大规模经济计量模型英文解释翻译、大规模经济计量模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 large-scale econometric model

分词翻译：

大规模的英语翻译：

cosmically; wholesale

经济的英语翻译：

economy; financial condition; income
【医】 economy
【经】 economies; economy

计量的英语翻译：

computation; measure
【经】 gauging; measure

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

大规模经济计量模型（Large-scale Econometric Model）指运用计量经济学方法构建的、包含众多方程和变量的复杂经济系统数学模型。它旨在定量分析宏观经济变量间的动态关系，并进行预测和政策模拟。以下是详细解释：

一、核心定义与构成

大规模性 (Large-scale)
模型通常包含数十至数百个联立方程，涵盖消费、投资、就业、货币供应等核心经济部门，例如布鲁金斯模型（Brookings Model）包含超200个方程。

英文对照：Characterized by high dimensionality with equations representing multiple economic sectors.
经济计量学基础 (Econometric Foundation)
基于统计学与经济学理论，利用历史数据估计参数（如回归系数），验证变量间的因果关系。例如：

$$

C_t = alpha + beta Y_t + epsilon_t quad text{(消费函数)}

$$

其中 (C_t) 为当期消费，(Y_t) 为收入，(epsilon_t) 为随机误差项。

二、核心特征

动态联立性 (Dynamic Simultaneity)
变量间存在双向因果关系（如利率影响投资，投资又反作用于利率），需通过联立方程模型（SEM）求解。

英文术语：Simultaneous Equations Model (SEM)
内生与外生变量 (Endogenous vs. Exogenous Variables)
- 内生变量：模型内部决定（如GDP、通胀率）
- 外生变量：外部给定（如政府支出、国际油价）

三、应用与权威案例

政策模拟 (Policy Simulation)
美联储的FRB/US模型通过调整税率、利率等外生变量，预测政策对失业率、通胀的影响（来源：Federal Reserve Technical Documentation）。
经济预测 (Economic Forecasting)
国际货币基金组织（IMF）的G20MOD模型整合全球44国数据，用于全球经济展望（来源：IMF Working Paper WP/23/110）。

四、学术发展背景

由诺贝尔经济学奖得主劳伦斯·克莱因（Lawrence Klein）于20世纪50年代开创，其开发的布鲁金斯模型首次系统整合产业关联与宏观变量（来源：Klein, L. R., 1961. Econometric Models of the United States）。

五、开发流程

理论框架构建 → 2.数据收集与处理 → 3.参数估计（如OLS、2SLS） → 4.模型检验（拟合优度、残差分析）。

网络扩展解释

大规模经济计量模型是经济计量学中用于分析复杂经济系统的工具，其核心是通过数学方程和统计方法描述多个经济变量之间的动态关系。以下是综合多来源信息的详细解释：

一、基本定义

大规模经济计量模型由多个联立随机方程构成，旨在系统性地刻画经济活动中各因素的定量关系。与简单模型相比，其“大规模”体现在：

变量数量多：涵盖内生变量（由模型内部决定，如GDP、消费）和外生变量（外部给定，如政策、人口）；
方程复杂度高：可能包含数十甚至上百个方程，涉及生产、消费、投资等多个经济子系统。

二、核心特点

随机性：模型中引入随机误差项，用于捕捉未观测因素或数据偏差的影响；
动态关联：通过联立方程反映变量间的双向因果关系（如价格与供需的相互影响）；
参数估计：需利用统计方法（如最小二乘法）对模型中的系数进行估计和检验。

三、典型应用

政策模拟：预测税收调整、利率变化对经济系统的连锁反应；
经济预测：分析宏观经济指标（如失业率、通胀率）的长期趋势；
结构分析：揭示不同经济部门之间的传导机制（如产业链波动对就业的影响）。

四、示例模型结构

以简化的多方程模型为例： $$ begin{aligned} Y_t &= C_t + I_t + G_t quad text{(总需求方程)} Ct &= alpha + beta Y{t-1} + epsilon_t quad text{(消费函数)} I_t &= gamma + delta r_t + u_t quad text{(投资函数)} end{aligned} $$ 其中，$Y$为GDP，$C$为消费，$I$为投资，$G$为政府支出，$r$为利率，$epsilon$和$u$为随机误差项。

五、局限性

需注意数据质量、模型设定偏误（如遗漏变量）以及计算复杂度较高等问题。实际应用中常需结合时间序列分析或机器学习方法进行优化。