请问：在做时间序列多元回归时
研究两个自变量对因变量的综合影响，怎样表示？
听说有一种做法是将二者相乘，且将这称作是“交叉项”，这样对吗？什么是交叉项？可否详细解释或推荐资料和网站？
非常着急啊，拜托高手。。。
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对的，根据law of iterated expectations,这样做不改变原来模型的specification，也就是说模型还满足之前的假定。
这样可以知道两个自变量对因变量的交叉影响。求因变量对自变量的偏微分就明白了。偏微分里也就是elasticity，是一个包涵另一个自变量的函数。将偏微分在自变量的不同取值上解出大小（discrete)，或者对另一个自变量求积分（连续的），就可以知道这两个自变量对因变量的交叉影响。
供参考。
这样估计不行吧？
他应该是想在control其它自变量的情况下，而不是单独测两个自变量对因变量的影响。
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