1.Econometrics（计量经济学）：
the social science in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena.
the result of a certain outlook on the role of economics, consists of the application of mathematical statistics to economic data to lend empirical support to the models constructed by mathematical economics and to obtain numerical results.
2.Econometric analysis proceeds along the following lines计量经济学
分析步骤
1)Creating a statement of theory or hypothesis.建立一个理论假说
2)Collecting data.收集数据
3)Specifying the mathematical model of theory.设定数学模型
4)Specifying the statistical, or econometric, model of theory.设立统计或经济计量模型
5)Estimating the parameters of the chosen econometric model.估计经济计量模型参数
6)Checking for model adequacy : Model specification testing.核查模型的适用性：模型设定检验
7)Testing the hypothesis derived from the model.检验自模型的假设
8)Using the model for prediction or forecasting.利用模型进行预测
Step2：收集数据
Three types of data三类可用于分析的数据
1)Time series(时间序列数据):Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到
2)Cross-sectional截面数据:Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到
3)Pooled data合并数据（上两种的结合）
Step3：设定数学模型
1.plot scatter diagram or scattergram
2.write the mathematical model
Step4：设立统计或经济计量模型
CLFPR is dependent variable应变量
CUNR is independent or explanatory variable独立或解释变量（自变量）
We give a catchall variable U to stand for all these neglected factors
In linear regression analysis our primary objective is to explain the behavior of the dependent variable in relation to the behavior of one or more other variables, allowing for the data that the relationship between them is inexact.线性回归分析的主要目标就是解释一个变量（应变量）与其他一个或多个变量（自变量）只见的行为关系，当然这种关系并非完全正确
Step5：估计经济计量模型参数
In short, the estimated regression line gives the relationship between average CLFPR and CUNR 简言之，估计的回归直线给出了平均应变量和自变量之间的关系
That is, on average, how the dependent variable responds to a unit change in the independent variable.单位因变量的变化引起的自变量平均变化量的多少。
Step6：核查模型的适用性：模型设定检验
The purpose of developing an econometric model is not to capture total reality, but just its salient features.
Step7：检验自模型的假设
Why do we perform hypothesis testing?
We want to find our whether the estimated model makes economic sense and whether the results obtains conform with the underlying economic theory.
第二章
1.The meaning of regression（回归）
Regression analysis is concerned with the study of the relationship between one variable called the dependent or explained variable, and one or more other variables called independent or explanatory variables. 2.Objectives of regression
1)Estimate the mean, or average, and the dependent values given the independent values
2)Test hypotheses about the nature of the dependence -----hypotheses suggested by the underlying economic theory
3)Predict or forecast the mean value of the dependent variable given the values of the independents
4)One or more of the preceding objectives combined
3.Population Regression Line（PRL）
In short, the PRL tells us how the mean, or average, value of Y is related to each value of X in the whole population
4.The dependence of Y on X, technically called the regression of Y on
X.
5.How do we explain it?
A student’s score, say, the ith individual, corresponding to a specific family income can be expressed as the sum of two components 1)The component can be called the systematic, or deterministic,
component.
2)May be called the nonsystematic or random component
6.What is the nature of U(stochastic error) term？
1)The error term may represent the influence of those variables that are not explicitly included in the model.误差项代表了未纳入模型变量的影响
2)Some intrinsic randomness in the math score is bound to occur that can not be explained even we include all relevant variables.即使模型包括了决定性数学分数的所有变量，内在随机性也不可避免，这是做任何努力都无法解释的。
3)U may also represent errors of measurement. U还代表了度量误差
4)The principle of Ockham’s razor - the description be kept as simple as possible until proved inadequate - would suggest that we keep our regression model as simple as possible.“奥卡姆剃刀原则”，描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要信息。这表明回归模型应尽可能简单。
7.How do we estimate the PRF（population regression function）? Unfortunately, in practice, We rarely have the entire population in our disposal, often we have only a sample from this population.
8.Granted that the SRF is only an approximation of PRF. Can we find a
method or a procedure that will make this approximation as close as possible? SRF仅仅是PRF的近似，那么能不能找到一种方法使这种近似尽可能接近真实呢？
9.Special meaning of “linear”
1)Linearity in the variables变量线性
The conditional mean value of the dependent variable is a linear function of the independent variables
2)Linearity in the Parameters参数线性
The conditional mean of the dependent variable is a linear function of
the parameters, the B’s; it may or may not be linear in the variables.
第三章
1.Unless we are willing to assume how the stochastic U terms are generated, we will not be able to tell how good an SRF is as an estimate of the true PRF.只有假定了随机误差的生成过程，才能判定SRF对PRF拟合的是好是坏。
2.Classical Linear Regression Model
1)Assumption 1: The regression model is linear in the parameters. It
may or may not be linear in the variables.回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。
2)Assumption 2: The explanatory variables X is uncorrelated with the
disturbance term U. X’s are nonstochastic, U is stochastic. 解释变量X与扰动误差项u不相关. X是非随机的，U是随机的。
3)Assumption 3: Given the value of Xi, the expected, or mean value
of the disturbance term U is zero.给定Xi，扰动项的期望或均值为零。 Disturbance U represent all those factors that are not specifically introduced in the model干扰项U代表了所有未纳入模型的影响因素。
4)Assumption 4:The variance of each Ui is constant, or homoscedastic.
U的方差为常数，或同方差。
Homoscedasticity（同方差）:
a.This assumption simply means that the conditional distribution of
each Y population corresponding to the given value of X has the same variance. 该假定表明，与给定的X相对应的每个Y的条件分布具有同方差。
b.The individual Y values are spread around their mean values with
the same variance.即每个Y值以相同的方差分布在其均值周围。
5)Assumption 5:There is no correlation between two error terms, this
is the assumption of no-autocorrelation.无自相关假定，即两个误差项之间不相关。
6)Assumption 6:The regression model is correctly specified.回归模
型是正确假定的。There is no specification bias or specification error in the model.实证分析的模型不存在设定偏差或设定误差。
This assumption can be explained informally as follows. An econometric investigation begins with the specification of the econometric model underlying the phenomenon of interest.
and Standard errors of OLS estimators普通最小二乘估计量的方差与标准误:One immediate result of the assumptions introduced is that they enable us to estimate the variances and standard errors of the OLS estimators given in Eq. and .
should know:
Variances of the estimators
Standard errors of the estimators
is the value of σ
The homoscedastic σ is estimated from formula
Error of the Regression (SER) 回归标准误
Is simply the standard deviation of the Y values about the estimated regression line. Y值偏离估计回归的标准差。
of math function
1)Interpretation
The standard deviation, or standard error, is , is a measure of variability of b2 from sample to sample.
