●滞后效应与滞后变量模型 ●分布滞后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计

一、滞后效应与滞后变量模型 二、分布滞后模型的估计 三、自回归模型的构建 四、自回归模型的估计

一元线性回归问题 考虑关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：

在建立回归模型时，有时根据经济理论需对模型中变量的参数施加一定的约束条件

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

第一节 多元线性回归 第二节 自变量的选择 1.变量多增加了模型的复杂度 2.计算量增大 3.估计和预测的精度下降 4.模型应用费用增加 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

不确定性是现代经济和金融理论经常涉及到的一个焦点问题。例如，宏观经 济波动的不确定性、金融市场上收益的不确定性以及外汇市场上各国汇率的不确 定性等。在模型分析中，经济或金融变量的不确定性一般用方差来进行描述和度 量。而且为了分析简洁，通常对模型作出一些假定，例如在回归模型中假定随机 扰动项满足零均值、同方差和互不相关

数据残差图分析原理； 关于变量 X 和 Y 的一元线性回归模型：