(财务知识)厦门大学经济学考博计量经济学最全版

计量经济学题库（超完整版）及答案.详解计量经济学题库计算与分析题（每⼩题10分）1X:年均汇率（⽇元/美元） Y:汽车出⼝数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。

（2）计算X 与Y 的相关系数。

其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采⽤直线回归⽅程拟和出的模型为 ?81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99解释参数的经济意义。

2．已知⼀模型的最⼩⼆乘的回归结果如下：i i ?Y =101.4-4.78X 标准差（45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。

回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iY ⽽不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。

3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ?C =150.81Y + t 值（13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收⼊（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。

问：（1）利⽤t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断⼀下该模型的拟合情况。

4．已知估计回归模型得i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，求判定系数和相关系数。

5．有如下表数据（1拟合什么样的模型⽐较合适？（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型⼀：16.3219.14P U=-+ 模型⼆：8.64 2.87P U =-分别求两个模型的样本决定系数。

Chapter 1
绪 论
1. 什么是经济计量学: 经济理论、统计学、数学、 经济数据。 2. 目的: 理论实证、政策分析和经济预测等 3. 方法与计算 3.1 方法 1) 理论陈述; 2) 数据收集; 3) 提出模型; 4) 估计模型; 5) 模型诊断; 6) 理论检验; 7) 预测分析.
3.2 数据类型(按获得数据的时空分类): 1) Time seriesቤተ መጻሕፍቲ ባይዱdata 2) Cross-sectional data 3) Pooled cross-sectional data(混合横截面) 4) Panel data(面板数据) 3.3 计算(Eviews软件包介绍)
高级经济计量学
Advanced Econometrics
教材: R. S. Pindyck and D. L. Rubinfeld, 计量经济模型与经济预测, 机械工业出版社 参考书: 1. J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach (中译本, 人大出版社, 2003年) 2. D.N.Gujarati著,林少宫译，计量经济学基础 （Basic Econometrics），中国人民大学出版社 3. 陈毅恒著,黄长全译,时间序列与金融数据分析, 中国统计出版社,2004
4. 经济计量学在当代经济学中的地位 1969, R. Frisch and Tinbergen 2000, J. Heckman and D. McFadden 2003, R. F. Engle and C. W. J. Granger

用中不断地扩充自身的方法、内容和领域，从而 改变了原有单一学科发展的思路，形成了现代计 量经济学的分析思路和方法，充分的体现出了计 量经济学旺盛的生命力。

—— 应用是生命力、应用是王道！
计量经济学发展历程
计量经济学的发展可分为四个时期： （1）二十世纪20年代中至二十世纪40年代末，为经
典计量经济学的产生与形成阶段； （2）二十世纪50年代初至二十世纪70年代中，为经
典计量经济学的发展阶段； （3）二十世纪70年代末至二十世纪90年代中，为
现代计量经济学形成阶段； （4）二十世纪90年代末至现在，为现代计量经济学
的发展阶段。
第一阶段 经典计量经济学的产生与形成
1、二十世纪20年代中至二十世纪40年代末，为经 典计量经济学的产生与形成阶段。在二十世纪之 前，面对错综复杂的经济现象，经济工作者主要 是使用头脑直接对材料进行归纳、综合和推理。 十九世纪欧洲主要国家先后进入资本主义社会。 工业化大生产的出现，经济活动规模的不断扩大, 需要人们对经济问题做出更精确、深入的分析、 解释与判断。这就为计量经济学的诞生形成了社 会基础。
厦门大学 经济学院
高级计量经济学I

