计量经济学复习要点1

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计量经济学复习要点1

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说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容

计量经济学复习要点

参考教材：伍德里奇《计量经济学导论》

第1章绪论

数据类型：截面、时间序列、面板

用数据度量因果效应，其他条件不变的概念

习题：C1、C2

第2章简单线性回归

回归分析的基本概念，常用术语

现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。

简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。

回归中的四个重要概念

总体回归模型（Population Regression Model，PRM)

--代表了总体变量间的真实关系。

总体回归函数（Population Regression Function，PRF）

--代表了总体变量间的依存规律。

样本回归函数（Sample Regression Function，SRF）

--代表了样本显示的变量关系。

样本回归模型（Sample Regression Model，SRM）

---代表了样本显示的变量依存规律。

总体回归模型与样本回归模型的主要区别是： = 1 \* GB3 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关的样本中变量y与x的相互关系。 = 2 \* GB3 ② 建立模型的依据不同。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 \* GB3 ③ 模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是：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。

线性回归的含义

线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数）

线性回归模型的基本假设

简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）

普通最小二乘法（原理、推导）

最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。

Min ：

，

OLS的代数性质

拟合优度R2

离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS

“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数。

（1），表示回归平方和与总离差平方和之比；反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述；

（2）；

（3）回归模型中所包含的解释变量越多，越大！

改变度量单位对OLS统计量的影响

函数形式（对数、半对数模型系数的解释）

（1）：X变化一个单位Y的变化

（2）: X变化1%，Y变化%，表示弹性。

（3）：X变化一个单位，Y变化百分之100

（4）：X变化1%，Y变化%。

OLS无偏性，无偏性的证明

OLS估计量的抽样方差

误差方差的估计

OLS估计量的性质

（1）线性：是指参数估计值和分别为观测值的线性组合。

（2）无偏性：是指和的期望值分别是总体参数和。

（3）最优性（最小方差性）：是指最小二乘估计量和在在各种线性无偏估计中，具有最小方差。

高斯-马尔可夫定理

OLS参数估计量的概率分布

OLS随机误差项μ的方差σ2的估计

简单回归的高斯马尔科夫假定

对零条件均值的理解

习题：4、5、6；C2、C3、C4

第3章多元回归分析：估计

1、变量系数的解释（剔除、控制其他因素的影响）

对斜率系数的解释：在控制其他解释变量（X2）不变的条件下，X1变化一个单位对Y的影响；或者，在剔除了其他解释变量的影响之后，X1的变化对Y 的单独影响！

2、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。

3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计式。

最小二乘法 (OLS) 公式：

估计的回归模型:

的方差协方差矩阵：

残差的方差：

估计的方差协方差矩阵是：

拟合优度

遗漏变量偏误

多重共线性

多重共线性的概念

多重共线性的后果

多重共线性的检验

多重共线性的处理

习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6

第4章多元回归分析：推断

经典线性模型假定

正态抽样分布

变量显著性检验，t检验

检验β值的其他假设

P值

实际显著性与统计显著性

检验参数的一个线性组合假设

多个线性约束的检验：F检验

理解排除性约束

报告回归结果

习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8

第6章多元回归分析：专题

测度单位对OLS统计量的影响

进一步理解对数模型

二次式的模型

交互项的模型

拟合优度

修正可决系数的作用和方法。

习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12

第7章虚拟变量

虚拟变量的定义

如何引入虚拟变量：如果一个变量分成N组，引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1个虚拟变量

虚拟变量系数的解释

虚拟变量系数的解释：不同组均值的差（基准组或对照组与处理组）

以下几种模型形式表达的不同含义；

1）：截距项不同；

2）：斜率不同；

3）：截距项与斜率都不同；

其中D是二值虚拟变量，X是连续的变量。

虚拟变量陷阱

虚拟变量的交互作用

习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11

第8章异方差

异方差的后果

异方差稳健标准误

BP检验

异方差的检验（White检验）

加权最小二乘法

习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9

Eviews回归结果界面解释表

计量经济学复习题

第1章习题：C1、C2

第2章习题：4、5、6；C2、C3、C4

第3章习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6

第4章习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8 第6章习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12

