中南财经政法大学《计量经济学》总复习提纲及重点

计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。

方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。

标准差：对方差开根号就是标准差。

数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。

假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。

原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。

第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。

第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。

第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。

如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。

第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。

通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。

计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!计量经济学复习提纲第一章绪论一、计量经济学的含义二、计量经济学与其他学科的联系与区别三、计量经济学的内容体系四、计量经济学的研究步骤五、计量经济学的发展概况需要掌握的主要内容1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》说明：“计量经济学” “经济计量学”）“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。

三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

”2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。

3.计量经济学的建模步骤？一、理论模型的设计: 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。

---否则会引起多重共线性5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。

中南财经政法大学计量经济学复习总结引言计量经济学是一门应用统计学和数学工具来分析经济数据的学科，它在经济预测、政策评估和经济理论检验中发挥着重要作用。

本复习总结旨在帮助中南财经政法大学的学生系统地回顾和巩固计量经济学的核心知识点。

第一部分：计量经济学基础1. 计量经济学的定义和目的定义：计量经济学是经济学的一个分支，它利用数学和统计学方法来分析经济数据。

目的：旨在建立经济理论的实证模型，进行经济预测和政策评估。

2. 经济数据的特点时间序列数据：数据点按时间顺序排列。

横截面数据：同一时间点上不同个体的数据集合。

面板数据：结合了时间序列和横截面数据的特点。

第二部分：经典线性回归模型1. 简单线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon )参数估计：通常使用最小二乘法估计参数。

2. 多元线性回归模型形式：( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \beta_n x_n + \epsilon )参数估计：同样使用最小二乘法。

3. 模型假设线性：因变量与自变量之间存在线性关系。

独立性：误差项相互独立。

同方差性：误差项具有恒定的方差。

正态分布：误差项呈正态分布。

第三部分：模型的诊断和改进1. 异方差性问题：当误差项的方差与自变量相关时，最小二乘估计的标准误差会受到影响。

解决方法：使用异方差稳健的标准误或加权最小二乘法。

2. 自相关问题：时间序列数据中误差项可能存在相关性。

解决方法：使用广义最小二乘法或差分方法。

3. 多重共线性问题：自变量之间高度相关，导致模型参数估计不稳定。

解决方法：增加样本量，剔除相关性高的变量。

第四部分：动态模型和时间序列分析1. 自回归模型（AR）模型形式：( y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + ... + \phi_p y_{t-p} + \epsilon_t )2. 移动平均模型（MA）模型形式：( y_t = \mu + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} + ... + \theta_q \epsilon_{t-q} )3. 自回归移动平均模型（ARMA）模型形式：结合AR和MA模型的特点。

计量经济学考试重点整理第一章：P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？定义：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。

三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

”P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，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。

P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据P13：样本数据的质量（4点）完整性；准确性；可比性；一致性P15-16：模型的检验（4个检验）1、经济意义检验2、统计检验拟合优度检验总体显著性检验变量显著性检验3、计量经济学检验异方差性检验序列相关性检验共线性检验4、模型预测检验稳定性检验：扩大样本重新估计预测性能检验：对样本外一点进行实际预测P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。

P18-20：计量经济学模型的应用1、结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。

结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。

计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。

2、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。

计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。

对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。

模型理论方法的发展以适应预测的需要。

3、政策评价政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。

1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值{}n i Y X i i ,2,1:),(⋯=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。

普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。

2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。

从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。

3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。

4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。

5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。

6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。

7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。

8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。

如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。

9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++⋯+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。

计量经济学重点知识整理1一般性定义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〔动身点、回宿、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必须明确：方法手段要服从研究对象的实质特征〔与数学不同〕,方法是为经济咨询题效劳2注重：计量经济研究的三个方面理论：即讲明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的根底数据：对所研究对象经济行为瞧测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估量、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济咨询题4区不：●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量，对经济理论提出经验的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估量参数、验证经济理论的全然依据●经济现象不能作实验，只能被动地瞧测客瞧经济现象变动的既成事实，只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的方法论根底区不：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型动身，研究模型参数的估量和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是依据其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。

4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。

1、经济理论所作的陈述或假讲大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论给予经验内容。

计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解）3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了）6.假设检验（1）基本思想P75（2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验）2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法（检验方法一定要记住）4.异方差检验方法（至少三种）5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！希望同学们认真复习，考出好成绩！王琳第三篇：计量经济学复习笔记计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、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。

