建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
建模步骤：A，理论模型的设计：a，选择变量b，确定变量矢系c,拟定参数范围
B,样本数据的收集：a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计：a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验
a，经济意义的检验1正相尖
2反相尖等等
b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，
2样本回归函数和总体回归函数的接近程度
数显著性即F检验，接近程度的区间检验
R的平方即其修正检验
:单个解释变量显著性即t检验，函
c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化
d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验
2模型增加或减少变量的检验
3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定检验，邹氏预测检验 .........................
主要方法是以F检验受约束前后模型的差异
e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验
2沃尔德检验
3拉格朗日乘数检验 ......... 主要方法使用X平方分布检验统计量
分布特征
f，计量经济学检验
1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，
检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法 ............ 用WLS修正异方差
Park与Gleiser
2，序列相尖性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，
回归检验法? Durbin-Waston检验法? Lagrange乘子检验法 ............. 用GLS或广义差分法修正 序列相尖性
3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大， t减小，正负号混乱。检测方法：
先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围 ..................... 用逐步回归法,差分法或 使用额外信息，增大样本容量可以修正。
4 ‘随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立 ................... 对OLS没有坏影响。随机
变量与随机干扰项同期相尖：有偏但一致 ......... 扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰 项同期相尖：有偏且非一致 .......... 工具变量法可以克服
参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质b无偏性
c有效性 d —致性
e Gauss-Markov 定理
—* %
A虚拟解释变量问题
a，加法方式：定性因素对截距的影响 b，乘法方式：定性因素对斜率项产生的影响
c 加法与乘法结合方式：定性应诉对截距和斜率项同时产生影响
B滞后变量问题
a，分布滞后模型：经验加权法，Almon多项式法，Koyck方法 …来减少滞后项的数目 b 自回归模型：工具变量法，OLS法
C模型设定偏误问题
a，解释变量选取偏误1漏选相尖变量：OLS在小样本下有偏，大样本下不一致
2多选无尖变量：OLS估计量无偏且一致，但无效
b，模型函数形式选取偏误：OLS有偏非一致且无效 c, 1用t检验和f检验检验无尖变量
2用RESET检验是否遗漏相尖变量或模型函数选取错误
四、
联立方程计量经济学模型的单方程估计
a、工具变量法IV
b，ILS ?…ab适用于恰好识别 c，2SLS-适用于恰好识别和过度识别
五、
二元离散选择模型
a，Probit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为标准正态分布 ................ 用最大似然估计
法或GLS
b，Logit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为logistic分布得到…用最大似然估计法或GLS
六、 随机时间序列模型：
a ,纯自回归AR模型?…用Yule-Walker方程或OLS估计 b，纯移动平均MA模型
c ,自回归移动平均ARMA模型?…be可以用矩估计法，对非平稳的时间序列检验协整性可用Engle- Granger
两步法或直接估计法。
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