计量经济学讲义(厦门大学 黄长全)Chap2
中级计量经济学讲义_第二章第一节...
中级计量经济学讲义_第二章第一节...上课材料之三：第二节分布函数(Distribution function)，数学期望(Expectation) 与方差(Variance)本节主要介绍概率及其分布函数，数学期望，方差等方面的基础知识。
一、概率(Probability)1、概率定义(Definition of Probability)在自然界和人类社会中有着两类不同的现象，一类是决定性现象，其特征是在一定条件必然会发生的现象；另一类是随机现象，其特征是在基本条件不变的情况下，观察到或试验的结果会不同。
换句话说，就个别的试验或观察而言，它会时而出现这种结果，时而出现那样结果，呈现出一种偶然情况，这种现象称为随机现象。
随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面，这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性，即一个随机事件出现的频率常在某了固定的常数附近变动，这种规律性我们称之为统计规律性。
频率的稳定性说明随机事件发生可能性大小是随机事件本身固定的，不随人们意志而改变的一种客观属性，因此可以对它进行度量。
对于一个随机事件A ，用一个数P （A ）来表示该事件发生的可能性大小，这个数P （A ）就称为随机事件A 的概率，因此，概率度量了随机事件发生的可能性的大小。
对于随机现象，光知道它可能出现什么结果，价值不大，而指出各种结果出现的可能性的大小则具有很大的意义。
有了概率的概念，就使我们能对随机现象进行定量研究，由此建立了一个新的数学分支——概率论。
概率的定义定义在事件域F 上的一个集合函数P 称为概率，如果它满足如下三个条件：（i ）P （A ）≥0，对一切∈A F （ii ）P （Ω）=1；（iii ）若∈i A ，i=1,2…，且两两互不相容，则∑∑∞=∞==??11)(i ii i AP A P性质（iii ）称为可列可加性（conformable addition ）或完全可加性。
推论1：对任何事件A 有)(1)(A P A P -=；推论2：不可能事件的概率为0，即0)(=φP ；推论3：)()()()(AB P B P A P B A P -+=?。
计量经济学课件
方差
S 2
1 n 1
n i1
( xi
x)2
标准差 s S 2
其中n为样本数
7. 变动系数
变动系数
CV
s x
标准差 算术平均数
8. 标准化变量
标准化变量又称基准化变量，它是用 来测量某个数据的数值与算术平均数 x 的 偏离程度，是标准差 s 的多少倍。
标准化变量 z x x s
通过上式进行标准化(或基准化)，可 以看出不管什么样的数据，由于算术平均 数可以变换为0，方差和标准差可以变换为 1，因此具有不同的算术平均的数据组，可 以进行相互比较。
要求会作洛伦茨曲线P47-49
2. 基尼系数(Gini coefficient)
基尼系数
G 1 [(x1 x0 )( y1 y0 ) (x2 x1)( y2 y1) (xn xn1)( yn yn1)]
xi为累计家庭比率， yi为累计收入比率， i=1, 2, …, n
弄清基 ˆ, ˆ,
由
i2
ˆ
0,
i2 ˆ
0
得公式如下：
ˆ
n x xY n x2 ( x)2
1 (x x)(Y Y ) n 1
1 (x x)2
n 1
ˆ Y ˆ x Y ˆ x
n
要求：熟练利用公式进行计算。
3. 决定系数
决定系数
R2
(Yˆ Y )2 (Y Y )2
1 (Y Yˆ )2 (Y Y )2
n(n2
1)
d x y, n为样本数
关于Rs的检验可用Spearman‘s rank correlation test方法同相关系数检验，不同 之处是在查表时，相关系数查自由度为n －2，而斯皮尔曼秩查样本数n。
计量经济学全套课件(完整)
2024/1/27
7
计量经济学研究目的与意义
2024/1/27
01
研究意义
02 推动经济学研究的定量化、精确化和科学 化。
03
为政府、企业和个人提供经济分析和决策 支持。
04
促进经济学的理论创新和实践应用。
8
2023
PART 02
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/27
9
一元线性回归模型
REPORTING 3
计量经济学定义与特点
01
计量经济学定义：计量经济学是运用数学、统计学和经济 学等方法，对经济现象进行定量分析和预测的一门学科。
02
计量经济学特点
03
以经济理论为基础，运用数学和统计学方法进行实证分析 。
2024/1/27
04
