回归分析主要内容
回归分析主要内容：
1根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程
2对回归方程，参数估计值进行显著性检验
3利用回归方程进行分析，评价及预测
计量经济模型的检验有哪些
经济意义检验，统计检验，计量经济学检验，模型预测检验
一元线性回归的基本假设有哪些，数学表达式如何
假设1、回归模型是正确设定的
假设2、解释变量X是确定性变量，不是随机变量；
假设3、解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数.
假设4、随机误差项μ具有给定X条件下的零均值、同方差和不序列相关性：
E(μi)=0 i=1,2, …,n
Var (μi)=σμ2 i=1,2, …,n
Cov(μi, μj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n
假设5：随机误差项μ与解释变量X之间不相关：
Cov(Xi, μi)=0
假设6：随机误差项μ服从零均值、同方差、零协方差的正态分布
μi︳Xi~N(0, σ2 )
引入随机干扰项的原因有哪些
1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性
虚拟变量的设置原则，引入方法和模型具体形式写出
1）如果一个定性因素有m方面的特征，则在模型中引入m-1个虚拟变量（2）如果模型中有m个定性因素，而每个定性因素只有两方面的属性或特征，则在模型中引入m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。（3）虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定；（4）虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。）
（1）加法方式：其作用是改变了模型的截距水平；（2）乘法方式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；（3）一般方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。
简化式模型的形式是什么？如何得到？写出参数体系？
简化式模型的矩阵形式为：
Y=∏X+E (1)
其中
⎡π11π12 π1k⎤⎢ππ π2k⎥2122⎥ ∏=⎢⎢ ⎥⎢⎥ππ πg2gk⎦⎣g1
⎡E1⎤⎡ε11⎢E⎥⎢ε221 E=⎢⎥=⎢⎢ ⎥⎢ ⎢⎥⎢⎣Eg⎦⎣εg1
∏表示简化式参数矩阵。
将结构式模型 BY+ΓX=N 作如下变换：
ε12 ε1n⎤ε22 ε2n⎥⎥ εg2⎥⎥ εgn⎦BY=-ΓX+N
Y=-BΓX+BN-1-1
与(1)比较，可以得到：
∏=-B-1Γ (2)
该式描述了简化式参数与结构式参数之间的关系，称为参数关系体系。
如何用结构式模型的判断条件识别模型
联立方程计量经济学模型的结构式BY+ΓX=N中的第i个方程中包含gi个内生变量（含被解释变量）和ki个先决变量（含常数项），模型系统中内生变量和先决变量的数目用g和k表示，矩阵(B0Γ0)表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量）在其它g-1个方程中对应系数所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程识别状态的结构式条件为：
如果R(B0Γ0)
如果R(B0Γ0)=g-1，则第i个结构方程可以识别，并且
如果k-ki=gi-1，则第i个结构方程恰好识别，
如果k-ki>gi-1，则第i个结构方程过度识别。
其中符号R表示矩阵的秩。一般将该条件的前一部分称为秩条件，用以判断结构方程是否识别；后一部分称为阶条件，用以判断结构方程恰好识别或者过度识别。
什么是设定偏论
一类是关于解释变量选取的偏误，主要包括漏选相关变量和多选无关变量，另一类是关于模型函数形式选取的偏误。 如何缩小参数置信区间（一元和多元）
一元的：增大样本容量n，提高模型的拟合优度
多元的：增大样本容量n，提高模型的拟合优度，提高样本观测值的分散度
计量经济学建模步骤
答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：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、可比性和一致性；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。