计量经济学课程教案
授课题目（教学章、节或主题）：
第3章多元线性回归模型
授课时间
安排授课类型（请打√）
第6、7周共4课时教学器材与工具多媒体理论课√讨论课□实验课□习题课□双语课程□其他□
教学目的、要求（分掌握、熟悉、了解三个层次）：1、熟悉多元线性回归模型的基本假定；2、掌握多元线性回归参数估计方法；3、熟悉多元线性回归模型拟合优度的度量；4、掌握回归系数的估计和假设检验。
教学重点及难点：回归系数的估计和假设检验
§31§32§33§34§35
教学基本内容
多元线性回归模型多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的统计检验多元线性回归模型的预测回归模型的其他形式
教学过程设计：一、引入二、讲授三、小结教学方法及手段（请打√）：讲授√、讨论□、多媒体讲解√、模型、实物讲解□、挂图讲解□、音像讲解□等。
作业、讨论题、思考题：多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正？
参考资料（含参考书、文献等）：《计量经济学》，（美）DGujarati著，林少宫译；《计量经济学》，李子奈编著；《经济计量学精要》，（美）DGujarati著，张寿等译。
课后小结：本章我们讨论多元回归模型，介绍了一些新的概念，比如偏回归系数，校正的和非校正的多元判定系数，多重共线性等。就多元回归参数估计而言，我们仍然是在普通最小二乘估计的框架下进行参数估计的。我们可以用两种不同的检验方法显著性检验法和置信区间法进行假设检验。
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f第3章多元线性回归模型
在这一章中，我们讨论具有两个或多个自变量除常数项以外的回归模型，即多元回归模型。我们要描述古典多元回归模型的基本假设，并说明如何获得参数的最小二乘估计。然后我们讨论回归系数的含义。我们将看到，回归方程中解释变量之间的相互作用会产生一些问题。
在这一章中我们尤其着重讨论各种有助于解释模型的回归统计量，包括标准化系数、弹性和偏相关系数。
31模型假设因变量Y是多个自变量X1，X2，…，XK和误差项的线性函数，就可以将一元线性回归模型加以推广。因为多元线性回归模型是一元线性回归模型的自然推广，所以我们不需要详细推导所有以前的结论。我们将多元线性回归模型写为：其中Y是因变量，X1，X2，…，XK是自变量，是误差项。举例来说，X2i代表解释变量X2的第i个观测值。βi是方程的常数项，或截距。多元回归模型的假设与一元模型非常相似：1Y与X之间的关系是线性的，并且如式41所示。2X不是随机变r