01 建模步骤 02 单位根检验 03 模型识别 04 参数估计 05 模型检验 06 模型优化 07 序列预测

01 Wold分解定理 02 AR模型 03 MA模型 04 ARMA模型

◼ 差分运算 ◼ ARIMA模型 ◼ Auto-Regressive模型 ◼ 异方差的性质 ◼ 方差齐性变化 ◼ 条件异方差模型

（1）多项式函数模型 （2）双曲线函数模型 （3）对数函数模型 （4）生长曲线 (logistic) 模型（比教材中的模型复杂些） （5）指数函数模型 （6）幂函数模型

一、问题的提出及其重要性 二、计量经济学模型总体设定的“一般性”原则 三、计量经济学模型总体设定的“现实性”原则 四、计量经济学模型总体设定的“统计检验必要性”原则 五、计量经济学模型总体设定的“经济主体动力学关系导向”原则 六、案例：消费理论与消费函数模型

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 二、参数估计量的性质 三、样本容量问题 四、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 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

• 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

• 多元线性回归模型概述 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 可化为线性的非线性模型 • 受约束回归

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测