计量经济学英语词汇
计量经济学英语词汇
Absolute deviation, 绝对离差
Absolute number, 绝对数
Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积
Accuracy, 准确度
Actual frequency, 实际频数
Adaptive estimator, 自适应估计量Addition, 相加
Addition theorem, 加法定理
Additive Noise, 加性噪声
Additivity, 可加性
Adjusted rate, 调整率
Adjusted value, 校正值
Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性
Alpha factoring,α因子法
Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间
Amounts, 总量
Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协方差分析Analysis Of Effects, 效应分析
Analysis Of Variance, 方差分析
Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, 方差分析
Angular transformation, 角转换
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
ANOVA Models, 方差分析模型
ANOVA table and eta, 分组计算方差分析Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area 区域图
Area under the curve, 曲线面积
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
Arithmetic grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估
Associative laws, 结合律
Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚
Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度
Attribute data, 属性资料
Attribution, 属性
Autocorrelation, 自相关Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
Average, 平均数
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
Average growth rate, 平均增长率
Bar chart, 条形图
Bar graph, 条形图
Base period, 基期
Bayes' theorem , Bayes定理
Bell-shaped curve, 钟形曲线
Bernoulli distribution, 伯努力分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方
Bivariate Correlate, 二变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
Bivariate normal population, 双变量正态总体
Biweight interval, 双权区间
Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
Boxplots, 箱线图/箱尾图
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标目
Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线
Cauchy distribution, 柯西分布
Cause-and-effect relationship, 因果关系
Cell, 单元
Censoring, 终检
Center of symmetry, 对称中心Centering and scaling, 中心化和定标Central tendency, 集中趋势
Central value, 中心值
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
Chance, 机遇
Chance error, 随机误差
Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征方程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图
Class interval, 组距
Class mid-value, 组中值
Class upper limit, 组上限
Classified variable, 分类变量
Cluster analysis, 聚类分析
Cluster sampling, 整群抽样
Code, 代码
Coded data, 编码数据
Coding, 编码Coefficient of contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
Coefficient of regression, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究
Collinearity, 共线性
Column, 列
Column effect, 列效应
Column factor, 列因素
Combination pool, 合并
Combinative table, 组合表
Common factor, 共性因子
Common regression coefficient, 公共回归系数
Common value, 共同值
Common variance, 公共方差
Common variation, 公共变异Communality variance, 共性方差Comparability, 可比性
Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩
Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistics, 完备统计量Completely randomized design, 完全随机化设计
Composite event, 联合事件
Composite events, 复合事件Concavity, 凹性
Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional probability, 条件概率
Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限
Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析
Consistency, 相合性
Consistency check, 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
Constraint, 约束
Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染高斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布
Contamination, 污染
Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表
Contour, 边界线
Contribution rate, 贡献率
Control, 对照, 质量控制图
Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积
Corrected factor, 校正因子
Corrected mean, 校正均值
Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性
Correlation coefficient, 相关系数Correlation, 相关性
Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应
Counting, 计数
Counts, 计数/频数
Covariance, 协方差
Covariant, 共变
Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则
Criteria of least squares, 最小二乘准则
Critical ratio, 临界比
Critical region, 拒绝域
Critical value, 临界值
Cross-over design, 交叉设计
Cross-section analysis, 横断面分析Cross-section survey, 横断面调查Crosstabs , 交叉表
Crosstabs 列联表分析
Cross-tabulation table, 复合表
Cube root, 立方根
