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第一章 计量经济学的特征和研究范围1

第一节 计量经济学的概念1

一、计量经济学的发展简史1

二、计量经济学的概念2

三、空间计量经济学的概念2

第二节 计量经济学与其他相关学科的联系与区别4

一、计量经济学与经济学的关系4

二、计量经济学与数理经济学的关系4

三、计量经济学与经济统计学的关系5

四、计量经济学与数理统计学的关系5

第三节 计量经济学的应用步骤6

一、经济理论或者原理的阐述6

二、理论的数学模型的假定6

三、计量经济模型的建立6

四、获取数据7

五、计量经济模型的参数估计8

六、假设检验8

七、模型的应用8

第四节 计量经济学的局限性9

一、计量模型无法准确描述现实世界9

二、经济运行是一个不可逆或不可重复的过程10

三、经济关系常常具有时变性10

四、数据质量11

第五节 计量经济软件12

一、计量经济软件概述12

二、EViews软件简介12

三、Stata软件简介13

四、Matlab软件简介14

第二章 双变量与多变量线性回归模型16

第一节 模型的建立及其假设条件16

一、模型的建立16

二、随机误差项的假设条件18

第二节 线性回归模型的参数估计19

一、普通最小二乘法19

二、几个常用的结果20

三、截距为零的双变量线性回归模型的参数估计20

第三节 最小二乘估计量的统计性质20

一、概述20

二、线性性21

三、无偏性21

四、最小方差性22

第四节 用判定系数检验回归方程的拟合优度22

一、总离差平方和的分解22

二、样本判定系数：R223

三、修正判定系数：？224

四、样本相关系数25

第五节 回归系数估计值的显著性检验与置信区间26

一、随机变量u的方差26

二、回归系数估计值的显著性检验——t检验27

三、回归方程的显著性检验（F检验）28

四、回归系数β0、β1的置信区间29

第六节 线性回归方程的预测29

一、预测的概念29

二、预测的隐含假设29

三、点预测30

四、区间预测30

五、影响预测区间大小的因素34

第三章 非线性模型的线性化35

第一节 线性模型与非线性模型35

一、线性模型的含义35

二、非线性模型的含义40

第二节 线性化方法41

一、运用多元回归建立非线性模型的一般方法41

二、对数线性模型42

三、半对数模型47

四、双曲函数模型53

五、多项式回归模型60

第四章 异方差、自相关和多重共线性66

第一节 异方差的概念及后果66

一、异方差的概念66

二、异方差的后果66

第二节 异方差检验及修正方法67

一、根据问题的性质67

二、残差的图形检验68

三、戈德菲尔德-匡特检验法69

四、怀特检验法70

五、H.Glejeser检验法70

六、异方差的修正方法71

第三节 自相关的概念、原因和后果72

一、自相关的含义72

二、自相关的类型73

三、自相关的假定73

四、自相关产生的原因和后果73

第四节 自相关的检验、解决方法和参数估计75

一、自相关的检验75

二、自相关的解决方法78

三、自相关的参数估计79

第五节 多重共线性80

一、对古典假定的再讨论80

二、什么是多重共线性80

三、多重共线性产生的原因80

四、多重共线性的后果81

五、多重共线性的检验81

六、多重共线性的修正方法82

第五章 模型中的特殊解释变量85

第一节 随机解释变量85

一、估计量的渐进特征85

二、随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征86

三、工具变量法88

四、工具变量法估计量的性质及缺点89

第二节 滞后变量90

一、滞后变量的概念90

二、外生变量分布滞后模型91

三、有限分布滞后模型的估计91

四、自回归模型95

第三节 虚拟变量97

一、虚拟变量的概念97

二、选择虚拟变量及其性质100

第四节 时间变量102

一、时间变量的含义102

二、用时间变量建模102

第六章 月度季度数据处理与预测104

第一节 移动平均法104

一、简单的移动平均公式104

二、中心化移动平均104

三、加权移动平均105

第二节 季节调整方法106

一、X12季节调整方法介绍106

二、X12季节调整方法的几种模型106

三、移动平均比率方法108

