计量经济学知识要点(1)
计量经济学复习笔记要点
计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
《计量经济学》各章主要知识点
第一章：绪论1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2.计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4 ）模型应用。
例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。
In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£其中参数卩'",都可以通过显著性检验。
经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。
例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）, 尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。
贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。
回归结果G/^VZ r =2.34 + 0.641；-1.29x；/模型参数都可以通过显著性检验。
在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI系数的值总是为负= —13.34 + 7.12 兀一14.31#O3.计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果—个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。
计量经济学知识要点
考试题型一．判断解释5*5=25 分（明确表达正确或是错误1分，解释分析 4 分）二．计算检验（类似于课本作业题的方式）三．模型结果说明（理解每一个上机输出结果的含义）四．分析题开卷考试，允许带计算器，书本一定没有一模一样的题目计量经济学知识要点一．陈述理论二．建立模型1. 分类：一元线性模型（第二章），多元线性模型（第三章），非线性回归模型（第四章）2. 非线性方程（1）分类：a.非标准回归模型b. 可线性化回归模型c. 本科线性化回归模型（2）线性化方法：变量替换（P90-95 页）（3）几种典型的可以做线性化处理的非标准线性回归模型（知道如何把这些非线性变为线性）1 ．多项式函数模型2 双曲函数模型3 对数函数模型4 S- 型曲线模型（4）在研究经济问题时经常遇到的可线性化的非线性回归模型1指数函数模型2幕函数模型2. 假定条件：一元线性模型有5个，分别是：零均值假定，同方差假定，无序列相关假定，解释变量与随机误差项无关假定，正态分布假定。
多元线性模型有6个假定条件，在一元线性模型的基础上多加了无多重贡献性假定。
3. 解释变量的分类：定量的解释变量（可以直观用数字表达如：价格、质量）；定性的解释变量（分为虚拟变量和时间变量。
虚拟变量用“ D”表示，如：男女、好中差。
时间变量用“ t”表示，顾名思义就是表示一段时间的数列）4. 注意问题：解释变量与被解释变量的确定，两者之间有单向因果关系，解释变量是因，被解释变量是果，就是说只能是由于解释变量的变化导致了被解释变量的变化。
三.收集数据（包括时间序列，截面数据，面板数据）四.估计参数1•方法：（1）.0LS即普通最小二乘法（核心准则：残差平方和最小，表示为Q=刀（yi-?i）A2 ）其中30A和31A具备BLUE特性即最佳线性无偏估计量（线性性、无偏性、最小方差性）。
满足高斯马尔科夫定理P61。
（第二章）（2）.加权最小二乘法（用于异方差检验）在等式两边同除以随机误差项的标准差，去除异方差再用普通最小二乘法检验。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理1一样性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究的主体（动身点、归宿、核心）：经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）：模型数学和统计方法必须明确：方法手段要服从研究对象的本质特点（与数学不同）,方法是为经济问题服务2注意：计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估量、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题4区别：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估量，对经济理论提出体会的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估量参数、验证经济理论的差不多依据●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的方法论基础区别：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型动身，研究模型参数的估量和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是依照其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。
4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。
