一分钟看懂计量经济学资料讲解
计量经济学复习资料
计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。
它通过运用统计学和数学方法，以实证的方式分析经济模型和数据，以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。
计量经济学作为经济学的重要分支，在经济学领域里起着举足轻重的作用。
本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料，以便大家更好地复习和理解这门学科。
二、计量经济学基础1. 理论基础：回顾计量经济学的理论基础，包括经济学中的基本原理、假设和模型，以及计量经济学方法的发展演变过程。
2. 计量经济学的基本概念：介绍计量经济学中的一些基本概念，如变量、参数、模型、数据等，帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。
三、计量经济模型1. 线性回归模型：介绍线性回归模型的基本原理和假设，包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。
2. 多元线性回归模型：介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。
3. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型，如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。
4. 时间序列模型：介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。
四、计量经济学常用方法1. 模型诊断：介绍计量经济学中的模型诊断方法，包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。
2. 假设检验：介绍计量经济学中的假设检验方法，包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。
3. 预测方法：介绍计量经济学中的预测方法，包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。
4. 因果推断：介绍计量经济学中的因果推断方法，包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。
五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学：介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用，包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。
2. 金融经济学：介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用，包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。
计量经济学专业知识讲座
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类似地，可进行第三次、第四次迭代。 有关迭代旳次数，可根据详细旳问题来定。
一般是事先给出一种精度，当相邻两次1,2, ,L旳估计值之差不大于这一精度时，迭代
终止。 实践中，有时只要迭代两次，就可得到
较满意旳成果。两次迭代过程也被称为科克 伦—奥科特两步法。
Y1* 1 2 Y1
X
* 1
1 2 X1
该变换称为Prais-Winsten变换。
对于样本容量足够大，则不必进行这种变换。
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使用广义差分方程应阐明旳几点：
双变量模型可推广到多变量模型； 差分变换可推广到高阶过程：从AR(1)到AR(2)、
AR(3)等。 使用上述措施必须懂得旳值，下面我们阐明
14-29
旳其他估计措施
Cochrane-Orcutt (科克伦-奥克特)迭代法； Cochrane-Orcutt 两步法 Durbin 两步法 Hildreth-Lu (希尔德雷斯-陆)搜索法 最大似然法
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附：补充旳估计措施
科克伦-奥科特（Cochrane-Orcutt） 迭代法 杜宾（durbin）两步法
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从Durbin-Watson d统计量中估计
因为： d2(1-’) ’ 1-d/2
根据上式，我们能够得到旳近似估计值。
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从OLS残差et中估计
因为： ut=ut-1+vt
用样本误差e替代u，得： et=’et-1+vt
式中， ’ 是旳估计量。
尽管对小样本而言，是真实旳有偏估计，但伴 随样本容量旳增长，这个偏差会逐渐消失
进行OLS估计，得各Yj（j=i-1, i-2, …,i-l)前旳系数
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。
本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。
一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。
它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。
计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。
而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。
2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。
常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。
通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。
常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。
这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。
4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。
面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。
三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。
计量经济学基础知识
计量经济学基础知识引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象并进行经济数据的分析和量化。
本文将介绍计量经济学的基础知识，包括计量经济学的定义、应用领域、研究方法和重要概念。
1. 计量经济学的定义计量经济学是一门研究经济现象的科学，它利用统计学和数学工具来分析和解释经济数据。
计量经济学不仅关注经济理论的推导和验证，还关注经济现象的实证研究和政策分析。
计量经济学可以帮助经济学家理解经济现象背后的规律，预测经济变量的未来走势，并为政策制定者提供政策建议。
2. 计量经济学的应用领域计量经济学的应用领域非常广泛，涵盖了许多经济学的分支领域。
以下列举几个常见的应用领域：2.1. 劳动经济学劳动经济学研究劳动市场的行为和结果，包括就业、工资、劳动力供给和劳动力需求等方面。
计量经济学的方法可以帮助研究者理解劳动市场的运作机制，评估劳动市场政策的效果，以及预测未来的劳动力需求和就业机会。
2.2. 产业经济学产业经济学研究产业结构、企业行为和市场竞争等方面。
