中南财经政法大学《计量经济学》总复习提纲及重点.

第二章 一元线性回归模型
• 1.回归分析的概念 P.14 • 2.一元线性回归模型 PP.16-22
掌握总体及样本回归线的概念，总体及样本回归 函数的均值及随机形式（式2.2、2.4、2.5、2.6）
• 3.最小二乘估计 PP.23-32
OLS估计原理；总体线性回归模型的经典假定； G-M定理；判定系数的定义及含义（式2.47、2.48）
基本计算与分析
1.回归模型显著性检验(t、F检验)及系数解释 2.异方差：WLS估计方法 3.自相关：广义差分法（AR(p)方法） 4.多重共线性：逐步回归法、剔除变量法 5.虚拟解释变量模型的设定及系数解释 6.有限分布滞后模型：Almon多项式估计方法 7.自适应预期及部分调整模型的变换方法 8.联立方程模型识别及估计方法(ILS、IV、2SLS) 9. EViews输出结果的报告、分析及评价
《 计量经济学 》
总复习
考试题型
• • • • • • 单项选择题 多项选择题 名词解释题 简答题 计算分析题 案例分析题 （15个，15分） （5个， 10分） （5个， 15分） （5个， 25分） （3个， 24分） （1个， 11分）
第一章 绪论
• • • • • • • • 1.经济计量学的概念及其认识 P.2 2.了解经济计量学的内容体系 P.4 3.掌握经济计量分析工作的四个步骤 PP.5-12 （1）模型方程与变量的种类 PP.6-7 （2）参数估计过程 P.8 （3）模型中数据的类型 P.8 （4）验证模型的三种准则 PP.9-10 （5）经济计量模型的主要用途PP.11-12 ——结构分析（边际分析、弹性分析、乘数 分析、比较静力分析）、预测未来、规划政策。
第六章 滞后变量模型
• 1.分布滞后模型的概念及系数含义PP.162-163 • 2. 分布滞后模型OLS估计存在的困难P.164、 掌握Almon多项式估计方法及优缺点 P.166 • 3.自回归模型 PP.168-172
掌握自适应预期和部分调整模型的经济理论假 定及不可观测变量的变换方法。
• 4.自适应预期模型的估计（IV）、部分调整 模型的估计（OLS） PP.172-175 • 5.了解格兰杰因果关系检验方法 P.178
第五章 虚拟解释变量模型
• 1.虚拟变量的概念 P.141 • 2.虚拟变量的设定原则，注意虚拟变量陷阱。 P.142 • 3.虚拟变量的引入方法 PP.143-146 掌握截距变动（加法模型）、斜率变动 （乘法模型）、截距和斜率同时变动（混合 模型）三种模型虚拟变量的引入方法，理解 虚拟变量回归系数的含义。 • 4.虚拟变量模型的应用——分段回归 P.152
掌握协整的概念、意义及检验方法。 了解误差修正模型及其意义。
祝同学们
吃好
睡好
成绩好！
再 见！
基本概念
内（外）生变量、前定变量、截面数据、 时序数据、结构分析、回归分析、随机误 差项、总体回归线、有效估计量、（调整 的）判定系数、对数线性模型、异方差、 序列相关、多重共线性、方差扩大因子、 加权最小二乘法、广义差分法、分布滞后 模型、短期乘数、长期乘数、延期乘数、 工具变量法、虚拟变量、截距变动模型、 虚拟变量陷阱、分段线性回归、联立性偏 误、结构（简化）式模型、识别（恰好识 别、过度识别）、单整、协整
第八章 时间序列经济计量模型
• 1.时间序列的平稳性及ADF检验PP.216-222
掌握时间序列平稳的条件，ADF检验方法， 伪回归、平稳性、单整等有关概念。
• 2.平稳时间序列建模过程 PP.223-232
掌握三种平稳时序模型自相关及偏自相关函 数特征，掌握三种时序模型的识别方法。
• 3.协整与误差修正模型 PP.232-235
• 4.掌握回归系数显著性检验-t检验方法P. 42 • 5.掌握回归分析结果的报告与评价PP.44-45 • 6.了解回归分析的应用——预测 P.45-49
第三章 多元线性回归模型
• 1.多元总体回归模型的经典假定 P.58 • 2.最小二乘估计 PP.61-71
要求掌握调整的判定系数、OLS估计量的期望与方差、 回归标准误的估计、G-M定理及意义。
第四章 违背经典wenku.baidu.com定的回归模型
• 1.异方差的概念、原因、后果、检验及修正 方法（WLS）PP.94-102 • 2.自相关的概念、原因、后果、检验（重点 掌握DW检验）及补救方法 PP.105-116 • 3.多重共线性的概念、原因、后果、检验及 补救措施 PP.120-127 • 4.随机解释变量问题的三种情况、原因、后 果及修正方法（工具变量法IV）PP.130-136
第七章 联立方程模型
• 1.联立方程模型的有关概念 PP.184-189 掌握内生变量、外生变量、前定变量、 联立性偏误、结构式模型、简化式模型 等概念。 • 2.联立方程模型的识别 PP.191-195 掌握识别、恰好识别、过度识别等概 念，掌握识别的阶条件及秩条件。 • 3.联立方程模型的估计 PP.196-200 掌握ILS、IV、2SLS的假定条件及应 用步骤。
• 3.多元线性回归模型的检验 PP.71-78
重点掌握回归系数的显著性检验-t检验、回归模型的整 体性检验-F检验的方法（式3.64、3.65 ）。
• 4.回归模型的函数形式 PP.78-85
重点掌握对数、半对数线性模型系数的经济含义，对 数线性模型的优点，倒数模型的三种形式。 • 5.了解多元回归模型的设定偏误。P.86