离散被解释变量的例子 二值选择模型 二值选择模型的微观基础 二值选择模型中的异方差问题 稀有事件偏差(选读) 含内生变量的Probit模型(选读) 双变量Probit模型(选读) 部分可观测的双变量Probit模型(选读)

本章讨论加权最小二乘估计，异方差性和自相关一致协方差估计，两阶段最小二乘估计（TSLS），非线性最小二乘估计和广义矩估计（GMM）。这里的大多数方法在“联立方程系统”一章中也适用

4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

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

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题，即计量经济检验。主要讨论对回归模 型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用 OLS 估计模型所 带来的不良后果以及如何修正等问题。具体包括异方差性问题、序列相关性问题、多重共线 性问题以及随机解释变量这四大类问题

引言 第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析 第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关 第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型 第十章 时间序列分析

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

问题的提出 在前述基本假定下OLS估计具有BLUE的优 良性。 然而实际问题中,这些基本假定往往不能 满足,使OLS方法失效不再具有BLUE特性 估计参数时,必须检验基本假定是否满足 ,并针对基本假定不满足的情况,采取相 应的补救措施或者新的方法