1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论给予体会内容。
计量经济学复习要点
计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解）3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了）6.假设检验（1）基本思想P75（2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验）2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法（检验方法一定要记住）4.异方差检验方法（至少三种）5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！希望同学们认真复习，考出好成绩！王琳第三篇：计量经济学复习笔记计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
计量经济学知识点
第一章1.计量经济学含义：以经济理论为基础，以统计资料为材料，运用数理统计知识和计算机技术，建立计量模型，对经济变量进行定量分析，以验证经济理论、分析政策效果、或进行商业预测。
2.计量经济学和其他学科关系▪1、经济学，尤其是数理经济学，为其提供理论依据▪2、经济统计学为其提供搜集加工整理统计资料的工具但价格、收入、投资、储蓄等经济数据是不可控的非实验数据，存在测量误差、遗漏、设计错误等▪3、数理统计为其提供假设检验的工具，以验证模型正确性主要有概率、概率分布、随机变量、抽样、参数估计、假设检验和回归分析等内容，只有具备了一定的数理统计学基础，才能很好地掌握计量经济学。
▪4、线性代数3.经济计量学建模步骤p2一、寻找研究的理论依据/设立一个理论假说二、确定统计指标，搜集编制数据①明确变量对应的统计指标②数据分类：时间序列数据：按时间跨度收集到的数据集合横截面数据：某个时点上的数据集合合并数据：时间序列数据和横截面数据的组合③数据来源：统计年鉴、统计类网站、数据公司三、建立数学模型四、设立经济计量模型：引入误差项自变量和因变量之间是统计关系，而不是确定的函数关系解释变量：函数的自变量被解释变量：函数的应变量五、采用适当方法，估计模型参数六、进行检验，验证模型的适用性经济检验：所估计参数的符号，大小是否符合理论等统计性检验：拟合优度检验：回归线拟合真实值优劣程度参数显著性检验：样本是否很好的代表了总体计量经济检验：回归模型前提条件的检验，例如多重共线性检验，异方差检验。
预测性检验本章考核要求▪识记：计量经济学含义、统计数据分类、参数、斜率、截距、解释变量和被解释变量、随机误差项等基本概念。
▪领会：计量经济学与其他学科的关系，计量经济模型基本的建模步骤第二章1.求和符号的性质p17常数的n次求和为常数的n倍常数可提到求和符号前两个变量的求和等于对两个变量分别求和2.几个定义▪1、实验：例：测试某批共1000灯泡的使用寿命▪2、总体：实验的所有可能结果的集合例：该批灯泡中每个灯泡的使用寿命，以小时计▪3、样本：由总体中抽出的若干个体的集合。
计量经济学基础知识梳理(超全)
2.自然对数
近似计算的作用： 定义y对x的弹性（elasticity）为
y x %y x y %x
换言之，y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数：y 0 1x ，则这个弹性是
y x
x y
1
x y
1
0
x
1x
它明显取决于x的取值（弹性并非沿着需求曲线保持不变）。
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。
由此可知，当y和x有上述方程所示关系时，
%y 100 1x
例： 对数工资方程
假设小时工资与受教育年数有如下关系：
logwage 2.78 0.094edu
y 0 1 x;dy dx 1 2 x1 2
y 0 1logx;dy dx 1 x y exp0 1x;dy dx 1 exp0 1x
4.微分学
当y是多元函数时，偏导数的概念便很重要。假定y=f
（x1，x2），此时便有两个偏导数，一个关于x1，另一个关
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。
的最大值出现在x*=8/4=2处，并且这个最大值是6+8×2-
2×（2）2=14。
y 16
14
12
10
8
6
4
2
0
x
0
1
2
3
4
1.二次函数
对方程式 y 0 1x 2x2
2 0 意味着x对y的边际效应递减，这从图中清晰可
计量经济学知识点(超全版)
1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
（3分）2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。
（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。
（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。
（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。
（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。
（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。
（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。
