本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

§4.3 多重共线性 Multicollinearity 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、例题 六、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 Random Explanatory Variables 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 四、例题

几个重要概念 几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 线性支出系统需求函数模型及其参数估计 几种需求函数模型系统 建立与应用需求函数模型中的几个问题

§4.1 异方差性 Heteroscedasticity 一、异方差的概念 二、异方差性的后果 三、异方差性的检验 四、异方差的修正 五、例题 §4.2 序列相关性 Autocorrelation 一、序列相关性的概念 二、序列相关性的后果 三、序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、例题

一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

一、单项选择题 1、经济计量模型是指( C ) A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型

问题的提出 1、计量经济学模型,需要经常考虑属性因素的影响。例如,职业、战争与和平、繁荣与萧条、文化程度、灾害、季节 2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes—D=1”或”No一D=0”、或者它们的程度或等级

一、 拟和优度检验 总体平方和、回归平方和与残差平方和 1、总体平方和：TSS= 2( ˆ )i i  y − y 大小反映 y 的变动度

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量问题的后果 四、工具变量法 五、工具变量法在EViews的实现 六、应用实例

一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例