計量經濟學偏回歸系數是什麼

1. 計量經濟學 簡答題 什麼是偏回歸系數它與簡單線性回歸系數有神馬不同

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簡答題
什麼是偏回歸系數？它與簡單線性回歸系數有神馬不同

2. 計量經濟學中 線性回歸的無偏性 和 多元相關系數 是什麼意思

線性回歸的無偏性: 英文中簡稱BLUE, best linear unbiased estimate.

（1）線性，即這個估計量是隨機變數。
（2）無偏性，即這個估計量的均值或者期望值E（a）等於真實值a。
（3）具有有效估計值，即這個估計量在所有這樣的線性無偏估計量一類中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微給你解釋下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那麼unbiased代表E(a0)=a0, E(a1)=a1

多元相關系數: 其實你應該找的是"相關系數", 英文Correlation coefficient.
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。
著名統計學家卡爾·皮爾遜設計了統計指標——相關系數。相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關系的統計指標稱為相關系數（相關系數的平方稱為判定系數）；將反映兩變數間曲線相關關系的統計指標稱為非線性相關系數、非線性判定系數；將反映多元線性相關關系的統計指標稱為復相關系數、復判定系數等

3. 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

計算公式為 RSS 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。

S.E of regression的計算方法為：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K為解析變數個數。

1）從經濟發展的形態來看，經濟模型分為靜態數理經濟模型和動態數理經濟模型；

2）從經濟的波動形態來看，經濟模型分為隨機經濟模型和確定性經濟模型；

3）從經濟的數學描述形式來看，經濟模型分為線性經濟模型和非線性經濟模型；

4）從經濟模型描述的范圍來看，經濟模型有微觀經濟模型、中觀經濟模型和宏觀經濟模型。

(3)計量經濟學偏回歸系數是什麼擴展閱讀

計量經濟模型至少含有三個主要部分：數理經濟為主體，經濟統計為識別和經濟過程為主線。選擇正確的數理經濟模型是計量經濟模型建立的主體，這也是反映各經濟變數之間所存在的本質關系，具有經濟理論基礎；

經濟統計識別則是計量經濟模型賴於應用的基礎，只有在統計上有顯著意義的模型才可能保證各經濟變數之間的關系是具有統計基礎的；經濟過程描述了經濟體系中解釋變數和被解釋變數之間所存在的統計關系。

4. 計量經濟學的S.E of regression怎麼算

SE of regression 是標准誤，其計算公式為RSS除以（n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號.

RSS是殘差平方和即Sum squared resid=342.5486

由此內可得標准容誤為6.9954

例如：

R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810

Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984

S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098

Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576

Log likelihood -45.30353 F-statistic

Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(

(4)計量經濟學偏回歸系數是什麼擴展閱讀：

對數據標准化，即將原始數據減去相應變數的均數後再除以該變數的標准差，計算得到的回歸方程稱為標准化回歸方程，相應得回歸系數為標准化回歸系數。

比如說，雖然我們不能絕對地說出教育和年資在決定收入上那一個一定是重要的，但如大家的教育程度比較相似，那麼在收入的決定上，工作年數就是決定因素；反之，如果工作年數沒有太大區別，那麼教育就成為了重要原因。這里的重要性是相對的，是根據不同情況而改變的。

5. 計量經濟學考試重點

1、費里希（R.Frish）是經濟計量學的主要開拓者和奠基人。

2、經濟計量學與數理經濟學和樹立統計學的區別的關鍵之點是「經濟變數關系的隨機性特徵」。

3、經濟計量學識以數理經濟學和樹立統計學為理論基礎和方法論基礎的交叉科學。它以客觀經濟系統中具有隨機性特徵的經濟關系為研究對象，用數學模型方法描述具體的經濟變數關系，
為經濟計量分析工作提供專門的指導理論和分析方法。

4、時序數據即時間序列數據。時間序列數據是同一統計指標按時間順序記錄的數據列。

5、橫截面數據是在同一時間，不同統計單位的相同統計指標組成的數據列。

6、對於一個獨立的經濟模型來說，變數可以分為內生變數和外生變數。內生變數被認為是具有一定概率分布的隨機變數，它們的數值是由模型自身決定的；外生變數被認為是非隨機變數，它們的數值是在模型之外決定的。

