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

8.1 面板二值选择模型 8.2 面板二值选择模型的随机效应估计 8.3 面板二值选择模型的固定效应估计 8.4 面板二值选择模型的Stata实例 8.5 面板泊松回归 8.6 面板负二项回归 8.7 面板计数模型的Stata实例 8.8 面板Tobit 8.9 面板随机前沿模型（选读）