1．时间序列（ARIMA）模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化

第1节概述 第2节汉森(Walter. Hansen)模型 第3节统计模型 第4节劳瑞(s. Lowry)模型业 第5节凯因John(.ain)模型住宅用地 第6节模型的应用

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

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

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

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

一元线性回归模型 模型参数估计（最小二乘法） 样本判定系数与拟合优度检验 回归参数估计值的显著性检验 模型整体的显著性检验 一元线性回归模型预测 参数估计 假设检验

露天矿运输过程中,车速、路面粉尘负荷、粉尘含水率与扬尘浓度有密切的关系.通过对它们设计正交试验和多元回归统计分析,得到运输扬尘质量浓度的计量模型,该模型具有99%的显著性和拟合性.经回归系数显著性检验,自变量对因变量的影响均极为显著,其显著性大小依次为:车速、粉尘含水率和路面粉尘负荷.最后采用实测值与模型计算值的计算机拟合,对模型进行验证.结果表明,该模型具有较高的可信度

实验一 时间序列的 SAS 基本操作 .1 实验二 时间序列的预处理 .6 实验三 平稳时间序列分析 .9 实验四 非平稳时间序列随机分析 .15 实验五 非平稳时间序列确定性分析 .29 实验一 时间序列的预处理 .38 实验二 平稳时间序列 .44 实验三 ARIMA 模型 .58 实验四 残差自回归模型（一） .71 实验五 残差自回归模型（二） .79 实验六 确定性模型 .86 实验七 季节模型 .95 实验八 协整分析 .106 实验分析：该程序的到了一个名为 sasuser.example1_1 的永久数据集。所谓

一、简单线性回归模型的设定 二、简单线性回归模型的基本假定 三、简单线性回归模型参数的估计方法 四、参数估计量的统计性质 五、拟合优度的度量 六、回归系数的区间估计和假设检验 七、回归模型预测 八、EViews应用