（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
（2分）8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。
（1分）9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。
（3分）11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。
（3分）12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。
（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。
计量经济学知识点
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。
计量经济学重点知识归纳
计量经济学重点知识归纳计量经济学重点知识归纳1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值{}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧i Y 与真实观测点Yt的“总体误差”尽可能地小。
普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。
2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。
从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。
3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。
4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。
5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。
6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。
7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。
如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。
9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。
大一计量经济学重点知识点
大一计量经济学重点知识点计量经济学作为经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的测量和建模方法，通过运用数理统计学和数学分析等方法，对经济学理论进行定量分析。
在大一的学习中，了解一些基本的计量经济学知识是很重要的。
本文将介绍一些大一计量经济学的重点知识点。
1. 变量的测量：在计量经济学中，经济变量往往需要进行测量。
对于定性变量，通常使用指标法进行测量；而对于定量变量，则可使用直接测量或间接测量的方法。
测量结果的质量很大程度上决定了计量经济学分析的准确性和可信度。
2. 经济数据的类型：在计量经济学中，经济数据可分为横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在某个时间点上对不同个体的数据进行观察和测量，如某一年不同人的收入数据；时间序列数据是同一个个体在不同时间点上的数据观察，如某人在过去几年的收入数据；而面板数据是横截面数据和时间序列数据的结合，同时观察不同个体在一段时间内的数据。
3. 假设检验：假设检验是计量经济学中常用的方法之一，用于判断经济理论的有效性和一些经济假设的合理性。
在假设检验中，我们设定一个原假设和一个备择假设，然后通过计算样本数据的统计量，进而进行假设的检验。
4. 回归分析：回归分析是计量经济学中最为常用的方法之一，用于量化变量之间的关系。
在简单线性回归分析中，我们通过一个因变量和一个自变量的线性函数，来描述它们之间的关系。
在多元线性回归分析中，则可使用多个自变量来解释一个因变量的变动。
5. 功能形式和函数选择：在回归分析中，我们需要选择一个适合的函数形式来描述变量之间的关系。
在这个过程中，功能形式的选取是非常重要的，不同的函数形式可能会导致不同的结果。
常用的功能形式包括线性模型、对数模型、指数模型等。
选择适合的函数形式需要考虑理论背景、经验直觉和经验数据。
6. 多重共线性和异方差性：多重共线性是指在回归模型中，自变量之间存在高度相关的情况。
这种情况会导致估计结果不稳定，使得对因变量的解释能力下降。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理1一般性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究的主体（出发点、归宿、核心）：经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）：模型数学和统计方法必须明确：方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务2注意：计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题4区别：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的方法论基础区别：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是根据其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。
