计量经济学复习要点精
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计量经济学复习要点
参考教材：伍德里奇 《计量经济学导论》 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)
yt??0??1xt?ut--代表了总体变量间的真实关系。
2. 总体回归函数（Population Regression Function，PRF）
E(yt)??0??1xt--代表了总体变量间的依存规律。
3. 样本回归函数（Sample Regression Function，SRF）
????x?e--代表了样本显示的变量关系。 yt??01tt4. 样本回归模型（Sample Regression Model，SRM）
????x---代表了样本显示的变量依存规律。 ?t??y01t 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）
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