第7章习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11

第8章习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9

1、判断下列表达式是否正确

2、给定一元线性回归模型：

（1）叙述模型的基本假定；

（2）写出参数和的最小二乘估计公式；

（3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质；（4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。

3、对于多元线性计量经济学模型：

（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义；

（2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式；

（3）模型的最小二乘参数估计量。

4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：

(-2.14) (1.23) (0.55) (-3.36) (-3.74) (-6.03) (-0.37)

其中，Q=人均咖啡消费量（单位：磅）；P=咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）；I=人均可支配收入（单位：千元，以1967年价格为不变价格）；=茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）；T=时间趋势变量（1961年第一季度为1，…，1977年第二季度为66）；D1=1：第一季度；D2=1：第二季度；D3=1：第三季度。

请回答以下问题：

模型中P、I和的系数的经济含义是什么？

咖啡的需求是否很有弹性？

咖啡和茶是互补品还是替代品？

你如何解释时间变量T的系数？

你如何解释模型中虚拟变量的作用？

哪一个虚拟变量在统计上是显著的？

咖啡的需求是否存在季节效应？

5、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型：

（5.1）

t=(-5.2066) (8.6246)

(5.2)

t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)

其中，W(weight)=体重（单位：磅）；h(height)=身高（单位：英寸）请回答以下问题：

你将选择哪一个模型？为什么？

如果模型（5.2）确实更好，而你选择了（5.1），你犯了什么错误？

③ D的系数说明了什么？

简述异方差对下列各项有何影响：（1）OLS估计量及其方差；（2）置信区间；（3）显著性t检验和F检验的使用。(4)预测。

7、假设某研究者基于100组三年级的班级规模（CS）和平均测试成绩（TestScore）数据估计的OLS回归为：

若某班级有22个学生，则班级平均测试成绩的回归预测值是多少？

某班去年有19个学生，而今年有23个学生，则班级平均测试成绩变化的回归预测值是多少？

100个班级的样本平均班级规模为21.4，则这100个班级的样本平均测试成绩是多少？

100个班级的测试成绩样本标准差是多少？（提示：利用R2和SER的公式）

求关于CS的回归斜率系数的95%置信区间。

计算t统计量，根据经验法则（t=2）来判断显著性检验的结果。

8、设从总体中抽取一容量为200的20岁男性随机样本，记录他们的身高和体重。得体重对身高的回归为：

其中体重的单位是英镑，身高的单位是英寸。

身高为70英寸的人，其体重的回归预测值是多少？65英寸的呢？74英寸的呢？

某人发育较晚，一年里蹿高了1.5英寸。则根据回归预测体重增加多少？

解释系数值-99.41和3.94的含义。

假定不用英镑和英寸度量体重和身高而分别用厘米和千克，则这个新的厘米-千克回归估计是什么？给出所有结果，包括回归系数估计值，R2和SER。

基于回归方程，能对一个3岁小孩的体重（假设身高1米）作出可靠预测吗？

9、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资（Wage）数据估计出如下OLS回归：

（标准误）（0.23）（0.36）

其中WAGE的单位是美元/小时，Male为男性=1，女性=0的虚拟变量。用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距。

（1）性别差距的估计值是多少？

（2）计算截距项和Male系数的t统计量，估计出的性别差距统计显著不为0吗？（5%显著水平的t统计量临界值为1.96）

（3）样本中女性的平均工资是多少？男性的呢？

（4）对本回归的R2你有什么评论，它告诉了你什么，没有告诉你什么？这个很小的R2可否说明这个回归模型没有什么价值？

（5）另一个研究者利用相同的数据，但建立了WAGE对Female的回归，其中Female为女性=1，男性=0的变量。由此计算出的回归估计是什么？

10、基于美国CPS人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果，见下表。该数据集是由4000名全年工作的全职工人数据组成的。

