Ⅰ 计量经济学 简答题 什么是偏回归系数它与简单线性回归系数有神马不同
在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度。
Ⅱ 问计量经济学名词的解释和一些简答题
1.无偏性 参数估计量的期望值与参数真值是相等的，这种性质称为无偏性，具有无偏性的估计量称为无偏估计量。
2. 有效性 无偏性表示估计值是在真值周围波动的一个数值，即无偏性表示估计值与真值间平均差异为0，近似可以用估计值作为真值的一个代表。同一个参数可以有许多无偏估计量，但不同估计量的期望方差不同，也就是估计量在真值周围的波动大小不同。估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好，越有效。不同的估计量具有不同的方差，方差最小说明最有效。
3.异方差性 是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。
1.回归分析是一个变量（被解释变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的依存关系，目的在于根据解释变量的数值估计预测被解释变量的总体均值。相关分析研究变量相关程度，用相关系数表示。相关分析不关注变量的因果关系，变量都是随机变量。回归分析关注变量因果关系。被解释变量是随机变量，解释变量是非随机变量。
2.DW检验适用于一阶自回归：不适用解释变量与随机项相关的模型；DW检验存在两个不能确定的区域
3. 参数估计量非有效.变量的显著性检验失去意义.模型的预测失效
图示法：（X _ e2）
解析法：戈德菲尔德－匡特检验怀特检验 ARCH检验