释据说老师给了：截面数据结构型模型OLS 协整模型虚拟变量拟合优度异方差过度识别自相关1、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
2、异方差性：是指被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的。
3、多重共线性：是指在经典回归模型中，某两个或多个解释变量之间出现了相关性。
4、自相关：又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项ui之间存在相关关系。
5、时间序列平稳性：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。
6、伪回归：是指变量间本来不存在有意义的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错误结论。
7、虚拟变量：是人为构造的变量，根据因素属性的类型，一般只取0或1的人工变量。
8 截面数据：指同一时间（或地点）某个指标在不同空间的观测数值。
9、OLS:即最小二乘法，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。
10、协整：同阶单整的时间序列数据的加权组合是平稳的，则这组时间序列数据是协整的。
11、结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程。
结构式模型中的每一个方程都是结构方程，将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。
12、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
13、计量经济学：计量经济学是以数理经济学和数理统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
计量名词解释
计量名词解释●检定：查明和确认计量器具是否符合法定要求的程序。
检定是量值传递式溯源的一种方式。
检定范围：主要指《中华人民工和国依法管理的计量器具目录》中强制检定的计量器具。
检定必须依据计量检定规程。
检定必须给出计量器具合格与否的判定。
检定应按计量检定规程规定的周期执行。
●校准：是指在规定条件下，为确定计量器具示值与对应的计量标准复现量值之间关系的一组操作。
校准是量值传递溯源的一种方式。
校准范围：主要指《中华人民共和国依法管理的计量器具目录》中规定非强制检定的计量器具。
校准依据应当优先选择国家校准规范，没有国家校准规范可根据计量检定规程或相关产品标准，使用说明书等技术文件编制校准技术条件，再经技术机构技术负责人批准后，方可使用。
校准只给出与其示值偏离数据或曲线，但不必判定仪器合格与否。
校准也应有校准周期。
●检测：对给定的产品、材料、设备、生物体、物理现象、工艺过程或服务，按规定程序确定一种或多种特性或性能的技术操作。
从定义可以看出，“检测”仅是一种技术操作，它只需要按规定程序的操作提供所测结果。
不需要给出测数据合格与否的判定。
●检验：对实体的一个或多个特性进行诸如测量、检查、试验和度量，并将其结果与规定的要求进行比较，以确定每项特性的合格情况所进行的活动。
从定义可以看出，“检验”不仅提供数据，还须对规定要求进行比较后，作出合格与否的判定。
●法定计量检定机构考核：法定计量检定机构考核是政府计量行政部门对其依法设置或授权建立的计量检定机构进行的全面考核。
它是具有强制要求的行为。
其主要考核依据JJF1069-2003《法定计量检定机构考核规范》。
由国家和省级政府计量主管部门组织考核，考核合格颁发证书和坚定/校准专用章。
经考核核准项目，依据现行计量检定规程和校准规范，开展计量检定和计量校准。
5年考核周期，到期进行复审，周期内可适当进行监督评审。
●检测、校准实验室认可：检测、校准实验室认可，是对检测校准实验室具有某类型检测、校准能力的考核。
计量经济学名词解释完整
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过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
结构分析: 经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
虚假回归：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数异方差性：在线性回归模型中，经典假设要求随机误差项具有0均值和同方差。
所谓异方差性是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布。
过度识别:是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。
恰好识别:是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数 相对资本密集度:假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w 表示。
即 K L E E w /简化式模型: 用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。
中性技术进步: 技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹性同步增长行为方程: 描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。
先决变量: 外生变量和内生变量的滞后变量相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
回归分析：研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。
高斯马尔科夫定理：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。
高斯马尔科夫假定：(1)模型设立正确 (2)无完全共线性 (3)可识别性 (4) 零均值、同方差。
无序列相关假定(5) 解释变量与随机项不相关计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。
完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量，，…，是相互独立的，如果存在，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
计量名词解释
同期内生:内生解释变量与随机干扰项同期相关，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结构方程,以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。
方羞膨胀因壬:是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比，VIF=1/1 -产2。
容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越严重。
经验判断方法表明:当（XVIFVIO,不存在多重共线性;当lOMVIFviOO,存在较强的多重共线性;当VIFAIOO,存在严重多重共线性完全共线性:如果存在«iXj1+a2X,2 + ... + a r X/r=0,不全为零，即某一解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为解释变量间存在完全共线性。
异方差穂健标准误法：极大似然估计:也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，找到参数6的一个估计值，使得当前样本出现的可能性最大。
竝性二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。
加权最小二乘法:是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后釆用普通最小二乘法估计其参数的方法。
也饉途多元线性回归模型的基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基本假设，称为存在序列相关性。
多重共线性:在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如杲某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
鯉变量鯉生准:解释变量与随机误差项之间往往存在某种程度的相关性此时就称模型存在内生性问题，与随机误差项相关的解释变量称为内生解释变量。
虚拟变量：根据定性因素的属性类别，构造的只取“（）”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量。
人工构造的作为属性因素代表的变量。
高斯一马尔可夫定理:在给定经典假定下，普通最小二乘（OLS）估计量具有线性性、无偏性和有效性等性质，即OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
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名词解释据说老师给了：截面数据结构型模型 OLS 协整模型虚拟变量拟合优度异方差过度识别自相关1、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
2、异方差性：是指被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的。
3、多重共线性：是指在经典回归模型中，某两个或多个解释变量之间出现了相关性。
4、自相关：又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项ui之间存在相关关系。
5、时间序列平稳性：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。
6、伪回归：是指变量间本来不存在有意义的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错误结论。
7、虚拟变量：是人为构造的变量，根据因素属性的类型，一般只取0 或1 的人工变量。
8、截面数据：指同一时间（或地点）某个指标在不同空间的观测数值。
9、 OLS：即最小二乘法，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。
10、协整：同阶单整的时间序列数据的加权组合是平稳的，则这组时间序列数据是协整的。