高计的重要性
高级计量经济学是现代经济学的三门核心课程之 一。
三高：高级计量经济学、高级宏观经济学、高级 微观经济学
其他参考书：
达摩达尔.N.故扎拉蒂（Damodar N.Gujarati)《计量 经济学基础》中国人民大学出版社 （第四版）
二十世纪30年代，计量经济学研究对象主要是个别生产 者、消费者、家庭、厂商等。基本上属于微观分析范畴。 第二次世界大战后，计算机的发展与应用给计量经济学的 研究起了巨大推动作用。从二十世纪40年代起，计量经济 学研究从微观向局部地区扩大，以至整个社会的宏观经济 体系，处理总体形态的数据，如国民消费、国民收入、投 资、失业问题等。但模型基本上属于单一方程形式。

计量经济学开卷知识点大全
计量经济学开卷考试的知识点大致可以包括以下内容：
1. 简单回归模型：包括线性回归模型、非线性回归模型、多元回归模型等，了解模型的公式、
假设和限制条件等。

2. 模型估计与检验：包括最小二乘法估计、最小二乘法的性质与假设、OLS估计量的性质和统计推断、假设检验和显著性检验等。

3. 多元线性回归模型：包括多个自变量的线性回归模型、多元回归模型的假设和限制、多元回
归模型的OLS估计和统计推断等。

4. 虚拟变量模型：包括虚拟变量的概念与应用、虚拟变量的编码方式、虚拟变量的解释与推断等。

5. 动态模型：包括滞后变量模型、一阶差分模型、滞后差分模型等，了解动态模型的估计方法
和问题。

6. 面板数据模型：包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等，了解面板数据模型的
特点和估计方法。

7. 检验方法与模型选择：包括功能形式检验、异方差检验、自相关检验、多重共线性检验等，
了解模型选择的常用方法和准则。

8. 非线性回归模型：包括非线性最小二乘法估计、非线性回归模型的推断、非线性回归模型的
应用和问题等。

9. 最大似然估计方法：包括最大似然估计的基本思想和步骤、最大似然估计的性质和推断等。

10. 序列模型：包括自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等，了解序列模型的性质和推断。

11. 时间序列模型：包括时间序列的基本特征、平稳时间序列、非平稳时间序列等，了解时间
序列模型的估计和预测。

12. 异方差和自相关问题：包括异方差性问题、自相关性问题的检验和处理方法等。

以上只是计量经济学开卷考试可能涉及的知识点，具体考试内容还需参考教材和教授提供的要求。

考博计量经济学试题参考计量经济学试题一.判断题：1．违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。

×2.只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性√3．要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。

×4．在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可以推测模型总体线性关系成立；反之亦然。

×5．样本容量N越小，残差平方和RSS就越小，模型拟合优度越好。

×6．当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。

√7．实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致。

√8．模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。

√9．如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值。

×10．异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。

×二. 名词解释1：普通最小二乘法为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。

2：总平方和、回归平方和、残差平方和的定义TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。

TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化。

RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和。

RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分。

ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。

RSS 除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。

3：计量经济学计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。

博士资格考试高级计量经济学
博士资格考试是为了评估一个人是否具备进一步深造和独立从事研究工作的能力。

高级计量经济学是博士资格考试中的一个科目，它专注于计量经济学领域的高级理论和方法。

高级计量经济学在博士资格考试中的内容可能包括以下几个方面：
1. 高级计量经济学理论：涉及计量经济学的理论框架、基本理论模型和方法，例如最小二乘法、极大似然估计等。

