3.1 为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅 行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年 31 个省市的截面 数据估计结果如下：

1 introduction 单变量时间序列模型 一只利用变量的过去信息和可能的误差项的当前和过去值来建模和预测 的一类模型(设定)

1 Goodness of Fit Statistics We would like some measure of how well our regression model actually fits the data.* We have goodness of fit statistics to test this: i.e. how well the sample regression function (srf) fits the data. The most common goodness of fit statistic is known as R2. One

1 Regression Regression is probably the single most important tool at the econometrician's disposal. What is regression analysis? It is concerned with describing and evaluating the relationship between a given variable (usually called the dependent variable) and one or more other

科目代码:615科目名称:计量经济学基础 一、答下列各题(共20分,每小题5分) 已知某商品的需求函数是 X=200-20P,商品的需求量;P商品的价格 1)求当P=4时的边际收益 2)求当P=4时的价格弹性 已知生产函数为

4.1 Introduction to Asymptotic Theory 4.2 Framework and Assumptions 4.3 Consistency of OLS 4.4 Asymptotic Normality of OLS 4.5 Asymptotic Variance Estimation 4.6 Hypothesis Testing 4.7 Testing for Conditional Homoskedasticity 4.8 Conclusion

3.1 Framework and Assumptions 3.2 Ordinary Least Squares (OLS) Estimation 3.3 Goodness of Fit and Model Selection Criteria 3.4 Consistency and Efficiency of OLS 3.5 Sampling Distribution of OLS 3.6 Variance Estimation for OLS 3.7 Hypothesis Testing 3.8 Applications 3.9 Generalized Least Squares (GLS) Estimation 3.10 Conclusion

宏观经济模型在宏观总量水平上把握和反映经济运行的全面特征，研究宏观经济主要指 标间的相互依存关系，描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系。可用来进行宏观 经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本章主要讨论了宏观计量经济模型的设 定理论，并对中西方宏观计量经济模型进行了综述。 本章学习的一个重点是宏观计量经济模型的设定理论。首先是宏观经济模型的分类，可 以按建模方法分类，分为计量经济学模型、投入产出模型、优化模型、经济控制论模型、系 统动力学模型等；可以按建模目的分类，分为预测模型、决策模型、专门模型；可以建模范 围分类，分为国家模型、地区模型、国家间模型等；可以按时间长度分类，分为季度模型、 年度模型和中长期模型等

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题