一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、案例 六、分部回归与多重共线性

•几个重要概念 •建立与应用需求函数模型中的几个问题

一、经济研究中的联立方程计量经济学问题 二、计量经济学方法中的联立方程问题

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

问题的提出必要性 通过协方差或相关系数证实变量之间存在关系,仅仅 只是知道变量之间线性相关的性质——正(负)相关 和相关程度的大小。 既然它们之间存在线性关系,接下来必须探求它们之 间关系的表现形式是什么?

问题的提出 现实生活中引起因变量 变化的因素并非仅只一个自变量,可能 有很多个自变量。为了简便先讨论只有 两个自变量的线性模型。 例如,产出往往受各种 投入要素—资本、劳动、技术等的影 响;销售额往往受价格和公司对广告费 的投入的影响。 所以在一元线性模型的 基础上,提出了二元线性模型:

问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值=0,方差 等于(常数),独立同分布。但是,并没有假定随机扰 动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布,因而无法计算随 机扰动项取不小于某值的概率,因而也无法计算估计量 取某种值的概率,也就无法对统计量进行假设检验和进 行区间估计

问题的提出 在前述基本假定下OLS估计具有BLUE的优 良性。 然而实际问题中,这些基本假定往往不能 满足,使OLS方法失效不再具有BLUE特性 估计参数时,必须检验基本假定是否满足 ,并针对基本假定不满足的情况,采取相 应的补救措施或者新的方法

第一节什么是计量经济学 第二节计量经济学的应用步骤 第三节计量经济学与其它学科间的关系 第四节计量经济学软件包简介 第五节随机扰动项的分布及其产生原因

问题的提出 一、数据背后存在着某种规律性 二、最小二乘保证了3条性质——残差和=0,残差与自变量无关、残差与拟合值无关