计量经济学08 模型中的特殊解释变量
计量经济学名词解释
1、计量经济学计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
2、数据质量数据满足明确或隐含需求程度的指标3、相关分析主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。
包括简单相关和多重相关（复相关）。
4、回归分析（Regression Analysis）研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系。
其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。
5.内生变量指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定6、面板数据时间序列数据和截面数据的混合7.异方差:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。
如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。
8.自相关自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关9.多重共线性解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。
解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。
10.虚拟变量虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D11.平稳序列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。
12.伪回归所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。
13.协整所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的14.前定变量所有的外生变量和滞后的内生变量。
前定变量=外生变量＋滞后内生变量＋滞后外生变量15.恰好识别恰好识别：能够唯一地估计出结构参数值。
16.结构式模型体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型，称为结构式模型17.过度识别过度识别：结构参数的估计值具有多个确定值18.自回归模型自回归模型：指模型中的解释变量仅是X 的当期值与被解释变量Y 的若干期滞后值，它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归，故叫做自回归模型。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，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，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析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。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指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。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学课后习题答案第八章_答案
第八章虚拟变量模型1. 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么?答:在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。
加法方式与乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
2. 虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?答:在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
3．什么是虚拟变量陷阱？答：根据虚拟变量的设置原则，一般情况下，如果定性变量有m个类别，则需在模型中引入m-1个变量。
如果引入了m个变量，就会导致模型解释变量出现完全的共线性问题，从而导致模型无法估计。
这种由于引入虚拟变量个数与类别个数相等导致的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱”。
4．在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平外，还受在学校中是否得到奖学金，来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区，以及性别等因素的影响。
试设定适当的模型，并导出如下情形下学生消费支出的平均水平：(1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金；(2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金；(3) 来自发达地区的农村女生，得到奖学金；(4) 来自发达地区的城市男生，未得到奖学金。
解答: 记学生月消费支出为Y，其家庭月收入水平为X，则在不考虑其他因素的影响时，有如下基本回归模型：Y i=β0+β1X i+μi有奖学金1 来自城市无奖学金0 来自农村来自发达地区 1 男性0 来自欠发达地区0 女性Y i=β0+β1X i+α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+μi由此回归模型，可得如下各种情形下学生的平均消费支出：(1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|= X i, D1i=D2i=D3i=D4i=0)=β0+β1X i(2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|= X i, D1i=D4i=1,D2i=D3i=0)=(β0+α1+α4)+β1X i(3) 来自发达地区的农村女生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i |= X i , D 1i =D 3i =1,D 2i =D 4i =0)=(β0+α1+α3)+β1X i (4) 来自发达地区的城市男生，未得到奖学金时的月消费支出： E(Y i |= X i ,D 2i =D 3i =D 4i =1, D 1i =0)= (β0+α2+α3+α4)+β1X i5. 研究进口消费品的数量Y 与国民收入X 的模型关系时，由数据散点图显示1979年前后Y 对X 的回归关系明显不同，进口消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，而边际消费倾向变大了。
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。
计量经济学名词解释和简答题
名词解释：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序列相关性；是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
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。
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。