1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。

（3分）2．解释变量：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。

（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。

（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。

（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。

（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。

（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。

（2分）它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。

（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。

（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。

（2分）8．控制变量：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，（2分）它一般属于外生变量。

（1分）9．计量经济模型：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，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。

（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。

（3分）11．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影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。

（3分）12．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，称为最小二乘法。

（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。

考研经济学计量经济学的重点复习计量经济学是经济学研究中的重要分支，通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析和预测。

对于考研经济学专业的学生来说，掌握计量经济学的核心概念和方法对于提高解题能力和研究能力至关重要。

本文将从历年考研试卷的出题特点出发，总结计量经济学的重点复习内容，助您顺利备考。

一、计量经济学基本概念1. 计量经济学的定义和基本内容- 计量经济学的定义- 计量经济学的研究对象和特点- 计量经济学的基本方法和步骤2. 经济数据的类型和基本统计概念- 定量数据和定性数据- 总体和样本的概念- 统计量和参数的区别与联系3. 计量经济学的基本假设和模型- 随机性假设和确定性假设- 线性回归模型的假设和表达式- 经济学假设与计量经济模型的关系二、简单线性回归模型1. 简单线性回归模型的基本原理- 变量关系的线性假设- 残差项和估计项的定义及意义- 最小二乘估计法的推导和求解2. 简单线性回归模型的假设检验- 相关系数和回归系数的显著性检验 - 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 简单线性回归模型的统计推断- 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论三、多元线性回归模型1. 多元线性回归模型的基本原理- 多元回归模型的定义和表示- 模型的估计和解释- 多重共线性问题及处理方法2. 多元线性回归模型的假设检验 - 回归系数的显著性检验- 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 多元线性回归模型的统计推断 - 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论四、计量经济学的拓展内容1. 异方差问题和加权最小二乘估计 - 异方差性的检验和处理方法- 加权最小二乘法的原理和应用2. 非线性回归模型- 非线性回归模型的基本形式- 参数估计和统计推断方法- 模型的应用与分析3. 模型诊断和残差分析- 残差的定义和性质- 异常观测值和影响观测值的识别方法- 模型诊断和改进的常用方法总结：通过对历年考研试卷的分析可以看出，计量经济学在考研经济学专业中的分量较大。

（财务知识）计量经济学重点计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、数理统计方法和计算技术，根据实际观测资料来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的壹门学科。

经济理论、数据和统计理论这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系都是必要的，但本身且非是充分条件。

三者结合起来就是力量，这种结合便构成了计量经济学。

经济理论的作用是对经济现象进行分析和解释，描述在壹定条件下经济变量之间的相互关系。

体当下计量经济学模型之中。

1.三大要素的经济理论：经济理论对于计量经济学是建立计量经济模型的依据和出发点。

计量经济学对于经济理论而言是理论到实际的桥梁和检验工具。

观测数据：主要是指统计数据和各种调查数据。

是所考察的经济对象的客观反映和信息载体，是计量经济工作处理的主要现实素材。

经济数据是计量经济分析的材料。

经济数据是经济规律的信息载体。

数据类型有时间序列数据、截面数据、平行数据、虚拟变量数据。

统计理论：是指各种数理统计方法，包括参数的估计，假设检验等内容。

是计量经济的主要数学基础，很多计量经济学方法都是在数理统计的基础上发展起来的。

2.计量经济模型的应用：结构分析经济预测政策评价检验和发展经济理论3.回归的含义：回归分析是研究关于壹个叫做被解释变量的变量对另壹个或多个叫做解释变量的依赖关系。

其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或被设定值去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

回归分析构成计量经济学的方法论基础，主要内容包括：根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程；对回归方程、参数估计值进行显著性检验；利用回归方程进行分析、评价及预测。

回归分析的用途：通过自变量的值来估计应变量的值。

对独立性进行假设检验——根据经济理论建立适当的假设。

通过自变量的值对应变量进行预测。

上述多个目标的综合。

4.回归关系和确定性关系：回归关系（统计关系）：研究的是非确定现象随机变量间的关系。

确定性关系（函数关系）：研究的是确定现象非随机变量间的关系。

计量经济学期末考试重点整理.docx
谢谢阅读第一章绪论
1、什么是计量经济学？由哪三组组成？
答：计量经济学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。

