计量经济学英汉术语名词对照及解释

1、计量经济学英汉术语名词对照及解释校正R2 (Adjusted R-Squared):多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时 对添加的解释变量用一个自由度来调整。对立假设(Alternative Hypothesis):检验虚拟假设时的相对假设。AR( 1)序列相关(ARSerial Correlation):时间序列回归模型中的误差遵循AR( 1)模型。渐近置信区间(Asymptotic Confidenee Interval):大样本容量下近似成立的置信区间。渐近正态性(Asymptotic Normality):适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估 计量。渐近性质(Asym

2、ptotic Properties):当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量 性质。渐近标准误(Asymptotic Standard Error):大样本下生效的标准误。渐近t统计量(Asymptotic t Statistic ):大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。渐近方差(Asymptotic Varianee ):为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量 的平方值。渐近有效(Asymptotically Effcient ):对于服从渐近正态分布的一致性估计量，有最小渐 近方差的估计量。渐近不相关(Asymptotically Un correlated ):时间序列

3、过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。衰减偏误(Attenuation Bias):总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的 期望值小于参数的绝对值。自回归条件异方差性(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH):动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。一阶自回归过程AR (1) (Autoregressive Process of Order One AR(1): 一个时间序列 模型，其当前值线性依赖于最近的值加上一个无法预测的扰动。辅助回归(Auxilia

4、ry Regression):用于计算检验统计量例如异方差性和序列相关的检验统计量一一或其他任何不估计主要感兴趣的模型的回归。平均值(Average) : n个数之和除以n。B基组、基准组(Base Group):在包含虚拟解释变量的多元回归模型中，由截距代表的 组。基期(Base Period):对于指数数字，例如价格或生产指数，其他所有时期均用来作为 衡量标准的时期。基期值(Base Value):指定的基期的值，用以构造指数数字；通常基本值为1或100。最优线性无偏估计量( Best Lin ear Un biased Estimator, BLUE):在所有线性、无偏估计量 中，有最小

5、方差的估计量。在高斯一马尔科夫假定下，OLS是以解释变量样本值为条件的BLUE。贝塔系数(Beta Coefficients):见标准化系数。偏误(Bias):估计量的期望参数值与总体参数值之差。偏误估计量(Biased Estimator):期望或抽样平均与假设要估计的总体值有差异的估计 量。向零的偏误(Biased Towards Zero):描述的是估计量的期望绝对值小于总体参数的绝对 值。二值响应模型(Bi nary Respo nse Model):二值因变量的模型。二值变量(Bi nary Variable):见虚拟变量。两变量回归模型(Bivariate Regression M

6、odel):见简单线性回归模型。BLUE (BLUB :见最优线性无偏估计量。Breusch-Godfrey 检验(Breusch-Godfrey Test):渐近正确的 AR (p)序列相关检验，以 AR (1)最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。Breusch-Pagan检验(Breusch-Pagan Tes):将OLS残差的平方对模型中的解释变量做回 归的异方差性检验。C因果效应(Causal Effect): 一个变量在其余条件不变情况下的变化对另一个变量产生的 影响。其余条件不变(Ceteris Paribus):其他所有相关因素均保持固定不变。经典含误差变

7、量(Classical Errors-i n-Variables, CEV :观测的量度等于实际变量加上一个 独立的或至少不相关的测量误差的测量误差模型。经典线性模型(Classical Lin ear Model):全套经典线性模型假定下的复线性回归模型。经典线性模型(CLM)假定(Classical Lin ear Model (CLM) Assumptio ns ):对多元回归分 析的理想假定集，对横截面分析为假定 MLR.1至MLR.6,对时间序列分析为假定 TS.1至TS6 假定包括对参数为线性、无完全共线性、零条件均值、同方差、无序列相关和误差正态性。科克伦一奥克特(CO)估计(C

8、ochrane-Orcutt (CO) Estimation ):估计含 AR (1)误差和 严格外生解释变量的多元线性回归模型的一种方法；与普莱斯一温斯登估计不同，科克伦一奥克特估计不使用第一期的方程。置信区间(CI) (Confidenee Interval, CI):用于构造随机区间的规则，以使所有数据集中 的某一百分比(由置信水平决定)给出包含总体值的区间。置信水平(Con fide nee Level):我们想要可能的样本置信区间包含总体值的百分比，95%是最常见的置信水平，90%和 99%也用。不变弹性模型(Constant Elasticity Model ):因变量关于解释变量