同时，还可能包括更高级的理论模型和方法，如面板数据模型、时间序列分析、选择模型等。

2. 高级计量经济学方法：涉及计量经济学中的一些高级方法和技术，如工具变量法、处理无法观测到的随机性、稳健性检验等。

此外，还可能包括一些新兴的方法，如机器学习方法在计量经济学中的应用等。

3. 计量经济学研究设计和实证分析：涉及如何设计和执行计量经济学的研究，如数据收集、样本选择、模型设定等。

同时，还包括如何进行实证分析，如如何解释和评估计量经济学模型的结果，如何处理经济模型中的内生性等。

综上所述，高级计量经济学在博士资格考试中的内容较为广泛和深入，需要考生具备扎实的计量经济学基础和独立进行研究的能力。

为了应对此科目的考试，考生需要在理论和方法上进行深入学习，并进行大量的实证研究训练。

6、陆懋祖，《高等时间序列经济计量学》，上海人民出版社，1999年8月
7、刘明志译，James D. Hamilton著，《时间序列分析》，中国社会科学出版社，1999年12月，（Time Series Analysis, 1994.）
8、J. Davidson,Econometric Theory, Blackwell, 2000
2、Zhang X. and Okawa T., Cointegration and Error Correction, Theory and Application with Mathematica, Seseragi Publishing Co.,Japan, 1997
应具备的知识
1、经济学（社会主义经济理论，西方宏微观经济学）
5、预测问题
6、实证分析
8
第三章
多元线性回归模型
1、模型及模型的基本假定（用矩阵描述）
2、参数的OLS估计及其统计性质
3、回归参数的显著性检验
4、拟合优度和修正拟合优度
5、模型的整体显著性检验
6、预测问题
7、实证分析
9
第四章
单方程回归模型应用
1、非线性模型的线性化问题
2、虚拟变量的应用
3、分段回归问题
3、自相关的来源与后果
4、自相关检验
5、克服自相关的方法
6、自相关系数的估计
7、实证分析
6
单方程模型估计中的高级问题
第八章
单方程模型估计中的高级问题
1、分布滞后模型的基本概念
2、分布滞后的估计问题
3、自回归模型
4、自回归模型的估计问题
5、平行数据的使用
6、实证分析
6
联立方程模型

掌握联立方程模型的一般概念、联立方程模型的结 构形式、约化形式、递归模型；熟练掌握联立方程 模型的识别问题。
递归模型(P216)：如果联立方程模型中每一个内生 变量都能被顺次确定，且每一个方程的误差项都独 立于其它方程的误差项，我们称模型为递归模型。 在联立方程模型中一个方程是可以识别的必要条件 是：它所包含的先决变量个数必须大于等于它所包 含的内生变量个数减1。


第六章 异方差性

2、标准残差回归法(Breusch-Pagan检验) 检验统计量 RSS ~ 2 1
ˆ i Zi i 2 ˆ
2


3、残差回归法(White检验)
2
ˆ 计量
nR ~ 1
2
2
第七章 序列相关性
期末考试分两部分 一、开卷部分 提交一篇应用计量方法的个人研究，字数不限 二、闭卷部分 全院统一命题

可以看出，多重共线性会造成模型不可识别。克服 方法是去掉其中的一个变量。
第五章 多重共线性

多重共线性的常用检验方法是条件数法。 多元线性回归模型 Y X 的条件数是指由矩阵X’X的最大特征根和最小 特征根比值定义的。条件数 1

条件数大于20或30时是存在多重共线性的标 志。
第三章 多元线性回归模型

熟练掌握模型及模型的基本假定（用矩阵描 述）、参数的OLS估计、回归参数的显著性 检验、模型拟合优度和修正拟合优度描述、 模型的整体显著性检验；掌握参数估计的有 关统计性质；会用所学的理论进行实证分析 （主要是预测问题）。
第三章 多元线性回归模型