统计学、经济理论和数学三者结合起来便构成了计量经济学。

2、计量经济学的内容体系，重点是理论计量和应用计量和经典计量经济学理论方法方面的特
征
答：1）广义计量经济学和狭义计量经济学2）初、中、高级计量经济学3）理论计量经济学和应用计量经济
理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。

除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。

应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

本课程是二者的结合。

4）、经典计量经济学和非经典计量经济学
经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。

经典计量经济学在理论方法方面特征是：
⑴模型类型—随机模型；
⑵模型导向—理论导向；
谢谢阅读。

计量经济学的概念、性质、研究步骤以及步骤中涉及的概念计量经济学是以经济理论为前提，以经济数据为基础，运用数学和统计学的方法，通过建立经济计量模型来研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和规律的一门经济学科。

性质：研究对象—经济现象研究目的—揭示经济关系与经济活动数量规律核心内容—建立和应用经济计量模型计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的结合步骤：一、建立模型二、估计参数三、验证模型四、使用模型经济变量：不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素,是模型的研究对象或影响因素。

内生变量：其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果是具有一定概率分布的随机变量，由模型自身决定，其数值是求解模型的结果外生变量：其数值由模型以外决定的变量是非随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值验证的三个准则：经济理论准则：所估计的模型与经济理论是否相符统计准则：检验参数估计值是否是抽样的偶然结果经济计量准则：是否符合计量经济方法的基本假定使用模型：结构分析：分析变量之间的数量比例关系（如：边际分析、弹性分析、乘数分析、比较静力分析）例：分析消费增加对GDP的拉动作用预测未来：由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据（动态预测、空间预测）例：预测股票市场价格的走势规划政策：用模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价（把计量经济模型作为经济活动的实验室）例：分析道路收费政策对汽车市场的影响数据来源：各种经济统计数据、专门调查取得的数据、人工制造的数据 数据要求：真实性、完整性、可比性数据类型：1．时间序列数据2．截面数据3．混合数据4．虚拟变量数据 二、什么是回归分析回归分析就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其目的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。

被解释变量与解释变量的关系可决系数等于应变量与解释变量之间简单相关系数的平方:总体回归函数的概念 前提：假如已知所研究的经济现象的总体应变量和解释变量的每个观测值, 可以计算出总体应变量 Y 的条件均值E(Y ︳Xi) ，并将其表现为解释变量 的某种函数 E(Y ︳Xi) =f （Xi ） 这个函数称为总体回归函数（PRF ）随机误差项（随机扰动项）随机误差项u 是代表所有对Y 有影响但未能包括在回归模型中的那些变量的替代变量。