9、的弹性为常数的模型； 在多元回归中，两者均以对数形式出现。同期外生回归元(Contemporaneously Exogenous):在时间序列或综列数据应用中，与 同期误差项不相关但对其他时期则不一定的回归元。控制组(Control Group ):在项目评估中，不参与该项目的组。控制变量(Control Variable ):见解释变量。协方差平稳(Covarianee Stationary):时间序列过程，其均值、方差为常数，且序列中 任意两个随机变量之间的协方差仅与它们的间隔有关。协变量(Covariate):见解释变量。临界值(Critical Value):在假设检验中，用于与检验统

10、计量比较来决定是否拒绝虚拟假 设的值。横截面数据集(Cross-Sectional Data Set):在给定时点上从总体中收集的数据集。数据频率(Data Frequency):收集时间序列数据的区间。年度、季度和月度是最常见的 数据频率。戴维森一麦金农检验 (Davidson-MacKinnon Test):用于检验相对于非嵌套对立假设的模 型的检验：它可用相争持模型中得出的拟合值的t检验来实现。自由度(df) (Degrees of Freedom, df):在多元回归模型分析中，观测值的个数减去待 估参数的个数。分母自由度(De no mi nator Degrees of Freed

11、om ) : F检验中无约束模型的自由度。因变量(Dependent Variable ):在多元回归模型(和其他各种模型)中被解释的变量。 除趋势(Detrending ):从时间序列中除去趋势的做法。斜率级差(Differenee in Slopes):所描述的是模型中某些斜率参数，因组或时期的不同 而不同。向下偏误(Downward Bias):估计量的期望值低于参数的总体值。虚拟变量(Dummy Variable):取值为0或1的变量。虚拟变量陷阱(Dummy Variable Regression)：自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错 误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚

12、拟变量时，该陷阱就产生了。德宾一沃森(DW)统计量(Durbin-Watson (DW) Statistic ):在经典线性回归假设下，用 于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序列相关的统计量。动态完整模型(Dynamically Complete Model ):设更多的滞后因变量，或设更多的滞后 解释变量都无助于解释因变量的均值的时间序列模型。计量经济模型(Econo metric Model ):将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系 起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下的效应。经济模型(Economic Model):从经济理论或不那么正规的经济原因中

13、得出的关系。经济显著性(Economic Signi?canee):见实际显著性。弹性(Elasticity):给定一个变量在其余条件不变下增加1%,另一个变量的百分比变化。经验分析(Empirical Analysis):用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定 政策效应的研究。内生解释变量(En doge nous Expla natory Variable):在多元回归模型中，由于遗漏变量、 测量误差或联立性的原因而与误差项相关的解释变量。内生样本选择(En doge nous Sample Selectio n)：非随机样本选择，其选择直接地或通过 方程中的误差项与因变量相联系

14、。误差项(Error Term):在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的因素 的变量。误差项也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。误差方差(Error Varianee):多元回归模型中误差项的方差。事件研究(Eve nt Study):事件(例如政府规制或经济政策的变化)对结果变量的效应 的计量分析。排除一个有关变量(Excludi ng a Releva nt Variable ):在多元回归分析中，遗漏了一个对 因变量有非零偏效应的变量。排斥性约束(Exclusion Restrictions):说明某些变量被排斥在模型之外(或具有零总体 参数)的约束。外生解释变量

15、(Exogenous Explanatory Variable):与误差项不相关的解释变量。外生样本选择(Exogenous Sample Selection)：或者依赖外生解释变量，或者与所感兴趣 的模型中的误差项不相关的样本选择。实验数据(Experimental Data):通过进行受控制的实验获得的数据。试验组(Experimental Group):见处理组。解释平方和(SSE( Explained Sum of Squares, SSE：多元回归模型中拟合值的总样本变 异。被解释变量(Explained Variable):见因变量。解释变量(Explanatory Variabl

16、e):在回归分析中，用于解释因变量中的变异的变量。指数趋势(Exponential Trend):有固定增长率的趋势。F统计量(F Statistic):在多元回归模型中，用于检验关于参数的多重假设的统计量。可行的GLS( FGLS估计量(Feasible GLS (FGLS) Estimato):方差或相关参数未知，因 而必须先进行估计的GLS程序。(又见广义最小二乘估计量。)有限分布滞后(FDL)模型(Finite Distributed Lag (FDL) Model ):允许一个或多个解释变 量对因变量有滞后效应的动态模型。一阶差分(First Difference ):对相邻时期做差