多元线性回归模型基本假定的矩阵描述 1、模型满足

然对数，或简称为对数函数，记为
y logx
还有几种不同符号可以表示自然对数，最常用的是 lnx
或 loge x 。当对数使用几个不同的底数时，这些不同的
都用 logx 表示自然对数。
符号是有作用的。目前，只有自然对数最重要，因此我们
2.自然对数
y
y logx
x
图2.1.4 y=log（x） 的图形
是非常重要的。在许多情况下，使用一个常弹性模型都很
方便，而对数函数能帮助我们设定这样的模型。如果我们 对x和y都使用对数近似计算，弹性就近似等于
log y logx
因此，一个常弹性模型可近似描述为方程
1 为y对x的弹性（假定x，y>0）。 式中，
log y 0 1 logx
2.自然对数
在经验研究工作中还经常出现使用对数函数的其他可 能性。假定y>0，且
则 log y 1x ，从而 100 log y 100 1 x。 由此可知，当y和x有上述方程所示关系时，
log y 0 1 x
%y 100 1x
换言之，对数“解除了”指数，反之亦然。对数函数和指数 函数互为反函数。
指数函数的两个有用性质是
exp（x1+x2）=exp（x1）exp（x2） 和 exp﹝c· log（x）﹞=xc
4.微分学
记忆：经济学中常用的一些函数及其导数有
y 0 1x 2 x2 ; dy dx 1 22 x y 0 1 x ; dy dx 1 x2
第一章
计量经济学基础知识
高数知识
主 要 内 容
概率论基础
数理统计基础
第一节 高数知识

研究生经济学计量经济学知识点归纳总结经济学是一门研究人类社会经济活动的学科，而计量经济学则是经济学中一个重要的分支，它运用数理统计和计量方法来研究经济现象和经济关系。

作为研究生学习经济学的学生，对计量经济学的知识点归纳总结是非常重要的。

本文将就研究生经济学计量经济学的主要知识点进行系统梳理和总结。

1. 计量经济学简介1.1 计量经济学的定义与发展- 计量经济学的定义及其在经济学中的地位- 计量经济学的发展历程及其与经济学的关系1.2 计量经济学的基本原理与方法- 建立与检验经济模型的方法- 如何进行数据的采集和处理- 计量经济学常用的工具与技术2. 单变量回归模型2.1 单变量回归模型的基本概念- 自变量、因变量、误差项的含义和关系- 回归分析的基本思想和目标2.2 单变量回归模型的估计与检验 - 最小二乘法估计- 各类假设检验- 回归模型的拟合度与解释度2.3 单变量回归模型的应用与扩展 - 异常值与多重共线性的处理- 非线性回归模型的建立与分析 - 面板数据模型的应用3. 多元回归模型3.1 多元回归模型的基本概念- 多个自变量与一个因变量的关系 - 多元回归模型的形式和假设3.2 多元回归模型的估计与检验- 最小二乘法估计与系数解释- 多元回归模型常见检验方法3.3 多元回归模型的应用与扩展- 多重共线性与变量选择- 面板数据模型的建立与应用- 虚拟变量与交互项的使用4. 时间序列分析4.1 时间序列分析的基本概念- 时间序列数据的特点与类型- 时间序列分析的目标和方法4.2 时间序列模型的建立与估计- AR、MA、ARMA模型的定义和性质 - 时间序列模型的参数估计方法4.3 时间序列模型的诊断与预测- 残差序列的诊断方法- 时间序列的预测与模型选择5. 面板数据分析5.1 面板数据的概念和分类- 面板数据的含义和特点- 面板数据的分类及其应用领域5.2 面板数据模型的估计与检验- 固定效应模型与随机效应模型的概念- 面板数据模型的估计方法和效果评估5.3 面板数据模型的应用与扩展- 异质性与端点问题的处理- 面板数据模型的非线性建模方法- 面板数据模型的动态分析框架通过对以上内容的整理和总结，我们可以对研究生经济学计量经济学的主要知识点有一个全面的了解和掌握，为今后的学习和研究提供良好的基础。

