Hello~大家好，海外留学生的大学课程知识点比较分散，老师并不会为每位学生单独的细化讲解其中的疑问，海师帮专注国内外中国留学生辅导教育。今天学姐为同学们分享计量经济学专业相关理论，希望可以帮助广大留学生梳理思路，学姐整理了非常详细的流程细节可以参考。
基本模型:线性回归
计量经济学的一个基本工具是多元线性回归模特。[9]在现代计量经济学中，其他统计工具被频繁使用，但线性回归仍然是最常用的分析起点。[9]对两个变量的线性回归的估计可以被可视化为通过代表自变量和因变量的成对值的数据点拟合一条线。
奥肯定律代表了GDP增长和失业率之间的关系。使用回归分析找到拟合线。
例如，考虑奥肯定律，将GDP增长与失业率联系起来。这种关系用线性回归表示，失业率的变化，是截距的函数β0，给定的GDP增长值乘以一个斜率系数β1和误差项ε：
理论
计量经济学理论使用统计理论和数理统计评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到估计量具有理想的统计特性，包括不偏性,效率，和一致性。如果一个估计量的期望值是参数的真值，那么这个估计量是无偏的;当样本量变大时，如果它收敛到真值，则它是一致的;对于给定的样本量，如果估计量具有比其他无偏估计量更低的标准误差，则它是有效的。普通最小二乘法(OLS)经常用于估计，因为它提供了蓝色或“最佳线性无偏估计量”(其中“最佳”表示最有效的无偏估计量)高斯-马尔可夫假设。当违反这些假设或需要其他统计特性时，其他估计技术，例如最大似然估计,广义矩方法，或广义最小二乘法被使用
例子
计量经济学中一个关系的简单例子劳动经济学是:
计量经济学中一个关系的简单例子劳动经济学是:
此示例假设自然对数一个人的工资是他所受教育年限的线性函数。参数β1衡量因多受一年教育而导致的工资自然增长。术语ε 是一个随机变量，代表可能对工资有直接影响的所有其他因素。计量经济学的目标是估计参数，β0andβ1在关于随机变量的特定假设下ε 。例如，如果ε与受教育年限无关，那么这个等式可以用普通最小二乘法。
如果研究人员可以随机地将人们分配到不同的教育水平，这样产生的数据集将允许估计教育年限的变化对工资的影响。事实上，这些实验无法进行。相反，计量经济学家观察那些在许多方面不同的人的教育年限和工资。鉴于这种数据，上述等式中的教育年限估计系数既反映了教育对工资的影响，也反映了其他变量对工资的影响，如果这些其他变量与教育相关的话。比如某些地方出生的人，可能工资更高，文化程度更高。除非计量经济学在上述等式中控制出生地，否则出生地对工资的影响可能被错误地归因于教育对工资的影响。
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