If we can say that our computed b2 lies within a certain number of standard deviation units from the true B2, we can state with some confidence how good the computed SRF is as an estimator of the true PRF.
2）Sampling Distribution 抽样分布
Once we determine the sampling distribution of our two estimators, the task of hypothesis testing becomes straightforward.一旦确定了两个估计量的抽样分布，那么假设检验就是举手之劳的事情。
do we use OLS ?
The properties of OLS estimators
The method of OLS is used popularly not only because it is easy to use but also because it has some strong theoretical properties. OLS 法得到广泛使用，不仅是因为它简单易行，还因为它具有很强的理论性质。
theorem 高斯-马尔科夫定理
Given the assumptions of the classical linear regression model (CLRM), the OLS estimators have minimum variance in the class of linear OLS estimators are BLUE (best linear unbiased estimators)满足古典线性模型的基本假定，则在所有线性据计量中，OLS估计两具有最小方差性，即OLS 是最优线性无偏估计量（BLUE）
10.BLUE property 最优线性无偏估计量的性质
1)B1 and B2 are linear estimators. B1和B2是线性估计量
2)They are unbiased , that is E(b1)=B1, E(b2)=B2. B1和B2是无偏估计
两
3)The OLS estimator of the error variance is unbiased.误差方差的OLS 估计量是无偏的
4)b1 and b2 are efficient 和B2是有效估计量
Var(b1) is less than the variance of any other linear unbiased estimator of B1
Var(b2) is less than the variance of any other linear unbiased estimator of B2
11.Monte Carlo simulation 蒙特卡洛模拟
Do the experiment at lab
Do it by Excell. =NORMINV(RAND(),0,2)
Do it by matlab.= NORMINV(uniform(),MU,SIGMA)
Do it by Stata. =invnorm(uniform())
12.Central Limit Theorem’s 中心极限定理
If there is a large number of independent and identically distributed (iid) random variables, then, with a few exceptions , the distribution of their sum tends to be a normal distribution as the number of such variables increases indefinitely.
随着变量个数的无限增加，独立同分布随机变量近似服从正态分布
13.Recall
U, the error term represents the influence of all those forces that affect Y but are not specifically included in the regression model because there are so many of them and the individual effect of any one such force on Y may be too minor.
误差项代表了未纳入回归模型的其他所有因素的影响。因为在这些影响中，每种因素对Y的影响都很微弱
If all these forces are random, if we let U represent the sum of all these forces, then by invoking the CLT, we can assume that the error term U follows the normal distribution.如果所有这些影响因素都是随机的，用U 代表所有这些影响因素之和，那么根据中心极限定理，可以假定误差项服从正态分布。
14.Another property of normal distribution另一个正态分布的性质
Any linear function of a normally distributed variable is itself normally distributed.
正态变量的性质函数仍服从正态分布。
15.Hypothesis testing 假设检验
Having known the distribution of OLS estimators b1 and b2, we can proceed the topic of hypothesis testing.
16.Null hypothesis 零假设
“zero ” null hypothesis is deliberately chosen to find out whether Y is related to X al all, which is also called straw man hypothesis.之所以选择这样一个假设是为了确定Y 是否与X 有关，也称为稻草人假设。
17.We need some formal testing procedure to reject or receive the null hypothesis and make the skeptical guys shut up.需要正规的检验过程拒绝或接受零假设
18. If our null hypothesis is B2=0 and the computed b2=, we can find out the probability of obtaining such a value from the Z, the standard normal distribution.如果零假设为B2=0，计算得到b2=，那么根据标准正态分布Z ，能够求得获此b2值的概率If the probability is very small, we can reject the null hypothesis.如果这个概率非常小，则拒绝零假设。If the probability is larger, say , greater than 10 percent, we may not reject the null hypothesis.如果这概率比较大，比如大于10%，就不拒绝零假设。
19.We don ’t know the σ2
We must know the true σ2, but we can estimate it by using ?2σ
20.What will happen if we replace σby its estimator σ-hat
μ2222
2222,()n i n b B t x or more generally
b B t se b σ-----∑::
21.Let us assume that α, the level of significance or the probability of committing a type I error, is fixed at 5 percent.假定α，显著水平成犯第一类错误的概率为5%。
22.red area = rejection region for 2-sided test
23.Loop and ball a. This is a 95% confidence interval for B2 给出了B2的一个95%的置信区间。 b. in repeated applications 95 out of 100 such intervals will include the true B2重复上述过程，100个这样的区间中将有95个包括真实的B2。
c. Such a confidence interval is known as the region of acceptance (of H0) and the area outside the confidence interval is known as the rejection region (of H0)用假设检验的语言把这样的置信区间称为（H0的）接受区域，把置信区间以外的区间成为（H0的）拒绝区域
24.回归系数的假设检验
目的：简单线性回归中，检验X 对Y 是否真有显著影响
基本概念回顾: 临界值与概率、大概率事件与小概率事件
相对于显著性水平的临界值为: t α（单侧）或2t α（双侧）
计算的统计量为:*t
(1-a) t
0 f(
t)
-t c
t
c
a/2
a/2
25.Conclusions
Since this interval does not include the null-hypothesized value of 0.因为这个区间没有包括零假设值0。We can reject the null hypothesis that annual family income is not related to math Scores.所以拒绝假设：家庭年收入对数学SAT 没有影响。Put positively, income does have a relationship to math scores. 换言之，收入确实与数学SAT 有关系。
26.A cautionary note
Although the statement given is true, we cannot say that the probability is 95 percent that the particular interval includes B2, for this interval is not a random interval, it is fixed, therefore, the probability is either 1 ore 0 that the interval includes B2.虽然式子为真，但不能说某个特定区间式包括真实B2的概率为95%，因为与式子不同，式是固定的，而不是一根随机区间，所以区间包括B2的概率为1或 can only say that if we construct 100 intervals like this interval, 95 out of 100 such intervals will include the true B2.我们只能说，如果建立100个像式这样的区间，则有95个区间包括真实的 can not guarantee that this particular interval will necessarily includes B2.并不能保证某个区间一定有B2.
