二阶段最小平方法是估计联立方程模型结构参数的一种方法。它每次应用模型中的一个方程。它分两个阶段应用最小平方法，计算方法简单而效果良好，是估计过渡识别的最重要方法。其步骤如下：
一、设结构方程
式中的解释变量含有模型的内生变量y1，y2…yii，含有前定变量x1，x2…xki。假定随机项满足零均值、常数方差和零协方差。其简化型方程为：
式中vi是ui(i=1，2…g)的线性组合，也具有零均值、常数方差和零协方差。利用样本观测值对yi的每一个方程应用最小平方法求得估计式：
式中ij(j=1，2，…k)是简化参数的估计量。于是有yi＝i+i (i=1，2…g)vi是最小平方的残差，即随机项vi的估计量。
二、把 ...... （共425字） [阅读本文]>>
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投资此法属于时间序列的指数平滑预测法，是在移动平均预测法基础上发展起来的。它既具有移动平均法的长处，又可减少了运算过程中数据的存储量，同时还充分考虑了时间序列数据的远近期的不同影响。其实质也是求一个加权平均
投资一阶线性差分方程的一般形式为：y(t)=by(t-1)+a其中a和b为常数。它的求解公式为：y(t)=y(0)+atb=1若无初始条件，令任意常数A=y(0)-a/(1-b)(当b≠1时)，或A=y(0
投资形如：y′+P(x)y=Q(x)的方程，称一阶线性方程。它的通解是：式中的第二项Ce-Sp(x)dx是对应齐次方程的通解，第二项y′+p(x)y=0是原来非齐次方程的一个特解(在通解中令C=0便得到这个
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