计量经济学名词解释和简答题总结

1、件（如搭配次货、以物易物等）的价格达成的交易。
又称为店头交易或柜台交易。
从交易场所来说: NASDAQ 是柜台交易（电子化） 从是否上市来说: NASDAQ 不是柜台交易. 柜台交易证券是那些 没有在纳斯达克或美国国内任何证券交易市场上市的证券 认股权证既可以柜台交易(OTC)，也可以公开交易 2.道德风险：由信息不对称造成的问题。
即“从事经济活动的人在最大限度地增进自身效用的同时做出不利于他人的行为”。
或者说“当签约一方不完全承担风险后果时所采用的使自身效用最大化的自私行为。
”（当为风险投保后，投保的一方失去了为防止损失而采取适当措施的激励机制。
） 3.收益率曲线：即期收益率或到期收益率与到期日之间的关系。
收益率曲线可以呈现多种形式：水平的； 上升的； 下降的； 驼背形。
收益率曲线的纵轴代表收益率，横轴则是距离到期的时间。
4.系统风险：是影响所有资产的、不能通过资产组合而消除的风险，这部分风险由那些影响整个市场的风险因素所引起的。
这些因素包括宏观经济形势的变动、国家经济政策的变动、财税改革等等。
它是指由多种因素的影响和变化，导致投资者风险增大，从而给投资者带来损失的可能性。
系统性。

2、法，经济学常常要对经济制度和经济政策结果做出评价，回答经济过程应该是什么的问题，此时进行的分析为规范分析，其显著特征在于，经济学家进行规范分析时，往往都从一定的价值判断出发，得出对还是错的结论。
4 需求量是指消费者在一定的时期内，在某一特定价格水平下愿意并能够购买的商品数量，在需求曲线图中，需求量是需求曲线的一个点5 需求是指消费者在一定的时期内，在每一价格水平下愿意并能够购买的商品数量。
他是不同价格水平时不同需求量的总称，是一种关系，指整条需求曲线需求的变动是指在商品自身价格不变的情况下，由于其他影响需求变动的因素发生变化，从而引起商品需求的变动，需求的变动在图形中表现为整条需求曲线的移动6 商品的均衡价格和均衡数量是指该商品的市场需求量和市场供给量相等时的价格或价格水平，在均衡价格水平下的相等的供求数量则被称为均衡数量7 需求价格弹性一般也简称为价格弹性，是指一种商品的需求量的变动对其价格变动的反应程度。
其弹性系数，等于需求量变动的百分率与价格变动的百分率之比8 蛛网模型是西方经济学家建立的一个动态的价格分析模型，用以解释某些商品，特别是农产品，生猪等的价格和产量一旦失去均衡时所。

3、随机方程：根据经济行为构造的函数关系式。
非随机方程：根据经济学理论或政策、法规而构造的经济变量恒等式。
时序数据：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
截面数据：指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。
回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。
相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析方法。
总体回归函数：E(Y /Xi)是 Xi 的一个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。
它表明在给定 Xi 下 Y 的分布的总体均值与 Xi 有函数关系，就是说它给出了 Y 的均值是怎样随X 值的变化而变化的。
随机误差项：为随机或非系统性成份，代表所有可能影响 Y，但又未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。
有效估计量：在所有线性无偏估计量中具有最小方差的无偏估计量叫做有效估计量。
判定系数： ，是对回归线拟合优度的度量。
R 2 测度了在 Y 的TSEYRi22)(总变异中由回归模型解释的那个部分所占的比例或百分比。
异方差 ：在回归模型中，随机误差项 ， ， 。

4、示为解释变量的某种函数） 。
5、样本回归函数：指从总体中抽出的关于 Y，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
6、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的） 。
7、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数 为线性的，即解释变量与参数 只以他们的 1 次方出现。
8、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
9、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
10、条件期望：即条件均值，指 X 取特定值 Xi 时 Y 的期望值。
11、回归系数：回归模型中 o，1 等未知但却是固定的参数。
12、回归系数的估计量：指用 等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
:0,13、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
14、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
15、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
16、总离差平方和：用 TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
17、回归平方和：用 ESS 表示：。

5、的条件期望表示为解释变量的某种函数） 。
2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于 Y，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的） 。
4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数 为线性的，即解释变量与参数 只以他们的 1 次方出现。
5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7、条件期望：即条件均值，指 X 取特定值 Xi 时 Y 的期望值。
8、回归系数：回归模型中 o，1 等未知但却是固定的参数。
9、回归系数的估计量：指用 等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
A0,10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。
13、总离差平方和：用 TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。
14、回归平方和：用 ESS 。