模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

多元线性回归模型与假定条件 最小二乘法（OLS） 最小二乘估计量的特性 可决系数 显著性检验与置信区间 预测 预测的评价指标 建模过程中应注意的问题

（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

异方差概念 异方差来源与后果 异方差检验（Goldfeld-Quandt 检验、 White 检验、Glejser 检验） 异方差的修正方法（GLS、WLS） 异方差案例分析

本章主要介绍了数据的计量与类型;数据调查的基本形式和收集 数据的具体技术;问卷设计的原则、程序、问题的形式、设计调查问 卷的技巧、问卷结构以及注意事项:次级数据信息的搜集的来源及特 点等

本章主要介绍了抽样调查的基本理论以及利用抽样理 论进行假设检验。包括抽样推断的重要意义、基本概念, 通过学习,使学习者能够站抽样推断的基本原理和方法, 利用它进行假设检验

8.1 随机解释变量（一般性了解） 8.2 工具变量 8.3 滞后变量（一般性了解） 8.4 虚拟变量（重点）（其中分段线性回归不讲） 8.5 时间变量

9.1 联立方程模型的概念 9.2 联立方程模型的分类（结构模型，简化型模型） 9.3 联立方程模型的识别 9.4 联立方程模型的估计方法（两段最小二乘估计的EViews操作） 9.5 案例

10.1 模型总显著性的 F 检验（已讲过） 10.2 模型单个回归参数显著性的 t 检验（已讲过） 10.3 检验若干线性约束条件是否成立的 F 检验 10.4 似然比（LR）检验 10.5 沃尔德（Wald）检验（只讲应用） 10.6 拉格朗日乘子（LM）检验（只讲线性约束情形） 10.7 邹（Chow）突变点检验（不讲） 10.8 JB（Jarque-Bera）正态分布检验 10.9 格兰杰（Granger）因果性检验 10.11 赤池信息准则（AIC），施瓦茨准则（SC）

11.1 时间序列定义 11.2 时间序列模型的分类 11.3 Wold 分解定理 11.4 自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.5 偏自相关函数（不讲理论，只分析特征） 11.6 时间序列模型的建立与预测 11.7 案例分析（中国人口、粮食产量 ARIMA 模型） 11.8 回归与 ARMA 组合模型