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→∞。

第一章导论1. 经济计量学的概念及其熟悉概念：计量经济学是以经济理论为前提，以经济数据为基础，运用数学和统计学的方法，通过建立经济计量模型来讨论带有随机影响的社会经济现象的数量关系和规律的一门经济学科；讨论对象—经济现象讨论目的—揭示经济关系与经济活动数量规律核心内容—建立和应用经济计量模型计量经济学是经济理论，统计学，数学三者的结合2. 明白计量经济学的内容体系理论计量经济学：主要是查找适当的方法，来测度由经济计量模型设定的经济关系式；应用计量经济学：以经济理论和事实为动身点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题；3. 把握经济计量分析工作的四个步骤a. 建立模型模型方程的种类随机方程，是依据经济行为构造的函数关系式，也常称它们为“行为方程”；非随机方程，是依据经济学理论或政策，法规而构造的经济变量恒等式，也常称它们“定义方程”，“制度方程”或“政策方程”；变量的种类：从变量的性质区分：内生变量—其数值由模型所打算的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外打算的变量（相关概念：滞后内生变量，前定变量）经济变量：内生变量前定变量：滞后变量外生变量——外生经济变量政策变量虚拟变量从变量的因果关系区分：被说明变量（因变量）——要分析讨论的变量说明变量（自变量）——说明因变量变动主要缘由的变量（非主要缘由归入随机误差项）b. 估量参数参数估量的过程：收集模型所含经济变量的数据；方程识别条件的讨论；说明变量间的相关程度，即多重共性的讨论；挑选适当的经济计量方法估量模型参数模型中数据的类型：时间序列数据，是指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后次序排列所形成的数列；例如1980—2021 年间每年国民收入的数据构成这个变量的时间序列；截面数据，是指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据；如2021 年我国各省市人口数，企业数等；混合数据，是指兼有时间序列和截面数据两种成份的数据；④虚拟变量数据，是经济计量学家为不能量化的定性变量而设定的；例如职业，性别，宗教信仰都是影响面包，猪肉，化妆品等特定商品消费量的因素；这类具有质量属性的因素，可在方程中引进虚拟变量来近似反映其影响；虚拟变量的取值可为 1 或0；c. 验证模型验证模型的三种准就：经济理论准就——所估量的模型与经济理论是否相符统计准就——检验参数估量值是否是抽样的偶然结果经济计量准就——是否符合计量经济方法的基本假定d. 使用模型经济计量模型的主要用途：结构分析——分析变量之间的数量比例关系（如：边际分析，弹性分析，乘数分析，比较静力分析），例：分析消费增加对GDP 的拉动作用经济猜测——由预先测定的说明变量去猜测应变量在样本以外的数据，例：猜测股票市场价格的走势规划政策——用模型对各种可供挑选的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评判，例：分析道路收费政策对汽车市场的影响第二章一元线性回来模型1. 回来分析的概念讨论被说明变量对说明变量的依靠关系，其目的是由给定的说明变量去估量被说明变量的总体均值几个概念：Y 的条件分布——当说明变量Y 取某固定值时（条件），Y 的值不确定，Y 的不同取值形成肯定的分布，即Y 的条件分布；Y 的条件期望——对于Y 的每一个取值，对Y 所形成的分布确定其期望或均值，称为Y 的条件期望或条件均值回来线——对于每个X 的取值，都有Y 的条件期望与值对应，代表这些Y 的条件期望的点的轨迹所形成的的直线或曲线，成为回来线；回来函数：应变量Y 的条件期望随说明变量X 的变化而有规律的变化，假如把Y 的条件期望表示为X 的某种函数这个函数称为回来函数；2. 一元线性回来模型回来函数分为：总体回来函数（PRF）和样本回来函数（SRF）a.总体回来函数的表现形式均值形式：假如Y 的条件均值是说明变量X 的线性函数，可表示为（式 2.2）随机形式（个别值形式）：对于肯定的，Y 的个别值分布在的四周，如令各个与条件均值差为，明显是随机变量，就有或（式 2.4）随机误差项：为随机或非系统性成分，代表全部可能影响Y ，但又未能包括到回来模型中来的被忽视变量的代理变量；有效估量量：在全部线性无偏估量量中具有最小方差的无偏估量量；b.样本回来函数的表现形式均值形式：样本回归函数如果是线性函数，可表示为（式 2.5 ），，随机形式：3. 