大規模經濟計量模型英文解釋翻譯、大規模經濟計量模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 large-scale econometric model

分詞翻譯：

大規模的英語翻譯：

cosmically; wholesale

經濟的英語翻譯：

economy; financial condition; income
【醫】 economy
【經】 economies; economy

計量的英語翻譯：

computation; measure
【經】 gauging; measure

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

專業解析

大規模經濟計量模型（Large-scale Econometric Model）指運用計量經濟學方法構建的、包含衆多方程和變量的複雜經濟系統數學模型。它旨在定量分析宏觀經濟變量間的動态關系，并進行預測和政策模拟。以下是詳細解釋：

一、核心定義與構成

大規模性 (Large-scale)
模型通常包含數十至數百個聯立方程，涵蓋消費、投資、就業、貨币供應等核心經濟部門，例如布魯金斯模型（Brookings Model）包含超200個方程。

英文對照：Characterized by high dimensionality with equations representing multiple economic sectors.
經濟計量學基礎 (Econometric Foundation)
基于統計學與經濟學理論，利用曆史數據估計參數（如回歸系數），驗證變量間的因果關系。例如：

$$

C_t = alpha + beta Y_t + epsilon_t quad text{(消費函數)}

$$

其中 (C_t) 為當期消費，(Y_t) 為收入，(epsilon_t) 為隨機誤差項。

二、核心特征

動态聯立性 (Dynamic Simultaneity)
變量間存在雙向因果關系（如利率影響投資，投資又反作用于利率），需通過聯立方程模型（SEM）求解。

英文術語：Simultaneous Equations Model (SEM)
内生與外生變量 (Endogenous vs. Exogenous Variables)
- 内生變量：模型内部決定（如GDP、通脹率）
- 外生變量：外部給定（如政府支出、國際油價）

三、應用與權威案例

政策模拟 (Policy Simulation)
美聯儲的FRB/US模型通過調整稅率、利率等外生變量，預測政策對失業率、通脹的影響（來源：Federal Reserve Technical Documentation）。
經濟預測 (Economic Forecasting)
國際貨币基金組織（IMF）的G20MOD模型整合全球44國數據，用于全球經濟展望（來源：IMF Working Paper WP/23/110）。

四、學術發展背景

由諾貝爾經濟學獎得主勞倫斯·克萊因（Lawrence Klein）于20世紀50年代開創，其開發的布魯金斯模型首次系統整合産業關聯與宏觀變量（來源：Klein, L. R., 1961. Econometric Models of the United States）。

五、開發流程

理論框架構建 → 2.數據收集與處理 → 3.參數估計（如OLS、2SLS） → 4.模型檢驗（拟合優度、殘差分析）。

網絡擴展解釋

大規模經濟計量模型是經濟計量學中用于分析複雜經濟系統的工具，其核心是通過數學方程和統計方法描述多個經濟變量之間的動态關系。以下是綜合多來源信息的詳細解釋：

一、基本定義

大規模經濟計量模型由多個聯立隨機方程構成，旨在系統性地刻畫經濟活動中各因素的定量關系。與簡單模型相比，其“大規模”體現在：

變量數量多：涵蓋内生變量（由模型内部決定，如GDP、消費）和外生變量（外部給定，如政策、人口）；
方程複雜度高：可能包含數十甚至上百個方程，涉及生産、消費、投資等多個經濟子系統。

二、核心特點

隨機性：模型中引入隨機誤差項，用于捕捉未觀測因素或數據偏差的影響；
動态關聯：通過聯立方程反映變量間的雙向因果關系（如價格與供需的相互影響）；
參數估計：需利用統計方法（如最小二乘法）對模型中的系數進行估計和檢驗。

三、典型應用

政策模拟：預測稅收調整、利率變化對經濟系統的連鎖反應；
經濟預測：分析宏觀經濟指标（如失業率、通脹率）的長期趨勢；
結構分析：揭示不同經濟部門之間的傳導機制（如産業鍊波動對就業的影響）。

四、示例模型結構

以簡化的多方程模型為例： $$ begin{aligned} Y_t &= C_t + I_t + G_t quad text{(總需求方程)} Ct &= alpha + beta Y{t-1} + epsilon_t quad text{(消費函數)} I_t &= gamma + delta r_t + u_t quad text{(投資函數)} end{aligned} $$ 其中，$Y$為GDP，$C$為消費，$I$為投資，$G$為政府支出，$r$為利率，$epsilon$和$u$為隨機誤差項。

五、局限性

需注意數據質量、模型設定偏誤（如遺漏變量）以及計算複雜度較高等問題。實際應用中常需結合時間序列分析或機器學習方法進行優化。