第三章 多元线性回归模型* 多元线性回归模型是我们课程的重点，原因在于： 多元线性回归模型应用非常普遍； 原理和方法是理解更复杂计量经济学模型的基础； 内容较为丰富。本章主要内容 多元线性回归模型的描述 参数的OLS估计 OLS估计量的有限样本性质 参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项方差2的估计 单方程模型的统计检验 多元线性回归模型实例3.1 多元线性回归模型的描述1、多元线性回归模型的形式 由于在实际经济问题中，一个变量往往受到多个原因变量的影响； “从一般到简单”的建模思路。 所以，在线性回归模型中的解释变量有多个，至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。 多元线性回归模型参数估计的原理与一元线性回归模型相同，只是计算更为复杂。 以多元线性回归模型的一般形式K元线性回归模型入手进行讲解，其模型结构如下：Y= x11 + x22 + xk k + (1) 其中，Y是被解释变量（因变量、相依变量、内生变量），x是解释变量（自变量、独立变量、外生变量）， 是随机误差项，i, i = 1, , k 是回归参数。 线性回归模型的意义在于把Y分成两部分：确定性部分和非确定性部