其中：AHE=平均小时收入；College=二元变量（大学取1，高中取0）；Female女性取1，男性取0；Age=年龄（年）；Northeast居于东北取1，否则为0；Midwest居于中西取1，否则为0；South居于南部取1，否则为0；West 居于西部取1，否则取0。

表1：基于2004年CPS数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果

注：括号中是标准误。

计算每个回归的调整R2。

利用表1中列（1）的回归结果回答：大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？男性平均比女性挣的多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？

年龄是收入的重要决定因素吗？请解释。使用适当的统计检验来回答。

Sally是29岁女性大学毕业生，Betsy是34岁女性大学毕业生，预测她们的收入。

用列（3）的回归结果回答：地区间平均收入存在显著差距吗？利用适当的假设检验解释你的答案。

为什么在回归中省略了回归变量West？如果加上会怎样。解释3个地区回归变量的系数的经济含义。

(7)Juantia是南部28岁女性大学毕业生，Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生，计算她们收入的期望差距

计量经济学补充复习题

一、填空题

计量经济学常用的三类样本数据是________、_________和_________。

2、虚拟解释变量不同的引入方式产生不同的作用。若要描述各种类型的模型在截距水平的差异，则以引入虚拟解释变量；若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时，则以引入虚拟解释变量。

二、选择题

1、参数的估计量具备有效性是指【】

A Var()=0

B Var()为最小

C (－)＝0

D (－)为最小

2、产量（x，台）与单位产品成本（y，元/台）之间的回归方程为＝356－1.5x，这说明【】

A 产量每增加一台，单位产品成本增加356元

B 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元

C产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元

D产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元

3、在总体回归直线E中，表示【】

A 当x增加一个单位时，y增加个单位

B当x增加一个单位时，y平均增加个单位

C当y增加一个单位时，x增加个单位

D当y增加一个单位时，x平均增加个单位

4、以y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使【】

A ＝0

B ＝0

C 为最小

D 为最小

5、设y表示实际观测值，表示OLS回归估计值，则下列哪项成立【】

A =y

B =

C =y

D =

6、用普通最小二乘法估计经典线性模型，则样本回归线通过点【】

A （x，y）

B (x，)

C (，)

D (，)

