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第一章
一、计量经济学定义。
计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。它是经济理论、统计学和数学三者的结合。 二、建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 （一）理论模型的设计
1.确定模型所包含的变量 2.确定模型的数学形式 3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值 （二）、样本数据的收集 （三）、模型参数的估计 （四）、模型的检验 （五）、模型的应用
三、理论模型的设计所包含的三部分工作。 （一）、确定模型所包含的变量
在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。 如何正确地选择解释变量? 1、需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。 2、选择变量要考虑数据的可得性。 3、选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。 （二）、确定模型的数学形式 选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。 （三）、拟定理论模型中待估参数的理论期望值
理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。 拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如在生产函数理论模型中有4个待估参数α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是：
0<α<1, 0<β<1, α＋β≈1， 0<γ<1并接近0, A>0。 四、常用的样本数据类型。样本数据质量。 （一）、几类常用的样本数据
1、 时间序列数据：是一批按照时间先后排列的统计数据。 2、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
3、虚变量数据：也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。 （二）、样本数据的质量
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1、完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。
2、准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据。
3、可比性，也就是通常所说的数据口径问题。统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。
4、一致性，即母体与样本的一致性。例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据。 五、计量经济学模型必须通过哪四级检验？ （一）、 经济意义检验
主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。 （二）、统计检验
检验模型的统计学性质。应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。 （三）、计量经济学检验
检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 （四）、模型预测检验 包括1、稳定性检验：扩大样本重新估计 2、预测性能检验：对样本外一点进行实际预测 六、计量经济模型成功的三要素。 （一）、理论，即所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。 （二）、方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其它经济学分支学科的主要特征。 （三）、数据，反映研究对象的活动水平 、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。 这三方面缺一不可。 七、相关关系与因果关系的区别与关系。
相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。 因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。
八、计量经济学模型的应用领域。 （一）、结构分析
经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。它研究当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响。
结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 （二）、经济预测
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（三）、政策评价
政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说是研究不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便的评价各种不同的政策对目标的影响。
主要有三种方法。一是工具—目标法。二是政策模拟。三是最优控制方法。 （四）、检验与发展经济理论
一是按照某种经济理论去建立模型，然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合，如果拟合很好，则这种经济理论得到了检验。这就是检验理论。 二是用表现已经发生的经济活动的样本数据去拟合各种模型，拟合最好的模型所表现出来的数量关系，则是经济活动所遵循的经济规律，即理论。这就是发现和发展理论。 九、计量经济学的建模方法主要有哪些？
计量经济学的建模方法包括传统的和非传统的计量经济建模方法。传统的主要包括平均经济回归（AER）和误差设定。非传统的主要包括Leamer的模型选择方法、伦敦经济学院的模型选择方法。 （一）、平均经济回归（AER）：是一种向模型增加变量的重复过程，它的运用所依循的原则是节省性、识别性、拟合优度、理论一致性和预测功效。 （二）、误差设定：主要包括误差类型、误差观测、误差影响和误差检验。
第二章、计量经济学的基础工具
一、矩阵知识初步 二、概率与统计初步 1.基本概念：样本空间、总体、样本点、事件、随机变量、概率的古典形式、概率的性质 2.概率密度函数：对于随机变量X的每一个可能的取值x, 通过一个对应关系f，存在一个唯一的数y=f(x) ∈[0,1]与之对应，则称f(x)是X的密度函数。当X是离散随机变量时，密度函数称为概率分布率即：f(x)=P(X=x). 3.分布函数：记住几个重要的分布函数的定义、密度函数及性质 4.条件密度与边缘密度函数: 5. 随机变量的数字特征及性质 6.样本及样本空间 三、统计推断 1.统计推断：在现实中，人们常常从所研究的对象即总体中抽取一部分个体即样本，根据样本的情况来推断总体的某些特征，即从局部推断整体状况，这在统计学上就称为统计推断。在统计推断问题中，推断的形式会根据问题的需要而不同。如在测量模型中，要估计测量对象的真值μ，通常用样本均值估计，这类问题称为点估计。但有时我们需求得μ的变化范围，这就是区间估计问题，还有一类问题需要利用样本判断某个结论的真伪，这就是假设检验问题。统计推断有三大基本任务：点估计，区间估计，假设检验。 2.点估计：点估计就是通过样本函数估计总体中某些未知数字特征或确定总体的某些未知参数，这样的函数经常称为统计量。
（1）定义：设h是总体的未知参数，X=(x1?xn)’是总体的一个样本，若统计量?=?(X)用于估计未知参数h,则称?为h的估计量，用样本观测值x=(x1?xn)’替代X得到估计量的取值，称为参数的估计值，用?(X)估计h的统计问题称为参数估计
（2）常用的方法：矩估计法；最小二乘、极大似然，非参数估计等。
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（3）判断估计优劣的标准：无偏性，相合性，有效性。
3.假设检验:考虑如下问题：将情况基本相似的两组病人随机地分配到A治疗方法与B治疗方法，观测的结果为：A 有效46，无效 48;B 有效34,无效60. 据此能说明A方法优于B法吗？
注意产生疗效率差的原因有：
⑴ 抽样误差；(2)总体率的差即本质差
要说明究竟是哪种原因，就必须利用假设检验方法 基本思想：
在某种原假设成立时，利用适当的统计量和给定的显著水平，构造一个小概率事件，如果这个事件发生了，就认为原假设不成立，可以拒绝原假设接受备择假设 假设检验的步骤：
(1)建立检验假设，确定检验水平α
（2）确定检验统计量，在零假设条件下，计算检验统计量的样本值
（3）计算P值，作出统计推断，p值定义为在零假设成立时，检验统计量不小于（或不大于）检验统计量的样本值的概率，一般地：p≤ α,拒绝原假设，接受备择假设，p≥ α,不拒绝原假设。 四、优化理论基础
第三章
一、 线性回归模型
（一）线性回归模型的特征： 1、 通过引入随机误差项，将变量之间的关系用一个线性随机方程来描述，并用随机数学的方法来估计方程中的参数； 2、在线性回归模型中，被解释变量的特征由解释变量与随机误差项共同决定。 随机误差项主要包括哪些因素的影响？
（1）在解释变量中被忽略的因素的影响； （2）变量观测值的观测误差的影响； （3）模型关系的设定误差的影响； （4）其它随机因素的影响。
回归分析的目的是，根据样本回归方程(SRF) 估计总体回归方程（PRF）。
总体回归方程（PRF）说明被解释变量Y的平均状态（总体条件期望）随解释变量X变化的规律。由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据解释变量的给定值，考察被解释变量的总体均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。 （二）线性回归模型的普遍性
1、实际经济活动中的许多问题，都可以最终化为线性问题，所以，线性回归模型有其普遍意义。 2、即使对于无法采取任何变换方法使之变成线性的非线性模型，目前使用得较多的参数估计方法——非线性最小二乘法，其原理仍然是以线性估计方法为基础。 3、线性模型理论方法是计量经济学模型理论方法的基础。 线性的含义：线性回归模型是计量经济学模型的主要形式，许多实际经济活动中经济变量间的复杂关系都可以通过一些简单的数学处理，使之化为数学上的线性关系。 将非线性模型转化为线性模型的数学处理方法
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