1.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或设定值，去估计（或）预测前者的（总体）均值。

2.序列相关：对于K元线性回归模型，若随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，即COV(ε ，ε)≠0，i=1，2，3…s，则称模型存在着自相关。 3.滞后变量模型：将变量的前期值，即带有滞后作用的变量称为滞后变量，含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。滞后变量模型包括分布滞后模型与自回归模型。 分布之后模型：如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值，称为分布滞后模型。 自回归模型：如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值，则称为自回归模型。 4.异方差：对于K元线性回归模型，若对于不同的样本点，随机误差项的离散程度不同，即出现D（ε）=σ≠常数，i=1，2，3…，n，则称模型出现了异方差性。 5.多重共线性：对于多元线性回归模型，如果模型的解释变量之间存在较强的线性相关关系，或者说，存在一组不全为零的常数λ，λ，λ，…, λ,使

得 ，其中，v是一个随机误差项，则称模型存在着多重共线性。如果v=0，则称存在完全的多重共线性。 6.虚拟变量模型：只取“0”或“1”的人工变量，称为虚拟变量，同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。 7.计量经济学：计量经济学是经济学的一个分支，是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。弗里希将计量经济学定义为经济理论，统计学，数学三者的结合。

8.加权最小二乘法：对原模型加权，使之变成为一个新的不存在异方差性的模型，然后用普通最小二乘法估计其参数。 9.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。

10.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系统称为结构式模型。 11.内生变量：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。 先决变量：外生变量与滞后内生变量统称为先决变量。 12.结构分析：经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。它研究的是当一个人变量或几个变量发生变化时会对其他变量乃至经济系统产生什么样的影响。

13.弹性：是某一个变量的相对变化引起另一个变量的相对变化的度量。

乘数：是某一变量的绝对变化引起另一变量绝对变化的度量，即是变量的变化量之比。

14．政策评价：是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。 15.简化式模型：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量便是

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。 1.计量经济学是一门（经济）学科。弗里希将计量经济学定义为（经济理论），（统计学），（数学）三者的结合。

2.计量经济模型主要有以下几个方面的用途：（结构分析），（经济预测），（政策评价），（检验和发展理论）。

3.Y的观测值围绕其均值的总离差平方和可分解成两部分，一部分称为（回归平方和），反映由模型解释变量所解释的那部分离差的大小；另一部分称为（残差平方和），反映解释变量未解释的那部分离差的大小。 4.如果计量经济模型被证明存在异方差性，最常用的参数估计方法是（加权最小二乘法）。 5.许多经济行为都可以用Koyck模型即几何分布滞后模型来描述，其中，最著名的两个理论假设就是（自适应预期）模型和（局部调整）模型。

6.联立方程计量经济学模型的估计方法有（单方程）估计方法与（系统）估计方法两大类。 单方程估计方法：(1)间接最小二乘法(恰好识别)、两阶段最小二乘法(恰好识别和过度识别)、工具变量法(恰好识别)(2)有限信息最大似然法、最小方差比方法。 系统估计方法主要包括(三阶段

最小二乘法)和（完全信息最大似然法）。

7.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（随机的数学）方程来加以描述。 8.一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，分别是（经济检验），（统计检验），（计量经济检验），（预测性能检验）。

9.对于经典线性回归模型，普通最小二乘估计量具有（线性性），（无偏性），（有效性或称最小方差性）等优良性质，是最佳线性无偏统计量，这就是著名的高斯马尔可夫定理。

10.在计量经济模型中，由于随机干扰项的序列相关性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，这种情形可称为虚假序列相关性，应在模型设定中排除。 11.在计量经济模型中设置虚拟

变量可以采用两种形式：（加法方式），（乘法方式）。 12.在联立方程结构模型中，模型中的结构方程可以分类为（随机方程）和（恒等方程），在对模型结构式进行识别时，只需要识别前一种方程。

13.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（较严重的多重共线性）。 14.结构分析所采用的主要方法是（比较静力分析），（弹性分析）和（乘数分析）。 15，简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为（前定变量）和（随机误差项）的函数模型。在简化式模型中，其解释变量（都是前定变量）。 16.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（广义差分法）。

17.假如模型中第i个方程排除的变量中没有一个在第j个方程中出现，则第i个方程是（不可识别的）。

18.计量经济模型分为（单方程模型）和（联立方程模型）。

19.变量属于前定变量的是（滞后内生变量）和（外生变量）。

20.对联立方程模型参数的单方程估计法包括（工具变量法），（间接最小二乘法）和（二阶段最小二乘法）。

21.在一阶自回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量（与该解释变量高度相关），（与随机误差项不相关）。

