Chapter 3 Least Squares Methods for Estimating B Methods for estimat ing B Least squares estimation Maximum like lihood estimation Met hod of moments est imation Least a bsolute deviat ion est imation 3.1 Least squares estimation The criterion of the least squares estimation is

8.1再一次正态性假定 一、 CNLRM假定干扰项是正态分布的,即 u1~N(0,o2) 二、在正态分布条件下

9.1虚拟变量的性质 一、回归分析中,被解释变量不仅常受一些比率尺度变量(如收入、产量、价格、成本、高度和温度)的影响,而且还受定性性质变量(也被称为名义尺度变量,如性别、种族、肤色、宗教、国籍、战争)的影响。 二、为了在模型中能够反映这些定性性质变量的影响,并提高模型的精度,需要将它们量化

欢迎大家进入计算机世界 这是一个美妙的世界 1.21世纪是一个复合型人才需求的世纪,不懂电脑,不会操作电脑,将会是新时代的文盲! 2.本课程正好是引导大家进入这个美妙世界的入门课,这里将有许多美好而有意思的东西等待大家来学习,因此它是一个有趣的世界。 3.老师领进门,修行靠个人。 4.实践出真知。本门课,实践性非常强,大家除了课堂上机外,平时应多接触电脑,加强实践

A general lagged variable model2:滞后时期数 1)如=0,称为分布滞后模型 (1)又如有限,称为有限分布滞后模型 (2)又如无限,称为无限分布滞后模型 2)如s=0,称为自回归模型

1 Goodness of Fit Statistics We would like some measure of how well our regression model actually fits the data.* We have goodness of fit statistics to test this: i.e. how well the sample regression function (srf) fits the data. The most common goodness of fit statistic is known as R2. One

古典线性回归模型的假定 OLS的代数推导 OLS的几何解释 拟合优度 OLS的小样本性质 对单个系数的 t检验 对线性假设的 F检验 分块回归与偏回归(选读) 预测

3.1 遗漏变量 3.2 无关变量 3.3建模策略:“由小到大”or“由大到小” 3.4 解释变量个数的选择 3.5 对函数形式的检验 3.6 多重共线性 3.7 极端数据 3.8 虚拟变量 3.9 经济结构变动的检验 3.10 缺失数据与线性插值 3.11 变量单位的选择

1 introduction 单变量时间序列模型 一只利用变量的过去信息和可能的误差项的当前和过去值来建模和预测 的一类模型(设定)

1 Stationarity and unit Root testing WHy do we need to test for Non-Stationarity? The stationarity or otherwise of a series can strongly influence its behaviour and properties -e.g. persistence of shocks will be infinite for nonstationary series Spurious regressions. If two variables are trending over