長期分析和短期分析有哪些局限？：對(duì)預(yù)期主體模糊的界定、對(duì)理性預(yù)期作用的忽視、對(duì)心理預(yù)期作用的夸大、長期預(yù)期自相矛盾。凱恩斯把預(yù)期分為兩類：也就是對(duì)于價(jià)格的預(yù)期，第二類預(yù)期是長期預(yù)期。是關(guān)于未來報(bào)酬之預(yù)期，他認(rèn)為人們用以推測未來收益者。未來發(fā)展只能預(yù)測，作此預(yù)測的信心也有大小不同，凱恩斯的預(yù)期理論是心理預(yù)期理論。將心理預(yù)期當(dāng)成是決定人們行為的惟一因素，他在解釋預(yù)期的形成過程時(shí)。從而使預(yù)期成為經(jīng)濟(jì)體系的外生變量。

如何理解宏觀經(jīng)濟(jì)分析的總量分析法和結(jié)構(gòu)分析法？：如何理解宏觀經(jīng)濟(jì)分析的總量分析法和結(jié)構(gòu)分析法？總量分析法是指對(duì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行總量指標(biāo)的因素及其變動(dòng)規(guī)律進(jìn)行分析，結(jié)構(gòu)分析法是指對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各組成部分及其對(duì)比關(guān)系變動(dòng)規(guī)律的分析。如國民生產(chǎn)總值中三次產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)分析、消費(fèi)和投資的結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)增長中各因素作用的結(jié)構(gòu)分析等。總量分析法是從個(gè)量分析的加總中引出總量的分析方法；因?yàn)榭偭糠治霭疾焱粫r(shí)間內(nèi)各總量指標(biāo)的相互關(guān)系。

回歸模型具體的處理方法有哪些？：回歸模型具體的處理方法有：嶺回歸法、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法、DW檢驗(yàn)。嶺回歸（ridge regression）是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計(jì)回歸方法，以損失部分信息、降低精度為代價(jià)獲得回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠的回歸方法。對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的擬合要強(qiáng)于最小二乘法。

回歸模型常見問題和處理方法有哪些？：回歸模型常見問題和處理方法：1. 多重共線性，如果解釋變量之間有相關(guān)關(guān)系。（1）排除引起多重共線性的變量；（3）減小參數(shù)估計(jì)的方差。例如殘差項(xiàng)均值為0，方差為固定的常數(shù)且服從正態(tài)分布。但是如果殘差項(xiàng)的方差不相等：相關(guān)圖分析、殘差圖分析。我們?cè)谧龌貧w分析時(shí)；給殘差項(xiàng)做一堆假設(shè)中有一項(xiàng)是拿出倆殘差項(xiàng)。殘差項(xiàng)之間有相關(guān)關(guān)系（1）廣義最小二乘法（對(duì)解釋變量加權(quán)重做變換獲得同方差且殘差項(xiàng)獨(dú)立的式子）

多元線性回歸模型檢驗(yàn)的方法有哪些？：多元線性回歸模型的檢驗(yàn)方法有：判定系數(shù)檢驗(yàn)（R檢驗(yàn)），回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)（T檢驗(yàn)），回歸方程顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）。說明模型對(duì)樣本的擬合效果較好：說明回歸方程線性關(guān)系顯著。即紐約原油價(jià)格（WTI）、黃金ETF持倉（噸）和美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)聯(lián)合起來對(duì)對(duì)黃金價(jià)格產(chǎn)生顯著影響：3個(gè)變量的t值對(duì)應(yīng)的sig.均為0.0000.05，說明各回歸系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)。

多元線性回歸模型如何進(jìn)行應(yīng)用？：多元線性回歸模型如何進(jìn)行應(yīng)用？多元線性回歸模型的應(yīng)用：二回歸模型的預(yù)測。可以預(yù)測2015年3月17日黃金現(xiàn)貨價(jià)格約為1149.982（1150.00936）美元盎司。平均值的預(yù)測區(qū)間約為（1134.252，個(gè)別值的預(yù)測區(qū)間約為（1108.564，【例題】建立分析影響黃金價(jià)格的多元線性回歸模型。為分析紐約原油價(jià)格（WTI）、黃金ETF持倉（噸）和美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)對(duì)黃金價(jià)格的影響。

