许多经济变量都难以十分精确地计量，所以包含有观测误差解释变量的r
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模型就是误差变量模型。r
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设定误差：遗漏了某个有关解释变量，加了某个无关解释变量，模型形式设定有误。漏了相关变量，有偏不一致，漏了无关变量，无偏不一致。r
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工具变量法：找一个变量，该变量与模型中的随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项r
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相关，这种估计方法就称为工具变量法，这个变量就成为工具变量。r
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DW统计量：此统计量称为德宾瓦森统计量或DW统计量，是经济计量实践最常用的检验序列相关的统计量。DW2（1ρ）r
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DW检验的局限性：①只适合一阶自回归问题r
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②不适用于解释变量与随机项相关的模型r
③DW检验存在两个不能确定的区域。dLdU4dU4dLr
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简单相关系数检验法：两变量之间的简单关系系数r是测定两变量之间线性相关程度的重要r
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指标，因此可用来检测回归模型的解释变量之间的共性程度。r
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方差膨胀因子：所谓方差膨胀因子就是将存在多重共线时回归系数估计量的方差与无多重共线时回归系数估计量的方差对比而得出的比值系数。公式：VIFr
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第四章r
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虚拟变量、质的因素：质的因素通常表明某种“品质”或“属性”是否存在，所以将这类品r
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质或属性量化的方法之一就是构造取值为“1”或“0”的人工变量，r
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这样的变量就是虚拟变量。r
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虚拟变量模型的特性：①以“0”“1”取值的虚拟变量所反映的内容可以随意设定r
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②虚拟变量D0代表的特征，通常用以说明基础类型r
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③α0为公共截距项，差别截距系数α1说明D取值1时的那种特征的截距与基础类型截距的差别。r
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④对于两种特征的的质变量，只需引入一个虚拟变量。r
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引入虚拟变量的原则：①模型中包含截距项，引入的虚拟变量数量比特征数量少一个r
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②不包含截距项，引入的虚拟变来那个数量和特征数量一样r
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截距变动模型：如果虚拟变量质的因素只影响模型的截距，则可通过引入虚拟变量来构造r
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截距变动模型。Yiα0α1DβXiuir
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包含多个虚拟变量的截距变动模型：Yiα0α1D1α2D2α3D3βXiutr
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截距和斜率同时变动模型：如果质的因既影响截距，又影响斜率，则可通过引入虚拟变量建r
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立截距和斜率同时变动模型。r
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Yiα0α1Dβ1Xiβ2DXiuir
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分段线性回归：用虚拟变量代表量的因素。在经济关系中，在解释变量X在X之前和Xr
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之后与被解释变量Y有不同的线性关系时，我们用虚拟变量来估计每一段r
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的斜率，这就是所谓的分段线性回归。r
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Yiβ0β1tβ2tXDuirr