教学大纲安排 课程特点： 应用型硕士生 博士生 注重计量理论和思想 培养学生统计软件分析解决实际问题 指导学生写实证论文
第一章 绪论
计量经济学概述 统计基本理论 矩阵代数基本知识
第一节 计量经济学概述
计量经济学释义 计量经济学的功能 计算机在计量经济分析中的应用
1.1.1计量经济学释义
二、计量经济学的性质
我们通过对计量经济学的发展历史的考察，对计 量经济学的性质有了更明朗化的认识。随着时代 的变迁，社会的发展，对计量经济学的概念又有 了更深层次的理解。 计量经济学学会的创始人 Fisher（1933）在《计 量经济学》期刊的创刊号中指出：“计量经济学 学会的目标是促进各界实现对经济问题定性与定 量研究和实证与定量研究的统一，促使计量经济 学能像自然科学那样，使用严谨的思考方式从事 研究。但是，经济学的定量研究方法多种多样， 每种方法单独使用都有缺陷，需要与计量经济学 相结合。
厦门大学 经济学院


高级计量经济学I
高计的重要性
高级计量经济学是现代经济学的三门核心课程之 一。 三高：高级计量经济学、高级宏观经济学、高级 微观经济学
其他参考书：
达摩达尔.N.故扎拉蒂（Damodar N.Gujarati)《计量 经济学基础》中国人民大学出版社 （第四版） 计量经济学导论：现代观点，伍德里奇，2003，中 国人民大学出版社. 李子奈、潘文卿 编著《计量经济学》高等教育出版 社 2008-11 李子奈、叶阿忠《高级计量经济学》清华大学出版 社 格林（William H.Greene） 《计量经济学分析》中 国人民大学出版社 （第六版） 2009-09 高铁梅《计量经济分析方法与建模：EViews 应用及 实例》清华大学出版社 （第二版）2009-05

计量经济学题库超完整版及答案⼤题整理五、计算与分析题（每⼩题10分）1X:年均汇率（⽇元/美元） Y:汽车出⼝数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。

（2）计算X 与Y 的相关系数。

其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采⽤直线回归⽅程拟和出的模型为 ?81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99解释参数的经济意义。

2．已知⼀模型的最⼩⼆乘的回归结果如下：i i ?Y =101.4-4.78X 标准差（45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。

回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iY ⽽不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。

3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ?C =150.81Y + t 值（13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收⼊（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。

问：（1）利⽤t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断⼀下该模型的拟合情况。

4．已知估计回归模型得i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，求判定系数和相关系数。

5．有如下表数据（1拟合什么样的模型⽐较合适？（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型⼀：16.3219.14P U=-+ 模型⼆：8.64 2.87P U =-分别求两个模型的样本决定系数。

注意事项
在进行模型选择与比较时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ，还需要关注模型的异方差性、共线性等问题，以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映 现象随时间变化的发展过程。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型，其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分，它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质，包括无偏性、有效性和一致性等，并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法，如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标， 如可决系数、调整可决系数等， 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前，研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题，以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来，高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前，研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中，以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。

经济计量学在我国的发展状况
1960年中国科学院经济研究所成立了一个经济数学方法 研究组。主要搞投入产出、优化研究。那时在大专院校的经 济类专业还没开设经济计量学课程。文革中又把经济计量学 作为资产阶级意识形态加以批判。改革开放以后，1979年三 月成立了中国数量经济研究会（1984年定名为中国数量经济 学会，并办有一份杂志，《数量经济技术经济研究》）。 1980年中国数量经济学会首次举办经济计量学讲习班， 邀请Klein等七位美国教授讲课。自此，计量经济学的教学 与科研迅速展开，取得许多研究成果。国家信息中心为参加 联合国的“连接计划”研制了我国的宏观计量经济模型。吉 林大学数量经济研究中心研制了“国家财政模型及经济景气 分析系统”。 1998年教育部规定计量经济学是我国大学经济类专业 本科学生的8门必修课之一。多数学校已经把计量经济学列 为硕士生和博士生的必修课程。目前我国已经有14个计量经 济学专业博士点。42个硕士点。但从整体上说我国的经济计 量学教学与科研水平与世界水平相比还有很大差距。还缺少 在世界上知名的学者。
进入70年代西方国家致力于更大规模的宏观 模型研究。从着眼于国内发展到着眼于国际的 大型经济计量模型。研究国际经济波动的影响， 国际经济发展战略可能引起的各种后果，以及 制定评价长期的经济政策。70年代是联立方程 模型发展最辉煌的时代。最著名的联立方程模 型是“连接计划”（Link Project）。截止 1987年，已包括78个国家2万个方程。这一时 期最有代表性的学者是L. Klein教授。他于 1980年获诺贝尔经济学奖。 前苏联在本世纪20年代也开展过这方面的研 究，但到30年代就中止了。60年代中期以来， 前苏联及东欧一些国家开始大量编制投入产出 模型并取得有益成果。
六、经济计量学常用软件：