22.回归分析中定义的解释变量为（非随机变量），被解释变量为（随机变量）。

23.容易产生异方差的数据为（横截面数据）。

24.如果一个回归模型中包含截距项，对一个具有m个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为（m-1）。

25.对于自适应预期模型，估计模型参数应采用（工具变量法）。 26.对联立方程模型参数的系统估计法包括（完全信息极大似然估计法），（三阶段最小二乘法）。

27.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（无偏但非有效）。

28.相关关系是指（变量间不确定的依存关系）。

29.对于过度识别的方程，适宜的单方程估计法是（两阶段最小二乘法）。

30.多重共线性的解决方法：（保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量），（差分法），（逐步回归法）。 31.计量经济学模型中一定含有（随机干扰项）。

32.常用的样本数据有三类：（时间序列数据），（截面数据），（虚变量数据）。

33.样本数据质量包括：（完整性）（准确性）（可比性）（一致性）。 34.计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：（理论）（方法）和（数据）。

35.计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征：（因果性）（随机性）。

36.各种经济变量间的关系可分为两类：（确定的函数关系）（不确定的统计相关关系）。 37. 普通最小二乘法的判断标准：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小，即（残差平方和最小）。

38.G-Q检验以F检验为基础，适用于样本容量较大，异方差为单调递增或单调递减的情况。 39. 异方差性的后果：（估计参数非有效）、（变量的显著性检验失去意义）、（模型的预测失效）。

40. 异方差的修正：（加权最小

二乘法）

思想：在采用普通最小二乘法时，对（较小的残差平方 ）赋予(较大的权数)，对(较大的 ) 赋予(较小的权数)，以对残差提供的信息的重要程度作一番校正，提高参数估计的精度。

41.序列相关性经常出现在以（时间序列数据）为样本的模型中。 42. 序列相关性的后果：估计参

数非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效。 43序列相关的补救：广义差分法。

44.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。

三．简答题（分析题）

1.简述建立计量经济学模型的主要步骤及要点

答：经济计量分析工作的主要步骤：（1）设定模型。设定模型包括总体设计和个体设计。（2）获取数据。（3）估计参数。主要任务是依据样本数据和随机误差项的统计性质，选择适当的估计方法，正确确定模型的参数值。（4）检验模型。包括统计检验，经济学检验和计量经济学检验。（5）应用检验。包括运用模型做经济预测，进行经济结构分析，评价经济政策和通过政策模拟提供政策的一句等内容。

2.什么是工具变量法?作为工具变量的变量应具备哪些条件？ 答：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。

条件：（1）与所替代的随机解释变量高度相关。（2）与随机误差项不相关。（3）与模型中其他解释变量不相关以避免出现多重共线性。

3.计量经济学的内容体系

答：（1）广义计量经济学和狭义计量经济学。（2）初、中、高级计量经济学。（3）理论计量经济学和应用计量经济学。（4）经典计量经济学和非经典计量经济学。（5）微观计量经济学和宏观计量经济学。

4.计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：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客观存在的数量关系为内容的分支学科。计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征：因果性、随机性。

一元线性回归模型的基本假设

（1）回归模型是正确设定的. （2）解释变量X是确定性变量，

不是随机变量，在重复抽样中去固定值。

（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的样本方差区域一个非零的有限常数。

（4）随机误差项μ具有给定X条件下的零均值、同方差以及不序列相关性。

以上四个称为：高斯—马尔可夫假设

（5）随机误差项与解释变量之间不相关。

（6）随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。 不满足基本假定的情况，称为基本假定违背，主要包括：（1）随机干扰项序列存在异方差性。（2）随机干扰项序列存在序列相关性。（3）解释变量之间存在多重共线性。（4）解释变量是随机变量且与随机干扰项相关。 书P124，D.W检验法的假定条件和判别

书P192，结构方程的方程类型

9.书P201，例题6.3.1

 

第二篇：计量经济学总结

计量经济学：是经济的一个分支学科，是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。是经济理论、统计学和数学三者的结合

计量经济学的研究步骤：1.确定变量和数学关系式（模型设定） 2.分析变量间具体的数量关

系（估计参数） 3.检验所得结论的可靠性（模型检验） 4.做经济分析和经济

预测（模型应用）

设立一个良好的计量经济学模型，主要注意以下三方面的问题：1.要有科学的理论依据 2.

模型要选择恰当的数学形式 3.方程中的变量具有可观测性

对计量经济模型的检验主要应从以下四个方面进行：1.经济意义的检验 2.统计推断的检验 3.

