时间序列初步模型(ppt 23页)

时间序列初步模型目录：
一、 时间序列模型的例子
二、 有限样本条件下的普通最小二乘估计
三、 大样本条件下的普通最小二乘估计
四、 时间序列的平稳性检验

 

时间序列初步模型内容提要：
计量经济学中的数据类型
时间序列数据（time series data）
横截面数据（cross-sectional data）
混合数据（pooled data）
平面板数据/综列数据（panel data）
一个时间序列数据可以视为它所对应的随机变量或随机过程（stochastic process）的一个实现（realization）
经典线性正态假定下的普通最小二乘估计
如果满足假定1-3，回归系数的OLS估计量是无偏的
如果满足假定1-5，回归系数OLS估计量的方差估计是无偏的，而且OLS估计量是最优线性无偏估计量
如果满足假定1-6，模型的t检验和F检验是有效的
在大多数情况下，时间序列很难满足经典线性正态模型假定，特别是误差项条件均值为0、无序列相关以及正态性的假定。因此，就需要用大样本来做渐进处理

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