最小二乘估量一般最小二乘法（OLS ）基本思想：不同的估量方法可得到不同的样本回来系数和，所估量的也不同；抱负的估量方法应使与的差即剩余项越小越好因可正可负，所以可以取最小总体线性回来的经典假定（1）对随机扰动项u 的假定假定1：零均值假定——在给定的条件下，的条件期望为零假定2：同方差假定——在给定的条件下，的条件方差为某个常数假定3：无自相关假定——随机扰动项的各次观测值互不相关假定4：随机扰动与说明变量不相关假定5：对随机扰动项分布的正态性假定——即假定听从均值为零，方差为的正态分布（2）对模型和变量的假定假定6：正确地设定了回来模型，即模型没有设定偏误假定7：说明变量X 是非随机的假定8：对于多元回来模型，说明变量之间无完全的多重共线性；高斯-马儿可夫定理（G-M 定理）：在给定经典线性回来模型的假定下，最小二乘估量量是正确线性无偏估量量；判定系数（）：定义：说明平方和（ESS）在总平方和（TSS）中所占的比重称为判定系数（或可决系数）总变差（TSS）：应变量Y 的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）说明了的变差（ESS）：应变量Y 的估量值与其平均值的离差平方和（说明平方和）剩余平方和（RSS）：应变量观测值与估量值之差的平方和（残差平方和）含义：对回来线拟合优度的度量4. 把握回来系数显著性检验——t 检验方法假设：一般地，可假设为原假设H0 ：备择假设H1：例：在回来分析中，假如事先我们已有一些讨论成果认定边际消费倾向为0.9，那么=0.9 这一声称的假设为虚拟假设，用H0 表示，与之相对应的≠0.9 称为备择假设，用H1 表示T 检验：已知，即t 听从自由度为n-2 的t 分布；如原假设Ho 成立，即，就如X 对Y 的影响不显著，就有=0 ，因此，通常设定的假设（时，）例：讨论住房租金水平是否受到一个高校城里同学人数的影响；令rent 为一个高校城里住房的单位面积的平均月租金, pop 表示城市总人口, avginc 表示城市人均收入，pctstu 表示同学人数占总人口数的百分比；使用的模型为要求：1. 表述虚拟假设：在其它条件不变的情形下，相对于总人口，同学人数的多少对月租金没有显著影响；表述有显著影响的对立假设；原假设Ho：=0 备择假设H1：≠02. 你预期和具有什么样的符号？3. 利用64 个高校城1990 年的数据得到估量方程为“总人口增加10％将导致月租金提高约 6.6%”，这个说法有什么不妥？不妥，总人口增加10％将导致月租金提高约0.66%（0.066*0.1*100%=0.66% ）4. 在5％的显著性水平下检验各偏回来系数的显著性；T 检验且当样本容量较大（n≥30），t 大于2.0，回来系数即判定为显著城市总人口：t=0.066/0.033=2 显著城市人均收入：t=0.507/0.081=6.259 显著同学人数：t=0.005/0.0017=2.941 显著5. 把握回来分析结果的报告与评判报告：回来分析的结果，应当以清楚的格式予以表达，通常采纳如下格式Se = (52.9184) (0.0149)t = (3.0212) (51.1354)P = (0.0165) (0.0000)= 67.6376R2 = 0.9970评判：（1）经济理论评判；依据经济理论，边际消费倾向应为小于 1 大于0 的正数；在收入－消费模型中，我们得到的边际消费倾向为0.7616，与经济理论的描述是一样的；（2）统计上的显著性；必需对回来系数进行显著性检验，判定回来系数的显著性；（3）回来分析模型的拟合优度，即说明变量X 在多大程度上说明了被说明变量Y 的变异（4）检验回来分析模型是否满意经典假定；6. 明白回来分析的应用——猜测：对事物将来状态的估量第三章多元线性回来模型1. 多元总体回来模型的经典假定假定1：零均值假定，即E（）=0假定2：同方差假定假定3：无序列相关假定假定4：与每一个说明变量无关假定5：无设定偏误假定6：说明变量X 之间无完全共线性2. 