17、分所构成的对时间序列的转换，即用后一 时期减去前一时期。一阶条件(First Order Conditions ):用于求解 OLS估计值的一组线性方程。拟合值(Fitted Values):在各观测中将自变量的值插入OLS回归线时，所得到的因变量的估计值。函数形式的错误设定 (Functional Form Misspecification )：当模型中有被遗漏的解释变量 的函数(例如二次项)，或者对一个因变量或某些自变量用了错误的函数时产生的问题。G高斯一马尔科夫假定 (Gauss-Markov Assumptions): 一组假定(假定 MLR.1至MLR.5或 假定TS.1至TS.5)

18、,在这之下 OLS是BLUE。高斯一马尔科夫定理(Gauss-Markov Theorem ):该定理表明，在五个高斯一马尔科夫 假定下(对于横截面或时间序列模型)，OLS估计量是BLUE (在解释变量样本值的条件下)。广义最小二乘 (GLS) 估计量(Generalized Least Squares (GLS) Estimato): 通过对原始 模型的变换，说明了已知结构的误差的方差(异方差性)和误差中的序列相关形式或两者兼 有的估计量。拟合优度度量(Goodness-of-Fit Measure):概括一组解释变量有多好地解释了因变量或 响应变量的统计量。增长率(Growth Rate)

19、:时间序列中相对于前一时期的比例变化。可将它近似为对数差 分或以百分比形式报导。异方差性(Heteroskedasticity ):给定解释变量，误差项的方差不为常数。未知形式的异方差性(Heteroskedasticity of Unknown Form ):以一未知的任意形式依赖 于解释变量的异方差性。异方差一稳健 F统计量(Heteroskedasticity-Robust F Statistic ):对未知形式的异方差性 而言(渐近)稳健的 F统计量。异方差一稳健 LM 统计量(Heteroskedasticity-Robust LM Statistic): 对未知形式的异方 差性而言

20、(渐近)稳健的 LM统计量。异方差一稳健标准误(Heteroskedasticity-Robust Standard Error ): 对未知形式的异方差 性而言(渐近)稳健的标准误。异方差一稳健 t统计量(Heteroskedasticity-Robust t Statistic):对未知形式的异方差性 而言(渐近)稳健的t统计量。高持续性过程(Highly Persistent Process):时间序列过程，其中遥远的将来的结果与当 前的结果高度相关。同方差性(Homoskedasticity ):回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。I即期弹性(Impact Elastici

21、ty ):在分布滞后模型中，给定自变量增加1%因变量的即时的百分比变化。即期乘数(Impact Multiplier ):见即期倾向。即期倾向(Impact Propensity ):在分布滞后模型中，自变量增加一个单位因变量的即时 的变化。包含一个无关变量(Inclusion of an Irrelevant Variable ):用OLS估计方程时，回归模型 中包含了总体参数为零的解释变量。指数(Index Number):关于经济行为(例如生产或价格)总量信息的统计量。影响重大的观测值(In flue ntial Observatio ns ):见奇异值。一阶自积I (1) (Integ

22、rated of Order One 1(1):需要做一阶差分来得到I (0)过程的时间序列过程。零阶自积I ( 0) (Integrated of Order Zero 1(0):平稳、弱独立时间序列过程，当用 于回归分析时，它满足大数定律和中心极限定理。交互作用(In teraction Effect):回归模型中为两个解释变量的乘积的自变量。截距参数(Intercept Parameter ):复线性回归模型中，给出当所有自变量都为零时因变 量的期望值的参数。截距的变动(Intercept Shift):回归模型中的截距，因组或时期的不同而不同。J联合假设检验(Joi nt Hypoth

23、esis Test): 一个模型中包含不止一个对参数的约束的检验。联合统计显著性(Jointly Statistically Significant ):两个或多个解释变量具有零总体系数 的虚拟假设以一个选定的显著性水平被拒绝。滞后分布(Lag Distribution ):在无限或有限分布滞后模型中，把滞后系数表示为滞后长度的函数。滞后因变量(Lagged Dependent Variable):等于以前时期的因变量的解释变量。拉格朗日乘数统计量(Lagrange Multiplier Statistic ):仅在大样本下为正确的检验统计量， 它可用于在不同的模型设定问题中检验遗漏变量、异方