Cumulative distribution function, 分布函数
Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲
Curvature, 曲率
Curve Estimation, 曲线拟合
Curve fit , 曲线拟和
Curve fitting, 曲线拟合
Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 曲线关系
Cut-and-try method, 尝试法
Cycle, 周期
Cyclist, 周期性
D test, D检验
Data acquisition, 资料收集
Data bank, 数据库
Data capacity, 数据容量
Data deficiencies, 数据缺乏
Data handling, 数据处理
Data manipulation, 数据处理
Data processing, 数据处理
Data reduction, 数据缩减
Data set, 数据集
Data sources, 数据来源
Data transformation, 数据变换
Data validity, 数据有效性
Data-in, 数据输入
Data-out, 数据输出
Dead time, 停滞期
Degree of freedom, 自由度
Degree of precision, 精密度
Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 递减
Density function, 密度函数
Density of data points, 数据点的密度Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
Dependent variable, 因变量
Depth, 深度
Derivative matrix, 导数矩阵
Derivative-free methods, 无导数方法Design, 设计
Determinacy, 确定性
Determinant, 行列式
Determinant, 决定因素
Deviation, 离差
Deviation from average, 离均差Diagnostic plot, 诊断图
Dichotomous variable, 二分变量Differential equation, 微分方程
Direct standardization, 直接标准化法Direct Oblimin, 斜交旋转
Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断
Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成比例的Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
Distribution free, 分布无关性/免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Disturbance, 随机扰动项
Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法
Double blind trial, 双盲试验
Double exponential distribution, 双指数分布
Double logarithmic, 双对数
Downward rank, 降秩
Dual-space plot, 对偶空间图
DUD, 无导数方法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
Error Bar, 均值相关区间图
Effect, 实验效应
Eigenvalue, 特征值
Eigenvector, 特征向量
Ellipse, 椭圆
Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料
Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能
Equivariance, 同变性
Error, 误差/错误
Error of estimate, 估计误差
Error type I, 第一类错误
Error type II, 第二类错误
Estimand, 被估量
Estimated error mean squares, 估计误差均方
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
Euclidean distance, 欧式距离
Event, 事件
Event, 事件
Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surface, 期望曲面Expected values, 期望值
Experiment, 实验
Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位
Explained variance （已说明方差）Explanatory variable, 说明变量Exploratory data analysis, 探索性数据分析
Explore Summarize, 探索-摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法
Extended fit, 扩充拟合
Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法
Extreme observation, 末端观测值
Extremes, 极端值/极值
F distribution, F分布
F test, F检验
Factor, 因素/因子
Factor analysis, 因子分析
Factor Analysis, 因子分析
Factor score, 因子得分
Factorial, 阶乘
Factorial design, 析因试验设计
False negative, 假阴性
False negative error, 假阴性错误Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇面
Fatality rate, 病死率
Field investigation, 现场调查
Field survey, 现场调查
Finite population, 有限总体
Finite-sample, 有限样本
First derivative, 一阶导数
First principal component, 第一主成分First quartile, 第一四分位数
Fisher information, 费雪信息量
Fitted value, 拟合值
Fitting a curve, 曲线拟合
Fixed base, 定基
Fluctuation, 随机起伏
Forecast, 预测
Four fold table, 四格表
Fourth, 四分点
Fraction blow, 左侧比率
Fractional error, 相对误差Frequency, 频率
Frequency polygon, 频数多边图
Frontier point, 界限点
Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布
Gauss increment, 高斯增量
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量General census, 全面普查
Generalized least squares, 综合最小平方法GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
Geometric mean, 几何平均数
Gini's mean difference, 基尼均差
GLM (General liner models), 通用线性模型
Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, 行列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
Grand mean, 总均值
Gross errors, 重大错误
Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group averages, 分组平均
Grouped data, 分组资料
Guessed mean, 假定平均数
Half-life, 半衰期
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量Happenstance, 偶然事件
Harmonic mean, 调和均数
Hazard function, 风险均数
Hazard rate, 风险率
Heading, 标目
Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森立体阵Heterogeneity, 不同质
Heterogeneity of variance, 方差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法
High-leverage point, 高杠杆率点
High-Low, 低区域图
Higher Order Interaction Effects，高阶交互作用
