中南财经政法大学《计量经济学》复习总结
计量经济学复习笔记要点
计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
中南财经政法大学计量经济学复习总结
中南财经政法大学计量经济学复习总结引言计量经济学是一门应用统计学和数学工具来分析经济数据的学科，它在经济预测、政策评估和经济理论检验中发挥着重要作用。
本复习总结旨在帮助中南财经政法大学的学生系统地回顾和巩固计量经济学的核心知识点。
第一部分：计量经济学基础1. 计量经济学的定义和目的定义：计量经济学是经济学的一个分支，它利用数学和统计学方法来分析经济数据。
目的：旨在建立经济理论的实证模型，进行经济预测和政策评估。
2. 经济数据的特点时间序列数据：数据点按时间顺序排列。
横截面数据：同一时间点上不同个体的数据集合。
面板数据：结合了时间序列和横截面数据的特点。
第二部分：经典线性回归模型1. 简单线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon )参数估计：通常使用最小二乘法估计参数。
2. 多元线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n + \epsilon )参数估计：同样使用最小二乘法。
3. 模型假设线性：因变量与自变量之间存在线性关系。
独立性：误差项相互独立。
同方差性：误差项具有恒定的方差。
正态分布：误差项呈正态分布。
第三部分：模型的诊断和改进1. 异方差性问题：当误差项的方差与自变量相关时，最小二乘估计的标准误差会受到影响。
解决方法：使用异方差稳健的标准误或加权最小二乘法。
2. 自相关问题：时间序列数据中误差项可能存在相关性。
解决方法：使用广义最小二乘法或差分方法。
3. 多重共线性问题：自变量之间高度相关，导致模型参数估计不稳定。
解决方法：增加样本量，剔除相关性高的变量。
第四部分：动态模型和时间序列分析1. 自回归模型（AR）模型形式：( y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + ... + \phi_p y_{t-p} + \epsilon_t )2. 移动平均模型（MA）模型形式：( y_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + ... + \theta_q \epsilon_{t-q} )3. 自回归移动平均模型（ARMA）模型形式：结合AR和MA模型的特点。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它通过建立经济模型，运用统计方法对经济数据进行分析，以揭示经济变量之间的关系和规律。
以下是对计量经济学中一些重要知识点的总结。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型表示为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。
在进行回归分析时，需要对模型进行估计。
常用的估计方法是最小二乘法（OLS），其基本思想是使残差平方和最小，从而确定参数的估计值。
通过估计得到的回归方程可以用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括拟合优度检验（如判定系数$R^2$）、变量的显著性检验（＄t$检验）和方程的显著性检验（＄F$检验）等。
二、多重共线性多重共线性指的是解释变量之间存在较强的线性关系。
这可能导致参数估计值不稳定、方差增大、＄t$检验失效等问题。
检测多重共线性的方法有多种，如计算解释变量之间的相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
解决多重共线性的方法包括剔除一些相关变量、增大样本容量、使用岭回归或主成分回归等方法。
三、异方差性异方差性是指随机误差项的方差不是常数，而是随解释变量的变化而变化。
异方差性会影响参数估计的有效性和假设检验的可靠性。
常用的检测方法有图形法（如绘制残差平方与解释变量的关系图）、怀特检验等。
解决异方差性的方法有加权最小二乘法（WLS）等。
四、自相关性自相关性是指随机误差项在不同观测值之间存在相关关系。
自相关性会导致参数估计值有偏、无效，以及$t$检验和$F$检验不可靠。
常用的检测方法有杜宾沃森（DW）检验等。
解决自相关性的方法有广义差分法等。
五、虚拟变量虚拟变量用于表示定性变量，如性别、季节等。
在模型中引入虚拟变量可以更准确地反映经济现象。
计量经济学考试重点总结
1、简述计量经济学：是以经济理论和经济数据为事实依据，运用数学统计学的的方法建立数学模型，来研究经济数量关系和和规律的一门经济学科。
2、计量经济模型有哪些应用：①结构分析。
②经济预测。
③政策评价。
④检验和发展经济理论。
3、计量经济学研究的主要步骤：①确定变量和数学关系式——模型设定；②分析变量间具体的数量关系式——估计参数；③检验所的结论的可靠性——模型检验；④作经济分析和经济预测——模型应用。
5．计量经济学数据的分类：①时间序列数据；②截面数据；③面板数据；④虚拟变量数据。
6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型的设定误差；③变量的测量误差；④随机因素。
7、总体回归函数中，引进随机误差想的原因：①作为位置影响因素的代表；作为无法取得数据的已知因素的代表；作为众多细小影响因素的综合代表；②模型设定的误差；③变量测定的误差；③经济现象内在的随机性。
8、古典线性回归模型的基本假定：①零均值假定。
即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望为0；②同方差假定。
误差项的方差与t无关，为一个常数。
③无自相关假定。
即不同的误差项相互独立。
④解释变量与随机误差项不相关假定。
（1分）⑤正态性假定，即假定误差项服从均值为0，方差为的正态分布。
9、总体回归模型与样本回归模型的区别：①描述的对象不同。
总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。
②建立模型的不同。
总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。
总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量的统计性质：①线性，是指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合。