7、對於模型中的一個方程來說，等號左邊的變數稱為被解釋變數，等號右邊被稱為解釋變數。在模型中一個方程的被解釋變數可以是其它方程的解釋變數。被解釋變數一定是模型的內生變數，而解釋變數既包括外生變數，也包括一部分內生變數。

8、滯後變數與前定變數。有時模型的設計者還使用內生變數的前期值作解釋變數，在計量經濟學中將這樣的變數程為滯後變數。滯後變數顯然在求解模型之前是已知量，因此通常將外生變數與滯後變數合稱為前定變數。

9、控制變數與政策變數。由於控制論的思想不斷滲入經濟計量學，使某些經濟計量模型具有政策控制的特點，因此在經濟計量模型中又出現了控制變數、政策變數等名詞。政策變數或控制變數一般在模型中表現為外生變數，但有時也表現為內生變數。

10、經濟參數分為：外生參數和內生參數。外生參數一般是指依據經濟法規人為確定的參數，如折舊率、稅率、利息率等。內生參數是依據樣本觀測值，運用統計方法估計得到的參數。如何選擇估計參數的方法和改進估計參數的方法，這是理論經濟計量學的基本任務。

11、用數學模型描述經濟系統應當遵循以下兩條基本原則：

第一、以理論分析作先導；第二模型規模大小要適度。

12、聯立方程模型中的方程一般劃分為：

隨機方程和非隨機方程。隨機方程是根據經濟機能或經濟行為構造的經濟函數關系式。在隨機方程中，被解釋變數被認為是服從某種概率分布的隨機變數，且假設解釋變數是非隨機變數。非隨機方程是根據經濟學理論和政策、法規的規定而構造的反應映某些經濟變數關系得恆等式。

13、所謂經濟計量分析工作是指依據經濟理論分析，運用經濟計量模型方法，研究現實經濟系統的結構、水平、提供經濟預測情報和評價經濟政策等的經濟研究和分析工作。

14、經濟計量分析工作的程序包括四部分：1、設定模型；2、估計參數；3、檢驗模型；4、應用模型。

15、在社會經濟現象中，變數之間的關系可分為兩類：函數關系和相關關系。函數關系是指如果給定解釋變數X的值，被解釋變數Y的值就唯一地確定了，Y與X的關系就是函數關系，即Y=f(X)。相關關系是指如果給定了解釋變數X的值，被解釋變數Y的值不是唯一確定，Y與X的關系就是相關關系。

16、回歸分析與相關關系的聯系與區別：

回歸分析研究一個變數（被解釋變數）對於一個或多個其它變數（解釋變數）的依存關系，其目的在於根據解釋變數的數值來估計或預測被解釋變數的總體均值。相關分析研究變數之間相互關聯的程度，用相關系數來表示，相關系數又分為簡單相關系數和復相關系數；前者表示兩個變數之間的相互關聯程度，後者描述三個或三個以上變數之間的相關程度。回歸分析和相關分析二者是有聯系的，它們都是研究相關關系的方法。但二者之間也有區別：相關分析關心的是變數之間的相關程度，但並不能給出變數之間的因果關系；而回歸分析則要通過建立回歸方程來估計解釋變數與被解釋變數之間的因果關系。此外，在回歸分析中，定義被解釋變數為隨機變數，解釋變數為非隨機變數；而在相關分析中，把所考察的變數都看作是隨機變數。