强调数据的收集、整理和分析，注重数据的可靠性和有效 性。
计量经济学模型估计
详细阐述如何在EViews软件中估计和检验各种计量经济学模型，如线 性回归模型、时间序列模型等。
26
Stata软件操作指南
Stata软件安装与启动
提供Stata软件的安装教程和启动指 南。
数据管理
介绍如何在Stata中进行数据的导入 、导出、合并和整理等操作。
2024/1/27
图形与可视化
等，以及针对模型问题的修正方法，如加权最小二乘法、广义最小二乘
法等。
12
2023
PART 03
广义线性模型与非线性模 型
REPORTING
2024/1/27
13
广义线性模型概述
2024/1/27
01
广义线性模型（GLM）是一种灵活的统计模型，用 于描述因变量与一组自变量之间的关系。
计量经济学讲义(一到四章)(计量经济学-东北财经大学,王
计量经济学讲义王维国讲授课程的性质计量经济学是一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科，从学科性质来看，计量经济学是一门应用经济学。
具体来说，计量经济学是在经济学理论指导下，借助于数学、统计学和计算机等方法和技术，研究具有随机特征的经济现象，目的在于揭示其发展变化规律。
课程教学目标计量经济学按其内容划分为理论计量经济学和应用计量经济学。
本课程采用多媒体教学手段，结合Eviews软件应用，讲解理论计量经济学的最基本内容。
本课程教学目标：一是使学生了解现实经济世界中可能存在的计量经济问题，掌握检测及解决计量经济问题的方法和技术；二是使学生能够在计算机软件辅助下，建立计量经济模型，为其他专业课的学习及对经济问题进行实证分析研究奠定基础。
课程适用的专业与年级本大纲适用于数量经济专业2001级计量经济学课程的教学。
课程的总学时和总学分课程总学时为72，共计4学分。
本课程与其他课程的联系与分工学习本课程需要学生具备概率论与数理统计、微积分、线性代数、Excel、微观经济学、宏观经济学、经济统计等学科知识。
概率论与数理统计等数学课是计量经济学的方法论基础，计量经济学主要解决的是实际中不满足数理统计假定时经济变量之间关系及经济变量发展变化规律分析方法和技术，而经济学为计量经济学提供经济理论的准备，它仅就经济变量之间的关系提出一些理论假设，而不进行实证分析，只有具备了计量经济学的基本知识才能更好地解决一些实际问题。
课程使用的教材及教学参考资料使用的教材：计量经济学(Basic Econometrics) 第三版，[美]古扎拉蒂(DamodarN.Gujarati) 著，林少宫译，中国人民大学2000年3月第1版。
该教材畅销美国，并流行于英国及其他英语国家。
该书充分考虑了学科发展的前沿，十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。
教学参考资料：1. 王维国，《计量经济学》，东北财经大学2001.2.Aaron C. Johnson, Econometrics Basic and Applied学时分配表第一讲引言：经济计量学的特征及研究X围第一节什么是计量经济学一、计量经济学的来源二、计量经济学的定义计量经济学几种定义。
计量经济学讲义_2.doc
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型§2.1 回归分析概述一回归分析的概念无论自然现象之间还是社会经济现象之间，大都存在着不同程度的联系，计量经济学的主要任务之一就是寻找各种经济变量之间的相互联系程度、联系方式以及经济变量之间的运动规律。
一般来说，变量之间的关系可以分为两类：一类是确定性的函数关系。
例如，表示。
圆的半径与圆面积之间的关系，可以用函数关系S=2r另一类是非确定性的统计相关关系。
例如，商品房的价格Y与房屋面积X 的关系，随着X的增加，Y也增加。
但是，在给定X时，Y并不能确定。
原因在于，商品房的价格Y不仅与房屋面积X有关，而且还与所在的区域、楼层和小区的人文环境等等因素有关。
这样，虽然人们无法得到商品房的价格Y与房屋面积X之间的函数关系，但是，人们可以将商品房的价格Y作为随机变量，通过统计计量的方法研究它们之间的统计相关关系。
研究随机变量间统计相关关系的方法主要有两种，一种是相关分析法，另一种是回归分析法。
1 相关分析相关分析主要研究随机变量间的相关形式和相关程度。
（1）相关的定义与分类定义：相关（correlation）指两个或两个以上随机变量间相互关系的程度或强度。
分类：①按强度分完全相关：变量间存在函数关系。
例，圆的周长，L = 2πr高度相关（强相关）：变量间近似存在函数关系。
例，我国家庭收入与支出的关系。
弱相关：变量间有关系但不明显。
例，近年来我国耕种面积与产量。
