内容回顾
? 什么是计量经济学？
? 计量经济学依据 经济理论,使用 数学和统计推
断 等工具，用观测 数据 对经济和商务活动进行
实证研究,估计和检验经济变量间的 经验关系,
从而给出经济理论的经验内容（经济理论在现
实生活中存在的数量表现）。在经济理论的抽
象世界和人类活动的具体世界之间 搭建桥梁 。
三要素 —理论、数据和方法
? 计量经济研究实际上就是将理论、数据和
方法三者结合起来，使用计量经济方法，
用加工好的数据估计和检验计量经济模型。
? 理论帮助我们设计模型，检验模型。方法
帮助我们估计和检验模型。高质量的数据
保证我们能正确的估计和检验模型。这三
者在任何计量经济学研究中均缺一不可。
计量经济学的三要素
理论
模型 数据 方法
加工好的数据
利用计量经济学方法和加工好的
数据估计模型，而后检验模型
结构分析 经济预测 政策评价
原料
加工
成品
计量经济方法计量经济模型
检验和发展经济理论
什么是计量经济学模型？
? 计量经济模型 是研究具有随机性特征的经济变
量关系的，所以它也 具有随机性特征 。
? 计量经济学模型由随机方程式组成，构成随机
方程式的基本元素是 经济变量, 运算符 和 变量
前的系数（又称为参数） 和 随机扰动项 ?。
? 计量经济学模型的 随机性特征 就反映在 随机扰
动项 上。
? 计量经济学的研究是围绕模型而展开的。
??? ??? P*Q
? 本次课内容介绍：
? 第一节之
? 五、计量经济学与各相关学科之间的关系
? 六、计量经济学内容体系
? 本次课的重点内容
? 回归分析
四、计量经济学是一门什么样的学科
计量经济学是一门依据经济理论，对经
济现象进行研究的经济学的分支学科。
? 从计量经济学的产生和发展历程及建立和应用计量经济学
模型的全过程均可以看出这一点。
? 1980年获奖的克莱因 —“计量经济学已在经济学科中居于重
要的地位”
?,在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济
学课表中有权威的一部分。”
? 1970年获奖的萨缪尔森 —“第二次世界大战以后的经济学是
计量经济学的时代”。
? 1969年获奖的弗里希 —“用数学方法探讨经济学可以从好几
个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所
说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量
特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。
经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解
现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非
是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成
了计量经济学。”
五、计量经济学与各相关学科之间
的关系
? 学科辨析,
? 经济学与数学结合 ==>数理经济学
? 经济学与统计学结合 ==>经济统计学
? 数学与统计学结合 ==>数理统计学
? 数学、经济学、统计学三者的结合 ==>计量
经济学
数理经
济学
计量经
济学
经济统
计学
数理统
计学
经济学
统计学数学
? 还有电脑这一必不可少的手段与工具。
计量经济学
与
相关学科
（ 数理经济学、经济统计学和数理统计学 ）
的区别和联系
计量经济学与数理经济学的联系与区别
? 数理经济学,
? 数理经济学主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经
济理论，或者说描述经济活动中的各因素之间的理论关系。
简言之就是将经济理论数学公式化。
? 数理经济模型是数理经济学的体现。（教材 P2）
? 数理经济模型是一个 理论模型,虽然揭示了变量之间的数
学关系，但仍未揭示其定量关系（数量关系），即模型中
的参数未知。
? 数理经济模型是 确定性 的 。 （解释）
? 计量经济学：
? 计量经济学研究经济现象各因素之间关系的数量描述，将
定量关系 （具体的数量关系）揭示出来。
? 计量经济学模型是计量经济学的体现。计量经济学模型是
随机性 的。 是用来反映现实经济现象的。（教材 P3）
相关概念明晰：
? 确定性与随机性的含义
? 试验 1：一个盒子中有十个完全相同的白球，搅匀后从中
任摸出一个球。