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
Hinge, 折叶点
Histogram, 直方图
Historical cohort study, 历史性队列研究
Holes, 空洞
HOMALS, 多重响应分析
Homogeneity of variance, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验
Huber M-estimators, 休伯M估计量
Hyperbola, 双曲线
Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体
Image factoring,, 多元回归法Impossible event, 不可能事件Independence, 独立性
Independent variable, 自变量
Index, 指标/指数
Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体
Inference band, 推断带
Infinite population, 无限总体Infinitely great, 无穷大
Infinitely small, 无穷小
Influence curve, 影响曲线
Information capacity, 信息容量
Initial condition, 初始条件
Initial estimate, 初始估计值
Initial level, 最初水平
Interaction, 交互作用
Interaction terms, 交互作用项Intercept, 截距
Interpolation, 内插法
Interquartile range, 四分位距
Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间
Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性
Inverse matrix, 逆矩阵
Inverse probability, 逆概率
Inverse sine transformation, 反正弦变换
Iteration, 迭代
Jacobian determinant, 雅可比行列式Joint distribution function, 分布函数Joint probability, 联合概率
Joint probability distribution, 联合概率分布
K-Means Cluster逐步聚类分析
K means method, 逐步聚类法
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
Kinetic, 动力学
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度
Lack of fit, 失拟
Ladder of powers, 幂阶梯
Lag, 滞后
Large sample, 大样本
Large sample test, 大样本检验
Latin square, 拉丁方
Latin square design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏
Least favorable configuration, 最不利构形
Least favorable distribution, 最不利分布
Least significant difference, 最小显着差法
Least square method, 最小二乘法
Least Squared Criterion，最小二乘方准则
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
Legend, 图例
L-estimator, L估计量
L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, 水平
Leveage Correction，杠杆率校正
Life expectance, 预期期望寿命
Life table, 寿命表
Life table method, 生命表法
Light-tailed distribution, 轻尾分布Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然比
line graph, 线图
Linear correlation, 直线相关
Linear equation, 线性方程
Linear programming, 线性规划
Linear regression, 直线回归
Linear Regression, 线性回归
Linear trend, 线性趋势
Loading, 载荷
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族
Log rank test, 时序检验
Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查
Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognormal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数
Low correlation, 低度相关
Lower limit, 下限
Lowest-attained variance, 最小可达方差LSD, 最小显着差法的简称
Lurking variable, 潜在变量
Main effect, 主效应
Major heading, 主辞标目
Marginal density function, 边缘密度函数
Marginal probability, 边缘概率Marginal probability distribution, 边缘概率分布
Matched data, 配对资料
Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical model, 数学模型Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数
Mean squares between groups, 组间均方Mean squares within group, 组内均方Means (Compare means), 均值-均值比较Median, 中位数
Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量
Median polish, 中位数平滑
Median test, 中位数检验
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
Minimum distance estimation, 最小距离估计
Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum variance estimator, 最小方差估计量
MINITAB, 统计软件包
Minor heading, 宾词标目
Missing data, 缺失值
Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计
Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率
Most favorable configuration, 最有利构形
MSC（多元散射校正）
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
Multiple comparison, 多重比较
Multiple correlation , 复相关
Multiple covariance, 多元协方差Multiple linear regression, 多元线性回归
Multiple response , 多重选项
Multiple solutions, 多解
Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 多元响应
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
Multivariate T distribution, 多元T分布
Mutual exclusive, 互不相容
Mutual independence, 互相独立
Natural boundary, 自然边界
Natural dead, 自然死亡
Natural zero, 自然零
Negative correlation, 负相关
Negative linear correlation, 负线性相关
Negatively skewed, 负偏
Newman-Keuls method, q检验
NK method, q检验
No statistical significance, 无统计意义
Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
Nonlinear regression, 非线性相关Nonparametric statistics, 非参数统计Nonparametric test, 非参数检验Nonparametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差
