第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型

Classical Multiple linear regression model (CMLRM): 1. model 2. random sample

Ch. 21 Univariate Unit Root process 1 Introduction Consider OLS estimation of a AR(1)process, Yt= pYt-1+ut where ut w ii d (0, 0), and Yo=0. The OLS estimator of p is given by and we also have

2.1 1、Statistical or random experiment 2、Sample space or population Sample point, event 2.2 Stochastic or random variable (r. v.) 2.3 Probability 2.4 R.V. and probability density function

1. Recall the assumption for the CMLRM: (Homoskedasticity) 2. Counterexamples 1、rich family and poor family expenditures; 2、large company and small company sales. There exists heteroskedasticity in lots of econometric problems

第一节多元线性回归模型的概念 第二节多元线性回归模型的估计

第一节引言 第二节分布滞后模型的估计 第三节部分调整模型和适应预期模型

第一节联立方程模型的概念 第二节识别问题(The identification problem) 第三节联立方程模型的估计

第一节时间序列分析的基本概念 第二节平稳性的检验 第三节协整

上海交通大学：《计量经济学》教学资源_教学资料_syllabus