(完整word版)计量经济学复习笔记
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：模型设定一一确定变量和数学关系式估计参数一一分析变量间具体的数量关系模型检验一一检验所得结论的可靠性模型应用一一做经济分析和经济预测3、模型变量：解释变量：表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。
被解释变量：表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。
内生变量：其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量：其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响, 但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E （人3 ）= 3 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，3估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3线性回归模型模型（假设）一一估计参数一一检验一一拟合优度一一预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Yi = 3 1+ 3 2lnX i+u线性影响随机影响Y i=E (Y|X i) +u E (Y|X i) =f(X i)= 3 1+3 2lnX 引入随机扰动项，（3）古典假设A零均值假定 E ( U i |X i) =0B同方差假定Var(u i|XJ=E(u i2)=2(TC无自相关假定Cov(u i ,u j)=0D随机扰动项与解释变量不相关假定Cov(u i ,X i )=0E正态性假定u~N(0, d 2)F无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min Ee i2人B iois = (Y均值)-人B 2(X均值)人B 2ois = Ex i y〃Ex i23、性质OLS回归线性质(数值性质)(1)回归线通过样本均值(X均值,Y均值)(2)估计值人Y的均值等于实际值Y的均值(3)剩余项e i的均值为0(4)被解释变量估计值人Y与剩余项8不相关Cov(人Y,ej=0(5)解释变量X与剩余项8不相关Cov(e i,X i)=0在古典假设下，OLS的统计性质是BLUE统计最佳线性无偏估计4、检验(1) Z检验Ho: B 2=0原假设验证B 2是否显著不为0标准化：Z= (A B 2- B 2) /SE (A B 2)〜N( 0,1 ) 在方差已知，样本充分大用Z检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否B2显著不为0(2) t检验一一回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 A d 2=Ee i2/(n-k) 重点记忆t =(人卩2- B 2) / A SE (A B 2)〜t (n-2)拒绝域：|t|>=t 2/a( n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
(完整word版)《计量经济学》复习重点及答案
各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。
考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分)计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系样本回归函数：是总体回归函数的近似OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。
普通最小二乘法估计量OLS 估计量可以由观测值计算OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。
拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。
拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。
如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。
既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。
协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。
多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2211i 21i 21的估计量。
是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i ii Y X X Y +=+=∑∑==222ˆi i y y TSS ESS R自相关： 随机误差项当期值和滞后期相关。
在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。
即用符号表示为：自相关常见于时间序列数据。
异方差、 是指模型误差项的方差随着变量的改变而不同随机误差项：模型中没有包含的所有因素的代表例：Y — 消费支出 X —收入、— —参数 u —随机误差项 显著性检验 ：显著性检验时利用样本结果，来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。
计量经济学知识点总结归纳归纳,DOC
欢迎共阅绪论计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。
计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。
目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。
类型：理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究步骤：（一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性相关系数总体相关系数Var总体回归函数：将总体被解释函数Y总体个体随机扰动项引入随机扰动项的原因？表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。
