6.1过原点回归 有时双变量PRF采取如下形式:

第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测

1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 09 向量自回归（VAR）模型 9.3 格兰杰因果关系 9.4 向量自回归模型与脉冲相应分析 9.5 VAR模型与方差分解

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 09 向量自回归（VAR）模型 9.1 向量自回归模型介绍 9.2 VAR模型的估计与相关检验

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 二、参数估计量的性质 三、样本容量问题 四、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

已经学习回归模型和时间序列模型，如果把这两种分析方法结合在一起，有时会得到比 其中任何一种方法都好的预测结果

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束