7、判定系数的取值范围是【】

A －1

B 1

C 0 1

D －1 1

8、对于总体平方和TSS、回归平方和RSS和残差平方和ESS的相互关系，正确的是【】

A TSS>RSS+ESS

B TSS=RSS+ESS

C TSS

D TSS=RSS+ESS

9、决定系数是指【】

A 剩余平方和占总离差平方和的比重

B 总离差平方和占回归平方和的比重

C 回归平方和占总离差平方和的比重

D 回归平方和占剩余平方和的比重

10、如果两个经济变量x与y间的关系近似地表现为当x发生一个绝对量变动（x）时，y有一个固定地相对量（y/y）变动，则适宜配合地回归模型是【】

A B ln

C D ln

11、下列哪个模型为常数弹性模型【】

A ln

B ln

C D

12、模型中，y关于x的弹性为【】

A B C D

13、模型ln中，的实际含义是【】

A x关于y的弹性

B y关于x的弹性

C x关于y的边际倾向

D y关于x的边际倾向

14、当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是【】

A 加权最小二乘法

B 工具变量法

C 广义差分法

D 使用非样本先验信息

15、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即【】

A 重视大误差的作用，轻视小误差的作用

B 重视小误差的作用，轻视大误差的作用

C重视小误差和大误差的作用

D轻视小误差和大误差的作用

16、容易产生异方差的数据是【】

A 时间序列数据

B 修匀数据

C 横截面数据

D 年度数据

17、设回归模型为，其中var()=，则的最小二乘估计量为【】

A. 无偏且有效 B 无偏但非有效

C 有偏但有效

D 有偏且非有效

18、如果模型存在序列相关，则【】

A cov（，）=0

B cov（，）=0（t s）

C cov（，）0

D cov（，）0（t s）

19、下列哪种形式的序列相关可用DW统计量来检验（为具有零均值，常数方差，且不存在序列相关的随机变量）【】

A B

C D

20、DW的取值范围是【】

A －1DW0

B －1DW 1

C －2DW 2

D 0 DW 4

21、当DW＝4是时，说明【】

A 不存在序列相关

B 不能判断是否存在一阶自相关

C 存在完全的正的一阶自相关 D存在完全的负的一阶自相关

22、模型中引入一个无关的解释变量【】

A 对模型参数估计量的性质不产生任何影响

B 导致普通最小二乘估计量有偏

C导致普通最小二乘估计量精度下降

D导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

23、如果方差膨胀因子VIF＝10，则认为什么问题是严重的【】

A 异方差问题

B 序列相关问题

C 多重共线性问题

D 解释变量与随机项的相关性

24、某商品需求函数为，其中y为需求量，x为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为【】

A 2

B 4

C 5

D 6

25、根据样本资料建立某消费函数如下：=100.50+55.35+0.45，其中C为消费，x为收入，虚拟变量D＝，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为【】

A =155.85+0.45

B =100.50+0.45

C =100.50+55.35

D =100.95+55.35

26、假设某需求函数为，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型，则模型的【】

A 参数估计量将达到最大精度

B 参数估计量是有偏估计量

C 参数估计量是非一致估计量

D 参数将无法估计

27、对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形式形成截距变动模型，则会产生【】

A 序列的完全相关

B 序列不完全相关

C完全多重共线性 D 不完全多重共线性

28、如果一个回归模型中不包含截距项，对一个具有m个特征的质的因素要引入虚拟变量的数目为【】

A m

B m-1

C m-2

D m+1

29、某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）。

A．1阶单整 B．2阶单整

C．K阶单整D．以上答案均不正确

30、当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（）来实现。

A . DF检验 B．ADF检验

C．EG检验 D．DW检验

三、多项选择题：

1、一元线性回归模型的经典假设包括【】

A B （常数）

C D ～N(0，1)

E x为非随机变量，且

2、以带“”表示估计值，u表示随机误差项，如果y与x为线性相关关系，则下列哪些是正确的【】

A B

C D

E

3、用普通最小二乘法估计模型的参数，要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质，则要求：【】

A B （常数）

C D 服从正态分布

E x为非随机变量，且

4、假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数估计量具备

【】

A 可靠性

B 合理性

C 线性

D 无偏性

E 有效性

5、下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型【】

A B

C ln D

E

6、异方差性将导致【】

A 普通最小二乘估计量有偏和非一致

B 普通最小二乘估计量非有效

C 普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏

D 建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效

E 建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽

7、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时【】

A 各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别

B 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关

C 估计量的精度将大幅下降

D 估计量对于样本容量的变动将十分敏感

E 模型的随机误差项也将序列相关

8、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性【】

A 相关系数

B DW值

C 方差膨胀因子

D 特征值

E 自相关系数

三、判断题

1、随机误差项ui与残差项ei是一回事。（）

2、当异方差出现时，常用的t检验和F检验失效。（）

3、在异方差情况下，通常预测失效。（）

四、计算分析题

1、指出下列模型中的错误，并说明理由。

（1）

其中，C、Y分别为城镇居民的消费支出和可支配收入。

（2）

其中，Y、K、L分别为工业总产值、工业生产资金和职工人数。

2、对下列模型进行适当变换化为标准线性模型：

y=+++u；

Q=A；

Y=exp(+x+u)；

3、一个由容量为209的样本估计的解释CEO薪水的方程为：

(15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.13) (-2.895)

其中,Y表示年薪水平(单位:万元), 表示年收入(单位:万元), 表示公司股票收益(单位:万元); 均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用事业。假设对比产业为交通运输业。

