1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。
所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。
（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。
（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。
（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。
）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。
测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。
方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。
4、总体回归模型的含义：就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。
或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。
显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
5、异方差检验的基本方法：（１）、图示检验法：（1.1）相关图形分析；方差描述的是随机变量相对其均值的离散程度，而被解释变量Ｙ与随机误差项ｕ有相同的方差，所以分析Y与X的相关图形，可以粗略的看到Y的离散程度及与X之间是否有相关关系。
如果随着X的增加，Y的离散程度有逐渐增加（或减小）的变化趋势，则认为存在递增型（或递减型）的异方差。
（1.2）、残差图形分析；虽然随机误差项无法观测，但样本回归的残差一定程度上反映了随机误差的某些分布特征，可通过残差的图形对异方差性作观察。
（2）戈德菲尔德-夸特检验方法是戈德菲尔德和夸特y1965年提出的，可用于检验递增性或递减性异方差。
思想是将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显的差异，以此判断是否存在异方差。
（注：此检验只适合于检验大样本；除了同方差假定不成立外，其他假定均满足。
）步骤：1、将观测值按解释变量Xi 的大小顺序排列，2、将排列在中间的C 个（约为观测值n 的1/5—1/4））观测值删除，在将剩余的部分分为均等的两个部分即为(n-c)/2, 3、提出假设。
即H0：两部分数据的方差相等；H1：两部分数据的方差不相等，4、构造F 统计量。
对述两部分观测值做回归，由此得到两部分的残差平方和，5、判断，给定显著性水平a,差F 分布表，的临界值Fa=Fa((n-c)/2-k, (n-c)/2-k),计算出统计量F*，如果F*>Fa,则拒绝原假设，不拒绝被择假设即认为模型中的随机误差存在异方差。
（3）White 检验，其基本思想是，如果存在异方差，其方差与解释变量有关系，分析其方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差性，可用OLS 估计的残差平方作为其估计值。
在大样本的情况下，作方差对常数项、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积所构成的辅助回归，利用辅助回归相应的检验统计量，即可判断是否存在异方差性。
（4）ARCH 检验。
恩格尔提出转载时间序列方差变动的方法，这就是所谓的ARCH 检验方法。
其思想是，在时间序列数据中，可认为存在的异方差性为ARCH （自回归条件异方差）过程并通过检验这一过程是否成立去判断时间序列有无异方差。
（5）、Glejser 检验，其思想是有OLS 法得到残差ei ，取ei 的绝对值，然后将其绝对值对某个解释变量Xi 回归，根据回归模型的显著性和拟合优度来判断是否存在异方差。
该检验要求观测值为大样本。
6、 协整检验的基本内容p272：协整检验有两种基本方法，意识基于回归残差的协整检验，即为单一方程的协整检验；另一种是基于回归系数完全信息的Joheansen 协整检验。
单一方程的EG 两步法协整检验：d 第一步，用OLS 法作协整回归。
首先检验时间序列的单整次数。
如果只含有两个变量序列，则两个变量的单整次数应该相同。
其次用OLS 对回归方程Y1t = a + B2 Y2t +----+Bk Ykt + ut 进行估计，得到残差序列et; 第二步；检验et 的平稳性，如果et 为平稳的则该时间序列是协整的，反之，则不是；因为若改时间序列不是协整的，则它们的任意线性组合都是非平稳的，因此残差也是非平稳的。
对残差平稳的检验，就是对该时间序列的平稳性检验。
1、检验残差的平稳性可用两种方法，一种是对残差序列进行ADF 检验，即对残差et 进行单位根检验，另一种检验方法是协整回归DW 检验，方法是用用协整回归所得的残差构造DW 统计量：，∑∑==--=n i in i i ie e e W D 12221~)~~(..，若et 是随机游走的则et – et-1 的数学期望为0，故DW 也应该接近于0 ，因此，只需要检验H0：DW= 0 是否成立，若H0成立et 为随机游走，Xt 与 Yt 间不存在协整，反之则存在。
7、 多重共线性的含义：p106,即个解释变量之间存在线性关系，或者说个解释变量的观测值之间线性相关，计量经济学中的多重共线性，不仅包括解释变量间的精确地线性关系，还包括解释变量之间近似的线性关系。
对于模型i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110（n i ,,2,1 =），如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
8、 DW 检验技能的方法：DW 检验是杜宾和沃特森与1951年提出的。
是检验自相关的的常用方法。
检验的前提条件：1、解释变量X 为非随机的，2、随机误差项为一阶子回归形式，3、线性模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量，4、截距项不为零即指适用于用常数项的回归模型，5、数据序列无缺失项。
为了检验序列的相关性构造原假设是Ho:p= 0. 为了检验这一假设，都早DW 统计量，首先要计算回归估计式的残差et ，定义ＤＷ统计量为：∑∑==--=n i in i i iee e W D 12221~)~~(..，其中，ｅｔ ＝ Ｙt - Y^t , t = 1,2,3,……n 。
由上世得到DW 值约等于p^约等于∑=-n i i i e e 21~~/∑=n i i e 12~ ，则DW 约等于2*（1-p^），所以，DW 值与p^的对应关系，取值范围为：0<DW<4,再根据样本容量n 和解释变量的数目k ’,查DW 分布表，可的临界值dl 和 du,，然后根据准则考察计算DW 值， 模型的自相关状态，，当0<=DW<=Dl 时,误差项存在正的自相关；dl<DW<=du ，不能判定是否存在自相关；du<DW<4-du,误差项无自相关，4-du<=DW<4-dl ，不能判定是否有自相关，4-dl 《=DW 《=4，误差项存在负的自相关。
DW 检验的缺陷：1、有两个不能确定的区域，2、样本要求n>= 15,如果样本再小，就很难利用残差做出自相关存在性的正确判断，3、DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验，4、DW 检验有运用的前提条件，只有符合这些条件检验才是有效的。
9、 阿尔蒙多项式的阶数m 与k 关系：利用多项式来逼近滞后参数的变化结构，从而减少待估参数的数目，其基本原理是在有先分布滞后模型长度s 的情况下，滞后项序数可以看成是相应滞后期i 的函数。
多项式的次数m 通常取得较低，一般去2—3，如果m 取得过大则达不到通过阿尔蒙多项式变换减少变两个数的目的。
（自由度得到保证，缓解了多重共线性问题）k 即为i,称为滞后期，m 表示次数为m 的多项式Bi = ao + a1 i + a2 x i^2 + ……am x i^m(i=0/1/2/3/……s,m<s)10、 计量经济，分析的基本步骤：四个步骤：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——估计参数；3、检验所的结论的可靠性——模型检验；4、做经济分析和经济预测——模型运用。
11、普通最小二乘估计量在满足经典假设的情况下有什么特性：线性特性、无偏性和有效性。
12、 滞后效应产生的原因有哪些？心理预期因素，心理定势及社会习惯的作用，表现为决策滞后；技术因素，经济运行从生产到流通再到使用，每一个环节都需要一段时间，从而形成滞后；制度因素，契约管理制度会形成一定程度的滞后。
13、 时间序列的平稳性：（p263）如果时间序列{t X }满足下列条件：1）均值μ=)(t X E 与时间t 无关的常数；2）方差2σ)var(=t X 与时间t 无关的常数；3）协方差k k t t X X γ=+)cov( 只与时期间隔k 有关，与时间t 无关的常数。
则称该随机时间序列是平稳的。
14、 样本回归函数：p29被解释变量（消费支出）的样本条件均值也是随解释变量（可支配收入）的变化而有规律的变化。
