解釋變數(explanatory variable)亦稱“說明變數”、“可控制變數”，是 經濟計量模型中的自變數。解釋變數，按照一定的規律對模型中作為因變數的經濟變數產生影響，並對因變數的變化原因作出解釋或說明。例如，對於描述市場上某種商品價格和供給量之間關係的經濟計量模型，價格的變化影響生產者向市場提供商品的數量。因此，價格變數是該模型的解釋變數。在聯立方程模型中，內生變數、外生變數和滯後變數都可作為解釋變數。
基本介紹
- 中文名：解釋變數
- 外文名：explanatory variable
- 別稱：說明變數、可控制變數
- 所屬學科：數學（統計學）、經濟學
- 屬性：經濟模型中的一種變數
- 相關概念：經濟計量模型、被解釋變數等
基本介紹,相關概念,
基本介紹
經濟計量模型是由具體的方程式所組成的隨機的經濟數學模型。方程式為：
相關概念
經濟計量模型就是由有關的變數、相應的參數、隨機擾動項組成的數學表達式，藉以反映經濟變數之間的因果相關關係。如果我們蒐集到了變數
和變數
的歷史統計數據(實際值)，就可以用一定的方法計算出上述模型的參數
和b。對模型參數的計算稱為“參數估計”。
圖1常用的估計模型參數的方法是“最小二乘法”。這種方法可使最終由模型計算出來的被解釋變數的估計值與其實際值之差的平方和為最小，也就是可使最終由模型計算出來的被解釋變數的估計值更接近其實際值。圖中給出了解釋變數
在不同水平上相對應的被解釋變數
的若干實際值的數據點。圖中的直線就是由參數估計後的模型計算出來的被解釋變數
隨解釋變數X變化的估計值所連成的直線。這條直線擬合了原來的實際值，也就是說，將被解釋變數原來的實際值在平均的意義上回歸到一條估計值的直線上。這種將變數之間的因果相關關係定量地描述出來的分析方法稱為“回歸分析”。
為回歸分析而設定的經濟計量模型稱為“回歸模型”。判斷回歸模型的估計值與被解釋變數實際值的回歸擬合程度的指標稱為“判定係數”或“可決係數”。判定係數介於0和1之間，越接近於1，表明回歸模型的擬合程度越好。變數和參數均以線性的形式來表達的回歸模型稱為“線性回歸模型”。只含有一個解釋變數的線性回歸模型稱為“一元線性回歸模型”或“簡單線性回歸模型”。在一個方程式中含有一個以上的解釋變數的線性回歸模型稱為“多元線性回歸模型”。在多元線性回歸模型中，各個解釋變數之間不能存線上性相關關係。如果一個解釋變數與其他解釋變數之間存在著線性相關關係，則稱該模型具有“多重共線性”。這將影響對模型參數估計的準確性。因此在建立多元線性回歸模型時，在解釋變數的選取上要避免出現多重共線性問題。
只用一個方程式來描述經濟關係中一個被解釋變數變化的模型稱為“單方程模型”。利用兩個或兩個以上方程式來描述經濟關係中多個被解釋變數變化的模型稱為“多方程模型”。
在解釋變數中含有當期的內生變數的多方程模型稱為“聯立方程模型”。在聯立方程模型中，變數分為兩類：一類是作為被解釋變數的內生變數，即其數值是在所設定的經濟系統的模型內決定的。內生變數是對模型進行求解所要獲得的結果。另一類是作為解釋變數的前定變數，即其數值在模型求解之前已事先給定。前定變數包括外生變數和內生變數的滯後變數。外生變數是其數值在所設定的經濟系統的模型之外來決定的變數，滯後變數是某個變數的時間滯後量。在上述模型中，假如變數X不取當期值而取其前期值，因居民個人可支配收入的前期值對當期的商品需求量有滯後的影響，則居民個人可支配收入的前期值稱為“滯後變數”。在經濟模型中，外生變數又可分為政策變數和非政策變數。政策變數又稱“可控外生變數”，是指可由決策者控制的外生變數；非政策變數又稱“非可控外生變數”，是指決策者難以控制或不能控制的外生變數。