解释三个虚拟变量参数的经济含义。

保持和不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。这个差异在1%的显著性水平上是统计显著吗？消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少？

计量经济学复习要点

1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 2、计量经济学分析经济问题的经典步骤 Step1 理论或假说的陈述 Step2 建立数学模型 Step3 建立相应的计量经济学模型 Step4 获取数据 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。 ⑦假设检验：H0 : β 2 < 1 （边际消费倾向<1） ⑧预测：给定X，算Y

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：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关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立

模型的依据不同。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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：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。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。 Min 21?()n i i i Y Y =-∑ 01 ??(,)ββ： 1 1 2 1 ()() ?()n i i i n i i X X Y Y X X ==--β=-∑∑ ， 01??Y X β=-β OLS 的代数性质 拟合优度R 2 离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS “拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数。

计量经济学复习要点1

资料范本 本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 计量经济学复习要点1 地点：__________________ 时间：__________________ 说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容

计量经济学复习要点 参考教材：伍德里奇《计量经济学导论》 第1章绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 总体回归模型（Population Regression Model，PRM) --代表了总体变量间的真实关系。 总体回归函数（Population Regression Function，PRF） --代表了总体变量间的依存规律。 样本回归函数（Sample Regression Function，SRF） --代表了样本显示的变量关系。 样本回归模型（Sample Regression Model，SRM） ---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是： = 1 \* GB3 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关的样本中变量y与x的相互关系。 = 2 \* GB3 ② 建立模型的依据不同。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

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计量经济学复习要点 第1章绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其她条件不变得概念 习题:C１、C2 第2章简单线性回归 回归分析得基本概念，常用术语 现代意义得回归就是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系得研究，回归得实质就是由固定得解释变量去估计被解释变量得平均值。 简单线性回归模型就是只有一个解释变量得线性回归模型。 回归中得四个重要概念 1.总体回归模型(Popuｌａtion Ｒegｒessｉon Model,ＰＲM) --代表了总体变量间得真实关系。 2.总体回归函数（Pｏpuｌatiｏn Regrｅｓsion Funcｔion,PRF) --代表了总体变量间得依存规律。 3.样本回归函数（Sａmple Reｇrｅssioｎ Function,ＳRF) --代表了样本显示得变量关系。 4.样本回归模型（Ｓampｌe ReｇrｅsｓｉoｎModeｌ,ＳＲM) ---代表了样本显示得变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型得主要区别就是:①描述得对象不同。总体回归模型描述总体中变量ｙ与x得相互关系,而样本回归模型描述所关得样本中变量y与x得相互关系。②建立模型得依据不同。总体回归模型就是依据总体全部观测资料建立得，样本回归模型就是依据样本观测资料建立得。③模型性质不同。总体回归模型不就是随机模型,而样本回归模型就是一个随机模型,它随样本得改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型得联系就是:样本回归模型就是总体回归模型得一个估计式,之所以建立样本回归模型,目得就是用来估计总体回归模型。 线性回归得含义 线性:被解释变量就是关于参数得线性函数(可以不就是解释变量得线性函数） 线性回归模型得基本假设 简单线性回归得基本假定:对模型与变量得假定、对随机扰动项ｕ得假定(零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定) 普通最小二乘法(原理、推导） 最小二乘法估计参数得原则就是以“残差平方与最小”。 Min : , ＯLS得代数性质 拟合优度Ｒ2 离差平方与得分解:TSS=ESS+ＲSS “拟合优度”就是模型对样本数据得拟合程度。检验方法就是构造一个可以表征拟合程度

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计量经济学复习要点 参考教材：伍德里奇 《计量经济学导论》 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：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关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：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。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均

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计量经济学复习知识点重点难点 计量经济学知识点 第一章导论 1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。 2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。 3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12 月国际计量经济学会的成立。 4、计量经济学是经济学的一个分支学科。 第二章简单线性回归模型 1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代 表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；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。 2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定； ③随机 扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。 3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于 实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。 4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。 5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。 6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范 围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。

