(7)零阶单整 (8)动态完备模型 3.问题与应用（能力要求） (1)具有时间相关性的时间序列数据对多元线性模型的构建带来了哪些 哪些挑战？ (2)计算回归的R (三)思考与实践 在构建动态完备模型时应注意哪些问题？ (四)教学方法与手段 课堂讲授 第十二章时间序列回归中序列相关和异方差性 (一)目的与要求 1.讨论残差自相关时0LS方法的特性 2.介绍如何使用差分数据消除残差项序列相关性 3.讨论时间序列数据多元线性回归的异方差检验和修正方法 (二)教学内容 1.主要内容 (1)含序列相关误差时0LS的性质 (2)序列相关的检验 (3)回归元严格外生时序列相关的修正 (4)差分和序列相关 (5)在0LS后的序列相关-稳健推断 (6)时间序列回归中的异方差性 2.基本概念和知识点 (1)序列相关的检验和修正方法 (2)序列相关-稳健的标准误 (3)异方差-稳健的统计量 (4)自回归条件异方差(ARCH (5)德宾-沃森(D)统计量 3.问题与应用（能力要求） (1)菲利普斯曲线中AR(1)序列相关的检验 (2)异方差性和有效市场假说 (三)思考与实践 比较时间序列多元线性回归中OLS和FGLS估计值的异同 (四)教学方法与手段 1010 （7）零阶单整 （8）动态完备模型 3.问题与应用（能力要求） （1）具有时间相关性的时间序列数据对多元线性模型的构建带来了哪些 哪些挑战？ （2）计算回归的 R 2 （三）思考与实践 在构建动态完备模型时应注意哪些问题？ （四）教学方法与手段 课堂讲授 第十二章 时间序列回归中序列相关和异方差性 （一）目的与要求 1.讨论残差自相关时 OLS 方法的特性 2.介绍如何使用差分数据消除残差项序列相关性 3.讨论时间序列数据多元线性回归的异方差检验和修正方法 （二）教学内容 1.主要内容 （1）含序列相关误差时 OLS 的性质 （2）序列相关的检验 （3）回归元严格外生时序列相关的修正 （4）差分和序列相关 （5）在 OLS 后的序列相关-稳健推断 （6）时间序列回归中的异方差性 2.基本概念和知识点 （1）序列相关的检验和修正方法 （2）序列相关-稳健的标准误 （3）异方差-稳健的统计量 （4）自回归条件异方差（ARCH) （5）德宾-沃森（DW)统计量 3.问题与应用（能力要求） （1）菲利普斯曲线中 AR(1)序列相关的检验 （2）异方差性和有效市场假说 （三）思考与实践 比较时间序列多元线性回归中 OLS 和 FGLS 估计值的异同 （四）教学方法与手段