24、差性和序列相关。大样本性质(Large Sample Properties):见渐近性质。水平值一水平值模型(Level-Level Model):因变量与自变量均为标准(或原始)形式的 回归模型。水平值一对数模型(Level-Log Model):因变量为标准形式、自变量(至少是其中一部 分)为对数形式的回归模型。线性概率模型(LPM)( Lin ear Probability Model, LPM ):响应概率对参数为线性的二值响 应模型。线性时间趋势(Lin ear Time Trend):为时间的线性函数的趋势。线性无偏估计量(Lin ear U nbiased Estimator):

25、在多元回归分析中，是因变量值的一个 线性函数的那些无偏估计量。对数一水平值模型(Log-Level Model):因变量以对数形式出现，而自变量是水平(或 原始)形式的一种回归模型。对数一对数模型(Log-Log Model):因变量和(至少一部分)解释变量都是以对数形式 出现的回归模型。长期弹性(Long-Run Elasticity):因变量和自变量都是对数形式出现的分布滞后模型中 的长期倾向。即，长期弹性是在给定解释变量增长了1%时，被解释变量最终变化的百分比。长期乘数(Long-Run Multiplier):参见长期倾向。长期倾向(Long-Run Propensity):在一个分布

26、滞后模型中，给定自变量的一个永久性的、一个单位的增长，因变量最终的变化量。Nn-R-平方统计量(n-R-Squared Statistic):参见拉格朗日乘数统计量。 名义变量(Nominal Variable):用名义或当前美元数表示的变量。非实验数据(Nonexperimental Data):不是通过人为控制下的实验得到的数据。 非嵌套模型(Nonnested Models):没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表 示成另一个模型的特例的两个(或更多)模型。非平稳过程(Nonstationary Process):联合分布在不同的时期不是恒定不变的一种时间 序列过程。正态性假定(N

27、ormality Assumption ):经典线性模型假定之一。它是指以解释变量为条 件的误差(或因变量)有正态分布。虚拟假设(Null Hypothesis):在经典假设检验中，我们把这个假设当作真的，要求数据 能够提供足够的证据才能否定它。分子自由度(Numerator Degrees of Freedom ):在F检验中，所检验的约束条件的个数。O可观测数据(Observational Data):参见非实验数据。OLS(OLS)：参见普通最小二乘法。OLS截距估计值(OLS Intercept Estimate) : OLS回归线的截距。OLS回归线(OLS Regression L

28、in© ：表示了因变量的预报值与自变量的值之间关系的方 程，它的参数是用 OLS估计出来的。OLS斜率估计值(OLS Slope Estimate： OLS回归线的斜率。遗漏变量偏误(Omitted Variable Bias):回归中遗漏了有关变量而产生的OLS估计量的偏误。单侧对立假设(One-Sided Alternative):被表述为参数大于(或小于)虚拟条件下的假 设值的一种对立假设。单尾检验(One-Tailed Tes):与单侧对立假设相对的假设检验。序数变量(Ordinal Variable):通过排列顺序传达信息的一种数据，它们的大小本身并不说明任何问题。普通最小

29、二乘法(OLS (Ordinary Least Squares, OLS :用来估计多元线性回归模型中的 参数的一种方法。最小二乘估计值通过最小化残差的平方和得到。异常数据(Outliers):在数据集中，与大量其他数据有明显区别的观测值。这种现象可 能是由于误差造成的，也可能是因为它们是由与多数其他数据不同的模型产生而造成的。整体显著性(Overall Significanee of a Regression):对多元回归方程中所有的解释变量所 做的一种联合显著性检验。模型的过度识别(Overspecifying a Model):参见含有一个无关变量。Pp值(p-value):指能够拒绝虚

30、拟假设的最低显著性水平。等价的，它也指虚拟假设不 被拒绝的最大显著性水平。综列数据(Panel Data):在不同时期，横截面的不断反复得到的数据集。在平衡的综列 中，同样的单位在每个时期都出现。在不平衡的综列中，有些单位往往由于衰减现象而不会在每个时期都出现。偏效应(Partial Effect):回归模型中的其他因素保持不变时，某个解释变量对因变量的 影响。完全共线性(Perfect Collinearity):在多元回归中，一个自变量是一个或多个其他自变 量的线性函数。变量缺失问题的插入解(Plug-In Solution to the Omitted Variables Problem

