一、真回归和伪回归 二、时间序列平稳性的概念 三、时间序列的单位根检验（DF、ADF检验） 四、单整的概念 五、协整的概念和协整检验 六、误差修正模型 七、EViews应用

• 多元线性回归模型概述 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 可化为线性的非线性模型 • 受约束回归

§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

一、时间序列模型概述 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

一、狭义的工具变量法（IV） 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项σ2方差的估计 五、样本容量问题 六、多元线性回归模型实例

一、单项选择题 1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用 C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验 D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应用

一、单项选择题 1、在下列各种数据中，（ C ）不应作为经济计量分析所用的数据。 A．时间序列数据 B. 横截面数据 C．计算机随机生成的数据 D. 虚拟变量数据

本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以 进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚 拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法 方式以及二者的组合方式

问题的提出 1、计量经济学模型,需要经常考虑属性因素的影响。例如,职业、战争与和平、繁荣与萧条、文化程度、灾害、季节 2、属性因素往往很难直接度量它们的大小。只能给出它们的“Yes—D=1”或”No一D=0”、或者它们的程度或等级