一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

一、狭义的工具变量法（IV） 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式

一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法

一、联立方程模型随机误差项方差一协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法

要点：掌握回归模型中的基本函数形式。重点学习如何将 复杂的模型变换为线性回归模型。理解边际效应和弹性效 应

●t分布 ◎t分布也称“学生分布” ◎t分布是对称分布,以0为对称轴。 ①t分布是一个与自由度有关的分布

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第一节 建模技术和模型选择 第二节 建模示例 第三节 分析步骤和计量软件的运用