Ⅰ 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
在多元回歸分析中，隨機因變數對各個自變數的回歸系數，表示各自變數對隨機變數的影響程度。
Ⅱ 問計量經濟學名詞的解釋和一些簡答題
1.無偏性 參數估計量的期望值與參數真值是相等的，這種性質稱為無偏性，具有無偏性的估計量稱為無偏估計量。
2. 有效性 無偏性表示估計值是在真值周圍波動的一個數值，即無偏性表示估計值與真值間平均差異為0，近似可以用估計值作為真值的一個代表。同一個參數可以有許多無偏估計量，但不同估計量的期望方差不同，也就是估計量在真值周圍的波動大小不同。估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計量具有不同的方差，方差最小說明最有效。
3.異方差性 是相對於同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型的一個重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。
1.回歸分析是一個變數（被解釋變數）對於一個或多個其他變數（解釋變數）的依存關系，目的在於根據解釋變數的數值估計預測被解釋變數的總體均值。相關分析研究變數相關程度，用相關系數表示。相關分析不關注變數的因果關系，變數都是隨機變數。回歸分析關注變數因果關系。被解釋變數是隨機變數，解釋變數是非隨機變數。
2.DW檢驗適用於一階自回歸：不適用解釋變數與隨機項相關的模型；DW檢驗存在兩個不能確定的區域
3. 參數估計量非有效.變數的顯著性檢驗失去意義.模型的預測失效
圖示法：（X _ e2）
解析法：戈德菲爾德－匡特檢驗懷特檢驗 ARCH檢驗