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（演讲技巧）计量经济学 辅导讲稿 《计量经济学》课程课外辅导讲稿 注：本辅导主要针对教学内容中的重点及难点部分进行辅导，不是以 针对考试内容为主的考前辅导。（关键在对知识的理解→掌握→应用） 本课程的主要内容有： 第 2 章：线性回归的基本思想：双变量模型 第 3 章：双变量模型：假设检验 第4 章：多元回归：估计与假设检验 第 5 章：回归方程的函数形式 第 6 章：虚拟变量回归模型 第 7 章：模型选择:标准与检验（民族班可略） 第 8 章：多重共线性 实践中的回归模 第 9 章：异方差 型（基本假设不 第 10 章：自相关 满足的情形） 第一次辅导课内容： 第 2 章：线性回归的基本思想：双变量模型 第 3 章：双变量模型：假设检验 第4 章：多元回归：估计与假设检验 一、古典线性回归模型的基本形式（注意随机误差项的构成） Yi  B1  B2 Xi  ui E (Y |Xi) B1  B2 Xi 二、古典 ˆ Yi  b1  b2 Xi 线性回归 Yi  b1  b2 Xi  ei 模型的基本假定 假定 1 回归模型是参数线性的，并且是正确设定的。 假定 2 解释变量与随机扰动项 u 不相关（解释变量是确定性变量时自 然成立）； 假定 3 零均值假定：E(u)=0 假定 4 同方差假定：Var(u )=常数 i 假定 5 无自相关假定：Cov(u,u)=0i ≠j 假定 6 假定随机项误差 u 服从均值为零,(同)方差为常数的正态分布： 假定 7 解释变量之间不存在线性相关关系； 注意：线性回归模型中线性的含义：一般的线性指的是解释变量线性 和参数线性。我们这里的线性强调的是参数线性。 三、古典线性回归模型的参数估计 1.参数估计的方法：普通最小二乘法(OLS) 2.最小二乘原理：就是选择合适参数使得全部观察值的残差平方和 (RSS)最小，数学形式为： 利用极值原理可得到正规方程组，求解可得： 3.OLS 估计量的性质： 高斯－马尔柯夫定理：若满足古典线性回归模型的基本假定，则在所 有线性无偏估计量中，OLS 估计量具有最小方差性，即：OLS 估计量 是最优线性无偏估计量（BLUE ）。 4.OLS 估计量的分布： 因为随机扰动项的正态分布假定，所以Y 服从正态分布，而 OLS 估计 量 b 和 b 又是正态变量 Y 的线性函数，所以b 和 b 也服从正态分布。 1 2 1 2 即有： 5.回归标准差的估计 回归方差： 其 k 为解释变量（包括截距）的个数（或者说是待估参数的个数）。 四、古典线性回归模型的检验 1.模型检验主要可以分为四类检验： ⑴经济意义检验：根据经济理论对模型参数的符号、大小、关系进行检验； 2 ⑵统计检验：由数理统计理论决定，主要包括拟合优度检验（R 检验）、变量显 著性检验（t 检验）、总体显著性检验（F 检验）等； ⑶计量经济学检验：由计量经济学理论决定，主要包括异方差性检验、序列相关 性检验、共线性检验等； ⑷模型预测检验：由模型的应用要求决定，包括稳定性检验：扩大样本重新估计、 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测。 2.参数的假设检验（变量显著性检验、t 检验） （1）零假设和备择假设： 常用的零假设和备择假设： 双边检验：单边检验： 或更一般的情形： 双边检验：单边检验： （2）检验统计量及其分布 其 k 为包括截矩项在内的解释变量的个数。 （3）检验方法 a.置信区间法：主要适用于双边检验，B 的置