简单线性回归的基本假定？（1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。
（2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。
（3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的协方差为零。
（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管（5）正态性假定，即假定随机扰动项ui 服从期望为零、方差为的正态分布。
最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。
统计特性：线性特性、无偏性、有效性。
P28拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
可决系数及其作用。
解答：2R （1自身的原因（1（1（3（4）当多重共线性严重时，可能造成可决系数较高多重共线性检验方法？ （1）简单相关系数检验法（2）方差膨胀因子法（3）直接观测法（4）逐步回归检测法 降低多重共线性的经验方法？（1）利用外部或经验信息（2）横截面与时间序列数据并用（3）剔除高度共线性的变量（4）数据转换（5）获取补充数据或新数据（6）选择有偏估计量异方差性：其他假设均不变，但模型中随机误差项的方差Var （）=（i=1,2..n ）则具有异方差性异方差性产生的原因？（1）模型设定误差（2）测量误差的变化（3）截面数据中总体名单的差异异方差性产生的后果？（1）对参数估计式统计特性的影响：参数的OLS 估计仍然具有无偏性。
计量经济学期末复习总结（最终5篇）
计量经济学期末复习总结（最终5篇）第一篇：计量经济学期末复习总结第一章导论*1．计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
*2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
*3、计量经济学的研究步骤：（1）确定变量和数学关系式——模型假定；（2）分析变量间具体数量关系——估计参数；（3）检验所得结论的可靠性——模型检验；（4）作经济分析和经济预测——模型应用*4．计量经济学中常用的数据类型：根据（生成过程）和（结构方面）的差异，可分为：（1）时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来构成的数据。
（2）截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。
（3）面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
（4）虚拟变量数据：人为构造的虚拟变量数据，通常以1表示某种状态发生，以0表示某种状态不发生。
5．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？经济意义经验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验四个方面。
6．从变量的因果关系上，可分为被解释变量和解释变量。
根据变量的性质，可分为内生变量和外生变量是9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。
第二章一元线性回归模型1．什么是相关分析？什么是回归分析？相关分析与回归分析的关系如何？相关分析是研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法，主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。
回归分析是研究不仅存在相关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法，是计量经济学的方法论基础。
《计量经济学》期末重点知识归纳整理
计量经济学期末重点知识归纳1.普通最小二乘法：已知一组样本观测值{}n i Y X i i ,2,1:),(⋯=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。
普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。
2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。
从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。
3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。
4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。
5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。
6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。
7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。
如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。
9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++⋯+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。
计量经济学重点 中南财大
计量经济学的概念、性质、研究步骤以及步骤中涉及的概念计量经济学是以经济理论为前提，以经济数据为基础，运用数学和统计学的方法，通过建立经济计量模型来研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和规律的一门经济学科。
性质：研究对象—经济现象研究目的—揭示经济关系与经济活动数量规律核心内容—建立和应用经济计量模型计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的结合步骤：一、建立模型二、估计参数三、验证模型四、使用模型经济变量：不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素,是模型的研究对象或影响因素。
