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1、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）、记录学和数学（定量分析）的结合。目的：把实际经验的内容纳入经济理论，拟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环节：（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（二） 估计参数：参数不能直接观测并且是未知的（三） 模型检查：经济意义的检查、记录推断检查、计量经济学检查、模型预测检查（四） 模型应用：经济分析
2、、经济预测、政策评价和检查、发展经济理论计量经济模型：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。计量经济研究中应用的数据涉及：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据第二章简朴线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型相关系数：两个变量之间线性相关限度可以用简朴线性相关系数去度量总体相关系数：对于研究的总体，两个互相关联的变量得到相关系数。总体相关系数 Var方差 Cov协议方差rXY=（Xi-X）YI-Y（Xi-X）2（Yi-Y）2总体回归函数：将总体被解释函数Y的条件盼望表现为解释变量X的函数总体 EYXi
3、=1+2Xi个体 Yi=1+2Xi+i 随机扰动项引入随机扰动项的因素？作为未知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因素的综合代表模型的设定误差变量的观测误差经济现象的内在随机性。简朴线性回归的基本假定？（1）零均值假定期，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件盼望或条件均值为零。（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2。（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服从盼望
4、为零、方差为2的正态分布。2=（Xi-X）YI-Y（Xi-X）21=Y-2X最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则拟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。 记录特性：线性特性、无偏性、有效性。E（2）=2 2=ei2n-22N2，2Xi-X2P28拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合限度。可决系数R2=1-Yi-Yi2Yi-Y2=1-ei2yi2修正的决定系数及其作用。解答：（2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合
5、优度的高低，但不能用本来未调整的决定系数来比较（1分）。多重共线性：指解释变量之间存在精确或近似的线性关系产生多重共线性的因素？（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）运用截面数据建立模型也也许出现多重共线性（4）样本数据自身的因素完全多重共线性的后果？（1）参数的估计值不拟定（2）参数估计值的方差无限大不完全多重共线性下产生得到后果？（1）参数估计值的方差与协方差增大（2）对参数区间估计时，置信区间趋于变大（3）严重的多重共线性时，假设检查容易作犯错误的判断（4）当多重共线性严重时，也许导致可决系数R2较高多重共线性检查方法？（1）简朴相关系数检查法（2）方差膨胀因子
6、法（3）直接观测法（4）逐步回归检测法减少多重共线性的经验方法？（1）运用外部或经验信息（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ui的方差 Var（ui2）=i2 （i=1,2.n）则ui具有异方差性异方差性产生的因素？（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）对参数估计式记录特性的影响：参数的OLS估计仍然具有无偏性。参数OLS估计式得到方差不再是最小的（2）对模型假定检查的影响：参数估计的方差若还是用OLS方法去估计方差
7、，通常得到t记录量不再服从t分布，并且使用大样本也不能解决这个问题(3)对预测的影响：导致参数的显著性检查失效和预测的精度减少。异方差性的检查1图示检查法 相关图分析 残差分布图分析2（GoldfeldQuandt）检查 3（White）检查 4RCH检查异方差性的补救措施？（1）对模型变换（2）加权最小二乘法（3）模型的的对数变换自相关：指总体回归模型的随机误差项ui之间存在的相关关系自相关产生的因素？（1）经济系统的惯性（2）经济活动的滞后效应（3）数据解决导致的相关（4）蛛网现象（5）模型设定偏误自相关的后果？（1）一阶自回归形式的性质：自协方差均不为零。（2）自相关对参数估计的影响：导致低估真实的2（3）对模型检查的影响：参数的最小二乘估计量是无效的，使得F检查和R2检查也是不可靠的。（4）对模型预测的影响：使预测的置信区间不可靠，从而减少了预测精度自相关检查？（1）图示检查法（2）DW检查法（3）LM检查自相关的补救？（1）广义差分法（2）自相关系数的拟定残差平方和 F检查的环节： 1、提出假设 2、在原假设成立的条件下，记录量3、给定显著性水平，查表可得临界值4、显著T检查环节;1、提出假设：2、在成立的前提条件下，由构造记录量 t（n-2） 3、给定显著性水平，查表可得。得出拒绝域4、把样本带入，求记录量值。若，则落入拒绝域，拒绝原假设 。