27.The test of significance approach to hypothesis testing 假设检验的显著性检验方法
Hypothesis testing is that of a test statistic and the sampling distribution of the test statistic under the null hypothesis, H0.假设检验方法涉及两个重要的概念检验统计
量 t
α2α*t 0 率
统计量和零假设下检验统计量的抽样分布。The decision to accept or reject H0 is made on the basis of the value of the test statistic obtained from the sample data.根据从样本数据求得的检验统计量的值决定接受或拒绝零假设。
28.T test
We can use the t value computed here ad the test statistic, which follows the t distribution with (n-2) .可以计算出t 值作为检验统计量，它服从自由度为（n-2）的t 分布。
29.Instead of arbitrarily choosing the α value , we can find the p value (the exact level of significance) and reject the null hypothesis if the computed P value is sufficiently low.为了避免选择显著水平的随意性，通常求出p 值（精确的显著水平），如果计算的p 值充分小，则拒绝零假设。
30.Conclusions
In the case of two-sided t test 双边检验情况中If the computed |t|, the absolute value of t, exceeds the critical t value at the chosen level of significance, we can reject the null hypothesis.如果计算得到的|t|值超过临界t 值，则拒绝零假设。
31.P value
The P value of that t statistic of is about . t 统计量（）的p 值（概率值）约为。The smaller the p value, the more confident we are when reject the null 值越小，在拒绝零假设的时候就越有自信。Thus if we were to reject the null hypothesis that the true slope coefficient is zero at this P value, we would be wrong in six out of ten thousand occasions. 如果在这个p 值水平之上拒绝零假设：真实的斜率系数为0，则犯错误的机会有万分之六。
32.How can we computed t
We first compute the t value as if the null hypothesis were that B2=0, we still get the t
0.00130 5.43540.000245t -==首先计算在零假设B2=0下的t 值Since this value exceeds any of the
critical values shown in the preceding table, following the rules laid down. t 值大与上表给出的任何临界值，附录D 表D-2列出的规则，We can reject the hypothesis that annual family income has no relationship to math Scores.拒绝零假设：家庭年收入对数学SAT 没有影响。
33.How good is the fitted regression line: the coefficient of determination r2 On the basis of t test both the estimated intercept and slope coefficients are statistically significant . significantly different from zero) suggests that the SRF seems to “fit ” the data “reasonably ” well.根据t 检验，估计的斜率和结局都是统计显著的，这说明样本回归函数式很好地拟合了样本数据。
34.Coefficient of determination
Can we develop an overall measure of “goodness of fit ” that will tell us how well the estimated regression line fits the actual Y values?能否建立一个“拟合优度”的判定规则，从而辨别估计的回归线拟合真实Y 值的优劣程度呢？Such a measure has been developed and is known as the coefficient of determination.称之为判定系数。
35.Recall μi i i Y Y e =+
36.Rearrange it
μμμμμ()()()i i i i i i
i i i
i i i i Y Y e Y Y e Y Y Y Y e Y Y Y Y Y Y =+?-=-=-+-=-+-
37.Decomposition
1、():var i i
Y Y iation in Y from its mean value
------2、 μμ():var exp .()(:)i i i Y Y iation in Y lained by X Y around its mean value note Y Y ----=---= 3、μ():exp var i i Y Y un lained or residual iation ----
38.In deviation forms
1、μμμμμμμ2()()()()()()i i i i
i i i i
i i i i i i Y Y Y Y Y Y Y Y
Y Y Y Y Y Y y y e y b x e -=-+-=∴-=-+-=+=+Q 2、 μμμ121222()()()()i i i i i i i i i
i i i y y e Y Y e b b X b b X e b X X e y b x e =+=-+=+-++=-+?=+
39.Square both sides and sum
$2
2222222i i i i i i y y e y
b x e =+=+∑∑∑∑∑ 2
i y ∑=the total variation of the actual Y values about their sampling mean Y bar, which may be called the total sum of squares (TSS)总平方和，真实Y 值围绕其均值的总变异
$2
i y ∑=The total variation of the estimated Y values about their mean value, Y hat bar, which may be called appropriately the sum of squares due to regression ., due to the explanatory variables), or simply called the explained sum of squares (ESS)解释平方和，估计的Y 值围绕气均值的变异，也称回归平方和（由解释变量解释的部分）
40.Put simply
TSS ESS RSS =+The total variation in the observed Y values about their mean value can be partitioned into two parts, one attributable to the regression line and the other to random forces, because not all actual Y observations lie on the fitted 值与其均值的总离差可以分解为两部分：一部分归于回归线，另一部分归于随机因素，因为不是所有的真实观察值Y 都落在你和直线上。
41.ESS vs RSS
a. If the chosen SRF fits the data quite well, ESS should be much larger than RSS.
如果选择的SRF 很好的拟合了样本数据，则SEE 远大于RSS 。
b. If the SRF fits the data poorly RSS will be much larger than ESS.如果SRF 拟
合的不好，则RSS 远大于ESS 。
42.Let us define 定义
2ESS r TSS =
43.R2样本判定系数
R2 measures the proportion or percentage of the total variation in Y explained by the regression model 样本判定系数度量了回归模型对Y 变异的解释比例（或百分比）
R2 is the coefficient of determination and is the most commonly used measure of the goodness of fit of a regression line.样本判定系数通常用来度量回归线的拟合优度。
44.Properties of R2
a. it is a non-negative quantity.非负性
b. its limits are 0≤ R2 ≤1 since a part (ESS) cannot be greater than the whole
(TSS).