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。
工具变量法；选择一个变量，作为模型中某随机解释变量的工具变量，与模型中的其他变量一起构造出相应参数的一个一致估计量，这种估计方法称为工具变量法。
虚拟变量；根据因素属性的类型，构造只取0或1的人工变量，叫做虚拟变量结构式模型；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统称结构式模型简化式模型；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。
完备的结构模型；伪回归；又称虚假回归，即如果有两列数据表现出一致的变化趋势，即使它们之间没有任何经济关系，如果进行回归也可以表现出较高的可绝系数。
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，内生变量是有系统模型决定的，同时也对模型系统产生影响，内生变量一般都是经济变量。
外生变量；外生变量一般是确定性变量，或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。
先决变量；是外生变量和内生变量的滞后变量单整；如果一个时间序列经过D次差分后变成平稳序列，则称原序列是D阶单整协整：简答题：序列相关性产生的原因三方面；1经济变量固有的惯性。
2 模型设定的偏误。
计量经济学复习
第二章 一元线性回归模型1.随机误差项形成的原因：① 在解释变量中被忽略的因素 ② 变量观测值的观测误差 ③ 模型的关系误差或设定误差 ④ 其他随机因素的影响。
2.总体回归方程和样本回归方程的区别和联系：总体回归方程是对总体变量间关系的定量表述,条件均值E(Y|X=x)是x 的一个函数 ,记作:E(Y|X=x)=f(x),其中,f(x)为x 的某个函数 ,它表明在X=x 下,Y 的条件均值与x 之间的关系。
但实际中往往不可能得到总体的全部资料 ,只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归方程 ,并用它对总体回归方程做出统计推断。
通过样本回归方程按照一定的准则近似地估计总体回归方程 ,但由于样本回归方程随着样本的不同而有所不同,所以这种高估或低估是不可避免的。
3.随机误差项的假定条件：（1）零均值：随机误差项具有零均值，即E( )=0，i=1，2，… （2）随机误差项具有同方差： 即每个 对应的随机误差项 具有相同的常数方差。
Var( )=Var( )= ，i=1,2，… （3）无序列相关：即任意两个 和 所对应的随机误差项 、 是不相关的。
Cov( , )=E( )=0,i j,i,j=1,2,… （4）解释变量X 是确定性变量，与随机误差项不相关。
Cov( , )=E( )=0，此假定保证解释变量X 是非随机变量。
（5） 服从正态分布， ～N(0, )4.为什么用决定系数 评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？判定系数 = = 1- ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重,用来判定回归直线拟合的优劣。
该值越大说明拟合得越好。
而残差平方和值的大小受变量值大小的影响,不适合具有不同量纲的模型的比较。
5.可决系数 说明了什么？在简单线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？可决系数 是对模型拟合优度的综合度量 ,其值越大,说明在Y 的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大 ,模 型的拟合优度越高 ,模型总体线性关系的显著性越强。
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲英文名称：Econometric课程代码：221102004课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。
本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。
该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型1．计量经济学的定义2．计量经济学的类型第二节计量经济学的特征1．经典计量经济学在理论方法方面特征2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤1．计量经济学的目的2．计量经济学研究问题的步骤3．Eviews软件介绍学生学习预期成果：1．理解计量经济学的含义2．理解计量经济学的类型与特征3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。
教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。
第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件1．回归分析的概念2．一元线性回归模型的介绍3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计1．普通最小二乘法的概念2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质1．线性性2．无偏性3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度1．总离差平方和的分解2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间1．随机变量u的方差2．t检验3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测1．点预测2．区间预测第七节案例分析1．用Eviews软件研究分析我国城镇居民年人均可支配收入与年人均消费性支出之间的关系学生学习预期成果：1．掌握回归分析的概念2．掌握随机误差项的假定条件3．掌握一元线性回归模型的参数估计4．熟悉最小二乘估计量的统计性质5．掌握用样本可决系数检验回归方程的拟合优度6．掌握回归系数估计值的显著性检验7．掌握Eviews软件的基础操作教学重点：回归分析的概念；随机误差项的假定条件；一元线性回归模型的参数估计；Eviews软件的基础操作。
计量经济学复习笔记(注释)
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。
被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。
内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量：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。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性 模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响 随机影响Y i =E （Y i |X i ）+u i E （Y i |X i ）=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A 零均值假定 E （u i |X i ）=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i2 ＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值 （X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1） 在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 ＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