17、總體回歸模型是根據總體的全部資料建立的回歸模型，又稱為理論模型。樣本回歸模型是根據樣本資料建立的回歸模型。在絕大多數情形下，得到總體的全部資料是不可能的。

18、估計回歸參數的方法主要有最小二乘法，極大似然估計法和矩估計法，其中最簡單的是普通最小二乘法。這種方法要求回歸模型滿足以下假設：

1.隨機誤差μi的均值為零，即：E(μi)=0；

2.所有隨機誤差μi都有相同的方差，即：Var(μi)=E(μi—E(μi))2=E(μi2)=σ2；

3.任意兩個隨機誤差μi和μj(i≠j)互不相關，也即μi和μj的協方差為零：

E(μi—E(μj))(μi—E(μj))=E(μiμj)=0

4.解釋變數X是確定變數，與隨機誤差μi不相關。

5.對回歸參數進行統計檢驗時，還須假定μi服從正態分布。

滿足上述假定的線性回歸模型稱為經典線性回歸模型。

19、求解一元線性回歸模型參數的應用公式：

nΣXY—ΣXΣY ΣYΣX2—ΣXΣXY — —

β1=—————————— β0=————————————＝Y —β1X

nΣX2—（ΣX）2 nΣX2—（ΣX）2

其中X、Y均為樣本值。

20、利用普通最小二乘法求的樣本回歸直線具有以下特點：

（1）樣本回歸直線必然通過點X的均值和點Y的均值；

（2）預測值Y的平均值與實際值Y的平均值相等；

（3）殘差ei均值為零；

（4）殘差ei與解釋變數X不相關。

21、普通最小乘估計量的特性：

（1）無偏性：E(β0)= β0，E(β1)= β1由不同樣本得到的β0和β1可能大於或小於總體的β1和β0，但平均起來等於總體參數。

（2）線性特性：即估計量β0和β1均為樣本觀測值Y的線性組合。

（3）有效性：即β1和β0的方差最小。

22、簡單線性回歸模型的檢驗

（1）對估計值的直觀判斷：1.對回歸系數β1的符號判斷；2.對β1的大小判斷。

2（2）擬合優度的檢驗：擬合優度是指樣本回歸直線與樣本觀測值之間的擬合程度，通常用判定系數r

表示。檢驗擬合優度的目的，是了解釋變數X對被解釋變數Y的解釋程度。X對Y的解釋能力越強，殘差ei的絕對值就越小，從而樣本觀測值離回歸直線的距離越近。判定系數計算公式：

2 ESS Σ（Y(預測值)—Y（均值）） β1（回歸系數）Σ（X（樣本值）—X（均值））

2r=———=——————————————=————————————————————

TSS Σ（Y（樣本值）—Y（均值）） Σ（Y（樣本值）—Y（均值））

2判定系數r的兩個重要性質：

1.它是一個非負的量。

222.它是在0與1之間變化的量。當r=1時，所有的觀測值都落在樣本回歸直線上，是完全擬合；當r=0

時，解釋變數與被解釋變數之間沒有關系。

23、相關系數是衡量變數之間線性相關的指標。用r表示，它具有下列性質：

（1）它是可正可負的數

（2）它是在-1與+1之間變化的量。

（3）它具有對稱性，即X與Y之間的相關系數與Y與X值將的相關系數相同。

（4）如果X和Y在統計上獨立，則相關系數為零。當r=0，並不說明兩個變數之間一定獨立。這是因為，r僅適用於變數之間的線性關系，而變數之間可能存在非線性關系。

Σ（X（樣本值）—X（均值））（Y（樣本值）—Y（均值））

r=—————————————————————————————

[Σ（X（樣本值）—X（均值））Σ（Y（樣本值）—Y（均值））]1/2

21/2r=±[r]並且r的符號與回歸系數β1的符號相同。

相關系數與判定系數在概念上仍有明顯區別：前者建立在相關分析的理論基礎上，研究的是兩個隨機變數之間的線性相關的關系，不僅反映變數之間的因果關系；後者建立在回歸分析的理論基礎上，研究的是一個普通變數（X）對另一個隨機變數的定量解釋程度。

24、相關系數的檢驗（t檢驗）

一般說來，相關系數可以反映X與Y之間的線性相關程度。r的絕對值越接近於1，X與Y之間的線性關系就越密切。但相關系數通常是根據樣本數據得到的，因而帶有一定的隨機性，且樣本越小其隨機型就越大。因此，我們有必要依據樣本相關系數r對總體相關系數ρ進行統計檢驗。可構造t統計量：

