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1、1.回归分析：是关于一个变量（被解释变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系，其目的是要根据已知的或固定的解释变量的数值，去估计所研究的被解释变量的总体平均值。 2.总体回归函数：因变量Y的条件期望值E(y/Xi)随着解释变量X的变化而有规律地变化。把这种变化关系用函数表示出来，就是总体回归函数E（ ）= f( ). 3.样本回归函数：因变量Y的样本观测值的条件均值表示成解释变量X的某种函数，即为样本回归函数。公式为： 4.线性性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值如果能够被表示为Yi 的线性形式， 即 ，则表示 有线性性。
2、5。无偏性：如果参数的估计量 的期望等于参数的真实值 ，即 。则称 是参数 的无偏估计量。 6.最小方差性：用最小二乘法估计出来的参数 的估计值的方差，比其他方法估计出来的方差来的小，即 则表示估计出来的 估计值有最小方差性。 7.可决系数：由样本回归作出解释的离差平方在总离差平方和占的比重。 ，可以作为综合度量回归模式对样本观测值拟合优度的指标。 8.偏回归函数：在多元线性回归模型中，回归系数 表示的是当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，这样的回归系数称为偏回归系数。 9.异方差：设模型 如果其他假定条件均不变，但模型中随机误差项 的方差为
3、，则称 具有异方差性。 10.加权最小二乘法：原模型中存在异方差，对方程加一个权重，权重为 使原方程变为不存在异方差的模式，再采用OLS方法估计。,11.虚拟变量：用成对数据如1和0分别代表具备某种属性和不具备某种属性的变量称为虚拟变量，也称为哑变量、定型变量等。通常用字母D或DUM表示. 12.虚拟变量陷阱：若定性因素有m个相互排斥的类型（或者属性，水平）在模型中引入m个虚拟变量，会导致模型产生完全多重共线性，无法利用OLS估计其参数，形成：“虚拟变量陷阱”。 13、联立方程模型的偏倚性：这种由于联立方程模型中内生变量作为解释变量与随机误差项相关，而引起的OLS估计的参数有偏但不一致，称为联
4、立方程偏倚性。 1.计量经济学的研究步骤：一确定变量和数学关系模型设定；二分析变量间具体的数量关系估计参数；三检验所得结论的可靠性模型检验；四作经济分析和经济预测模型应用。 2。问题的提出 二：理论依据; 三模型设定；四数据的收集；五模型的估计与调整。分为1）经济意义检验2）统计推断检验3）计量经济学检验；六,本文的结论;七:政策建议。 3.虚拟变量的设置规则：1）在有截距项的模型中，只能引入m-1个虚拟变量，否则会陷入所谓”虚拟变量陷阱”，产生完全的多重共线性；2）在无截距的模型中，可引入m个虚拟变量，不会导致完全的多重共线性。 4.自相关产生的原因：1）经济系统的惯性；2）经济活动的滞后效
5、应；3)数据处理造成的相关；4）蛛网现象5）模型设定偏误。 5。产生多重共线性的背景：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)利利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性；4）样本数据自身的原因。 6。可决系数R*2有如下特点1）可决系数是非负的统计量2）可可决系数取值范围:0 R*2 1；3）可决系数是样本观测值的函数，可决系数R*2是随抽样而变动的随机变量。,随机扰动项存在的 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。 简单线性回归的基本假定：
6、有两个方面：一是对变量和模型的假定；二是对随机扰动项 统计分布的假定。假定一：零均值假定，即在给定解释变量 的条件下，随机扰动项 的条件期望或条件均值为零。 假定二：同方差假定，即对于给定的每一个X ，随机扰动项 的条件方差都等于某一个常数 其中 表示方差 假定三：无自相关假定，即随机扰动项 的逐次值互不相关，或者说对于所有的i和j（I j ）, 和 的协方差为零 其 其中，Cov 表示协方差 假定四。随机扰动项 与解释变量 不相关，可表示为 这一假定表明模型中的 和 是各自独立影响 的，这样才能分清楚解释变量 与随机扰动项 分别对 的影响各为多少。 假定五，正态性假定，即假定随机扰动项 服从期望为零，方差为 的正态分布，表示为 。,