零相关：变量间不存在任何关系。
例，某班学生的学习成绩与年龄。
2004006008001020304050YX121020304050YX0.51.01.52.02.53.02.02.53.03.54.04.5YX完全相关 高度相关、线性相关、正相关 弱相关②按变量个数分按形式分：线性相关, 非线性相关 简单相关：指两个变量间相关按符号分：正相关, 负相关, 零相关 复相关（多重相关）：指一个变量与两个或两个以上变量间的相关。
第四讲(计量经济学第二章)PPT课件
12
六、参数估计量的概率分布及随机扰 动项方差的估计
13
经典假设下，普通最小二乘估计的分布
^
0 0 wii
ˆ1 1 ki i
^
0~N(0,2
w2) i
^
1~N(1,2
k2) i
14
古典假设下，随机扰动项方差的估计
^
2
1
n2
ei2
^2
(n2)2 ~2(n2) （证明略）
6
2、一元线性回归模型普通最小二乘估 计量的性质
高斯—马尔可夫定理(Gauss-Markov theorem)
在古典回归模型的基本假定下，最小 二乘估计量是具有最小方差的线性 无偏估计量，具有一致性。
7
无偏性：即
^
^
E00,E11
证： ˆ1 1 ki i
E ( ˆ 1 ) E ( 1 k ii ) 1 k i E ( i ) 1
1
x12i x22i(x1ix2i)2
[( x2 2i)x1iyi][( x1ix2i)x2iyi]
[ ]y x1 2i x2 2i(x1ix2i)2
( x2 2i)x1i( x1ix2i)x2i x12i x2 2i(x1ix2i)2 i
^
( x22i)x1i( x1ix2i)x2i
参数β0的区间估计所需要的统计量：
~t(n2) ^
T 00
0
S^
0
设置信水平 1
p{T|0|t}1
2
^
^
得置信区间： ( 0t2S^0, 0t2S^0)
17
二元线性回归模型
二元线性回归模型 Y i01 X 1 i2 X 2 i u i
计量经济学第二章(第三部分)
计量经济学 第二章C
二、实际经济问题中的异方差性
比如：我们建立一个服装需求函数模型，以 服装需求量Q作为被解释变量，以收入Y，服 装价格 P0 和其他商品价格 P1 为解释变量，于 是有模型 ： P Q = f ( Y , 0 ,P1 ；u) 在该模型中，气候因素没包含在解释变量里， 而是放在误差项中。但它对服装需求量Q是有 影响的，若该因素构成误差项的主要部分， 则可能产生异方差。
1 2 f(X i ) 而var( ) varui 2 , 即消除了异方差 f(X i ) f(X i ) f(X i )
29
计量经济学 第二章C
同 上
（）对新模型进行 OLS 估计， 3 可得到 0， 1具有 BLUE 性质的估计量。
30
计量经济学 第二章C
2、加权最小二乘法
为WLS估计量。
32
计量经济学 第二章C
（2）利用加权最小二乘法处理异方差 假设已知 varui 2 f(X i ) ,
判断模型可能存在 复杂型异方差
14
计量经济学 第二章C
同 上
（2）以残差平方 e 2 为纵轴，某个解释变 量X为横轴，画出残差序列分布图。
15
计量经济学 第二章C
分布图
e
（1）
2
e2
（2） x x
同 上
判断模型基本不 存在异方差
e2
（3） x （4）
e2
x
（2）—（4）可能存在 异方差
16
计量经济学 第二章C
5451.91
6797.71 7869.16 5483.73 5382.91 5853.72
同 上
海南
重庆 四川
349.44
计量经济学讲义(PPT 34页)
这是一个由趋势·循环变动要素构成的序列，从原 序列中减去这一序列，就得到了季节·不规则要素序列
SIt yt MAt
(2.2.14)
再对季节·不规则要素序列 SI 进行移动平均(例如三 项或五项加权移动平均)就可以把不规则变动剔除，从 而得到季节变动要素 S，从原序列 Y 减去S，就得到了
季节调整后的序列 Y~
28.01.2020
22
简写为
其中
MAt 112i66wi yti
0.5, w i 1.0 ,
i 6 i 6
28.01.2020
23
下面是简单的季节调整过程，如果用加法模型表示，有
Y T C I S 由(2.2.8)式可以得到
(2.2.9)
计量经济学
王林辉 教授 博士生导师
28.01.2020
1
28.01.2020
2
第二章 经济时间序列的季节
调整、分解与平滑
季节性变动的发生，不仅是由于气候的直接影响， 而且社会制度及风俗习惯也会引起季节变动。经济统 计中的月度和季度数据或大或小都含有季节变动因素， 以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列，通 常出现以12个月或4个季度为周期的周期性变化，这 种周期变化是由于季节因素的影响造成的，在经济分 析中称为季节性波动。