? 试验 2：一个盒子中有十个完全相同的球，但 5个是白色，
另外 5个是黑色，搅匀后从中任摸出一个球。
? 确定性现象 ——试验 1所代表的类型在试验之前就能断定
它有一个确定的结果，这类现象称为确定性现象。
? 随机现象 ——试验 2所代表的类型，它有多于一种可能的
试验结果。但是在一次试验之前不能肯定会出现哪一个结
果。这一类试验所代表的现象称为随机现象。
计量经济学与数理经济学的联系与区别
? 联系：
? 计量经济学理论模型的设计经常借鉴数理
经济学的研究成果。
? 区别：
? 数理经济学是将经济理论 数学公式化,计
量经济学是将经济理论 定量化 。
计量经济学与经济统计学的联系与区别
? 经济统计学主要关心的是收集、处理经济
数据并将这些数据绘制成图表的形式。
? 联系：
? 这些数据就成为计量经济分析的原始数据。
? 区别：
? 但经济统计学家却不关心用这些收集来的
数据来检验经济理论。这恰恰是计量经济
学家感兴趣的。
计量经济学与数理统计学的联系与区别
? 数理统计学 ——研究客观世界大量随机现象（自
然科学、工程技术、经济、社会等）。
? 数理统计理论提供了许多分析工具，如假设检验，
参数估计。
? 但这些方法是建立在可以实验室控制试验的基础
上发展起来的，即可以在相同的条件下进行 重复
试验 。
? 而计量经济学中涉及的经济变量或者说使用的 经
济数据 却不是在实验室中产生的，它们是 非试验
性的 。于是就产生了数理统计学不能正常解决的
一些特殊问题，这就要求计量经济学运用一些特
殊方法。
? 事实上，理论研究需要经验数据的检验，
而经验研究也需要理论分析的指导，我们
不能只搞没有计量的理论，更不能搞“没
有理论的计量” ---统计炼金术。
六、计量经济学内容体系
△ 从课程内容角度划分
○ 理论计量经济学 ——方法的发展
○ 应用计量经济学 ——方法的应用
? 理论计量经济学 ——研究如何运用、改进和发展数理统计方法，使之成
为适合测定随机性特征的经济关系的特殊方法 ——计量经济学方法，这
部分内容也称经济计量方法。
? 应用计量经济学 ——研究在一定的经济理论指导下，以反映事实的统计
数据为依据，以计量经济方法研究经济数学模型，探索实证经济规律。
△ 从课程程度角度划分
○ 初级计量经济学
数理统计学知识, 矩阵知识
经典的线性单方程模型理论与方法
单方程应用模型
○ 中级计量经济学
经典的与扩展的线性单方程模型理论与方法
经典的线性联立方程模型理论与方法
单方程和联立方程应用模型
○高级计量经济学
非经典计量经济学理论方法与应用
○计量经济学专题
△ 从模型类型角度划分
○线性模型与非线性模型
○静态模型与动态模型
○参数模型与非参数模型
○单方程模型与联立方程模型
△ 从研究对象角度划分
○广义计量经济学
○狭义计量经济学
广义计量经济学 ——一切利用经济理论、数学、统计学定量研究经济
现象的计量经济方法的统称
狭义计量经济学 ——以揭示经济现象的因果关系为目的，方法上主要
采用回归分析方法。
本次课程介绍的是狭义计量经济学，且
侧重于介绍应用计量经济学，涉及初级
和中级计量经济学内容 。
狭义计量经济学 ——以揭示经济现象的 因果关系 为
目的，方法上主要采用 回归分析 方法 。
? 相关概念明晰 ——变量间的关系 及 回归分析 的
基本概念
? １、因果关系
? 因果关系 —原因变量的变化引起结果变量的变
化。
? 例如：微观经济理论指出一种商品的需求量依
赖于该商品的价格，价格是原因，需求量是结
果。
? GDP与消费总额之间存不存在因果关系呢？
２、变量间的关系
?函数关系或确定性关系,研究的变量间的关
系表现为当一个或几个变量取一定的值时,
另一个变量有唯一确定的值与之相对应 。
?某种商品的销售收入与该商品的销售量以及
该商品的价格之间存在一种什么关系？
△ 经济变量之间的数量关系大体可分为两大
类：一种是 函数关系 ；另一种是 相关关系
２、变量间的关系
? 该商品的需求量与价格这两个变量间是不
是函数关系呢？
? 相关关系或不确定性关系,研究的变量间
的关系表现为, 当一个或几个变量取一定
的值时，另一个变量没有确定的值与之对
应，而是可能对应着许多值，这些值依赖
于试验或观察的结果。
△ 对变量间 相关关系 的考察主要是通过 相关分析
(correlation analysis)或 回归分析 (regression
analysis)来完成的：
正相关
线性相关 不相关
相关关系 负相关 有因果关系 回归分析
正相关 无因果关系 相关分析
非线性相关 不相关
负相关