0≤ R2 ≤1，因为部分（ESS ）不可能大于整体（TSS ）。An R2 of 1 means a “perfect fit ” for the entire variation in Y is explained by the regression.若R2=1，则表示完全拟合，即线性模型完全解释Y 的变异。An R2 of zero means no relationship between Y and X whatsoever.若R2=0，则表示Y 与X 之间无任何关系。
45.Reporting the results
29432.41380.0013(16.9061)(0.000245)
(25.5774)(5.4354)0.7849
(5.8510)(0.0006)..8i i
Y X se t r p value d f -=+==----=-=?---=
46.Explanation
a. The figures in the first set of parentheses are the estimated standard errors
(se) of the estimated regression coefficients.第一行括号内的数值表示估计回归系数的标准误
b. Those in the second set of parentheses are the estimated t value computed under
the null hypothesis that the population value of each regression coefficient
individually is values are simply computed the ratios of the estimated coefficient to their standard errors.
c.第二行括号内的数值表示在零假设下（每个回归系数的真实值为零），根据式估计的t
值（即估计的系数与其标准误之比）
d.those in the third set of parentheses are p values of the computed t values.
e.第三行括号内的数值表示获得t值的p值。
47.As a matter of convention
From now on , if we do not specify a specific null hypothesis, then we will assume that it is the zero null hypothesis.从现在起，如果没有设定特殊的零假设，习惯地规定零假设为：总体参数为零。
48.P value
By quoting the P values we can determine the exact level of significance of the estimated t value. 通过列出的p值能够确定t值的精确显著水平。The lower the P value, the greater the evidence against the null hypothesis, the lower likelihood the coefficient is 值越低，拒绝假设的证据就越充分。
49.A warning
When deciding whether to reject or not reject a null hypothesis, determine beforehand what level of the p value you are willing to accept and then compare the computed p value with the critical P value.当拒绝或不拒绝原假设时，需要鱼线确定一个接受的p值水平（即临界p值），然后把计算的p值进行比较。If the computed P value is smaller than the critical P value, the null hypothesis can be rejected.如果计算的p值小于临界p值，则拒绝原假设。If it is greater than the critical P value the null hypothesis may not be rejected.如果计算的p值大雨临界p值，则不能拒绝原假设。50.Error term: normality test
Our statistical testing procedure is based on the assumption that the error term Ui is normally distributed.这一统计检验过程是建立在误差项ui服从正态分布的基础上。
51.normality test: JB test 雅克-贝拉检验
2
2(3)[]64n K JB S -=+
S represents skewness and K represents kurtosis S 为偏度，K 为峰度
The JB statistic follows the Chi-square distribution with 2 . Asymptotically.在正态性假设下,给出的JB 统计量渐近服从自由度为2的卡方分布。
If the computed Chi-square value exceeds the critical Chi-square value for 2 . at the chosen level of significance, we reject the null hypothesis of normal distribution.如果在选定的显著水平下，根据式计算的卡方值超过临界的卡方值，则拒绝正态分布的零假设If it does not exceed the critical Chi-square value, we may not reject the null hypothesis.如果没有超过临界的卡方值，则不能拒绝零假设。 第四章
1、Why should we introduce multiple regression model ?为什么介绍多元回归模型 Because multiple influences ., variable) may affect the dependent variable.
2、The Three-variable regression model 三变量线性回归模型
① The three-variable PRF to its non-stochastic form ：三变量PRF 的非随机形式12233()t t t E Y B B X B X =++
()t E Y
： The conditional mean value of Yt, conditional upon the given or fixed values of the variables X2 and X3给定X2、X3取值下Y 的条件均值
We obtain the average or mean value of Y for the fixed values of X variables.
给定解释变量X 取值条件下，得到的Y 的均值
② The three-variable PRF to its stochastic form 三变量PRF 的随机形式
12233()t t t t
t t Y B B X B X u E Y u =+++=+
()t t t Y E Y u =+ Any individual Y value can be expressed as the sum of two components
Any individual Y value can be expressed as the sum of two components ： 任何一个Y 值可以表示成两部分之和
a systematic or deterministic ，components
12233()t t B B X B X ++ ，Which is simply its mean value ()t E Y 系统成分或确定性成分
12233()t t B B X B X ++也就是Y 的均值()t E Y
Ut , which is the nonsystematic or random component determined by factors other than X2 and X3.非系统成分或随即成分 Ut ，由除X2,X3以外的因素决定。
3、The meaning of partial regression coefficient 偏回归系数的含义
The regression coefficients B2 and B3 are known as partial regression or partial slope coefficients. B2,B3称为偏回归系数或偏斜率系数
① The meaning of Partial regression coefficient is as follows: B2 measures the change in the mean value of Y, E(Y), per unit change in X2, holding the value of X3 constant. B2度量了在X3保持不变的情况下，X2单位变动引起Y 均值E(Y)的变化量。
② Likewise,B3 measures change in the mean value of Y per unit change in X3 holding the value of X2 constant.同样的，B2度量了X2保持不变的情况下，X3单位变动引起Y 均值E(Y)的变化量。
③ Uniqueness ：特殊性质
In the multiple regression model 在多元回归模型中
we want to find out what part of the change in the average value of Y
can be directly attributable to X2 and what part to X3.我们想要知道的是Y 均值的变动有多大比例“直接”来源于X2，多大比例“直接”来源于X3。 A example ：23()15 1.20.8t t t E Y X X =-+
The meaning of B2
B2= indicates that the mean value of Y decrease by per unit increase in X2 when X3 is held constant, in this example it is held constant at the value of 10.
B2是斜率，表示当X3为常数时，X2每增加1个单位，Y 的均值将减少个单位——本例中，X3为常数10
The meaning of B3
Here the slope coefficient B3= means that the mean value of Y increase by per unit increase in X3 when X2 is held constant. Here it is held constant at the value of 5.
斜率B3=，表示X2为常量时，X3每增加1个单位，Y 的平均值增加个单位，（这里假设X2等于5）
4、In short ，A partial regression coefficient reflects the (partial) effect of one explanatory variable on the mean value of the dependent variable when the values of other explanatory variables included in the model are held constant.
总之，偏回归系数反映了当模型中其他解释变量为常量时，某个解释变量对应变量均值的影响。
5、uniqueness
This unique feature of multiple regression enables us not only to include more than one explanatory variable in the model but also to “isolate ” or “disentangel ” the effect of each X variable on Y from the other X variables included in the model.
