• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

13.1 异方差的性质 13.2 异方差的后果 13.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题 13.4 观察到异方差该怎么办：补救措施 13.5 怀特异方差校正后的标准误和 t 统计量 13.6 若干异方差实例 13.7 总结

• 多元线性回归模型 • 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 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

12.1 多重共线性的性质：完全多重共线性的情形 12.2 接近或者不完全多重共线性的情形 12.3 多重共线性的理论后果 12.4 多重共线性的实际后果 12.5 多重共线性的诊断 12.6 多重共线性必定不好吗 12.7 一个扩展例子 12.8 如何对付多重共线性：补救措施 12.9 总结

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

要点：掌握概率分布的基本特征。掌握总体的期望值、方 差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；掌握样本均值、 方差、协方差、相关系数、偏度和峰度定义；总体与样本 的区别与联系

对于 i i i y = b + b x + ε 1 2 (与教材中的符号不同)，应记住以下 OLS 估计与检验的计算公式： (其中 n 为样本个数， k 为包括自变量和因变量在内的变量个数)

Ch. 12 Stochastic Process 1 Introduction a particularly important aspect of real observable phenomena, which the random variables concept cannot accommodate, is their time dimension; the concept of random variable is essential static. A number of economic phenomena for which we need to formulate probability models come in the form of dynamic processes

引言 第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析 第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关 第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型 第十章 时间序列分析

1. Single equation estimation procedures Indirect least squares(ILS)(恰好识别) Two- -stage least squares(2SLS)(过度识别) 2. System estimation procedures Three-stage- least squares(sLS)(跨方程相 关) In1962 Theil and Zellner first proposed this method. 2SLS+GLS= 3SLS (gls=generalized least squares)