第三节 趋势分解109

第四节 指数平滑方法110

一、指数平滑方法基本原理110

二、指数平滑方法简介110

第五节 利用季度、月度数据预测112

一、预测概念112

二、季度数据的预测原理112

三、预测评价113

四、月度数据预测115

五、旬度数据预测115

第七章 联立方程模型116

第一节 联立方程模型概述116

一、联立方程模型的概念116

二、联立方程模型中变量的分类118

三、联立方程模型中方程的分类119

第二节 联立方程模型的分类119

一、结构式模型119

二、简化式模型122

三、递归式模型123

第三节 联立方程模型的识别124

一、不可识别124

二、恰好识别125

三、过度识别126

四、可识别的等价定义127

第四节 联立方程模型的识别条件127

一、结构方程识别的阶条件127

二、结构方程识别的秩条件128

第五节 联立方程模型的估计130

一、间接最小二乘法130

二、工具变量法131

三、两阶段最小二乘法132

第六节 与联立方程组有关的问题133

一、其他方法简介133

二、关于估计方法的选择问题133

第八章 时间序列模型135

第一节 时间序列的基本概念与特征135

一、时间序列的基本概念135

二、时间序列的基本特征136

第二节 时间序列模型的分类及平稳性检验141

一、时间序列模型的分类141

二、平稳性检验149

第三节 自相关函数152

一、相关系数、自相关系数与自相关函数152

二、自回归过程的自相关函数153

第四节 偏自相关函数163

一、偏自相关函数的定义163

二、自回归模型的偏自相关函数164

三、移动平均模型的偏自相关函数164

四、ARMA（p,q）过程的偏自相关函数165

第五节 时间序列模型的建立与预测169

一、概述169

二、时间序列模型的建立与预测169

第九章 模型的诊断与检验176

第一节 含约束条件的F检验和似然比检验176

一、含约束条件的F检验176

二、似然比检验176

第二节 沃尔德检验177

第三节 拉格朗日乘子检验179

第四节 邹突变点检验181

第五节 JB正态分布检验181

第六节 格兰杰因果性检验183

第十章 非平稳经济变量与协整185

第一节 非平稳时间序列与虚假回归185

一、单整185

二、单整时间序列的统计特征185

三、虚假回归186

第二节 单位根检验187

一、DF统计量的分布特征187

二、单位根检验原理192

第三节 经济变量的协整194

一、均衡概念194

二、协整定义194

三、协整检验196

第四节 误差修正模型198

第十一章 面板数据模型200

第一节 面板数据的特点200

一、面板数据200

二、面板数据的优点201

第二节 面板数据分析方法202

一、混合OLS回归202

二、一阶差分估计203

第三节 固定效应估计203

一、固定效应变换和组内估计203

二、LSDV估计204

三、固定效应估计和一阶差分估计的选择204

第四节 随机效应估计205

一、随机效应估计概述205

二、固定效应估计和随机效应估计的选择206

第五节 非平衡面板数据和面板数据模型在其他数据结构下的应用207

一、非平衡面板数据207

二、面板数据模型在其他数据结构下的应用207

第十二章 空间计量基本原理与初步应用208

第一节 空间计量基本原理概述208

一、空间依赖208

二、空间权重矩阵208

第二节 空间计量模型的动因及其解释212

一、时间依赖的动机212

二、遗漏变量的动因212

三、空间异质性的动因214

四、外部性动因214

五、模型不确定性的动因215

第三节 空间计量模型215

一、空间自回归模型215

二、空间误差模型216

三、空间杜宾模型217

四、一般空间模型217

第四节 空间相关性检验与空间计量模型估计方法218

一、空间相关性检验218

二、空间计量模型估计方法219

第五节 几个空间计量模型的参数估计223

一、SAR和SDM模型参数估计223

二、SEM模型参数估计225

三、估计具有两个权重矩阵的模型的参数227

四、直接与间接效应的原理228

第六节 一个空间溢出效应的实例231

一、空间自回归模型（SAR模型）231

二、空间溢出效应的度量233

附录236

计量经济专业名词中英文对照表244

参考文献257