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 第四章：计量经济模型中特殊变量
TC 0 1D1 2 D2 3TY
◇注意如下问题： 模型中虚拟变量的显著性说明什么？ 参数经济意思是什么？ D1与D2有四种组合，分别反映什么？
2.一个定性因素有多个属性特征的模型 一个定性因素多属性特征指具有两种以上的属性特 征。如文化程度、年龄阶段、季节因素 ◇一个定性因素有多个属性特征需引入多个虚拟变 量
j 0 j 0 j 0
k
k
k
Yt 0 Z 0t 1Z1t r Z rt t
Z rt j r X t j
j 0 k
◇估计原模型参数转变为估计辅助模型参数
Yt 0 X t 1 X t 1 k X t k t Yt 0 Z 0t 1Z1t r Z rt t
Yt Yt 1 (Yt* Yt 1 )
◆适应性预期模型与部分调整模型经过变化也形成 自回归模型
三、自回归模型的参数估计 1.自回归模型的一般形式及特征 Yt 0 1 X t 2Yt 1 t 自回归模型若不存在自相关，可直接估计参数； 自回归模型若存在自相关，滞后被解释变量与随机 误差项高度相关！ t ~ t 1 ~ Yt 1 2.自回归模型的检验——H检验（一阶序列相关）
例4-2，季节性因素影响基础利润水平问题 假设模型设定为：
PF 0 1SL 2 D1 3 D2 4 D3 5 D4
则必然出现虚拟变量的陷阱问题，即解释变量的样 本矩阵是奇异的！ 因而需减少一个虚拟变量，则回归模型为：
ˆ 688 18.47 D 114.43D 40.21D 0.038SL PF t 1 2 3 t
虚拟变量多少个呢？若考虑调整基础水平变化： 一个定性若有 m个属性特征，在有常数时，模型应 引入 m-1 个虚拟变量；在无常数时，模型应引入 m 个 虚拟变量。 ◇虚拟变量的数量描述 每一个虚拟变量仍用0或者1表示
计量经济学模型整理大全
1
E
需要
0
E
对变形后的模型做 OLS 估计即可
1
先忽略异方差做普通的 OLS，得到 ，然
后用 代替 来回归变形之后的模型
可以减小异方差
做平常的 OLS，然后在认为有异方差的情
况下，用 代替 ，进而得到一致估计量
∗
⇔
∗
∗ ∗
∗
方法：OLS 使得∑ ∗ 最小
∗
∑ ∑
∑ ∑
Var
∗
∑ ∑
∑
1
∑
∑ ∑
∑
性质
未知
E
E
1
对数法
怀特稳健
标准误
内
生
性
1
1
1
′
∑ 1
Var
∑
可线性化的模型
模型/用途
可
线
性
化
的
模
型
双对数
不变弹性模型
线性-对数
衡量增长率
设定
计量经济学第八讲
三、多重共线性的检验 （一） 相关系数检验利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。
在EViews 软件中可以直接计算（解释）变量的相关系数矩阵： [命令方式]COR 解释变量名[菜单方式]将所有解释变量设置成一个数组，并在数组窗口中点击View\Correlations. （二） 辅助回归模型检验相关系数只能判断解释变量之间的两两相关情况，当模型的解释变量个数多于两下、并且呈现出较为复杂的相关关系时，可以通过每个解释变量对其他解释变量的辅助回归模型来检验多重共线性，即依次建立k 个辅助回归模型：k i x a x a x a x a a x kki i i i i,,1111111=++++++=++--ε如果，其中某些方程显著，则表明存在多重共线性，所对应的变量可以近似地用其他解释变量线性表示。
辅助回归模型检验不仅能检验多元回归模型的多重共线性，而且可以得到多重共线性的具体形式；如果再结合偏相关关系检验，还能进一步判定是哪些解释变量引起了多重共线性，这有助于分析如何消除多重共线性的影响。
（三） 方差膨胀因子检验对于多元线性回归模型，ib ˆ的方差可以表示成：iijiiijiVIF x x R x x b D ∙∑-=-∑-=22222)(11)()ˆ(σσ其中，i i x R 为2关于其他解释变量辅助回归模型的判定系数，i VIF 为方差膨胀因子。
随着多重共线性程度的增强，VIF 以及系数估计误差都在增大。
因此，可以用VIF 作为衡量多重共线性的一个指标；一般当10>VIF 时，（此时9.02>iR ），认为模型存在较严重的多重共线性。
另一个与VIF 等价的指标是“容许度”（Tolerance ），其定义为：iiiVIF R TOL /1)1(2=-=显然，10≤≤TOL ，当i x 与其他解释变量高度相关时，0→TOL 。
因此，一般当1.0<TOL 时，认为模型存在较严重的多重共线性。
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。
计量经济学术语（中）
计量经济学术语（中）E计量经济模型（Econometric Model）：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余条件不变下的效应。
经济模型（Economic Model）：从经济理论或不那么正规的经济原因中得出的关系。
经济显著性（Economic Signi?cance）：见实际显著性。
弹性（Elasticity）：给定一个变量在其余条件不变下增加1%，另一个变量的百分比变化。
经验分析（Empirical Analysis）：用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定政策效应的研究。
内生解释变量（Endogenous Explanatory Variable）：在多元回归模型中，由于遗漏变量、测量误差或联立性的原因而与误差项相关的解释变量。
内生样本选择（Endogenous Sample Selection）：非随机样本选择，其选择直接地或通过方程中的误差项与因变量相联系。
误差项（Error Term）：在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的因素的变量。
误差项也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。
误差方差（Error Variance）：多元回归模型中误差项的方差。
事件研究（Event Study）：事件（例如政府规制或经济政策的变化）对结果变量的效应的计量分析。
排除一个有关变量（Excluding a Relevant Variable）：在多元回归分析中，遗漏了一个对因变量有非零偏效应的变量。
排斥性约束（Exclusion Restrictions）：说明某些变量被排斥在模型之外（或具有零总体参数）的约束。
外生解释变量（Exogenous Explanatory Variable）：与误差项不相关的解释变量。
外生样本选择（Exogenous Sample Selection）：或者依赖外生解释变量，或者与所感兴趣的模型中的误差项不相关的样本选择。
南开大学计量经济学课件第章特殊解释变量
(8-2)
D = 1 或 0 表示某种特征的有无。若2 不为零，在平面坐标系里模型（8-2） 表示两个表达式的截距不同。从图 8-1 可以看出对应 D=0 和 D=1 的观测值 明显分为两种类型。
例 8-1 农业产值与耕地面积关系研究（file：5break5） 全国 30 个省级地区（不包括重庆市、港、澳、台）1993 和 1998 年耕地面积（landt,百万公 顷）和农业产值（yt, 百亿元）数据见图。可以看出 Lnyt 和 Lnlandt 之间存在线性关系。可 以建立线性模型。图中代表 1998 年的观测点（黑点）相应位于 1993 年的观测点（圆圈） 之上。不同年份的观测值呈两组特征。可以考虑用虚拟变量区别两个不同年度的产值并建 立模型。定义若数据属于 1993 年，虚拟变量 D 等于 0；若数据属于 1998 年，虚拟变量 D 等于 1，即 D