Normal distribution, 正态分布
Normal equation, 正规方程组
Normal P-P, 正态概率分布图
Normal Q-Q, 正态概率单位分布图
Normal ranges, 正常范围
Normal value, 正常值
Normalization 归一化
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, 无效假设
Numerical variable, 数值变量Objective function, 目标函数Observation unit, 观察单位
Observed value, 观察值
One sided test, 单侧检验
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾
Optrim efficiency, 优切尾效率
Order statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
Ordinal variable, 有序变量
Orthogonal basis, 正交基
Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计
Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关Overshoot, 迭代过度
Paired design, 配对设计
Paired sample, 配对样本
Pairwise slopes, 成对斜率
Parabola, 抛物线
Parallel tests, 平行试验
Parameter, 参数
Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验
Pareto, 直条构成线图（又称佩尔托图）Partial correlation, 偏相关
Partial regression, 偏回归
Partial sorting, 偏排序
Partials residuals, 偏残差
Pattern, 模式
PCA（主成分分析）
Pearson curves, 皮尔逊曲线
Peeling, 退层
Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分比
Percentile, 百分位数
Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性
Permutation, 排列
P-estimator, P估计量
Pie graph, 构成图,饼图
Pitman estimator, 皮特曼估计量
Pivot, 枢轴量
Planar, 平坦
Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡
PLS（偏最小二乘法）
Point estimation, 点估计
Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑
Polled standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并方差
Polygon, 多边图
Polynomial, 多项式
Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体
Population attributable risk, 人群归因危险度
Positive correlation, 正相关Positively skewed, 正偏
Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能
Precision, 精密度
Predicted value, 预测值
Preliminary analysis, 预备性分析Principal axis factoring,主轴因子法Principal component analysis, 主成分分析
Prior distribution, 先验分布
Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率
Probability density, 概率密度
Product moment, 乘积矩/协方差
Profile trace, 截面迹图
Proportion, 比/构成比
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样Proportionate, 成比例
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
Prospective study, 前瞻性调查Proximities, 亲近性
Pseudo F test, 近似F检验
Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差
Purposive sampling, 有目的抽样
QR decomposition, QR分解
Quadratic approximation, 二次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数
Quick Cluster, 快速聚类
Radix sort, 基数排序
Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化
Range, 极差/全距
Rank correlation, 等级相关
Rank sum test, 秩和检验
Rank test, 秩检验
Ranked data, 等级资料
Rate, 比率
Ratio, 比例
Raw data, 原始资料
Raw residual, 原始残差
Rayleigh's test, 雷氏检验
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
Reciprocal, 倒数
Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录
Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维
Re-expression, 重新表达
Reference set, 标准组
Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平方和Rejection point, 拒绝点
Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数
Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复
Report Summaries, 报告摘要
Residual sum of square, 剩余平方和residual variance (剩余方差) Resistance, 耐抗性
Resistant line, 耐抗线
Resistant technique, 耐抗技术
R-estimator of location, 位置R估计量
R-estimator of scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查
Ridge trace, 岭迹
Ridit analysis, Ridit分析
Rotation, 旋转
Rounding, 舍入
Row, 行
Row effects, 行效应
Row factor, 行因素
RXC table, RXC表
Sample, 样本
Sample regression coefficient, 样本回归系数
Sample size, 样本量
Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差
SAS(Statistical analysis system ), SAS 统计软件包
Scale, 尺度/量表
Scatter diagram, 散点图
Schematic plot, 示意图/简图
Score test, 计分检验
Screening, 筛检
SEASON, 季节分析
Second derivative, 二阶导数
Second principal component, 第二主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
Semi-logarithmic graph, 半对数图
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 敏感度曲线Sequential analysis, 贯序分析Sequence, 普通序列图
Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法
Sequential test, 贯序检验法
Serial tests, 系列试验
Short-cut method, 简捷法
Sigmoid curve, S形曲线
Sign function, 正负号函数
Sign test, 符号检验
Signed rank, 符号秩
Significant Level, 显着水平Significance test, 显着性检验Significant figure, 有效数字
Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关
Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 简单回归
simple table, 简单表
Sine estimator, 正弦估计量
Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵
Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度
Slash distribution, 斜线分布
Slope, 斜率
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
Source of variation, 变异来源Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
Specific factor, 特殊因子
Specific factor variance, 特殊因子方差Spectra , 频谱
Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
Spurious correlation, 假性相关
Square root transformation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差
Standard error, 标准误
Standard error of difference, 差别的标准误
Standard error of estimate, 标准估计误差
Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布
Standardization, 标准化
Starting value, 起始值
Statistic, 统计量
Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图
Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表
Steepest descent, 最速下降法
Stem and leaf display, 茎叶图
Step factor, 步长因子
Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存
Strata, 层（复数）
Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度
Stringency, 严密性
Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学生化残差/t化残差
Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割
Sufficient statistic, 充分统计量
Sum of products, 积和
Sum of squares, 离差平方和
Sum of squares about regression, 回归平方和
Sum of squares between groups, 组间平方和
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
Sure event, 必然事件
Survey, 调查
Survival, 生存分析
Survival rate, 生存率
Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称
Systematic error, 系统误差
Systematic sampling, 系统抽样
Tags, 标签
Tail area, 尾部面积
Tail length, 尾长
Tail weight, 尾重
Tangent line, 切线
Target distribution, 目标分布
Taylor series, 泰勒级数
Test(检验)
Test of linearity, 线性检验
Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列
Tolerance interval, 容忍区间
Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率
Total sum of square, 总平方和
Total variation, 总变异Transformation, 转换
Treatment, 处理
Trend, 趋势
Trend of percentage, 百分比趋势
Trial, 试验
Trial and error method, 试错法
Tuning constant, 细调常数
Two sided test, 双向检验
Two-stage least squares, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样
Two-tailed test, 双侧检验
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
Two-way table, 双向表
Type I error, 一类错误/α错误
Type II error, 二类错误/β错误
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
Unequal subclass number, 不等次级组含
量
Ungrouped data, 不分组资料
Uniform coordinate, 均匀坐标
Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
Unit, 单元
Unordered categories, 无序分类Unweighted least squares, 未加权最小平方法
Upper limit, 上限
Upward rank, 升秩
Vague concept, 模糊概念
Validity, 有效性
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
Variability, 变异性
Variable, 变量
Variance, 方差
Variation, 变异
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
Volume of distribution, 容积
W test, W检验
Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
Weighted linear regression method, 加权直线回归
Weighted mean, 加权平均数
Weighted mean square, 加权平均方差Weighted sum of square, 加权平方和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法
W-estimation, W估计量
W-estimation of location, 位置W估计量Width, 宽度
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
Wild point, 野点/狂点
Wild value, 野值/狂值
Winsorized mean, 缩尾均值
Withdraw, 失访
Youden's index, 尤登指数
Z test, Z检验
Zero correlation, 零相关
Z-transformation, Z变换
Z-transformation, Z变换
计量经济学 心得
计量经济学学习心得报告 通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细 心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它；二：对于计量经济 学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固 了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。 以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。一：计量经济学教我了我很多。 在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即 将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。 二：计量经济学的系统知识 计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能 和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经 济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学 的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系 来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计 量经济学。 计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经 济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在 多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的 比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。 在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括： 我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n 组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据，而对于最大似然 估计法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽 取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：