4、计量经济学为什么是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。
1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论赋予经验内容。
计量经济学必备知识点总结
计量经济学必备知识点总结一、基本概念1. 变量与参数：在计量经济学中，经济模型通常会涉及到各种变量和参数，其中变量是指可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是指在模型中不变的常量。
2. 线性关系与非线性关系：线性关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来表示，而非线性关系则不符合这一特点。
3. 动态关系与静态关系：动态关系是指变量之间的关系随着时间的推移而变化，而静态关系则在一个时间点上成立。
二、假设检验1. 假设检验的基本逻辑：假设检验是计量经济学中最基本的一种统计推断方法，其基本逻辑是通过对样本数据进行分析，判断某一经济理论假设的合理性。
2. 一类和二类错误：在假设检验中，如果我们拒绝了一个实际上是真实的假设，就犯了一类错误；而如果我们接受了一个实际上是错误的假设，就犯了二类错误。
三、最小二乘法1. 最小二乘估计的基本原理：最小二乘法是一种常用的参数估计方法，其基本原理是选择使得残差平方和最小的参数值作为估计值。
2. 普通最小二乘法和加权最小二乘法：普通最小二乘法是指在残差的平方和最小化的情况下对参数进行估计，而加权最小二乘法则是在普通最小二乘法的基础上引入了加权因素。
3. 最小二乘估计的性质：最小二乘估计具有无偏性、有效性和一致性等重要性质。
四、多元回归分析1. 多元回归模型的建立：在多元回归分析中，我们通常会建立包括多个自变量和一个因变量的回归模型，用来描述自变量对因变量的影响。
2. 多元回归模型的识别：在多元回归分析中，识别问题是指通过样本数据估计出的回归系数能否代表总体数据中的真实关系。
五、时间序列分析1. 时间序列数据的特点：时间序列数据是指在一段时间内观察到的一系列数据，其特点包括趋势、季节性和周期性等。
2. 平稳性的检验：在时间序列分析中，平稳性是一个重要的假设，其检验包括单位根检验和差分平稳性检验等方法。
3. ARMA模型和ARCH模型：ARMA模型是时间序列数据的经典模型，用来描述时间序列数据的自回归和移动平均关系；而ARCH模型则是用来描述时间序列数据的异方差性。
计量经济学知识点汇总
计量经济学知识点汇总1. 计量经济学概念
- 定义和作用
- 理论基础和研究方法
2. 数据处理
- 数据收集和探索性分析
- 异常值处理和缺失值处理
- 数据转换和规范化
3. 回归分析
- 简单线性回归
- 多元线性回归
- 回归假设和诊断
4. 时间序列分析
- 平稳性和单位根检验
- 自相关和偏自相关
- ARIMA模型和Box-Jenkins方法
5. 面板数据分析
- 固定效应模型和随机效应模型
- hausman检验
- 动态面板数据模型
6. 内生性和工具变量
- 内生性问题及其检验
- 工具变量法
- 两阶段最小二乘法
7. 离散选择模型
- 二项Logit/Probit模型
- 多项Logit/Probit模型
- 计数数据模型
8. 模型评估和选择
- 模型适合度检验
- 信息准则
- 交叉验证和预测评估
9. 计量经济学软件应用
- R/Python/Stata/EViews等软件使用 - 数据导入和清洗
- 模型构建和结果解释
10. 实证研究案例分析
- 经典文献阅读和评析
- 实证研究设计和实施
- 结果分析和政策建议
以上是计量经济学的主要知识点汇总,每个知识点都包含了相关的理论基础、模型方法和实践应用,可根据具体需求进行深入学习和研究。
计量经济学复习要点
计量经济学复习要点 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#计量经济学复习要点第1章 绪论数据类型：截面、时间序列、面板用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2第2章 简单线性回归回归分析的基本概念，常用术语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，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。
简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。
回归中的四个重要概念1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM)t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。
2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ）t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。
3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）tt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。
