计量经济学的内容可以分为
计量经济学的内容可以分为：理论经济计量学和应用经济计量学
计量经济学的研究步骤：建立模型，估计参数，验证模型，使用模型 模型方式的总类：随机模型和非随机模型
模型变量的总类：内生变量和外生变量
模型进行验证的原则：经济理论准则，统计准则，经济计量准则
使用模型的用途：结构分析，预测未来，规划政策
回归分析和相关分析的区别：
相关分析主要是测量两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测量两个变量之间的线性关联程度的。X和Y处于平等地位，不存在谁是解释变量和被解释变量，两者都为随机变量
回归分析主要目的在于根据其他变量的给定值来估计某一变量的平均值。在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，X被当作非随机变量
随机误差U的意义：
1理论的欠缺
2 数据的欠缺
3核心变量和非随机变量
4 人类行为的内在随机性
5 节省原则，我们想保持一个尽可能简单的回归模型
T检测的决策规则
1 设定假设 原假设H0 择备假设H1
2 制定原假设H1＝0 的条件下T统计量 等于参数估计值除以估计值的标准误 3 在给定显著性水平的条件下，查T分布表的临界值T
4 判断
回归分析结果的评价
1 经济理论的评价
2 统计上的显著
3 回归分析模型的拟合优度
4 检验回归分析模型是否满足经典假设
对数线性模型的优点
1 对数线性模型中斜率系数度量了一个变量Y对另外一个变量X的弹性 2 斜率系数与变量X，Y的测量单位无关，其结果值与X,Y的测量单位无关 3 当Y大于0时，使用对数形式LnY比使用水平值Y作为被解释变量的模型更接近经济线性模型
4 取对数后会缩小变量的取值范围
对数线性模型的经验法则
1 对于大于0的数量变量，通常可以用对数
2 以年度的变量
3 以比例或百分比度量的变量
4 使用对数时，变量不能取0或负值
回归模型中遗落重要解释变量的后果 课本130页
多元回归模型的设定偏误主要包括
1 回归模型中包含的无关解释变量
2 回归模型中遗落了重要解释变量
3 回归模型中的函数形式设定偏误
异方差产生的后果
1 参数估计量是无偏的，但不是最小方差线性无偏估计
2 参数的显著性检验失效
3 回归方程的应用效果极不理想，或者说模型大的预测失效
异方差的检验：残差图分析法，等级相关系数法，戈德菲尔德----匡特检验（样本分段比检验），戈里瑟检验，怀特检验
序列相关产生的背景和原因
1 遗落了重要的解释变量
2 经济变量的滞后性
3 回归函数形式的设定错误也可能引起序列相关
4 实际问题研究中出现的蛛网现象（受前期的影响）
5 对原始数据加工整理
序列相关带来的后果
1 参数估计量是无偏的，但不是有效的
2 可能严重低估误差项的方差
3 常用的F检验和T检验失效
4 如果不加处理的运用普通最小二乘法估计模型参数的置信空间和利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
多重共线性的检验：方差扩大因子法，直观判定法
模型中存在严重多重共线性情形的后果
1多重共线性不改变参数估计量的无偏性
2 多重共线性是参数的最小二乘估计的方差很大
3 各个回归系数的值很难精确估计，甚至可能出项符号错误的现象
4 回归系数对样本系数的微小变化可能变得非常敏感
有限分布滞后模型用最小二乘法估计后果
1 产生多重共线问题
2 损失自由度问题
3 对于有限分布滞后模型，最大滞后模型K较难确定
4 分布滞后模型中的随机误差项往往是严重自相关的
多重贡线性问题的补救措施
1 使用非样本先验信息
2 横截面与时间序列数据并用
3 剔除一些不重要的共线性解释变量
4 增大样本容量
5 使用有偏估计
产生滞后的原因：心理上的原因，技术上的原因，制度上的原因
阿尔蒙估计法的优点
1克服自由度不服的问题
2 阿尔蒙变量具有充分的柔顺性
3 可以克服多种共线性问题