一、问题的提出 二、变量之间的直接影响与间接影响 三、变量的内生性与外生性 四、变量的随机性和确定性

一、模型的关系类型 二、模型关系误设的后果 三、模型关系设定的指导原则 四、模型关系设定检验 五、案例——以要素替代性质描述为线索的生产函数模型的发展

在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多， 对于这些领域的初学者来说，掌握一至两门经济计量方面的课程是必要的—这个领域的研究 变得十分流行。本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌

一、问题的提出 二、单方程应用模型类型对被解释变量数据类型的依赖性 三、单方程模型和联立方程模型的选择对经济行为的依赖性

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

§6.4 联立方程模型的估计 The Estimation of the Simultaneous￾Equations Econometric Model §6.5 联立方程计量经济学模型若干问题的讨论 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、联立方程模型的检验

第add章 计量学需要的基础知识框架

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

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

基本概念 变量 ·结构式模型 简化式模型 参数关系体系