多元回归的这个独特性质不但能够引入多个解释变量，而且能够“分离”出每个解释变量X 对应变量Y 的影响。
6、Assumptions of the multiple linear regression model 多元线性回归模型的若干假定
In order to estimate the regression coefficients of the multiple regression model, we will continue to operate within the framework of the classical linear regression model (CLRM) to use the ordinary least squares (OLS) to estimate the coefficients.为了对多元回归模型的参数进行估计，我们沿用古典线性回归模型的基本框架，并利用普通最小二乘法（OLS ）进行参数估计。
A The regression model is linear in the parameters and is correctly specified.
X2 and X3 are uncorrelated with the disturbance term U.
If X2 and X3 are non-stochastic, this assumption is automatically fulfilled.
The error term U has a zero mean value ()0i E u =
Homoscedasticity, the variance of U is constant.
2()i Var u σ= No auto correlation exists between the error term Ui and Uj
(,)0,i j Cov u u i j
=≠ No exact collinearity exists between X2 and X3 There is no exact linear relationship between the two explanatory variables. 23(,)0Cov X X =
The error term U follows the normal distribution with mean zero and variance σ2
2(0,)
i u N σ:
7、Why we make assumptions ？
We make these assumptions to facilitate the development of the subject.
高中数学考试必备的知识点整理 温馨提示：在复习的同时，也要结合课本上的例题去复习，重点是课本，而不是题目应该怎样去做，所以在考前的一天必须回归课本复习，心中无公式，是解不出任何题目来的，只要心中有公式，中等的题目都可以解决。 必修一： 一、集合的运算： 交集：定义：由集合A 和集合B 中的公共元素组成的集合叫交集，记为A B I 并集：定义：由属于集合A 或属于集合B 的元素组成的集合叫并集，记为 A B U 补集：定义：在全集U 中，由所有不属于集合A 的元素组成的集合叫补集，记为U C A 二、指数与指数函数 1、幂的运算法则： （1）a m ? a n = a m + n ， （2）n m n m a a a -=÷， （3）( a m ) n = a m n （4）( ab ) n = a n ? b n （5） n n n b a b a =?? ? ?? （6）a 0 = 1 ( a ≠0) （7）n n a a 1=- （8）m n m n a a = （9） n m a - = 2、根式的性质
（1）n a =.（2）当n a =； 当n ,0 ||,0a a a a a ≥?==? -≠>. 6、对数的运算法则： （1）a b = N <=> b = log a N （2）log a 1 = 0 （3）log a a = 1 （4）log a a b = b （5）a log a N = N （6）log a (MN) = log a M + log a N （7）log a ( N M ) = log a M -log a N （8）log a N b = b log a N （9）换底公式：log a N = a N b b log log （10）推论 ：log log m n a a n b b m = (0a >,且1a >,,0m n >,且1m ≠,1n ≠, 0N >). （11）log a N = a N log 1 （12）常用对数：lg N = log 10 N （13）自然对数：ln A = log e A 必修4： 1、特殊角的三角函数值
1.进度目标是指: 项目动用的时间目标，也及项目交付使用的时间目标。 2.建设项目工程总承包项目管理工作涉及（项目实施阶段的全过程）即（设计前的准备阶段）（设计阶段）（施工阶段）（动用前准备阶段）（保修期） 3.施工总承包方管理任务：①负责组织和管理分包施工单位的施工 ②负责施工资源的供应组织 4.施工总承包管理方的主要特征：①不承担施工任务②不与分包方和供货方直接签施工合同 ③承担对分包方的组织和管理并提供必要的施工条件④与施工总承包方承担相同的管理任务和责任⑤与业主、设计、监理联系和协调 5.施工总承包管理特点：①可以提前开工，缩短工期②降低工程造价有利③质量控制有利④ 合同管理量大⑤组织协调工作量小 6.施工总承包特点：①开工日期较迟，对总进度控制不利②有利于总造价的早期控制③质量好坏取决于总承包单位的选择④只签一个施工合同，合同管理量小⑤组织管理工作量减小 7.平行发包特点：①开工日期提前，缩短建设周期②降低工程造价有利但投资早期控制不利 ③对业主质量控制有利④用于招标时间过多招标工作量大⑤可决定所有工程的承包商，管理工作量大 8.项目结构图：表达工作任务，由矩形框和直线绘制； 组织结构图：表达组织、指令关系，由矩形框和单箭线绘制； 合同结构图：表达合同关系，由矩形框和双箭线绘制 9.职能组织结构图：每个部门会有多个矛盾的指令源 10.线性组织结构图：每个部门只有唯一一个指令源 11.矩形组织结构图：每个部门有两个指令源（9.10.11 都属于项目结构图） 12.管理职能分工表：用表的形式反映各工作部门对各项工作任务的项目管理职能分工。每一个方框用拉丁字母表示管理职能。 13.工作流程图：反映一个组织系统中各项工作之间的逻辑关系，矩形框表示工作，箭线表示逻辑关系，菱形框表示判别条件。 14.施工平面图：是施工方案及施工进度计划在空间上的全面安排。它把投入的各种资源、 材料、构件、水电、各种场地、设施合理的布置在施工现场，使现场能有最的进行文明施工。 15.项目目标动态控制的纠偏措施（与施工进度控制措施类似）：①组织措施（关于人、分工、流程）②管理措施（施工管理、合同管理、信息技术）③经济措施（关于钱）④技术措施（设计方案、施工方案） 16.项目经理是企业法定代表人在项目上的代表人。遇紧急情况有权采取必要措施，但应在 48 小时内向发包人代表和总监理工程师提交书面报告 17.项目经理职责：①贯彻执行各项法规和管理制度②严格财务制度，正确处理国家、企业 和个人利益关系③积极推广新技术并确保工程质量和工期④主持编制项目管理实施规划，并对项目目标进行系统管理⑤对资源进行动态管理⑥建立各种专业管理体系，并组织实施⑦进 行授权范围内的利益分配⑧收集工程资料，准备结算资料，参与工程竣工验收⑨接受审计， 处理项目经理部解体的善后工作⑩协助组织进行项目的检查、鉴定和评审申报工作 18.项目经理的权限：①参与项目招投标和合同签订②参与组建项目经理部③参与选择物资 供应单位④参与选择并使用分包人，施工作业队伍⑤主持项目部工作，指挥生产经营，调配人、财、物⑥决定授权范围内项目资金的投入和使用⑦制定内部计酬办法，进行合理经济分 配⑧在授权范围内协调与项目有关的内、外部关系 19.施工风险的类型：组织风险、经济与管理风险、工程环境风险、技术风险 20.风险管理的四个步骤：风险识别、风险评估、风险响应、风险控制；其中风险响应包括规避，减轻，自留，转移（转移的措施有分包，保险）
第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关) 2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→
