计量经济学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。

相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。

回归分析研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。

序列相关性如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则为是。

完全共线性解释变量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。

先决变量是外生变量和内生变量的滞后变量
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。

需求函数的零阶齐次性消费者收入、商品价格和相关商品价格均增长λ倍
时，商品的需求量不变。

即：
)P ,,P ,P ,I (f )P ,,P ,P ,I (f n 210n 21 λλλλλ=
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。

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。

过度识别是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。

要素替代弹性要素的替代弹性定义为两种要素的比例的变化率与边际替
代率的变化率之比。

无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。

恰好识别是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数。

相对资本密集度假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳
动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w 表示。

即
K L E E w /=。

行为方程是描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。

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。

结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。

虚假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。

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。

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。

中性技术进步技术进步前后，相对资本密集度不变，即劳动的产出弹性与
资本的产出弹性同步增长。

时间序列数据是一批按照时间先后顺序排列的统计数据。

协整如果所考虑的时间序列具有相同的单整阶数，且某种线性组合
（协整向量）使得组合时间序列的单整阶数降低，则称这些时间序
列之间存在显著的协整关系。

伪回归如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势。

及时他们之间没有
任何经济关系，若进行回归亦可表现出较高的可决系数，则为是。

虚拟变量根据一些无法量度的影响经济变量的因素的属性类型构造只取0或1的人工变量，则为是。

内生变量是具有某种概率分布的随机变量，他的参数是联立方程系统估计的元素，它由模型系统决定，同时又对系统产生影响，一般皆为经济变量。

外生变量一般为确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，他影响系统，但不受系统的影响，一般为政策变量，虚变量。

随机误差项观察值围绕它的期望值的离差，则为是。

生产函数描述生产过程中投入的生产要素的某种组合同它可能的最大产出量之间的依存关系的数学表达式。

截面数据是一批发生在同一时间截面上的数据。

虚拟变量的作用是什么？设置的原则又是什么？
表现定性因素对被解释变量的影响；提高模型的说明能力与水平；季节变动分析；方程差异性检验。

设置原则是：个数必须按一下原则确定，每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少一个，即如果一个定性变量有M个分类，只能在模型中引入M-1个虚拟变量，这M-1个虚拟变量共同来量化一个虚拟变量。

建立计量经济学模型的基本思想是什么？
计量经济学方法，就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。

因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。

把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。

其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。

序列相关性产生的原因
（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。

回归分析和相关分析的联系与区别
答：联系：1皆为研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能度量线性依赖程度大小。

区别： 1 相关分析仅从统计数据上度量变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，且变量地位是对称的都是随机变量；只关注变量间的联系程度，而不关注具体的依赖关系。

2 回归分析则更关注变量间的因果关系。

变量地位是不对称的，有解释与被解释之分，而且解释变量通常为非随机变量；更加关注变量间的具体依赖关系。

线性回归模型的基本假设
1 回归模型是正确设定的。

2 解释变量是确定性变量，在重复抽样中取固定值。

3 解释变量在所抽取的样本中具有变异性，且随着样本容量的无限增加，解释变量的样本方差趋于一个非零有限常数。

4 随机误差项的零均值，同方差及不序列相关性。

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，同方差的正态分布。

影响随机误差项的主要因素
未知的影响因素；残缺因素；众多细小影响因素；数据观测误差；模型设定误差；内在随机性；
异方差产生的原因及后果
对于采用截面数据作为样本的计量经济学问题。

由于不同的样本点上解释变量以外的其他的因素差异较大，故此。

参数估计非有效；变量的显著性检验失去意义；模型的预测失效。

序列相关产生的原因？经济变量固有的惯性；模型设定偏误；数据的编造；即采用时间序列数据作为样本的计量经济学问题，由于不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，故此。

多重共线性产生的原因及后果
经济变量相关的共同趋势；滞后变量的引入；样本资料的限制；完全共线性下参数估计量不存在；近似共线性下普通最小二乘参数估计量方差变大；参数估计量经济意义不合理；变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义；
随机解释变量产生的后果
1 若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。

2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的
3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。

工具变量需要满足的条件
1 与所替代的随机解释变量高度相关
2 与随机干扰项不相关
计量经济学方法？就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。

因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。

把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。

其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。