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（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，且根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是壹个理论模型。
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。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为俩类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
能够作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们能够用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为壹个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”和“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
下面是一个回归模型的检验结果,被解释变量Y答案1.1变量间统计关系和函数关系的区别是什么？变量间的统计关系或相关关系：变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系，这种统计关系规律性的研究是统计学中研究的主要对象，现代统计学中关于统计关系的研究已形成两个重要的分支，它们叫相关分析和回归分析。
函数关系：两个变量间完全表现为一种确定性关系。
即一个变量的变化能完全决定另一个变量的变化。
1.2 回归分析与相关分析的区别与联系是什么？在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。
在相关分析中，变量y与变量x的密切程度是一回事。
即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。
相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量。
而回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。
通常的回归模型中，我们总是假定x是非随机的确定变量。
相关分析的研究主要是为刻画两类变量间线性相关的密切程度。
而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。
1.3 回归模型中随机误差项ε\varepsilonε的意义是什么？随机误差项可以概述表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。
随机误差项主要包括下列因素的影响：（1）由于人们认识的局限或时间、费用、数据质量等的制约未引入回归模型但又对回归被解释变量y有影响的因素。
（2）样本数据的采集过程中变量观测值的观测误差。
（3）理论模型设定的误差。
（4）其他随机因素。
1.4 线性回归模型的基本假设是什么？解释变量x 1 , x 2 , …, x p x_1,x_2,\dots, x_px1,x2,…,xp是非随机变量，观测值x i 1 , x i 2 , …, x i p x_{i1},x_{i2},\dots,x_{ip}x i1,xi2,…,xip是常数。
