❖加速模型 ❖利润决定的投资函数模型 ❖新古典投资函数模型 ❖一个中国的投资函数模型

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

§4.3 多重共线性 Multicollinearity 一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、例题 六、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 Random Explanatory Variables 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 四、例题

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

§4.1 异方差性 Heteroscedasticity 一、异方差的概念 二、异方差性的后果 三、异方差性的检验 四、异方差的修正 五、例题 §4.2 序列相关性 Autocorrelation 一、序列相关性的概念 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、例题

一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

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

一、 拟和优度检验 总体平方和、回归平方和与残差平方和 1、总体平方和：TSS= 2( ˆ )i i  y − y 大小反映 y 的变动度

15.1 联立方程模型的性质 15.2 联立方程的偏误：OLS估计量的不一致性 15.3 间接最小二乘法 15.4 间接最小二乘：一则实例 15.5 模型识别问题 15.6 识别规则：识别的阶条件 15.7 过度识别方程的估计：两阶段最小二乘法 15.8 两阶段最小二乘法2SLS：一个数字例子 15.9 总结

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析