Chapter 3 一元线性回归模型第一节回归分析与回归方程回归分析:1.根据经济理论或考察样本数据去设定回归方程Y: dependent variable ; :independent:random error or disturbance termε(,,)Y f X Z ε=+ ,X ZA special and simple case (univariate linear regression model) :这是本章研究的重点。

2. 参数估计(Estimation of parameter)3. Testing4. Predicting设有样本为，则01Y b b X ε=++{,}i i Y X 01(1,,)i i iY b bX i n ε=++=模型的假设：1.2. (同方差) 3.4. 满足这四条件的LRM 称为经典线性回归模型(CLRM)。

()0i E ε=()0i jE i j εε=≠2var()i εσ=()0i i E X ε=由假设得Population regression equation (function)The pity is the parameters are unknown.我们要利用样本来估计参数. 如得参数估计值, 则称为sample regression equation (function).How to estimate them?The OLS method.01()E Y b b X=+01ˆˆb b 和01ˆˆˆY b b X =+Where are the residuals.Example3.1(P39)(how to use Eviews)(i i e Y =-01ˆˆ()i i i e Y b b X =-+Forecasting(预测) 1. Point forecasting Since we knowand the sample regression equationthen given , what about and ? As(an unbiased estimator for )01Y b b X ε=++01ˆˆˆY b b X=+1n X +1n Y +1()n EY +101110111ˆˆˆ()()()n n n n n EY E b bX b bX EY ε+++++=++=+=1()n EY +and (误差均匀) Naturally, we use as a point predictor for both and .2. Interval forecasting(1) Forecast interval for Forecast error:1n Y +11ˆ()0n n E Y Y ++-=1ˆn Y +1()n E Y +1n Y +111ˆn n n e Y Y +++=-2σ。

建模既是一门科学也是一门艺术！！！
——C. Wr 10 模型选择的标准及检验
判断模型好坏的标准（A. C. Harvey): 1. 简约性（Parsimony)； 2. 可识别性（Identifiability）参数的估计唯一； 3. Goodness of fit 越高越好； 2 R 4. 理论一致性(Theoretical consistency) 与理论 或常识要一致。如在消费函数中，可支配收 入的系数一般为正； 5. Predictive power
设定误差的检验 1. 诊断非相关变量的存在 Use t-test or F-test 2. 遗漏变量和不正确的函数形式的检验 2 1）R ； 2）t-statistic 3) 与预期比较，估计系数的符号 4）DW-statistic 5) 预测误差
残差检验法与DW统计量检验法 Example (Using Eviews to show) There are other tests for model specification such as Ramsey RESET test; likelihood ratio test Wald test; Hausman test and so on.
* 2 2 3 2 3 2 2
2. Including irrelevant variables y 2 x2 true model: * * x2 3 x3 * specified model: y 2 * 垐 It is can be proved that var(2 ) var(2 ) 3. 不正确的函数形式
Model specification errors（模型设定失误）: 1. Missing key independent variables true model: y 2 x2 3 x3 * specified model: y 2 x2 * (here suppose x2 x3 y 0 ) ˆ ) x x E ( Then x In general, the estimator is biased. Example (Using Eviews)：Y—支出，X—可支 配收入，Z—时间趋势变量。