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比较普遍的参数估计方法：
1、普通最小二乘法：适用于满足经典假设条件的但方程模型；
2、加权最小二乘：适合于异方差数据，加权的实质是用一个变量除以误差项，使得误差项的方差变为常数；
3、工具变量法：适合解释变量为随机情况，及解释变量与误差项相关。此时思路是找一个与解释变量相关而与误差项不相关的变量，成为工具变量，用工具变量替代解释变量做回归。y=ax+b+u,x=a1z+b1+u1,把后式带入前式，y=a(a1x+b1+u1)+b+u=aa1x+(ab1+b)+(au1+u)。很多估计方法都可以看作工具变量。在最初学到这个方法时，我很纳闷到哪里去寻找合适的工具变量，直到在学联立方程模型时才知道原来前定变量就是现成的工具变量。
4、间接最小二乘法：适用于联立方程组恰好识别时，即估计联立方程的约减形式，然后解线性方程组求得原始的参数。
5、两阶段最小二乘法：适用于联立方程组模型恰好识别和过度识别情况，用所用的前定变量的线性组合作为每个内生变量的工具变量。具体操作时对某个方程，把里面的内生变量对所有前定变量回归，用得到的结果得到内生变量的估计值，然后用以替代原始的内生变量再进行一次回归。
6、三阶段最小二乘法：联立方程模型系统估计方法，没有弄懂。
7、最大似然估计：对似然函数求最大值。
8、广义矩方法：没有仔细研究过。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/sliwenhui/p/4466680.html
