第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤？
4. 选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟
6. 什么是时间序列数据？什么是截面数据？（要求能够判断）
7. 数据的要求：完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容：经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。（每一项里又具体包括哪些内容？F、t检验步骤是什么？）模型应用的四个方面：结构分析、经济预测、政策评
价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要：主要介绍了回归分析的基本思想与方法。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作出统计推断。
学习重点：对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面：一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义：第一层：检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响，通过t检验完成。第二层：检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容：
1、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的统计以来关系
的计算方法和理论，其用意在于通过后者的已知值或者设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么？
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则。
8、正规方程组；最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质：线性性、无偏性、有效性（证明过程)
10、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数；F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系；
11、参数的置信区间
第四章 放宽基本假定的模型
第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
第四节 随机解释变量
主要介绍计量经济学模型的二级检验问题，即计量经济学检验。主要讨论如何对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验，当检验发现不成立时继续采用OLS估计模型会带来什么后果，以及如何修正等问题。
掌握：
1、概念：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型；引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题
第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握：
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱；
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
第六章 联立方程计量经济学模型：理论与方法
第一节 联立方程计量经济学模型的提出
第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握：
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念；
2、结构式模型转化成简化式模型，得出参数关系体系；
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断；
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择（IV,ILS,2SLS）
第二篇：计量经济学总结20xx
第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤？
4. 选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的
可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟
6. 什么是时间序列数据？什么是截面数据？（要求能够判断）
7. 数据的要求：完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容：经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。（每
一项里又具体包括哪些内容？F、t检验步骤是什么？）模型应用的四个方面：结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要：主要介绍了回归分析的基本思想与方法。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作出统计推断。
学习重点：对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面：一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义：第一层：检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响，通过t检验完成。第二层：检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容：
1、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的统计以来关系的计算方法和理论，其用意在于通过后者的已知值或者设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么？
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则。
8、正规方程组；最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质：线性性、无偏性、有效性（证明过程)
10、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数；F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系；
11、参数的置信区间
第四章 放宽基本假定的模型
第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
第四节 随机解释变量
主要介绍计量经济学模型的二级检验问题，即计量经济学检验。主要讨论如何对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验，当检验发现不成立时继续采用OLS估计模型会带来什么后果，以及如何修正等问题。
掌握：
1、概念：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型；引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题
第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握：
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱；
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
第六章 联立方程计量经济学模型：理论与方法
第一节 联立方程计量经济学模型的提出
第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握：
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念；
2、结构式模型转化成简化式模型，得出参数关系体系；
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断；
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择（IV,ILS,2SLS）
第三篇：计量经济学总结20xx
第一章 绪论
一、 计量经济学的含义
二、 计量经济学与其他学科的联系与区别
三、 计量经济学的内容体系
四、 计量经济学的研究步骤
五、 计量经济学的发展概况
需要掌握的主要内容
1. 如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）
2. 狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3. 计量经济学的建模步骤？
4. 选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。---否则会引起多重共线性
5. 如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟
6. 什么是时间序列数据？什么是截面数据？（要求能够判断）
7. 数据的要求：完整性、准确性、可比性、一致性。
8. 模型的检验内容：经济学检验、统计学检验、计量经济学检验、模型的预测检验。（每一项里又具体包括哪些内容？F、t检验步骤是什么？）模型应用的四个方面：结构分析、经济预测、政策评
价、检验与发展经济理论。
第二章 与 第三章 回归模型(包括一元与多元回归)
第一节 回归分析概述
第二节 基本假设
第三节 参数估计
第四节 统计检验
第五节 预测问题
本章内容提要：主要介绍了回归分析的基本思想与方法。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作出统计推断。
学习重点：对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面：一、先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”。二、检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两层含义：第一层：检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响，通过t检验完成。第二层：检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
掌握内容：
1、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的统计以来关系
的计算方法和理论，其用意在于通过后者的已知值或者设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。
2、总体回归函数、总体回归模型
3、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项。
4、样本回归函数、样本回归模型
5、回归系数的经济含义是什么？
6、回归模型的一般形式与基本假定
7、OLS概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则。
8、正规方程组；最小二乘估计量的表达形式
9、最小二乘法估计量的统计性质：线性性、无偏性、有效性（证明过程)
10、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）
拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数R2统计量、调整的可决系数；F统计量、t统计量的表达形式。
总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系；
11、参数的置信区间
第四章 放宽基本假定的模型
第一节 异方差
第二节 序列相关
第三节 多重共线性
第四节 随机解释变量
主要介绍计量经济学模型的二级检验问题，即计量经济学检验。主要讨论如何对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验，当检验发现不成立时继续采用OLS估计模型会带来什么后果，以及如何修正等问题。
掌握：
1、概念：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量。
2、异方差类型；引起“异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量”的原因、产生的后果、修正方法。
第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题
第一节 虚拟变量模型
第二节 滞后变量模型
掌握：
1、虚拟变量、虚拟变量模型、虚拟变量的引入方式、虚拟变量陷阱；
2、滞后变量模型的概念、分类以及系数含义
3、格兰杰因果关系检验
第六章 联立方程计量经济学模型：理论与方法
第一节 联立方程计量经济学模型的提出
第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念
第三节 联立方程计量经济学模型的识别
第四节 联立方程计量经济学模型的估计
掌握：
1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念；
2、结构式模型转化成简化式模型，得出参数关系体系；
3、运用结构式识别条件进行模型识别判断；
4、针对不同的识别状况进行估计方法的选择（IV,ILS,2SLS）