计量经济学的方法可以用来评估市场垄断程度、分析市场结构的变动、研究企业决策的影响因素等。
2.3. 金融经济学金融经济学研究与金融市场有关的经济现象，包括金融资产定价、投资组合选择、风险管理等方面。
计量经济学的方法可以用来构建金融模型、分析金融市场数据，帮助投资者进行投资决策和风险管理。
2.4. 国际贸易经济学国际贸易经济学研究国际贸易的原因和影响，包括比较优势、贸易政策和国际收支平衡等方面。
计量经济学的方法可以用来检验贸易理论的有效性，评估贸易政策的影响以及预测国际贸易的走势。
3. 计量经济学的研究方法计量经济学的研究方法包括理论推导、数据收集、模型建立、变量选择和实证分析等环节。
以下是计量经济学常用的研究方法和技巧：3.1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的方法之一，它使用线性方程来描述因变量和自变量之间的关系。
计量经济学知识串讲PPT课件
• 阿尔蒙法：
目的：消除多重共线性的影响。 基本原理：在有限分布滞后模型滞后长度 已知的情况
下，滞后项系数有一取值结构，把它看成是相应滞后 期 的函数。在以滞后期 为横轴、滞后系数取值为 纵轴的坐标系中，如果这些滞后系数落在一条光滑曲 线上，或近似落在一条光滑曲线上，则可以由一个关 于i的次数较低的m次多项式很好地逼近，即
第一章 导 论
• 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的 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。
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计量经济学的研究步骤
选择变量和数学关系式 —— 模型设定 收集模型中的变量数据——数据收集 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用
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自相关系数pho的确定
• （1） Cochrane － Orcutt迭代法 • （2）德宾两步法
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第七章 分布滞后模型与自回归模型
• 一、分布滞后模型
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（一）分布滞后模型估计的困难
自由度问题 多重共线性问题 滞后长度难于确定的问题
第二章 简单线性回归模型
一、相关与回归 相关是回归的前提。回归研究的是变量间的因果关系，可以从一个变量去推测另一个变量的具体变化。 相关是对称相关。回归不一定。 相关与回归都得从经济意义和实际经验去考虑，否则有可能是“伪相关”和“伪回归”。 回归分析方法是计量经济学的基础。
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二、涉及的四种方程或模型
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模型中数据的类型： ——截面数据 ——时间序列数据 ——面板数据（混合数据） ——虚拟变量数据
一分钟看懂计量经济学
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
一、建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择D，模型的检验a，经济意义的检验1正相关2反相关等等b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测2预测置信空间变化d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验2模型增加或减少变量的检验3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验2沃尔德检验3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征f，计量经济学检验1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。
检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。
检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。
检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。
随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。
计量经济学知识分享
计量经济学知识分享
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
以下是一些计量经济学的基本知识分享：
1. 变量：计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量，而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型：计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据，时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据，面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立：计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计：计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数，以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验：计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断：计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计，可以预测未来的经济趋势和变化。
计量经济学内容串讲PPT教学课件
系数不可以估计；不完全多重共线性时， Rank(X)=k,满秩，系数可以估计，但是 会导致模型估计结果出现问题。
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3注意：解释变量之间不存在线性关系， 并不意味着不存在非线性关系，当解 释变量之间存在非线性关系时，并不 违反无多重共线性的假定。
4 多重共线性常出现在时间序列数据 中，产生的原因：1. 经济变量之间具 有共同的变化趋势，2模型中包含滞后 变量（惯性作用） 3 截面数据在一定 情形下建立的模型4 抽样导致的偶然 样本
计量经济学内容串讲
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第一章 导论
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内容要点：
1 计量经济学的定义：计量经济学是以 经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，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。
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2 计量经济学研究步骤： 选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数
联立方程组模型
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1. 联立方程模型是用若干个相互关联的单一方程，同 时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的 模型