4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）tt x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。
总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。
总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。
②建立模型的依据不同。
总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。
总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。
总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设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） 普通最小二乘法（原理、推导）最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
（完整word版）计量经济学知识点总结
（完整word版）计量经济学知识点总结第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别)第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关)2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性)3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有123463. OLS回归线数学性质:同第二章34. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs 估计的回归系数符号相反,得出错误结论3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量.4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C 预测影响:将无效3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→OK,可以看到x,y散点图②残差图形分析data x y,sort x;ls y c x;再回归结果的子菜单点resid,可以看残差分析图Bgoldfeld-quanadt:data x y;sort x;smpl 1 n1;ls y c x(RSS1);smpl n2 n;ls y c x(RSS2);计算F*=RSS2/RSS1,取α=0.05，查F分布表，得F0.05((n-c)/2,(n-c)/2),将F值与此对比.若F*＞F(0.05),拒绝原假设,存在异方差Cwhite:data x y;ls y c x;在回归结果的子菜单中点击view-residual test-white heteroskedasticity,可以看到辅助回归模型的估计结果D arch;E：glejser:data x y;ls y c x;genr E1=resid;genr E2=abs(E1);genr XH=X^h;ls E2 c xh;依次根据XH的T值判断E2与XH之间是否存在异方差4.补救措施:A模型变换法:genr y1=y/根号x^h; genr x2=1/根号x^h ; genr x3=x/根号x^h;ls y1 x2 x3;B加权最小二乘法wls:权数:w1t=1/xt;w2t=1/xt^2;w3t=1/根号xt.电脑操作:genr w1=1/x;genr w2=1/(x^2);genr w3=1/sqr(x);ls (w=w1t) y c x;ls (w2=w2t) y c x;ls (w3=w3t) y c x. 第六章:1.自相关产生原因:①经济系统的惯性②经济活动的滞后效应③数据处理造成的相关④蛛网现象⑤模型设定偏误2.表现形式:自相关性质可以用自相关系数符号判断.即ρ＜0为负相关, ρ＞0为正相关.当|ρ|接近1时,表示相关的程度很高.自相关形式:见公式.3.后果:见公式.4.检验:A图示检验:data x y;ls y c x;再回归模型的子菜单点击resids,可以看到模型残差分布图;genr e=resid;data e e(-1);view-graph-scatter-simple scatter.B.DW检验:data x y;ls y c x;根据回归结果得出DW值,然后判断是否自相关.(正相关0~dl,无法判断dl~du,正相关du~2~4-du,无法判断4-du~4-dl,负相关4-dl~4).5.补救:A广义差分法:data x y;ls y c x;根据DW求ρ尖>(ρ尖=1-DW/2);smpl 2 n;genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断是否消除了自相关B:Cochrane orcutt迭代法:data x y;la y c x ar(1);运用DW检验判断C其他方法:①一阶差分法:data x y;ls y c x;smpl 2 n;genr y1=y-y(-1); genr x1=x-x(-1);ls y1 c x1; 运用DW检验判断②德宾两步法:data x y;smpl 2 n;ls y c y(-1)根据输出结果看y(-1)前系数,求出ρ尖; genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断第七章:1.虚拟变量0和1选取原则:0基期,比较的基础,参照物;1报告期:被比较类型2.虚拟变量数量的设置规则:①若定性因素具有m≥2个相互排斥属性,当回归模型有截距项时,只能引入m-1个变量②当回归模型无截距项时,引入m个变量3.虚拟解释变量的回归:加法截距:①解释变量只有一个分为两种相互排斥类型的定性变量而无定量变量②解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型的定性变量③解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型的定性变量④解释变量包含一个定量变量和两个定性变量.乘法斜率:①截距不变情形②结局斜率均发生变化③分段回归分析描述的精度.。
