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

基本内容 1.实例及其数学模型 2.基本原理与解法 分枝定界法 动态规划法 3.LIND0/LINc0软件的使用

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

上海交通大学：《计量经济学》教学资源_案例资料_多元线性回归模型案例（金融结构与经济增长——以制造业为例）

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、几个重要的消费函数模型及其参数估计 二、消费函数模型的一般形式 三、中国居民消费行为实证分析

1. Binary Choice Model for Panel Data

时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

1 传染病模型 2 经济增长模型 3 正规战与游击战 4 药物在体内的分布与排除 5 香烟过滤嘴的作用 6 人口预测和控制 7 烟雾的扩散与消失 8 万有引力定律的发现