第一节 随机效应与方差分量模型 第二节 方差分量模型的解法 第三节 方差分量模型参数的广义岭估计 第四节 方差分量模型参数经验 Bayes 估计

第一节 多因素定价模型(MPM)与套利定价理论(APT) 第二节 多元线性回归的基本原理 第三節 引數選擇與逐步回歸 第四節 多元資料變換與多項式回歸 第五节 设计矩阵列共线与最小二乘通解

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

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、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值Y0的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、几个重要概念 二、几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 三、线性支出系统需求函数模型及其参数估计 四、几种需求函数模型系统 五、建立与应用需求函数模型中的几个问题

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF)

一、序列相关性 二、序列相关性的后果 三、序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、案例