计量经济学第二章

第二章1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。相关系数是对变量间线性相关程度的度量。2、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。3、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件均值()iiEYX表现为解释变量X的某种函数。样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值^iY表示为解释变量X的某种函数。总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。4、随机扰动项iu是被解释变量实际值iY与条件均值()iiEYX的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。5、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）6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式；OLS估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS估计式是最佳线性无偏估计式。7、对回归系数区间估计的思想和方法。8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。可决系数的计算方法、特点与作用。9、对回归系数假设检验的基本思想。对回归系数t检验的思想与方法；用P值判断参数的显著性。10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变量个别值区间预测的方法。11、运用EViews软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。第二章主要公式表1、总体回归函数12iiiYXu12()iiiEYXX2、样本回归函数^^12iiiYXe^^^12iiYX3、基本假定()0iEu12()iiEYX2()()iiVaruVarY(,)()0ijijCovuuEuu(,)0iiCovuX2~(0,)iuN4、最小二乘估计^222()iiiiiiNXYXYNXX2iiixyx2^122()iiiiiiiXYXXYNXX^^12YX5、参数OLS估计式的期望^()kkE6、参数OLS估计式的方差2^22()iVarx2^212()iiXVarNx7、参数估计式的标准误差^22()iSEx2^12()iiXSENx8、的无偏估计2^22ien9、t检验统计量^^*222^^^^22~(2)()()ttnSESE8、样本可决系数^22221iiiyeyy2^22iyry2221iiery9、参数估计的置信区间^^^^^^2222222[()()]1PtSEtSE10、平均值预测区间22^^^^22221()1()[,]FFFFiiXXXXYtYtnxnx11、个别值预测区间2^^221()1FFFiXXYYtnx2