排他性条款是一种双方就某项事宜达成的协议，用来限制某一方对该事宜的行为。排他性条款的内容应包括：
1、双方同意将本协议中所涉及的特定事宜限于此框架协议，不得向第三方披露或提供。
2、双方同意任何一方未经另一方书面同意，不得通过任何形式（包括但不限于出售、转让、转移、许可、认购、共享或出租）对本协议中所涉及的特定事宜进行使用或提供给任何第三方，否则另一方有权单方终止本协议，并要求另一方赔偿损失。
3、双方同意，在本协议项下的权利义务仅适用于双方，不得转让给任何第三方。
4、双方同意本协议中相关条款的解释和执行，以及因此而发生的纠纷，应由双方协商解决，如协商不成，任何一方均有权向法院起诉。
有效性计量经济学证明应包括的条款：
排他性竞争条款是双方在合同中订立的一种条款，其目的是禁止一方在与另一方就商品或服务而订立的合同期限内对对方的竞争对手进行营销活动或商业行为。排他性竞争条款的具体内容大体上包括以下几点：
1、关联方定义：在条款中明确定义“关联方”的概念，以便此条款的执行。
2、竞争行为限制：清楚地规定甲方不得在合同期限内以任式向乙方的竞争对手进行营销、宣传或任何其他商业行为。
3、约束效力：排他性竞争条款应规定其对双方均具有约束效力，以确保双方均遵守该条款。
4、违约损害赔偿：应该明确规定，如果任何一方违反了该条款，应向另一方支付损害赔偿金。
5、其他：还有其他一些条款，例如：双方可以通过协商调整该条款的部分内容；若两方因此条款发生争议，由当事人友好协商解决；该条款构成双方之间的整体协议，其他未尽事宜另行协商等。
有效性计量经济学证明应涵盖如下条款：
一、定义
逻辑学论证有效性分析指的是以逻辑学的原则，从结论、前提和论据来判断论证的有效性，即是否能够支持结论。
二、分析方法
1. 确定论证结构
首先要明确论证结构，包括结论、前提和论据，并明确它们之间的关系；
2. 检查前提及论据
其次，要检查论证中的前提和论据，并确定它们是否正确、真实及有效；
3. 确定论证的有效性
最后，根据以上的步骤，确定论证的有效性，以判断结论是否正确、可信及有效。
三、总结
逻辑学论证有效性分析是一种以逻辑学的原则，从结论、前提和论据来判断论证的有效性的方法。它主要包括确定论证结构、检查前提及论据、确定论证的有效性三个部分。
计量经济学总结范本示例
计量经济学：是经济的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分
支学科。是经济理论、统计学和数学三者的结合
计量经济学的研究步骤：1.确定变量和数学关系式（模型设定）2.分析变量间具体的数量关
系（估计参数）3.检验所得结论的可靠性（模型检验）4.做经济分析和经济
预测（模型应用）
设立一个良好的计量经济学模型，主要注意以下三方面的问题：1.要有科学的理论依据2.
模型要选择恰当的数学形式3.方程中的变量具有可观测性
对计量经济模型的检验主要应从以下四个方面进行：1.经济意义的检验2.统计推断的检验3.
计量经济学检验4.模型预测检验
计量经济模型可应用于：1.经济结构分析2.经济预测3.政策评价4.检验与发展经济理论计量经济模型中的变量：被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量
内生变量与外生变量关系：内生变量是其数值由模型所决定的变量，内生变量是模型求解的
结果。在计量模型中，外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生
变量却不能反过来影响外生变量
计量经济学中应用的数据：1.时间序列数据2.截面数据3.面板数据4.虚拟变量数据经济变量的相互关系主要包括：1.行为关系2.技术关系3.制度关系4.定义关系
从总体回归函数中引进随机扰动项的原因：1.作为未知影响因素的代表2.作为无法取得数据
的已知因素的代表3.作为众多细小影响因素的综合代表4.模型设定误差5.
