计量经济学名词解释

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。它是因变量实际值与其样本均值离差平方的总和

回归变差（回归平方和）：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分，表示x对y的线性影响

.剩余变差（残差平方和）：简称RSS，是未被回归直线解释的部分，是由解释变量以外的因素造成的影响

多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值，也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2表示。 .调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为 ，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的 其公式为偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中，当X1 既定时（即不受X1的影响），表示Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做 。.异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项 具有异方差性广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。 自回归模型： 广义最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。DW检验：德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检验方法。DW检验法有五个前提条件（略） 相关系数：度量变量之间相关程度的一个系数，一般用ρ表示,越接近于1，相关程度越强，越接近于0，相关程度越弱。