相关系数：
11 ??- XYr
△ 相关分析,Correlation Analysis
——主要依靠相关系数完成
? 对两个变量之间的相关程度进行分析所用
的指标 ——（单）相关系数（ correlation
coefficient)
? 相关系数是度量两个变量 线性 相关程度的
指标
△ 线性相关图示
200
400
600
800
1000
1200
0 500 1000 1500 2000 2500
Y
X
20
30
40
50
60
70
80
0 10 20 30 40
Y
X
△ 根据相关系数初步判定变量之间的关系
（ 1） 相关系数反映这两个变量间 是否存在线性关系
及其密切程度
（ 2） 相关系数的取值范围,[-1,1]
(3) 根据相关系数的符号，判定正相关（相关系数
大于 0）、负相关（相关系数小于 0）、不相关（相
关系数等于 0）
（ 4）根据相关系数的大小，判定：
1,0.3原则 与 0.7原则
（ 0.3的平方 =0.1,0.7的平方 =0.5）
2,0.4~0.7低度相关（包含正负）
3,0.8以上高度相关（包含正负 ）
正相关（我国人均消费函数）
Y为我国人均消费
X为我国人均国民收入
相关系数,0.98
200
400
600
800
1000
1200
0 500 1000 1500 2000 2500
Y
X
负相关
Y与 X的相关系数：
-0.92
20
30
40
50
60
70
80
0 10 20 30 40
Y
X
不相关（不排除存在曲线相关）
? 相关系数为：
? 4.24E-18
-60
-40
-20
0
20
40
60
-60 -40 -20 0 20 40 60
Y
X
? 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）
变量的具体相关关系的计算方法和理论。
?回归分析是根据相关关系的具体形态，选择一
个合适的数学模型，来近似的表达变量间的关
系。
３,回归分析的基本概念
回归分析的例题
? 例如：由上图知，我国人均消费与我国人
均国民收入之间是线性正相关的关系，那
么反映两变量间关系的合适的模型为线性
关系的模型：
? C = ? + ?Y+?
其中 C为 人均消费； Y人均国民收入； ?为 随
机扰动项（是一个随机变量）
? 为什么合适的模型不是 C = ? + ?Y？
? C = ? + ?Y C = ? + ?Y+?
其中 C为 人均消费； Y为 人均国民收入； ?为 随机扰动项（是
一个随机变量）
? 由于随机扰动项的存在，使得对于给定的一个人均国民收
入值，人均消费额是不确定的。
? 在回归分析中，用一个随机扰动项 ?表示这种关系的不确
定。
? 这里等式左边的变量被称为 被解释变量 （ Explained
Variable）或 应变量 （ Dependent Variable），等式右边
的变量被称为 解释变量 （ Explanatory Variable）或 自变
量 （ Independent Variable）。
? 由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据 解释变量
的已知或给定值,考察 被解释变量的平均变化程度,即当解
释变量取某个确定值时，与之具有相关关系的被解释变量所
有可能出现的对应值的平均值。
? 回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括：
（ 1）根据所得经济数据对计量经济学模型的参数进行估计，求
得模型参数；
（ 2）对参数估计值、模型进行检验；
（ 3）利用估计得到的计量经济学模型进行分析、评价及预测。
本课程介绍的是狭义的计量经济学，由回归分析的方法来揭
示经济变量间的因果关系的。
总结
?变量间关系举例
?不相关关系：张三收入和李四支出，
?相关关系：冷饮费和电费
?因果关系：电费和气温
?相互影响关系：收入和消费；工资和物价
△对于变量间关系的几点注意：
? 不线性相关并不意味着不相关；
? 有因果关系意味着一定有相关关系；
? 有相关关系并不意味着一定有因果关系 ；
相关分析和回归分析的异同：
? 共同点：
? 相关分析和回归分析均是对变量间的相关
关系进行讨论，但它们并不意味着所分析
的变量间一定有因果关系 。
? 不同点：
? 相关分析是以相关系数的大小来分析变量
间相关程度的；
? 回归分析则是通过建立合适的数学模型来
分析变量间相关程度的
回归分析回顾
例如,C = ? + ?Y+?