1/2 r(n—2)

t=—————— 其中r為相關系數，n為樣本數，服從（n-2）的t分布；查t分布得

2 1/2 (1—r)
相應的臨界值tα/2如果有：|t|≥tα/2則認為X與Y之間存在顯著的線性相關關系。反之若有|t|≤tα/2則認為X與Y之間不存在顯著的線性相關關系。

25、在一元線性回歸模型中Y=β0+β1X+μi，β1代表解釋變數X對被解釋變數Y的線性影響。如果X對Y的影響是顯著的，則有β1≠0；若X對Y的影響不顯著，則有β1=0。由於真實參數β1是未知的，我們只能依據樣本估計值對β1進行統計檢驗。

226、多重判定系數R：為了說明二元回歸方程對樣本觀測值擬合的優劣，需要定義多重判定系數。多重

222判定系數與簡單判定系數r一樣，R也定義為有解釋的變差（ESS）與總變差（TSS）之比。顯然，R也

22是一個在0與1 之間的數。R的值越接近1，擬合優度就越高。R=1時，RSS=0，表明被解釋變數Y的

2變化完全由解釋變數X1和X2決定；當R=0，表明Y的變化與X1，X2無任何關系。同時對於兩個被解釋變

2量相同而解釋變數個數不同的模型，包含解釋變數多的模型就會有較高的R值。

27、復相關系數R表示所有解釋變數與Y的線性相關程度。在二元回歸分析中，復相關系數R表示的就是解釋變數X1 X2與被解釋變數Y之間的線性相關程度。

28、對總體回歸模型的顯著性檢驗（F檢驗）

多元線性回歸模型的總體顯著性檢驗是檢驗所有解釋變數對Y的共同影響是否顯著。構造F統計量：

2 ESS/（k－1） R/(k—1)

F=——————=———————————其中k為模型中的參數個數，n為樣本個數

2 RSS/(n—k) （1—R）/（n—k） 對於給定的顯著性水平，自由度為k—1和n—k，查F分布

表可得臨界值Fα（k-1,n-k），如果有F≥Fα（k-1,n-k）則認為X1和X2對Y的線性影響是顯著的；反之，如果有F≤Fα（k-1,n-k），則總體線性回歸模型不能成立。

29、方差非齊性：經典線性回歸分析的一個基本假定就是回歸模型中的隨機誤差項的方差為常數，稱為方差齊性假定或同方差性假定。如果回歸模型中的隨機誤差項的方差不是常數，則稱隨機誤差項的方差非齊性或為異方差。異方差主要存在於橫截面數據中。存在異方差性將導致的後果：1.參數的普通最小二乘估計雖然是無偏的，但卻是非有效的。2.參數估計量的方差估計量是有偏的，這將導致參數的假設檢驗也是非有效的。

30、方差非齊性的檢驗：1.樣本分段比較法，這種方法由戈德菲爾德
（S.M.Goldfeld）和匡特（R.E.Quandt）於1972年提出的，又稱為戈德菲爾德-匡特檢驗。2.殘差回歸檢驗法，這種方法是用模型普通最小二乘估計的殘差或其絕對值與平方作為被解釋變數，建立各種回歸方程，然後通過檢驗回歸系數是否為0，來判斷模型的隨機誤差項是否有某種變動規律，以確定異方差是否存在。包括：（1）安斯卡姆伯（1961）和雷姆塞（1969）檢驗；（2）懷特檢驗（1980）；（3）戈里瑟檢驗（1969）

31、方差非其性下的參數估計採用：

加權最小二乘法。鑒於異方差存在時普通最小二乘法估計的非有效性，對於已經檢驗確定存在非齊性方差的回歸模型，就不應再直接應用普通最小二乘法來估計模型的參數。通常，解決這一問題的辦法是採用加權最小二乘法。

32、序列相關性：對於時間序列資料，由於經濟發展的慣性等原因，經濟變數的前期水平往往會影響其後期水平，從而造成其前後期隨機誤差項的序列相關，也稱為自相關。產生序列相關性的原因：1.經濟22

變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關；2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關；3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關；4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關；5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關。

