计量经济学：是经济的一个分支学科，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。是经济理论、统计学和数学三者的结合
计量经济学的研究步骤：1.确定变量和数学关系式（模型设定）2.分析变量间具体的数量关
系（估计参数）3.检验所得结论的可靠性（模型检验）4.做经济分析和经济
预测（模型应用）
设立一个良好的计量经济学模型，主要注意以下三方面的问题：1.要有科学的理论依据2.
模型要选择恰当的数学形式3.方程中的变量具有可观测性
对计量经济模型的检验主要应从以下四个方面进行：1.经济意义的检验2.统计推断的检验3.
计量经济学检验4.模型预测检验
计量经济模型可应用于：1.经济结构分析2.经济预测3.评价4.检验与发展经济理论计量经济模型中的变量：被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量
内生变量与外生变量关系：内生变量是其数值由模型所决定的变量，内生变量是模型求解的
结果。在计量模型中，外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生
变量却不能反过来影响外生变量
计量经济学中应用的数据：1.时间序列数据2.截面数据3.面板数据4.虚拟变量数据经济变量的相互关系主要包括：1.行为关系2.技术关系3.制度关系4.定义关系
从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.模型设定误差5.
变量观测误差6.经济现象内在随机性
简单线性回归基本假定：1.零均值：即在给定解释变量的条件下，随机扰动项的条件期望或
条件均值为零2.同方差：即对于给定的每一个_，随机扰动项的条件方差都
等于某个常数3.无自相关：随机扰动项逐次值互不相关4：随机扰动项与解
释变量_不相关5：正态性分布：随机扰动项服从正态分布
最小二乘法和极大似然法的基本原理：最小二乘法的基本原理是当从模型总体随机抽取n
组样本观测后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据。
极大似然法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测后，最合适的参
数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大
OLS估计式的统计特征：1.线性特征：参数估计量β是Y的线性函数2.无偏性：估计的参
数β的期望值等于总体回归函数的真实值3.有效性：在所有线性无偏估计量
中，该参数估计量方差最小。
高斯—马定理：OLS的估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量
多元线性回归古典假设：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
多重共线性：指各个解释变量之间有准确或近似准确的线性关系
不完全多重共线性下产生的结果：1.参数估计量的方差增大2.对参数区间估计时，置信区间
趋于变大3.严重多重共线时，假设检验容易作出错误的判断4.当多重共线性
严重时，可能会造成可绝系数较高
多重共线性的检验：1.简单相当系数检验法2.方差扩大因子法3.直观判断法4.逐步回归检
降低多重共线性的经验方法：1.利用外部或先验信息2.横截面和时间数据并用3.用逐步回
归等方法剔除高度共线性的变量4.变量或模型变换5.获取补充数据或新数据
6.用岭回归等方法选择有偏估计量
多重共线性的补救措施：（1）修正多重共线性的经验方法1.剔除变量法2.增大样本容量3.
变换模型形式4.利用非样本先验信息5.横截面数据与时间序列数据并用6.
变量变换（2）逐步回归法（3）岭回归法
异方差性：是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。产生异方差性的主要原因：1.模型中略去的变量随解释变量的变化而呈规律性变化2.变量设
定问题3.截面数据的使用4.利用平均数作为样本数据
异方差的后果：存在异方差时对模型的OLS估计依然具有无偏性，但最小方差性不成立，
从而导致参数的显著性检验失效和预测的精度降低
检验异方差性的方法有多种：常用的有1.图形法2..戈德菲尔德—夸特检验XXX检验
XXX检验XXX（戈）检验
异方差性的补救措施：修正异方差性的主要方法是加权最小二乘法，也可以用变量变换法和
对数变化法。变量变换法与加权最小二乘法实际是等价的。
自相关：总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关。
产生自相关的原因：1.经济系统的惯性2.经济活动的滞后效应3.数据处理造成的相关4.蛛
网现象5.模型设定偏差
自相关后果：在出现自相关时，普通最小二乘估计量依然是无偏的、一致的，但不再是有效
的。如果仍用OLS法计算参数估计值的方差，将可能会低估存在自相关时参
数估计值的真实方差。而且会因低估真实的σ2，导致参数估计值的方差被进
一步低估。通常的t检验和F检验都不能有效的使用，也使预测置信区间不可
靠，降低了预测的精度。
自相关的检验：1.图示检验法XXX检验法
自相关的补救：如果自相关系数ρ是已知的，使用广义差分法消除序列相关：如果自相关系
数ρ是未知的，我们可采用克伦—奥克特迭代法或德宾两步法求的ρ的估计
值，然后用广义差分法消除序列相关。