最小二乘估量调整的判定系数：为了排除说明变量个数对判定系数的影响，需使用调整后的判定系数式中，k 为包括截距项在内的模型中的参数个数；在二元回来模型中k＝3，在一元回来模型中k＝2；所谓调整，就是指的运算式中的和都用它们的自由度（n－k）和(n－1)去除；OLS 估量量的期望：偏回来系数的期望值在多元回来模型满意经典假定的条件下，一般最小二乘估量量是总体参数的无偏估量；即：j＝1, 2, ⋯, k 在多元回来分析中，假如回来模型的函数形式设定有误或遗漏了与包含在模型中的变量相关的重要说明变量，都会导致经典假定E(ui) ＝0 不成立，即E(ui) ≠0；如此，就使得最小二乘估量量不是总体参数的无偏估量，即；回来标准误的估量：由于干扰项不行观测，因此必需据样本结果估量；的无偏估量量为且其中正的平方根被称为回来标准误；G-M 定理及意义：定义：在多元线性回来模型的经典假定下，一般最小二乘估量量分别是的正确线性无偏估量量；即一般最小而成估量量，是全部线性无偏估量量中方差最小的；意义：当经典假定成立时，我们不需要再去查找其它无偏估量量，没有一个会优于一般最小二乘估量量；也就是说，假如存在一个好的线性无偏估量量，这个估量量的方差最多与一般最小二乘估量量的方差一样小，不会小于一般最小二乘估量量的方差；3. 多元回来模型的检验回来系数的显著性检验—t 检验（多元回来中的t 检验决策规章与一元回来相同）总体回来模型：在听从正态分布及经典假定条件下，（决策规章：假设；运算原假设下t 的统计量；给定显著水平α下，查t 分布表临界值；判定拒绝或接受原假设）回来模型的整体性检验— F 检验多元回来模型的总体显著性就是对原假设进行检验；检验的目的就是判定被说明变量Y 是否与X2, X3, ⋯, Xk 在整体上有线性关系；即F 统计量与判定系数R2 的关系如下：（决策规章：设定假设；运算 F 统计量；在给定显著水平α下，查找分布表得临界值；判定接受或拒绝原假设）4. 回来模型的函数形式对数系数的经济含义，对线性模型的优点在进行某商品的市场需求分析时，我们知道价格是影响需求量的重要因素，我们设定如下模型，（Yi ＝需求量，Xi ＝价格）取对数可得：令，就令就优点：（1）斜率系数度量了Y 对X 的弹性，也就是当说明变量X 变化1% 时，Y 的变化百分比；（2）斜率系数与变量X ，Y 的测量单位无关；（3）当Y > 0 时，使用对数形式LnY 比使用水平值Y 作为被说明变量的模型更接近经典线性模型；（4）取对数后会缩小变量的取值范畴，使得估量值对被说明变量或说明变量的反常值不会很敏锐；半对数线性模型系数的经济含义，对线性模型的优点（一）对数到线性模型在经济系统中，人们用GDP，失业，进出口，投资，人口等指标的增长率来描述经济系统的进展状态；对数—线性模型为我们供应了便利，该类对数—线性模型为，Yt ＝要讨论的经济现象，t＝时间变量；式中，被说明变量为对数形式，说明变量为线性形式，称为对数到线性的半对数模型；斜率系数的含义为：说明变量X 肯定量转变一个单位时，被说明变量Y 的相对转变量；即（二）线性到对数模型类似于对数到线性的半对数模型，假如我们想测度说明变量的相对转变量对被说明变量的肯定转变量的影响，我们就需要使用说明变量是对数形式，被说明变量是线性形式的回来模型；倒数模型（双曲线模型）的三种形式（1）图①可用来描述平均总成本曲线，单位固定成本随着产量X 的增加而下降；（2）图②可用来描述宏观经济学中闻名的菲利普斯曲线（Phillips curve ）；在工资变化率Y 随失业率X 的变化中，存在两个明显不同的阶段；（3）③可用来描述恩格尔支出曲线；如令Y 为对某一商品的支出，X 为收入，就某些商品具有如下特性：（1）收入上存在一个临界水平；（2）消费上有一饱和水平；第四章违反经典假定的回来模型1. 异方差的概念，缘由，后果，检验及修正方法（WLS ）（一）概念在线性模型的基本假定中，关于方差不变的假定不成立，其他假定不变的情形称为异方差性；（二）缘由引起异方差的缘由仍有许多，如模型中省略了重要的说明变量，模型的函数形式设定不精确等都简洁产生异方差；一般情形下样本数据为截面数据时简洁产生异方差性；（三）后果[ 1] .参数估量量虽是无偏的，但不是最小方差线性无偏估量[2] .参数的显著性检验失效[3] 回来方程的应用成效极不抱负，或者说模型的猜测失效；（四）检验一）残差图分析法：以残差为纵坐标，以其他相宜的变量为横坐标画散点图；常用的横坐标有三种挑选：以为横坐标，i=1,2,... ，n；比拟合优度为横坐标；以观测时间或序号为横坐标一般情形下，当回来模型满意全部假定时，以为纵坐标的残差图上的n 个点散布应是随机的，无任何规律；残差有肯定趋势就表示回来模型有肯定的异方差性；二）等级相关系数法又称斯皮尔曼(Spearman)检验，既适用于大样本，也适用于小样本；将异方差性同误差项和某个说明变量之间的相关程度联系起来，从而将对异方差性的讨论转化为对它们之间相关程度的讨论；三个步骤：第一步，作Y 关于X 的一般最小二乘估量，求出的估量值，即的值；其次步，取的肯定值，即，把和按递增或递减的次序划分等级；算出等级相关系数第三步，做等级相关系数的显著性检验；如Xi 