? 等式左边的变量被称为 被解释变量 （ Explained
Variable）或 应变量 （ Dependent Variable），
等式右边的变量被称为 解释变量 （ Explanatory
Variable）或 自变量 （ Independent Variable）。
? 由于变量间关系的随机性,回归分析关心的是根
据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的
平均变化程度,即当解释变量取某个确定值时，
与之具有相关关系的被解释变量所有可能出现的
对应值的平均值。
? 什么是计量经济学？
? 计量经济学依据 经济理论,使用 数学和统计推
断 等工具，用观测 数据 对经济和商务活动进行
实证研究,估计和检验经济变量间的 经验关系,
从而给出经济理论的经验内容（经济理论在现
实生活中存在的数量表现）。在经济理论的抽
象世界和人类活动的具体世界之间 搭建桥梁 。
三要素 —理论、数据和方法
? 计量经济研究实际上就是将理论、数据和
方法三者结合起来，使用计量经济方法，
用加工好的数据估计和检验计量经济模型。
? 理论帮助我们设计模型，检验模型。方法
帮助我们估计和检验模型。高质量的数据
保证我们能正确的估计和检验模型。这三
者在任何计量经济学研究中均缺一不可。
计量经济学的三要素
理论
模型 数据 方法
加工好的数据
利用计量经济学方法和加工好的
数据估计模型，而后检验模型
结构分析 经济预测 政策评价
原料
加工
成品
计量经济方法计量经济模型
检验和发展经济理论
什么是计量经济学模型？
? 计量经济模型 是研究具有随机性特征的经济变
量关系的，所以它也 具有随机性特征 。
? 计量经济学模型由随机方程式组成，构成随机
方程式的基本元素是 经济变量, 运算符 和 变量
前的系数（又称为参数） 和 随机扰动项 ?。
? 计量经济学模型的 随机性特征 就反映在 随机扰
动项 上。
? 计量经济学的研究是围绕模型而展开的。
??? ??? P*Q
? 本次课内容介绍：
? 第一节之
? 五、计量经济学与各相关学科之间的关系
? 六、计量经济学内容体系
? 本次课的重点内容
? 回归分析
四、计量经济学是一门什么样的学科
计量经济学是一门依据经济理论，对经
济现象进行研究的经济学的分支学科。
? 从计量经济学的产生和发展历程及建立和应用计量经济学
模型的全过程均可以看出这一点。
? 1980年获奖的克莱因 —“计量经济学已在经济学科中居于重
要的地位”
?,在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济
学课表中有权威的一部分。”
? 1970年获奖的萨缪尔森 —“第二次世界大战以后的经济学是
计量经济学的时代”。
? 1969年获奖的弗里希 —“用数学方法探讨经济学可以从好几
个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。
计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所
说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量
特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。
经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解
现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非
是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成
了计量经济学。”
五、计量经济学与各相关学科之间
的关系
? 学科辨析,
? 经济学与数学结合 ==>数理经济学
? 经济学与统计学结合 ==>经济统计学
? 数学与统计学结合 ==>数理统计学
? 数学、经济学、统计学三者的结合 ==>计量
经济学
数理经
济学
计量经
济学
经济统
计学
数理统
计学
经济学
统计学数学
? 还有电脑这一必不可少的手段与工具。
计量经济学
与
相关学科
（ 数理经济学、经济统计学和数理统计学 ）
的区别和联系
计量经济学与数理经济学的联系与区别
? 数理经济学,
? 数理经济学主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经
济理论，或者说描述经济活动中的各因素之间的理论关系。
简言之就是将经济理论数学公式化。
? 数理经济模型是数理经济学的体现。（教材 P2）
? 数理经济模型是一个 理论模型,虽然揭示了变量之间的数
学关系，但仍未揭示其定量关系（数量关系），即模型中
的参数未知。
? 数理经济模型是 确定性 的 。 （解释）
? 计量经济学：
? 计量经济学研究经济现象各因素之间关系的数量描述，将
定量关系 （具体的数量关系）揭示出来。
