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

一、什么是 Eviews Eviews (Econometric Views)软件是 QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于 Windows 平台下的应用软件，其前身是 DOS 操作系统下的 TSP 软件。Eviews 软件是由经济 学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时 间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如 EXCEL、 SAS、SPSS）相比，Eviews 功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表 1.1

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

几个重要的消费函数模型及其参数估计 ·消费函数模型的一般形式 ●中国居民消费行为实证分析

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

•几个重要概念 •几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 •线性支出系统需求函数模型及其参数估计 •几种需求函数模型系统 •建立与应用需求函数模型中的几个问题