《计量经济学》期末考试复习资料 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，是以揭示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交叉学科。 计量经济学方法揭示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；一般经济数学方法揭示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.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立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验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，以确定所建立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？
1.进度控制是一个动态管理过程，它包括进度目标的分析和论证，在收集资料和调查研究的基础上编制进度计划，和进度计划的跟踪检查和调整。 2.进度目标分析和论证的目的是论证进度目标是否合理，进度目标有否可能实现。 3.进度控制的目的是通过控制以实现工程的进度目标。 4.施工方进度控制的任务是依据施工任务委托合同对施工的要求控制施工进度。 1Z203020 进度计划的 1.工程网络计划分为：双代号网络计划、单代号网络计划、双代号时标网络计划，单代号搭接网络计划。 2.工作之间的逻辑关系包括工艺关系和组织关系。 3.单代号搭接网络图的几种逻辑关系：STS、FTF、STF、FTS. 4.国际上，工程网络计划有许多名称，如：CPM，PERT，CPA，MPM 等 5.工程网络计划按持续时间的特点划分为：肯定型问题的网络计划，非肯定型问题的网络计划，随机网络计划
6.按工作和事件在网络图中的表示法划分为：事件网络和工作网络 7.按计划平面的个数划分为，单平面网络图，多平面网络图。 8.美国多使用双代号网络计划，欧州则较多使用单代号搭接网络计划。 9.总时差最小的工作就是关键工作。当计划工期等于计算工期时，总时差为零的工作就是关键工作。 10.当考虑压缩关键工作的持续时间时，必须考虑下列因素：①缩短时间不能影响质量和安全工作②有充足备用资源的工作③缩短时间所需增加费用相对较少的工作④考虑工作的可村缩性 11.总时差是在不影响总工期的前提下，本工作可以利用的机动时间。 12.自由时差是在不影响其紧后工作最早开始时间的前提下，本工作可以利用的机动时间。 13.本工作的紧后工作为关键工作时，该工作的自由时差等于总时差。 1Z203030 项目进度控制方法 1.建设工程项目进度控制的管理措施涉及管理的思想，管理的方法，手段，承发包模式，合同管理和风险管理等。
联立方程模型 一、概念： 联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。 由系统决定的，同时也对模型系统产生影响，它会受到随机项的影 响。一般都是经济变量。每一个内生变量的值都要利用模型中的全 部方程才能决定。 外生变量：是不由系统决定的变量，是系统外变量，取值由系统外决定。一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是 模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。 外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。 先决变量：外生变量和滞后内生变量 注：联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程 ：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系 的计量经济学方程系统称为结构式模型。 结构方程的正规形式：将一个内生变量表示为其他内生变量、先 决变量和随机干扰项的函数形式 完备的结构式模型：g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程 行为方程：描述变量之间经验关系的方程，含有未知的参数和随 机扰动项。例如：凯恩斯收入决定模型中的消费函数 制度方程：由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的 函数关系，如税收方程。 恒等式：定义方程式和平衡方程。 简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。 参数关系体系：描述简化式参数与结构式参数之间的关系。
二、识别 方程之间的关系有严格的要求，一个方程模型想要能估计，必须可识别。 ∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别（即是否能被估计）。 1、识别的基本定义：是否具有确定的统计形式。 注：识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型 系统是可以识别的。反之不识别。 恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判 断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。 恰好识别：某一个随机方程只有一组参数估计量 过度识别：某一个随机方程具有多组参数估计量 方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，决定了方程也是否是可以识别的。 2、如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别 （1）或者在其它方程中增加变量； （2）或者在该不可识别方程中减少变量。 （3）必须保持经济意义的合理性。 3、识 别条件 结构式: B ΓN Y X +=
06A卷 一、判断说明题（每小题1分，共10分） 1.在实际中，一元回归没什么用，因为因变量 的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(×) 4.在线性回归模型中，解释变量是原因，被解 释变量是结果。（×） 7. 给定显著性水平 及自由度，若计算得到 的t 值超过t的临界值，我们将拒绝零假设。 （√） 8.为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性 变量有 m类，则要引入m个虚拟变量。（×） 二、名词解释(每小题2分，共10分) 1.计量经济学：融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 2.最小二乘法：使全部观测值的残差平方和为最小的方法就是最小二乘法。 3.虚拟变量：在经济生活研究中，有一些暂时起作用的因素。如战争、天灾、人祸等，这些因素在经济中不经常发生，但又带有相同特性，经济学家把这些不经常发生的、又起暂时影响作用的称为虚拟变量。 4.滞后变量：用来作为解释变量的内生变量的前期值称为滞后内生变量，简称为滞后变量。 5.自回归模型：包含有被解释变量滞后值的模型，称为自回归模型。 三、简答题(每小题5分，共20分) 1．应用最小二乘法应满足的古典假定有哪些？（1）随机项的均值为零； （2）随机项无序列相关和等方差性； （3）解释变量是非随机的，如果是随机的则与随机项不相关； （4）解释变量之间不存在多重共线性。 2．运用计量经济学方法解决经济问题的步骤一般是什么？ （1）建立模型； （2）估计参数； （3）验证理论； （4）使用模型。 3．你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？ （1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、 各年商品的零售总额、各年的年均人口增长 数、年出口额、年进口额等等； （2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市 各区罪案发生率等等； （3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等； （4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。 4．随机扰动项μ的一些特性有哪些？ （1）众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体； （2）对Y的影响方向应该是各异的，有正有负；（3）由于是次要因素的代表，对Y的总平均影响可能为零； （4）对Y的影响是非趋势性的，是随机扰动的。 四、分析、计算题(每小题15分，共45分) 1. 根据下面Eviews回归结果回答问题。Dependent Variable: DEBT Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 08:35 Sample: 1980 1995 Included observations: 16 Variable Coefficie nt Std. Erro r t-Statist ic Prob . C（） INCOME（） COST（） R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared （） . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic（）Durbin-Wats on stat Prob(F-statisti c) INCOME——个人收入，单位亿美元； COST——抵押贷款费用，单位%。 1. 完成Eviews回归结果中空白处内容。 2. 说明总体回归模型和样本回归模型的区别。
