一、模型设定问题

• 遗漏变量：
  • 由于数据获取的困难性，遗漏变量现象几乎难以避免。遗漏变量可能导致模型估计结果存在偏差，影响模型的解释力和预测能力。
    
• 无关变量：
  • 无关变量是指与因变量无直接关系的自变量，它们的引入可能会降低模型的解释力和预测精度。
    
• 建模策略：
  • 讨论了建模时“由小到大”还是“由大到小”的策略选择。前者指从简单的模型开始，逐步增加变量；后者则从复杂的模型开始，逐步剔除不显著的变量。
    
• 解释变量个数的选择：
  • 介绍了如何根据统计准则（如AIC、BIC等）和信息准则（如赤池信息量准则、贝叶斯信息量准则等）来选择最优的解释变量个数。
    
• 对函数形式的检验：
  • 探讨了如何检验模型的函数形式是否恰当，包括线性模型、非线性模型等的检验方法。
    
  
  

二、数据问题

• 多重共线性：
  • 介绍了多重共线性的概念、后果以及检验和处理方法。多重共线性可能导致模型参数估计的不稳定，影响模型的解释力。
    
• 极端数据：
  • 讨论了极端数据（如异常值、离群点）对回归结果的影响，以及如何识别和处理这些极端数据。
    
• 虚拟变量：
  • 解释了虚拟变量的作用和使用方法，特别是在处理分类变量和考虑经济结构变动时的作用。
    
• 经济结构变动的检验：
  • 介绍了如何检验经济结构是否发生变化，以及如何处理经济结构变动对模型估计结果的影响。
    
• 缺失数据与线性插值：
  • 讨论了缺失数据的处理方法，包括删除法、插值法等，并特别介绍了线性插值在处理时间序列数据中的应用。
    
• 变量单位的选择：
  • 强调了变量单位选择对模型估计结果的重要性，以及如何进行单位转换以消除量纲的影响。
    
  
  

三、实证研究与案例分析

该章节还可能包含一些实证研究和案例分析，通过具体的例子来展示如何在实际研究中应用上述理论和方法。这些案例可能涉及不同领域的数据和模型设定问题，旨在帮助学生更好地理解和掌握计量经济学的研究方法和技巧。

注意事项

• 在进行模型设定和数据处理时，需要充分考虑数据的实际情况和研究目的，避免盲目套用理论和方法。
• 模型的解释力和预测能力往往受到多种因素的影响，包括模型设定、数据质量、样本大小等。因此，在进行模型估计和解释时，需要综合考虑这些因素。