计量经济学检验 4.模型预测检验

计量经济模型可应用于：1.经济结构分析 2.经济预测 3.政策评价 4.检验与发展经济理论 计量经济模型中的变量：被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量

内生变量与外生变量关系：内生变量是其数值由模型所决定的变量，内生变量是模型求解的

结果。在计量模型中，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

计量经济学中应用的数据：1.时间序列数据 2.截面数据 3.面板数据 4.虚拟变量数据 经济变量的相互关系主要包括：1.行为关系 2.技术关系 3.制度关系 4.定义关系

从总体回归函数中引进随机扰动项的原因：1.作为未知影响因素的代表 2.作为无法取得数据

的已知因素的代表 3.作为众多细小影响因素的综合代表 4.模型设定误差 5.

变量观测误差 6.经济现象内在随机性

简单线性回归基本假定：1.零均值：即在给定解释变量的条件下，随机扰动项的条件期望或

条件均值为零 2.同方差：即对于给定的每一个X，随机扰动项的条件方差都

等于某个常数 3.无自相关：随机扰动项逐次值互不相关 4：随机扰动项与解

释变量X不相关 5：正态性分布：随机扰动项服从正态分布

最小二乘法和极大似然法的基本原理：最小二乘法的基本原理是当从模型总体随机抽取n

组样本观测后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据。

极大似然法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测后，最合适的参

数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大

OLS估计式的统计特征：1.线性特征：参数估计量β是Y的线性函数 2.无偏性：估计的参

数β的期望值等于总体回归函数的真实值 3.有效性：在所有线性无偏估计量

中，该参数估计量方差最小。

高斯—马尔科夫定理：OLS的估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量

多元线性回归古典假设：1.零均值 2.同方差 3.无自相关 4.随机扰动项与解释变量不相关

5.无多重共线性 6.正态性

多重共线性：指各个解释变量之间有准确或近似准确的线性关系

不完全多重共线性下产生的结果：1.参数估计量的方差增大 2.对参数区间估计时，置信区间

趋于变大 3.严重多重共线时，假设检验容易作出错误的判断 4.当多重共线性

严重时，可能会造成可绝系数较高

多重共线性的检验：1.简单相当系数检验法 2.方差扩大因子法 3.直观判断法 4.逐步回归检

测法

降低多重共线性的经验方法：1.利用外部或先验信息 2.横截面和时间数据并用 3.用逐步回

归等方法剔除高度共线性的变量 4.变量或模型变换 5.获取补充数据或新数据

6.用岭回归等方法选择有偏估计量

多重共线性的补救措施：（1）修正多重共线性的经验方法 1.剔除变量法 2.增大样本容量 3.

变换模型形式 4.利用非样本先验信息 5.横截面数据与时间序列数据并用 6.

变量变换 （2）逐步回归法 （3）岭回归法

异方差性：是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。 产生异方差性的主要原因：1.模型中略去的变量随解释变量的变化而呈规律性变化 2.变量设

定问题 3.截面数据的使用 4.利用平均数作为样本数据

异方差的后果：存在异方差时对模型的OLS估计依然具有无偏性，但最小方差性不成立，

从而导致参数的显著性检验失效和预测的精度降低

检验异方差性的方法有多种：常用的有 1.图形法 2..戈德菲尔德—夸特检验 3.White检验

4.ARCH检验 5.Glejser（戈里瑟）检验

异方差性的补救措施：修正异方差性的主要方法是加权最小二乘法，也可以用变量变换法和

对数变化法。变量变换法与加权最小二乘法实际是等价的。

自相关：总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关。

产生自相关的原因：1.经济系统的惯性 2.经济活动的滞后效应 3.数据处理造成的相关 4.蛛

网现象 5.模型设定偏差

自相关后果：在出现自相关时，普通最小二乘估计量依然是无偏的、一致的，但不再是有效

的。如果仍用OLS法计算参数估计值的方差，将可能会低估存在自相关时参

数估计值的真实方差。而且会因低估真实的σ?2，导致参数估计值的方差被进

一步低估。通常的t检验和F检验都不能有效的使用，也使预测置信区间不可

靠，降低了预测的精度。

自相关的检验：1.图示检验法 2.DW检验法

自相关的补救：如果自相关系数ρ是已知的，使用广义差分法消除序列相关：如果自相关系

数ρ是未知的，我们可采用科克伦—奥克特迭代法或德宾两步法求的ρ的估计

值，然后用广义差分法消除序列相关。