一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法

石河子大学：《计量经济学》课程授课教案（2012，会计学专业）

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、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、联立方程模型随机误差项方差——协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

5.1回顾统计学相关内容

广东财经大学：经济学院《计量经济学》课程教学大纲

13.1模型选择准则 1、R2准则 2、调整的R2准则 3、赤池信息(AIC)准则 4、施瓦茨信息(SIC)准则

一、回顾回归分析的主要目的 二、根据SRF去估计PRF

石河子大学：《计量经济学》课程PPT教学课件（博士生）补充——EViews软件的相关操作