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(SRF)

第一节双变量线性回归模型的估计 第二节最小二乘法估计量的性质

一、时间序列的基本概念 二、时间序列平稳性的单位根检验 三、协整

线性回归模型的第一次总结 1、一元线性回归模型回顾 2、多元线性回归模型回顾 3、回归结果的表迷形式 4、计量经济研究表述形式

上海交通大学：《计量经济学》教学资源_公式证明_普通最小二乘估计量的统计性质

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 12 金融计量中的条件异方差模型 12.4 非对称GARCH模型 12.5 其他GARCH模型

中国人民大学：《金融计量学》课程教学资源（PPT课件）Lecture 12 金融计量中的条件异方差模型 12.1 背景介绍 12.2 ARCH模型 12.3 GARCH模型

2.1 综合介绍 2.2 EViews使用简介 2.3 GAUSS使用简介 2.4 Stata使用简介

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

§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