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《计量经济学》各章主要知识点计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，旨在通过建立经济模型、运用数据和统计方法来定量分析经济现象和经济关系。
以下将为您详细介绍其各章的主要知识点。
第一章：绪论这一章主要介绍计量经济学的定义、研究目的和发展历程。
让我们了解到计量经济学是利用经济数据和统计方法来验证经济理论、进行经济预测和为政策制定提供依据的学科。
还会阐述计量经济学与其他相关学科，如经济学、统计学的联系与区别。
同时，会提到建立计量经济模型的基本步骤，包括理论模型的设定、数据收集、模型估计、模型检验和模型应用等。
第二章：一元线性回归模型一元线性回归模型是计量经济学中最基础的模型之一。
我们要掌握模型的数学表达式，即 Y ＝β₀＋β₁X ＋ u ，其中 Y 是被解释变量，X 是解释变量，β₀是截距项，β₁是斜率系数，u 是随机误差项。
重点理解最小二乘法（OLS）的原理和应用，它是估计模型参数的常用方法。
通过最小二乘法，我们可以得到使得样本观测值与模型估计值的残差平方和最小的参数估计值。
还需要了解一元线性回归模型的基本假定，如零均值假定、同方差假定、无自相关假定、解释变量与随机误差项不相关假定以及随机误差项服从正态分布假定等。
第三章：多元线性回归模型在这一章，模型扩展到多个解释变量。
多元线性回归模型的一般形式为 Y ＝β₀＋β₁X₁＋β₂X₂＋＋βₖXₖ ＋ u 。
要学会如何使用矩阵形式来表示和求解这个模型。
同样，多元线性回归模型也有一系列假定，如解释变量之间不存在完全共线性等。
参数估计仍然可以使用最小二乘法，但需要注意多重共线性、异方差和自相关等问题的检验和处理。
第四章：异方差性异方差性是指模型中的随机误差项的方差不是常数，而是随着解释变量的变化而变化。
了解异方差性产生的原因，比如模型设定错误、测量误差的变化等。
掌握异方差性的检验方法，如图示法、帕克检验、戈德菲尔德匡特检验等。
对于存在异方差性的模型，要学会使用加权最小二乘法（WLS）等方法进行修正，以得到更有效的参数估计。
第一章 绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据（4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。
为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y 就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2N SS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
2.3 原假设120:0=μH备择假设120:1≠μH检验统计量()10/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题〔1.4.5〕1.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以提醒经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的穿插学科。
计量经济学方法提醒经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法提醒经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
4.建设与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建设与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
5.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经历和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建设的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进展拟合优度检验4．如何缩小置信区间〔P46〕由上式可以看出〔1〕.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。
