通过对线性回归模型基本假定的介绍，培养学生严谨治学的学习态度、实事求是 的科学素养和精益求精的工匠精神。 (二)教学内容 第一节回归分析与回归函数 1.主要内容：回归分析基本概念及回归函数 2.基本概念和知识点：回归分析基本概念，总体回归函数，随机干扰项，样本回 归函数。 3.问题与应用（能力要求）：掌握回归分析基本概念，总体回归函数以及样本回 归函数。 第二节简单线性回归模型参数的估计 1.主要内容：一元线性回归模型的参数估计 2.基本概念和知识点：一元线性回归模型的基本假设，参数的普通最小二乘法 参数估计的最大似然法，最小二乘估计量的性质，参数估计量的概率分布及随机干扰 项方差的估计。 3.问题与应用（能力要求）：堂握0儿S,等基木的参数估计方法 思政育人点： 为了保证普通最小二乘法得到的估计量是一个优良估计量，对金融计量模型提出 了一系列假定，这体现了金融计量模型的严谨性；但对模型的假定与现实不一定吻合， 因此使用普通最小二乘法把参数估计出来之后，还要针对这些假定进行检验，如果检 验不通过，必须改进参数估计方法，以得到比普通最小二乘法更好的估计量。这些内 容的讲述有助于培养学生严谨治学的学习态度、实事求是的科学素养和精益求精的工 匠精神。 第三节拟合优度的度量 1.主要内容：拟合优度的含义、拟合优度检验的思路、总离差平方和的分解 2.基本概念和知识点：总离差平方和、回归平方和、残差平方和，可决系数， 可决系数与相关系数的关系，拟合优度检验 3.间颗与应用（能力要求）：堂据一元线性回归模型可决系数、相关系数的计算 第四节回归系数的区间估计和假设检验 1.主要内容：一元线性回归模型的统计检验 2.基本概念和知识点：拟合优度检验，变量的显著性检验，参数的置信区间。 3.问题与应用（能力要求）：掌握一元线性回归模型的统计检验方法和流程。 第五节回归模型预测 1.主要内容： 一元线性回归分析的应用 4 4 通过对线性回归模型基本假定的介绍，培养学生严谨治学的学习态度、实事求是 的科学素养和精益求精的工匠精神。 (二)教学内容 第一节 回归分析与回归函数 1.主要内容：回归分析基本概念及回归函数 2.基本概念和知识点：回归分析基本概念，总体回归函数，随机干扰项，样本回 归函数。 3.问题与应用（能力要求）：掌握回归分析基本概念，总体回归函数以及样本回 归函数。 第二节 简单线性回归模型参数的估计 1.主要内容：一元线性回归模型的参数估计 2.基本概念和知识点：一元线性回归模型的基本假设，参数的普通最小二乘法， 参数估计的最大似然法，最小二乘估计量的性质，参数估计量的概率分布及随机干扰 项方差的估计。 3. 问题与应用（能力要求）：掌握 OLS，ML 等基本的参数估计方法。 思政育人点： 为了保证普通最小二乘法得到的估计量是一个优良估计量，对金融计量模型提出 了一系列假定，这体现了金融计量模型的严谨性；但对模型的假定与现实不一定吻合， 因此使用普通最小二乘法把参数估计出来之后，还要针对这些假定进行检验，如果检 验不通过，必须改进参数估计方法，以得到比普通最小二乘法更好的估计量。这些内 容的讲述有助于培养学生严谨治学的学习态度、实事求是的科学素养和精益求精的工 匠精神。 第三节 拟合优度的度量 1.主要内容：拟合优度的含义、拟合优度检验的思路、总离差平方和的分解 2.基本概念和知识点： 总离差平方和、回归平方和、残差平方和，可决系数， 可决系数与相关系数的关系，拟合优度检验 3.问题与应用（能力要求）：掌握一元线性回归模型可决系数、相关系数的计算 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 1.主要内容：一元线性回归模型的统计检验 2.基本概念和知识点：拟合优度检验，变量的显著性检验，参数的置信区间。 3.问题与应用（能力要求）：掌握一元线性回归模型的统计检验方法和流程。 第五节 回归模型预测 1.主要内容：一元线性回归分析的应用