計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問題的基本步驟。

異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估，而自相關(guān)會(huì)使其低估。

多重共線性是總體的特征。

擬合優(yōu)度R2的值越大，說明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。

任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的2R都是可以比較的。

為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m個(gè)虛擬變量。

如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計(jì)量是有偏無效的。

隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事。

一個(gè)聯(lián)立方程模型中的外生變量在另一個(gè)聯(lián)立方程模型中可能是內(nèi)生變量。

在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。