? 计量经济学模型是计量经济学的体现。计量经济学模型是
随机性 的。 是用来反映现实经济现象的。（教材 P3）
相关概念明晰：
? 确定性与随机性的含义
? 试验 1：一个盒子中有十个完全相同的白球，搅匀后从中
任摸出一个球。
? 试验 2：一个盒子中有十个完全相同的球，但 5个是白色，
另外 5个是黑色，搅匀后从中任摸出一个球。
? 确定性现象 ——试验 1所代表的类型在试验之前就能断定
它有一个确定的结果，这类现象称为确定性现象。
? 随机现象 ——试验 2所代表的类型，它有多于一种可能的
试验结果。但是在一次试验之前不能肯定会出现哪一个结
果。这一类试验所代表的现象称为随机现象。
计量经济学与数理经济学的联系与区别
? 联系：
? 计量经济学理论模型的设计经常借鉴数理
经济学的研究成果。
? 区别：
? 数理经济学是将经济理论 数学公式化,计
量经济学是将经济理论 定量化 。
计量经济学与经济统计学的联系与区别
? 经济统计学主要关心的是收集、处理经济
数据并将这些数据绘制成图表的形式。
? 联系：
? 这些数据就成为计量经济分析的原始数据。
? 区别：
? 但经济统计学家却不关心用这些收集来的
数据来检验经济理论。这恰恰是计量经济
学家感兴趣的。
计量经济学与数理统计学的联系与区别
? 数理统计学 ——研究客观世界大量随机现象（自
然科学、工程技术、经济、社会等）。
? 数理统计理论提供了许多分析工具，如假设检验，
参数估计。
? 但这些方法是建立在可以实验室控制试验的基础
上发展起来的，即可以在相同的条件下进行 重复
试验 。
? 而计量经济学中涉及的经济变量或者说使用的 经
济数据 却不是在实验室中产生的，它们是 非试验
性的 。于是就产生了数理统计学不能正常解决的
一些特殊问题，这就要求计量经济学运用一些特
殊方法。
? 事实上，理论研究需要经验数据的检验，
而经验研究也需要理论分析的指导，我们
不能只搞没有计量的理论，更不能搞“没
有理论的计量” ---统计炼金术。
六、计量经济学内容体系
△ 从课程内容角度划分
○ 理论计量经济学 ——方法的发展
○ 应用计量经济学 ——方法的应用
? 理论计量经济学 ——研究如何运用、改进和发展数理统计方法，使之成
为适合测定随机性特征的经济关系的特殊方法 ——计量经济学方法，这
部分内容也称经济计量方法。
? 应用计量经济学 ——研究在一定的经济理论指导下，以反映事实的统计
数据为依据，以计量经济方法研究经济数学模型，探索实证经济规律。
△ 从课程程度角度划分
○ 初级计量经济学
数理统计学知识, 矩阵知识
经典的线性单方程模型理论与方法
单方程应用模型
○ 中级计量经济学
经典的与扩展的线性单方程模型理论与方法
经典的线性联立方程模型理论与方法
单方程和联立方程应用模型
○高级计量经济学
非经典计量经济学理论方法与应用
○计量经济学专题
△ 从模型类型角度划分
○线性模型与非线性模型
○静态模型与动态模型
○参数模型与非参数模型
○单方程模型与联立方程模型
△ 从研究对象角度划分
○广义计量经济学
○狭义计量经济学
广义计量经济学 ——一切利用经济理论、数学、统计学定量研究经济
现象的计量经济方法的统称
狭义计量经济学 ——以揭示经济现象的因果关系为目的，方法上主要
采用回归分析方法。
本次课程介绍的是狭义计量经济学，且
侧重于介绍应用计量经济学，涉及初级
和中级计量经济学内容 。
狭义计量经济学 ——以揭示经济现象的 因果关系 为
目的，方法上主要采用 回归分析 方法 。
? 相关概念明晰 ——变量间的关系 及 回归分析 的
基本概念
? １、因果关系
? 因果关系 —原因变量的变化引起结果变量的变
化。
? 例如：微观经济理论指出一种商品的需求量依
赖于该商品的价格，价格是原因，需求量是结
果。
? GDP与消费总额之间存不存在因果关系呢？
２、变量间的关系
?函数关系或确定性关系,研究的变量间的关
系表现为当一个或几个变量取一定的值时,
另一个变量有唯一确定的值与之相对应 。
?某种商品的销售收入与该商品的销售量以及
该商品的价格之间存在一种什么关系？
△ 经济变量之间的数量关系大体可分为两大
类：一种是 函数关系 ；另一种是 相关关系
２、变量间的关系
? 该商品的需求量与价格这两个变量间是不
是函数关系呢？
? 相关关系或不确定性关系,研究的变量间
的关系表现为, 当一个或几个变量取一定
的值时，另一个变量没有确定的值与之对
应，而是可能对应着许多值，这些值依赖
于试验或观察的结果。
△ 对变量间 相关关系 的考察主要是通过 相关分析
(correlation analysis)或 回归分析 (regression
analysis)来完成的：
正相关
线性相关 不相关
相关关系 负相关 有因果关系 回归分析
正相关 无因果关系 相关分析
非线性相关 不相关
负相关
相关系数：
11 ??- XYr
△ 相关分析,Correlation Analysis
——主要依靠相关系数完成
? 对两个变量之间的相关程度进行分析所用