多元線性回歸模型如何運(yùn)用擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)？：多元線性回歸模型如何運(yùn)用擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)？解釋變量美元指數(shù)解釋了被解釋變量黃金現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)的71.1%。t檢驗(yàn)：對(duì)回歸系數(shù)的檢驗(yàn)采用t檢驗(yàn)，估計(jì)的回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和t統(tǒng)計(jì)量值分別為：Se（）=1.710 t（）=-8.453 （-8.453）取顯著性水平α=0.05，查t分布表得自由度為n-2=29的臨界值t0.025（29）=1.699。

什么是多元線性回歸模型分析？：多元線性回歸模型分析一個(gè)因變量和幾個(gè)自變量之間的關(guān)系。xki的線性部分加上隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui指的是包含在Yi中但不能被k個(gè)自變量的線性關(guān)系所解釋的變異性：多元線性回歸模型滿足如下基本假定，E（ui）=0（i=1，即隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差和協(xié)方差滿足,Var（ui）=σ2=常數(shù)（i=1，uj）=0（i≠j）。三、無多重共線性假定，即解釋變量之間不存在線性關(guān)系：

一元線性回歸方程可以應(yīng)用于哪些方面？：一元線性回歸方程可以應(yīng)用于哪些方面？把自變量X代入回歸方程可對(duì)Y進(jìn)行估計(jì)；【例題·單選題】一元線性回歸方程主要應(yīng)用于（ ）。B. 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測；C. 對(duì)回歸方程的各參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，D. 利用回歸方程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)控制；【解析】一元線性回歸方程可以應(yīng)用于。（1）描述兩個(gè)指標(biāo)變量之間的數(shù)量依存關(guān)系（2）利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測把預(yù)報(bào)因子（即自變量X）代入回歸方程可對(duì)預(yù)報(bào)量（即因變量）進(jìn)行估計(jì)

回歸方程顯著性檢驗(yàn)方法有哪些？：回歸方程顯著性檢驗(yàn)方法有哪些？回歸方程顯著性檢驗(yàn)：總離差平方和。是各項(xiàng)與平均項(xiàng)之差的平方的總和：回歸平方和。各實(shí)驗(yàn)點(diǎn)偏離回歸線的程度：殘差平方和，統(tǒng)計(jì)學(xué)上把數(shù)據(jù)點(diǎn)與它在回歸直線上相應(yīng)位置的差異稱為殘差。把每個(gè)殘差平方之后加起來稱為殘差平方和：反映回歸直線與樣本觀察值擬合程度的量“TSS為總離差平方和，ESS為回歸平方和。RSS為殘差平方和，在總離差平方和一定時(shí)，回歸平方和越大。

一元線性回歸模型的含義是什么？：則廠商的利潤y和成本x之間的關(guān)系就是y=2x。對(duì)于樣本觀察值Pi（xi，使它作為樣本觀察值的最優(yōu)擬合直線，這條直線叫做樣本回歸直線。假設(shè)樣本回歸直線已求出，是根據(jù)回歸模型和給定自變量X值計(jì)算得到的結(jié)果。b通常稱為"回歸模型的參數(shù)"，a是回歸直線的截距，b是回歸直線的斜率，由于對(duì)應(yīng)x某一數(shù)值的y有多個(gè)實(shí)際值，y的各對(duì)數(shù)值也就可能有多條直線，其中最具代表性的應(yīng)是實(shí)際值同這條直線平均離差最小的直線。

什么是均衡價(jià)格模型最高限價(jià)分析？：什么是均衡價(jià)格模型最高限價(jià)分析？最高限價(jià)屬于政府對(duì)市場價(jià)格的干預(yù)措施。有可能影響居民的基本生活需要或影響生產(chǎn)的正常進(jìn)行時(shí)，市場交易只能在政府規(guī)定的價(jià)格之下進(jìn)行。屬于政府對(duì)市場的干預(yù)措施。保護(hù)消費(fèi)者利益或者降低某些生產(chǎn)者的生產(chǎn)成本。刺激消費(fèi)、限制生產(chǎn)，導(dǎo)致供給減少、需求增加，（4）實(shí)施最高限價(jià)的缺點(diǎn)：行政措施和分配措施（配給制）。【例題·單選題】當(dāng)某種生活必需品的市場價(jià)格上漲幅度過大時(shí)。