第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

第十章时间序列分析 我们对经济量进行分析的最终目的,是为了预测某些经济变量的未来 值。进行预测的方法有两种。一种是根据一定的经济理论,建立各种相互 影响的经济变量之间的关系模型,根据观测到的经济数据估计出模型参数, 利用模型来预测有关变量的未来值。这种方法的优点在于精确地考虑到了 各经济变量之间的相互影响,有理论依据,但是由于抽样信息不完备,经 济模型和经济计量模型不可能真正准确地反映了经济现实,因而得到的结 果不可能是相当准确

布鲁金斯学会主席,美前总统经济顾问委员会主 席奥肯(Arthur Okun)根据美国1947-1960年 的数据,得到如下回归方程,称之为奥肯定律 y

1.1 财务报表分析的概念、主体和目的 1.2 财务报表分析的对象和信息来源 1.3 财务报表编制的基本前提和遵循的会计原则 1.4 会计核算基础和会计计量属性 1.5 企业财务报表编制应遵循的法规体系

数量经济学科是一门实践性很强的学科,要求学生具有将经济学知识、计量经济学方法 和计算机应用相结合的综合素质。目前的计量经济学课程注重理论方法的介绍,但是对如何 从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论的较少。在计量经济 学教学中,软件的使用仍然是薄弱的环节,学生学习了不少估计和检验的方法,却不知道怎 样应用,对计算的结果也不能做出合理的解释缺乏运用计量模型分析和解决经济问题的实 际能力

▪ 10.1 时间序列分解 ▪ 10.2 长期趋势分析 ▪ 10.3 季节变动分析 ▪ 10.4 循环波动分析 ▪ 10.5 时间序列的自相关分析 ▪ 10.6 时间序列的动态分析指标 ▪ 10.7 景气循环分析

木文以中国宏观经济为背景,简述了计量经济学方法数学模型的建立、开发和应用的过程,对经济模型的数学描述。结构分解与分析以及政策仿真方法做了有益的探讨,并建立了国家货币必要量预测和供应量控制数学模型。本文的成果包括一个完整的货币模型,关于结构分解和政策仿真算法以及相应的计算机软件。为实现宏观经济决策科学化提供了一种有力的辅助工具

02 非参数分析的重要性 03 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 04 全局平滑法 (Global Smoothing) 目录 01 导论 06 非参数方法与机器学习 07 结论 08 05 局部平滑法 (Local Smoothing)

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

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题