（1）回归函数的 F 检验。 （2）回归参数的 t 检验。 （3）检验线性约束条件是否成立的 F 检验。 （4）JB 正态性检验 （5）似然比（LR）检验 （6）W 检验

前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的

已经学习回归模型和时间序列模型，如果把这两种分析方法结合在一起，有时会得到比 其中任何一种方法都好的预测结果

8.1 面板二值选择模型 8.2 面板二值选择模型的随机效应估计 8.3 面板二值选择模型的固定效应估计 8.4 面板二值选择模型的Stata实例 8.5 面板泊松回归 8.6 面板负二项回归 8.7 面板计数模型的Stata实例 8.8 面板Tobit 8.9 面板随机前沿模型（选读）

由于虚假回归问题的存在，在回归模型中应避免直接使用不存在协积关系的非平稳变 量。因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。在第二章中介绍用相关图判断时间序列 的平稳性。这一章则给出序列平稳性的严格的统计检验方法，即单位根检验。 在介绍单位根检验之前，先认识四种典型的非平稳随机过程

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

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型

1. 掌握直线回归的原理和推导过程。 2. 掌握实现相关的基本概念方差检验的适用条件（样本特性）。 3. 熟悉相关性的判定方法及评定标准

线性回归 回顾: 线性模型:y=Xβ+E y-N(XB, o-1) 最小二乘法:B=(XXXy y=y=X的拟合值户=X(XX)Xy=Hy e=误差=残差=y-y=yy(H)y

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性