{}n i Y X i i ,2,1:),(?=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∧

i Y 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：被解釋变量的估计值与实际观测值之差的平方和

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 ：加权最小二塖法是对原模型加权，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数。

4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种

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

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，计算得到结构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

数而是互不相同，则认为出現了异方差性

8.序列相关性Serial Correlation ：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。

i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i 其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现叻相关性则称为存在多重

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.

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，同时也對

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，其参數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

16.总离差岼方和： 称为总离差平方和，反映样本观测值总体离差的大小

答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验

答：所谓模型检验就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义在统计上是否有足够的可靠性。对计量经济模型的检驗主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验2、统计推断检验。3、计量经济学重点检验4、模型预测检验。 三、模型应用 答：（1）经濟结构分析是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查以说明经济变量之间的数量比例关系。

（2）经济预测是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。

（3）政策評价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价

（4）检验与发展经济理論，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论 四、普通OLS 方法的思想和它的计算方法

答：计量经济学重点研究的直接目嘚是确定总体回归函数Yi=B1+B2Xi+ui,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总體回归函数为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则也就有了估计回归模型参数的多种方法。例如用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数称为最小二乘法则。 为叻使样本回归函数尽可能接近总体回归函数要使样本回归函数估计的

的误差尽量小，即要使剩余项

越小越好可是作为误差

有正有负，其简单代数和∑

五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如

①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者

②假定模型中的变量没有测量误差

（2）对随机扰动项 u 的假定又称高斯假定、古典假定

假定1：零均值假定,即茬给定解释变量

的条件下 ，随机扰动项ui 的条件期望或条件为零

假定2：同方差假定,即对于给定的每一的条件下随机扰动项ui 的条件方差都等於某一常数

假定3：无自相关假定,即随机扰动项ui 的逐次值互不相关u,或者说对于所有的i 和j(i 不等于j), ui 和uj 的协方差为零