一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

7.1 系统预测概述 7.1.1 概念 7.1.2 分类 7.1.3 步骤 7.2 定性预测方法 7.3 时间序列分析预测 7.4 回归分析预测 7.5 Box-Jenkins模型(*) 7.6 状态空间分析 7.7 Markov预测 7.1.1 系统预测的概念 7.1.2 系统预测的分类 7.1.3 系统预测一般步骤 7.2 定性预测技术

不确定性是现代经济和金融理论经常涉及到的一个焦点问题。例如，宏观经 济波动的不确定性、金融市场上收益的不确定性以及外汇市场上各国汇率的不确 定性等。在模型分析中，经济或金融变量的不确定性一般用方差来进行描述和度 量。而且为了分析简洁，通常对模型作出一些假定，例如在回归模型中假定随机 扰动项满足零均值、同方差和互不相关

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

一、伪回归现象 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在 相依关系的错误结论。这是传统回归分析方法较易犯的一种错误。 经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象。 20 世纪 70 年代，Grange、Newbold 研究发现，造成“伪回归”的根本原因 在于变量的时序序列的非平稳性

案例分析一：关于计量经济学方法论的讨论 案例分析二：我国城市居民家庭消费函数——一元线性回归模型 案例分析三：建筑行业工资差异制度因素的分析——一元线性回归模型 案例分析四：中国税收增长的分析——多元线性回归模型的应用 案例分析五：中国 A 股新股抑价率多因素回归分析——多元线性回归模型应用 案例分析六：影响中国旅游市场发展的主要因素——多重共线性问题 案例分析七：医疗机构数与人口数量的关系——异方差问题 案例分析八：中国农村居民消费模型——自相关问题 案例分析九：美国制造业库存量 Y 和销售额 X 的关系——分布滞后模型应用 案例分析十：1978-2003 年我国国民总收入与居民储蓄存款的关系——虚拟变量模型的应用 案例分析十一：影响中国进口量的主要因素分析——模型的设定偏误问题 案例分析十二 ：研究中国城镇居民的生活费支出与可支配收入的关系——时间序列计量经济学模型 案例分析十三 ：美国个人汽油消费支出中的协整问题——时间序列计量经济学模型 案例分析十四：中国宏观经济调控模型——联立方程计量经济学模型

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

DF 检验要求模型 的随机 扰动项 t e 独立同分 布。但在实际应用中这 一条件往往不 能满足（如上一节中的有关例子）。一般来说，如果估计 模型的 DW 值偏离 2 较大，表明随机扰动 项是序列相关的，在这种情 况下使用 DF 检验可能会导致偏误，需要 寻找新的检验方法

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

对单位根过程的分析，建立在维纳过程（布朗运动）和泛函中心极限定理之上