11、结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程。
结构式模型中的每一个方程都是结构方程，将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。
12、回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。
13、计量经济学：计量经济学是以数理经济学和数理统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
14、计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
或：经济模型是对实际经济现象或过程的一种数学模拟，是对复杂经济现象的简化与抽象15、解释变量：解释变量也称自变量，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。
它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的因。
16、被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。
它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。
\17、狭义回归分析：回归的现代意义：一个应变量对若干解释变量依存关系的研究；回归的目的（实质）：由固定的解释变量去估计应变量的平均值是在相关分析的基础上，考察变量之间的数量变化规律，并通过一定的数学表达式描述它们之间的关系，进而确定一个或几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。
18、相关分析：研究变量相互之间的相关关系时，首先需要分析它们是否存在相关关系，然后要明确其相关关系的类型，而且还应计量其相关关系的密切程度，在统计学中这种研究称为相关分析19、经济变量：计量经济模型有多种构成因素，其中一些在不同的时间或空间有不同的状态，会取不同的数值，并且是可以观测的因素，这类因素称为经济变量20、模型参数：参数与变量不同，它是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素，通常参数在模型中是一些相对稳定的量21、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22.简化式模型：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、联立方程模型：是指用若干个相互关联的单一方程，同时去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间互为因果的联立关系24、内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。
25、外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因素的影响，表现为非随机变量，但影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
26、前定内生变量：这种过去时期的，滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量，这种内生变量称为前定内生变量27、前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
28、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量。
29、可识别性：如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型系统是可以识别的，或者说如果从参数关系体系能求出其结构方程的参数，则称该方程为可识别的。
30不可识别：如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程为不可识别。
或者说如果从参数关系体系无法求出其结构方程的参数，则称该方程为不可识别。
如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程系统是不可识别的。
31恰好识别：如果结构模型中，某个方程的参数能够由简化模型参数估计值唯一地解出，则称该方程是恰好识别 32平稳性：所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随时间的推移而发生变化33单位根：如果一个序列是随机游走过程，则称这个序列是一个单位根过程34拟合优度：指回归直线对观测值的拟合程度，样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确实的。
35过度识别：如果结构模型中，某个方程的参数能够由简化模型参数估计值解出，但求解出的值不唯一，则称该方程是过渡识别36多元线性回归模型：将总体回归函数描述为了一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。
37.总体回归模型:Yi=E(Y|Xi)+Ui 或Yi=Bo+B1Xi+Ui 式称为总体回归函数的随机设定形式，它表明被解释变量Y 除了受解释变量X 的系统性影响外，还受其他未包括在模型中的诸多因素的随机性影响，U 即为这些影响因素的综合代表。
由于方程中引入了随机干扰项，成为计量经济学模型，因此也称为总体回归模型。
38.总体回归函数:在给定解释变量Xi 条件下被解释变量Yi 的期望轨迹称为总体回归线，或更一般地称为总体回归曲线，相应的函数E(Y|Xi)=f(Xi)称为（双变量）总体回归函数。
39.样本回归函数：样本散点图近似于一条直线，画一条直线尽可能地拟合该散点图，由于样本取自总体，可用该线近似地代表总体回归线，该线称为样本回归线，其函数形式记为Yi （上有盖）=f(Xi)=Bo （上有盖）+B1（上有盖）Xi 称为样本回归函数。
40.样本回归模型：样本回归函数也有如下的随机形式：Yi=Yi （上有盖）+Ui （上有盖）=Bo （上有盖）+B1（上有盖）Xi+ei,其中ei 称为（样本）残差（或剩余）项，代表了其他影响Yi 的随机因素的集合，可看成是Ui 的估计量Ui （上有盖），由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为样本回归模型。
41.最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
42.序列相关性：多元线形回归模型的基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基本假设，称为存在序列相关性。
43.变量:对于联立方程计量经济学模型系统而言，将变量分为内生变量和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为先决变量。
44.先决变量:外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。
45随机解释变量 ；如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型存在随机解释变量问题。
46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。
47残差项是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
48无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
49相对资本密集度假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w 表示。
即 K L E E w / 。
50行为方程是描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。
51虚假回归如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。
52中性技术进步技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与资本的产出弹性同步增长。
53模型：对现实的描述和模拟。
54、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
56、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
57、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
58、条件期望：即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。
59、回归系数：回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。
60、回归系数的估计量：指用01,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
61、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。
62、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
63、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
64、总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
65、回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
66、残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
67、协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。
68、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
69、t检验时针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。
70、相关分析：研究随机变量间的相关形式71、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
72、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的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。