计量经济学复习概览
一.重要名词 1.同期内生 2.两阶段最小二乘法
3.方差膨胀因子：是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。 4.完全共线性 5.异方差稳健标准误法 6.最大似然估计 7.平稳性 8.加权最小二乘法 9.序列相关性 10.多重共线性 11.解释变量的内生性 12.虚拟变量
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。 14.异方差性
15.最佳线性无偏估计量 16.调整的可决系数 17.OLS 18.经典假定
19.广义差分法 20.拟合优度 21.随机误差项 22.偏回归系数 23.无偏性
24.残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差 二．其他知识点：
D.W.检验，能根据d1、du判断是否存在自相关性。 如果要检验模型的异方差性，主要有哪几种方法？ （1）图示检验法；（2）布罗施-帕甘检验（3）怀特检验； F检验（公式）， F?ESS/k~F(k,n?k?1)RSS/(n?k?1)t?????jjs??jt检验公式，自由度；
?????jjcjje?en?k?1~t(n?k?1)
调整后的可决系数R2与可决系数R2之间的关系； 拟合优度检验与方程显著性检验关系；最小二乘估计量的统计性质（BLUE）
答：①线性，是指参数估计量0?b和1?b分别为观测值ty和随机误差项tu的线性函数或线性组合。（1分）②无偏性，指参数估计量0?b和1?b的均值（期望值）分别等于总体参数0b和1b。（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有
R2/kF?(1?R2)/(n?k?1) 的线性无偏估计量中，最小二乘估计量0?b和1?b的方差最小。
?2公式为(随机误差项ut的方差估计量???2??e2in?k?1?e?en?k?1) 受约束样本回归模型的残差平方和RSSR大于无约束样本回归模型的残差平方和RSSU?
White异方差检验结果的判断；自相关BG检验结果得判断；多重共线性的综合判断
存在多重共线性时，参数估计的标准差会发生什么变化？ 四、简答
1.随机误差项包括哪些因素？
2.比较异方差性、内生性与序列自相关性对模型回归结果造成影响 3.内生性检验——Hausman检验基本思想
4. 简述加权最小二乘法（WLS）的思想及其简单证明
5.一元线性回归模型存在序列自相关性时，一阶差分估计的简单证明。
6.异方差性的检验的思路
7.回归模型中引入虚拟变量的一般原则是什么?
8.简述建立计量经济模型的主要步骤。 9.古典线性回归模型的基本假定是什么？
答：①零均值假定，即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即tE(u)=0。②同方差假定。误差项Ut的方差与t无
关，为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定，即假定误差项Ut服从均值为0，方差为 的正态分布。
7.虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？能够写出公式？ 答：（1）加法方式：其作用是改变了模型的截距水平； （2）乘法方式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；
（3）一般方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。 8.工具变量选择必须满足的条件是什么? 9.简要说明DW检验应用的限制条件和局限性。 10.随机扰动项ui和残差项ei的区别。
11.简述两阶段最小二乘法（TSLE）的基本思想 12.随机时间序列数据的平稳性条件是什么？ 13.完全共线性与近似共线性的区别 14. 简述White异方差检验的思路 16.序列相关性检验的思路
五.分析题
1.用我国普通高等学校普通本、专科生在校人数Y（单位：万人）与人均国内生产总值X1（单位：元）和普通高等学校的数量X2（单位：所）回归，得结果如下：
（1）计算[1]、[2]、[3]、[4]、[5]划线处的5个数字，并给出计算步
骤（计算过程与结果保留小数点后4位小数）。 （2）根据计算机输出结果，写出二元回归模型表达式。 （3）解释回归系数0.0483和1.0409的经济含义。 （4）模型的异方差White检验结果（采用no cross terms检验式）如下：
这说明模型误差序列中存在还是不存在异方差？（5）滞后2期的自相关BG检验结果如下，模型的误差序列是否存在自相关？
解答：
（1）计算[1]、[2]、[3]、[4]、[5]划线处的5个数字，并给出计算步