求解两个参数:这就是OLS。整理得到:在上例中,把数据代入公式得:根据这个结果,如果预期下一年的市场回报将会比无风险回报高20%,那么你预期基金XXX的回报将会是多少?二概念:线性和非线性运用OLS,要求模型对参数( 和 )是线性的。“对参数线性”意味着参数之间不能乘、除、平方或n次方等。在实际中变量之间的关系很有可能不是线性的。某些非线性的模型可以通过变换转化为线性模型,例如指数回归模型:令yt=lnYt及xt=lnXt但是,很多模型从本质上讲是非线性的,例如:三OLS的优良性质在OLS回归模型中,对ut(不可观测的误差项作如下假设)作如下架设:解释1.E(ut)=0误差项的均值为零2.Var(ut)= 2误差项的方差是常数3.Cov(ui,uj)=0误差项相互独立的4.Cov(ut,xt)=0误差项和解释变量不相关以上假设成立时,OLS有如下三个良好性质。一致性最小二乘估计是一致的。这意味着,当样本数趋向于无穷大时,估计值将收敛于它们的真实值(需要假设E(xtut)=0和Var(ut)= 2L(),检验统计量为:2L()-L()利用显著性检验法和置信区间法可以对原假设进行检验。标准差检验(Wald检验)需要计算无限制极大似然估计。似然比检验既要计算有限制极大似然估计量,又要计算无限制极大似然估计量。感谢阅读