内生变量：其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果是具有一定概率分布的随机变量，由模型自身决定，其数值是求解模型的结果外生变量：其数值由模型以外决定的变量是非随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值验证的三个准则：经济理论准则：所估计的模型与经济理论是否相符统计准则：检验参数估计值是否是抽样的偶然结果经济计量准则：是否符合计量经济方法的基本假定使用模型：结构分析：分析变量之间的数量比例关系（如：边际分析、弹性分析、乘数分析、比较静力分析）例：分析消费增加对GDP的拉动作用预测未来：由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据（动态预测、空间预测）例：预测股票市场价格的走势规划政策：用模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价（把计量经济模型作为经济活动的实验室）例：分析道路收费政策对汽车市场的影响数据来源：各种经济统计数据、专门调查取得的数据、人工制造的数据 数据要求：真实性、完整性、可比性数据类型：1．时间序列数据2．截面数据3．混合数据4．虚拟变量数据 二、什么是回归分析回归分析就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。
被解释变量与解释变量的关系可决系数等于应变量与解释变量之间简单相关系数的平方:总体回归函数的概念 前提：假如已知所研究的经济现象的总体应变量和解释变量的每个观测值, 可以计算出总体应变量 Y 的条件均值E(Y ︳Xi) ，并将其表现为解释变量 的某种函数 E(Y ︳Xi) =f （Xi ） 这个函数称为总体回归函数（PRF ）随机误差项（随机扰动项）随机误差项u 是代表所有对Y 有影响但未能包括在回归模型中的那些变量的替代变量。
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第一章导论1.经济计量学的概念及其认识概念：计量经济学是以经济理论为前提，以经济数据为基础，运用数学和统计学的方法，通过建立经济计量模型来研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和规律的一门经济学科。
研究对象—经济现象研究目的—揭示经济关系与经济活动数量规律核心内容—建立和应用经济计量模型计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的结合2.了解计量经济学的内容体系理论计量经济学：主要是寻找适当的方法，来测度由经济计量模型设定的经济关系式。
应用计量经济学：以经济理论和事实为出发点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题。
3.掌握经济计量分析工作的四个步骤a.建立模型模型方程的种类随机方程，是根据经济行为构造的函数关系式，也常称它们为“行为方程”。
非随机方程，是根据经济学理论或政策、法规而构造的经济变量恒等式，也常称它们“定义方程”、“制度方程”或“政策方程”。
变量的种类：从变量的性质区分：内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外决定的变量（相关概念：滞后内生变量、前定变量）经济变量：内生变量前定变量：滞后变量外生变量——外生经济变量政策变量虚拟变量从变量的因果关系区分：被解释变量（因变量）——要分析研究的变量解释变量（自变量）——说明因变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项）b.估计参数参数估计的过程：收集模型所含经济变量的数据；方程识别条件的研究；解释变量间的相关程度，即多重共性的研究；选择适当的经济计量方法估计模型参数模型中数据的类型：时间序列数据，是指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
例如1980—2012年间每年国民收入的数据构成这个变量的时间序列。
截面数据，是指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。
如2012年我国各省市人口数、企业数等。
混合数据，是指兼有时间序列和截面数据两种成份的数据。
④虚拟变量数据，是经济计量学家为不能量化的定性变量而设定的。
例如职业、性别、宗教信仰都是影响面包、猪肉、化妆品等特定商品消费量的因素。
这类具有质量属性的因素，可在方程中引进虚拟变量来近似反映其影响。
虚拟变量的取值可为1或0。
c.验证模型验证模型的三种准则：经济理论准则——所估计的模型与经济理论是否相符统计准则——检验参数估计值是否是抽样的偶然结果经济计量准则——是否符合计量经济方法的基本假定d.使用模型经济计量模型的主要用途：结构分析——分析变量之间的数量比例关系（如：边际分析、弹性分析、乘数分析、比较静力分析），例：分析消费增加对GDP的拉动作用经济预测——由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据，例：预测股票市场价格的走势规划政策——用模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价，例：分析道路收费政策对汽车市场的影响第二章一元线性回归模型1.回归分析的概念研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的是由给定的解释变量去估计被解释变量的总体均值几个概念：Y的条件分布——当解释变量Y 取某固定值时（条件），Y的值不确定，Y的不同取值形成一定的分布，即Y 的条件分布。
Y的条件期望——对于Y的每一个取值，对Y所形成的分布确定其期望或均值，称为Y的条件期望或条件均值回归线——对于每个X的取值，都有Y的条件期望与值对应，代表这些Y的条件期望的点的轨迹所形成的的直线或曲线，成为回归线。
回归函数：应变量Y的条件期望随解释变量X的变化而有规律的变化，如果把Y的条件期望表示为X的某种函数这个函数称为回归函数。