和之间存在系统关系，就说明模型中存在异方差；在多元的情形下，需对每一个说明变量做等级相关系数检验；只有当每个说明变量检验都不存在异方差时模型中才不存在异方差；否就，模型中存在异方差；三）戈里瑟（Glejser ）检验用残差肯定值对每个说明变量建立各种回来模型，并检验回来系数是否为0；假如，就有异方差；这种方法不仅能检验出模型中存在的异方差，而且把异方差的表现形式找出来便于后面改进时使用；四）怀特(White) 检验用残差平方对全部说明变量及其平方项和交叉乘积项进行线性回来，并检验各回来系数是否全部为0；对于两个说明变量的回来模型，怀特检验步骤如下：第一步，使用一般最小二乘法估量模型,，并获得残差其次步，帮助回来，将残差ei 的平方对全部的说明变量及说明变量的平方与交叉积回来，求这个帮助回来的判定系数第三步，在无异方差的原假设下，可以证明，帮助回来的乘以样本容量n，渐近地听从自由度为帮助回来中说明变量个数r（不包括常数项）的分布第四步，假如n* ≥选定显著水平临界值，就有异方差五）戈德菲尔德－匡特(Goldfeld-Quandt) 检验（样本分段比检验）第一将样本按某个说明变量的大小次序排列，并将样本从中间截成两段；然后各段分别用一般最小二乘法拟合回来模型，并分别运算各段的残差平方和；（五）修正方法：寻求适当的补救方法，对原先的模型进行变换，使变换后的模型满意同方差性假定，然后进行模型参数的估量，就可得到抱负的回来模型；加权最小二乘法(WLS) ：一元回来模型已知时，假如每个观看值的误差项方差是已知的，使用为权数，对模型做变换，即可通过加权变换使原模型中的异方差误差项转换为同方差误差项，使加权变换后的模型满意最小二乘法的假定，从而使用一般最小二乘法估量参数，这种方法称为加权最小二乘法；未知时，一般情形下，我们可依据误差与说明变量或被说明变量的关系来确定变换的权数；一般我们先采纳戈里瑟检验方法确定ei 与Xi 之间的关系；如之间为线性关系，对模型两边同时乘以，将异方差模型变为同方差模型；如之间为线性关系，挑选1/Xi 为权数，将异方差模型变为同方差模型；2. 自相关的概念，缘由，后果，检验（DW 检验）及补救方法（一）概念：假如一个回来模型，就我们称随机误差项之间存在着自相关现象（或者说不同时点的误差项之间存在相关），也称为序列相关；随机误差项一般会显现自相关的情形；（二）缘由遗漏了重要的说明变量；经济变量的滞后性；回来函数形式的设定错误也可能引起序列相关；蛛网现象(Cobweb Phenomenon)；对原始数据加工整理（三）后果（与异方差类似）参数的估量量是无偏的，但不是有效的；可能严峻低估误差项的方差；常用的Ｆ检验和t 检验失效；假如不加处理地运用一般最小二乘法估量模型参数，回来参数的置信区间和利用回来模型进行猜测的结果会存在较大的误差（四）检验一）图示检验法图示法是一种直观的诊断方法，它是把给定的回来模型直接用一般最小二乘法估量参数，求出残差项et ,et 作为ut 随机项的真实估量值，再描画et 的散点图，依据散点图来判定et 的相关性；二）自相关系数法自相关系数的取值范畴是[-1 ，1] ，当接近于 1 时，说明误差序列存在正相关，当接近于-１时，说明误差序列存在负相关；三）DW 检验J.Durbin( 杜宾)和G.S.Watson (沃特森) 于1951 年提出的一种适用于小样本的检验方法；DW 检验只能用于检验随机误差项具有一阶自回来形式的序列相关问题；缺点和局限性：DW 检验有两个不能确定的区域，一旦DW 值落在这两个区域，就无法判定；DW 统计量的上，下界表要求n≥15，这是由于样本假如再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断；DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验；只适用于有常数项的回来模型且说明变量中不能含滞后的被说明变量，并且说明变量是非随机的，数据中无缺失项四）LM 检验即拉格朗日乘数检验，也可用于检验回来方程的残差序列是否存在高阶自相关，而且在方程中存在滞后因变量的情况下，LM 检验仍旧有效，由Breusch 和Godfrey 于1978 年提出，也称BG(GB) 检验（五）补救措施一）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；二）广义最小二乘法(GLS) ——最具有普遍意义的最小二乘法；其中一般最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例；3. 