31、 ):在 OLS回归 中，用一个代理变量代替观测不到的缺失变量。政策分析(Policy Analysis):用计量经济学模型来评估某项政策的效果的一种实证分析。混合横截面(Pooled Cross Section):通常在不同时点收集到的相互独立的横截面组合而 成的一个单独的数据集。总体(Population ):作为统计或计量经济分析对象的一个明确定义的组群(人、公司、 城市等)。总体模型(Population Model ): 一种描述了总体特征的模型，特别是多元线性回归模型。总体R平方(Population R-Squared):总体中，由解释变量解释了的那部分因变量的变 异。总体回归函

32、数(Population Regressio n Fu nction):参见条件期望。实际显著性(Practical Significance)：相对于统计显著性而言的、某个估计值的实际的 或经济的重要性，用它的符号和大小来衡量。普莱斯一温斯登(PW)估计(Prais-Winsten (PW) Estimation ): 一种用来估计有 AR (1) 误差和严格外生解释变量的多元线性回归模型的方法；不同于科克伦-奥克特方法，它在估计中要用到第一个时期的方程。前定变量(Predetermined Variable):在联立方程模型中的滞后的内生变量或滞后的外生变量。被预测变量(Predicted

33、 Variable):参见因变量。预报(Prediction )：把特定的解释变量的值代入所估计的模型，通常是多元回归模型中，以得到结果的一个估计值。预测误差(Prediction Error):实际结果与所预报的结果之间的差。预测区间(Prediction Interval):多元回归模型中，某个因变量的未知结果的一个置信区间。预测变量(Predictor Variable):参见解释变量。项目评估(Program Evaluation):用计量经济学方法求出某个私人或公共项目的不确定 影响的一种评估方法。代理变量(Proxy Variable):多元回归分析中，一个与观测不到的解释变量有关

34、系但又 不相同的可观测变量。Q二次函数(Quadratic Functions):包含一个或多个解释变量的平方的函数，它反映了解 释变量对因变量的逐渐变弱或增强的影响。定性变量(Qualitative Variable ):描述一个人、企业及城市等的非定量特征的变量。拟一差分数据(Quasi-Differeneed Data):在估计有AR (1)的序列相关的回归模型时， 当期数据与前一期数据乘以AR (1)模型的参数后得到的数据之间的差。RR平方(R-Bar Squared):参见校正的 R2。R2 ( R-Squared):在多元回归模型中，由自变量解释了的那部分因变量的样本方差之和。R2

35、形式的F统计量(R-Squared Form of the F Statistic):用受约束和不受约束的模型中得到的 由R2-表示的、用于检验排除约束条件的F统计量。随机抽样(Random Sampling):在总体中随机抽取观测值的一种抽样方法。各个单位被 抽取的可能性是相同的，而且每次抽样都与其他次相互独立。随机游走(Random Walk):在这样一种时间序列中，下个时期的值等于本期值加上一 个独立的(或至少是不相关的)误差项。有漂移的随机游走(Random Walk with Drift ):每个时期都加进一个常数(或漂移)的 随机游走。实际变量(Real Variable):用基期

36、货币价值表示的变量。回归子(Regressand):参见因变量。回归误差设定检验(RESET (Regression Specification Error Test, RESET):在多元回归模 型中，检验函数形式的一般性方法。它是一种由最初的 OLS估计得出的拟合值的平方、三次 方以及可能更高次幕的联合显著性F检验。过原点回归(Regression Through the Origin ):截距被设为0的回归分析，它的斜率通过 最小化残差的平方和求出。回归元(Regressor):参见解释变量。拒绝区域(Rejection Region):使得虚拟假设被拒绝的一组检验统计量的值。拒绝法则(

37、Rejection Rule):在假设检验中，决定在什么情况下拒绝虚拟假设并支持对 立假设的法则。残差(Residual)：实际值与拟合(或预报)值之间的差。样本中的每次观测都有一个相 应的残差，它们被用来计算OLS回归线。残差分析(Residual Analysis):在估计多元回归模型后，对某次特定观测的残差的符号 和大小所作的研究。残差平方和(Residual Sum of Squares):参见残差的平方和。响应概率(Response Probability):在二值响应模型中，以解释变量为条件的因变量取值为1的概率。响应变量(Response Variable):参见因变量。受约束的

