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。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
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
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
六、
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两步法或直接估计法。