01.03.2019 计量经济学
8.1.1 测量截距移动 首先考虑用虚拟变量测量截距移动。设有模型， yt = 0 + 1 xt + 2D + ut (8-1) 其中 yt，xt 为定量变量；D 为虚拟变量，表示影响 yt 变化的某种定性因素。 设 D 只含有两个类别。当 D = 0 或 1 时，上述模型可表达为，
10 9 . 8 6L 8n 2 l a tn , d( 1 9 9 3 ) 1 . 6 7 ˆ yt Ln 40 5 . 8 6L 8n 2 l a tn , d( 1 9 9 8 ) 0 . 9 0
8 7 6 5 4 3
LOG(Land)
8
LOG(Y93) LOG(Y98)
计量经济学名词解释全
计量经济学名词解释全文档编制^g^KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]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。
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。
计量经济学:是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
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。
截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据.时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来.这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
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）。
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，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）。
线性回归模型：既指对变量是线性的.也指对参数P为线性的，即解释变量与参数B只以他们的1次方出现。
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。
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。
总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
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。
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。
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，拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用R'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-参考答案
一、解释概念：1、多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的线性关系。
2、SRF：就是样本回归函数。
即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。
3、解释变量的边际贡献：在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。
4、一阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。
5、最小方差准则：在模型参数估计时，应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式，该原则就是最佳性准则，或者称为最小方差准则。
6、OLS：普通最小二乘估计。
是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。
7、偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除其它变量（部分或者全部变量）对它们的影响的真实相关程度的指标。
8、WLS：加权最小二乘法。
是指估计回归方程参数时，按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。
9、U t自相关：即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。
即Cov（U t，U s）≠0 t ≠s。
10、二阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。
11、技术方程式：根据生产技术关系建立的计量经济模型。
13、零阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。
也就是简单相关系数。
14、经验加权法：是根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后经济变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。
15、虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1 的人工变量称为虚拟变量，0用字母D表示。
（或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量）16、不完全多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的近似的线性关系。
模型中的特殊解释变量
当D = 0 或1时，上述模型可表达为，
yt
0 1xt ut (0 2) 1xt
ut
D0 D 1
20
0+2
0
0 0
D= 1
20
40
D= 0
X 60
D = 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。
若2显著不为零，说明截距不同；若2为零，说明这种分类无显著性
差异。
1 虚拟变量
1
0
0
1995.3 x3
0
0
1
0
1995.4 x4
0
0
0
1
1996.1 x5
1
0
0
0
1996.2 x6
0
1
0
0
1996.3 x7
0
0
1
0
1996.4 x8
0
0
0
1
1997.1 x9
ห้องสมุดไป่ตู้
1
0
0
0
则必然会有，截距项对应的单位向量等于 (D1+ D2+ D3+ D4) 。 这意味着虚拟变量之间存在完全多重共线性。
90 80 70 60 50 40 30
1960
1965
1970
1975 IP
1980
1985
5 时间变量
• 描述趋势的统计模型
– yt = 0 + 1t + et t = 1, 2, …, T – log(yt) = 0 + 1t + et t = 1, 2, …, T
• 若两个时间序列都有时间趋势，即使它们没有关 系，也会在统计上表现出相关性
计量经济学第八章分布滞后模型
根据实际问题的特点、实际经验给各滞后变 量指定权数，滞后变量按权数线性组合，构成新 的变量。权数据的类型有：
•递减型： 即认为权数是递减的， X 的近期值对 Y 的 影响较远期值大。 如消费函数中，收入的近期值对消费的影 响作用显然大于远期值的影响。 例如：滞后期为 3的一组权数可取值如下： 1/2， 1/4， 1/6， 1/8
1.