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考试题型一．判断解释5*5=25分（明确表达正确或是错误1分，解释分析4分）二．计算检验（类似于课本作业题的方式）三．模型结果说明（理解每一个上机输出结果的含义）四．分析题开卷考试，允许带计算器，书本一定没有一模一样的题目计量经济学知识要点一．陈述理论二．建立模型1.分类：一元线性模型（第二章），多元线性模型（第三章），非线性回归模型（第四章）2.非线性方程(1)分类：a.非标准回归模型b.可线性化回归模型c.本科线性化回归模型(2)线性化方法：变量替换（P90-95页）(3)几种典型的可以做线性化处理的非标准线性回归模型（知道如何把这些非线性变为线性）1．多项式函数模型2 双曲函数模型3 对数函数模型4 S-型曲线模型(4)在研究经济问题时经常遇到的可线性化的非线性回归模型1指数函数模型2幂函数模型2. 假定条件：一元线性模型有5个，分别是：零均值假定，同方差假定，无序列相关假定，解释变量与随机误差项无关假定，正态分布假定。
多元线性模型有6个假定条件，在一元线性模型的基础上多加了无多重贡献性假定。
3.解释变量的分类：定量的解释变量（可以直观用数字表达如：价格、质量）；定性的解释变量（分为虚拟变量和时间变量。
虚拟变量用“D”表示，如：男女、好中差。
时间变量用“t”表示，顾名思义就是表示一段时间的数列）4.注意问题：解释变量与被解释变量的确定，两者之间有单向因果关系，解释变量是因，被解释变量是果，就是说只能是由于解释变量的变化导致了被解释变量的变化。
三．收集数据（包括时间序列，截面数据，面板数据）四．估计参数1.方法：(1).OLS即普通最小二乘法（核心准则：残差平方和最小，表示为Q=∑（yi-ŷi）^2）其中β0^和β1^具备BLUE特性即最佳线性无偏估计量（线性性、无偏性、最小方差性）。
满足高斯马尔科夫定理P61。
（第二章）(2).加权最小二乘法（用于异方差检验）在等式两边同除以随机误差项的标准差，去除异方差再用普通最小二乘法检验。
（第五章）(3).广义最小二乘法（用于自相关检验）本期与滞后一期相减。
（第六章）五．假设检验1．经济学意义检验符号和系数大小是否与现实意义相符合2．统计学检验(1).拟合优度检验（可决系数R^2和修正可决系数R^2）越接近1越好R^2=1-(1- R^2)*(n-1/n-k-1)=1-（ESS/n-k-1）/（TSS/n-1）TSS（总离差平方和）=RSS（回归平方和）+ESS（残差平方和）R^2=RSS/TSS=1-ESS/TSS(作用是用来度量方程的拟合优度，R^2越接近于1，表示被解释变量中的变异性被估计的回归方程解释的部分越多，估计的回归方程对样本观测值的拟合度越好)注意问题：为什么可决系数是解释变量的递增函数？当样本容量不变时，如果在模型中增加新的解释变量，并不会改变离差平方和，但是可能增加回归平方和，从而可能改善模型的解释功能。
修正的可决系数正是消除可决系数对解释变量个数的依赖性。
可决系数和修正的可决系数并不是评价模型优劣的唯一标准，有时为了使有重要经济意义的解释变量保留在模型中，宁可牺牲一点拟合优度。
(2). 方程显著性检验（F）F=(Rss/k)/(Ess/(n-k-1)) ~ Fα(k,n-k-1)适用于多元的回归模型，如果不显著说明解释变量的斜率系数都为0，解释变量对被解释变量没有影响。
如果显著说明总体回归方程存在显著的线性关系，即解释变量与被解释变量之间的线性关系是显著的。
(3).参数显著性检验（t）t=β^（估计量）/Sβ^（标准差）~ t(n-k-1)如果检验显著说明解释变量对被解释变量有显著的影响，应该保留该解释变量。
注意：一元只做t检验，多元就要做F检验和t检验3．计量经济学检验（检验假定条件是否满足）(1).异方差（第五章）A.假定条件：假定1、随机项ui具有零均值E(ui)=0 i=1,2, …, n假定2、随机项ui具有同方差Var (ui)=σu2 i=1,2, …, n假定3、随机项ui无序列相关性Cov(ui, uj)=0 i≠j i,j= 1,2, …, n假定4、随机项u与解释变量X之间不相关：Cov(Xi, ui)=0 i=1,2, …, n假定5、多元回归模型中解释变量之间不存在多重共线性rank(X)=k+1 k+1＜n假定6、u服从正态分布ui~N(0, σu2 ) i=1,2, …, nB. 异方差的来源：1 异方差性常来源于横截面数据2异方差性来源于测量误差3异方差性来源于模型中被省略的一些因素对被解释变量的影响4异方差性可能产生于计量经济模型所研究的问题本身5异方差性来源于用分组数据来估计经济计量模型C.异方差的后果1 当计量模型中存在异方差时，普通最小二乘（OLS）估计量仍具有线性性和无偏性。
2 当计量模型存在异方差时，OLS估计量不再是有效的估计量。
3 当计量模型存在异方差性时，回归参数的相关检验(系数的显著性检验和方程的显著性检验）和置信区间失效，进而引起预测失效。