2.一元线性回归模型回归函数分为：总体回归函数（PRF）和样本回归函数（SRF）a.总体回归函数的表现形式均值形式：假如Y的条件均值是解释变量X的线性函数，可表示为（式2.2）随机形式（个别值形式）：对于一定的，Y的个别值分布在的周围，若令各个与条件均值差为，显然是随机变量，则有或（式 2.4）随机误差项：为随机或非系统性成分，代表所有可能影响Y，但又未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。
有效估计量：在所有线性无偏估计量中具有最小方差的无偏估计量。
b.样本回归函数的表现形式均值形式：样本回归函数如果是线性函数，可表示为（式 2.5），，随机形式：3.最小二乘估计普通最小二乘法（OLS）基本思想：不同的估计方法可得到不同的样本回归系数和，所估计的也不同。
理想的估计方法应使与的差即剩余项越小越好因可正可负，所以可以取最小总体线性回归的经典假定（1）对随机扰动项u的假定假定1：零均值假定——在给定的条件下，的条件期望为零假定2：同方差假定——在给定的条件下，的条件方差为某个常数假定3：无自相关假定——随机扰动项的各次观测值互不相关假定4：随机扰动与解释变量不相关假定5：对随机扰动项分布的正态性假定——即假定服从均值为零、方差为的正态分布（2）对模型和变量的假定假定6：正确地设定了回归模型，即模型没有设定偏误假定7：解释变量X是非随机的假定8：对于多元回归模型，解释变量之间无完全的多重共线性。
高斯-马儿可夫定理（G-M定理）：在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量。
判定系数（）：定义：解释平方和（ESS）在总平方和（TSS）中所占的比重称为判定系数（或可决系数）总变差（TSS）：应变量Y的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）解释了的变差（ESS）：应变量Y的估计值与其平均值的离差平方和（解释平方和）剩余平方和（RSS）：应变量观测值与估计值之差的平方和（残差平方和）含义：对回归线拟合优度的度量4.掌握回归系数显著性检验——t检验方法假设：一般地，可假设为原假设H0：备择假设H1：例：在回归分析中，如果事先我们已有一些研究成果认定边际消费倾向为0.9，那么=0.9这一声称的假设为虚拟假设，用H0表示，与之相对应的≠0.9称为备择假设，用H1表示T检验：已知，即t服从自由度为n-2的t分布。
如原假设Ho成立，即，则若X对Y的影响不显著，则有=0，因此，通常设定的假设（时，）例：研究住房租金水平是否受到一个大学城里学生人数的影响。
令rent为一个大学城里住房的单位面积的平均月租金, pop表示城市总人口, avginc 表示城市人均收入，pctstu 表示学生人数占总人口数的百分比。
使用的模型为要求：1.表述虚拟假设：在其它条件不变的情况下，相对于总人口，学生人数的多少对月租金没有显著影响；表述有显著影响的对立假设。
原假设Ho：=0 备择假设H1：≠02. 你预期和具有什么样的符号？3. 利用64个大学城1990年的数据得到估计方程为“总人口增加10％将导致月租金提高约 6.6%”，这个说法有什么不妥？不妥，总人口增加10％将导致月租金提高约0.66%（0.066*0.1*100%=0.66%）4.在5％的显著性水平下检验各偏回归系数的显著性。
T检验且当样本容量较大（n≥30），t大于 2.0，回归系数即判定为显著城市总人口：t=0.066/0.033=2 显著城市人均收入：t=0.507/0.081=6.259 显著学生人数：t=0.005/0.0017=2.941 显著5.掌握回归分析结果的报告与评价报告：回归分析的结果，应该以清晰的格式予以表达，通常采用如下格式Se = (52.9184) (0.0149)t = (3.0212) (51.1354)P = (0.0165) (0.0000)R2 = 0.9970 = 67.6376评价：（1）经济理论评价。
根据经济理论，边际消费倾向应为小于1大于0的正数。
在收入－消费模型中，我们得到的边际消费倾向为0.7616，与经济理论的描述是一致的。
（2）统计上的显著性。
必须对回归系数进行显著性检验，判断回归系数的显著性。
（3）回归分析模型的拟合优度，即解释变量X在多大程度上解释了被解释变量Y的变异（4）检验回归分析模型是否满足经典假定。
6.了解回归分析的应用——预测：对事物未来状态的估计第三章多元线性回归模型1.多元总体回归模型的经典假定假定1：零均值假定，即E（）=0假定2：同方差假定假定3：无序列相关假定假定4：与每一个解释变量无关假定5：无设定偏误假定6：解释变量X 之间无完全共线性2.最小二乘估计调整的判定系数：为了消除解释变量个数对判定系数的影响，需使用调整后的判定系数式中，k 为包括截距项在内的模型中的参数个数。
在二元回归模型中k＝3，在一元回归模型中k＝2。
所谓调整，就是指的计算式中的和都用它们的自由度（n－k）和(n－1)去除。
OLS估计量的期望：偏回归系数的期望值在多元回归模型满足经典假定的条件下，普通最小二乘估计量是总体参数的无偏估计。
即：j＝1, 2, …, k 在多元回归分析中，如果回归模型的函数形式设定有误或遗漏了与包含在模型中的变量相关的重要解释变量，都会导致经典假定E(ui)＝0不成立，即E(ui)≠0。
如此，则使得最小二乘估计量不是总体参数的无偏估计，即。
回归标准误的估计：由于干扰项不可观测，因此必须据样本结果估计。
的无偏估计量为且其中正的平方根被称为回归标准误。
G-M定理及意义：定义：在多元线性回归模型的经典假定下，普通最小二乘估计量分别是的最佳线性无偏估计量。
即普通最小而成估计量，是所有线性无偏估计量中方差最小的。
意义：当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。
也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。
3.多元回归模型的检验回归系数的显著性检验—t检验（多元回归中的t 检验决策规则与一元回归相同）总体回归模型：在服从正态分布及经典假定条件下，（决策规则：假设；计算原假设下t的统计量；给定显著水平α下，查t分布表临界值；判断拒绝或接受原假设）回归模型的整体性检验—F检验多元回归模型的总体显著性就是对原假设进行检验。
检验的目的就是判断被解释变量Y 是否与X2, X3, …, Xk 在整体上有线性关系。
即F 统计量与判定系数R2 的关系如下：（决策规则：设定假设；计算F统计量；在给定显著水平α下，查找分布表得临界值；判断接受或拒绝原假设）4.回归模型的函数形式对数系数的经济含义，对线性模型的优点在进行某商品的市场需求分析时，我们知道价格是影响需求量的重要因素，我们设定如下模型。