多重共线性的概念，缘由，后果，检验及补救措施（一）概念多元线性回来模型有一个经典假定，就是要求多元线性回来模型中的说明变量X 之间无完全的共线性；假如某两个或多个说明变量之间显现了相关性，就称为多重共线性；分完全共线性和近似共线性；（二）缘由经济变量相关的共同趋势；模型中包含的滞后变量；样本资料的限制；利用截面数据建立模型也可能显现多重共线性；（三）后果严峻多重共线性情形的后果：多重共线性不转变参数估量量的无偏性多重共线性使参数最小二乘估量量的方差变大，即估量值的精度降低各个回来系数的值很难精确估量，甚至可能显现符号错误的现象回来系数对样本数据的微小变化变得特别敏锐（四）检验一）方差膨胀（扩大）因子法VIF的大小反映了说明变量之间是否存在多重共线性，体会说明，当≥10 时，就说明说明变量Xj 与其余说明变量之间有严峻的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估量值；二）直观判定法有些说明变量的回来系数所带符号与定性分析结果违反时，可能存在多重共线性问题；一些重要的说明变量在回来方程中没有通过显著性检验时，可初步判定存在着严峻的多重共线性；说明变量间的相关系数较大时，可能会显现多重共线性问题；当增加或剔除一个说明变量，或者转变一个观测值时，回来系数的估量值发生较大变化，我们就认为回来方程存在严峻的多重共线性；对于采纳时间序列数据做样本，以多元线性形式建立的计量经济模型，往往存在多重共线性；三）特点根判别法特点根分析——当矩阵X ’X 至少有一个特点根近似为零时，X 的列向量间必存在严峻多重共线性；四）逐步回来检验法将变量逐个的引入模型，每引入一个说明变量后，都要进行Ｆ检验，并对已经选入的说明变量逐个进行t 检验，当原先引入的说明变量由于后面说明变量的引入而变得不再显著时，就将其剔除，以确保每次引入新的变量之前回来方程中只包含显著的变量；在逐步回来中，高度相关的说明变量，在引入时会被剔除，因而也是一种检测多重共线性的有效方法；（五）补救措施一）使用非样本先验信息——假如据从前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性说明变量的参数间具有某种线性关系，就可利用此条件排除说明变量间的多重共线性；二）横截面与时间序列数据并用——就是先利用横截面数据估量某一参数，将结果代入原方程后，再利用时间序列数据估量另一参数；三）剔除一些不重要的共线性说明变量——当涉及说明变量较多时，大多数回来方程都受到多重共线性的影响；这时，最常用的方法是第一作说明变量的挑选，舍去一些说明变量；四）增大样本容量——建立一个实际经济问题的回来模型，假如所收集的样本数据太少，也简洁产生多重共线性；从本质上讲，多重共线性是样本现象；五）逐步回来法——用被说明变量对每一个所考虑的说明变量做简洁回来；以对被说明变量奉献最大的说明变量所对应的回来方程为基础，按对被说明变量奉献大小的次序逐个引入其余的说明变量；六）使用有偏估量——改进古典的最小二乘法，提出以采纳有偏估量为代价来提高估量量稳固性的方法，如岭回来法，主成分法，偏最小二乘法等；4. 随机说明变量问题的三种情形，缘由，后果及修正方法（IV ）假如存在一个或多个随机变量作为说明变量，就该模型称为随机说明变量问题；（一）三种情形（假设为随机说明变量）随机说明变量与随机误差项相互独立；即Cov（X 2 t，u t）=0随机说明变量与随机误差项同期相关，即Cov（X 2 t，u t）≠0随机说明变量与同期误差项无关但异期有关，即Cov（X 2t，u t）=0 Cov（X 2t，u t-s）≠0 （s≠0）（二）缘由省略说明变量的影响——省略的说明变量同模型中某个说明变量相关易造成说明变量与说明误差项相关滞后被说明变量做说明变量联立方程模型中，假如一个变量在一个模型中作为被说明变量，而在另一个方程中作为说明变量，就使该变量成了随机说明变量；数据测量误差（三）后果：取决于随机说明变量与随机误差项是否相关假如随机说明变量与随机误差项相互独立，得到的参数估量量仍旧是无偏的，且是一样估量量假如随机说明变量与随机误差项同期不相关，但异期相关，得到的参数估量量有偏，但却是一样的假如随机说明变量与随机误差项同期相关，得到的参数估量量有偏但非一样（四）修正方法工具变量法（IV ）：在进行参数估量的过程中挑选适当的工具变量，替代回来模型中随机误差项相关性的变量；IV 估量量仍旧是有偏的，但却是一样估量量第五章虚拟说明变量模型1. 虚拟说明变量的概念给定某一质量变量某属性的显现为1，未显现为0，称这样的变量为虚拟变量；虚拟变量主要是用来代表质的因素，但是有些情形下也可以用来代表数量因素；例如在建立储蓄函数时，“收入”明显是一个重要说明变量，虽然是“数量”因素，但是为了便利也可以用虚拟变量表示；2. 虚拟变量的设定原就，留意虚拟变量陷阱。