计量经济学(重要名词解释).(精选).pdf，这是一份不错的文件
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2022-07-08
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计量经济学——名词解释
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。
误设分析（Misspecification analysis）:
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。
静态模型（Static Model）：
只有当期的解释变量影响因变量的一种时间序列模型。
非嵌套模型（Nonnested Models）：
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。
戴维森—麦金农检验（Davidson-MacKinnon Test）【DM】：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。
邹至庄统计量（Chow statistic）：检验不同组或不同时期的回归函数上差别的 F 检验。
德宾—沃森（DW）统计量（Durbin-Watson (DW) Statistic）：在经典线性回归假设下，用于检验时间序
列回归模型之误差项中的一阶序列相关的统计量。
广义最小二乘（GLS） 估计量（Generalized Least Squares (GLS) Estimator）： 通过对原始模型的变换，
解释了误差方差的方差已知结构（异方差性）、误差中的序列相关形式或同时解释二者的估计量。
拉格朗日乘数统计量（Lagrange Multiplier Statistic）：
仅在大样本下为确当的检验统计量，它可用于
在不同的模型设定问题中检验遗漏变量、异方差性和序列相关和不同模型的设定问题。
加权最小二乘（WLS）估计量（Weighted Least Squares (WLS) Estimator）
：用来对某种已知形式的
异方差进行调整的估计量。其中，每个残差的平方都用一个等于误差的（估计的）方差的倒数作为权数。
最优线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE）：在所有线性、无偏估计量中，有最小方
差的估计量。 在高斯—马尔科夫假定下，OLS 估计量是以解释变量样本值为条件的 BLUE 。
横截面数据集（Cross-Sectional Data Set）：在给定时点上从总体中抽取的数据集
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