一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

布鲁金斯学会主席,美前总统经济顾问委员会主 席奥肯(Arthur Okun)根据美国1947-1960年 的数据,得到如下回归方程,称之为奥肯定律 y

一、普通最小二乘估计 二、最大或然估计 三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

第13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型

一、谱分析方法概述 二、自回归滑动平均模型 三、自回归谱的建模与估计 四、谱估计综合举例

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

一、了解(最低要求): 二、线性单方程计量经济学模型的基本理论与方法; 三、了解普通最小二乘法有关的参数估计过程和结论; 四、能够进行线性单方程模型的普通最小二乘估计; 五、独立完成建立线性单方程计量经济学模型的全过程工作

教学内容： 1.相关关系的概念、种类、相关关系分析的主要内容 2.简单线形相关分析方法 3.简单直线回归方程的配合方法 4.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 5.曲线回归方程、多元线性回归方程的配合方法 6.其它相关系数的含义、计算及应用场合 教学重点： 1.简单线形相关分析方法 2.简单直线回归方程的配合方法 3.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 教学难点：相关系数的计算、回归方程的配合、估计标准误差的计算及其应用