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第1章 绪论1

1.1计量经济学研究问题的方法1

1.2计量经济模型的建模过程2

第2章 计量经济学中的统计与数学工具9

2.1计量经济学中的数学分析9

2.1.1多元函数的极值9

2.1.2差分算子与滞后算子11

2.2计量经济学中的线性代数与矩阵论基础12

2.2.1矩阵概念与矩阵的向量化12

2.2.2矩阵的运算14

2.2.3计量经济模型中常用的特殊矩阵21

2.2.4矩阵与向量组的其他知识23

2.2.5线性方程组解的理论26

2.3计量经济学中的概率论与数理统计的相关知识28

2.3.1随机变量的数字特征28

2.3.2重要随机变量的分布30

2.3.3条件分布与条件期望33

2.3.4参数估计34

2.3.5假设检验37

2.3.6大数定律与中心极限定理39

2.4随机过程简介42

2.4.1随机过程的基本概念42

2.4.2计量经济学中常用的随机过程43

第3章 一元线性回归模型52

3.1计量经济模型中变量的分类52

3.1.1内生变量与外生变量52

3.1.2滞后变量与虚拟变量53

3.2一元线性回归模型的一般概念54

3.2.1回归分析的基本概念54

3.2.2一元线性回归模型的基本假设57

3.2.3一元线性回归模型的参数估计61

3.2.4一元线性回归模型的统计检验65

3.2.5一元线性回归模型的应用69

3.2.6一元线性回归模型的案例72

第4章 多元线性回归模型76

4.1多元线性回归模型的一般概念76

4.2多元线性回归模型的参数估计79

4.2.1多元模型的普通最小二乘估计79

4.2.2多元线性模型参数的最大似然估计82

4.2.3多元线性模型参数的矩估计84

4.3多元线性回归模型的检验85

4.3.1多元模型的经济学检验85

4.3.2多元模型对样本数据拟合优度检验的设计研究86

4.3.3模型设定的显著性检验88

4.3.4回归参数的显著性检验89

4.4可变换成多元线性回归模型的模型90

4.4.1对数模型91

4.4.2指数模型93

4.4.3其他可化为线性的模型93

4.5有约束条件的线性回归模型94

4.5.1对参数约束的回归模型94

4.5.2对回归模型解释变量个数增减的约束98

4.5.3参数稳定性检验98

4.5.4约束问题的其他检验方法简介100

4.6对线性模型的思考102

4.7利用R语言进行计量分析102

4.7.1利用R语言生成白噪声103

4.7.2利用R语言构造泊松过程104

4.7.3利用R语言构造一个简单线性回归104

4.7.4利用R语言构造异方差与序列相关数列107

第5章 经典参数模型的检验与修正方法研究110

5.1异方差性的检验与修正方法111

5.1.1异方差概述111

5.1.2异方差性的检验113

5.1.3模型中异方差问题的修正方法研究118

5.2计量经济模型序列相关性的研究121

5.2.1序列相关性的一般概念以及对模型的影响121

5.2.2存在序列相关问题时对模型的影响123

5.2.3序列相关性的检验124

5.2.4序列相关问题的修正128

5.3计量模型多重共线性的研究132

5.3.1多重共线性的数学定义132

5.3.2多重共线性对计量经济模型的影响133

5.3.3多重共线性的检验133

5.3.4多重共线性问题的解决方法137

第6章 系统计量经济模型139

6.1系统计量经济模型的一般概念139

6.1.1系统计量经济模型的例子139

6.1.2系统计量经济模型中变量与单方程的分类140

6.1.3系统计量经济模型的分类142

6.1.4系统计量经济模型的识别146

6.2系统模型的估计149

6.2.1间接最小二乘法149

6.2.2系统计量经济模型的工具变量估计法151

6.2.3系统计量经济模型的两阶段最小二乘估计方法153

6.2.4利用软件EViews估计系统计量经济模型153

6.3系统计量经济模型建模的基本过程156

第7章 时间序列模型159

7.1时间序列模型的一般概念与研究工具160

7.1.1时间序列过程的因果性160

7.1.2时间序列过程的自相关函数与偏自相关函数160

7.1.3时间序列过程的总体谱161

7.1.4滞后算子的性质162

7.2自回归模型163

