一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法

目 录 1学科基础课必修课程 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《概率论与数理统计 B》 《线性代数》 《微观经济学 A》 《宏观经济学 A》 《政治经济学》 《经济史》 《经济学社会调查》 《计量经济学 A》 2学科基础课选修课程 《学术英语》 《数据库原理与应用 B》 《电子商务与网络营销 B》 《管理信息系统》 《经济写作》 《经济学专业导论》 《经贸英语听力》 《经贸英语口语》 《商务英语写译》 《国际投资学》 《国际税收》 《基础会计学 B》 《基础会计学》 《制度经济学》 《保险学 A》 《金融学》 3专业必修课程 《统计学 A》 《管理学 A》 《国际经济学》 《金融经济学》 《财政学》 《计量统计软件应用》实验 《经济学毕业实习》 《经济学专业实习》 经济学专业《毕业论文 1》 经济学专业《毕业论文 2》 经济学专业认知实习大纲 经济学专业《学年论文 1》 经济学专业《学年论文 2》 4专业选修课程 《金融市场学》 《区域经济学》 《资源与环境经济学》 《中央银行学》 《货币银行学 B》 《投资学 A》 《商务英语函电》 《高级财务管理学 A》 《当代中国经济》 《发展经济学》 《世界政治与经济》 《财务报表分析》 《产业经济学》 《国际贸易实务 B》

一、环境经济核算的进展 二、绿色GDP核算的思路和方法 三、环境经济评价对绿色GDP核算的支持 四、利用环境经济评价于绿色GDP核算所面临的问题

课程性质:经济类本科生专业基础课程。本课程需预修高等数学等前期课程作为基础。 基本内容:本课程从定性与定量结合的角度系统地论述了对社会经济现象数字资料搜 集、整理、分析的一般方法,其中的原理与方法不但可以描述社会经济现象数量之间的联系 关系和变动规律同时又是进一步学习计量经济学等其它相关学科的基础

第一节相关分析的意义和任务 一、相关关系的概念(注意相关关系与函数关系的区别) (一)函数关系 它反映着现象之间存在着严格的依存关系,也就是具有确定性的对应关系,这种关系可用一个数学表达式反映出来

（一）理论课程 1《财务管理学》 2《公司治理》 3《管理学》 4《经济学》 5《市场营销学》 6《统计学》 7《运营管理》 8《会计学》 9《文化资源概论》 10《文化产业经济学》 11《中国文化史》 12《品牌管理》 13《文化产业项目策划》 14《文化经纪理论与实务》 15《大众传媒管理》 16《博物馆学概论》 17《手绘表现》 18《造型艺术》 19《创意思维训练》 20《文案写作》 21《文化产业管理概论》 22《文化消费学》 23《CAD&Sketchup》 24《遗产保护与开发》 25《宗教文化》 26《创业学》 27《概率与数理统计》 28《建筑艺术》 29《跨文化沟通》 30《平面设计软件》 31《人力资源管理》 32《商务英语》 33《生态旅游》 34《文化产业政策与法规》 35《文化艺术市场管理》 36《文献信息检索》 37《西方文化史》 38《现代服务业管理》 39《线性代数》 40《战略管理》 41《组织行为学》 42《艺术鉴赏》 43《演艺娱乐经营管理》 44《CI 设计》 45《广告策划》 46《创意产品设计》 47《文化产品开发与经营》 48《环境艺术设计》 49《旅游文化》 （二）实验课程 50《统计学》 51《手绘表现》 52《造型艺术》 53《CAD&Sketchup》 54《跨文化沟通》 55《平面设计软件》 56《CI 设计》 57《创意产品设计》 58《环境艺术设计》 （三）实践课程 59《市场营销学》 60《文化资源概论》 61《品牌管理》 62《文化产业项目策划》 63《文化经纪理论与实务》 64《文化产业管理概论》 65《文化消费学》 66《专业认知实践》 67《毕业实习》 68《毕业论文》 69《遗产保护与开发》 70《宗教文化》 71《建筑艺术》 72《生态旅游》 73《现代服务管理》 74《艺术鉴赏》 75《演艺娱乐经营管理》 76《广告策划》 77《文化产品开发与经营》 78《旅游文化》 79《环境艺术设计》 80《公司治理》 81《运营管理》 82《创意思维训练》 83《创业学》 84《人力资源管理》 85《战略管理》 86《组织行为学》 87《博物馆学概论》381

第一节国内生产总值指标及计算 一、国内生产总值的概念 国内生产总值( Gross Domestic Products,缩写为GDP)是指按市场价格计算的一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果

一、、假设检验的意义 所谓假设检验,就是对某一总体参数先作 出假设的数值;然后搜集样本资料,用这些样本 资料确定假设数值与样本数值之间的差异;最后 ,进一步判断两者差异是否显著,若两者差异很 小,则假设的参数是可信的,作出“接受”的结 论,若两者的差异很大,则假设的参数准确的可 能性很小,作出“拒绝”的结论

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

一元线性回归模型 模型参数估计（最小二乘法） 样本判定系数与拟合优度检验 回归参数估计值的显著性检验 模型整体的显著性检验 一元线性回归模型预测 参数估计 假设检验