D．异方差的检验a.图示法异方差性在散点图上的反映就是随机误差项随解释变量的变化而变动。
b.怀特检验T（样本容量）*R^2(辅助回归式的可决系数)~X^2((k+1)(k+2)/2-1)（k为解释变量个数）如果检验结果是大于的话就证明存在异方差。
要进行进一步的修正。
E.异方差的修正如果异方差与X有关，通常做法是用X除原回归式，即以1/X为权数做加权最小二乘估计。
（如果是多元函数就X1，X2……一个一个除，哪个能消除异方差就最终确定用哪一个做权数）(2).自相关（第六章）A.自相关又称序列相关。
原指一随机变量在时间上与其滞后项之间的相关。
这里主要是指回归模型中随机误差项ut 与其滞后项的相关关系。
自相关也是相关关系的一种。
B.自相关的来源a.模型的数学形式不妥。
若所用的数学模型与变量间的真实关系不一致，误差项常表现出自相关b. 惯性。
大多数经济时间序列都存在自相关。
其本期值往往受滞后值影响。
突出特征就是惯性与低灵敏度。
如国民生产总值，固定资产投资，国民消费，物价指数等随时间缓慢地变化，从而建立模型时导致误差项自相关。
c.回归模型中略去了带有自相关的重要解释变量。
若丢掉了应该列入模型的带有自相关的重要解释变量，那么它的影响必然归并到误差项ut 中，从而使误差项呈现自相关。
C. 自相关的后果(1) 只要假定条件Cov(X ，u ) = 0 成立，回归系数仍具有无偏性。
(2)不再具有最小方差性。
而且用普通最小二乘法求到的回归系数将低估真实的方差。
(3)有可能低估误差项ut 的方差低估回归参数估计量的方差，等于夸大了回归参数的抽样精度。
(4) Var( ) 和su 2都变大，都不具有最小方差性。
所以用依据普通最小二乘法得到的回归方程去预测，预测是无效的。
D.自相关的检验和修正（解决问题）a.图示法图示法就是依据残差 对时间t 的序列图作出判断。
由于残差 是对误差项ut 的估计，所以尽管误差项ut 观测不到，但可以通过 et 的变化判断ut 是否存在自相关。
b.LM 检验（P144-145页）LM 检验既可检验一阶自相关,也可以检验高阶自相关c.DW 检验（P143页）#前提条件：（1）随机误差项ui 为一阶自回归形式：ui=ρui-1+εi（2）回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量，即不应出现下列形式：Yi=β0+β1X1i+β⋯kXki+γYi-1+ui（3）回归含有截距项(4) 样本容量应充分大(T>15)#结果判断：ρ DW ut 的表现ρ = 0 DW = 2 ut 非自相关ρ = 1 DW = 0 ut 完全正自相关ρ = -1 DW = 4 ut 完全负自相关i βˆ0 < ρ< 1 0 < DW < 2 ut有某种程度的正自相关-1 < ρ < 0 2 < DW < 4 ut有某种程度的负自相关#当DW值落在“不确定”区域时，有两种处理方法①加大样本容量或重新选取样本，重作DW检验。
有时DW值会离开不确定区。
②选用其它检验方法。
#DW检验临界值与三个参数有关。
①检验的显著性水平α，②样本容量n,③原回归模型中解释变量个数k（不包括常数项）d. 自相关的修正广义最小二乘法是自相关的一种解决办法, 即变换原回归模型,使变换后模型的随机误差项消除自相关,进而利用普通最小二乘法估计回归参数.e.注意（1）经济问题中的自相关主要表现为正自相关（2）自相关主要针对时间序列数据。
(3)DW统计量只适用于检验一阶自相关形式.(4) 应用DW检验,样本容量不应太小(5)因为DW统计量是以解释变量非随机为条件得出的，所以当回归式的解释变量中含有因变量的滞后项时，DW检验无效(3).多重共线性（第七章）A.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.完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
综上所述，多重共线性就是指解释变量之间存在完全的线性关系或接近的线性关系除非是完全共线性，多重共线性并不意味着任何基本假设的违背；因此，即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性、无偏性和最小方差性等良好的统计性质。
问题在于，即使OLS法仍是最好的估计方法，它却不是“完美的”，尤其是在统计推断上无法给出真正有用的信息。
B.多重共线性的主要原因：（1）经济变量相关的共同趋势.时间序列样本：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。
横截面数据：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。
（2）滞后变量的引入在经济计量模型中，往往需要引入滞后经济变量来反映真实的经济关系。
C.多重共线性的后果:1、完全多重共线性下参数估计量不存在2、近似多重共线性下OLS估计量非有效3、参数估计量经济含义不合理4、变量的显著性检验失去意义5、模型的预测功能失效D.多重共线性的检验1.相关系数法。
计算解释变量之间的简单相关系数，若两个解释变量之间的相关系数接近于1，则可以认为模型存在多重共线性。
也可以建立两个解释变量之间的线性回归模型，根据拟合优度进行判断，可决系数越接近于1，解释变量之间的线性关系越显著。
2.多个解释变量的想关性检验在这些决定系数中寻其最大而且接近于1者，比如说Rj2最大，则可以判定解释变量与其它解释变量中的一个或多个相关程度高，因此就使得回归模型出现高度多重共线性。
E.消除多重共线性的方法（P165页）1.增加样本观测值2.删去不重要的解释变量3.变换模型的形式4.逐步回归法首先计算被解释变量对每一个解释变量的回归方程，这些回归方程叫做基本回归方程。