33、自相關性的後果：1.參數的普通最小二乘估計雖然是無偏的，但卻是非有效的。2.參數估計量的方差估計量是有偏的，這將導致參數的假設檢驗也是非有效的。

34、序列相關的檢驗——DW檢驗（德賓—瓦森檢驗）

構造德賓—瓦森統計量：DW≈2（1-ρ），其中ρ為自相關系數，其變動范圍在-1到+1之間，所以可得構造德賓—瓦森統計量的取值范圍為：0≤DW≤4,顯然，由檢驗統計量DW和樣本回歸殘差的自相關系數ρ的關系可知：

（1）當0≤DW＜2時，有0≤ρ＜1，這時樣本回歸殘差中存在一階正自相關。且DW的值越接近於0，ρ的值就越接近於1，表明樣本回歸殘差中一階正自相關的程度就越強；當DW=0時，就有ρ=1，這時樣本回歸殘差存在完全一階正自相性。

（2）當2＜DW≤4時，有-1≤ρ＜0，這時樣本回歸殘差中存在一階負自相關。且DW的值越接近於4，ρ的值就越接近於-1，表明樣本回歸殘差中一階負自相關的程度就越強；當DW=4時，就有ρ=-1，這時樣本回歸殘差存在完全一階負自相性。

（3）當DW=2時，有ρ=0，這時樣本回歸殘差中不存在一階序列相關；DW的值越接近於2，樣本回歸殘差中一階序列相關的程度就越弱。

在德賓—瓦森統計量臨界值表中給出有上下兩個臨界值dL和dU。檢驗時可遵照如下規則進行：

（1）若DW＜dL，拒絕ρ=0，則認為隨機誤差項μt存在一階正自相關；

（2）若DW＞4-dL，拒絕ρ=0，則認為隨機誤差項μt存在一階負自相關；

（3）若dU＜DW＜4-dL，接受ρ=0，則認為隨機誤差項μt不存在一階自相關；

（4）若dL＜DW＜dU或4-dU＜DW＜4-dL則不能判斷隨機誤差項μt是否存在一階序列相關。

35、序列相關情形下參數的估計（1）一階差分法：所謂差分就是考察變數的本期值與以前某期值之差，一階差分就是變數的本期值與前一期值之差。（2）廣義差分法。

36、多重共線性是指線性回歸模型中的若干解釋變數或全部解釋變數的樣本觀測值之間具有某種線性的關系。其產生的原因：（1）經濟變數之間往往存在同方向的變化趨勢。（2）經濟變數之間往往存在著密切的關聯程度。（3）在模型中採用滯後變數也容易產生多重共線性。（4）在建模過程中由於解釋變數選擇不當，引起了變數之間的多重共線性。

37、多重共線性產生的後果：

（1）各個解釋變數對被解釋變數的影響很難精確鑒別。（2）由於存在多重共線性時，模型回歸系數估計量的方差會很大，這將使得進行顯著性檢驗時認為回歸系數的值與零無顯著差異。（3）模型參數的估計量對刪除或增添少量的觀測值以及刪除一個不顯著的解釋變數都可能非常敏感。

38、對多重共線性的檢驗

（1）簡單相關系數檢測法：兩變數間的簡單相關系數r是測定兩變數之間線性相關程度的重要指標，因此可用來檢驗回歸模型的解釋變數之間的共線程度。

（2）方差膨脹因子檢測法：所謂方差膨脹因子就是將存在多重共線性時回歸系數估計量的方差與無多重共線時回歸系數估計量的方差對比而得出的比值系數。如果某個解釋變數與其他所有解釋變數都不相關，則其方差膨脹因此為1；膨脹因子的值大於1，就意味著所考慮的解釋變數與其他解釋變數有一定程度的相關，即存在一定程度的多重共線性。經驗認為，方差膨脹因子大於5，多重共線性的程度就很嚴重。

（3）判定系數增量貢獻法：這是希爾（H.Theil）提出的一種方法，它是從解釋變數與被解釋變數的相關程度來檢測多重共線性的。

39、對多重共線問題的處理：

（1）追加樣本信息；（2）使用非樣本先驗信息；（3）進行變數形式的轉化；（4）使用有偏估計：包括嶺回歸估計和主成分回歸估計。

40、由於許多經濟變數都難以十分精確地測量，所以模型中包含有觀測誤差的解釋變數是一種常見的情形。這種模型，通常稱為誤差變數模型。由於觀測誤差的隨機性，所以這種模型是一種典型的含有隨機解釋變數的模型。