的指标 ——（单）相关系数（ correlation
coefficient)
? 相关系数是度量两个变量 线性 相关程度的
指标
△ 线性相关图示
200
400
600
800
1000
1200
0 500 1000 1500 2000 2500
Y
X
20
30
40
50
60
70
80
0 10 20 30 40
Y
X
△ 根据相关系数初步判定变量之间的关系
（ 1） 相关系数反映这两个变量间 是否存在线性关系
及其密切程度
（ 2） 相关系数的取值范围,[-1,1]
(3) 根据相关系数的符号，判定正相关（相关系数
大于 0）、负相关（相关系数小于 0）、不相关（相
关系数等于 0）
（ 4）根据相关系数的大小，判定：
1,0.3原则 与 0.7原则
（ 0.3的平方 =0.1,0.7的平方 =0.5）
2,0.4~0.7低度相关（包含正负）
3,0.8以上高度相关（包含正负 ）
正相关（我国人均消费函数）
Y为我国人均消费
X为我国人均国民收入
相关系数,0.98
200
400
600
800
1000
1200
0 500 1000 1500 2000 2500
Y
X
负相关
Y与 X的相关系数：
-0.92
20
30
40
50
60
70
80
0 10 20 30 40
Y
X
不相关（不排除存在曲线相关）
? 相关系数为：
? 4.24E-18
-60
-40
-20
0
20
40
60
-60 -40 -20 0 20 40 60
Y
X
? 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）
变量的具体相关关系的计算方法和理论。
?回归分析是根据相关关系的具体形态，选择一
个合适的数学模型，来近似的表达变量间的关
系。
３,回归分析的基本概念
回归分析的例题
? 例如：由上图知，我国人均消费与我国人
均国民收入之间是线性正相关的关系，那
么反映两变量间关系的合适的模型为线性
关系的模型：
? C = ? + ?Y+?
其中 C为 人均消费； Y人均国民收入； ?为 随
机扰动项（是一个随机变量）
? 为什么合适的模型不是 C = ? + ?Y？
? C = ? + ?Y C = ? + ?Y+?
其中 C为 人均消费； Y为 人均国民收入； ?为 随机扰动项（是
一个随机变量）
? 由于随机扰动项的存在，使得对于给定的一个人均国民收
入值，人均消费额是不确定的。
? 在回归分析中，用一个随机扰动项 ?表示这种关系的不确
定。
? 这里等式左边的变量被称为 被解释变量 （ Explained
Variable）或 应变量 （ Dependent Variable），等式右边
的变量被称为 解释变量 （ Explanatory Variable）或 自变
量 （ Independent Variable）。
? 由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据 解释变量
的已知或给定值,考察 被解释变量的平均变化程度,即当解
释变量取某个确定值时，与之具有相关关系的被解释变量所
有可能出现的对应值的平均值。
? 回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括：
（ 1）根据所得经济数据对计量经济学模型的参数进行估计，求
得模型参数；
（ 2）对参数估计值、模型进行检验；
（ 3）利用估计得到的计量经济学模型进行分析、评价及预测。
本课程介绍的是狭义的计量经济学，由回归分析的方法来揭
示经济变量间的因果关系的。
总结
?变量间关系举例
?不相关关系：张三收入和李四支出，
?相关关系：冷饮费和电费
?因果关系：电费和气温
?相互影响关系：收入和消费；工资和物价
△对于变量间关系的几点注意：
? 不线性相关并不意味着不相关；
? 有因果关系意味着一定有相关关系；
? 有相关关系并不意味着一定有因果关系 ；
相关分析和回归分析的异同：
? 共同点：
? 相关分析和回归分析均是对变量间的相关
关系进行讨论，但它们并不意味着所分析
的变量间一定有因果关系 。
? 不同点：
? 相关分析是以相关系数的大小来分析变量
间相关程度的；
? 回归分析则是通过建立合适的数学模型来
分析变量间相关程度的
回归分析回顾
例如,C = ? + ?Y+?
? 等式左边的变量被称为 被解释变量 （ Explained
Variable）或 应变量 （ Dependent Variable），
等式右边的变量被称为 解释变量 （ Explanatory
Variable）或 自变量 （ Independent Variable）。
? 由于变量间关系的随机性,回归分析关心的是根
据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的
平均变化程度,即当解释变量取某个确定值时，
与之具有相关关系的被解释变量所有可能出现的
对应值的平均值。