计量经济学 案例分析
第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y
二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31
计量经济学课后习题1-8章
计量经济学课后习题总结 第一章绪论 1、什么事计量经济学？ 计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。 2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？ （1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。 （2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。 （3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。 （4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。 3、经济计量模型有哪些特点？ 经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。 4、经济计量模型中的数据有哪几种类型 （1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据 （2）定型数据：虚拟变量数据 第二章一元线性回归模型 1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案） （1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量 间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系 （2）相关关系的种类 1.按相关程度分类： （1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关 系是相关关系的一个特例。 （2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间 （3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立 2.按相关的方向分类： （1）正相关：两个现象的变化方向相同 （2）负相关：两个现象的变化方向相反 3.按相关的形式分类 （1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系 （2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是 近似于某种曲线方程的关系
计量经济学
计量经济学课程设计(论文) 设计（论文）题目 我国居民消费水平的计量分析 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名赵杨（3208808040630） 龚悦（3201108040624）曾薇（3201108040629）任课教师朱靖 设计（论文）成绩 教务处制 年月日
我国居民消费水平的计量分析 摘要 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，增加居民投资的作用，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。消费是经济活动的起点和归宿，也是推动经济增长的重要因素。 关键词：居民消费；税收；CPI
第一章模型设定 1.1理论综述 对决定消费的主要因素,国外学术界有两种主要不同的理论观点:一种是凯恩斯主义消费函数,强调现期消费主要取决于现期收入,随着可支配收入增加,消费也增加。这种消费理论主要强调的是用收入来解释消费,也叫绝对收入假说。他指出的是消费增长与收入增长之间是一种非比例关系。另一种是面向未来的消费函数,强调消费对一生总财富的依赖,以及储蓄在稳定消费中的作用——莫迪利阿尼的生命周期理论强调为退休后的生活而储蓄的重要性;弗里德曼的持久收入假说强调储蓄在稳定高收入年份和低收入年份之间消费的作用,他强调的是持久性收入影响消费支出,而暂时性收入对消费支出的影响是通过对持久收入的影响而发生的,它的变动只会引起消费的波动,消费时持久性收入的稳定函数,而且消费的边际倾向没有递减。因此,消费不完全取决于现期收入。但是,经济学家大量经验观察说明,消费更多依赖于现期收入,主要原因，一是当居民收入下降或担心失业时,他可能会推迟或削减耐用品购买,现期消费就减少;二是当居民收入下降时,消费信贷会受到配额限制,他就不得不削减现期消费。简要的说,一种强调现期消费主要取决于现期收入。事实表明,两种因素同时对消费起着作用。 1.2变量选取 消费的决定因素包括：当期可支配收入、个人财富、物价指数、货币流通量以及永久收入等等。并且认为收入增加消费增加,收入减少消费难以减少,主要因素为实际可支配收入。 可支配收入是指国民收入减去所有家庭和公司交纳的直接税，再减去企业净储蓄，最后加上家庭从政府那里获得的转移支付。由于可支配收入计算易出现误差,且可支配收入最终仍然由国民收入决定且与国民收入值差距不大，所以我们采用国民收入代替计算。 货币流通量指货币离开金库在市场上流通的货币数量。投放货币就增加了货币流通量，反之，回笼货币就减少了货币流通量。增加或减少货币流通量主要是适应经济和社会发展需要。货币流通量过少，不能满足商品交换的需要，就会影响经济发展；货币流通量过多，超出了商品交换的需要，就会出现通货膨胀，同样会影响经济的增长。
2015年中国人民大学数量经济学专业考研真题,复试经验,考研经验,心得分享,考研流程
【育明教育】中国考研考博专业课辅导第一品牌育明教育官方网站：https://www.wendangku.net/doc/ff2288275.html, 12015年中国人民大学考研指导 育明教育，创始于2006年，由北京大学、中国人民大学、中央财经大学、北京外国语大学的教授投资创办，并有北京大学、武汉大学、中国人民大学、北京师范大学复旦大学、中央财经大学、等知名高校的博士和硕士加盟，是一个最具权威的全国范围内的考研考博辅导机构。更多详情可联系育明教育孙老师。 数量经济学专业 一、本专业是博士和硕士学位授予点。 二、专业概况 数量经济学是一门新兴的多学科交叉学科，它将经济学，统计学，数学和计算机技术相结合，以我国社会主义现代化经济建设中的实际问题为背景研究各种经济数量关系及其规律，既包括方法、技术研究，又包括应用研究和数理经济学研究。将定量分析与定性分析相结合进行研究是本学科的主要特点。 我校是全国较早获得数量经济学硕士点和博士点的单位之一。经过二十多年的建设，已形成以魏权龄教授为学科带头人，赵国庆教授、林勇教授、龙永红教授为学术骨干，韩松副教授、杨斌博士等青年学者组成的学术梯队。魏权龄教授是将数据包络分析方法（DEA）最早引入中国的国内学者，他领导的学术团队在DEA 理论及应用研究方面处于国际领先水平，在国际高水平杂志发表论文几十篇（SCI 索引）。赵国庆教授在计量经济学和应用宏观经济学，林勇教授在非线性分形，龙永红教授在数理金融和拍卖机制设计方面均有丰富成果。 2006年1月，学校进行学科调整，将数量经济学专业由数学系调整进入经济学院，使该学科能够更好地发挥优势，促进人大经济学科的发展。在2008年教育部学科评比中，人民大学包括数量经济学在内的应用经济学一级学科获得第一名。 三、主要研究方向 数理经济与数理金融；最优化与经济数学模型；计量经济学理论及应用研究；博弈论与信息经济学。 四、研究内容 本专业主要研究内容包括数理经济学和计量经济学。数理经济学主要研究：经济学的数理分析方法、微观经济理论、宏观增长模型等内容。计量经济学主要包含计量经济学方法及应用研究。
计量经济学案例分析汇总
计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
计量经济学总结
计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝 则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。
《计量经济学》课程教学大纲.