第三章多元线性回归模型 1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假 定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定； ⑤正态性假定。 2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩 估计、广义矩估计。 3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。 4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值， 这时规定为0。 5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模 型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。 6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。 第四章多重共线性 1、产生多重共线性的背景：①经济变量之间具有共同变化趋势； ②模型中 包含滞后变量；③利用截面数据建立的模型也可能出现多重共线性；④样本数据自身的原因。 2、完全多重共线性的后果：参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限 大。 3、不完全多重共线性的后果：①参数估计值的方差和协方差增大； ②对参 数区间估计时，置信区间趋于变大；③严重多重共线时，假设检验容易作出错误的判断；④当多重共线性严重时，可能造成可决系数

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1. 回归分析用来处理一个因变量与另一个或多个自变量之间的因果关系。（ F ） 2. 拟合优度R 2的值越大，说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。（ T ） 3. 线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（ F ） 4. 引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。（ T ） 5. 多重共线性是总体的特征。（ F ） 6. 任何两个计量经济模型的都是可以比较的。（ F ） 7. 异方差会使OLS 估计量的标准误差高估，而自相关会使其低估。（ F ） 8. 杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。（ F ） 9. 异方差问题总是存在于横截面数据中，而自相关则总是存在于时间序列数据中。（ F ） 10. 内生变量的滞后值仍然是内生变量。（ F ） 二、选择题（20分） 1. 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ D ） A. 原始数据 B. Pool 数据 C. 时间序列数据 D. 截面数据 2. 下列模型中属于非线性回归模型的是（ C ） A. B. C. D. 3. 半对数模型 中，参数的含义是（ C ） A. X 的绝对量变化，引起Y 的绝对量变化 B. Y 关于X 的边际变化 C. X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化 D. Y 关于X 的弹性 4. 模型中其数值由模型本身决定的变量是（ B ） A 、外生变量 B 、内生变量 C 、前定变量 D 、滞后变量 5. 在模型的回归分析结果报告中，统计量的 ，则表明（ C ） A. 解释变量 对的影响是显著的 2 R u X Y ++=ln 10ββu Z X Y +++=210βββu X Y ++=10ββu X Y ++=/10ββu X Y ++=ln 10ββ1βt t t t u X X Y +++=33221βββF 0000.0=值p t X 2t Y

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计量经济学复习知识要点 1计量经济学定义。P1 是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。是经济理论、统计学和数学三者的结合。 2建立与应用计量经济学模型的主要步骤。P9-P18 一、设定理论模型 二、收集样本数据 三、估计模型参数 四、检验模型 3理论模型的设计包含的三部分工作。P9 选择模型所包含变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围 4在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。P9-P10 （1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。 （2）要考虑数据的可得性。 （3）要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。 5如何恰当地确定模型的数学形式。P11 （1）选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。 （2）也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，作为建立理论模型的依据。 （3）在某种情况下，若无法事先确定模型的数学形式，那么就要采用各种可能的形式试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。 6常用的样本数据类型。样本数据质量。P12,P13 时间序列数据、截面数据、虚变量数据。 完整性：即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。 准确性；有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。 可比性：也就是数据口径和价格的可比性问题。 一致性：即母体与样本的一致性 7虚变量。带常数项的计量模型引入虚拟变量个数原则。P13,p145 虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。 对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应

