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计量经济学名词解释和简答题 计量经济学，顾名思义，它融合了经济学和统计学，利用统计方法来分析经济问题，寻找经济关系并进行预测。简单来说，就是用数字说话，用数据来验证经济理论，而不是仅仅靠抽象的理论思考。 核心目标是建立可检验的经济模型，从而更精确地理解和预测经济现象。 关键名词解释： 回归分析 (Regression Analysis): 这是计量经济学中最常用的方法之一。它旨在研究一个或多个自变量（例如价格、收入）与一个因变量（例如产出、消费）之间的关系。 换句话说，就是寻找能够解释因变量变化的关键因素。 误差项 (Error Term): 在回归模型中，误差项代表了模型未能解释的因素，例如未包含在模型中的其他影响因素，或者随机的误差。 样本 (Sample): 指的是用于分析的数据集合，通常是从更大的总体中随机选择的，用来代表整体情况。 参数估计 (Parameter Estimation): 指通过分析数据，来确定回归模型中各个参数（如截距、斜率、系数）的最佳值。 简答题示例： 1. 什么是计量模型的假设？ 计量模型的假设通常包括误差项的独立性、正态性以及同方差性等，确保分析结果的可靠性。 2. 在回归分析中，系数的含义是什么？ 系数表示自变量每变一个单位，因变量平均变化的量。 3. 为什么说计量经济学是“数字说话”？ 因为它依赖于大量的数据进行分析和建模，通过统计方法来验证经济理论的合理性。 希望这份解释能够帮助你更好地理解计量经济学这一充满挑战却又充满机遇的学科。 记住，数据是关键，而分析是艺术！
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计量经济学
2025-08-01
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