计量经济学知识点汇总期末复习用

计量经济学

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回
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2.1 回归分析概述
2.1.1 回归分析的基本概念
2.1.2 总体回归函数
2.1.3 随机干扰项
2.1.4 样本回归函数
2.2 一元线性回归模型的基本假设
2.2.1 对模型设定的假设
2.2.2 对解释变量的假设
2.2.3 对随机干扰项的假设
经典线性回归模型
2.3 一元线性回归模型的参数估计
2.3.1 参数估计的普通最小二乘法(OLS)
2.3.2 参数估计的最大似然法(ML)
2.3.3 参数估计的矩估计法(MN)
2.4 最小二乘估计量的统计性质
2.4.1 线性性
2.4.2 无偏性
2.4.3 有效性（最小方差性）
2.5 参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计
2.5.1 参数估计 与 的概率分布
2.5.2 随机干扰项 与 的估计
2.4 一元线性回归模型的统计检验
2.4.1 拟合优度检验
2.4.1.1 总离差平方和的分解
2.4.1.2 可决系数 统计量
2.4.2 变量的显著性检验
2.4.3 参数检验的置信区间估计
2.5 一元线性回归分析的应用：预测问题
2.5.1  可以作为 与 的预测值
2.5.2 总体条件均值与个别值预测值的置信区间
2.5.2.1 总体条件均值预测值的置信区间
2.5.2.2 总体个别值预测值的置信区间
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元
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3.1 多元线性回归模型
3.1.1 多元线性回归模型的形式
3.1.2 多元线性回归模型的基本假设
3.2 多元线性回归模型的参数估计
3.2.1 普通最小二乘估计
3.2.2 最大似然估计
3.2.3 矩估计*
3.2.4 参数估计量的统计性质