28.01.2020
6
经济时间序列分解模型，依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互
关系，可以表现为多种不同的形式，但就一般而言，基本的分解模型只
有两类：即加法模型和乘法模型。
一、加法模型
加法模型的一般形式为
Y=T+C+S+I
(2.3.1)
式中T、C、S 和 I 均表现为绝对量。
计量经济学课件全完整版
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
介绍空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等空间计量经济模型的建立与估 计方法，包括极大似然估计、广义矩估计等。
贝叶斯计量经济学原理及应用
01
02
贝叶斯统计推断基础
阐述贝叶斯统计推断的基本原理和方法， 包括先验分布、后验分布、贝叶斯因子 等概念。
贝叶斯计量经济模型 的建立与估计
介绍贝叶斯线性回归模型、贝叶斯时间 序列模型等贝叶斯计量经济模型的建立 与估计方法，包括马尔科夫链蒙特卡罗 （MCMC）模拟等。
模型假设
广义线性模型假设响应变量与解释变量之间存在一 种可通过链接函数转化的线性关系，而非线性模型 则不受此限制，可以拟合任意复杂的非线性关系。
模型诊断与检验
对于广义线性模型，常用的诊断方法包括残差分析、 拟合优度检验等；对于非线性模型，由于模型的复 杂性，诊断方法可能更加多样化，包括交叉验证、 可视化分析等。
与其他社会科学的关系 计量经济学也可以应用于其他社会科学领域，如 社会学、政治学等，对社会科学现象进行定量分 析。
计量经济学发展历史及现状
发展历史
计量经济学起源于20世纪初，随着计算机技术的发展和普及，计量经济学得到 了广泛的应用和发展。
现状
目前，计量经济学已经成为经济学领域的重要分支，广泛应用于宏观经济、微 观经济、金融、国际贸易等领域。同时，随着大数据和人工智能技术的发展， 计量经济学面临着新的机遇和挑战。
计量经济学讲稿
计量经济学讲稿第一章计量经济学概述1．1 什么是计量经济学一、计量经济学的产生计量经济学作为一门独立的学科产生于二十世纪30年代，是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主R. Frisch 1926年仿照生物计量学一词提出来的。
半个多世纪以来，这门科学主要在资本主义中得到了发展，而且在理论和应用两个方面都取得了长足的进步。
今天的计量经济学已成为西方国家经济学的一个重要分支，其实用价值也正在越来越广泛的范围内表现出来。
著名经济学家诺贝尔经济学奖获得者萨谬尔森增经说：“第二次世界大战后的经济是经济计量的时代。
”我们不妨看看从1969年设立诺贝尔经济学奖起至1989年20年中共有27位获奖者，其中有15位是计量经济学家。
他们中有10位曾担任过世界计量经济学会会长，有4位是因为在计量经济学研究与应用方面有突出贡献而获奖。
这从一个侧面反映了计量经济学在经济科学中的地位。
1930年12月29日，一些国家的经济学家在美国成立了国际计量经济学会，学会的宗旨是“为了促进经济理论在与统计学和数学的结合中发展的国际学会”。
1933年该学会创办了会刊——《计量经济学》杂志。
R. Frisch在发刊词中有一段话：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义词。
经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的。
三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学”。
计量经济学主要是以模型来研究经济现象，这种模型实际上是一组方程，模型所使用的数据有时间序列数据和截面数据1等。
这些数据不是从实验中得到的结果，而是经济学家被动的观测到的经济变量数据资料，而且经济变量大都是不独立的，因此，使得在经济分析中应用统计方法受到一定的限制。
《计量经济学》课件
序计 量 经 济 研 究 的 工 作 程
（三）参数估计
矩法 常用的参数估计方法极大似然法
最小二乘法
• 矩法——以样本矩代替总体矩建立方程， 求解参数的方法。
• 极大似然法——根据极大似然原理建立方 程，求解参数的方法。
• 最小二乘法——根据最小二乘原理建立方 程，求解参数的方法。
（四）模型的检验
前定变量外 滞生 后变 变量 量
滞后内生变量 滞后外生变量
前期的内生变量 前期的外生变量
• （4）控制变量
