第一节多元线性回归模型的概念 第二节多元线性回归模型的估计

模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

7.1三变量模型:符号与假设 一、三变量PRF的随机表达式:

《公司金融》课程教学资源（学习资料）手把手教你学估值概览（1）如何看懂财务报表和模型

从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

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

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）46 随机波动率LIBOR模型及其结构性存款定价——理论估计与蒙特卡罗模拟

一、债券和股票的估价：贴现现金流 二、期权的估价 三、DCF 不适用 四、给定到期日标的资产价格的分布，可以很容易地计算期权在到期日的收益 五、难于估计折现率

◼ 多元线性回归模型的一般形式 ◼ 参数估计（ OLS估计） ◼ 假设检验 ◼ 预测

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注