管理基础知识重点归纳（全） 一、管理 ■含义：1.管理是由管理者引导的活动 2.管理是在一定的环境条件下进行的 3.管理是为了实现组织目标 4.管理需要有效地动员和配置资源 5.管理具有基本职能 6.管理是一种社会实践活动 ■管理的特性：1.管理的二重性（自然属性和社会属性）首先是指管理的生产力属性和生产关系属性。管理工作既有科学性又有艺术性。 2.管理具有目标性。 3.管理具有组织性。 4.管理具有创新性。 ■管理的基本职能：计划 组织（组织设计、人员配备、组织运行） 领导 控制 ■管理的类型：按公共领域和非公共领域划分，现代管理分为公共管理和企业管理。 ■管理者的层次分为高层管理者、中层管理者、基础管理者。同时整个组织还包括一层作业人员。 ■按管理人员的领域分为综合管理人员和专业管理人员。 ■管理者的角色：人际角色（代表人角色、领导者角色、联络者角色）、信息角色（信息监视者、信息传播者、发言人）、决策角色（企业家、故障处理者、资源配置者、谈判者）。 ■管理者应具备的技能：技术技能；人际技能；概念技能。 ■管理环境之组织环境的分类：外部环境（一般环境和特殊环境）；内部环境（人力资源、财力资源、物力资源和信息资源和各项管理手段完善与协调的程度） ■外部环境：一般环境（政治、经济、社会文化、技术、自然环境） 特殊环境（产品的用户、竞争对手、供应商、政府机构、社会团体） ■两种程度四种环境状况，美国的邓肯的静态（稳定）—动态（不稳定），简单—复杂得来。 ■SWOT（内外部环境综合分析）：S优势、W劣势、O机会、T威胁。 二、决策 ■决策的本质：1.决策应有明确合理的目标； 2.决策必须有两个或两个以上的备选方案，但只能采取其中一个； 3.必须知道采用每种方案后可能出现的各种后果； 4.最后选取得方案，只能是“令人满意”或“足够好的”，而不可能是最优的。 5.决策的实质是为了谋求企业外部环境、内部条件和经营目标之间的动态平衡而作出的努力。 ■决策的特征：前瞻性；目标性；选择性；可行性；过程性；科学性；风险性。 ■决策的作用：决策时决定组织管理工作成败的关键； 决策时实施各项管理职能的保证。 ■决策的类型：1.按决策的重要程度，可分为战略决策、战术决策和业务决策。 2.按决策的重复程度，可分为程序化决策和非程序化决策。 3.按决策的信息可靠程度，可分为确定型、风险型和不确定型决策。 4.按照参与决策主体不同，可分为个人决策和群体决策。 ■决策的原则：满意原则；系统原则；信息原则；预测原则；比较优选原则；反馈原则；效益原则。 ■决策的制定过程：1.确定决策问题；2.确定目标；3.拟定备选方案；4.分析备选方案；5.选择最优方案。
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） &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。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
第一章管理基础 管理的概念 管理是指在特定的环境下，管理者通过执行计划、组织、领导、控制等职能，整合组织中的各种资源，实现组织既定目标的活动过程。 管理职能的基本内涵 1、计划职能---预测未来并制订行动方案。 2、组织职能---建立组织的物质结构和社会结构。 3、领导职能---管理者为了实现组织目标而对被管理者施加影响的过程。 4、控制职能---保证组织中进行的一切活动符合预先制订的计划。 管理者的概念 管理者是在组织中通过执行计划、组织、领导、控制等职能，带领其他人为实现组织目标而共同努力的人。 管理者的角色 人际角色——代表人角色、联络者角色和领导者角色 信息角色——监听者角色、发言人角色和传播者角色 决策角色——企业家角色、处理混乱的角色、谈判者角色和资源分配角色 管理者的技能 1、概念技能---管理者对事物的洞察、分析、判断、抽象和概括的能力。 2、人际技能---与人共事、与人打交道的能力。 3、技术技能---管理者从事自己管理范围内的工作时所需运用的技术、方法和程序的知识及 其熟练程度。 管理者的层次 高层管理者---负责战略的制定与组织实施 中层管理者---直接负责或协助管理基层管理人员及其工作，发挥承上启下的作用 基层管理者---负责管理作业人员及其工作 不同层次的管理者对三种不同技能的要求各不相同。管理者的层次越高，对概念技能的要求也越高；越是基层管理者，越需要掌握与业务有关的技术技能，而对概念技能的要求也越少。 第二章管理理论的产生与发展 西方早期典型的管理思想 p14 1.劳动分工的观点 斯密认为，劳动分工导致劳动生产率提高。 2.经济人观点 斯密认为，所有的经济现象都是具有利已主义的“经济人”的活动所产生的。
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（出发点、归宿、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本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务 2注意：计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、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问题 4区别： ●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计，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计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 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基础 区别： ●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出发，研究模型参数 的估计和推断，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：
计量经济学题库 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据 D．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量 B．控制变量 C．政策变量 D．滞后变量 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量 B．内生变量 C．前定变量 D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据 B．时间序列数据 C．修匀数据 D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价 B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、 D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系 D．变量间不确定性的依存关系