• 控制变量——人为设置的反映政策要求、决策 者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方 面的变量。
模型设计工作
经济变量的确定 模型方程的设定
• 计量经济模型——为了研究分析经济系统中的经 济变量之间的数量关系而采用的随机性 的数学方程。 y f (x1, x2 ,, xn ) u
• 结构分析包括：（1）利用模型分析和测度系统 中某一变量的（绝对和相对）变化对其他变量 的影响；（2）比较分析变量及参数变化对经济 系统平衡的影响；（3）分析与研究变量相互关 系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。
• 政策评价——利用计量经济模型和计算机技术， 模拟在不同政策（或决策）条件下，经济系统 运行的态势和结果，对政策（或决策）进行评 价和优选。
济 学 概
• 数理经济学为计量经济学提供经济模型； • 经济统计学为计量经济学提供经济数据；
述 • 数理统计学为计量经济学提供分析工具和
研究方法；
计量经济学与相关学科的关系图
经济学
数理经 济学
计量经 济学
经济统 计学
数学
数理统 计学
统计学
（四） 计量经济学的分类
计
计量经济学讲义(厦门大学黄长全)Cha
通过建立经济模型，揭示经济变量之间 的数量关系和变化规律。
强调数据的收集、整理和分析，注重数 据的可靠性和有效性。
特点
以经济理论为基础，运用数学和统计学 方法进行实证分析。
计量经济学的研究对象
经济现象的数量关系
研究经济现象中各种变量之间的数量关系，如 需求与价格、供给与成本等。
经济模型的构建与检验
通过建立经济模型，对经济现象进行模拟和预 测，并对模型进行检验和修正。
经济政策的效应分析
运用计量经济学方法，对经济政策的实施效果进行评估和分析。
计量经济学的研究方法
理论分析方法
运用经济学理论，对经济现象 进行逻辑分析和推理。
实证分析方法
通过收集实际数据，运用统计 学方法进行实证分析，验证经 济理论和假设。
数据
数据是计量经济学研究的基础，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。数据的来源可以是官方统计、市场调查 、实验等。
数据类型
数据类型包括定量数据和定性数据。定量数据是可以量化的，如价格、收入等；定性数据则是描述性的， 如性别、职业等。
概率与统计
概率
概率是描述随机事件发生可能性的数学工具，包括古典概 率、经验概率和主观概率等。在计量经济学中，概率被用 来描述经济现象的不确定性。
01
02
03
数据选取
波动性度量
实证分析
选择具有代表性的金融市场指数， 如股票、债券、期货等市场的价 格指数。
运用计量经济学中的波动率模型， 如GARCH模型，对市场波动性 进行度量。
通过模型分析，揭示金融市场波 动性的特征、影响因素及预测方 法。
案例三：政策效果评估
政策背景
了解相关政策背景、目标及实施情况。
计量经济学基础知识梳理 ppt课件
一个单位时y的百分数变化。在上述模型中，半弹性是个常
数并且等于 100 ，1 在上述例子中，我们可以方便的把工
资和教育的关系概括为：多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。
机械解释上述方程，即时一个没有收入的家庭也有 164元的住房支出，这当然是不真实的。对低收入水平家 庭，这个线性函数不能很好的描述housing和income之间 的关系，这就是为什么我们最终还得用其他函数形式来描 述这种关系。
PPT课件
8
多于两个变量的线性函数：
假定y与两个变量 和x1 有x一2 般形式的关系：
X X1 X 2 X n X
n
n
PPT课件
3
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数（w），再求平均的方法。其定义如下式：
X w
w1X1 w2 X2 wn Xn w1 w2 wn
wi Xi w
PPT课件
4
四、变化率
logq 4.7 1.25 logp
则需求的价格弹性是-1.25.初略地说，价格每增加1%，将 导致需求量下降1.25%。
PPT课件
22
2.自然对数
在经验研究工作中还经常出现使用对数函数的其他可 能性。假定y>0，且
logy 0 1x 则 logy 1x ，从而 100 logy 100 1x。
于 x1的x2。普通y对导x1数的。偏类导似数的记，为yxy1就，是就固是定把xx12时看方做程常对数x时2的方导程数对。
计量经济学PPT-2.2
which is equivalent to q q p P (X zα/2 X 1 X / n < p < X + zα/2 X 1
p X / n) ' 1
α.
