Chapter 3 Least Squares Methods for Estimating B Methods for estimat ing B Least squares estimation Maximum like lihood estimation Met hod of moments est imation Least a bsolute deviat ion est imation

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

Chapter 12 Time Series Analysis 12.1 Stochastic processes A stochastic process is a family of random variables {Xt,t ET}. Example{St,t 0, 1,2,...} where St i=o X; and iid(0,2). St has a different distribution at each point t

§5.1 虚拟变量 §5.3 滞后变量 §5.3 模型的设定偏误* （§3.6 受约束的回归） §5.4 从传统到约化建模

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

Chapter 11 Heteroskedasticity 11.1 White's test for heteroskedasticity For a model with het eroskedasticity

CHAPTER 10 GENERALIZED LEAST SQUARES ESTIMATION Chapter 10 Generalized Least Squares Estimation 10.1 Model

7.1三变量模型:符号与假设 一、三变量PRF的随机表达式:

计量第一次上机实习 主要内容: 1、熟悉eviews的基本功能,如作图、导入导出数据等。 2、蒙特卡罗实验 3、CAPM实证检验 4、动态CAPM实证检验