41、工具變數法：模型參數的最小二乘估計不具備一致的原因在於解釋變數和隨機誤差項的相關。因此，若能找到一個解釋變數，該變數與模型中的隨機解釋變數高度相關，但卻不與隨機誤差項相關，那麼就可用此變數和模型中的變數構造出模型相應回歸系數的一個一致估計量。這個變數就稱為是一個工具變數，這種估計方法就稱為是工具變數法。對於時間序列資料，一種常用的工具變數是隨機解釋變數的滯後值或被解釋變數的滯後值。對於截面數據資料，文獻中常見的一種較簡便的工具變數法是組平均法。

42、設定誤差主要有以下幾種：1.所設定的模型中遺漏了某個或某些與被解釋變數有關的解釋變數；2.所設定的模型中包括了若干與被解釋變數無關的某個或某些解釋變數；3.回歸方程的模型形式設定有誤。

43、質的因素通常表明某種「品質」或「屬性」是否存在，所以將這類品質或屬性量化的方法之一就是構造取值為「1」或「0」的人工變數。「1」表示這種屬性存在，「0」則表示這種屬性不存在。這種取值為1和0的變數稱為虛擬變數，又可稱為啞變數、二進制變數。

44、虛擬變數模型的一些特性：

1.以「1、0」取值的虛擬變數所反映的內容可以隨意設定。

2.虛擬變數D=0代表的特徵或狀態，通常用以說明基礎類型。

3.模型中的系數α0是基礎類型的截距項，稱為公共截距系數；α1系數可稱為差別截距系數。因為，α1說明D取1時的那種特徵的截距系數與基礎類型的截距系數的差異。

4.如果一個回歸模型有截距項，那麼對於具有二種特徵的質變數，我們只需引入一個虛擬變數。

設定虛擬變數的一般規則是：如果一個質變數有m種特徵或狀態，只需引入m—1個虛擬變數。但如果回歸模型不含截距項，則m種特徵需要引入m個虛擬變數。

45、在分布滯後模型中，回歸系數β0稱為短期影響乘數，它表示解釋變數X變化一個單位對同期被解釋變數Y產生的影響；將所短期影響乘數與所有的過渡性乘數相加就是長期影響乘數。

46、在實踐中使用最小二乘估計直接估計分布滯後模型時，一般是對分布滯後模型施加約束條件，以便減少模型中的參數。最常用的約束條件有兩類：一類是假定滯後變數的系數βi先增加後下降，或先下降後增加；另一類是要求βi按幾何數列衰減。

47、在運用多項式估計分布滯後模型的參數時，首先要確定有限分布滯後模型的最大滯後長度K，然後還須確定多項式階數m。確定m的方法是：先給m一個較大的值，然後用t檢驗逐步降低多項式的階數，直到αm在統計上顯著為止。

48、聯立方程模型就是由兩個或兩個以上相互聯系得單一方程構成的經濟計量模型。它能夠比較全面反映經濟系統得運行過程，因而已成為政策模擬和經濟預測的重要依據。

49、行為方程式，就是解釋或反映居民、企業或政府經濟行為的方程式。例如，需求函數和消費函數反映消費者行為，供給函數反映生產者行為。技術方程式是反映要素投入與產出之間技術關系得方程式。生產函數就是常見的技術方程式。制度方程式是指由法律、政策法令、規章制度等決定的經濟數量關系。例如，根據稅收制度建立的稅收方程就是制度方程。恆等式：在聯立方程中恆等式有兩種：一種叫會計恆等式，是用來表示某種定義的恆等式。另一種恆等式叫做均衡條件，是反映某種均衡關系得恆等式。

50、根據經濟理論建立的描述經濟變數關系結構的經濟計量學方程系統稱為結構式模型。結構式模型中的每一個方程都稱為結構式方程。在結構式方程中，解釋變數可以是前定變數，也可以是內生變數。結構方程的系數叫做結構參數。結構參數表示每個解釋變數對被解釋變數的直接影響，而解釋變數對被解釋變數的間接影響只能通過求解整個聯立方程模型才可以取得，不能由個別參數得到。