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一、 1、列举计量经济分析过程的几个要素:1、数据; 2、计量模型。 3、解释变量; 4、被解释变量; 5、相关影响。 2、计量经济分析过程基本围绕着四类值。例如要预测一个硬币被抛1000次出现正面的次数,第一步: 从理论上研究,出现正面的概率就是1/2, 这个概率就是真值;第二步:做实验,例如抛硬币100次,观察出现正面的次数,那么这个次数为观察值;第三步:估计概率,用观察的次数除以100作为概率的估计值;第四步:用估计的概率乘以1000作为硬币被抛1000次出现正面的预测值。 3、估计量一般都采用哪三种评选标准:1、无偏性;2、有效性;3、一致性、 4、无偏估计量的概念:若估计量的数学期望存在且等于其对应真值,即()E θθ=。 4估计量的有效性:设1θ与2θ均为θ的无偏估计量,若对于任意θ,有1θ的方差小于等于2θ的方差,则1θ较2θ有效。 5、列举计量经济分析的三种数据类型:1、横截面数据;2、时间序列数据;3、面板数据。 6、虚拟变量即一种二值变量,就是对解释变量的一种定性描述。 二、: 1、简述多元线性回归中('i i i y x βε=+)的高斯-马科夫假设(Gauss – Markov assumption)?若要求得到无偏估计量需满足其中的哪(些)项？ 112{}0,1,2,...,{,...,}{,...,}{}1,2,...,{,}0i N N i i j E i N x x V i N Cov εεεεσεε=====与相互独立 ，

若想得到无偏估计量,需满足{}0,1,2,...,i E i N ε==,与 11{,...,}{,...,}N N x x εε与相互独立 某种元件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(),均未知、现测得16只元 件的寿命如下(已知 t 0、05(15) =1、7531) : 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问就是否有理由认为元件的平均寿命大于225(小时)? 2:解 按题意需检验 : =225, : 取a =0、05、此检验问题的拒绝域为 t=t a (n-1)、 现在n=16, t 0、05(15) =1、7531、又根据 ,s= 算得 =241、5, s=98、7259,即有 t ==0、66851、7531、 t 没有落在拒绝域中,故接受,即认为元件的平均寿命不大于225小时、 3、在平炉上进行一项试验以确定改变操作方法的建议就是否会增加钢的得率,

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第一章导论 一、计量经济学的涵义和性质 计量经济学是以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。计量经济学是经济学的一个重要分支，主要内容是揭示经济活动中客观存在的数量关系的理论与方法，其核心是建立计量经济学模型。 二、计量经济学的内容体系及与其他学科的关系 （一）计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系 计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。数量统计各种数据的收集、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。 （二）计量经济学的内容体系 1、按范围分为广义计量经济学和狭义计量经济学。 2、按研究内容分为理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学的核心内容是参数估计和模型检验。应用计量经济学的核心内容是模型设定和模型应用。 三、基本概念(4、5、7、8了解即可) （一）经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。 （二）解释变量：解释变量也称自变量，是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的“因”。 （三）被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。 4.内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。 5.外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因素的影响，表现为非随机变量，但影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。 6.滞后变量：滞后变量是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，前期的内生变量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。 8.控制变量：控制变量是为满足描绘和深入研究经济活动的需要，在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，它一般属于外生变量。 9.计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。 四、计量经济学的研究步骤 （一）建立理论模型。建立计量经济学模型的第一步，包括了选择变量，确定变量间的数学关系，以及确定统计指标并收集整理数据。 （二）模型参数的估计。是理论计量经济学模型的一个核心内容，涉及对模型的识别、估计方法的选择等多个方面。模型特性不同，所采用的估计参数方法就有所不同。若满足古典假定，可以采用普通最小二乘法（OLS）等方法；若模型中存在异方差性，可以选用加权最小二乘法（WLS）等方法；若模型中存在自相关性，可以选用广义差分法、广义最小二乘法（GLS）等方法；若模型中存在多重共线性，可以选用逐步回归法、主成分回归法等方法。 （三）模型的检验。（1）经济意义检验。根据一定的经济理论或人们的经济实践经验判断所估计出的参数的的符号和数值是否合理。（2）统计检验。利用数理统计方法，依据统计推断原理，对参数估计的可靠程度、观察数据的拟合程度等进行检验，主要包括：拟合优度检验、方程的显著性检验和变量的显著性检验。（3）计量经济学检验。统计显著性检验是在一定的假设条件下进行的，若假设条件被违背，统计显著性检验则失效，因此还必须对这些假设是否成立进行检验，当假设成立时，上述统计检验结果才是有效的。对于单方程计量经济模型，计量经济学检验主要包括异方差检验、自相关检验和多重共线性检验。对于联立计量经济学模型，计量经济学检验还包括模型的识别性检验。（4）模型预测检验。统计显著性检验和计量经济学检验是利用样本期内的数据进行检验的，预测性检验是利用样本期外的数据检验模型参数估计量的稳定性以及模型对样本期以外经济客观事实的近似描述能力。预测性检

