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

东莞理工学院：《计量经济学》课程教学大纲（2024-2025第二学期）

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

§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

●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

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

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

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