2. 联立方程模型中的内生变量和外生变量。联立方程 模型中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
3. 联立方程模型中的联立方程偏倚 4. 联立方程模型的结构型模型和简化型模型
散点图)， DW检验法（DW检验只能用于
检验随机误差项具有一阶自回归形式的自相
关问题。这种检验方法是建立经济计量模型
中最常用的方法，一般的计算机软件都可以
计算出DW 值，注意DW检验的缺点和局限
计量经济学知识点
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。
计量经济学课件
计量经济学课件1. 引言计量经济学是经济学领域中一个重要的分支，通过运用数学和统计方法来研究和分析经济现象。
本课件将介绍计量经济学的基本概念、方法和应用，并提供实际案例进行演示和说明。
2. 计量经济学的基本概念2.1 变量与观测计量经济学的核心是对经济变量进行测量和观测。
在本节中我们将介绍不同类型的变量和观测方法，以及它们在计量经济学中的应用。
2.1.1 数值变量与分类变量•数值变量是可以用数值或数字来表示的变量，如收入、价格等。
•分类变量是具有特定类别或标签的变量，如性别、地区等。
2.1.2 原始观测与数据集•原始观测是指直接从调查或实验中得到的原始数据。
•数据集是包含多个观测的集合，可以是以表格形式展示的数据。
2.2 概率分布与统计量概率分布和统计量是计量经济学中常用的工具，用来描述和分析变量的分布和特征。
2.2.1 概率分布•概率分布是描述随机变量的取值和概率的函数。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布等。
2.2.2 统计量•统计量是根据样本数据计算得出的数值，用来对总体特征进行估计。
常见的统计量包括均值、方差、标准差等。
3. 计量经济学的方法和模型计量经济学研究中常用的方法和模型对于我们了解和解释经济现象至关重要。
在本节中，我们将介绍一些常见的计量经济学方法和模型。
3.1 线性回归模型线性回归模型是一种常用的计量经济学模型，用于探讨变量之间的关系。
该模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。
3.1.1 单变量线性回归•单变量线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入和消费之间的关系。
3.1.2 多变量线性回归•多变量线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入、教育水平和消费之间的关系。
3.2 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间相关数据的方法。
它包括对趋势、季节性和周期性等进行建模和分析。
3.3 面板数据分析面板数据分析是指对同时具有时间序列和跨个体观测的数据进行分析。
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随机时间序列模型：
a，纯自回归AR模型----用Yule-Walker方程或OLS估计
b，纯移动平均MA模型
c，自回归移动平均ARMA模型----bc可以用矩估计法，对非平稳的时间序列检验协整性可用Engle-Granger两步法或直接估大家知道所学阶段和所用罢了
d一致性
e Gauss-Markov定理
三、
A虚拟解释变量问题
a，加法方式：定性因素对截距的影响
b，乘法方式：定性因素对斜率项产生的影响
c，加法与乘法结合方式：定性应诉对截距和斜率项同时产生影响
B滞后变量问题
a，分布滞后模型：经验加权法，Almon多项式法，Koyck方法---来减少滞后项的数目
b，自回归模型：工具变量法，OLS法
C模型设定偏误问题
a，解释变量选取偏误1漏选相关变量：OLS在小样本下有偏，大样本下不一致
2多选无关变量：OLS估计量无偏且一致，但无效
b，模型函数形式选取偏误：OLS有偏非一致且无效
c，1用t检验和f检验检验无关变量
2用RESET检验是否遗漏相关变量或模型函数选取错误
四、
联立方程计量经济学模型的单方程估计
另：据小弟开学后了解的教材方面
最初入门书首推古扎拉蒂的《计量经济学基础》，上下两本，想很快对计量经济学有全方位认识的弟兄可以看这本书的精写版《经济计量学精要》，机械工业出版社，世纪馆书店就有第二版卖，好几十块---想要免费电子版的姐妹们可以联系我==。
伍德里奇的《计量经济学导论》真是讨论风格的啊，适合于中级使用，高级的书最经典的莫过于格林的《计量经济学分析》，还有《Econometrics Introduction》，中国人写的书还是李子奈的《计量经济学》比较清楚，难度中级偏高级。
就这么多了，大家一起努力，共同进步！！！
2反相关等等
b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验
2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验
c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化
d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验
研究的方面，微观注意面板数据，宏观注意时间序列，面板数据推荐伍德里奇的《横截面与面板数据的经济计量分析》，68元，人大出版社，时间序列推荐汉米尔顿的《时间序列分析》，传说中的经典教材。在此小弟加一句，尽量对照着英文看中文，因为翻译的很难==。
Stata方面，咱们人大图书馆三层英文借阅室有本《Using Stata》开头的书，据说，所有的stata的书都是以它为模本，在以F222开头的书架好像。
2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性
3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
2模型增加或减少变量的检验
3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异
e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验
2沃尔德检验
3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用X平方分布检验统计量分布特征
f，计量经济学检验
1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差
a，工具变量法IV
b，ILS-----ab适用于恰好识别
c，2SLS---适用于恰好识别和过度识别
五、
二元离散选择模型
a，Probit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为标准正态分布----用最大似然估计法或GLS
b，Logit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为logistic分布得到---用最大似然估计法或GLS
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
一、
建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围
B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量
C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择
D，模型的检验
a，经济意义的检验1正相关
4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服
二、
参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质
b无偏性
c有效性