一、模型设定偏误的类型 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

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、联立方程模型随机误差项方差—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、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、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

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