1、1、 建立计量经济模型的基本步骤（1） 理论模型的建立（2）数据的收集（3）参数的估计2、模型检验的四个方面（1）经济意义检验（2）统计检验（3）计量经济学检验（4）模型的预测检验3、相关关系的类型（1）按变量之间相互关系的方向，可以分为正相关与负相关（2）按相关关系涉及变量的多少，可分为单相关、复相关及偏相关（3）按变量之间相关关系的表现形式，可以分为直线相关和曲线相关（4）按相关的程度可以分为完全相关、不完全相关和不相关三类4、古典回归模型的基本假定假设1模型的设定是正确的假设2解释变量是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值假设3随机干扰项 的均值为零，即假设4随机干扰项 的方差
2、是常数，即假设5随机干扰项 不存在序列相关性，即假设6随机干扰项 与解释变量不相关，即假设7随机干扰项 服从正态分布，即5、最小二乘估计量的性质（1）线性性（2）无偏性（3）有效性 6、多元线性总体回归模型：如果总体回归模型描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此而设定的回归模型7、多元线性样本和二元线性样本的区别8、多元线性回归模型的基本假定（1）零均值假定，即（2）同方差假定，即（3）无自相关假定，即（4）随机扰动项 与每个解释变量 都不相关，即9、多重共线性的概念：如果模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性10、多重共线性产生的原因：（1）经济变量之间的内在联系（2）经
3、济变量具有相关的共同趋势（3）模型中引进滞后变量（4）样本资料的局限11、检验多重共线性的方法：12、异方差性的概念：异方差指的是被解释变量Y所有观测值的分散程度随解释变量X的变化而变化。13、异方差性产生的原因：（1）模型省略某些重要的解释变量（2）模型函数形式设定有误（3）由测量误差引起（4）截面数据中总体各单位的差异14、异方差性产生的后果：（1）参数的最小二乘估计仍是线性无偏的，不再是有效估计（2）无法正确估计参数的标准误差和估计区间（3）参数显著性检验失效（4）预测的精确度降低15、（1）格里瑟检验法的步骤（2） 怀特检验法的步骤16、加权最小二乘法：用普通最小二乘法估计模型中的参数
4、时，对参数的估计是使残差平方和 达到最小，是在同方差的情况下进行的。17、序列相关性的概念：随机扰动项 的值与自身的前一期值或前几期的取值相关，则称随机扰动项 存在序列相关性或自相关性。18、序列相关性产生的原因：（1）经济变量的惯性作用（2）模型设定偏误（3数据处理造成的相关（4）经济冲击的延续19、DW检验法适用的条件（1）解释变量X非随机，即在重复取样中是固定的（2）随机扰动项序列 存在一阶序列相关性，即 ， 为自相关系数;（3）在回归模型中，解释变量中不包含滞后被解释变量，即形如模型不适用（4）模型含有截距项 （5）样本容量不少于1520、按照DW值，来判断模型的序列相关性若0 ，则存
5、在正的序列相关性若 ，则不能确定存在序列的相关性若 ，则不存在序列相关性若 ，则不能确定存在序列相关性若 ，则存在负的序列相关性如果存在完全一阶正的序列相关性，则 如果存在完全一阶负的序列相关性，则如果不存在序列相关性，则21、虚拟变量：由于各种原因不能计量，但是建立计量经济模型时它们又是必不可少的影响因素，可以构造一种特殊的变量，只取1和0两个值，由于这种变量是人虚拟出来的。把含有虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。如果仅有解释变量中包含虚拟变量，就称该模型为虚拟解释变量模型；如果被解释变量是虚拟变量，就称该模型为虚拟被解释变量模型，或称为离散选择模型。22、随机解释变量模型的概念：如果模型解释
6、变量X1,X2-Xk中存在一个或多个是随机变量，则称模型存在随机解释变量问题，这样的模型称为随机解释变量模型23、随机解释变量对参数估计的影响：（1）随机解释变量与随机干扰项不相关（2）随机解释变量与随机干扰项同期不相关但异期相关（3）随机解释变量与随机干扰项同期相关24、滞后变量模型的概念：含有滞后变量的模型称为滞后变量模型，若滞后时期长度有限称模型为有限滞后变量模型，若滞后时期长度无限，称模型为无限滞后变量模型。25、滞后变量模型的分类：（1）分布滞后模型（2）自回归模型26、联立方程模型变量类型：（1）内生变量（2）外生变量27、联立方程模型中方程式类型：（1）行为方程（2）技术方程（3）制度方程（4）恒等式28、识别（1）概念：指是否能根据简化型模型参数估计值，得出结构模型参数的估计值。 （2）分类：不可识别 恰好识别 过度识别 （3）方法：识别的阶条件 识别的秩条件29二阶段最小二乘法具体步骤：