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1、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标。 2、解释变童：用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变 额为发热所引5动做出解释。 3、被解释变量：是作为研究对象的变量。它的变动是由•解释变量做出廉释的 4、控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政黃要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面 的变量。 5、计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之问的数量关系而采用的随机代数模型。 6、相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的彩响.但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之问的关系就是相关关系。 7、最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 8、拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之问的拟合程度。 （ 9、残差：样本回归方程的拟合值与观測值的误差。 10、显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检豔程序。 11、偏相关系数：在Y. X|. 1三个变量中，当儿既定时，表示Y与X2之问相关关系的指标。 12、异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称葩机项U1具有异方差性。 13、序列相关性：对于模型 Xi = % + 妙九 +色乜+•••+%%+“i = 12 …屮 菠机误差项互相独立的基本假设表现为C"（冷"” =0 /> j,i,j = \2…』（I分） 如果出现Cov（比，“ J） H 0 i H人i J = 12…屮 即对于不同的样本点•随机误差项之问不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 14、自回归模型： 15、广乂最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。 16、相关系数：度量变量之问相关程度的一个系数，一般用P表示。 17、多重共线性：解释变量之问存在完全或不完全的线性关系。 18、虚拟变量：把质的因素量化而构進的取值为0和1的人工变量。 19、差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的釆用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。 20、广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。 I 简答 1、简述建立与应用计量经济模型的主要步腿。 ①根据经济理论建立计量经济模型：②样本数据的收集：③估计参数：④模型的检验；⑤计量经济模型的应用0 2、对计量经济模型的检验应从几个方面入手 ①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则桧卷：④模型预测檢程。

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计量经济学复习考试要点1 计量经济学复习要点 参考教材：伍德里奇《计量经济学导论》第1章绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念习题：C1、C2 第2章简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：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关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回

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计量经济学复习重点 第一章 1. 计量经济学的性质 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。 研究的主体（出发点、归宿、核心)：经济现象及数量变化规律 研究的工具(手段）：模型数学和统计方法 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同），方法是为经济问题服务计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论（计量经济研究的基础) 数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息（计量经济研究的原料或依据） 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法（计量经济研究的工具与手段2. 计量经济学与相关学科的联系与区别 联系： ●计量经济学研究的主体—经济现象和经济系的数量规律 ●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据 ●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善 区别: ●经济理论重在定性分析，并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容 3. 学习计量经济学的必要性 4. 计量经济学研究的基本思路和步骤 模型设定（选择变量和数学关系式）、估计参数（确定变量间的数量关系）、模型检验（检验所得结论的可靠性）、模型应用（作经济分析和经济预测）5。模型的设定、参数估计、模型检验的要求 模型设定要求 ●要有科学的理论依据 ●选择适当的数学形式（单一方程、联立方程线性形式、非线性形式） ●模型要兼顾真实性和实用性 ●包含随机误差项 ●方程中的变量要具有可观测性 参数估计要求 参数的估计值：所估计参数的具体数值 参数的估计式:估计参数数值的公式

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计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的根本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对假设干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型〔Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数〔Population Regression Function ，PRF 〕 t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数〔Sample Regression Function ，SRF 〕 t t t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型〔Sample Regression Model ，SRM 〕 t t x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与*的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与*的相互关系。②建立模型的依据不同。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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之

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计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：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关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：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。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。