EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）08 估计量总结

1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）06 贝叶斯BAYES估计

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）05 最小二乘估计LS与Moments

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）02 估计与CRLB

武汉大学：《信号检测与估计》课程电子教案（课件讲稿）01 统计信号处理基础——估计理论（绪论）

第一章 企业组织形式案例 第二章 贴现率估计案例 第三章 财务分析案例 第四章 企业预算编制案例 第五章 货币的时间价值 第六章 股票与债券估值案例 第七章 企业资本预算案例 第八章 资本市场风险与收益案例 第九章 加权资本成本案例 第十章 企业资本结构案例 第十一章 企业融资方式案例 第十二章 股利分配政策案例 第十三章 营运资本管理案例 第十四章 企业破产案例

01 经典线性回归模型 02 普通最小二乘估计 03 拟合优度和模型选择准则 04 OLS估计量的无偏性和有效性 05 参数假设检验 06 应用与重要实例

§1 测量与误差 §2 直接测量结果与不确定度的估算 §3 间接测量结果与不确定度的估算 §4 最佳实验方案的确定