In this case to obtain the confidence intervals we replace X and S by their estimates and obtain p p (x zα/2 x (1 x) /n, x + zα/2 x (1 x) /n).
7 / 30
Review of Statistical Inference: Estimation and Testing
Confidence Interval for the Difference of Two proportions
Suppose that we would like to construct a confidence interval for the difference of two proportion. Define p1 the proportion of successes for population 1 and p2 the the proportion of successes for population 2. Example: p1 is the proportion of car-assembly plants that abide the antipollution standards in region 1. p2 is the proportion of car-assembly plants that abide the antipollution standards in region 2. ¯ Let X1 and be the sample mean from a sample drawn from ¯ population 1: (X11 , ..., Xn1 1 ). Denote the observed values of X1 as ¯ x1 . ¯ Let X2 the sample mean obtained from a sample drawn from ¯ population 2: (X12 , ..., Xn22 ). Denote the observed values of X2 as ¯ x2 .
计量经济学讲义第一讲共十讲
第一讲 普通最小二乘法的代数一、 问题假定y 与x 具有近似的线性关系：01y x ββε=++，其中ε是随机误差项。
我们对01ββ、这两个参数的值一无所知。
我们的任务是利用样本数据去猜测01ββ、的取值。
现在，我们手中就有一个样本容量为N 的样本，其观测值是：1122(,),(,),...,(,)N N y x y x y x 。
问题是，如何利用该样本来猜测01ββ、的取值？为了回答上述问题，我们可以首先画出这些观察值的散点图（横轴x ，纵轴y ）。
既然y 与x 具有近似的线性关系，那么我们就在图中拟合一条直线：1ˆˆˆyx ββ=+。
该直线是对y 与x 的真实关系的近似，而01ˆˆ,ββ分别是对01,ββ的猜测（估计）。
问题是，如何确定0ˆβ与1ˆβ，以使我们的猜测看起来是合理的呢？ 笔记：1、为什么要假定y 与x 的关系是01y x ββε=++呢？一种合理的解释是，某一经济学理论认为x 与y 具有线性的因果关系。
该理论在讨论x 与y 的关系时认为影响y 的其他因素是不重要的，这些因素对y 的影响即为模型中的误差项。
2、01y x ββε=++被称为总体回归模型。
由该模型有：01E()E()y x x x ββε=++。
既然ε代表其他不重要因素对y的影响，因此标准假定是：E()0x ε=。
故进而有：01E()y x x ββ=+，这被称为总体回归方程（函数），而01ˆˆˆy x ββ=+相应地被称为样本回归方程。
由样本回归方程确定的ˆy与y 是有差异的，ˆy y -被称为残差ˆε。
进而有：01ˆˆˆy x ββε=++，这被称为样本回归模型。
二、 两种思考方法法一：12(,,...,)N y y y '与12ˆˆˆ(,,...,)N y y y '是N 维空间的两点，0ˆβ与1ˆβ的选择应该是这两点的距离最短。
这可以归结为求解一个数学问题：01012201ˆˆˆˆ,,11ˆˆˆ()()NNi i i i i i Min y y Min y x ββββββ==-=--∑∑ 由于ˆi i y y -是残差ˆi ε的定义，因此上述获得0ˆβ与1ˆβ的方法即是0ˆβ与1ˆβ的值应该使残差平方和最小。