7.2.1自回归模型的一般概念163

7.2.2 AR（1）过程的性质164

7.2.3一般自回归模型AR（p）的性质166

7.3移动平均过程166

7.4自回归移动平均过程169

7.5非平稳时间序列的建模170

7.6单位根检验174

7.6.1随机扰动项无序列相关性的单位根检验——DF检验174

7.6.2随机扰动项存在序列相关性的单位根检验179

7.6.3方差比检验182

7.7向量自回归模型VAR183

7.7.1 VAR模型的一般概念183

7.7.2向量过程的平稳性185

7.7.3 VAR（p）模型衍生模型的推导188

7.7.4 VAR（p）模型的估计192

7.7.5 VAR（p）模型中滞后期p的选取方法194

7.8向量自回归模型的应用195

7.8.1 VAR模型与格兰杰因果关系检验195

7.8.2利用VAR模型进行脉冲分析197

7.9其他时间序列模型简介200

7.9.1自回归条件异方差模型200

7.9.2长记忆时间序列模型206

第8章 空间计量经济模型214

8.1面板数据模型214

8.1.1面板数据模型的一般概念214

8.1.2面板数据模型的设定217

8.1.3面板数据模型的选择检验220

8.1.4面板数据模型的估计方法简介224

8.2空间计量经济模型227

8.2.1空间计量模型的设定228

8.2.2空间权重矩阵229

8.2.3空间计量模型的设定与分类231

8.3空间计量模型的估计方法与检验方法简介235

8.3.1空间计量模型的极大似然估计235

8.3.2空间计量模型的检验方法236

8.4空间计量经济模型的实证研究237

8.4.1实例背景237

8.4.2数据来源与处理238

8.4.3空间效应分析238

8.4.4截面数据空间模型建立239

8.4.5面板数据空间计量模型的实证研究241

8.4.6空间模型的建立及回归243

第9章 非参数与半参数计量经济模型247

9.1非参数计量经济模型的一般概念247

9.1.1建立非参数模型的数据分析248

9.1.2非参数方法中经验分布函数的构建248

9.1.3非参数方法中的核密度函数估计方法250

9.2核函数的构造与性质252

9.3非参数核密度估计方法262

9.3.1一元核密度的估计方法262

9.3.2多元核密度的估计方法269

9.4非参数计量经济模型270

9.4.1非参数计量经济模型的一般形式270

9.4.2非参数计量经济模型的估计273

9.5半参数计量经济模型简介276

9.5.1半参数模型的一般概念276

9.5.2半参数计量经济模型的估计277

9.6利用R语言进行非参数估计279

9.6.1利用R语言对总体分布的估计279

9.6.2使用R语言选取窗宽283

9.6.3利用R语言估计多维随机变量联合分布283

9.6.4用R语言估计非参数计量经济模型287

9.6.5 R语言在非参数计量经济模型中的其他应用289

9.6.6半参数模型的实现293

9.6.7半参数单指数模型的回归示例298

第10章 协同积分与误差修正模型304

10.1动态计量经济模型的建模方法304

10.1.1动态计量经济模型的一般概念305

10.1.2误差修正模型（ECM）的推导305

10.1.3动态建模的基本过程309

10.2非平稳经济过程的协同积分研究313

10.2.1对非平稳过程的思考与变量的弱外生性313

10.2.2协同积分的定义与性质314

10.2.3过程非平稳时误差修正模型的建模条件321

10.3向量自回归模型与协同积分的关系324

第11章 计量经济模型的应用研究326

11.1非参数模型的应用——金融风险测度的非参数方法326

11.1.1金融风险测度中的连接函数327

11.1.2深港股市风险相关性测度实证分析333

11.2 STAR-Copula模型的应用340

11.2.1运用STAR模型构造边缘分布341

11.2.2实证分析342

参考文献348

附录A 正态曲线下的面积350

附录B t-分布的临界点351

附录C x2分布的临界点352

附录D F分布353

附录E DW检验上下界355

附录F 冯诺曼比临界值357

附录G （P—1）/σp经验累积分布表359

附录H T（P—1）经验累积分布表360

附录I 协整检验界值表361