《管理学原理》考试知识点 第一章管理与管理学 ●管理的任务是：设计和维持一种环境，使用权在这一环境中工作的人们能够用尽可能少的支出，实现既定的目标。 ●管理职能：计划、组织、人员配备、领导、控制等五项；管理层次为：上中下三层。 ●管理学的内容： 1）根据管理活动总是在一定社会生产方式下进行的，其研究内容可以分为三个方面：生产力、生产关系、上层建筑。 2）从历史的角度研究管理实践，管理思想及管理理论的形成与演变过程 3）从管理者的基本职能或工作出发来系统研究管理活动的原理、规律和方法。 ●管理及其性质 概念：管理是管理者为有效地达到组织目标，对组织资源和组织活动有意识、有组织、不断地进行的协调活动 性质：1、管理的二重性，它具有自然属性和社会属性2、管理的科学性，管理的科学性是指管理伙为一个活动过程，期间存在着一系列基本的客观规律3、管理的艺术性，管理的艺术性就是强调管理的实践性，没有管理实践则无所谓管理艺术。 ●管理理论的形成与发展 管理学形成与发展大致可分为： 1）古典管理理论阶段：泰罗科学管理理论；法约尔的过程管理理论。马克斯?韦伯的理想行政组织体系 2）人际关系学说和行为科学理论：30-50年代；梅奥霍桑试验 3）管理理论丛林 管理过程学派；社会合作学派（巴纳德）；经验或案例学派；人际关系行为学派（马斯洛）；群体行为学派（梅奥，克里斯）；社会技术系统学派（塔维斯托克研究所）；决策理论学派（西蒙）；沟通中心学派（纽曼）；数学或管理科学学派；权变理论学派（卢桑斯） 4）学习型组织理论：卓越绩效模式、六西格玛、BPR、标杆超越法 ●法约尔的过程管理理论的十四原则 分工；职权与职责；纪律；统一指挥；统一领导；个人利益服从整体利益；个人报酬；集中化；等级链；秩序；公正；作用期稳定；首创精神；集体精神。 ●霍桑试验内容包括： 工场照明试验；继电器装配室试验；大规模的访问与普查；电话线圈装配工试验； 霍桑试验的结论： 职工是社会人；企业中存在着非正式组织；新型的领导能力在于提高职工的满足度；存在着霍桑效应。 管理过程学派的基本观点是： 1）管理是一个过程；2）管理过程的职能有五个：计划、组织、人员配备、指挥和控制；3）管理职能具有普遍性；4）管理应具有灵活性。 第二章计划 ●计划工作的具体含义（5W1H）： 预先决定做什么What，讨论为什么Why要做，确定何时When做、何地Where做、何人Who做，以及如何How做.
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。如果某两个或多个解释
第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学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，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为____经济学______、__统计学________、__数学________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的___理论_______关系，用___定型_______性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_ 定量___关系，用___随机_______性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用____数学方法______描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为___理论_______计量经济学和_____应用_____计量经济学。 5．计量经济学模型包括____单方程______和_____联立方程_____两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，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___________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定___解释变量_______。 8．可以作为解释变量的几类变量有____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。 9．选择模型数学形式的主要依据是___经济行为理论_______。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：_____时间序列_____数据、_____截面数据_____数据和______虚变量____数据。 11．样本，数据的质量包括四个方面_____完整性__________、____准确性_____、___可比性____、________一致性__。 12．模型参数的估计包括______对模型进行识别____、______估计方法的选择____和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是___经济意义_______检验、______统计____检验、______计量经济学___检验和_____预测_____检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_____序列相关_____检验、______异方差性___检验、解释变量的______多重共线性____检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即____结构分析______、______经济预测____、_____政策评价_____、_____检验和发展经济理论_____。 16．结构分析所采用的主要方法是____弹性分析、_____、_____乘数分析_____ _和_____比较静力分析_____。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（B）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 2．狭义计量经济模型是指（C）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 3．计量经济模型分为单方程模型和（C）。 A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型 4．经济计量分析的工作程序（B） A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型
仪器分析考试必考知识点 分子光谱法：UV-VIS、IR、F 原子光谱法：AAS 电化学分析法：电位分析法、电位滴定 色谱分析法：GC、HPLC 质谱分析法：MS、NRS ⒈经典分析方法与仪器分析方法有何不同？ 经典分析方法：是利用化学反应及其计量关系，由某已知量求待测物量，一般用于常量分析，为化学分析法。 仪器分析方法：是利用精密仪器测量物质的某些物理或物理化学性质以确定其化学组成、含量及化学结构的一类分析方法，用于微量或痕量分析，又称为物理或物理化学分析法。 化学分析法是仪器分析方法的基础，仪器分析方法离不开必要的化学分析步骤，二者相辅相成。 ⒊简述三种定量分析方法的特点和应用要求 一、工作曲线法（标准曲线法、外标法） 特点：直观、准确、可部分扣除偶然误差。需要标准对照和扣空白 应用要求：试样的浓度或含量范围应在工作曲线的线性范围内，绘制工作曲线的条件应与试样的条件尽量保持一致。 二、标准加入法（添加法、增量法） 特点：由于测定中非待测组分组成变化不大，可消除基体效应带来的影响 应用要求：适用于待测组分浓度不为零，仪器输出信号与待测组分浓度符合线性关系的情况三、内标法 特点：可扣除样品处理过程中的误差 应用要求：内标物与待测组分的物理及化学性质相近、浓度相近，在相同检测条件下，响应相近，内标物既不干扰待测组分，又不被其他杂质干扰 1、吸收光谱和发射光谱的电子能动级跃迁的关系 吸收光谱：当物质所吸收的电磁辐射能与该物质的原子核、原子或分子的两个能级间跃迁所需要的能量满足ΔE=hv的关系时，将产生吸收光谱。M+hv→M* 2、带光谱和线光谱 带光谱：是分子光谱法的表现形式。分子光谱法是由分子中电子能级、振动和转动能级的变化产生。 线光谱：是原子光谱法的表现形式。原子光谱法是由原子外层或内层电子能级的变化产生的。 2、原子吸收定量原理：频率为ν的光通过原子蒸汽，其中一部分光被吸收，使透射光强度减弱。 3、谱线变宽的因素(P-131)： ⑴多普勒（Doppler）宽度ΔυD：由原子在空间作无规热运动所致。故又称热变宽。Doppler宽度随温度升高和相对原子质量减小而变宽。 ⑵压力变宽ΔυL（碰撞变宽）：由吸收原子与外界气体分子之间的相互作用引起 外界压力愈大，浓度越高，谱线愈宽。 ⒈引起谱线变宽的主要因素有哪些？ ⑴自然变宽：无外界因素影响时谱线具有的宽度 ⑵多普勒（Doppler）宽度ΔυD：由原子在空间作无规热运动所致。故又称热变宽。 ⑶. 压力变宽ΔυL（碰撞变宽）：由吸收原子与外界气体分子之间的相互作用引起