计量经济学重点第一章经济计量学的特征及研究范围1、经济计量学的定义（P1）（1）经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学；（2）经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的模型进行实证分析，并得出数值结果。2、学习计量经济学的目的（计量经济学与其它学科的区别）（P1-P2）（1）计量经济学与经济理论经济理论：提出的命题和假说，多以定性描述为主计量经济学：依据观测或试验，对大多数经济理论给出经验解释，进行数值估计（2）计量经济学与数理经济学数理经济学：主要是用数学形式或方程（或模型）描述经济理论计量经济学：采用数理经济学家提出的数学模型，把这些数学模型转换成可以用于经验验证的形式（3）计量经济学与经济统计学经济统计学：涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学：运用数据验证结论3、进行经济计量的分析步骤（P2-P3）（1）建立一个理论假说（2）收集数据（3）设定数学模型（4）设立统计或经济计量模型（5）估计经济计量模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验（7）检验源自模型的假设（8）利用模型进行预测4、用于实证分析的三类数据（P3-P4）（1）时间序列数据：按时间跨度收集到的（定性数据、定量数据）；（2）截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合；（3）合并数据：包括时间序列数据和截面数据。（一类特殊的合并数据—面板数据（纵向数据、微观面板数据）：同一个横截面单位的跨期调查数据）第二章线性回归的基本思想：双变量模型1、回归分析（P18）用于研究一个变量（称为被解释变量或应变量）与另一个或多个变量（称为解释变量或自变量）之间的关系2、回归分析的目的（P18-P19）（1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；（2）检验（建立在经济理论基础上的）假设；（3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值；（4）可同时进行上述各项分析。3、总体回归函数（PRF）（P19-P22）（1）概念：反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系（2）表达式：①确定/非随机总体回归函数：E（Y|Xi）=B1+B2XiB1：截距；B2：斜率从总体上表明了单个Y同解释变量和随机干扰项之间的关系②随机/统计总体回归函数：Yi=B1+B2Xi+μiμi：随机扰动项（随机误差项、噪声）B1+B2Xi：系统/确定性部分μi：非系统/随机部分4、随机误差项（P22）（1）定义：代表了与被解释变量Y有关但未被纳入模型变量的影响。每一个随机误差项对于Y的影响是非常小的，且是随机的。随机误差项的均值为0（2）性质①误差项代表了未纳入模型变量的影响；②反映人类行为的内在随机性；③代表了度量误差；④反映了模型的次要因素，使得模型描述尽可能简单。5、样本回归函数（P22-P25）（1）概念：是总体回归函数的近似（2）表达式①确定/非随机样本回归函数：?i=b1+b2Xib1：截距；b2：斜率②随机/统计样本回归函数：Yi=b1+b2Xi+eiei：残差项（残差），ei=Yi-?iB1+B2Xi：系统/确定性部分μ：非系统/随机部分6、条件期望与非条件期望（1）E（Y|Xi）（条件期望）：在解释变量X给定条件下Y的条件期望，可以通过X给定条件下的条件（概率分布）得到；（2）非条件期望：在不考虑其他随机变量取值情况时，某个随机变量的期望值。它可以通过该随机变量的非条件分布或边缘分布得到。6、线性回归模型回归参数为线性（B）的模型7、回归系数/回归参数线性回归模型中的B参数8、回归系数的估计量（bs）说明了如何通过样本数据来估计回归系数Bs，计算出的回归系数的值称为样本回归估计值9、随机总体回归函数与随机样本回归函数的关系（1）随机样本回归函数：从所抽取样本的角度说明了被解释变量Yi同解释变量Xi及残差ei之间的关系；（2）随机总体回归函数：从总体的角度说明了被解释变量Yi同解释变量Xi及随机误差项μ之间的关系。10、关于线性回归的两种解释（P25-P26）（1）变量线性：应变量的条件均值是自变量的线性函数此解释下的非线性回归：E（Y）=B1+B2Xi2；E（Y）=B1+B2×1/Xi（2）参数线性：应变量的条件均值是参数B的线性函数此解释下的非线性回归：E（Y）=B1+B22Xi*线性回归在教材中指...