变量观测误差6.经济现象内在随机性
简单线性回归基本假定：1.零均值：即在给定解释变量的条件下，随机扰动项的条件期望或
条件均值为零2.同方差：即对于给定的每一个_，随机扰动项的条件方差都
等于某个常数3.无自相关：随机扰动项逐次值互不相关4：随机扰动项与解
释变量_不相关5：正态性分布：随机扰动项服从正态分布
最小二乘法和极大似然法的基本原理：最小二乘法的基本原理是当从模型总体随机抽取n
组样本观测后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的拟合样本数据。
极大似然法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测后，最合适的参
数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大
OLS估计式的统计特征：1.线性特征：参数估计量β是Y的线性函数2.无偏性：估计的参
数β的期望值等于总体回归函数的真实值3.有效性：在所有线性无偏估计量
中，该参数估计量方差最小。
高斯—马定理：OLS的估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量
多元线性回归古典假设：1.零均值2.同方差3.无自相关4.随机扰动项与解释变量不相关
5.无多重共线性6.正态性
多重共线性：指各个解释变量之间有准确或近似准确的线性关系
不完全多重共线性下产生的结果：1.参数估计量的方差增大2.对参数区间估计时，置信区间
趋于变大3.严重多重共线时，假设检验容易作出错误的判断4.当多重共线性
严重时，可能会造成可绝系数较高
多重共线性的检验：1.简单相当系数检验法2.方差扩大因子法3.直观判断法4.逐步回归检
降低多重共线性的经验方法：1.利用外部或先验信息2.横截面和时间数据并用3.用逐步回
归等方法剔除高度共线性的变量4.变量或模型变换5.获取补充数据或新数据
6.用岭回归等方法选择有偏估计量
多重共线性的补救措施：（1）修正多重共线性的经验方法1.剔除变量法2.增大样本容量3.
变换模型形式4.利用非样本先验信息5.横截面数据与时间序列数据并用6.
变量变换（2）逐步回归法（3）岭回归法
异方差性：是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。产生异方差性的主要原因：1.模型中略去的变量随解释变量的变化而呈规律性变化2.变量设
定问题3.截面数据的使用4.利用平均数作为样本数据
异方差的后果：存在异方差时对模型的OLS估计依然具有无偏性，但最小方差性不成立，
从而导致参数的显著性检验失效和预测的精度降低
检验异方差性的方法有多种：常用的有1.图形法2..戈德菲尔德—夸特检验XXX检验
XXX检验XXX（戈）检验
异方差性的补救措施：修正异方差性的主要方法是加权最小二乘法，也可以用变量变换法和
对数变化法。变量变换法与加权最小二乘法实际是等价的。
自相关：总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关。
产生自相关的原因：1.经济系统的惯性2.经济活动的滞后效应3.数据处理造成的相关4.蛛
网现象5.模型设定偏差
自相关后果：在出现自相关时，普通最小二乘估计量依然是无偏的、一致的，但不再是有效
的。如果仍用OLS法计算参数估计值的方差，将可能会低估存在自相关时参
数估计值的真实方差。而且会因低估真实的σ2，导致参数估计值的方差被进
一步低估。通常的t检验和F检验都不能有效的使用，也使预测置信区间不可
靠，降低了预测的精度。
自相关的检验：1.图示检验法XXX检验法
自相关的补救：如果自相关系数ρ是已知的，使用广义差分法消除序列相关：如果自相关系
数ρ是未知的，我们可采用克伦—奥克特迭代法或德宾两步法求的ρ的估计
值，然后用广义差分法消除序列相关。
扩展说明：统计量很低如何说明回归的有效性？
回归里边的p值。小于0.05就是模型有效，操作如下：
1、首先打开需要处理的相关文档。
2、点击主菜单上的“分析”选项。
3、之后再点击“回归”选项中的“线性回归”。
4、选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可