《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布
计量经济学课程论文模板
计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.wendangku.net/doc/ff2288275.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。
安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：
目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)
第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
高级计量经济学知识点总结
1. 计量经济分析的步骤 2）建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3）收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4）估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。 5）假设检验。①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6）预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2）A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数） 使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1）单个系数显著性检验 2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验） ～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1) 3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验） ～F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析： DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可） n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：
计量经济学-案例分析-第六章
第六章 案例分析 一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。 二、模型设定 正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为 t t t u X Y ++=21ββ （6.43） 式中，Y t 为农村居民人均消费支出，X t 为农村人均居民纯收入，u t 为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。 表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位： 元
2000 2001 2002 2003 2253.40 2366.40 2475.60 2622.24 1670.00 1741.00 1834.00 1943.30 314.0 316.5 315.2 320.2 717.64 747.68 785.41 818.86 531.85 550.08 581.85 606.81 为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。 根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得 t t X Y 0.59987528.106?+= （6.44） Se = (12.2238) (0.0214) t = (8.7332) (28.3067) R 2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，d L =1.18，d U = 1.40，模型中DW 1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值 {}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：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和 最小。 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 ：加权最小二乘法是对原模型加权，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 参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适 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法。 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，则认为出现了异方差性。 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。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型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 关于计量经济学课程教学内容的创新与思考 摘要：本文主要从计量经济学应用研究中的问题和错误出发，提出了计量经济学课程教学内容创新的必要性；通过对国内外计量经济学教科书内容体系的分析，指出进行计量经济学课程教学内容创新的主要方向，即将计量经济学模型的设定理论和方法，以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容；最后具体说明《计量经济学》第3版在教学内容创新方面所迈出的实质性一步。 关键词：计量经济学；计量经济学模型；计量经济学模型设定 一、问题的提出 计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国，从80年代中开始，高等院校经济类专业相继开设了系统的计量经济学课程。1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括“计量经济学”。根据我们2006年暑期的调查，设置经济类本科专业的高校中98％的学校开设了计量经济学课程，设置管理类本科专业的高校中60％的学校开设了该课程。在经济学和管理学两大门类，计量经济学已经成为开设面最广的少数几门课程之一。 2007年10月，在首届中国经济管理基础课程教学高层论坛上，笔者曾以“关于计量经济学课程教学的实践与思考”为题，提交一篇论文。在那篇文章中，提出了在本科生计量经济学课程内容体系设计中，必须重视和处理好教学内容的基础性和前沿性的关系，理论方法和应用的关系，模型理论方法中思路和数学过程的关系，以及应用模型中模型发展方法论和具体模型的关系。另外，还对计量经济学教材建设、教学研究、教师的专业水平和知识结构等本科生计量经济学课程教学所面临的重要问题进行了讨论。最后，文章第一次明确提出了“计量经济学课程中国化”的问题。 2008年9月，在以“中国模式与中国经济学发展一一改革开放30周年回顾与展望”为主题的“中国经济学教育第三届年会”上，笔者提交了论文“我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务”。文章指出计量经济学的迅速发展是30年来我国经济学发展的显著标志之一，从六个方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段，即推广普及阶段、教学的提高与应用研究的推广阶段，以及目前的发展与创新阶段。提出了目前阶段的三个任务，即加强理论研究，提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。明确提出了“建设中国的计量经济学课程”的问题。 无论是“计量经济学课程中国化”，还是“建设中国的计量经济学课程”，都很 第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城 乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF* 绪论 计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。 计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。 目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。 类型：理论计量经济学和应用计量经济学 计量经济学的研究步骤： （一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性 （二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的 （三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验 （四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。 计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据 第二章 简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型 相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量 总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数。 总体相关系数Var方差Cov协议方差 总体回归函数：将总体被解释函数Y的条件期望表现为解释变量X的函数 总体 个体随机扰动项 引入随机扰动项的原因？ ①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。 简单线性回归的基本假定？ （1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。 （2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。 （3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，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。 （4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管 （5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为的正态分布。 最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数 最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。 统计特性：线性特性、无偏性、有效性。 E（）= P28 计量经济学课程Array论文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对 计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的结果作了经 济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的 大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化， 进入21世纪以来，2000年到2009年，中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿，国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元，分别增加了1.55倍和 2.20倍。 改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产585.96亿元，同比增长12.28%，其中，负债345.99亿元，同比增长15.34%；所有者权益239.97亿元，同比增长8.15%。按形态分，固定资产106.31亿元，占总量的18.14%，同比增加14.23%；流动资产430.39亿元，占总量的73.45%,同比增加20.95%；其他类型资产49.26亿元，占总量的8.41%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度，其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长，企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%，到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年，中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展，需要理论研究的有力支撑。因此，对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。 广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月 对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。 线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点： 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下： 作出其散点图如下： ②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上，这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。 总体回归方程的求法：以例1的数据为例 1）对第一个X i ，求出E (Y |X i )。 由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出0 1 ββ 和， 并进而得到总体回归方程。 如 将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得：0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为： ()|170.6i i i E Y X X =+ ，其图形为： ③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据： 那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归 模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出?β ，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示： ⑤四者之间的关系： ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确 定型依赖关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计；二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计； ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性 关系；样本回归方程是根据抽样数据得到的，它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果?β 足够接近 真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同，即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为计量经济学重点知识归纳整理
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计量经济学知识点总结
《计量经济学》课程论文
计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析
计量经济学总结【重庆工商大学】