有关 陈灯塔《应用经济计量学---EViews高级讲义》

是向量，不是变量，这点最好改了

该处的变量不是标量，就是向量，没有问题吧。
在最简单的多元线性回归中，y=b_1*x_1+b_2*x_2+...+b_K*x_K+e 中，通常称 x=[x_1, x_2,...,x_K] 为解释变量，称为解释向量的似乎很古怪吧

你举的例子里，X一般称为设计矩阵，也有的叫解释变量向量

大哥，俺不明白，怎么又是矩阵，又是向量的，怎么瞬间那么神通了呢？
俺查了几本通行的经济计量学的书，其索引里都没有找到“设计矩阵”的词条，奇怪了。倒是在统计学的书的索引里找到了

从我有限的资料里看，英文中 x=[x_1, x_2,...,x_K] 表示为 Explanatory Variables, 复数表示，中文大都翻译为 解释变量，而不是“解释变量们”，或者解释向量。

老大，我也不明白，甚是困惑，解释变量被解释变量这么简单直观明了的事，他们咋么还纠缠不清呢？！

这里面就有陈老师自己吧

guozhuli 发表于 2012-8-10 19:29
这里面就有陈老师自己吧

陈老师在不在不是重点，既然是学术讨论，就该就事论事。在阁下之前的两个回帖，也只是在回答您的问题，说的有没有道理，您表个态嘛

你去查查中国统计出版社贺铿主编的《经济计量学教程》，里面有设计矩阵。
一般情况下，如果不涉及数据问题，y=b_1*x_1+b_2*x_2+...+b_K*x_K+e ，y就是被解释变量，
x=[x_1, x_2,...,x_K] 则是由K个解释变量构成的向量。
当抽取样本容量为N的样本时，y则是N行一列的向量，X则是N行K列的矩阵。
另外，在VAR模型中，方程左边一般称为内生变量向量。

location parameter位置参数
scale parameter 尺度参数
比如正态分布有两个参数，位置参数是均值，尺度参数是方差。
数理统计教材有讲到。
既然是征求意见，大家理解可能有所不同，如果你认为我们说的不对，完全可以不必采纳。
但一本好的教材应该是歧义越少越好。如果是陈老师为自己教材征求意见，还是陈老师自己
回复的好。您说呢？
一家之言，仅供参考。

guozhuli 发表于 2012-8-11 10:55
你去查查中国统计出版社贺铿主编的《经济计量学教程》，里面有设计矩阵。
一般情况下，如果不涉及数据问题 ...

你说得没错。把y说成被解释变量，把X说成“X是由K个解释变量组成的解释变量向量” (X is a 1*K vector of regressors)，确实让人感觉更严谨。但按照中文语言特点，把X直接说成解释变量，一般情况下也不会引起歧义，反而显得比较简洁明了。而在有些场合下，把X说成解释变量向量反而别扭。如“解释变量与误差项相互独立，即E(X'u)=0“，我们很少说成“解释变量向量与误差项（向量）相互独立”。

你说的“当抽取样本容量为N的样本时，y则是N行一列的向量，X则是N行K列的矩阵“没错，如Hayashi书的原话： For this reason y and X are sometimes called the data vector and the data matrix.但在我们学计量的时候一般也不会和上面说的情况起冲突，在相应的上下文中我们知道X什么时候指observations， 什么时候指the vector of regressors (explanatory variables)。在该EViews教程中，作者对类似的X一般都有明确的表达，在阅读的时候一般不会引起歧义。

“在VAR模型中，方程左边一般称为内生变量向量“，按照联立方程模型的观点来看，也没错，但方程右边该怎么称呼呢？  

另外，设计矩阵（design matrix？）在计量经济学教材中应该是一个用得比较少的概念，如Hayashi, Greene, Woodridege,张晓峒等的书里好像都没有这个概念。