51、在結構式模型中，一些變數可能在一個方程中作為解釋變數，而在另一方程中又作為被解釋變數。這就使得解釋變數與隨機誤差項μ之間存在相關關系，從而違背了最小二乘估計理論的一個重要假定，估計量因此是有偏的和非一致的。這就是所謂的聯立方程偏倚。

52、簡化式模型就是把結構式模型中的內生變數表示為前定變數和隨機誤差項的函數模型。與結構參數不同，簡化式參數反映前定變數的變化對內生變數產生的總影響，包括直接影響和間接影響。簡化式參數的最小二乘估計量是無偏的、一致的。

6. 回歸系數的含義是什麼

回歸系數的含義是：

在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的參數。回歸系數越大表示x 對y 影響越大，正回歸系數表示y 隨x 增大而增大，負回歸系數表示y 隨x增大而減小。

例如回歸方程式Y=bX+a中，斜率b稱為回歸系數，表示X每變動一單位，平均而言，Y將變動b單位。

意義：

相關系數與回歸系數：

A、回歸系數大於零則相關系數大於零。

B、回歸系數小於零則相關系數小於零。

回歸系數：由回歸方程求導數得到，所以，回歸系數>0，回歸方程曲線單調遞增；回歸系數<0，回歸方程曲線單調遞減；回歸系數=0，回歸方程求最值（最大值、最小值）。

7. 求助：計量經濟學 如何判斷偏回歸系數的預期符號

這個主要是根據經濟學背景.
和被解釋變數的相關系數的正負,可嘗試作為先驗預期.

8. 計量經濟學的判斷題（判斷並給出解釋）

1.錯誤 雖然t檢驗對於單個或者多個解釋變數是統計顯著的，但聯合檢驗不一定有效，例如在近高度共線性的情況下，可以R2很高，但t值就是統計不顯著的。2.錯誤 輔助回歸技術具有缺陷，可以考慮在方差膨脹因子的情況下，還取決於擾動項的方差和樣本的變化，Rj2隻是共線性的表面指標。3. 錯誤 具有最小方差性

9. 回歸系數的含義是什麼

回歸系數在回歸方程中表示自變數x對因變數y影響大小的參數。回歸系數的經濟意義是每當x產生單個數額的變化時，y受到影響而變動的數額。回歸系數的經濟意義實際上就是回歸系數在統計學中的含義。回歸系數的英文名是regression coefficient，具體是指在回歸方程中x影響y而變動的參數。回歸系數可以說是西方經濟學統計學分支中的內容，也可以說是數學中的內容。

偽回歸

若是所建立的回歸模型在經濟意義上沒有因果關系，那麼這個就是偽回歸，例如路邊小樹年增長率和國民經濟年增長率之間存在很大的相關系數，但是建立的模型卻是偽回歸。如果你直接用數據回歸，那肯定存在正相關，而其實這個是沒有意義的回歸。

10. 多元線性回歸模型中的虛變數和偏回歸系數的各自含義是什麼

虛變數又稱虛設變數、名義變數或啞變數，用以反映質的屬性的一個人工變數，是量化了的自變數，通常取值為0或1。偏回歸系數是指是多元回歸問題出現的一個特殊性質，當其他的各自變數都保持一定時，指定的某一自變數每變動一個單位，因變數y增加或減少的數值。
虛擬變數是計量經濟學中的概念，例如，反映文化程度的虛擬變數可取為：1：本科學歷；0：非本科學歷。一般地，在虛擬變數的設置中：基礎類型、肯定類型取值為1；比較類型，否定類型取值為0。
設自變數x1，x2，?，xm與因變數y都具有線性關系，可建立回歸方程：_=b0+b1x1+b2x2+?+bmxm。式中b1，b2，bm為相應於各自變數的偏回歸系數。表示當其他的各自變數都保持一定時，指定的某一自變數每變動一個單位，因變數y增加或減少的數值。