滞后效应与与产生滞后效应的原因
因变量受到自身或另一解释变量的前几期值 影响的现象称为滞后效应。 表示前几期值的变量称为滞后变量。 如：消费函数 通常认为，本期的消费除了受本期的收入影 响之外，还受前1期，或前2期收入的影响： Ct=0+1Yt+2Yt-1+3Yt-2+t Yt-1，Yt-2为滞后变量。
该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为：
ˆ0
=0.5
ˆ 1 =0.8
则原模型的估计结果为：
0 .8 0 .8 Yˆ t 0 . 5 Xt X 2 4
t 1
0 .8 6
X
t2
0 .8 8
X
t3
0 .5 0 .4 X t 0 .2 X
t 1
0 . 133 X
①在解释变量x之后必须指定k和m的值，d为可选项， 不指定时取默认值0；1强制b0趋于0；2强制bk趋于0； 3强制两端趋于0。
②如果有多个具有滞后效应的解释变量，则分别用几 个PDL项表示；例如： LS Y C PDL(x1，4，2) PDL(x2，3，2，2) ③在估计分布滞后模型之前，最好使用互相关分析命 令CROSS初步判断滞后期的长度k； 命令格式为： CROSS Y X 接着输入滞后期 p 之后，将输出 yt 与 xt ， xt-1…xt-p的各期相关系数，以判断较为合适的滞后 期长度k。 例 表给出了中国电力基本建设投资X与发电 量Y的相关资料，拟建立一多项式分布滞后模型 来考察两者的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第8章模型中的特殊解释变量
习题
一、单项选择题
1．对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（）
A. m
B. m-1
C. m+1
D. m-k
2．在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。
例如，研究中国城镇居民消费函数时。
1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的
回归关系明显不同。
现以1991年为转折时期，设虚拟变量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。
则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（）
A. B.
C. D.
3．对于有限分布滞后模型
在一定条件下，参数可近似用一个关于的阿尔蒙多项式表示（），其中多项式的阶数m必须满足（）
A．B．C．D．
4．对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( ) A. 增加1个 B. 减少1个 C. 增加2个 D. 减少2个
5．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）
A．异方差问题 B. 多重共线性问题
C．序列相关性问题 D. 设定误差问题
6．将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（）
A. 4
B. 3
C. 2
D. 1
7．若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比较适合（Y 代表消费支出；X代表可支配收入；D2、D3表示虚拟变量）（）
A. B.
C. D.
二、多项选择题
1．以下变量中可以作为解释变量的有（）
A. 外生变量
B. 滞后内生变量
C. 虚拟变量
D. 前定变量
E. 内生变量
2．关于衣着消费支出模型为：，其中Y i为衣着方面的年度支出；X i为收入，
则关于模型中的参数下列说法正确的是（）
A.表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额
B.表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额
C.表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额
D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额
E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响
三、判断题
1．通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
2．虚拟变量的取值只能取0或1。
3．通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。
四、问答题
1．Sen和Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型（括号内的数值为对应参数估计值t值）：
其中：X是以美元计的人均收入；Y是以年计的期望寿命。
Sen和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
（1）解释这些计算结果。
（2）回归方程中引入的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？（3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？
2．当模型中出现随机解释变量时，最小二乘估计量具有什么特征。