38、模型(Restricted Model):在假设检验中，施加所有虚拟假设所要求的约束条 件后得到的模型。均方根误(RMSE)( Root Mean Squared Error, RMSE):多元回归分析中回归标准误的另 一个名称(仅当期望值等于实测值一译者)。S样本回归函数(Sample Regression Function):参见 OLS回归线。得分统计量(Score Statistic):参见拉格朗日乘数统计量。季节性虚拟变量(Seas onal Dummy Variables): 一组用来表示季节或月份的虚拟变量。季节性(Seas on ality):月度或季度时间序列具有的均值随着一

39、年中季节的不同而系统 性变化的特点。季节性调整(Seasonally Adjusted):用某种统计程序，可能是对季节性虚拟变量做回归，来消除月度或季度时间序列中的季节性成分。半弹性(Semi-Elasticity):自变量的一个单位的增长导致的因变量的变化的百分比。序列相关(Serial Correlation ):在时间序列或综列数据模型中，不同时期的误差之间的 相关性。序列相关一稳健标准误(Serial Correlation-Robust Standard Error):不管模型中的误差是否与序列相关，都(渐近)生效的估计量的标准误。序列不相关(Serially Un correlat

40、ed ):在时间序列或综列数据模型中，不同时间的误差两两之间不相关。短期弹性(Short-Run Elasticity):因变量和自变量都以对数形式出现的分布滞后模型中 的即期倾向。显著性水平(Significance Level):假设检验中发生第I类错误的概率。简单线性回归模型(Simple Lin ear Regression Model ):因变量只是一个自变量和一个误 差项的线性函数的模型。斜率参数(Slope Parameter):多元回归模型中的自变量的系数。谬误相关(Spurious Correlation ):不是因为二者有因果关系，可能是因为它们都受另一 个观测不到的因素影

41、响，所导致的两个变量之间的相关性。谬误回归问题(Spurious Regression Problem):如果回归分析表明两个或多个无关时间 序列具有一定关系，而其原因仅仅因为它们每个都有趋势或都是自积时间序列(如随机游 走),或上面两种情况同时出现，这种问题就是谬误回归问题。稳定的AR (1)过程(Stable AR(1) Process :滞后变量的系数绝对值小于1时的AR (1)过程。序列中的两个随机变量的相关性，随着它们之间的时间间隔不断增大，以几何级数趋近于0。3 1的标准误(Standard Error of 3 1) : 3 1抽样分布的标准差的估计值。3 1的标准差(Stand

42、ard Deviation of 3 1):衡量3 1抽样分布的分散程度的常用指标。 估计值的标准误(Standard Error of the Estimate ):参见回归的标准误。回归的标准误(SER (Standard Error of the Regression, SEF):多元回归分析中的总体误 差的标准差的估计值。等于残差平方和的平方根除以自由度。标准化系数(Standardized Coefficients): 一种回归系数，它度量了自变量增加一个标准 差时，因变量的改变是其标准差的倍数。静态模型(Static Model):只有当期的解释变量影响因变量的一种时间序列模型。平

43、稳过程(Stationary Process):边际和所有的联合分布都不随时间变化的一种时间序列 过程。统计上不显著(Statistically In sig ni fica nt):在选定的显著性水平上，无法拒绝总体参数 等于0的虚拟假设。统计上显著(Statistically Significant):在选定的显著性水平上，相对于特定的对立假设，拒绝总体参数等于 0的虚拟假设。随机过程(Stochastic Process):标注了时间的一系列随机变量。严格外生的(Strict Exogeneity):时间序列或综列数据模型中的解释变量的一个特点， 以所有时期的解释变量为条件的、任何时期的误差项都是有0均值。更宽松的一种说法是用相关性为0来表述的。强相依(Strongly Dependent):参见高度持续过程。残差平方和(Sum of Squared Residuals):多元回归模型中，所观测的OLS残差的平方和。 求和运算符(Summation Operator):用刀表示的一个符号，用来表示对一组数据的求 和运算。Tt比率、t统计量(t Ratio、t Statistic):用来对计量经济学模型中关于参数的单个假