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基本内容我们想研究工资的大小与什么因素有关，暂且考虑两个主要变量：教育背景(educ)和工资经历(exper). 那么我们有如下公式： wage=β0+β1educ+β2exper+uwage = \beta_0 + \beta_1 educ + \beta_2 exper + u 我们用 x1x_1 代表教育背景(educ), 用 x2x_2 代表工作经历(exper)，用 yy 代表工资收

计量经济学9.29课程内容消费受什么影响？xxx假说 凯恩斯理论：现在的收入影响消费 xx贝利：收入分为现在和未来收入，未来收入也影响消费 消费习惯理论：消费是收入决定的 消费C, 收入y C=f(y)C = f(y) 偏导：边际效益凯恩斯理论： C=β0+β1y+ϵC = \beta_0 + \beta_1 y + \epsilon 收入增加一个单位，消费增加 β1\beta_1

Method of Moments上一篇文章计量经济学和一些回归知识里面求 β1\beta_1 的估计值，我只给出了一个公式；套这个公式有一种可以逼格升高的说法，叫做“使用Method of Moments“，只是个名词，知道下就可以了。文章里说通过 β1\beta_1 就可以求得 β0\beta_0 ，事实确实是这样的，但具体怎么求读者可能就迷糊了，这里来细讲一下。整一个Method of Mo

线性回归分析最简单的情况就是自变量只有一个 xx, 此时直接在Eviews命令行里面输入：ls y c x举个例子，要研究gdp和税收的关系，教材提供了数据，gdp的数据存在gdp文件里面，税收存在ss文件里面，于是在命令行写：ls gdp c ss就可以构造一个线性回归模型。非线性回归分析有的时候研究 yy 与 log(x)log(x) 的关系，有的时候研究 log(y)log(y) 与 log(

Heteroskedasticity这个单词特别长，它的中文名叫做异方差，它是怎么来的呢？细细道来。我们使用最小二乘法的时候有一个基本假定，其他变量对于模型的影响是常数 uu，比如在模型 y=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u 里面我们假定除了 xx 以外，其他影响 yy 的东西都是常数，合起来就是 uu. 在这个假设下最小二乘法能够顺利进行，也能保障无偏性和一致

一个回归分析的步骤： 1. 用scat x y 查看散点图 2. 使用适当的模型进行回归分析 ls 3. 时间序列数据要做自相关性分析，横截面数据做异方差性检验先找到数据，巧妇难为无米之炊； 如果找不到数据，试着把问题放大，比如找不到电影数据，将其放大，去找旅游业的数据自相关性分析 两种主要方法： 1. 看图 2. DW方法看图，意思是看残差曲线，如果曲线呈现了先正后负后又正，那么很可