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第一章
1.计量经济学的性质
2.计量经济学与相关学科的联系与区别
3.学习计量经济学的必要性
4.计量经济学研究的基本思路和步骤
5.模型的设定、参数估计、模型检验的要求
6.模型中的变量及其类型
7.计量经济研究中数据的类型
8.参数估计的方法类型
9.建立计量经济模型的依据
10.计量经济学的建模步骤
第二章：一元线性回归模型
1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。
相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由解释变量去估计被解释变量的平均值。
3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X的某种函数。
样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
5、简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）
6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计量；OLS 估计量的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS估计式是最佳线性无偏估计量。
7、简单线性回归模型极大似然估计的思想和方法。
8、对回归系数区间估计的思想和方法。
9、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。可决系数的计算方法、特点与作用。
10、对回归系数假设检验的基本思想。对回归系数t检验的思想与方法；用P值判断参数的显著性。
11、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变量个别值区间预测的方法。
12、运用EViews软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。
第三章：多元回归模型
多元线性回归模型及古典假定
多元线性回归模型的参数估计
多元线性回归模型的统计检验
多元线性回归模型的预测
第四章：放宽基本假定的模型-多重共线性
多重共线性的后果
多重共线性的检验
多重共线性的补救措施
本章知识点小记：
1.多元回归模型的基本假设之一是解释变量是互相独立的，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性(Multicollinearity)。
2.产生多重共线的原因：（1）经济变量相关的共同趋势。经济繁荣时期，各基本经济变量（收入、消费、投资、价格）都趋于增长；衰退时期，又同时趋于下降。（2）模型设定的影响。如生产函数中，资本投入与劳动力投入往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。（3）滞后变量的引入。例如同时存在变量当期收入和前期收入。
3.多重共线的后果：参数估计量不准确，参数估计量经济含义不合理，可能出现反常的现象，正负号的变化。
4.解决办法：逐步回归（将变量逐个的引入模型，每引入一个解释变量后，都要进行Ｆ检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t 检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入而变得不再显著时，则将其剔除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量）
第五章：放宽基本假定的模型-异方差性
异方差产生的原因、后果
异方差的检验、补救措施
本章知识点小记：
1.方差是度量被解释变量的观测值围绕回归线的分散程度，因此同方差性指的是所有观测值的分散程度相同。
2.当被遗漏的变量与解释变量有呈同方向或反方向变化的趋势时,随解释变量的有规律变化会体现在残差项中，这种问题常出现在横截面数据中，例如不同的个体、地区存在的差异。
3.异方差所带来的后果是t检验失效，即t 统计量进行参数的显著性检验将失去意义。
4.对数变换后的模型通常可以降低异方差性的影响。
5.异方差的各类检验：帕克和戈里瑟检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验、ARCH检验。
第六章：放宽基本假定的模型-自相关
自相关产生的原因、后果
自相关的检验、补救措施
本章知识点小记：
1.自相关（auto correlation），又称序列相关（serial correlation）是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。
2.自相关产生的原因：（1）经济系统的惯性（gdp、价格、就业等解释变量随经济的周期而持续波动，在一定时间维持一定的增长率或衰减率）。（2）经济活动的滞后性（例如居民消费受到居民当期收入影响意外，可能还受到上一期居民收入的影响，这部分算到了随机误差项中）。（3）数据处理造成的相关（平滑性、内插法是的数据前后期相关）（4）蛛网现象（某种商品的供给量收到前一期价格影响而表现出的规律性）
3.自相关关系主要存在于时间序列数据中，但是在横截面数据中，也可能会出现自相关,通常称其为空间自相关（Spatial autocorrelation）。
4.自相关的检验方法：（1）图示检验法、DW检验法、LM检验法。DW检验只能用于一阶自相关的检验，而LM检验（拉格朗日乘数检验）适合于高阶自相关的检验。BG检验的缺陷是滞后长度p不能先验确定。
补充下关于内生性的问题理解：
概念：Cov(μ_i,X_i )≠0
即解释变量Xi和随机误差项μi相关，不符合基本假定，此时模型存在内生性问题。
计量经济学中，把所有与误差项相关的解释变量都成为“内生变量”，与一般经济学理论中的定义不同。
原因：
遗漏变量误差。例如教育年限对教育回报的影像中，个人能力的遗漏，显然个人能力同教育年限相关。注：遗漏变量也可能导致异方差，即随机误差项的方差不恒定，观测值的分散程度不一样，但是遗漏的变量不一定同解释变量相关。
解释变量的测量误差
双向因果关系
检验方法：豪斯曼检验（Hausman specification test）
第七章：虚拟变量回归
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